ChatGPT
DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？官(13) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327 記事の補強をお願いします。
ChatGPT:
DoCAP（ドゥーキャップ）は、PDCAサイクルを拡張・強調した改善手法であり、特に「行動（Do）」の重要性を強調しています。
Qiita
🔍 DoCAPの構成要素
DoCAPは、以下の4つの要素で構成されています：
Do（行動）
実際に行動を起こすことが最も重要であり、計画や検証なしに行動することで、実践的な学びが得られます。
Check（検査）
行動の結果を検証し、何がうまくいったのか、何が問題だったのかを把握します。
Action（改善）
検証結果を基に、改善策を講じて次の行動に活かします。
Plan（計画）
改善策を踏まえて、新たな計画を立てます。
この順序は、従来のPDCAサイクルとは異なり、行動を最初に置くことで、実践から学び、改善へと繋げるアプローチです。
💡 DoCAPの特徴と利点
行動の重視：計画や検証に時間をかける前に、まずは行動を起こすことで、実践的な学びを得ることができます。
柔軟な改善：行動の結果を基に迅速に改善策を講じることで、効果的な改善が可能となります。
実践的な学習：理論だけでなく、実際の行動を通じて学ぶことで、知識の定着と応用力の向上が期待できます。
🧠 実践への応用
DoCAPは、特に以下のような場面で有効に活用できます：
新しいプロジェクトの立ち上げ時：計画だけでなく、まずは行動を起こし、実際の状況を把握することが重要です。
改善活動の推進：現状の問題点を検証し、改善策を迅速に実行することで、効果的な改善が期待できます。
チームのスキル向上：実践を通じて学ぶことで、チーム全体のスキル向上が図れます。
DoCAPは、行動を起点とした改善手法であり、計画や検証を後回しにすることで、実践的な学びと迅速な改善を可能にします。
このアプローチは、特に変化の速い環境や試行錯誤が求められる場面で効果を発揮します。
なお、DoCAPの詳細については、以下のQiitaの記事をご参照ください：
👉 DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？官(13)
DOCAPを社会学、心理学、経済学、経営学、人類学、言語学、政治学、論理学、法学、哲学、歴史学の１１の分野で具体的にご説明ください。
ChatGPT:
もちろんです。DoCAP（Do → Check → Action → Plan）を１１の学問分野に当てはめて具体例を示すと、それぞれの領域での「行動起点型改善」の意味が明確になります。以下に整理します。
- 社会学
Do（行動）：都市部の若者のSNS利用実態を観察・インタビューする。
Check（検証）：収集データを分析し、世代間ギャップや社会的影響を評価。
Action（改善）：調査方法を修正し、匿名性確保や質問の工夫を行う。
Plan（計画）：次の大規模調査の設計に反映させる。- 心理学
Do：被験者に新しい認知課題を実施する。
Check：反応時間や正答率を統計的に分析。
Action：課題の難易度や刺激提示の条件を改善。
Plan：改良版課題を用いた次の実験計画を策定。- 経済学
Do：実験市場で価格変動の行動実験を実施。
Check：データから供給・需要の反応を分析。
Action：介入ルールやインセンティブ設計を調整。
Plan：次回の市場設計に反映。- 経営学
Do：新規プロジェクトを小規模に試行。
Check：業績データや顧客フィードバックを分析。
Action：プロジェクト運営方法やマーケティング戦略を改善。
Plan：全社展開の計画を策定。- 人類学
Do：特定文化圏の祭りや慣習に参加して観察。
Check：参加記録や民族誌的メモを整理・分析。
Action：観察方法や質問内容を調整。
Plan：次のフィールドワークの設計に反映。- 言語学
Do：言語習得実験で特定構文の理解度をテスト。
Check：テスト結果や発話データを分析。
Action：教材や実験条件を改良。
Plan：次の学習プログラムや実験設計に反映。- 政治学
Do：選挙運動や政策施策の模擬実験を実施。
Check：世論調査や投票傾向を分析。
Action：キャンペーン戦略や政策説明を改善。
Plan：次の政策立案や政治行動戦略に活用。- 論理学
Do：形式論理や推論規則を具体例で適用。
Check：推論結果の妥当性を検証。
Action：論理体系や証明手順の改善。
Plan：次の論理体系構築や教育教材に反映。- 法学
Do：判例研究や模擬裁判を実施。
Check：判決や論証の妥当性を分析。
Action：法律解釈や訴訟戦略を改良。
