Strength Patterns — 成果につながりやすいパターン

「褒める」ためではなく、意図的に再現するための記録。どの条件が揃ったときに効いたのかまで書く。

SP-001 実測 → 撤退 → 別原理への乗り換え

• 何が起きたか: AI判定38%を見て、精度改善を諦め、連番隣接94%という業務の物理的性質に乗り換えた。当日中に実用水準へ到達。
• 効いた条件: ①既存データが手元にあった ②精度を数字で測った ③「AIを使うこと」自体に固執しなかった
• 再現方法: AI判定が期待を下回ったら、改善に入る前に必ず「別原理で埋められないか」を先に探す。
• 観測: 2026-08-14 reel_catalog

SP-002 非エンジニア目線での品質検出

• 何が起きたか: 「初めてやる人にはこの情報はいらない」というUX欠陥指摘が、実装の方向修正につながった。
• 効いた条件: 実機で自分が触った直後。仕様書を読んでいるときには出ない。
• 再現方法: 実装完了報告を受けたら、必ず自分で1回通しで触ってから次を指示する。
• 観測: 2026-08-14 seicho-tasukeru（12:23, 13:23, 14:13 の3回とも実機起点）

SP-003 作ったものを他人向けに言語化させる

• 何が起きたか: 非エンジニア向け説明HTMLを作らせた結果、3案件に通底する設計原則7つが抽出され、それが本 Decision OS の起点になった。
• 効いた条件: 「今日作ったもの全部」をまとめて説明対象にしたこと（横断させたから共通項が出た）。
• 再現方法: 週1で「今週作ったものを非エンジニアに説明する1枚」を作らせる。それが営業資料の素材にもなる。
• 観測: 2026-08-14

SP-004 コストの階段を先に設計する

• 何が起きたか: 安い判定から並べたことで、高コストのAI映像解析に到達する件数を絞れた。
• 再現方法: 複数手段で同じ判定ができるときは、必ずコスト順に並べてから設計に入る。
• 観測: 2026-08-14 reel_catalog