目次 はじめにポイント①：最初に「目指す問い合わせ回答支援の姿」を整理するポイント②：最初から全部やらず「最小構成」で始めるポイント③：回答精度を上げるには「情報の持たせ方」が重要ポイント④：精度検証の次は「配布・運用」を設計する■ 今回の試作で学んだ進め方まとめ：AI活用は「構想整理×最小構成」で進めやすくなる はじ...

目次 はじめに 依存関係を整理する AI時代における人間がプログラム開発に介入する必要性 そもそもドメイン駆動設計とは AIはドメイン駆動設計・クリーンアーキテクチャを理解している まとめ はじめに 私は普段、クラウド（インフラ）関連の仕事を扱うことが多いですが、最近ソフトウェアアーキテクチャを重要視するようになってき...

「ちょっと要約してもらおう」「この企画書、整えてほしい」——そんな気軽な気持ちで、社外秘の資料を生成AIに貼り付けていませんか？実は、生成AI利用者の約5人に1人が、会社が許可していないツールを業務に使っているという調査結果があります（エルテス調べ、2026年1月）。便利だからこそ潜む落とし穴。本記事では、初心者でもわ...

目次 はじめに イメージを用意する イメージの中身を作成する Terrafromを新規作成 AWSリソースを作成する ECRにイメージをプッシュする すべてのリソースを作成する まとめ はじめに Docker イメージとしてパッケージ化したアプリケーションを AWS Lambda にデプロイした際の手順をまとめました。...

目次 はじめに要件追加・修正まとめ はじめに お久しぶりです前回の記事ではAIに記事を執筆させてみたということでお題をこちらが決めてお題に沿ってAIに記事を執筆してもらうということを行いました前回に引続きClaudeを使用してAIにアプリ作成のコードを教えてもらうのではなく、アプリそのものを作ってもらおうということで早...

目次 はじめにポイント①：AIエージェント活用の前に「どこまでAIに任せるか」を決めるポイント②：生成AI活用では「業務ルールの言語化」が効くポイント③：活用の差を生むのは「モデル選定」より「情報の土台」ポイント④：現場に広げるには「禁止」よりも運用設計が大事■ 業務で生成AIを検討するときの確認ポイントまとめ：生成A...

目次 はじめに今回やったこと：AIたちに「まったく同じ内容」を投げるポイント①：最初から原稿を書かせず、まずは構成だけを比較するポイント②：三者三様の違いを楽しみながら、良い部分を取り込むポイント③：構成が固まってから、同じ条件で原稿を作らせるポイント④：AIの出力は「採用」より「編集素材」として使う■ 同一プロンプト...

目次 はじめにプロジェクト概要開発プロセス実際の画面学んだこと開発期間今後やりたいこと はじめに GitHub Copilotを使っていたところ、Claude Codeが社内で使えるようになりました。せっかくなので、両方を使ってみることにしました。今回作りたいのは、社内の資産管理とリスク管理を統合したシステムです。しっ...

目次 初めにお題AIとのやり取りAI執筆記事 初めに 今まではAIに執筆のアイデアを出してもらったり、学習がてらプログラムを作る際のコードを教えてもらっていたりとどちらかと言えば補助的な役割をしてもらってましたが、今回はAIに主役をやってもらおうと思います。具体的にはAIに記事にしたいお題を与えて記事を執筆してください...

今回は、AIでわかりやすい資料をつくらせるコツについて、紹介します。「AIの使い方がわからない」「どう使えばいいのかイメージがつかない」という方の参考になれば幸いです。 はじめに：AIが苦手な資料・得意な資料 まず大前提として、AIには得意な形式と苦手な形式があります。なんとなく「何でも読める」と思われがちですが、実際...