［みのるん式］ビジネスパーソンのためのClaude Code仕事術 https://www.amazon.co.jp/dp/4297159392

概要 半年前に以下の記事を書きました。 基本的に前回の流れとそこまで変わってないですが一部で新しいスキルを導入したり、新しいツールを導入したりしているのでもう一度記事を書くことにしました。 対象読者 この記事の対象読者は普段の開発業務でAIコーディングツールを活用しているエンジニアです。 Claude CodeやCodex CLIを使っている方のほうが理解しやすい内容になっています。 AIに丸投げすると何が起きるのか？ AIに開発を丸投げしていると、主に技術負債と理解負債の2つが溜まっていきます。 技術負債とは？ 短期的な開発スピードを優先した結果、コードの品質や設計が犠牲になり将来的な変更コストが増大していく現象のことです。 AIコーディングでは一度に生成されるコード量が多いので、負債が蓄積するスピードが人間が開発していた時代よりも圧倒的に速いです。 AIの出すコードの品質は向上していま

はじめに こんにちは！株式会社エクスプラザのShinです。 この記事では、AI駆動開発において、AIエージェントと人間で仕様の背景や文脈を共有し、適切に管理するためのCodeAlmanacというツールを試してみようと思います。 CodeAlmanacとは CodeAlmanacとは、「AIコーディングエージェント向けに、コードだけでは分からないプロジェクト知識を残しておくWikiツール」です。 AIを利用した開発において、コードそのものからは分かりにくい「なぜこの設計なのか」「以前どんな問題が起きたか」などを、Wikiとして残すことができます。 特徴の1つとして、コードやGitの差分だけでなく、CodexやClaude Codeとの会話履歴も知識源にすることができます。これにより、コードには現れにくい設計判断の背景や、実装時に判明した注意点などもWikiで管理できます。 前提 今回試すにあ

はじめに こんにちは！ソフトバンク社内のデザインチームに所属しているデザイナーの窪内です。 私たちのチームでは、デザインプロセスにAIを活用し、AIチャットやAIコーディングツールを使ってデザインをする機会が増えています。 この記事を読んでくださっている方の中にも、AIとの対話の中で提案や修正指示をしながらデザインされている方がいらっしゃると思います。 しかし、最終的なデザインだけが残り、「なぜそのような修正をしたのか、なぜその案を採用したのか、どの案を検討して見送ったのか」といった「意思決定」が後からたどれない、といったことはないでしょうか。 私たちのチーム内でも、あるプロダクトの担当デザイナーが変わったとき、「なぜこの画面になったのか」を確認するために、過去の資料やSlackを大量に遡ったり、経緯を知っていそうなメンバーに確認する…といったことがありました。 このように、修正の意図や判

スライド概要 2026/08/16 3日間でアプリ・サービスをローンチせよ！AIAU Craft Day https://aiau.connpass.com/event/401500/

こんにちは、nekokakです。 私がLayerXに入社してから、早いもので1年と7ヶ月程が経ちました。 プロダクトの事を考えながら、プロジェクトも進めながら、それを形にしていく組織も合わせて作ってきたのですが、前期末('26/3)くらいから、とても良いチームでプロダクトに日々向かい合えるようになっています。 私は前職からマネージメントをやるようになったのですが、過去いくつかの組織を立ち上げてきており、それぞれ特徴のある良いチームが作れたなぁと思っているのですが、今回もとても良いチームが作れたと強く感じています。 今回は私がマネージメントする上で、大切にしていることを一つアウトプットしてみようかと思います。 私の書くことはマネージメント経験豊富な方々からすると「当たり前のことじゃん」って言われるかもしれないですし、どこかの誰かが同じようなことを言ってた。とかもあるかもしれませんが、私の個人

僕は長いこと、ターミナルの中で暮らしています。エディタは emacs、VS Code や GUI 系のツールはどうにも手に馴染まない。Web 上の開発環境も、あの「ちょっとした不便」が積もって結局使わなくなる。要するに、ターミナルに慣れ親しみすぎて、GUI のボタンがどこにあるのか探せない人間です。 そんな僕が、勢いで自分専用のターミナルを作ったら、GitHub のコミットが毎日 500 を超えるようになりました。一度きりの当たり日ではなく、来る日も来る日も、です。生産性がバグりました。 毎日 500 コミット超え。草が真緑になった 先に言い訳をしておくと、「コミット数は生産性の指標じゃない」というツッコミはまったくその通りです。細かくコミットする癖もあります。でも、数字そのものより、その数字が出てしまうくらい "詰まらなくなった" という体感の変化の話として読んでもらえると嬉しいです。順

