AI関係のバックアップ(No.14)

AI関係 †

なぜAIは組織を速くしないのか令和の腑分け
https://speakerdeck.com/sugino/nazeaihazu-zhi-wosu-kusinainoka-ling-he-nofu-fen-ke
個人x実装部分で盛り上がっているが、組織のそれ以外の部分がボトルネックになりがち
AIは組織の基礎体力を映す鏡
開発プロセスの構造、組織のシステム構造

「SaaSの死」業務ソフトにAI代替の荒波　4社時価総額15兆円消失
https://twitter.com/nikkei/status/2016223810781921598
https://twitter.com/yukimamax/status/2016394767056437389
Gemini使うようになってから、キャンバ使わなくなった
パワポでプレゼン資料作るならGenSpark一択になりました
70-80点のプレゼン資料をプロンプト一つで作ってきます

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AIエージェントと開発 †

バイブコーディング（Vibe Coding）
「細かいコードはほとんど書かず、自然言語（日本語でもOK）で「こんな感じ」「こういう雰囲気」「こう動いてほしい」とAIに伝えて開発を進める」手法
どのように動くか、ではなく何が欲しいかのアイデアを伝えて作らせる感じ
- メリット
  アイデア → 動くもの、のスピードが異常
  非エンジニアでも本格的なアプリが作れる
  プロトタイプ・MVPを爆速で量産可能
- デメリット・注意点
  コードが「AIらしいクセ」だらけになる
  セキュリティ・エッジケースが抜けやすい
  大規模・長期保守になると地獄を見やすい
  完全にAI任せにすると後でリファクタ地獄

プロと実践！ゼロから始めるバイブコーディング
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/vibcode/2088590.html
フロントエンド部分の話

AIのやりすぎで頭がおかしくなっている
https://uiuret.hatenablog.com/entry/2026/02/22/024509
VSCode 拡張で Claude Code というAIエージェントを1つ開いて作業する感じだった
現在だと常時3~5並列でAIエージェントを動かして仕事をしている
アイデアを思いつき次第容赦なくAIに投げるようになった。
自分だけじゃなくて周りもおかしくなっている。

Gemini
Googleスプレッドシート＋GASならGeminiが強い
GeminiはPythonも失敗しつつも書いてくれる
単機能、小規模アプリならあっというまに完成するし保守も容易
プログラミング知識がまったくない場合は、現状ではこのぐらいが限界と思われる
機能が増えて規模が大きくなると（GAS500行程度）一貫性が失われてきてアプリを破壊しはじめる
それに伴い、AI任せではなくある程度ユーザー主導でのデバッグ対応が必要になってくる
中規模クラスのアプリの場合、そのアプリ開発に特化したGEMを作り、プロンプトで制御する必要がある
デバッグのためには適切な指示が要るので、ある程度のプログラミング知識が必要になる

Google Antigravity https://antigravity.google/
Googleが2025年11月に公開した次世代のAI駆動型開発ツール（IDE）
「人間が日本語や英語で「こんなアプリ作りたい」と言うだけで、AIがほぼ全部やってくれる開発環境」
ゼロからアプリ構築・プロトタイプ爆速作成・複雑タスクの完全自動化が得意で、非エンジニア向け
付属モデル
Gemini 3.1 Pro High　・複雑なアーキテクチャ設計・大規模リファクタリング（今一番強い）
Gemini 3 Flash　・素早いプロトタイピング・UI/スタイル調整連打（日常ドライバー）これだけ5h単位っぽい
Claude Sonnet 4.6 Thinking　・中〜大規模コードベースの保守・リファクタ（コスパ最強）
Claude Opus 4.6 Thinking　・超難易度のアルゴリズム実装（本当に必要な時だけ）
Gpt-oss 120b Midium　・安定してそこそこ良い結果が欲しいとき（サブとして優秀）
Claude、GPTは一週間ごとに使えるQuotaが決まっていて、使い切ったら待つしかない
- 無料で使えるAI開発環境
  付属のエージェントモデルに相談するとどんどん作ってくれる
  最初のおおまかな設計はGemini3.1Proで作らせてGemini3Flashでどんどん進めていく感じが良さそう

