こんにちは！けんすうです。 最近、Manus さんからPR記事の依頼を受けて、張り切って書いてたんですが、 「スプレッドシート系のツールが熱いな」と思って、いろいろ触っていたんですが、機能を紹介するよりも、「Excelの話というより、AIプロダクト全般の本質の話だよな」と思ったことがあったので、書いてみます！ What → Structure → Execution、という3層まず、人が仕事をする時とか、人に頼む時とか、AIに何かを頼むときとかで、、実際に起きていることを分解してみたいと思うんですが、、、 たぶんこんな3層になっています。 What（やりたいこと）：「カフェの損益を知りたい」などのやりたいことがある Structure（中間構造・設計）：何を変数にして、どう関係づけて、どう分解するか、などのExcelなどの設計を考える Execution（実装）：数式やコードを書く、ファイ

元山文菜@書籍「無くせる会社のムダ作業」発売中 @ayana_motoyama 「新人がAIに聞いたまま資料を出してくる！AIが出したものを俺が添削して戻したら、それをまたAIに読ませて戻ってくる。」と泣いてる同世代(40代半ば)が結構いて、「なんで、ちゃんと内容チェックしてくれないんだよ！なんで、ちゃんと自分なりに直して出してこないの…俺とAIの橋渡ししてるんならアイツいらなくなっちゃうだろ。何回言ってもそのまま出してくるから、もうAI禁止なのかな…」って嘆いてるんですが、多分、新人の子は内容チェックしてるんですよ。きっと自分なりに直してもいると思う。ただ普通に考えてAIの知識は既に私たちを超えてる。我々がAIの矛盾に気づくのは単に歳を重ねてるからに過ぎなくて、自分よりレベルが高い資料が出てきたら何をどう直して良いのか分からないと思う。AIに任せて思考停止しちゃってるわけではなくて、自分

2026年4月16日、AnthropicがClaude Opus 4.7をリリースしました。 同時に公式ブログ「Best Practices for Using Claude Opus 4.7 with Claude Code」が公開され、Claude Code作者のBoris CherneyもXで「6つの新技」を投下しています。 両方を通してAnthropic公式が言っているのは「これまでのClaude Codeの使い方は、今日でやめろ」です。 4.6までは正解だった作法が、4.7では逆効果になることもあるようです ↓Claud CodeはもはやただのAIコーディングツールではなく、誰もがアプリで稼げるようになる収益化ツールです！ よければこちらのツイートも見てみてください！ 「ペアプロ（細かく指示する）」のはもうやめろ 4.6までの「細かく指示するほど賢く動く」という感覚は、4.7では

「Flipbook」は質問内容に関する説明付きイラスト(インフォグラフィック)を生成してくれるAIサービスです。イラスト内の気になる部分をクリックすると、その部分に関する説明イラストを生成してくれて、どんどん知識を深めることが可能。面白そうだったので使ってみました。 Flipbook https://flipbook.page/ 上記のリンクをクリックしてFlipbookにアクセスしたら、画面上部の入力欄に質問文を入力して送信ボタンをクリック。今回は「スマートフォンの各パーツの用途を教えて」と入力してみました。 40秒程度でスマートフォンのパーツ解説イラストが生成されました。イラスト内の「SoC(システム・オン・チップ)」の部分をクリック。 しばらく待つとSoCの説明イラストが生成されました。さらに「GPU」の部分をクリック。 GPUの説明イラストが生成されました。Flipbookを使えば

社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code を安全に使おう勉強会 」を開催しました。 Claude Code をセキュアに使う上での、 基本的な考え方や権限/サンドボックス機能の紹介、簡単なデモを実施しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 以下勉強会で連携した設定サンプルです。 Claude Code を安全に使おう勉強会: 補足資料 - Gist スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 イントロ 勉強会の目的やアジェンダ、スコープについて話します。 勉強会の目的 Claude Code (に限らず、AIエージェント) はとても便利です。 しかしリスクもあり、暴走もします。 この勉強会では、 Claude Codeが適切な範囲で適切に動けるような、 ガードレールの敷き方 を学

AIによる最適解が戦略の均質化を招く中、羽生善治九段は、あえて評価の低い手を選ぶことにこそ差別化の核があると説く。数字に翻弄されず、一貫性を持って決断し、責任を負う。AI時代における人間ならではの意思決定と真の個性の在り方とは。 AIが初めて人間に将棋で勝利をしてから既に十年以上がたつ。棋士たちのAI利用は珍しくなくなり、誰もがAIを使い、「最善手」を学ぶ時代となった。均質化が進む中で、どう個性を保ち、どう差別化するか。そしてどうAIと向き合い、意思決定の質を高めるか。 日本ヒューレット・パッカードが2026年2月に開催したイベントで、羽生善治九段が特別講演に登壇した。羽生氏の発言は将棋界の話であると同時に、AI活用の最前線に立つビジネスパーソンへの問いかけでもある。ここでは、対談形式で羽生氏が語った言葉を紹介したい。 1970年生まれ、埼玉県出身。小学1年で将棋を始め、6年のとき小学生名

