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AI研究チームを作ったら「N=14では無理」と30秒で研究が終わった
AI要約
Claude Code・Cursor・CrewAIを組み合わせたAI研究チームの実験結果です。AIは仮説生成やレビューは優秀ですが、統計的有意性の判定には限界があります。N=14のサンプルサイズで検出力シミュレーション（30秒の計算）を走らせたら研究仮説が崩壊。AIの論理的推論と統計計算の本質的な違いを浮き彫りにする、実践的で示唆に富む事例です。
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AI要約
Claude Code・Cursor・CrewAIを組み合わせたAI研究チームの実験結果です。AIは仮説生成やレビューは優秀ですが、統計的有意性の判定には限界があります。N=14のサンプルサイズで検出力シミュレーション（30秒の計算）を走らせたら研究仮説が崩壊。AIの論理的推論と統計計算の本質的な違いを浮き彫りにする、実践的で示唆に富む事例です。
Cursor や Claude Code などのAIエージェントをチームで使うと、コミットルールが崩れやすくなります。これを防ぐには「禁止事項・手順・メッセージ形式」の3点を明文化し、.cursor/rules や CLAUDE.md に記述することが重要です。チケット番号を先頭に入れる、git add .を禁止するなど、具体的なルール設定で追跡性が大幅に向上します。
