#AI

AIは動くものを速く作ります。でも「動く」と「本番に出していい」は別の話。発注側・経営側が、AIの成果物を本番に乗せる前に確認しておくべきことを、専門用語を使わずに整理します。

AIに業務を任せると速い。でも「勝手に危ないことをしないか」「会社の情報は大丈夫か」「暴走したら止められるか」が不安で踏み出せない。技術に丸投げする前に、経営として決めておくべき3つの線引きを平易に整理します。

社内マニュアルが「特定の人しか作れない・誰も更新しない」状態になっていませんか。Google Workspace を契約している中小企業なら、Gemini の Gem 機能を2つ作って配るだけで、社内ポータルサイトを立てずに同等のマニュアル運用ができます。設計の考え方と作り方を整理します。

Claude Code の自動化スクリプトが増えてくると、意図しない起動・設定の衝突・長時間タスクの確認待ちが積み重なります。3ヶ月・30本の運用ログをもとに、4つのアンチパターンと回避策をまとめました。

AIで自動化コードを書くとき、処理をサブタスクに分けるか・チームで並列実行するか・そのまま書くか——迷いがちな3パターンの選び方を、実際の運用例から整理します。

エージェントに作業を振っても毎回出力がブレる――Claude Codeのsubagent運用で「指示プロンプトに必ず書く5項目」を決め、SKILL.mdを機械チェックで揃えた設計を紹介します。

従業員2名のplayparkがAIで業務を自動化した4ヶ月の数字を全公開。月額数千円〜のサブスクで何にどれだけ時間が浮いたか、中小企業や店舗が自分の業務に当てはめて試算できるシンプルなフレームワークと、導入判断のチェックリスト。

Claude Codeのサブスクプランで複数のskillを運用する中、Opus/Sonnet/Haikuをどう配分したかの実録。料金単価ではなく5時間ウィンドウ内のスループットとOpusのレイテンシから導いた3層ルールを、skillの実データとともに公開します。

Claude Code Skills を 50 個以上運用してきた中で効いた判断を、命名・粒度・description・フォールバック・lint の 5 観点で整理。SKILL.md の書き方より、どう育てたかを Why ベースで共有します。