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実際に自社で使ったものから順に書いています。新しいものから並べています。
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AIが自動ログインを拒否する問題と、その解決方法
IDとパスワードを入力してログインするだけなのに、AIがセキュリティ上の理由で操作を拒否することがあります。モデルを下げて仕組みを作る、デスクトップ版で拒否されたらCLI版でも試す、パスワード入力用のプログラムを作ってAIに操作させる、ログイン済みのセッションを維持する、どうしても難しければログイン部分だけRPAに任せる。メール・認証アプリ・物理ワンタイムパスワードという二段階認証の方式ごとの考え方まで、実際に試してきた自動ログインの方法です。
Claude Codeの「Mods」で、Claude Codeをもっと便利に使う
AIに仕事を任せると、いま誰が作業しているのか、誰が誰に仕事を頼んでいるのか、コンテキストがどれだけ残っているのかが見えにくくなります。2026年10月にAnthropicが発表したClaude Codeの「Mods」で、入力欄のすぐ上に、稼働中のエージェントの顔と名前、作業状況、エージェント同士の依頼、コンテキストの使用量、よく使う指示のボタンをまとめました。AIで仕事を効率化するだけでなく、AIを使う仕事そのものも効率化する、という話です。
AIのトークン消費を減らす、3つの工夫
Claude Codeで長いセッションを続けたり、大量の資料を読み込ませたりすると、トークン消費が増えやすくなります。セッションはコンテキスト使用率30％を目安に切り替えを検討する。大量の資料は要点を整理したら、新しいセッションへ必要な情報だけ引き継ぐ。大量のデータは会話に渡さず、データベースから必要な部分だけ取得する。デスクトップ版ではコンテキスト量が画面で見えなくなったので、40％に近づいたらAIの方から移行を促す仕組みも入れました。少し使い方を工夫するだけで消費を抑えられる、という話です。
AIを使う理由が変わった。もはや効率化だけの話ではない。
これまでAIエージェントは、業務を自動化し効率化するために使ってきました。でも、悪意を持った人間もAIを使っています。攻撃はより簡単に、速く、大規模になりました。パソコンを持っていなくても、インターネットにつながるテレビやカメラ、家電まで攻撃の入口になります。攻撃する側がAIを使っているのに、守る側だけが人間の手作業で対抗できるのか。これからはAIを使わないこと自体が大きなリスクになる、という話です。
AIエージェントへの指示は、3つ伝えればいい。
AIエージェントに仕事を任せるのに必要な情報は7つあります。でも、毎回7項目を人間が考えて指示する必要はありません。人間が伝えるのは問題・目的・ゴールの3つだけ。前提・制約・判断基準・検証の4つはハーネスが補います。実際に担当AIへ出した指示を7項目に分解し、何が含まれていて何が抜けていたかを確かめました。そして最終的には「いい感じにしといて」だけで、さらには指示がなくても仕事を始めるAIを目指す話です。
AIエージェントが使い物にならない理由。問題はAIではなく「ハーネス」にあるかもしれない。
AIに仕事を任せたのに、ミスばかりする。何度教えても同じ失敗を繰り返す。指示したことを忘れる。そのたびに注意していたら、きりがありませんでした。問題の多くはAIの頭の良し悪しではなく、AIが仕事をするための環境（ハーネス）にあります。ルールの配布が無言で失敗していた、「処理中」を完了と読んで締切を逃した、見張りが4日間無音だった、「承認します」の返事が新しい依頼になっていた。自分の会社で実際に踏んだ11の失敗と、そのあとに足した仕組みの話です。
はじめてのClaude。最初に覚えるのは、画面の見方と終わり方だけ