モデルに特定の動作を禁止する指示は、AIの創造性を制限する――米Anthropicでコーディングエージェント「Claude Code」の開発に携わるタリク・シヒパー氏は7月1日（現地時間）、AIエンジニア向けイベントの講演でこう述べ、最上位モデル「Claude Fable 5」（以下、Fable 5）を含む同社の直近のモデルを利用する上で、AIの動作を過度に制限しないことの重要性を強調した。 タリク氏はAIに対する「～をしないで」といった指示は、AIモデルの創造性を制限してしまうと指摘。そこでAnthropicはClaude Codeのシステムプロンプト（システム側でAIの振る舞いをあらかじめ指定する文言）を80％削減し、従来与えていた「動作の例」も与えないようにしていると明かした。 加えて、Claudeの制約を外し、その創造性を助けるためには「ツール」を与えることも重要だとした。同氏は他

Anthropic⁠⁠、Claude CodeでAIエージェントを活用するループ設計を紹介 AnthropicのClaude Codeチームは2026年6月30日、AIコーディングエージェントを使う際のループの考え方を紹介する記事「Getting started with loops」を公開した。この記事ではループを「エージェントが停止条件を満たすまで作業サイクルを繰り返すもの」と定義している。プロンプトを毎回入力する使い方だけでなく、終了条件や実行間隔を設計して作業を継続させるパターンを取り上げている。 Getting started with loops - Claude 記事では、ループの分類にあたって、何をきっかけに動くか、どの条件で止まるか、Claude Codeのどの基本機能を使うか、どの種類の作業に向くかという観点を挙げている。すべての作業で複雑なループが必要になるわけではな

観点が言葉になれば、砦は仕組みに変わる スピードが上がった現場で、何が詰まっているか 先日、登壇したパネルセッションで、会場に問いを投げました。「コードレビューがチームのボトルネックになっている方は、手を挙げてください」 と。正確な調査ではありません。ただ、会場の体感では、半分ほどの手が挙がりました。 AI が実装速度を 3倍、5倍、10倍と押し上げた現場で、次に詰まるのは、人間が変更を読む工程です。コードはどんどん生成される。けれど、その下流でシニアエンジニアが PR (コード変更の依頼) を抱えて溺れている。 「最後はシニアが見るから大丈夫」 という運用は、もう成り立たなくなりました。砦の前に押し寄せる流量が10倍になったのに、守り手の数はそのまま。これでは持ちません。 「シニアが最後に見るから大丈夫」 は、いつから幻想になったか そもそも、コードレビューは何のためにあったのでしょうか

趣味は食材採取とそれを使った冒険スペクタクル料理。週に一度はなにかを捕まえて食べるようにしている。最近は製麺機を使った麺作りが趣味。（動画インタビュー） 前の記事：すだちうどん・そばのすだちを食べるか食べないか ＞ 個人サイト ＞私的標本 ＞趣味の製麺 ＞ライターwiki 1日目の1軒目、あだん.亭 愉快な製麺ワークショップは5月30日（土）と31日（日）に開催される「あまくま文化祭」の1日目なのだが、別件の取材もあったので二日前の28日（木）に到着。せっかくなので石垣島を堪能したいじゃないですか。 飲み歩きはこの日の夜から、前々夜祭（聞いたことがない単語だし前前前世みたいですね）としてスタート。メンバーは流動的だが、主にイベントを主催する佐藤真弓さん、石垣島出身で最近京都から帰島した泡☆盛子さん、イベントに出展する漫画家のスケラッコさん、オリジナルチャイナ服ブランド「ラララチャイナ」のし

Claude is built to work the way you work, and in Claude Code you can customize it. There are seven methods for instructing Claude's behavior: CLAUDE.md files, rules, skills, subagents, hooks, output styles, and appending the system prompt. Each method controls: When an instruction loads into context; Whether it persists through long sessions (compaction behavior); and How much authority it carries