OpenAI Codex
自然言語（日本語・英語など）で指示を出すだけで、コードの生成・修正・リファクタリング・テスト作成・バグ修正・ドキュメント作成などを自律的に行う
ChatGPTの上位プラン（Plus / Pro / Team / Enterprise / Eduなど）で主に利用可能
「ChatGPTの上位互換＋GitHub Copilotの上位互換＋自律エージェント」
既存リポジトリの修正・リファクタ・バグfix・テスト追加・大規模変更が得意でコーディングできる人向け

Windsurf (旧Codeium) https://windsurf.com/
Codeium社が開発したAIネイティブの統合開発環境（IDE）
VS Codeをフォークした本格AIエディタ「Windsurf Editor」をリリース
Cursorと並ぶAIエディタ二強の一角
無料枠が非常に寛大（特にClaude系モデル）

Cursor（Anysphere） https://cursor.com/ja
VS CodeをベースにAIを深く組み込んだ次世代AI搭載コードエディタ
VS Code + Copilot / Continue.dev でも似たことはできるが、Cursorは最初からAIが“エディタの一部”として設計されている
Free：回数制限あり、でも結構使える

IDE型4件比較
どれも「AIがただ補完する」段階を超えて、複数ファイル編集・計画・実行・検証まで自律的にこなす「エージェント」
Cursor/Windsurf　VSCodeベースの洗練されたUI
Claude/Antigravity　ほぼVSCode
- Cursor（Anysphere）　$20/月～
  一番「普通のIDEみたいに使える」体験。毎日コーディングする人に最適。モデル選択自由。
  大規模コードベース（数万行超）でやや重くなる場合あり
  無料のHobbyプラン（GPT-4.1に50回/月）もある
- Windsurf　 $15/月～
  大規模・エンタープライズ最強。価格が安く、UIが洗練。
  Cursorほど細かい手動コントロールが得意ではない
  無料の体験用プラン（25プロンプト/月）、トライアル期間もある
- Antigravity（Google）　無料～
  並行エージェント＋ブラウザ制御で、複雑な機能丸ごと作らせやすい。
  Googleアカウントがあれば無料で使える
- VSCode + Claude Code（Anthropic）　 $20/月～
  一番賢い（SWE-bench最高スコアクラス）。深い推論・リファクタリング・設計相談に最強。
  端末ネイティブなので「どのIDEでも使える」。完全カスタマイズ可能。
- 実際の使い分け（開発者たちのリアル）
  初心者・中級者・スピード重視 → Cursor（一番乗り換えやすい）
  予算重視・大規模コード → Windsurf（コスパ最強）
  「AIに全部やらせたい」 → Antigravity（無料で試せて衝撃）
  深い設計・難問解決 → Claude Code（VS Codeと併用が鉄板）
  最強コンボ：Cursor or Windsurf（日常編集）＋ Claude Code（重いタスク）

Genspark と OpenClaw
Genspark → クラウド完結のオールインワンAIワークスペース（Super Agent中心）。
「何でも1つのプラットフォームで自動化・生成」したい人向け。
OpenClaw → ローカル/自前サーバー完結の自律型個人AIエージェント。
PCを「本当に操作」させて日常タスクを回したい人向け。

Genspark
https://www.genspark.ai/
https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/2081601.html
70種類以上のAIモデルを統合
指示の内容に応じて、「Genspark」が自律的にタスクを分解し、
複数から最適なモデルを選定してプロジェクトを進行

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MCP vs CLI †

MCP（Model Context Protocol）
MCPサーバーを立てると、AIが「ツールを発見」して自然に呼び出せる

CLI（Command Line Interface）
AIが「人間と同じようにコマンドを打つ」イメージ

MCP vs CLI：論点の整理
https://twitter.com/hiroki_daichi/status/2029053474944716854
MCPには「規格の問題」と「実装の問題」の2つが混在しているため、議論が噛み合いにくくなっています。

「MCPは死んだ、CLIに栄光あれ」という記事
https://twitter.com/hiroki_daichi/status/2028835675702018214?mx=1
「MCPサーバーを作る暇があったら、まず良いAPIとCLIを作れ。エージェントは勝手に使いこなす」

