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ブログ
案内人たちと一緒に、Web・写真・AI活用の現場の学びを図解で届けます。
- AIワークデザインとは — 日常の仕事にAIという選択肢を持つための思考フレーム
AIワークデザインとは — 日常の仕事にAIという選択肢を持つための思考フレーム
AIから始めず、自分の仕事や日常の違和感から人・既存ツール・AIを最適に選ぶための判断軸。
- AI対話法 ― 自分の主観を深め、疑い、選び直すための対話
AI対話法 ― 自分の主観を深め、疑い、選び直すための対話
AIを使って正解を得るのではなく、自分の主観を育て、あえて一度疑って壊し、他の可能性を知った上で自分で選び直すための思考実践論。
- AIコードエディタと進める「FTP脱却」と現場デプロイ統合
AIコードエディタと進める「FTP脱却」と現場デプロイ統合
非エンジニアがAIエージェントと協調し、アプリの分断とレガシーアプリの課題を解消した実例。
- AIワークデザイン指針：形は変わる。姿勢は変えない。
AIワークデザイン指針：形は変わる。姿勢は変えない。
AIから始めず、人と仕事の現場から人間・AI・Code・Toolの役割を再設計し続ける「AIワークデザイン」の行動指針。形は変わっても、姿勢は変えない。
- フォルダとルールで整える「AI協働ワークスペース」のひとつの形
フォルダとルールで整える「AI協働ワークスペース」のひとつの形
複雑な専用ツールを組まず、日々のフォルダ分けとMarkdownの約束事（憲法・動詞・名詞）を整える実践的な整理術です。
- AIはドラえもんなのか？ 〜「自動化」という言葉の先にある、本当のAI活用〜
AIはドラえもんなのか？ 〜「自動化」という言葉の先にある、本当のAI活用〜
「完全自動化」の誤解を解き、仕事を分解してAIと人間の役割を設計する本質を腹落ち図解で整理します。
- 30分AI講座：AIを知る。自分を知る。必要なAIを選ぶ。
30分AI講座：AIを知る。自分を知る。必要なAIを選ぶ。
非エンジニアが、AIで問題解決を模索できる人になるための「第0章」。仕組み・3つの壁・サービスの構造・課題発見フローを整理します。
- AI時代の思考レッスン — 「思考ディレクション」の秘密
AI時代の思考レッスン — 「思考ディレクション」の秘密
壁打ちで見えてきたのは、うまいプロンプトの書き方ではなく「AIに何を考えさせるか」を方向づける力。AIとの思考ディレクションという考え方を図解します。
- AIモデルとハーネスの構造理解
AIモデルとハーネスの構造理解
「モデル」と「ハーネス」を混同していませんか。AIツールの構造を4階層で正しく理解するための入門図解です。
- 優秀すぎる上司（AI）の下で、私はどう働くのか
優秀すぎる上司（AI）の下で、私はどう働くのか
AIを自分より圧倒的に優秀な上司だと仮定したとき、人間に残る「自分から進むための推進力」を考える対話図解。
- AI時代のアプリ開発をどう学ぶか
AI時代のアプリ開発をどう学ぶか
CursorのAgentとIDEという2つの画面から、これからの開発学習と「構造を理解したドライバー」としての開発者像を紐解く図解記事です。
- 2026年最新版 AIサービス・企業・個人開発者向けAIツール総覧
2026年最新版 AIサービス・企業・個人開発者向けAIツール総覧
一般向けAIから企業向け・政府防衛AIまで。乱立するAIサービスとツールを、6つの階層構造で一気に整理します。
- プログラマーではない私たちは、AIエージェントをどう使うのか
プログラマーではない私たちは、AIエージェントをどう使うのか
プログラミング知識がなくても、AIエージェントは正しく設計すれば使いこなせる。指示の出し方と付き合い方を図解します。
- AIを構造で理解する：サービスや会社に圧倒されないための思考の転換
AIを構造で理解する：サービスや会社に圧倒されないための思考の転換
AIサービスの本質的な共通構造を紐解き、覚える学びから構造へ当てはめる思考への転換を解説する図解記事です。
- LLM・AI開発ツール・エージェント・ファンクションコーリングの関係整理
LLM・AI開発ツール・エージェント・ファンクションコーリングの関係整理
LLMという頭脳に、開発ツールという作業環境と、ファンクションコーリングという手足を組み合わせることで、初めて自律的なAIエージェントになる仕組みを紐解きます。
- AI時代の個人開発者はどう戦うか ― 持たざる者の戦い方
AI時代の個人開発者はどう戦うか ― 持たざる者の戦い方
個人開発者が現場との距離の近さを活かして固有の文脈をAIに組み合わせ、改善し続ける関係性を提供することで戦うアプローチを紐解きます。
- Zodから始まる、AIアプリのデータ検証とSDKの理解
Zodから始まる、AIアプリのデータ検証とSDKの理解
非エンジニアが「技術名」ではなく「役割」から理解し、AIコーディングツールへ適切な指示を出すためのロードマップ。Zodとデータ検証、SDKの使い分けを図解します。
- 要件定義から実装へ迷わず進むための開発プロセス
要件定義から実装へ迷わず進むための開発プロセス
「作りたいツール」という手段を一度剥がし、真の欲求と計画を整理して手戻りなく開発を進めるためのテンプレート化のロードマップ。
- AIとの対話を「仮説の品質管理」として使う
AIとの対話を「仮説の品質管理」として使う
AIと話して深掘りしたいけれどどうすればいいか分からない人へ、再現可能な思考ループと役割分担を解説します。
- AIエディタの裏側を知る：自分OSを正しく動かす仕様と除外設定の技術
AIエディタの裏側を知る：自分OSを正しく動かす仕様と除外設定の技術
AIエディタが裏側でどう指示を読み込んでいるか。除外設定（ignoreファイル）まで踏み込んだ技術解説です。
- AIコードエディタで育てる「自分OS」：散らかったメモを知的基盤に変えるロードマップ
AIコードエディタで育てる「自分OS」：散らかったメモを知的基盤に変えるロードマップ
散らかったメモやアイデアを、AIエディタで育てる「自分OS」へ。思考整理から最小構築までのロードマップです。
- AIは学習していない
AIは学習していない
AIは魔法ではない。だからこそ、設計し、育てる人が価値を生む——脳を書き換えず「外側の知識の棚」を育てる発想を全11章で図解します。
- AI活用とは何か？
AI活用とは何か？
AI活用とは、AIを自分専用の道具に育てること。火をエンジンへ進化させた人類になぞらえ、LLMとサービスの違いから活用の本質までを図解します。
- AI-OS設計論：AGENTS.md と SKILL.md から始まる個人知的基盤の構築
AI-OS設計論：AGENTS.md と SKILL.md から始まる個人知的基盤の構築
AIに仕事を丸投げするのではなく、自分の思考や専門性を構造化してAI上に再現する「AI-OS」の設計思想を解説します。
- AIモデル活用の設計思想 — 4つの役割分担（人間・高性能・低コスト・プログラム）で成果を最大化する
AIモデル活用の設計思想 — 4つの役割分担（人間・高性能・低コスト・プログラム）で成果を最大化する
AI活用は「最高性能モデルをどれだけ使うか」ではなく、限られたコストとリソースの中で、4つの役割をどう設計するかの問題です。
- AIとは何か？ LLMとは何か？
AIとは何か？ LLMとは何か？
LLMの正体は「最も自然な言葉の予測機」。水と器の比喩で、人間との類似からTransformer、プロンプトエンジニアリングまでを図解します。
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