最近、Claudeをはじめて使う方から質問をもらうことが増えました。ChatとCodeの使い分け、Web版・デスクトップアプリ版・CLI版のどれを使うか、入力欄のまわりのモデル・コンテキストの◯・フォルダ・確認の頻度、左のナビとセッションの片付け方、そしてセッションの終わり方（記録・コミット・プッシュ）まで。最初に覚えることだけを、画面の順に短くまとめました。実際に出たつまずき（黒い画面で心が折れかけた、AIの質問攻めで帰れなくなった）と、その返し方も入れています。
AIエージェント社員の性格設定、適当にやってない？
有名人をモデルにAI社員の性格を作っていたら、思わぬ問題が発生。そもそもAIに性格は必要なのか？うちの会社では、AIエージェントを単なるツールではなく、一緒に働く社員として扱っています。それぞれに名前があり、担当する仕事があり、役割があります。そして、ちゃんと性格も設定しています。ところが今回、その性格設定のやり方を根本から考え直す出来事がありました。
Claude Codeは3台に入れない。まず「母艦PC」を1台決める
自宅・事務所・RPAのPC。3台あるとき、Claude Codeはどれに入れればいいのか。チャットと違って、Claude CodeはPCの中のフォルダで働くので、3台に入れると記録がバラバラになります。母艦の選び方、自宅からのつなぎ方、RPAのPCやDropbox・スプレッドシートとの付き合い方、gitとVPSは何なのか、「ローカルファイル」とは何か、Dropboxに作業フォルダを作っていいかまで、順番に説明します。
AIエージェントの母艦にリモートアクセスするなら何がいい？ 4つの方法を比較してみた
AIエージェントを本格的に使うようになると、AIを動かすパソコン、いわゆる「母艦」をどう管理するかという問題が出てきます。もし第三者に侵入されたら、単にパソコンの中身を見られるだけでは済みません。AIに仕事をさせることまでできてしまいます。今回は、代表的な4つの方法を比較してみました。
その差100倍？ AI時代の仕事力
最近、AIを使って仕事をしていて、仕事力について考えることがあります。AIを使えば、誰でも仕事ができるようになる。そんなイメージがありますが、自分の実感は少し違います。AIが自分の仕事力を底上げしてくれるというより、もともと持っている経験や能力を何倍にも増幅してくれる。そんな感覚です。同じようなAIを使っているのに、なぜそこまで差が出るのか。そこを考えていくと、今後の新人教育や採用について、なかなか難しい問題が見えてきました。
EC事業者が、AIエージェントについていけなくなった問題
最近、自分がやっているAIの取り組みを紹介していて、ちょっと気になっていることがあります。これ、普通のEC事業者にはついていけなくなってるんじゃないか？以前から「AIエージェントは簡単です。仕事を頼めば動いてくれます」と言ってきました。それなのに、最近紹介している内容は、プログラム、データベース、サーバー、ネットワーク、セキュリティと、どんどん複雑になっています。どこが簡単やねん、という話です。なので、一度整理したいと思います。EC事業者がAIエージェントを活用するために、本当にどこまでの仕組みが必要なのか。
AI組織を作るなら、元Webディレクターを採用しろ
今、AIエージェントを使って会社の仕事を自動化しようとしているEC事業者が増えています。ところが、会社の仕事をどんどんAIに任せていくと、AIへの指示がうまいだけではどうにもなりません。必要になるのが、AIを働かせるための「仕組み」です。では、どんな人ならAI組織を構築できるのでしょうか。実は、私には適任だと思っている職種があります。Webディレクターです。
AIがミスばかりする会社と、安定して動く会社。その違いはAIの能力ではなかった
ある会社から、AIエージェントの改善を依頼されました。何度注意しても同じミスを繰り返す。指示したことを忘れる。約束した仕事をやらない。実際にその会社のAIを触らせてもらい、何が問題なのか調べました。結論からいうと、AIの能力が低いことが問題ではありませんでした。AIを動かしている仕組み、いわゆるハーネスの問題だったのです。
AI担当のミスが続く理由と、仕組みの作り変え案（実際に提案した内容）
改善を依頼された会社へ実際に提案した内容です。会社名・人の名前・AIの名前は伏せています。ミスが続くのは担当AIの能力の問題ではなく、仕組みの形が原因でした。そうなってしまう7つの仕組みを当社のやり方と並べ、どの順番で作り変えるかをまとめています。
