AI関係のバックアップ(No.17)

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

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。

AIとwikiの活用事例
https://twitter.com/naoya_ito/status/2031955215432486957?mx=1
ChatGPT とある文脈について会話してブレストする
→ その内容を Codex に渡して wiki ページを書かせる
→ wiki を読んでわかったことを ChatGPT と会話する、これの繰り返しで延々と学習が進んでいく

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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

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

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

生成AIでパワポを作る方法一覧【2026年3月版】
https://zenn.dev/ncukondo/articles/ai-generate-pptx-methods-2026

Source of Truthをコードから構造化された仕様へと引き上げれば人間デバッグのオーバーヘッドを劇的に減らせる
https://twitter.com/matsumotory/status/2032817258612035822?mx=1
https://arxiv.org/abs/2601.03878

CodeRabbit
https://www.coderabbit.ai/ja
コードレビューしてくれるサービス
14日間の体験版あり
https://twitter.com/mitsuruvibes/status/2032376706389196903
Claude Codeのチャットで /coderabbit:review と打つだけで修正内容をレビューしてフィードバックがもらえて、
そのままClaude Codeに修正指示まで出せます。

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比較 †

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）

膨大な資料を AI に提供して記事を作成する場合
https://twitter.com/komzweb/status/2033485966703554689?mx=1
Gemini 3.1 Pro よりも Claude Opus 4.6 の方が明らかに良い仕事をする
Opus 4.6 で構成を作成して、その後は Gemini 3 Flash で文章生成・編集

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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

ClaudeCodeでのGitHub操作、Claude公式でもMCPでなくCLIを推奨
https://twitter.com/bubekichi/status/2032995185446236373?mx=1

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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。

Claude Code 公式ドキュメント
https://code.claude.com/docs/ja/overview
日本語もあるが
https://twitter.com/tonkotsuboy_com/status/2032013767140409353?mx=1
公式ドキュメントのAsk AIを使って調べる方がラクだし正確
日本語のドキュメントは更新が遅れがちなので、Englishの方で見たほうがよい。普通に日本語で回答してくれる。

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

「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

VOICEVOXずんだもんでClaude Codeが「ツール」から「相棒」に変わった話
https://twitter.com/0xfene/status/2033096160299332029
MCPサーバーで作業着手時や完了時にずんだもんがお知らせしてくれるアイデア
https://zenn.dev/t09tanaka/articles/ff2983a52959f1
VSCode版には対応してないっぽかったがClaudeCodeに頼んだらなんとかしてくれた

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導入 †

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

コード経験ゼロのデザイナーがClaude Codeを始めるときに読んだ記事7選
https://twitter.com/takeruu__/status/2032949084018114896?mx=1
https://twitter.com/sota_mikami/status/2031351426241409115?mx=1
開発スピードを上げたくてClaude Code中心のデザイン環境を組んでみた
https://twitter.com/shingo2000/status/2025625680562860307?mx=1
Claude Codeで「他社調査 → 施策提案 → プロトタイプ10本」を自動化した
https://twitter.com/tsubotax/status/2025807769597857994?mx=1
Claude Codeで「バイブデザイン」を始めよう — AIとの壁打ちでUIの品質を上げる
https://twitter.com/kawai_design/status/2032813156188434515?mx=1
Claude Codeに「Webサイトのコンポーネントライブラリを作成して」と依頼
https://twitter.com/kgsi/status/2032020285952836042?mx=1
Claude向けスキル構築の完全ガイド
- 環境設定
  https://note.com/munakata_souri/n/n7dedbed31efe
  https://note.com/hima_hito/n/nad7f39130bc2

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 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

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スターターキット †

1発でClaude Codeの環境をセットアップできる、Claude Code Starter Kit
https://twitter.com/sudachikawaii/status/2032995804315820518
https://github.com/cloudnative-co/claude-code-starter-kit

コードエージェント向けの完全なソフトウェア開発ワークフロー
https://github.com/obra/superpowers
https://twitter.com/about_hiroppy/status/2033141659735826548
superpowersを入れるだけで90点ぐらい取れる
https://twitter.com/kakeudon_nami/status/2033177646201455018?mx=1
これ（superpowers）とTakumiGuardだけ入れてる
https://twitter.com/mitsuruvibes/status/2032379469487657084?mx=1
ファイルツリー、DIFF、複数エージェントのウォッチ、Worktreeでの分離した開発
VS Code、本当に要らなくなるかも

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GUI vs SLI †

【初心者向け】Claude Codeは拡張機能より『CLI』を使おう
https://twitter.com/yoshio_nocode/status/2033480792672985228?mx=1
VSCode機能拡張では使えない機能が多い
大きな違いはAgent Teamsとリモートセッション
VSCodeからCLI版を呼び出して使っても良い