労務MCPサーバー「labor-law-mcp」
https://twitter.com/sabaaji0113/status/2028785676414845058?mx=1
Claudeが労務の質問に答えるとき、条文や通達のハルシネーションを防ぐためのMCPサーバーです
Claudeに労務の質問をすると、回答の裏取りとして以下の原文を自動取得します
税法版のMCPサーバー（tax-law-mcp）もある

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Anthropic Claude †

Claudeファミリー
Claude.ai　ブラウザ・スマホアプリで使えるチャット画面 https://claude.ai/new
Claude API　開発者がアプリに組み込むためのインターフェース
Claude Code　2025年2月にリリースされたコーディング専用のコマンドラインツール。ターミナルから直接コーディング作業を任せられる。
Claude in Chrome　Chromeブラウザを直接操作できる拡張機能
Claude in Excel / Power　PointExcelやPowerPointの中でClaudeを使えるエージェント
Claude Cowork　Claude Codeに似たツールだが、非技術者向けのGUIを持つデスクトップツール。2026年1月にリサーチプレビューとして公開された。

Anthropic Academy
https://www.anthropic.com/learn
無料の公式スクール

ClaudeCodeの始め方
https://claude.com/ja-jp/product/claude-code
VSCodeの機能拡張を使うのが簡単
プロジェクトフォルダを作り、そこにシンプルなCLAUD.mdを作る
それを開いた状態で＊アイコンをクリックするとチャットウィンドウが出る
これでこのフォルダを起点としてClaudCodeのエージェントが動いてくれるようになる

Claude Coworkの始め方ガイド
https://twitter.com/taichi_we/status/2027666793150767417
コードを書く仕事 → Claude Code
コード以外の仕事全般 → Cowork
https://aismiley.co.jp/ai_news/claude-cowork-agent-os-vm/
仮想マシンで動作する、非エンジニアのためのAIエージェント
Pro以上の有料プラン　20USD/m

「全エンジニアが Claude Code を 100% 活用する」を目指してダッシュボードを作った
https://zenn.dev/dinii/articles/28c8fcd041837d
活用状況を可視化するダッシュボードで計測・可視化し、チーム全体で改善し続ける

Claude Codeに乗り遅れた人のための基礎の基礎（Windows ユーザー向け）
https://twitter.com/Shuhei_Ohno/status/2020716233822437669
CLI版　ターミナル、PowerShellから指示を出す
IDE連携　例えばVS Codeから指示を出す
デスクトップアプリ版
Webブラウザ版　GitHubをいじったり、Chrome拡張でwebデータの分析をさせる
の４つがある

Claude Codeを組織導入するためのプラン選定ガイド
https://zenn.dev/knowledgework/articles/claude-code-organization-plan-guide
Claude　個人レベルなら無料で使えるAIチャットエージェント
Claude Developer Platform　APIを通じてClaudeのモデルを利用する従量課金型の製品
- Claude Code
  ターミナルから使えるAIコーディングエージェント
  Claudeのサブスクリプション（Pro / Max / Team / Enterprise）:
  サブスクリプションに含まれる利用枠内で使える（利用枠を超えると従量課金）
  Claude Developer PlatformのAPIキー:
  Claude Code CLIがAPIキーを自動で取得・管理してくれるため、手軽に従量課金で利用できる

Claude Code作者が全公開！9種のカスタマイズ手段と設定の全貌
https://qiita.com/dai_chi/items/252fb5ef031127784757
# カスタマイズ手段概要対象レイヤー
1 Effort Low/Medium/Highの思考深度制御応答品質
2 Plugins マーケットプレイス経由の拡張パッケージ管理機能拡張
3 LSPs 主要言語のLanguage Server Protocol連携コード解析
4 MCPs Model Context Protocolによる外部ツール接続外部連携
5 Skills タスク自動化のためのスキル定義自動化
6 Custom Agents 専門特化AIエージェントの定義エージェント
7 Hooks ライフサイクルイベントへの決定論的介入ワークフロー
8 Status Lines コンポーザー下の情報バー UI表示
9 Output Styles 応答のトーン・フォーマット調整出力形式