はじめに Claude Code をはじめとする AI コーディング支援ツールの高度化により、マークダウンで構造化された仕様書を AI に渡して実装を進める、いわゆる仕様駆動型の開発スタイルが広まりつつあります。 実装速度は目に見えて向上し、かつてであれば数日かかった作業が数時間で完了するケースも珍しくありません。 一方で、現場で開発に携わっていると、速度向上だけでは説明しきれない違和感が蓄積していきます。残業は減った、納期も守れている、上層部からの評価も悪くない。 それなのに、現場の開発者の間に静かな疲労感が漂っている ― そんな状況を見聞きすることが増えてきました。 この記事では、AI 駆動開発が当たり前になりつつある現在において、生産性向上の裏側で起きている構造的な課題を整理します。課題の整理にとどまらず、開発者・マネジメント・経営それぞれが明日から変えられることを具体的に提示するこ

画像生成AIは、もはや“きれいな絵を出す道具”ではなくなりつつある。OpenAIは4月22日、画像生成モデル「ChatGPT Images 2.0」を発表し、ChatGPT、Codex、APIで提供を始めた。ThinkingやPro系モデルと組み合わせた高度な出力は、有料プランPlus、Pro、Businessユーザー向け。 画質そのものよりも「どれだけ指示どおりに作れるか」に軸足を移したのが最大の特徴。OpenAIによれば、Images 2.0は細かな指示への追従、オブジェクト同士の位置関係、そして画像内のテキスト描写を大きく改善した。従来の画像生成でありがちだった「だいたい雰囲気は合っているが、細部が崩れる」という弱点をつぶしている。 特に強みを持つのは、文字を含むビジュアルだ。UIモック、ポスター、説明図、マンガ、広告素材のように、画像の中に読める文字が必要な場面では、これまでAI画

危険すぎて公開できないAI（人工知能）が米国で開発され、関係者が危機感を募らせている。　米新興企業アンソロピックが発表した新型モデル「クロード・ミュトス」は、性能を飛躍的に高めたが、サイバー攻撃など…

本業や副業で Claude Team を導入する機会があったので、初期設定や使い方、SSO・監査ログの注意点など、法人利用で押さえておくべきポイントを情シス目線でまとめています。Claude Console や Pro/Max からの移行を検討している方にも参考になれば。 この記事でわかること（忙しい人向け）法人利用は Pro/Max より Team か Enterprise にすべき理由 導入直後に情シスがやるべき 追加使用量・SSO の設定 監査ログ が必要かどうかで Team と Enterprise を使い分ける判断基準 社内に周知すべき モデルの選び方 チャット・Cowork・Claude Code の 使い分け はじめに：どのプランを選ぶべきかClaude には Free・Pro・Max・Team・Enterprise と複数のプランがあります。各プランの違いについては世の中に

はじめに 2026年4月17日（米時間金曜）、Anthropicが Claude Design を research preview として発表 自然言語でプロトタイプ・スライド・モックアップ・LPを作れる、Claude Opus 4.7ベースの新機能 競合は Figma Make / v0 / Lovable / Bolt / Google Stitch / Gamma / Canva 発表前後で Figma -6% / Wix -4.7% / Adobe -2.7% / GoDaddy -3% と市場は結構まじめに反応 「Webデザイナー・フロントエンドの仕事が丸ごと消える」のではなく、「初稿を作る工程」と「単純なUI実装」から先に溶ける、というのが現時点での実際的な読み 普段はClaude CodeやAIツール周りの記事を書くことが多いのですが、今回は界隈としてインパクトが大きかった

米Anthropicは4月17日（現地時間）、新たなAIデザインツール「Claude Design」をリサーチプレビューとして発表した。前日に一般提供が開始された強力な視覚能力を持つ最新モデル「Claude Opus 4.7」を基盤としており、テキストの指示や画像、文書ファイルなどを読み込ませるだけで、初期デザインやプロトタイプ、プレゼン資料などを自動生成できる。 デザインの専門知識を持たないプロダクトマネージャーやマーケターから、効率的に複数のアイデアを模索したいプロのデザイナーまで、幅広いビジネス層の利用を想定している。現在は、Claudeの各種有料プラン（Pro、Max、Team、Enterprise）のサブスクユーザー向けに提供されている。 同日、オンラインデザインツール「Canva」を手掛ける豪CanvaはAnthropicとの戦略的提携のさらなる強化を発表した。両社は過去2年間

