AI時代のプロダクト開発と組織変革に関する最新の知見をお届けします
日本の労働市場に対するAIの影響を、職業単位で可視化するサイトを公開しました。Andrej Karpathyの米国版をフォークし、日本のデータに置き換えたものです。職業ごとの従業者数・年収・AIスコアをツリーマップで一覧できます。
GPT-4oで構築したパイプラインをReasoningモデルに切り替えるべきか？実際の判断プロセスと、切り替えなかった理由を解説します。
AI支援型のソフトウェアプロダクト開発を、個人・チーム・組織としてどう受け入れていくか。その実践的なアプローチを考察します。
トップ営業パーソンの準備方法がチーム全体に広がらない理由と、その解決策を探ります。
Excel計画表が属人化した"秘伝のタレ"になっている場合、最適化の第一歩として何をすべきかを解説します。
「この情報、AIに学習されますか？」— 生成AI導入で最初に出てくる問いの答えは大抵「されません」。しかし本当に怖いのはログです。
エージェントが1日に5本PRを出してくる。レビューが追いつかない。個人では速いのに、チームとしては進んでいない。この感覚の正体を整理します。
「全自動にしたい。でも事故は怖い。全件チェックは回らない。」— AIの出力をどこに人を入れて、どこは自動でいいのかを設計する方法を整理します。
AIツールが開発コストと時間を劇的に下げる中、ボトルネックは「どう作るか」から「何を作るべきか」へ移りつつある。Anthropicの事例から、アジャイルと経験主義の本質を考える。
AI導入を「直線的な計画」として扱うのは間違い。不確実性を受け入れ、短いフィードバックループで対応するためのワークショップ手法を紹介する。
AWSの「アカウント」「ユーザー」「ロール」「ポリシー」の意味の違いをスッと理解できるよう、RPGで説明します。
AI推進部の方でも「実はChatGPTしか触ったことがない」という声は多い。ChatGPTとAIの関係からAPI利用のイメージまでをショート動画4本で解説。
「AI」「機械学習」「LLM」「ChatGPT」……よく聞く言葉ですが、ごっちゃに使われがち。4分の動画で基盤を揃えます。
ChatGPTでスクリプト、Codexで自動デモ、Claudeで説明画像、Geminiで音声。複数のAIを活用して製品紹介動画を作った過程を紹介。
「AIで問い合わせを効率化したい」という相談から始まった業務フロー可視化。ハウルの動く城のような業務の全体像を描いたら、本当の課題が見えてきた。
RAGは実際にデータを触ってみないと全体像が掴みづらい。FAQ30件×問い合わせ200件を使い、RAGの裏側を1ページで体験できるデモを用意しました。
OpenAIのCodexがVSCode拡張として公式リリース。Plus/Pro/Teamユーザーは追加課金なしで利用可能になりました。設定方法を解説。
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