企業AIの導入・活用・評価・ガバナンス実践ブログ
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企業AIの導入・定着、AIエージェントの業務実装、品質・安全性・ガバナンス、Claude Code・Codexによる開発改善の4つの目的から、読む記事を選べるように整理しています。
AIエージェントを業務へ実装する
AIの品質・安全性・ガバナンスを設計する
Claude Code・Codexで開発を改善する
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最新記事にアクセスして、AIのトレンドをキャッチアップできます。
コーディングエージェントの自己修復ループ設計
2026年の最新研究とOpenAI、Google、GitHubの公式実装を基に、コーディングエージェントの自己修復ループを多層検証、停止条件、権限境界、人の承認まで含めて設計する方法を整理します。
Generative UIとは：仕組み・活用例・導入時の注意点
テキストではなくUIそのものをAIが生成するGenerative UIについて、概要、仕組み、Vercel AI SDKやClaudeでの活用事例、今後のポテンシャルと導入時の注意点を整理します。
Claude CodeとCodexの使い分け：作業工程別の判断基準
Claude CodeとCodexを同じリポジトリで使うときに、相談、設計、実装、検証、引き継ぎの観点からどちらを選ぶかを整理します。
カラーアクセシビリティをAI開発ルールで守る方法
Vibe Codingで実装したUIコンポーネントの色が、ライト/ダーク、ホバー、選択、フォーカス状態で崩れた経験から、再発を減らすために構築しているハーネスを整理します。
Codex Memoriesの使い方とリセットの判断基準
Codex Memoriesの役割、AGENTS.mdとの違い、メモリを使わない・見直す・リセットすべき場面を運用目線で整理します。
AI AgentのSkillsと指示ファイルの使い分け
Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Google Antigravityで使われるSkills、CLAUDE.md、AGENTS.md、GEMINI.md、copilot-instructions.mdの役割を比較し、どこに何を書くべきかを整理します。
Claude CodeとCodexの引き継ぎ設計：文脈を保つ3つの方法
同じリポジトリでClaude CodeとCodexを使い分け、セッションをまたいで作業を引き継ぐための判断基準と文書設計を記録します。
PlaywrightでAI実装のブラウザ表示を検証する設計
AI Learning Playgroundで、構造チェック、URL検証、人間レビューに加えてPlaywrightをどのように位置づけるかを整理します。
prebuild自動正規化で検証順序の失敗を防ぐ方法
Astroサイトのビルド失敗を、個別修正ではなくprebuildの自動正規化と検証順序で防ぐようにした実装を整理します。
AI支援による記事制作の著作権と公開責任
AIを執筆支援ツールとして使う場合の著作権、責任、読者への開示方針を整理します。
AI記事の公開前レビュー12ステップ
AI支援でブログ記事のドラフトを作成する際に、構造チェックと公開承認を分け、記事を直接passedにしない公開前レビュー手順を整理します。
AWS AI BPRの実践手順：強み起点で業務を再設計する
AWSのAI BPRを、初めて触れる人にもわかるように整理します。公式記事に基づき、強み起点の4ステップとAIプロジェクトで検討したい観点を解説します。
Vibe Codingを3か月続けて分かった開発と保守の違い
AI Learning PlaygroundをVibe Codingで構築・運用した3ヶ月間を振り返り、技術・設計・運用の3フェーズで得た気づきを整理します。
Claude Dynamic Workflowsの仕組みと並列タスク設計
Claude CodeのDynamic Workflowsを、複数のAI担当へ仕事を分ける仕組みとして説明し、向く作業、分け方、費用、上限、再開時の注意点を整理します。
Claude Designの使い方：Figma・Canvaとの役割分担
Claude Designを初期案づくりへ置き、Figma・Canva・Claude Codeと役割を分ける方法を、非技術者にも分かる作業例と判断表で説明します。
Vibe Codingとは：できることと人が確認すべきこと
Vibe Codingの本来の意味と、会話しながらAIに実装を任せる開発との違いを整理し、試作品と本番利用で人が確認すべき範囲を説明します。
Claude Code Hooksの設定方法と自動チェック例
Claude Code Hooksで繰り返す確認を自動化する考え方を、作業前・作業後の違い、人の承認を残す条件、導入手順とともに説明します。
Claude Codeのトークン節約：品質を保つ7つの方法
Claude Codeで必要な文脈と安全確認を残しながら、入力・出力トークンを減らす7つの方法を整理します。
AI DrivenとAI Nativeの違いと選び方
AI Driven と AI Native は、AI を活用する組織の設計思想として異なる出発点を持ちます。2つのアプローチの違いと、それぞれが向く状況を整理します。
lessons.mdでAI作業の判断経緯を残す方法
AI作業で起きた問題、原因、対処、再発防止をlessons.mdへ記録し、次の作業で検証できる判断履歴として運用する方法を説明します。