実践チュートリアル
AIで資料や文書を分析する手順 — 要約・抽出・比較を実務で使う
資料分析を要約・抽出・比較の3工程に分解し、表構造の抽出で崩れやすい箇所と提出前の検証手順をあわせて解説します。
約5分
AI Jissen Lab 編集部
AI自動化
繰り返し作業をAIで自動化する設計 — どこを任せ、どこを人が残すか
自動化の設計で問うべきは『AIは正確か』ではなく『誤ったときのコストと、元に戻せるかどうか』であり、この2軸で決定的スクリプト・AI・人の確認を配置する。
約6分
AIツール
Claude をパソコンで活用する — デスクトップ運用で分かった実践と限界
Claude のデスクトップアプリはローカルファイルへの接続とMCP連携で真価を発揮する一方、通常の対話利用ではブラウザ版との差は小さいという運用実感を、導入からつまずきまで時系列…
約5分
AI活用術
ChatGPT で仕事を効率化する — 定型業務に組み込んだ3か月の記録
ChatGPTを定型業務に3か月間組み込んだ記録では、メール返信や議事録整理のような誤りの影響が小さい業務で時間短縮が明確だった一方、数値を扱う報告書作成ではレビューコストが節約分…
約5分
AIエージェント
初めてのAIエージェントを作る — 最小構成で試した実装記録
読み取り専用ツール2つとステップ上限だけの最小構成でエージェントを組み、実際にループした場面と、効いたガードレールを記録する。
約6分
実践チュートリアル
生成AIの業務利用と情報セキュリティ・個人情報 — 導入前に確認すべき点
生成AIに業務データを入力する前に確認すべき個人情報保護法・GDPR上のリスクと、ベンダーごとのデータ取り扱い設定を整理します。
約6分
AIエージェント
AIエージェントの仕組み — タスクを分解し自律的に実行する構造
AIエージェントは計画・実行・観察のループでタスクを進めるが、ステップが長くなるほど誤差が積み重なり、コンテキスト長の制約と合わさって失敗率が上がる。
約6分
AI自動化
ノーコード自動化とAIの組み合わせ — Zapier・Make の適用境界
ZapierやMakeにAIステップを足す設計は少量・低頻度の業務では強いが、実行回数が増えるほど従量課金とデバッグの不透明さが重荷になり、内製への切り替えを検討すべき境界がある。
約5分
AI活用術
効果的なプロンプトの構造 — 指示・文脈・制約・例示の役割を分解する
プロンプトは指示・文脈・制約・例示という4つの要素に分解できる。要素ごとの役割を理解すると、出力のばらつきを減らすテンプレートを再現性高く設計できる。
約6分
AIツール
主要AIアシスタントの料金と機能を比較する — 無料枠と有料プランの実際
ChatGPT・Claude・Geminiは同じ月額20ドル前後の有料プランでも有料化の対象が異なり、価格だけを横並びにする比較は実態を見誤らせる。公式価格ページの情報をもとに構造…
約6分