Plan：次の研究課題や法教育に反映。- 哲学
Do：倫理的ジレンマや思考実験を実施。
Check：議論や結論の整合性を分析。
Action：論点の整理や新たな仮説を追加。
Plan：次の哲学的探究や講義に反映。- 歴史学
Do：史料の収集・文書調査を行う。
Check：史料間の矛盾や信頼性を評価。
Action：分析視点や分類方法を改善。
Plan：次の研究テーマや論文執筆計画に反映。
💡 ポイント
DoCAPは「行動から学ぶ」という発想が中心なので、どの分野でも理論に先立って実践を起点にできます。社会科学・人文科学のような観察・調査型研究にも、自然科学的手法にも柔軟に適用可能です。
希望であれば、この１１分野の DoCAPで使える具体的な統計手法や分析方法 まで合わせて整理することもできます。
作ってほしいですか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
了解です。それでは、先ほどの11分野に対して、DoCAPを適用する際に有効な統計手法・分析方法を具体的に整理します。各分野で「Do → Check → Action → Plan」のサイクルに組み込みやすい方法を示します。
- 社会学
統計・分析手法：
クロス集計（属性ごとの傾向分析）
回帰分析（社会的要因の影響評価）
ネットワーク分析（人間関係やコミュニティ構造の可視化）
DoCAP応用例：
SNS利用観察→ユーザー属性別行動のクロス集計→観察方法改善→次回調査設計- 心理学
統計・分析手法：
t検定・分散分析（条件間の反応差の評価）
信頼性・妥当性分析（心理テストや質問紙の評価）
多変量解析（複数要因が行動に与える影響の分析）
DoCAP応用例：
認知課題実施→反応時間の分散分析→課題難易度調整→次回実験設計- 経済学
統計・分析手法：
回帰分析・因果推論（政策や価格変動の影響評価）
ゲーム理論モデル・シミュレーション
パネルデータ分析（時間と個体を考慮した分析）
DoCAP応用例：
実験市場で価格調整→データ分析→介入ルール改善→次回市場設計- 経営学
統計・分析手法：
KPI分析・ダッシュボード活用
A/Bテスト（マーケティング施策の効果検証）
SWOT分析やバランススコアカード
DoCAP応用例：
小規模プロジェクト実施→顧客満足度分析→施策改善→全社展開計画- 人類学
統計・分析手法：
定性分析（フィールドノートや面接記録のコーディング）
参加観察データのカテゴリ分析
内容分析（文化的意味や象徴の抽出）
DoCAP応用例：
祭りに参加→行動パターンのコード化→観察方法改善→次のフィールドワーク計画- 言語学
統計・分析手法：
コーパス分析（語彙頻度・構文パターン）
言語習得データの統計分析（正答率・反応時間）
多次元尺度構成法（語彙や文法の類似度分析）
DoCAP応用例：
語学実験実施→正答率分析→教材改良→次回実験計画- 政治学
統計・分析手法：
世論調査・クロス集計
ロジスティック回帰（投票行動や政策支持の予測）
ソーシャルネットワーク分析（政治的影響の可視化）
DoCAP応用例：
模擬選挙実施→投票傾向分析→キャンペーン戦略改善→次回施策計画
.8. 論理学
統計・分析手法：
真理値表・証明可能性分析
モデル理論・自動定理証明ツール
推論パターンの頻度分析（教育研究などで活用）
DoCAP応用例：
論理課題実施→証明結果分析→論理体系改善→次回教材計画- 法学
統計・分析手法：
判例分析（量的・質的）
事例分類と頻度分析
リスク分析・法的影響評価
DoCAP応用例：
模擬裁判実施→判例パターン分析→法解釈改善→次回研究計画- 哲学
統計・分析手法：
思考実験データの集計（アンケートや倫理判断）
論理整合性チェック
内容分析（文献・議論のパターン抽出）
DoCAP応用例：
倫理的ジレンマ議論→判断傾向分析→論点整理→次回議論設計- 歴史学
統計・分析手法：
時系列分析（史料年代や出来事の推移）
データベース化と頻度分析
GIS分析（地理情報と歴史イベントの関連解析）
DoCAP応用例：
史料収集→年代分布分析→分類方法改善→次回研究計画
💡 まとめポイント
DoCAPは「行動 → 検証 → 改善 → 計画」の順で学ぶので、各分野で観察・実験・調査データの統計分析や可視化とセットで使うと効果的です。
社会科学・人文科学では定性分析、自然科学系では定量分析を組み合わせると、DoCAPサイクルが回りやすくなります。
希望であれば、この11分野ごとの**具体的なDoCAPサイクル図（フローチャート）**も作成して、視覚的に整理することもできます。作りますか？
１１分野で固有な測定方法、測定の制約について説明し、動的測定、静的測定の両面から論じてください。
ChatGPT:
承知しました。では、11分野ごとに 固有の測定方法、その 制約、さらに 動的測定（時間や行動の変化を追う）と 静的測定（ある時点での状態を測る）という観点から整理します。DoCAPサイクルと関連付けて考えると、実践→検証→改善→計画がより現実的になります。
- 社会学
固有の測定方法：
アンケート調査、面接、行動観察、社会ネットワーク分析
制約：
自己申告バイアス、観察者効果、文化的背景の影響
動的測定：
時系列調査（生活習慣や意見の変化）
ソーシャルメディア投稿の時間変化
静的測定：
特定集団の属性分布、一次調査のクロス集計 - 心理学
固有の測定方法：
認知テスト、心理尺度、反応時間計測、生理指標（心拍・脳波）
制約：
被験者のモチベーションや環境要因の影響、実験室バイアス
動的測定：
学習過程や行動変化の追跡、条件反応の時間変化
静的測定：
性格診断や特定時点の認知能力評価 - 経済学
固有の測定方法：
市場データ（価格・数量）、経済指標、実験経済学
制約：
データの欠損、因果関係の特定困難、外的要因の影響
動的測定：
時系列分析、景気循環や政策介入効果の追跡
静的測定：
経済統計のスナップショット（GDP、失業率、所得分布） - 経営学
固有の測定方法：
KPI、売上データ、顧客満足度調査、A/Bテスト
制約：
データ精度のばらつき、測定対象の変動性、因果関係の曖昧さ
動的測定：
プロジェクト進捗、施策効果の時間変化追跡
静的測定：
年次財務データ、顧客満足度の一時点評価 - 人類学
固有の測定方法：
参与観察、民族誌記録、文化的産物の分析
制約：
観察者の文化的偏り、現地でのアクセス制約、主観的解釈
動的測定：
社会習慣や儀式の変遷観察
静的測定：
特定文化圏の慣習・規範の記録 - 言語学
固有の測定方法：
コーパス分析、発話データ、音声計測、習得テスト
制約：
データの偏り、文脈依存、非標準語の測定困難
動的測定：
言語習得過程の追跡、発話パターンの変化
静的測定：
語彙頻度、構文パターンの一時点分析 - 政治学
固有の測定方法：
世論調査、投票行動分析、政策効果評価
制約：
回答バイアス、投票データの匿名性制約、短期変動の影響
動的測定：
支持率や政策評価の時間変化
静的測定：
選挙結果、世論の一時点評価 - 論理学
固有の測定方法：
証明可能性テスト、推論結果の検証、モデル理論
制約：
抽象度の高さ、形式化の限界
動的測定：
推論パターンの学習過程や教育効果追跡
静的測定：
形式体系や証明の正当性評価 - 法学
固有の測定方法：
判例分析、法文書評価、訴訟結果統計
制約：
事例数の限界、法解釈の多義性、地域差
動的測定：
法改正や判例の変化の追跡
静的測定：
特定時点の法体系や判例集評価 - 哲学
固有の測定方法：
思考実験、倫理判断アンケート、文献分析
制約：
主観的判断、文化依存、定量化困難
動的測定：
哲学的議論の発展過程や意見変化
静的測定：
文献や議論の内容分析、一時点の倫理判断評価 - 歴史学
固有の測定方法：
史料分析、年代測定、出来事・人物の分類
制約：
史料欠落、年代推定の不確実性、主観的解釈
動的測定：
時系列での社会変化、地理的分布の変遷
静的測定：
特定時代・地域の史料分析、出来事のスナップショット
💡 総括
動的測定：時間や行動の変化を追う方法で、DoCAPの「Check（検証）」において改善点の発見に直結します。
静的測定：ある時点での状態を評価する方法で、DoCAPの「Plan（計画）」や「Action（改善）」の基礎データになります。
制約の理解は、DoCAPでの「Action（改善）」や次回の「Plan（計画）」の精度向上に不可欠です。
希望であれば、この11分野の動的・静的測定の違いを 図表化してDoCAPサイクルと一緒に可視化 することも可能です。作りますか？
ここでいう動的測定は能動測定で、経済において１億円の投資をするというような、測定対象者が積極的な行動をする場合を指します。静的測定は受動速的をさします。この観点で再整理をお願いします。
ChatGPT:
なるほど、ここでいう 動的測定＝能動測定（測定対象が積極的に行動する）、静的測定＝受動測定（対象が観測されるだけ） という定義に基づいて、11分野を整理します。DoCAPの観点からも対応させます。
- 社会学
固有測定方法：
インタビュー、アンケート、参与観察、SNSデータ分析
動的測定（能動）：
実験的社会参加、政策に対する市民行動観察
（例：コミュニティ改善活動に参加してもらい、その反応を測定）
静的測定（受動）：
アンケートや統計データを観察するのみ
（例：国勢調査データの分析） - 心理学
固有測定方法：
認知課題、心理テスト、生理計測
動的測定（能動）：
被験者が課題に反応する行動データの測定
（例：意思決定実験での選択行動）
静的測定（受動）：
心拍、脳波、自然発生的行動の観察 - 経済学
固有測定方法：
実験市場、投資・消費行動、経済指標
