名目能力と認定済み能力を分ける
設備増設の数字だけで出荷・売上の増加を結論しないための観測軸。
元記事：日東紡――AI時代のSpecial Glassを「t」ではなく「認定済みm² × ASP × Good-board」で読む
定義・条件・根拠を読む →調べるときの、
見る軸を持ち帰る。
記事から取り出した観測軸や判断条件を、元の根拠とともに読む小さな試験です。短いCode名だけでなく、定義・条件・限界を含めた文章として再利用できます。
試験中・回答品質は未評価。AIによる編集候補であり、著者の正式な理論登録・編集承認ではありません。
10 件の試験候補
材料投入増が最終需要減へ転じる条件を探す
材料消費の局所的増加を、そのまま市場全体の成長へ外挿しない。
元記事：日東紡――AI時代のSpecial Glassを「t」ではなく「認定済みm² × ASP × Good-board」で読む
定義・条件・根拠を読む →投入シェアと産出シェアの分母をそろえる
割合だけを見た効率・損失の誤解を減らす。
元記事：HBMの「30%のウェハーで13%のビット」の先にあるもの――Hybrid Bonding・3D DRAM・XBMへ
定義・条件・根拠を読む →性能倍率をワークロード条件へ戻す
性能の宣伝値から対象システムの改善を直接推定しない。
元記事：HBMだけでは足りない: AI推論時代に始まるメモリ階層戦争
定義・条件・根拠を読む →比較する分類軸を分ける
異なる分類軸の技術を単純な新旧置換や優劣として比較しない。
元記事：AIデータセンターの光接続を基礎から理解する
定義・条件・根拠を読む →仮説を維持する観測と修正する観測を並べる
HKMGA記事の反証可能性の議論を、仮説を点検する編集上の手順へ変換する。
元記事：HKMGA仮説――知能はFunctionを拡張し、次のボトルネックを作り続けるのか
定義・条件・根拠を読む →画面の実装と運用基盤の成立を分ける
AIによる実装容易化を、基盤の不要化または特定企業の成功へ短絡させない。
元記事：Elasticは検索会社から「企業AIのデータ基盤」へ進めるか
定義・条件・根拠を読む →QAC-GW――用途をそろえて実効計算能力を見る
計画上のGWや設備規模から、実際に使えるAI計算能力までの差と制約を調べる。
元記事：AIDCは本当に余るのか――GWでは見えない「AI Factoryの質」を測る
定義・条件・根拠を読む →Learning Loop――観測が次の変更と検証へ戻る経路を見る
研究・設計・ソフトウェア・運用で、試行の回数や速さが、どの条件で検証可能な改善につながるかを調べる。
元記事：AIが半導体設計の堀を壊すとき、誰が残るのか――Frontier Model × Custom Silicon × FoundryのLearning Loop / HKMGA再帰的Function拡張仮説
定義・条件・根拠を読む →QAC-GW × Learning Loop――改善が実効能力へ届くかを調べる
試作・設計・運用の改善が、対象用途の実効計算能力の変化につながったかを、別々の観測から確かめる。
元記事：AIが半導体設計の堀を壊すとき、誰が残るのか――Frontier Model × Custom Silicon × FoundryのLearning Loop
定義・条件・根拠を読む →固定したカードの組合せ。詳細からPromptを取得できます。
一致する候補がありません。語句や使い方を変更してください。
絞り込みでカードが隠れても、選択は保持されます。選んだカードは下の一覧から外せます。
見方を選んで、質問を組み立てる
一覧の独立したカードを1〜3件選びます。選択した順で、それぞれの定義・条件・限界・根拠を展開します。組合せレシピは詳細ページから使えます。
0 / 3 件を選択中
対象・質問・情報の基準日を任意で加え、定義、使える条件、限界、引用を含む文章を取得できます。入力した内容を使って、この画面でAIに質問する処理は行いません。
入力機能を準備しています。定義・根拠は保存リンクから取得できます。
点数の順には並べていません。各カードで、適用条件・限界と編集上の確認理由を読めます。試験カード全体のJSONを取得