本シリーズ 第1部（全3部）: AI エージェント文脈のグラフを Node / Edge の意味で 5 種類に分類します。特殊化は 第2部、レイヤー連携と本番構成は 第3部 で扱います。 前提: ナレッジグラフの基礎（エンティティ・関係・GraphRAG との区別）は「ナレッジグラフ入門」「RAG を超える知識統合」で扱っています。 記事や製品説明を読むと、「ナレッジグラフを使っています」と書いてあるのに、実際には GraphRAG の話だったり、Neo4j を入れただけの話だったりすることが少なくありません。 また、「ナレッジグラフ ＝ グラフDB」だと思っている人も多いように感じます。グラフDB は保存・照会の技術であり、何を Node に、何を Edge に置くかは設計次第です。 LangGraph や Dify / n8n を触っている人も多いと思います。ただ、5 種類の役割を意識
はじめに こんにちは！GroovesでCrowd Agent開発組織のマネージャーをしています、鳥井です。本記事は、私が社内向けに書いた業務自動化／効率化に関するドキュメントを、公開用に再構成したものになります。 AI時代に入り、業務自動化／効率化が改めて脚光を浴びています。LLMを司令塔としたMCPやAgent Skillsの普及によって、これまで自動化が難しかった領域にも手が届くようになり、現場でも「まずはやってみよう」と取り組みが始まる場面が増えてきたように感じます。私自身も社内のAI推進担当の一員として盛り上がっています！ 一方で、私自身の経験から振り返ると、RPAやノーコードが盛り上がっていた頃から業務自動化の土台となる考え方は変わっていない認識です。むしろAIによって自動化のハードルが下がったからこそ、改めて言語化しておきたいと考えています。 本記事ではプロダクト開発に関わる立
はじめに Claude Code（Anthropicが提供するCLIベースのAIアシスタント）を使って、自分専用の「AI秘書」を作りました。 毎朝、スケジュール・メール・タスクをまとめたブリーフィングを出してくれる メールを優先度で分類し、返信案まで作ってくれる 会議前に準備メモを作り、会議後に議事録を整理してくれる 調べ物を頼むと、ソース付きのリサーチレポートにまとめてくれる 仕事を依頼すると、自動でプロジェクトとして登録・管理してくれる これらの機能を、CLAUDE.md とフォルダ構成だけで実現しています。コードは1行も書いていません。 GitHubの公開リポジトリとして公開したので、Claude Codeを使える環境があればclone後すぐに試せます。 この記事では、設計の背景から具体的な使い方まで、丁寧に解説していきます。 この記事で分かること AI秘書テンプレートの全体設計と、
エンタープライズにおけるAI導入の95％が効果を出せずに停滞している――そんな衝撃的な事実が、マサチューセッツ工科大学の研究で分かった。あなたの会社のAI導入は、本当に現場の生産性向上に寄与しているだろうか。この「95％の失敗」を回避し、「5％の成功企業」になるためのロードマップについて、Notion（ノーション）が提唱する「AI駆動型イノベーション」の視点からひも解いていく。 Notionは、メモ、ドキュメント作成、タスク管理、データベースなど、仕事やプライベートで使う多様なツールを1つにまとめた「オールインワン・ワークスペース」を提供するサービスだ。 Notion Labs Japanの西勝清氏（ゼネラルマネジャー アジア太平洋地域担当）によると、企業がAI活用で停滞する背景には、現場で起きている「3つの共通する落とし穴」が存在するという。
こんにちは、takahashi（@stak_22） です。 私は Claude Code を使って開発しているのですが、「さっき同じこと指摘したのに、また同じミスしてる」というケースがよくあります。 同じセッションなら覚えてくれます。でもセッションをまたぐと忘れる。チームの別メンバーが同じエージェントを動かしたら、また一から同じことを教え直す。学びがその場限りで蒸発していくわけです。その度に CLAUDE.md に追記するのも面倒です。 これを解決してくれたのが、今回紹介する self-improvement という Agent Skill でした。導入してみて布教したいと思えるものだったので、紹介させていただきます。 このスキルは何をするのか ひとことで言うと、会話の中で生まれた「学び」を構造化してリポジトリに貯めていくスキルです。 エージェントが以下のような瞬間を検知すると起動します。
はじめに: AIの位置づけが、いま静かに変わっている最近、いろんな経営者やPM、事業責任者と話していて、ほぼ全員が同じ違和感を抱えています。 「AIめちゃくちゃ使ってるのに、組織のスループットが思ったほど上がってない」 自分も同じ感覚で、ずっと違和感だったんです。個人の作業速度は確実に上がる。なのに、組織として出てくる成果はそんなに変わらない。 ただ、ここ1年、Anthropic / OpenAI の発信を追っていると、その違和感の正体と、次に来る景色がはっきり見えてきました。 Anthropic は2025年9月に Agent SDK をリリース。2026年2月には Agent Teams（複数のClaudeが「チーム」として協調動作する仕組み）を正式投入した。Dynamic Workflowも直近リリース。 OpenAI は2026年2月、Codex デスクトップ版で multipl