動的測定（能動）：
投資や購入などの意思決定行動を観測
（例：1億円の投資意思決定の実験）
静的測定（受動）：
経済統計・過去データの観察分析（GDP、失業率） - 経営学
固有測定方法：
KPI、A/Bテスト、顧客行動分析
動的測定（能動）：
新サービスへの顧客参加・購入行動の追跡
（例：試験的販売での購入行動）
静的測定（受動）：
年次報告書や売上データの分析 - 人類学
固有測定方法：
参与観察、民族誌記録、文化産物分析
動的測定（能動）：
被観察者の儀式・社会活動への積極参加
（例：祭りや伝統行事での主体的行動）
静的測定（受動）：
写真や文献資料からの文化分析 - 言語学
固有測定方法：
発話実験、コーパス分析、文法テスト
動的測定（能動）：
言語生成課題や会話タスクへの参加
（例：文章作成、会話ゲーム）
静的測定（受動）：
書き言葉コーパスや録音音声の分析 - 政治学
固有測定方法：
世論調査、政策行動分析、模擬選挙
動的測定（能動）：
投票行動や政策意思決定への参加
（例：政策シミュレーションゲームでの意思決定）
静的測定（受動）：
世論データ・統計分析 - 論理学
固有測定方法：
推論課題、証明検証、論理演習
動的測定（能動）：
学習者が推論問題を解く行動
（例：証明課題への参加）
静的測定（受動）：
完成済み証明や論理体系の解析 - 法学
固有測定方法：
模擬裁判、判例分析、法文書評価
動的測定（能動）：
弁護士や学生による訴訟戦略の実行
（例：模擬裁判での論証行動）
静的測定（受動）：
判例や法文書の分析、法改正履歴の観察 - 哲学
固有測定方法：
思考実験、倫理判断アンケート、文献分析
動的測定（能動）：
倫理的ジレンマに対する主体的判断行動
（例：ディスカッションでの意見表明）
静的測定（受動）：
文献内容の分析、既存議論の整理 - 歴史学
固有測定方法：
史料分析、年代測定、GIS解析
動的測定（能動）：
歴史再現活動や参与観察的ワークショップ
（例：古文書解読・シミュレーション）
静的測定（受動）：
史料や文献、遺跡・地図の観察分析
💡 総括
動的（能動）測定：対象が積極的に意思決定や行動を行う場合。DoCAPでは Do → Check → Action のサイクルが回りやすく、改善点を直接得やすい。
静的（受動）測定：対象は観測されるだけで行動しない場合。DoCAPでは Check → Action → Plan が中心となり、改善や計画の基礎データとして活用。
各分野では、この両者を組み合わせることで、より実践的かつ理論的な学びが得られる。
必要であれば、この能動・受動測定の DoCAPサイクル図（動的・静的の流れを示す図） を作って視覚化することも可能です。作りますか？
図はplantUML
ChatGPT:
了解です。それでは、先ほどの 能動（動的）測定／受動（静的）測定のDoCAPサイクル をPlantUMLで図示してみます。
以下はサンプルコードです。
💡 説明
左側（能動測定）：対象者が行動するため、DoCAPの全サイクルが自然に回る。
右側（受動測定）：対象者は観測されるだけなので、サイクルは「観察 → 改善 → 計画」となり、Doの行動部分は観測者側の実行に依存。
この図を11分野の個別例に展開すると、社会学・経済学などでの動的測定／静的測定の違いが視覚化できます。
希望であれば、11分野すべてをこのPlantUMLで整理した一括図 も作成できます。作りますか？
はい。
ChatGPT:
わかりました。それでは、11分野すべてについて 能動（動的）／受動（静的）測定のDoCAPサイクル をまとめたPlantUML図を作成します。
💡 特徴
左側（動的測定＝能動）：対象が主体的に行動する場合、DoCAPサイクルが完全に回る。
右側（静的測定＝受動）：対象は観測されるのみで、Doの行動は観測者側が担う。
各分野固有の測定例を 注釈（note） に明示。
この図を生成すると、11分野すべての能動／受動測定におけるDoCAPサイクルの違いが 一目で比較可能 になります。
必要であれば、 色分けや矢印で動的／静的を視覚的に強調 した改良版も作成可能です。作りますか？
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。
OCAPの社会学、心理学、経済学、経営学、人類学、言語学、政治学、論理学、法学、哲学、歴史学の１１の分野で具体例を、HAZOPの１１のguide wordで深堀お願い。
ChatGPT:
承知しました。ここでは DoCAP（能動・受動測定含む） を、11分野（社会学〜歴史学）に対して HAZOPの11のGuide Word に沿って具体例で深掘りして整理します。
