実際の画面とは異なるサンプルイメージです チームのSlackにAI社員を3人常駐させています。 社員5人で、2週間動かしました。 誤解を招きそうだからちゃんと書いておきます。 2週間です。半年でも1年でもなく、2週間。 それでも書きたくなるくらいのことが起きたので、この記事を書いています。 SIerの大規模開発で扱う資料は毎週溜まります。 仕様書の背景、顧客の痛点、過去の判断の残り香。 新しく参画したメンバーは、これを数週間かけて読み込むのがいつもの景色です。 そこに、このAI社員3人が入りました。 すると、2年目のメンバーが参画1週間でSKILLを直し、2週間で設計根本に疑問を出してきた。 正直、びびりました。 自己紹介・大規模現場の話を軽く 私はNTTデータグループ 技術革新統括本部のITアーキテクト（課長代理）で、大規模システムのモダナイゼーションに携わっています。 全社の高難度案件

はじめに：AIで無双できると思っていた時期がありました 最近、AIを使ったコーディングがすっかり当たり前になってきました。 AIに指示を出せばコードが組み上がり、開発効率が飛躍的に上がると感じています。 私自身も、要件定義から実装まで一気通貫でAIに任せる開発スタイルを試してきた結論を先にお伝えします。 本記事では、AI開発における「順調だったフェーズ」と「崩壊したフェーズ」、そしてそこから導き出した解決策について、順を追って整理します。 AIツール連携で「最強の布陣」が完成した きっかけは、kiro や spec-kit の登場と「仕様駆動開発」への取り組みでした。 AIによって実装が自動化されるのであれば、ボトルネックは「何を作るか」、すなわち要件定義にあると考えました。 しかし、kiroやspec-kit では、構造化された仕様は生成されるものの、量が多くなることで「最終的に何ができ

調査・執筆・画像生成・事実確認・SNS投稿・会計処理・スケジュール管理。21の業務を1つのClaude Code環境に統合したら、1日の実働が60分になりました。 2026年4月20日 通知2026年4月20日 通知この記事は全文無料（期間限定）で閲覧できます。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトは140,000文字超えの記事に掲載中。 私はグラフィックデザイナー出身です。コードを書く仕事はしてきませんでした。紙媒体のデザインを14年やり、2020年からWeb・AIに移行した経歴です。 その私が、Claude Codeの中に「1人マーケティング部門」を構築しました。部門と呼んでいますが、実態はマーケティングに限りません。事業運営そのものを1つのAI環境に統合した仕組みです。 この記事では、21スキルの全体設計、統合の設計思想、1日の実働タイムライン、そして構築プロセスの全てを書き

この記事は約5分で読めます。 筆者プロフィール: ソフトウェアエンジニア。「知った気にならない。いつまでも学び続ける」を信条に、業務と個人開発の両輪で技術を磨いています。AI 駆動開発で複数の個人開発アプリを構築・運用中。 👉 ポートフォリオ: 筆者ホームページ Claude Code を使い始めたけど、毎回同じ指示を書いていませんか？ CLAUDE.md・Skills・Hooks・Agents の 5 段階で「育てる」ことで、人間の作業は「指示と確認だけ」になります。この記事では、実際のファイル構成とコードを添えて、その全過程をお見せします。 「AI にコードを書かせている」と「AI と開発している」は違う Claude Code を導入した当初、私は毎回こんなプロンプトを書いていました。

概要 こんにちは、booostのバックエンドエンジニアのma_meです。 今回はこちらの記事から着想を得て、個人開発で AI、DevTools Recorder、playwright-cli の３ツールを組み合わせてe2eテストを書いてみたところ、作成とメンテナンスが楽になる手応えを感じましたので、その方法を紹介します。 全体の流れ ① ブラウザで操作を録画（Chrome DevTools Recorder） ↓ ② 録画JSONをCodexないしClaude Codeに渡す ↓ ③ AIがJSONを読み取り、Playwrightテストコードに変換 ↓ ④ 必要に応じてplaywright-cliで画面のスナップショットを取り、セレクタを補正させる ↓ ⑤ テストファイルが完成 では実際にやっていきましょう。 Step 1: ブラウザ操作を録画する Chrome DevToolsの「Rec

[注意]AIに書かせた記事をそのまま私の方でレビューして掲載しています。 Claudeマーケットプレイスにだしたらまた更新するかも？よろしくおねがいします。 @追記: 2026年4月18日 Claudeのマーケットプレイスに無事公開されました🎉 genshijin@v1.3.0を公開しました。マルチエージェント対応やセキュリティ対応、ベンチマーク更新などを含めています TL;DR caveman: Claude Code向けの英語圧縮スキル。冠詞やフィラーを消してトークン約68%削減 genshijin（原始人）: cavemanの日本語最適化版。敬語・クッション言葉・冗長助詞を消してトークン約80%削減 cavemanよりさらに38%少ないトークンで同じ技術的内容を伝達できる なぜそんなことが可能なのか？ Claudeのトークナイザと日本語の言語構造に秘密がある はじめに：あなたのCl

