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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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