チートシート
https://twitter.com/aakashgupta/status/2019894389099892746

AI開発ツールセキュリティ脅威と自衛ガイド
Claude Code / Antigravity ユーザー必読
Shai-Hulud ワーム攻撃 & プロンプトインジェクション　完全対策マニュアル
https://twitter.com/yume_ai123/status/2024001670200651978
npm（Node Package Manager）の汚染パッケージに気が付かずユーザーがインストールを許可してしまう事
ウェブ上の記事に仕込まれた悪意のあるコードをAIが要約する際に実行してしまう事
対策1: Yを押す前にパッケージ名をGoogle検索する
対策2: プロンプトに制限を追加する
対策3: 危険シグナルを見たら即停止
対策4: トークン・SSH鍵の定期ローテーション
対策5: ignore-scripts設定
対策6: Dockerコンテナで開発環境を分離する
対策7: セキュリティスキャンツールの導入

MCPサーバーの使い方
Claude Desktopアプリをインストール
メニュー → File → Settings → Developer（開発者モード）をオンにする
Edit Config ボタンを押す → claude_desktop_config.json が開く
MCPサーバーを追加

Claude Code Securityが発表され、セキュリティ株が暴落。AIが数十年見逃されたバグ500件を発見した
https://qiita.com/emi_ndk/items/fb529b2ede94661e5287
2026年2月20日、AnthropicがClaude Code上で動作するセキュリティスキャン機能「Claude Code Security」を発表
AIが人間のセキュリティ研究者のようにコードを読んで脆弱性を見つけるツール

【2026年最新版】Claude Codeで行うべきセキュリティ設定 10選
https://qiita.com/miruky/items/51db293a7a7d0d277a5d

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より良い使い方 †

The Shorthand Guide to Everything Claude Code
https://twitter.com/affaanmustafa/status/2012378465664745795?mx=1
スキルとコマンド、フック、サブエージェント、ルールとメモリー
MCP(モデルコンテキストプロトコル)、プラグイン

8 Claude Code Settings to Customize in Minutes
https://twitter.com/CodevolutionWeb/status/2032120093526630854?mx=1
1.cc エイリアスを設定する
2.コンテキストが劣化する前に自動コンパクト化
3.個人的なCLAUDE.mdを書いてください
4.ライブステータスラインを追加します
5.編集ごとに自動フォーマットを
6.スピナー動詞をカスタマイズする
7.クロードがフィニッシュしたときに音を奏でる
8.出力スタイルを設定する

claude-code-best-practice
https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice

CLAUDE.mdに本当は何を書くべきなのか
https://zenn.dev/cureapp/articles/65b9a99d22ce2b
「CLAUDE.mdの内容はSystem Promptではなく、セッションの最初のUser Messageとして注入」
ルールを書きたいなら .claude/rules/ に書く

Anthropic公式「Skills完全ガイド」を読んだら、自分のSKILL.mdのトークン消費を40%減らせた
https://qiita.com/yurukusa/items/f69920b4a02cf7e2988c
https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf
your-skill-name/
├── SKILL.md # 必須。メインの指示ファイル
├── scripts/ # 任意。実行可能コード
├── references/ # 任意。詳細ドキュメント
└── assets/ # 任意。テンプレート等

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活用事例 †

Claude Codeですべての日常業務を爆速化しよう！
https://qiita.com/minorun365/items/114f53def8cb0db60f47
「コーディング以外」のユースケース
とりあえず、すべての作業をAIと一緒にやろうとしてみる
全部丸投げは非現実的。欲張らず「半自動化」でいい
Claude Codeはターミナル上で動くAIエージェントです。
ファイルの読み書き、コマンド実行、Web検索、外部ツール連携（MCP）ができます。
「パソコンでやる仕事」のほとんどをカバーしています。
- Claudeとの仕事のはじめかた
  PLAN.md やりたいことを音声入力で10分ぐらい喋りまくる＋資料も渡す
  SPEC.md 仕様の壁打ち結果。Claudeと認識齟齬をなくす
  TODO.md タスク管理。コンテキストをリセットしても再開できる
  KNOWLEDGE.md 学び・ナレッジ。一度ハマったことには二度とハマらない
  音声データをClaudeが分析して初期化作業をしてくれるので調整していく
  複数ターミナルを開いてそれぞれに作業を任せておく
  経費の精算、稼働報告、通勤カウント、社外講演依頼の案件管理、メールのリマインドなど
  普段のToDo管理、プレゼン資料づくり、会議の文字起こしを構造化、業務フロー分析
  家計管理（元データはマネーフォワード MEからCSVをダウンロード）