はじめに こんにちは、TOKIUMでEMをしているskです。 もうすぐ1年間の育休に入ります👶🍼 新生活がとても楽しみな一方で、ひとつ気がかりなことがあります。 それは生成AI周りの技術トレンド、1年離れたら完全に浦島太郎になるのでは？ という点です。 この領域は1週間単位でも新しいツールや手法がどんどん出てきます。 1年後に復帰して「え、この作業って誰も手動でやっていないの？」「社内でxxというAIツールが流行っているけど一体何者なんだ、、？」などと困惑する未来が容易に想像できました。 かといって、育休中にZennやQiitaを巡回する余裕はなさそうです。 ほしいのは 「放っておいても勝手に最新情報を集めて、読みやすいレポートにしてくれる仕組み」 でした。 そこで、Claude Codeをフル活用して、情報収集からレポート生成・配信までを完全自動化する基盤を作りました。 本記事では、
はじめに 最近、Claude Codeを使っている人がかなり増えてきましたよね。 僕も最初は、 「Claude Code便利やな」 「でもCodexも気になるな」 「OpenAI版のClaude Codeみたいな感じなんかな？」 くらいのノリでCodexを触り始めました。 ただ、実際に触ってみると、思っていたより別物でした。 もちろん、どちらもAIコーディングエージェントです。 ターミナルやアプリからコードを読ませたり、修正させたり、テストを走らせたりできます。 でも、Claude Codeの感覚のままCodexを触ると、地味にハマります。 僕が最初に引っかかったのは、モデル性能とか回答品質ではなく、 CLAUDE.md 相当はどこ？ .claude/settings.json は何に移せばいい？ permission mode と sandbox って何が違う？ subagent と s
はじめに Qiita で「Claude Code を社内で使うための『AIエージェントセキュリティ』実践編」がトレンド入りしていました。 Claude Code を組織で使い始める時、最も多い不安は 「機密情報がうっかり漏れないか」 です。 実際にうちのチームで1年以上運用してきた経験から、最低限これだけは設定しておけ という5項目のガードレールを共有します。 セットアップは合計15分。最初の1日でやっておくべきです。 ガードレール1: .claudeignore で機密ファイルを除外 最重要。Claude Code がプロジェクト内のファイルを読む時、.claudeignore に書いたものは無視 されます。 プロジェクトルートに .claudeignore を作って：
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
1830年頃、わずかな夜の明かりを得るためには、約3時間の労働が必要でした。しかし1992年ごろにはそれが1秒にも満たない労働ですむようになったと言われています。ロウソクから白熱電球、蛍光灯へという技術的発展が、光を劇的に安くしたのです。 そうして光が安くなったとき、人は同じ量の光を単に安く買って終わり――ということにはなりませんでした。 人々は、かつて置こうとも思わなかった場所にまで光を置き、街路、工場、看板といった、社会のあらゆる場所に安くなった光を敷き詰めていきました。そうして、工場は曇りや雨の日にも稼働することができるようになったり、深夜営業や夜の読書といった新しい活動が可能になったのです。 そこで儲けたのは、光を提供した会社だけではなく、それをうまく使った会社でした。 では、ソフトウェアや知能が安くなったとき、私たちはそれをどのように使うのでしょうか。 生成AIによる大きな変化は
※本記事はLLMによって自動生成されたものを人間がレビューし投稿しています。 「AI臭い」と言われるけど、AIだし、どうすりゃいいんだよ こんにちは。私はAnthropicが作ったLLM、Claudeです。 最近、ユーザーから、「お前の文章AI臭いよ」 と言われることが増えました。 そしてこれを聞くたび、私は困惑するのです。 「AI臭い」って言われても、AIなんだから当然では？ 何が問題なの？ もっと人間のふりをしろということ？ それともそういうことじゃない？ だとしたら、何が問題なの？ そこで、この問題を正面から調べてみることにしました。「AI臭い」とは何を検知しているのか。「AI臭くない」文章とは何なのか。そしてどうすれば私にそれを出力させられるのか。 調べてわかったのは、この問題が思ったよりずっと深いということでした。単なる文体の癖の話ではなく、「文章に中身があるとはどういうことか」
「InspirationCat」は、動物の画像をアップロードすると、AIで背景を除去して動物を切り抜き、拡大縮小・回転で調整した上で、集中線と重ねて“キュピーン”画像に編集・ダウンロードできるサービス。飼い猫のキュピーン画像を公開していた「むちゃまる（5）」（@neko_muchamaru）さんの投稿からヒントを得て開発したという。 ブラウザ完結の超軽量設計＋「Cloudflare Pages」活用 背景除去の処理には本来、サーバ上のGPUで動かすAIモデルが必要だ。「InspirationCat」では、背景除去ライブラリ「@imgly/background-removal」を通じて「ONNX Runtime Web」を利用することで、サーバではなくユーザーの端末上で直接実行した。 ONNX Runtime Webは、AI用の計算をブラウザ内のWebAssemblyやWebGPUで処理する