こんにちは、せーのです。 社内ドキュメントを AI エージェントに渡したい、という相談をよく受けます。Wiki もある、Notion もある、共有ドライブもある、という状態で「どう構造化すればいいの？」と悩んでいる方、多いと思います。 2026年6月12日、Google Cloud が Open Knowledge Format（OKF） v0.1 を GitHub で公開しました。AI エージェント向けの「知識共有フォーマット」です。 私は普段、Obsidian Vault にメモを書き、CLAUDE.md や AGENTS.md を置いて、コーディングエージェントにコンテキストを渡しています。ディレクトリ構造と Markdown リンクでナレッジを繋ぐ、いわゆる「LLM-wiki パターン」です。OKF を読んでみたところ、まさにこのやり方を形式化しようとしている、という印象を受けまし

対象読者 AIへの相談がなんとなく浅い、と感じている人 目標を立てては忘れる、を繰り返している人 Claude CodeのSkillsやMCPを実用的に使ってみたい人 突然ですが、ChatGPTやClaudeに真剣な相談——「キャリアどうしよう」「この決断、客観的にどう思う?」——をするとき、毎回こんな前置きをしていませんか? 「まず私の状況を説明すると、20代で、職種は〇〇で……」 僕は完全にこれでした。毎回、自分という前提を一から喋っている。そして相手は昨日の会話を覚えていない。世界一物知りな相談相手が、毎回こちらのことだけは初対面なんです。 この春、僕はこの「初対面問題」を潰すことにしました。やったことを一言でいうと、自分という人間の“取扱説明書”を書いて、AIに丸ごと渡せる形にしたこと。 ……と書くとカッコいいんですが、始めた動機はもっと不純で、「人生のことまでAIに自動でやらせた

私は、ハラリの本だけにいらだっているわけではない。ネット上で見かけるハラリへの批判が揚げ足取りに終始しており、彼の議論におけるもっと目立った誤りを指摘できていないことにも、同じくらいいらだっている。 ときおり、普通の人が、ただ普通に生活しているだけなのに、私と雑談しなければならないという不幸な状況に追い込まれることがある。「お仕事は何を？」というのは、通常であれば無難な話題だが、私の場合は答えが「哲学の教授です」になるため、場が静まり返ってしまうこともしばしばだ。ときたま、なんとか会話を繋ごうとしてくれる人もいる。ブルーカラーの仕事をしている人が、興奮した口調で「哲学か、いいじゃないか。俺も自分なりの哲学を持っているよ。また飲みにでも行って話そう」と言ってくることもある。一方でテックブロたちは本好きらしく、「ルネ・ジラールについてどう思う？」と聞いてくることが多い [1]訳注：ジラールはピ

Claude CodeなどのAIエージェントを日常的に使っていると、あっという間に制限に引っ掛かることがありませんか？ Netflixのシニアエンジニアがオープンソースとしてリリースした「Headroom」というトークン削減ツールが、数日で 6k stars・400 forks を超えて(2026/06/03現在)話題になっています。 ちなみに公式ベンチマークによると、ビルドログなら93.9%、JSONなら90.6%のトークン削減を達成しています（ただし実運用の中央値は4.8%――この数字のギャップについては後述します）。 Headroomリポジトリ: https://github.com/chopratejas/headroom 3行まとめ HeadroomはAIエージェントへ送るコンテキストを圧縮してトークン消費を削減するOSS JSON・DB結果・ログでは大きな効果が期待できる ソー

JJUG CCC 2026 Spring ①AI時代のソフトウェア開発：いろいろな方向性 ②デジタル化の進展とソフトウェア開発の変容 ③これからのソフトウェア開発にどう取り組むか ④AI時代の設計技能：何を学ぶと効果的か 初級から中級へ 上級を目指す

はじめに 前回の記事「高校数学から最先端AIまで—⁠—『⁠独学で鍛える数理思考』全12章の全体像」では、『⁠独学で鍛える数理思考』と『独学で鍛える数理思考2』の2冊12章を、1枚の対応表として紹介しました。1冊目で取り扱ったテーマは、情報検索、商品推薦、画像分類、文章生成、音声解析、衛星測位。2冊目では、強化学習、深層強化学習、物体認識、マルチモーダル、自律移動、物体操作。こうして並べると、本シリーズがかなり広い範囲の技術を扱っていることがわかります。 ただ、前回の記事で伝えたかったことは、単に「たくさんのテーマを扱っています」ということではありません。むしろ伝えたいことは、これらのテーマはバラバラに見えても、実は共通した数理的枠組みによってつながっている、ということです。 書店の専門書のコーナーでは、検索エンジン、推薦システム、深層学習、自然言語処理、ロボット工学、強化学習などの書籍は別