※HAZOPのGuide Wordは一般に、No, More, Less, As well as, Part of, Reverse, Other than, Early, Late, Before, After などです。ここでは学術的な観点で応用可能な解釈で使用します。
- 社会学
Guide Word 具体例
No コミュニティ調査で、特定年齢層の参加がゼロの場合
More SNS利用調査で、投稿頻度が予想より多い場合
Less 市民アンケートで、参加率が低い場合
As well as インタビューに加え観察も行う場合
Part of 特定コミュニティのみを対象とする場合
Reverse 社会調査の仮定と逆の傾向が観察される場合
Other than 想定外の集団や属性が行動する場合
Early 調査開始時に早期の行動変化が観察される場合
Late 調査終了間際に新しい行動が発生する場合
Before 施策前の態度測定
After 施策後の態度変化測定 - 心理学
Guide Word 具体例
No 課題に反応しない被験者がいる場合
More 認知課題で正答率が予想より高い場合
Less 認知負荷に対する耐性が低い場合
As well as 行動測定に加え生理指標も測定
Part of 特定の年齢層やグループだけ測定
Reverse 想定される反応と逆の反応が出る
Other than 想定していない刺激に反応する
Early 学習初期に誤答が多い場合
Late 後期に課題適応が見られる場合
Before 介入前の心理状態測定
After 介入後の心理状態測定 - 経済学
Guide Word 具体例
No 投資意思決定を行わない被験者がいる
More 想定より多額の投資が行われる
Less 資金投入が予想より少ない
As well as 投資に加え消費行動も観察
Part of 一部市場だけを対象に実験
Reverse 期待される価格反応と逆の反応が出る
Other than 想定外の投資対象が選ばれる
Early 市場開始直後に投資集中
Late 取引終了間際の行動変化
Before 政策介入前の行動測定
After 政策介入後の行動変化測定 - 経営学
Guide Word 具体例
No 顧客が新サービスに反応しない
More 想定より多くのユーザーが参加
Less 参加者数が少ない
As well as 販売データに加え顧客アンケートも分析
Part of 特定店舗のみ対象
Reverse マーケティング施策の効果が逆
Other than 想定外ユーザー層が反応
Early キャンペーン初期に集中反応
Late キャンペーン終了間際に変化
Before 新施策前のKPI測定
After 新施策後のKPI変化測定 - 人類学
Guide Word 具体例
No 祭り参加者がゼロの場合
More 想定より多くの儀礼が観察される
Less 一部儀礼が少ない
As well as 観察に加え面接も実施
Part of 特定集落のみ調査
Reverse 想定文化行動と逆の行動
Other than 想定外の習慣が見られる
Early 儀礼開始時の行動注目
Late 終盤に変化発生
Before 祭り前の社会的態度測定
After 祭り後の行動変化測定 - 言語学
Guide Word 具体例
No 対象者が言語課題に反応しない
More 想定より多くの文法構造が使用
Less 使用文法が少ない
As well as 発話に加え書き取りも測定
Part of 特定年齢層や地域のみ対象
Reverse 語順や意味の逆反応
Other than 想定外表現の使用
Early 学習初期に誤用集中
Late 後期に改善や創造的表現
Before 学習前の言語能力評価
After 学習後の言語能力評価 - 政治学
Guide Word 具体例
No 対象者が政策に無関心
More 想定より多くの支持表明
Less 参加表明が少ない
As well as 投票意向に加え世論調査も実施
Part of 特定地域のみ対象
Reverse 支持傾向が逆転する
Other than 想定外層が積極的行動
Early キャンペーン初期に支持集中
Late 後期に反応変化
Before 選挙前の支持測定
After 選挙後の行動変化測定 - 論理学
Guide Word 具体例
No 問題解答を行わない
More 想定より多くの正解
Less 正解数が少ない
As well as 論証に加え反証も分析
Part of 特定テーマのみ解析
Reverse 結論が逆になる
Other than 想定外推論が出現
Early 初期ステップで誤り集中
Late 最終ステップで誤り発生
Before 学習前の論理能力評価
After 学習後の推論能力評価 - 法学
Guide Word 具体例
No 模擬裁判で参加者が議論しない
More 想定より多くの論証が提出
Less 論証不足
As well as 判例に加え法改正分析
