AI （Dify） で変わるマーケティングとデザインの協業プロセス - Techtouch Developers Blog
取り組みのきっかけ 展示会準備の最適化 新しいプロセス 手応えと課題 AI 活用の模索 デザイナーチームの助言 ツールの検討 Dify で実現する「展示会プランナー AI 」 「展示会プランナー AI」の利用イメージ 実際に使ったマーケチームの声 最後に こんにちは、テックタッチのコミュニケーションデザイナー okiku です。最近収納ケース4箱分の断捨離をしました。身も心も晴れやかです✨ 本記事では、AI を活用してマーケティングチーム（以下マーケチーム）とデザインの協業プロセスをどのように革新したかをお伝えします。AI がすべてを解決するわけではありません。しかし、日々の業務を効率化する強力な後方支援として、その具体的な活用プロセスを深掘りします。 ぜひ最後までお読みいただき、協業プロジェクトのヒントにしていただけたらと思います。 取り組みのきっかけ 展示会準備の最適化 テックタッチの
NotebookLMで"速くわかる"8つのワザ
はじめに 皆さん、 インプット疲れ、感じていませんか？🤔 毎日毎日更新されるAI情報... 公式ドキュメントがいっぱい... 積読の技術書は10冊くらいある...。 正直、僕は"読むだけで疲れる"状態でした🫠 そこで頼ったのが、 Google の 「NotebookLM」でした 今では"毎日使うAIツール"になり、手放せません🫂 この記事では、“理解を速くする”ための具体的な8つの使い方を紹介します。 企業でも本格導入、そしてモバイル対応へ 企業利用も進み、DeNA南場会長も活用していると話題です。 DeNA南場会長も使う「NotebookLM」って何？ 2025年にはモバイルアプリもリリースされ、使い勝手が一気に向上しました。 NotebookLMとは？ シンプルに言うと、“資料を読み込んで、その内容に基づいて答えてくれるリサーチAI”です。 対応しているファイル形式 ドキュメント
【実践】生成AIを使って「たった1人」で「SaaS開発」に挑戦したら「ヤバすぎた」
開発工数1/15～1/50、「たった1人」でシステム開発 生成AI（以下、生成AIやAIエージェントをまとめてAIとする）を活用すると、システム開発のプロセスは大きく変わる。具体的には、「企画」「要件定義」「開発」「評価」の各プロセスで人とAIによる共同作業が可能になり、効率が劇的に上がる。どう変化するのか、AIを活用するメリットなどの詳細は、前編の記事を参照してもらいたいが、その圧倒的な生産性を神谷氏は自ら実証した。 神谷氏は、生成AIを活用して「Panacel（パナセル）」というサービスを開発した。これは、現在、稼働中のサービスであり、誰でも利用できる。その概要を、神谷氏は次のように説明する。 「Panacelは、メール業務効率化のためのアプリケーションです。連絡先管理、メール管理、資料管理の機能を持ち、レスポンシブ対応（PC／モバイル対応）、マルチ言語（日・英）対応、任意タイムゾーン
ChatGPTをヤバい「コンテンツ制作チーム」に変える裏技が、想像以上にエグかった｜テツメモ｜tetumemo｜Newsletter
個人的に私はClaude 4の書く記事の方が好きですが、一般的にはChatGPTを利用している方の方が圧倒的に多く、「ChatGPTもほしい！」という声を多数いただいていました。 そんな中、絶妙なタイミングでChatGPTのProjects機能がアップデート。Projects内でDeep Researchもできるようになり、画像も生成できてしまうので、試行錯誤を繰り返して仕上げました。 これなら1本の記事を書き、投稿まで丸一日かかっていた人も「Deep Research→記事執筆→画像生成→SNS文→音声台本を生成する9段階プロンプト」を使えば、すべて20分程度で完了すると思えたので、急ぎニュースレターで配信を決めました。 ※出力した音声台本は、Gemini 2.5 Pro Preview TTSを使って、誰でも無料でAI音声化できます 👇️ というわけで、早速どのように「Deep Re
MCPアーキテクチャパターン - Carpe Diem
背景 MCP(Model Context Protocol)を使う上で、ローカルMCPサーバやリモートMCPサーバ、更にはそれらを集中管理するゲートウェイ的なサービスもあったりと複雑だと感じたので、それぞれのパターンを一度洗い出してみました。 事前知識 MCP(Model Context Protocol)とは MCPとは AI <-> 外部データソース連携 の為の標準規格で、Claude Codeを出しているAnthropicが標準化しました。 MCP Clientの例 よくある例は次のようなAIエディターです。 Cline(VS Code) Cursor Claude Code Windsurf もちろん自前でMCP Clientを作ることも可能です。 生成AIを組み込んだチャットボットなどが外部リソースにアクセスしたいときなどですね。 MCP Serverの例 開発でよく使われる例と
Claude Code による技術的特異点を見届けろ