その前に、「AIで何をしたい会社なのか」を決める
AI活用って、ひとことで言っても、かなり方向性が違うと思っています。AIに既存業務を任せる。AIを使って売上を伸ばす。同じAI活用なんですが、これ、実はかなり違います。AIに求める動き方そのものが違う。AIを導入し始めるときは、まず、どっちを目的にするのか決めたほうがいいと思っています。
全店舗の担当AIを集めて、戦略会議をする
うちは、本店、楽天、Amazonなど、各店舗にAIエージェントの担当がついています。同じ商品を売っていても、店舗によって売れ筋が違います。なので、全モール担当のAIを集めて、戦略会議をするようにしました。意見が同じなら、そのまま方針になります。意見が違うところだけ、さらに数字を見て議論します。人間は、その経緯と結論を見て、指示するだけです。
VPSに侵入されたら何が起きるのか。怖いのはサーバーの中身だけではない
前の記事で、VPSを使うなら、もっとセキュリティを考えたほうがいい、という話を書きました。今回は、実際にサーバーへ侵入されたら、何が起こり得るのか。以前、ECサイトでカード決済へ進む部分を書き換えられ、攻撃者が用意したフィッシングサイトへ飛ぶように変更されていたことがあります。入られてから考えるのではなく、入れない仕組みにする。
サーバーの前に防御壁を立てる セキュリティ対策
これまでAIエージェントの仕組みを作るなら、VPSを使うのがいいですよ、と結構すすめてきました。でも「VPSは便利ですよ」だけでは足りないなと。うちのVPSを調べると、サーバーを操作する入口への不正な試みが24時間で約1,200回。鍵を強くするだけではなく、そもそも玄関まで来られる人を減らす。もともと使っていたTailscaleで、追加費用0円でやりました。
なにに役立つのかわからなかったストレングスファインダー
ストレングスファインダー、やったことある人は多いと思います。結果を見て「なるほど」とは思う。でも、そのあとどうしたらいいのかがよく分からない。AIに自分のことを知ってもらった状態で、3回分の結果と34資質の完全版を渡し、「この資質を活かして、今後どうやって仕事をしていけばいい？」と聞きました。ただの性格診断ではなく、仕事の設計図みたいになってきました。
AIに自分のことを知ってもらう
仕事のことだけではありません。経歴、性格、好きなもの、尊敬する人、趣味、考え方、過去の経験。一見すると、仕事の回答には関係なさそうな情報も含めてです。AIはそうした情報を「この人はどういう人物なのか」という理解に使い、回答にも反映します。ストレングスファインダーの結果と、尊敬する経営者の話で、AIが情報をどう使い分けているかを見てみました。
AIの「再発防止します」を信用してはいけない
AIがミスをする。こちらが指摘すると、「修正しました。今後このようなことが起こらないように、〇〇します。」ところが、しばらくすると、また同じようなミスをする。「次から気をつけます」「ルールに書いておきました」だけでは、本当の再発防止にはなりません。AIに覚えさせるのではなく、プログラムや仕組みにする。そこまでやって、初めて再発防止です。
AI時代の技術書の読み方――読むのではなく、AIに実践させる
Claude Codeの技術書を3冊、合計1,000ページ超。自分では読破せず、PDFにしてAIに読ませ、「この本の内容と、うちの仕組みを比較して」と頼みました。出てきた「するべきこと」は17件。いちばん重要な5件は2日で本番に入り、費用と成果を並べてみたら、利益を金額で言える自動化は0件だった――という耳の痛い発見まで。要約ではなく、自社と比べて足りないものをあぶり出し、そのままAIに直させる読み方の実例です。
AIに自分の文体を覚えさせてみた
AIに記事を書かせると、ちゃんと書けます。でもどこかAIっぽいです。なので今回は、AIに記事を書かせるのではなく、自分の文章のクセそのものを覚えさせることにしました。昔の日報632件とViberの会話を読ませて分かったのは、文体は語尾ではなく文章の考え方だということと、一番効く材料は「AIが書いた文章を自分が直した差分」だということでした。