Part of 特定法律分野のみ対象
Reverse 判決傾向が逆転
Other than 想定外法解釈の出現
Early 初期議論で偏り
Late 最終判定で変化
Before 施策前の法的理解測定
After 施策後の理解評価 - 哲学
Guide Word 具体例
No 倫理判断を行わない
More 想定より多くの意見表明
Less 発言が少ない
As well as ディスカッションに加え文献分析
Part of 特定テーマのみ議論
Reverse 想定結論と逆の意見
Other than 想定外思考が発生
Early 初期議論で誤解集中
Late 後期に新結論出現
Before 思考実験前の価値観測定
After 思考実験後の価値観変化測定 - 歴史学
Guide Word 具体例
No 史料が欠落している
More 想定より多くの出来事記録
Less 記録が不足
As well as 史料に加え地図・遺跡分析
Part of 特定時代・地域のみ調査
Reverse 史料の内容が逆解釈可能
Other than 想定外資料が発見
Early 初期段階の史料分析で変化
Late 後期分析で新知見
Before 史料成立前の背景分析
After 史料成立後の影響分析
💡 ポイント
HAZOPのGuide Wordを学問に応用
生成を続ける
💡 ポイント
HAZOPのGuide Wordを学問に応用すると、「欠如・過多・予想外・時間的変化」などの観点からリスクや行動変化を分析可能。
DoCAPサイクルと組み合わせると、各分野での改善・計画立案に直接結びつく。
希望であれば、この表を PlantUMLで11分野×11Guide Wordの可視化図 に変換することも可能です。作りますか？
はい。
ChatGPT:
了解です。それでは、11分野 × 11 Guide Word を PlantUMLで可視化した図のサンプルコードを作成します。ここでは、各分野ごとに Guide Word をノードとして整理し、DoCAPサイクルの観点も含めます。
🔹 解説
左側に Guide Words をまとめて配置。
各分野のパッケージから Guide Words へ矢印で関連付け。
この構造で HAZOPによるリスク・行動分析の網羅性 を視覚化できる。
必要であれば 矢印色や線種で動的測定／静的測定を区別 することも可能。
希望であれば、この図をさらに 能動／受動測定（動的・静的）を色分けして表示 したバージョンも作れます。作りますか？
参照
ChatGPT利用の技4つ with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a178bd6a09a4a471a7f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足（２）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/996275307ffc8c1243f8
本から始める 面倒なことはChatGPTにやらせよう by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b
MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38
【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e
設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4
みんなの使い方から学ぶ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8e7de492d896df94a36e
AI・機械学習 昨日、今日、明日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/adb184c8fc7a65ac9756
DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce8a28d6072f340a9d59
ChatGPTから学ぶ ３倍褒めて３分の１貶す
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/91e70fd8caa25076718b
AI時代の相棒は、キミに決めた！ 推しのAIエージェントをシェアしよう！企画参加まとめへの序章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3fd7557bac97d1b88f2
記事投稿数、いいね数の目標設定して ChatGPTに聞いてみた。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/019e2ad9c3e45e45854e