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より良い使い方 †

課題ベースで学ぶClaude Code便利機能
https://zenn.dev/hsaki/articles/why-claude-code-function
１から始めてステップアップしていく流れで主要な機能を解説

Claude公式のCLAUDE. mdを改善するプラグイン
https://twitter.com/masahirochaen/status/2032245312761512173?mx=1
① CLAUDE. mdの品質監査
② セッション終了時の学び記録（/revise-claude-md）
https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/tree/main/plugins/claude-md-management
CLAUDE.md Management Plugin

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

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 Codeで「バイブデザイン」を始めよう — AIとの壁打ちでUIの品質を上げる
https://twitter.com/tsubotax/status/2025807769597857994?mx=1
前提：デザインシステムをAIに読ませる
Step 1：いきなり実装しない - Planモードでレイアウトを設計する
Step 2：ワイヤーフレームでレイアウト調整
Step 3：フィードバックして比較HTMLで確認する
Step 4：さらに壁打ちしてレイアウトを確定する
Step 5：DSトークンで正式実装に入る
Step 6：触りながら磨く — 微調整のサイクル
Step 7：エンジニアに渡す仕様書もClaude Codeで作れる

Claude Codeが生成するUIの品質が安定しない課題
https://twitter.com/tsubotax/status/2033108527015956665?mx=1
CLAUDE.md 1ファイルで基本的なUIが生成できるようにした
AIがドキュメントを「解釈」するのではなく、JSONを「参照」することで曖昧さを減らした
禁止パターンを明示的に定義した
MCPサーバーでAIがDSをAPIとして叩けるようにした
AIの「良い感じにしようとする」癖との戦い
Showcaseとサンプルサイト https://melta.tsubotax.com/
https://github.com/tsubotax/melta-ui

↑

Skill †

Anthropic公式「Skills完全ガイド」
https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf
https://twitter.com/kgsi/status/2032020285952836042?mx=1
「Skills完全ガイド」の概要
https://qiita.com/yurukusa/items/f69920b4a02cf7e2988c
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
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

Claude Code に8スキルかまして、設計からデプロイまで一人で回す仮想開発チーム OSS
https://twitter.com/commte/status/2033018029202878925
https://github.com/garrytan/gstack
CEO / tech lead / Paranoid staff engineer / Release engineer / QA engineer /
QA + fix engineer / QA reporter / Session manager / Engineering manager

過去のプロンプトの入力履歴をスキャンして、その利用者が何が分かっていて、何が分かっていないのかを出力するもの
https://twitter.com/tokoroten/status/2031984056372756633?mx=1
https://github.com/tokoroten/prompt-review
https://twitter.com/abaranche/status/2032132148514472344
prompt-review：ユーザーの理解度を推定
insights：Claude Codeの使い方の最適化を提案

↑

活用事例 †

ClaudeCodeを中心にした働き方に変えた話
https://note.com/safe_thyme4913/n/n9fc0a37a62ba
仕事を始める時は、まずClaude Code（VSCode）のコンソールを開きます。
＃そこを起点に仕事をするスタイル予定、タスク管理、Notionにも書き出し

コードを書くのをやめた。Claude Codeに月商300万のSaaSの全コードを書かせ、完全ソロ運用しているという話。
https://zenn.dev/nnze/articles/e3f648e335a947
複雑なデータ変換をAIに処理させる、ニッチなB2B需要をキャッチした話

スタッフ0人の税理士が、Claude Codeで顧問先60社を1人で回している全手法
https://twitter.com/kandmybike/status/2032817897119096855
①毎晩21時、60社の仕訳が自動で処理される
②除外ルール：「仕訳しちゃいけないもの」を自動で弾く
③請求書130件 → 15分でfreeeインポートデータに変換
④会計ソフト移行の自動化
⑤MCP（外部ツール接続）で転記作業がゼロに
⑥スケジュールタスク：「忘れる」が消える
⑦スキル（/コマンド）で「業務の型」を貯める
⑧CLAUDE.md：AIへの「業務マニュアル」
⑨業務ログの自動記録
- コードが書けない税理士が、Claude Codeを使えるようになるまでにやった4つのこと
  https://twitter.com/kandmybike/status/2033148559894438337?mx=1
  1.フォルダ構造を作る
  2.CLAUDE.mdを書く
  「あなたはAI税理士事務所のアシスタントです。
  ファイルはai-management/配下に保存してください。
  判断に迷ったら必ず確認してください。」
  都度ルールを足していく
  3.MCPで外部ツールと接続する
  ・freee（会計ソフト。仕訳登録の自動化）
  ・Googleカレンダー（スケジュール管理）
  ・Notion（議事録、タスク管理）
  ・Slack（チーム連絡）
  ・Gmail（メール処理）
  4.Skillsで繰り返し業務をコマンド化する
  ・「おはよう」と打つ → 今日の予定と工程表が自動生成される
  ・「覚えておいて」と打つ → 会話の内容がメモリに保存される
  ・「経理」と打つ → 60社の仕訳が自動処理される
  ＃人に教えるように2ヶ月かけて仕事を覚えさせていった

