#AI

「AI開発を始めたいが、何から手をつければいいかわからない」——小規模チーム向けに、2026年現在の技術スタック選定チェックリストと判断フローを整理。まずAIで遊ぶ → 業務に活かす → 仕組み化する、の3段階で自社に合う最初の一歩を見つけます。

採用の書類選考をAIで自動化し、選考工数85%削減・属人化リスク解消を実現。30名規模の中小企業における投資対効果とATS比較を、経営判断に必要な数値で整理します。

Claude Code Skillsを複数プロジェクトで使い回すためのポータブル設計を解説。3層コンフィグマージ、_lib/共有ライブラリ、外部スキルのsymlink統合など、70+スキルの実運用から得たエコシステム構築の実践知。

営業事務・SDRを1人雇うと初年度300万〜650万。AIエージェントの運用費は年36万。システム投資ではなく「人件費」として見直すと、小規模チームのAI導入議論は経営判断に変わる。採用難時代における、生々しい数字の比較。

AI SDR（営業開発エージェント）が話題だが、月5万〜のSaaSは小規模チームには重い。2人のplayparkがClaude Code Skills + Neon Postgres + Slack botで自作したAI営業エージェントの全体アーキテクチャと、SaaS vs 自作の判断軸を紹介。

Gemini 2.5 FlashからFlash Lite移行でAPI出力コスト40%削減・応答速度2.5倍を達成。モデル選定の判断基準と移行手順を実践ベースで解説します。

Claude Code Skillsの設計パターンを上級者向けに解説。JSONスキーマによる型安全性、Auto-Retryプロトコル、3層コンフィグマージなど、95スキルの運用から得た実践知を紹介。

AIエージェントが深夜にコードベースを自律巡回し、lint警告・テスト失敗・未対応issueを検出→修正→PRまで自動化する「night-patrol」スキルの設計パターンと安全策を解説。

Claude Codeを活用して採用管理システムの受託開発を1週間で完了。並列開発、コードレビュー、パフォーマンス最適化まで、AI駆動の開発プロセスを実践知見として共有します。