AI時代の相棒は、キミに決めた！ ChatGPT推し ver.0
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8068a884fb2e64cd3c4f
無料ChatGPTの処理限界
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84683aee26d9f4a28af0
by ChatGPT, with ChatGPT and people opinions.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f00f9b48b25bc231e6
ChatGPTの使い方の利点と課題 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0f469e473a6ed0407daa
DataRobot 風 AI agent Robotをあなたに
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1ca8ca1dedefaf739d16
ChatGPTの賢い使い方
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3a7e4583553543eeeeb3
ChatGPTの弱みをあなたに
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3c97c63a22939e203905
ChatGPTで裸の王様
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8377be38d3a763e93811
設計 仕様 制約 AI利用開発の鍵 by ChatGPT
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PowerPoint 筋書き(outline), 見直し(review), 見栄え加工 by ChatGPT
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逃げ回るChatGPTを追い詰めるには
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三人寄れば文珠の知恵は直交する能力前提 by ChatGPT
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プログラマ３年で社長事業（未成年編） 博士論文支援追加
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自殺防止手引き原稿 補足 by ChatGPT
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しつけ(discipline) の測定視点 by ChatGPT
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技術者は英語を学ぶ必要はない。英単語の羅列でいい＝プログラム。
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猫中心設計から鳥中心設計へ part2
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プログラマ必須科目 ChatGPTにも確認
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なんで音楽とプログラムの関係がうまく書けないか。
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AI利用業務手引き
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C言語(C++)が必要な人と必要ない人
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C言語(C++)が必要な人、必要ない人 ChatGPT
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C言語を習得する３つの方法
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C言語を習得する３つの方法 ChatGPT
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