Claude Codeで開発プロジェクトのプロマネをぶん回す
https://twitter.com/gura105/status/2025524398745411957?mx=1
2ヶ月で16個のClaude Codeスキルを作った。気づいたら、PM業務が丸ごとパイプラインになっていた。
メールを読ませたり、議事録を作ったり、データの集計をしたり、という作業を単体で作りこんでいく
こういう繰り返し作業をskill機能として取り込み「何をするか」をClaude Codeにmdファイルとして言語化しておく（手順書）
「内部議事録を参照 → 外部向けに変換 → PDF化 → メール送付」のルーチンは個別スキルを組み合わせた複合スキルとする
スキルが担うのは定型的な情報変換。自分が担うのはドメイン知識を要する情報変換。両方合わせて1つのパイプラインです。
業務フロー全体のリバースエンジニアリング
スキルを作る → パイプラインになる → 全体構造が可視化される → 引き継ぎ可能になる → 自律化の土台になる。
https://twitter.com/gura105/status/2027730617912463823?mx=1
フォルダ構成、情報の流れ、スキルの中身。全部見せます。
CLAUDE[.]md — プロジェクトの脳
.claude/skills/ — PM業務のビルディングブロック
minutes/ — 情報の一次着地点
docs/ — 業務棚卸し
work-description/ — タスクの定義書
data/ — 分析用の生データ

【営業向けClaude Code】「/mtg-prep」で商談準備が5分で終わる世界線
https://twitter.com/0xfene/status/2032243634733826111?mx=1
商談につかう資料を事前にまとめさせる

文章
https://twitter.com/x2775co/status/2032994386326466986?mx=1
ClaudeCodeさんは、Sonnet4.6ですら今の構造だと５話分、２万文字弱程度書いたらもう５時間待ちモード

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UI †

Anthropic が公開してる「良い UI を作れる frontend-design Skill」を Codex に渡してみたけど、ほぼ効果なし
https://twitter.com/suna_gaku/status/2032739768778502401?mx=1
■効果あった手法3つ
・参考画像を5-10枚同時に渡す
・コンポーネント単位で分割生成
・生成→修正を3回繰り返す前提で設計
結局「一発で完璧」を求めるより
「修正しやすい土台作り」の方が現実的です

AIっぽいデザインにさせないプロンプト
https://twitter.com/daigo_3_8/status/2033053623459131804?mx=1
https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/plugins/frontend-design/skills/frontend-design/SKILL.md

63のデザインスキル
https://marieclairedean.substack.com/p/i-built-63-design-skills-for-claude?triedRedirect=true&_src_ref=t.co
https://github.com/Owl-Listener/designer-skills

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OpenClaw †

「OpenClaw」とはどんなものなのか--「実際に仕事をするAI」の可能性と懸念
https://japan.zdnet.com/article/35243484/
「OpenClaw」（旧Clawdbot／「Moltbot」）
「実際に仕事をするAI」と呼ばれるClawdbotは、オーストリアの開発者Peter Steinberger氏によって、
オープンソースプロジェクトとして立ち上げられた。
互換性のあるモデルの中から好きなものを選択できる。
メッセージングアプリを通してユーザーとコミュニケーションを取る。
スキル（プラグイン）を選択してインストールし、他のソフトウェアを統合して機能を強化することが可能だ。