最近もっぱら Roo から Claude Code をメインに移しているが、その界隈の進歩は今までの変化とは明らかに質が違うという感覚がある。それを今の時点で言語化しておきたい。 最初にいっておくと、自分はシンギュラリティ論自体には否定派というか、シンギュラリティが来たところで世の中の問題の大多数が解決されるとは思っていない。(特にレイ・カーツワイルは典型的なフェイク野郎だと思っている) 実現したところで、そんなものかになるという程度の話だと思っている。実現したところで、シンギュラリティ万能論者はゴールをずらし続けることで否定するだろう。終末論はいつもそうだ。 という前置きの上で、今確実に転換期を迎えている AI とプログラミングの話をしたい。 特異点があるとしたら、今はその瀬戸際。 tl;dr Claude Code は Claude Code によって 90%が開発されている その改善
Figma AI全部使ってみた｜Akane Inoguchi
「Figma AI」は、Figmaが提供するAI機能の総称で、デザイン作業をより効率的に・直感的に行うためのサポートツールです。 とはいえ私自身、一体どんなことができるのかあまりよくわからず活用できていない状態でした。今回はそんな「Figma AI」を使って架空のLPを作ることに挑戦してみました。また、各種機能を使用してみました。 First Draft画面下にあるツールバーのキラキラしたマークを押すと以下のような機能一覧が出てきます。 Figma AIの場所このFirst Draftというツールをクリックすると4つの選択肢が表示されます。 First Draft選択後の画面Basic app：モバイルサイズのデザインが生成されるツール App wireframe：モバイルサイズのワイヤーフレームが生成されるツール Basic site：デスクトップサイズのデザインが生成されるツール Si
GeminiとNotebookLMを使った最強の旅行準備方法｜けんすう
こんにちは！けんすうといいます。普段からAIをよく使っていて、仕事でもプライベートでも楽しんでいます。 完全にプライベートなんですが、6月末から7月中旬くらいに、ニューヨークに行くんですね。3週間ほど。 実は僕、あまり海外に行ったことがなくて・・・。基本的に英語ができない上に、旅行自体も苦手なんで、海外に行くのがめっちゃ怖いんです。 ただ、今回、GeminiとNotebookLMをフル活用することで、「海外怖い」というのがかなり薄れました。 何をやったかを紹介したいなと思います！ この記事は、Google Gemini × noteによるコンテストである「 #AIとやってみた 」の参考作品として書いています！主催者の方々の依頼により執筆しています！ どう使い分けるかまず、GeminiとNotebookLMをどのように使い分けるのか？という点です。 GeminiとNotebookLMって何が
1ヶ月ほぼ毎日Claude Codeを使ってわかった魅力と所感
はじめに Claude CodeとはAnthropic社が提供しているAIコーディングエージェント（Anthropic社曰く、エージェント型コーディングツール）であり、ターミナル上で動作するソフトウェアである。VS CodeのGitHub CopilotやClineのような拡張機能でもなく、VS CodeをフォークしたCursorやWindsurfのようなIDEでもない。公式ドキュメントはこちら。 （公式ドキュメントは初心者向けにも分かりやすくまとまっており、利用前に全体像を把握するためにまず一読を推奨したい） Maxプランに加入して1ヶ月ほぼ毎日使ってきた。基本的な使い方や紹介は他にも記事が多くあるので、ここではなぜClaude Codeに魅力を感じて使ってきたのか、1ヶ月間の利用経験を通じて得た実感をもとにまとめる。環境はmacOS。 理由は大きく3つある。 Maxプランで定額で使える
AIエージェント「Cursor」で変わる開発マネジメントの実践論 - DMM Developers Blog
1. はじめに 2. AIコーディングのその先へ。開発プロセス全体にAIを導入する 2.1 プロセスを"AI"に置き換えるのではなく、"AI"前提のプロセスに作り変える 2.2 開発フェーズ以外の課題がたくさんある 3. マネジメントの知見蓄積とワークフロー化 3.1 ワークフロー化を避けるべきケース 4. エンジニアが開発に集中してもらうためにできること 4.1 類推見積もりによる超概算見積もり 4.2 コードベースからの仕様自動抽出 4.3 投資工数を分析し、開発業務に集中できているか確認 5. まとめ：AIを活用した開発組織マネジメント 1. はじめに こんにちは。DMM.comでプラットフォーム開発本部の副本部長をしている石垣です。 プラットフォーム開発本部では、AX戦略を進めています。 developersblog.dmm.com developersblog.dmm.com 今
「AIシステム」の時代の到来 AIはここからが面白い