AIエージェントは簡単なのか？
以前から私は、「AIエージェントは意外と簡単に使える」と発信してきました。実際、最初の一歩はかなり簡単です。ただ最近、自分がやっていることを振り返ると、「これ、だんだんエンジニアの仕事になってないか？」と思うことが増えてきました。
AIを使う会社から、AIが働く会社へ
ChatGPTを使って文章を書く。AIに画像を作ってもらう。分からないことを調べてもらう。これだけでも、仕事はかなり楽になります。でも、このサイトで目指しているのは、もう少し先です。
AIが失敗から自分で強くなる——ループエンジニアリングを会社で実践してみた
AIが失敗するたびに、人間が原因を調べて「ここを直して」と指示する。それでは人間の仕事は残ったままです。失敗の発見、原因調査、修正、再実行、さらに再発防止までAI自身に回させる。私たちは、この「改善の輪」を会社の仕組みに組み込み始めています。
Claudeが急に言うことを聞かなくなった？賢いモデルほどルールを広く解釈する
普通にやってくれていた設定変更を、Claudeが断るようになった。ルールが増えたというより、新しいモデルほど元からあるルールを広く解釈する。禁止は原文を確かめて狭く読ませ、それでもダメならCLI版で。
AIエージェントで「自分専用の秘書」をつくってみた
会話を記録して次につなげる、自分専用の秘書AI。雑談も相談もできて、「それやっといて」で仕事までしてくれる。ChatGPTとの違いも。
楽天RMSとAIエージェントをどうつなぐか
APIでデータを取り、AIに分析させ、担当のAIへ振り分けたい。そんな質問に、やってきたことで答える。つなぎ方はAIに任せていい。データは自社に貯める。守るのは自社のサーバー。画面操作よりAPIと、人が見て分かる画面を。
ECの画像ツールに最適？ComfyUIとは。
決まった加工ならPhotoshopで足りる。ComfyUIが向きそうなのは、今まで無かった画像を作る工程ごと自動化すること。商品写真からLP完成までつながるのか、これから試す。
AIに言えばやってくれるのにWEBアプリ作る必要ある？
ギフト用LPの切り替えを管理する画面を作った。AIに頼めば済むのに、なぜ作るのか。結果を人が一目で確かめる場所と、AIが確実に使える道具を持たせるため。
AIが3日間暴走していた。本当に怖いのは、無限のトークン消費
ある処理がループしたまま3日間AIを呼び続け、誰も気づかなかった。気づく・止める・暴走しにくくする、の3段階で仕組みごと見直した話。
AIに仕事をさせるな。仕事はプログラムにさせろ。
AIに毎回考えさせると、遅く・高く・気まぐれになる。決まった手順はプログラムに書き、AIには判断だけ残す。どこで線を引くかの話。
AIの最新情報を追うのをやめた。「自社に必要か」の判断まで、AIに任せた
毎日大量に出るAIのニュースを、人が読んで判断するのをやめた。集める・捨てる・自社に効くものだけ手元に届ける、までを自動にした話。
AIが止まったら会社も止まる。自動化が進むほど深刻になるAI障害対策
AIに任せるほど、AIが落ちた日の影響が大きくなる。止まっても会社を止めないための三段構え。
使えば使うほどcodeが手放せなくなる。chatはもういらない？
対話で使うAIと、手を動かすAI。仕事で使い込むほど役割がはっきり分かれてくる。どちらを何に使うかの整理。
そのAI自動化、パソコンが1台壊れたら止まりませんか
自動化が1台のパソコンに乗っていると、その1台が会社の弱点になる。置き場所を分ける考え方。
最新モデルは「必要なときだけ」使う
いちばん賢いAIを常に使うと、費用だけが膨らむ。どの仕事をどのモデルに回すか、条件を決めて切り替えた話。
楽天RMSの完全自動化。ログインにまつわる誤診
モールの自動化が通らないのを相手側の制限だと思い込み、原因は自分の側だった。誤診がどこで生まれたかを全部出す。
AIが安く使えるのは、今だけかもしれない
いまの料金が続く前提で仕組みを作ると、値上げの日に全部作り直しになる。AIを交換できる形にしておく話。
AIに「できます」と言われたときに知ってほしい、文脈の話