【2026年最新】OpenClawとは？ AIエージェントを自分のPCで動かせるオープンソースツールの導入ガイド
https://qiita.com/akira_papa_AI/items/5f2b9f176bad4ce5d2e7
OpenClawは一言でいうと、**「AIエージェントのためのマルチチャネルGateway」**です。
・筆者は OpenClaw を使って、以下のような作業を自動化しています：
毎朝のデイリーノート自動生成（cronジョブ）
Qiita・note・Zennへの記事下書き自動作成（サブエージェント + ブラウザ操作）
YouTube ショート動画の自動生成（Remotion + TTS + 字幕生成の連携）
Discordでのチーム通知・進捗管理

無料運用時の必須セキュリティ設定
絶対にメインPCで動かさない
Docker + sandbox.mode: true を必ず有効化
Gateway認証を強制（token or SecretRef）
外部スキル（ClawHub）は極力入れない
高性能モデルを選ぶ（プロンプトインジェクション耐性が高い）
ネットワークは最小限・Tailscale推奨
毎日セキュリティチェック

↑

ローカルLLM †

ローカルLLMが医師国家試験で正答率89.7%：患者データを外に出さないAI活用
https://genshi.ai/articles/nmle-local-llm
インターネット接続不要のローカルLLM（gpt-oss-120b 4bit量子化モデル）
Mac Studio 1台で完全オフライン動作（50〜100万円程度）

OpenClawの現実的なローカルLLM
RTX 4090 1枚 or Mac Studio/Mini M4 Pro 48GB〜 → gpt-oss-120bは諦めてQwen3-32B系かDevstral-Small-2をメインに。
4090×2〜3枚 or H100持ってる → gpt-oss-120bをガチで試す価値あり。OpenClawのagentic性能が段違いに跳ねる報告が多い。
24GB VRAM以下 → 無理に120B狙わず、gpt-oss-20b（13–18GBで動く）か上記の軽量モデルで十分。

llama.cpp と Ollama
どちらも、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を動かすためのツールですが、役割のレイヤーが違う
LLMモデル（Llamaなど）
↓
llama.cpp（推論エンジン）
↓
Ollama（使いやすい実行環境・管理ツール）

↑

2026/03/03 †

「働き方改革促進のための生成AI活用ワークショップ」
https://www.digital.go.jp/news/5896883b-cc5a-4c5a-b610-eb32b0f4c175
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン
https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/5896883b-cc5a-4c5a-b610-eb32b0f4c175/82ccd074/20230725_resources_ai_outline.pdf
仕組みの紹介と簡単な事例

【固定費0円】最強の個人開発スタック2026年
https://twitter.com/quronekox/status/2028010759393837521
個人で小規模利用ならクラウドフレアの無料枠で足りる
フロントエンド、バックエンド、ストレージ、DB、キュー、メール
認証はBetter Auth

大規模言語モデル入門
https://speakerdeck.com/kyoun/llm-introduction-ses2023

TAKT
https://github.com/nrslib/takt?tab=readme-ov-file
AI コーディングエージェントにレビューループ・プロンプト管理・ガードレールを与え、
「とりあえず動くコード」ではなく「品質の高いコード」を出させるツールです。

社内ツールの手順書を書くにあたって
https://twitter.com/shingo2000/status/2027224736397414632?mx=1
1. 画面録画しながら口頭で手順を説明
2. GeminiでCanvasを有効にして動画を添付し「手順書の原稿をマークダウン形式で書いて」と指示
3. Notionに貼り付け、動画から撮ったスクショを適宜貼りつけて完成

AIを使って最適化させる
https://twitter.com/hmkz_/status/2027036582365241578?mx=1
「今だからわかるベストな設計で作り直してください」と頼む。
出来上がったものにさらに同じことを繰り返す。
https://twitter.com/fladdict/status/2026895643722264961?mx=1
Claude Code先生に、「いまプロジェクトをゼロから自由に再設計できるとしたら、
どういう設計にしますか？」ってきくと、根本レベルからの容赦ないレビューしてくれる

AI関係 のバックアップ(No.14)

AI関係 †

AIエージェントと開発 †

MCP vs CLI †

Anthropic Claude †

より良い使い方 †

活用事例 †

UI †

OpenClaw †

ローカルLLM †

2026/03/03 †

AI関係のバックアップ(No.14)