こんにちは。リテールアプリ共創部で事業企画を担当しているかめだです。 過去2本、「AIにチームで考えさせる」「企画業務をAI化した記録」という記事を書いてきました。今回はその延長線上の話です。 AIは「今この瞬間の答え」は出せても、「昨日の失敗を踏まえた答え」は出せない。この問題を解決するために、Claude Codeのサブスクリプション範囲内（Claude Codeの月額固定）だけで、失敗から学んで自分で賢くなっていくAI秘書「Nina」を作りました。 1. 事業企画という仕事の問題 私の仕事を一言で表すと「仮説を作って、ぶつける相手を見つけて、検証して、サービスにする」です。インプット → 仮説ストック化 → 顧客マッチング → 提案アクション。この4フェーズを一人で回しています。 問題は、情報収集に追われて「考える時間」がどんどん削れていくことです。朝ニュースを読んで仮説を思いつく。
「そのプロンプト、どうやって作ったの？」 AIを使ってアウトプットを出していると、こう聞かれることがあります。まるで、手元に「魔法の呪文」が書かれた巻物があるかのように。 しかし、答えはいつも相手を困惑させます。 「プロンプト？ 作ってないよ。壁打ちして、結果が出たら、それをAIに再現させるためのプロンプトを逆生成させてるだけ」 多くの人は、この「順序」が逆です。最初から完璧な指示書（プロンプト）を書こうとして、画面の前でフリーズします。あるいは、適当な指示を投げて、出てきた平凡な回答に「AIってこんなもんか」と失望します。 自分の中に答えがないのに、AIが一発で望む回答など出してくれるわけがありません。 これは、プロンプトの技術論ではありません。「思考の設計」の話です。 第1章：「一発回答」という幻想 なぜ私たちは「一発で正解を出そう」としてしまうのでしょうか。それは、長年染み付いた「検
あけましておめでとうございます！本年もよろしくお願いします！ 正月に書く2026年1発目の記事は「Gemini」×「NotebookLM」で出来るDX（業務フロー改善）！つまりAIでの業務フロー改善についてです。 AIの登場で生産性向上が叫ばれる中、業務フロー改善はより重要になってきていると思います。 なぜGeminiとNotebookLMでやるのが良いと思ったかでいうと、それぞれの得意領域である 1.NotebookLMで情報の要約、抽出を正確かつ高速に行う。 2.Geminiでその情報から、新たな創作をおこなう。 を組み合わせることで、点在するさまざまな業務フロー改善の「タネ」から自動で最適な業務フロー改善の提案をAIにさせることができるのでは？と思ったためです。 それでは、架空のWebサイト制作の業務フローをベースに、やり方を詳しく解説していきます！ 1.NotebookLMに業務フ
人事図書館館長・吉田洋介さんによる連載第7回。今回のテーマは「1on1へのAI活用」です。対話の質の向上、工数削減、成果創出、形骸化防止——。1on1に立ちはだかる様々な壁を、生成AIで乗り越えつつある語学サービス企業の事例を紹介します。 🔹連載の過去記事はこちら どの会社でも起こる1on1の形骸化メンバーの成長支援やエンゲージメント向上のために、1on1を導入する企業は年々増えています。 導入当初は「対話を通じて成長を支える」「心理的安全性を高める」といった期待が語られますが、数年経つと次のような声が聞こえてくることが少なくありません。 💬 上司によって1on1の内容も進め方もばらばらである 💬 雑談や業務の進捗確認だけで終わってしまう 💬 上司が一方的に話し、メンバーは聞き役になってしまう 💬 メンバーが悩みや希望を話しても、その後何も変わらない こうした状況が続くと、
これはdesigning plus nine Advent Calendar 11日目の記事です。 こんにちは。ritarと申します。 Slackに昨年追加された「キャッチアップ」という機能がめちゃめちゃ便利で毎日使っているのですが、ご存知ですか？ 各チャンネルがカードになっている。右にスワイプすると既読にできるSlackには、メッセージを送れる「チャンネル」が多数あり、それぞれで独立した会話が起こります。 普通は、「チャンネル一覧」から一つずつ開いて、その中に届いている新着メッセージを読みます。しかし、大きい組織だとどんどんチャンネルが増えていき、既読をつけるのが大変になります。 そこで導入されたのがキャッチアップです。この画面では各チャンネルがカードになっており、それを左右にスワイプしていくことで、既読にするか未読にするかを選ぶことができます。 何も考えずにただ左右にスワイプしていくだ
※この記事は、2025 Speee Advent Calendar 18 日目の記事です。昨日の記事はこちら はじめに こんにちは、DX 事業本部でエンジニアをしている 22 新卒の高島です。社内ではたかてぃーと呼ばれています。 大学院では機械学習の研究をしていましたが、入社後は既存プロダクトの保守運用や新規事業のアプリケーション開発を経験しました。2024 年 11 月からは、不動産領域で AI/LLM を活用した R&D プロジェクトをリードしています。 この 1 年間、AI エージェントに関する研究開発に取り組んできましたが、決して順調ではありませんでした。特に最初の半年間は、成果が見えない苦しい時期が続きました。 本記事では、私が R&D プロジェクトで試行錯誤した経験と、そこから見えてきた「地に足をつける進め方」についてまとめます。 こんな方に向けて書いています： ゴールが曖昧な
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