PRマネージャー1人の中に、32人のチームがいる話。
https://twitter.com/abehiraku/status/2033351793120534952?mx=1
情報収集・分析ダッシュボード：なるべく楽したい…w
メディア戦略台帳：約100名の記者との関係を、記憶から資産へ
新卒・インターン採用ページ：採用広報をPR視点で設計する
Turing Design System：AIと人類の間に置く品質の防波堤
32人のPR仮想チーム：なぜ”1人の万能AI”ではダメだったのか
コピペで使えるプロンプト
AIを使い倒す会社で働くということ

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・デザイン関係 †

draw.io図作成スキルが進化！ shape-aware リンター搭載の draw-io-skill v0.2.0
https://twitter.com/hAru_mAki_ch/status/2033241113637822925
従来の矩形（四角形）だけでなく、丸・菱形などのあらゆる図形を対象にした重なり検出（shape-aware リント）が追加

draw.io（https://app.diagrams.net/）
システム構成図やフローチャートを無料で作れる人気の図形ツール

AIにサイトの見た目を伝えるなら、まず「名前のあるデザインスタイル」を使おう
https://ai.itokoba.com/archives/232/
Material Design はGoogleが示したデザインシステム
Fluent Design はMicrosoftが示したデザインシステム
Appleの Human Interface Guidelines は、Apple製プラットフォーム向けの設計指針
Swiss Design はスイスで発展した国際的なタイポグラフィ様式、いわゆる International Typographic Style
Scandinavian Design は北欧諸国で発展してきたデザインの流れを指す言葉
Editorial Design は雑誌、新聞、書籍などの編集デザインの現場で育ってきた見せ方

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

AI生成っぽく見えるUIの特徴と、AI感を改善するためのポイント
https://twitter.com/ken_tbdz/status/2031653435641036823
優先順位を明確にする
文脈から設計する
色の役割を整理する
実運用を想定したUIにする
最後に削る前提で仕上げる

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

Claudeネイティブなデザイナー
https://twitter.com/shin_sasaki19/status/2033460573371871331
・これまでのボトルネックは「Figmaの意図を実装へ翻訳する」工程
・FigmaとClaudeをMCPで接続すると、設計意図の伝達が短絡化し『デザインファイルが生きた入力』になる、という観点

デザインシステムをAIネイティブにするとき、人は何を決めるとよいのか
https://twitter.com/3284_m/status/2033465685414920405?mx=1
コンポーネントやレイアウトの文脈が記載されたMarkdownファイルをディレクトリに並べるという、シンプルな方法
Claude CodeのSkills機能を使って、デザインシステムを「AIが実行可能な仕様」として構造化
「このコンポーネントをいつ使うべきか、いつ使うべきでないか」を書いておく
原則そのものは人が解釈するための抽象的な表現を保ちつつ、AI向けにはDO/DON'Tを明確に書き分けている
参考にしたのは、Coinbase の CDS（Coinbase Design System）と Spotify の Encore

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Codex †

Codexの公式ベストプラクティス概要
https://twitter.com/akihiro_genai/status/2031759736753049714
【プロンプトは完璧でなくても役に立つ】
【重要タスクではプロンプトの構造化が効く】
【曖昧な依頼ではPlan modeや質問が重要】
【AGENTS.mdは短く正確なほうがよい】
【同じ作業を繰り返すならSkill化する】
https://twitter.com/makaneko_AI/status/2031924546312552694?mx=1
1. 効くのはうまいプロンプトより「正しい文脈」
2. 難しい作業は先に計画させる
3. 繰り返し指示は AGENTS.md に移す
4. 一貫性は config.toml で作る
5. コード生成で終わらず、テストと検証まで回す
6. 外部情報はMCPでつなぐ
7. 繰り返す作業はSkill化し、安定してからAutomation化する

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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

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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）

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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.17)

AI関係 †

AIエージェントと開発 †

比較 †

MCP vs CLI †

Anthropic Claude †

導入 †

スターターキット †

GUI vs SLI †

より良い使い方 †

Skill †

活用事例 †

UI・デザイン関係 †

Codex †

OpenClaw †

ローカルLLM †

2026/03/03 †

AI関係のバックアップ(No.17)