「AIシステム」の時代の到来 AIはここからが面白い 2025.06.07 Updated by Ryo Shimizu on June 7, 2025, 06:44 am JST AIはついに民主化された。 このことにまだ多くの人が気づいていない。 気づいていない理由は二つある。第一に、民主化されたAIを動かすためのハードウェアがまだ少し高価なこと。第二に、民主化されたことを実感するにはまだ多少はプログラミングの知識やスキルがいること。 しかし、その二つを満たした人々、たとえばGOROmanとして知られる近藤義仁氏は気づいている。 このことについて彼と話をしたわけではない。だがたぶん気づいている。なぜか? GOROmanは512GBのRAMを搭載したMacStudioを持ち歩いているからだ。ストレージを最大限ケチっても150万円はするこのマシン、コンパクトであるが持ち歩くようには設計され
【Github Copilot】設計書があるなら、全部Copilotに実装させよう（途中経過）
ウォーターフォールモデルに則った大規模開発で設計書があるなら、全部Copilotに実装させよう！をコンセプトに、どうすれば設計書をインプットに、Github Copilotが大規模開発の品質に沿ったコードを生成してくれるか、を日々模索しています。 まだまだ課題はあるものの、少しでも開発の役に立てばと思い途中経過を公開します。 このドキュメントでは、現時点での設計書からCopilotを用いて実装を生成する手順の紹介、使用するツールの紹介、工夫したポイント、現時点での課題について記載します。 こんな人に読んでほしい Github Copilotしか使えない環境にある方 Github Copilotをコードの説明や、単純なメソッド生成をさせる程度にしか使用していない方 期待したコードが生成されず、使わなくなってしまった方 前提 今回生成対象とするのは業務レイヤの実装です。Webアプリケーションで
AI時代なので、もうDDDは要らなくなりますかね？
DDDは今も“武器”になるのか？ ここ1年でプロダクト開発の環境は大きく変わりました。 AIエージェントが開発現場で“当たり前”のように使われる時代になりつつあります。 そんな中で、「DDD(ドメイン駆動設計)って今の時代にも必要なの？AI時代になったらもう使わなくなるのでは？」と疑問に思う方もいるかもしれません。 私はこう思います。 DDDは、AI時代にこそレバレッジを効かせることができる、価値を届けるための“武器”になる。 (少なくとも、あと数年はね。) DDDの目的は「機能性」と「保守性」を両立させること DDDは単なる設計理論ではなく、プロダクトを継続的に改善・成長させていくための戦略です。 その本質は、以下の2点に集約されます。 ① 機能性を高めるためのモデリング ユーザーや業務の課題を理解し、抽象的な図を使ってFBサイクルを小さく・速く回すことにより、役に立つものを作れる可能性
Anthropic の Code with Claude に関する発表まとめ
tl;dr Anthropic の開発者向けイベント Code with Claude が開催されたよ Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が発表されたよ 無課金を含むすべてのプランで Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が使えるよ Anthropic API に Code Execution Tool、MCP Connector、Files API、Extended Prompt Caching の 4 つの機能が追加されたよ（ベータ版） Claude Code が正式リリースされたよ これはなに？ 2025 年 5 月 22 日にサンフランシスコにて開催された Anthropic の開発者向けイベント、Code with Claude に関する発表まとめ。公開されたモデルや機能などをひと通り紹介、実際に動かすところまでを解説した記
MCPとは何か 〜AIエージェントの為の標準プロトコル〜
はじめに こんにちはおかしんです。 今日はAIのお話をしようかなと思います。いやほんとに大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいものがありますね。 新たなモデルが出るスピードも早いですし、賢くなっていくスピードが尋常じゃないです。数ヶ月前「うわ、これやばいな。まじで世界変わる。優秀すぎ。」と思ってたモデルが今では「Gemini 2.5 Proやo1 Proと比べちゃうとなー」みたいな状況ですし、それはこれからも数ヶ月単位で繰り返されていくんだと思います。 ちなみに私は最近GoogleのNotebookLMにお熱です。 さて、そんな進化の激しいLLMですが、最近ではもっぱら「MCP（Model Context Protocol）」が話題なので、今日はMCPについて自分の学習のまとめも兼ねて解説してみたいと思います。 私は日常的にAIコーディングで何かプロダクトを作ったりということしている
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Gemini CLI: your open-source AI agent
MCP対応を強化した「Visual Studio Code」v1.101が公開 ～2025年5月更新／オープンソースのAIエディター
Claude 4 プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス - Anthropic
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