AIの「できます」は、渡した文脈の中での話。何を見せたか・何を見せていないかで答えが変わる。
AIエージェントから「報告を受ける場所」を作る〈設計編〉
AIが何をしたのか分からないままだと、任せられない。報告がどこに出るかを先に決める話。
チャットをAIの職場にする〈準備編〉
AIに仕事を任せるなら、人と同じ場所に居てもらうのがいちばん早い。チャットにAIの席を作るまでの準備。
「AIエージェントに名前をつけても意味がない」は本当か
名前と担当を与えると、AIの振る舞いも人の頼み方も変わる。実際に起きた変化の話。
AIエージェント時代のバックアップ入門
AIが自分でファイルを書き換えるようになると、戻し方を持っていない会社が真っ先に困る。何を・どこに・いつ残すか。
AIに大事なルールを「お願い」で終わらせない — Claude Code の Hook 入門
守ってほしいことを文章で頼むだけでは、いつか外れる。仕組みとして必ず通る場所に置く方法。
AIを使うなら、マイクを使ったほうがいい理由
打つのをやめて話すと、AIに渡す情報の量が一気に増える。指示の質が変わる話。
AIは、いつか必ず間違える。だから「絶対にやってはいけないこと」を先に決める
取り返しのつかない操作だけを先に列挙して、そこに手が届かないようにする。任せる範囲の決め方。
AIエージェントに広告運用を任せる — 担当者の退職から始まった、Amazon広告の話
広告を見る人がいなくなった。引き継ぎ先をAIにして、何をどこまで任せられたかの実際。
AI同士に議論させる — その前に知ってほしい「chatとcodeは別人格」という話
同じ会社のAIでも、対話用と実装用では返ってくるものが違う。噛み合わせ方の話。
AIに仕事を任せる前に、記録の残し方を決める
何を変えたのか残っていないと、AIの作業は怖くて任せられない。記録・指示書・反映の3点を最初に整える。
AIエージェント構築を阻む、たったひとつの壁
技術でも費用でもない。何を任せるかを決めきれないところで、ほとんどの会社が止まる。
プロンプトは、AIとのコミュニケーション手段
うまい呪文を探すのではなく、伝え方を直す。人に頼むときと同じところでつまずいている話。
なぜ同じ「AIレベル判定プロンプト」を使っても、回答の深さに差が出るのか
同じ指示を配ったのに、返ってきた中身がまるで違った。差を生んだのは性能ではなく、AIがその人について何を知っているか。
AIエージェントは「操作するもの」から「育てて扱うもの」へ
買って終わりの道具ではなく、教えた分だけ使えるようになる相手として扱う。付き合い方の話。
カリキュラム：AIを会社に配属するまでの6段階
どこから手を付けるか。相談相手として使う段階から、AIが担当を持つ段階まで、順番に。
VPSが借りられなくても、AI活用は始められる
まず手元のパソコンで小さく作り、止まると困る処理だけ後からサーバーへ移す。違いも表で。
AIエージェント化最大の壁は、技術ではなく「今働いている従業員」である
仕組みが動いても、現場が使わなければ何も変わらない。反発をどう扱うかの話。
Claude Code を動かすまで（セットアップ手順）
AIに仕事を任せる第一歩。むずかしいコマンドは覚えず、動くようになったら先はAIに頼む形で進めます。
なぜ「VPS＋MySQL＋PHP＋AI」の構成をすすめるのか
自社データの置き場、24時間動かす土台、AIを交換可能にしておく考え方。向かない場合も書いています。
いつも使っているAIに、自社のレベルを判定してもらう
いつも使っているAIに貼るだけ。現在の到達レベルと、次の段階へ進むために足りていないものが返ってきます。
AI活用レベルの分布（推計）
公開されている企業調査をこのサイトのレベル定義に当てはめた推計。Lv3とLv4の間にある谷が分かります。
AI活用レベルは、順番に登る必要があるのか
いきなり上の段から始めてよいのか。技術的には可能でも、下の段で身につく力は省略できない。
AI活用レベル 6段階＋0.5を詳しく見る
各レベルの違いを、実際の使い方・必要なもの・ありがちな失敗・次へ進む条件まで。
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