米Googleは4月8日（現地時間）、「Gemini」アプリの新機能「Notebooks」を発表した。Geminiとは別系統のGoogle Labs発のツールとして2023年から提供している「NotebookLM」との連携を強化したものだ。 これまではGeminiのプロンプト入力欄の「＋」メニューからNotebookLM側で作成済みのノートをソースとして参照できるにすぎなかったが、今回のアップデートでGeminiのサイドバーに専用の「Notebooks」セクションが新設され、Geminiアプリ内で直接ノートブックの作成や管理を行えるようになる。 この統合により、Geminiでのリサーチ体験と、NotebookLMの強みである特定資料に基づいた正確な回答がシームレスに結合される。 例えば、プロジェクトに関連する大量のPDFやWeb記事、Googleドキュメントを1つのノートブックとして集約し

この記事では、Claudeに「メモして」と言うだけでGitHubリポジトリにアイデアが自動保存される仕組みを作った話を、保存先選びの試行錯誤も含めてまとめます。 はじめに こんにちは、あんでぃです。 通勤電車の中、シャワーを浴びているとき、子供の送り迎えの帰り道。ふと「あ、これいいかも」と思いつくことがあります。 こういう思いつきを残すとき、みなさんはどうしていますか？メモアプリを開く？Slackの自分用チャンネルに投げる？Notionに書く？ 私はこの「どこに書こう」という選択自体がストレスだと感じていました。ツールが増えるほど「どこに何を書いたか」を管理するコストも増えていきます。 そこで考えたのが、「思いつきのメモ先も、そこからの対話も、全てClaude起点にする」というアプローチです。 普段からClaude（claude.ai）で考え事をしているなら、思いつきもそのままClaude

調査結果は、LLMの不在がもたらした業務上のギャップを鮮明に描き出している。参加者たちはLLMなしで働くことを、食洗機やロボット掃除機のない生活、あるいはコンビニや車が使えない状態に例えた。 情報検索においては、従来の検索エンジンに戻ることで検索キーワードの工夫や情報の統合といった認知的負荷が増大し、「ChatGPTなら一発で出てくるのに、最少の検索回数でどう結果を得るか頭を使わなければならなかった」という声が上がった。 読み書きの面では、LLMがないと質の高い成果を出す気力が低下し、英語でのメール執筆時に「完璧な英語を書かなくてもいいと割り切った」という参加者もいた。 即座に答えが得られないことでタスクの先延ばしや放棄も生じ、「LLMに聞けば一瞬で分かることがすぐに分からないのは、思った以上に大きかった」という感想も出た。作業ペースの変化への適応も困難で、LLMなしでどれだけ作業時間がか

For AI-Agents 新時代の 金融オルタナティブデータ基盤構造化された企業データ、数百の特徴量、企業ネットワーク。 有報・決算短信・IRドキュメント・ニュース・SNSなど多様な非構造テキストを網羅的に収集・構造化。 REST APIとMCPでAIエージェントが探索・推論・実行できる形で提供します。 東京大学発。定量的分析のためにも、AIエージェントによるワークフローのためにも。 日本市場で稼働中。グローバル展開予定。 Why Now AIがルールを書き換える。競争優位はデータに移る。AIモデルが従来の金融分析を民主化するにつれ、誰もが同じ分析能力を手にする時代が到来します。競争優位はもはや「誰が優れた知識を持つか」ではなく、「誰が優れたデータを持つか」に移行しています。オルタナティブデータこそが、真のMoatになります。

こんにちは，松尾研究所の尾崎です．25卒でデータサイエンティストをやっています． 最近，AIエージェントがコードを書き，メールを要約し，会議を記録してくれる時代になりました．Claude Codeを複数同時に走らせたり，AIに調査を任せながら別の作業をしたり——気づけば，自分の仕事のやり方そのものがかなり変わってきています．しかし，そもそも「何をやるか」を管理するタスク管理そのものは，まだ従来のやり方のままという方も多いのではないでしょうか． 本記事では，自分自身のタスク管理環境を紹介しつつ，AI時代に「マルチタスク」の意味がどう変わっていきそうかを考え，AIがタスク管理にどこまで関与できるのかを「スペクトラム」として整理してみました．ツールの網羅的な比較というよりは，AIとタスク管理の関係性について考えてみたって感じのエッセイだと思ってください笑． 1. 自分のタスク管理環境 まず，自分

「それ、Skill にしない？」 最近、自分の口癖がこれになった。誰かがSlackで手順を聞いてきたとき。自分が同じ作業を3回目にやったとき。同僚にレビューの観点を説明しているとき。 タイトルは盛ってる自覚はある。でも実際に50個以上作ってみて、割と本気でそう思っている。 仕事のやり方が驚くほど変わった。仕事を「やる」のではなく「書く」ようになった。 「ドキュメント書きましょう、なんて話は100回聞いたよ」と思うかもしれない。ただ、Agent Skill をきっかけに「仕事をドキュメント化する」ことの重要性が爆発的に高まった。 ConfluenceやWikiに書いた手順書は、大抵は書かれて終わり。SKILL.md に書いた手順は、AIが読んで、そのまま実行する。 これからは 「ドキュメントにしましょう」ではなく「Skillにしましょう」が合言葉になる 言葉にすれば、誰でも使える指南書になる