先日、国土交通省から以下の案内がありました。地理空間情報に関するMCP Server(α版)を公開しましたよ、というものです。従来、この手の(地理)情報については様々な経路、方法でデータをかき集めてこなければならずある種面倒な作業ではあります。その部分をMCPの仕組みを介してスピーディーにデータにアクセス出来る、またデータをもとにした分析まで出来るとなると触ってみないわけにはいきません。 アナウンス・概要について： 利用開始手順について(PDF)： 地理空間MCP Server -- MLIT Geospatial MCP Server -- （α版）README ― 利用開始手順書(PDF) GitHubリポジトリ： 当エントリでは一連の申請、連携設定、そして実演までの流れを紹介します。 事前準備 不動産情報ライブラリのAPI利用申請 まず初めに、今回のMCPサーバ連携を利用するにあたっ

Claude Codeを使っていて「あ、今の指示ミスった」「さっきの会話に戻りたい」「MCPって何が起きてるの？」と思ったことはありませんか？ この記事では、Claude Codeの会話管理・MCP・プランモード・並列作業まで、開発者が知っておくべき機能を網羅的にまとめます。 Part 1: 会話の管理 1. Rewind（巻き戻し）— Esc Esc 一番使う機能。 ノイズを入れてしまった会話を「なかったこと」にできます。 やり方 Esc を2回押す。それだけ。 確認画面が出る Rewind Confirm you want to restore to the point before you sent this message: > 小さく試した。おすすめの進め方を教えて欲しい > (6m ago) The conversation will be forked. The code w

この記事は 期間限定で全文無料で閲覧できます。 前回の記事「PMはスキルエンジニアリングを極めるべし」では、PMが今やるべきはモデル競争を追いかけることではなく、自分の業務をSKills化する力を磨くことだという話をしました。 今回はその続きで、「じゃあ実際にどうやってスキルを作るの？」という具体的な方法を解説していきます。エンジニアではない方でも作れるように、考え方から手順まで丁寧に書いていきます。 そもそもSkillsとは？Skillsは、よくやる作業手順や知識をまとめた「スキルファイル群」を作っておくと、AIがそれを読み取って実行してくれる仕組みです。 今回はClaude Codeを使った作り方を解説しますが、SkillsはClaude Code固有の機能ではありません。CodexやCursorなど、他のAIコーディングツールでも同じ考え方で進められます。スキルの設計や構成の仕方は共

はじめに Claude Codeを使い始めた直後は感動します。自然言語でコードが書ける、テストも回してくれる、リファクタリングまでやってくれる。ところが1ヶ月ほど経つと、壁にぶつかります。 「前にも同じ指示を出したのに、また違うスタイルで書いてくる」 「プロジェクトのルールを毎回説明するのが面倒」 「サブエージェントを使いたいけど、どう設計すればいいかわからない」 この壁を越えるカギが CLAUDE.md の設計です。 筆者は本業・副業・個人開発を並行して進めており、Claude Codeを日常業務のパートナーとして使っています。最初は雑にCLAUDE.mdを書いていましたが、構造を設計し直してから、指示のやり直しが激減しました。この記事では、実際に運用しているCLAUDE.mdの設計と、それを軸にしたワークフローを公開します。

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はじめに：AIエージェントの「できること」を拡張する Claude Codeは、ターミナル上で動くAIエージェントです。コードの読み書きだけでなく、PowerShellやPython、OSコマンドの実行もできます。しかし、プロジェクト固有の業務手順やツール連携をClaudeが最初から知っているわけではありません。 ここで登場するのが Skills です。 Skillsとは、Claude Codeに「特定の業務をどう実行するか」を教えるための仕組みです。SKILL.md というファイルに手順を書いておくだけで、Claudeはそのスキルを自律的に選択し、PowerShellスクリプトやPythonプログラムを実行して業務を遂行します。 新人に業務マニュアルを渡すのに似ています。マニュアル（SKILL.md）とツール（スクリプト）をセットで渡せば、新人はそれを読んで自分で判断し、作業を進めてくれ

最近AIをやりすぎている。自分でもわかるくらい頭がおかしくなっている。 まともな状態ではないから、本来は人に見える場所に文章を書いたりするべきではない。ただ、自分の状態を精神状態を記録するために書いておきたい。 初めに書いておくが、この文章では一切AIを使っていない。というのもAI使うと、さらにおかしくなりそうだからだ。調査にも構成にも使っていない。100%生身、ピュアで粗雑な状態で僕が言葉を選んで書いている。 これまでもテクノロジー全般は好きで、これまでもChatGPTなどを使って仕事の調査をしたり引っ越しをしたり英語学習に活用したりしてきた。今年のAIは、昨年までとは一味違う人間の気を狂わせる何かがあると感じている。 仕事でのソフトウェア開発の話を最初にする。多少技術的になってしまうけど、これが入り口で僕はおかしくなったし、最も急激に変化している部分なので話さないといけない。 AIコー

はじめに 最近、AI開発のトレンドとして「マルチエージェント」という言葉をよく耳にするようになりました。 しかし、これを試すには複雑なPythonライブラリ（CrewAIやAutoGenなど）を導入したり、API利用料を気にしながらクラウドで動かしたりと、ハードルが高いのが現状です。 そこで本記事では、 普段使っている「VS Code」と「GitHub Copilot」だけ を使って、ローカル環境で疑似的にマルチエージェントシステムを構築・運用してみた事例を紹介します。 特別なツールや外部サービスは一切不要。「プロンプトファイルによる役割分担」という工夫だけで、いつもの開発体験がどう変わるのかを共有します。 そもそも「マルチエージェント」とは？ 「マルチエージェント」を知らない方のために、簡単にイメージを説明します。 通常のチャットAI（ChatGPTやCopilot）が 「何でもできる一

はじめに 「実装したらそのままレビューもAIに任せたい」 開発してると、コード書く→PR作る→レビュー待ち→修正→また待ち...のサイクルが地味にストレス。特に一人開発やスタートアップだと、レビュアーがいない or 忙しいことも多い。 そこで試したのがClaude Code Skills + GitHub Actionsの組み合わせ。結論から言うと、実装からレビュー、修正までほぼ自動化できました。 この記事では、実際にセットアップして使ってみた体験を共有します。 使うもの 今回使うのは3つ。 1. Claude Code Skills 2025年10月にAnthropicから正式発表された機能。.claude/skills/ にマークダウンファイルを置くだけで、Claudeに「こういう時はこうして」というルールを教えられます。 コードレビュー用のSkillを作れば、レビュー時に必ずチェック

はじめに 「Claude Codeショートハンドガイド」では、スキル、コマンド、フック、MCP、プラグインなど基本的なセットアップについて説明しました。このロングフォームガイドでは、生産的なセッションと無駄なセッションを分ける具体的なテクニックについて解説します。 まだ設定ができていない方は、先にショートハンドガイドを参照して設定を完了させてください。以下の内容は、スキル、エージェント、フック、MCPがすでに設定されていることを前提としています。 このガイドで扱うテーマは、トークンエコノミクス、メモリの永続化、検証パターン、並列化戦略などです。 ショートハンドおよびロングフォーム記事で紹介するすべての内容は、以下のGitHubで公開しています： コンテキストとメモリ管理 セッション間でのメモリ共有 セッション間でメモリを共有するには、進捗を要約・チェックするスキルやコマンドが最も効果的です

概要 まるで新入社員に業務マニュアルを渡す感覚で、Claude Codeに「このルールで動作して」「この作業は専用のツールや手順に任せて」といった指示を与えられます。プログラミング経験がなくても、用意された設定ファイルを適用するだけで、実務に耐える開発環境を簡単に整えられる便利なテンプレート集です。 このプロジェクトは、Anthropic社のCLIツール「Claude Code」を最大限活用するための設定ファイル集です。 プロジェクト構成 everything-claude-code/ ├── agents/ # 専門エージェント定義 ├── commands/ # スラッシュコマンド ├── contexts/ # コンテキスト切り替え設定 ├── examples/ # 設定ファイルのサンプル ├── hooks/ # イベントトリガー自動化 ├── mcp-configs/ # MC

はじめに：AI開発ツールの「落とし穴」 AI開発アシスタントを使っていて、こんな経験はありませんか？ 要求を投げると大量のコードが生成されるが、実行すると エラーだらけ ビジネスロジックが不完全で、結局人間が大幅に修正 前日に書いたコードと今日書いたコードで一貫性がない これらの問題の根本原因は、現在のAI開発ツールが「素直すぎる」ことにあります。つまり、立ち止まって考えることなく、機械的にコードを生成してしまうのです。 この課題を解決する注目のプロジェクトが、2026年1月にGitHub Trendingを席巻し、29,000+ Starを獲得したSuperpowersです。 Superpowersとは？ Superpowersは、Claude Code向けのプラグインで、AIに**「ベテランエンジニアの作業フロー」を強制的に組み込む**ツールです。 驚異的な成長：数ヶ月で29,000+

はじめに こんにちは、AI・アナリティクス本部データサイエンスブロックの大戸徳仁です。普段は、サービスや機能の現状把握・要因分析、施策の効果検証、需要予測モデルの開発・運用などを担当しています。私が所属するチームでは、「データに基づいた意思決定を支援すること」をミッションに、社内の各部門に対してデータ分析サービスを提供しています。 その取り組みの一環として、ZOZOの物流拠点「ZOZOBASE」のデータ活用に取り組んでいます。中でも、出荷計画や人員配置の判断材料となる「注文数の予測」については、予測精度が安定しない、予測工数がかかるといった課題があります。本記事では、これらの課題に対してどのようにアプローチしたのか、そしてプロジェクトを通じて得られた気づきについて紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 課題解決アプローチ 1.評価指標の設計 2.EDA（探索的データ分析） 3.予測