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注目記事

AIエージェントを自作して本番運用する方法|最小構成の実装とサブエージェント設計
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AIエージェントを自作して本番運用する方法|最小構成の実装とサブエージェント設計

AIエージェントを自作して、本番運用するまでの話をする。ノーコードツールの紹介記事ではない。自分でコードを書いてエージェントを組み、無人で走らせ続けるエンジニア向けの内容だ。 僕は1人で開発しているSaaS「ThreadPost」の裏側で、複数のAIエージェントを毎日本番稼働させている。

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ローカルLLMのおすすめ構成2026|モデルと実行ツールを実測で選ぶ完全ガイド
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ローカルLLMのおすすめ構成2026|モデルと実行ツールを実測で選ぶ完全ガイド

「ローカルLLMを始めたいが、モデルもツールも選択肢が多すぎて何がおすすめか分からない」——この記事はその質問に、実際に手元のマシンで動かして検証した結果から答える選び方ガイドだ。 僕は1人でSaaSを開発しながら、APIコスト削減とオフライン検証のためにローカルLLM環境を複数構成で運用してきた。

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Claude Codeのインストール方法|OS別手順とエラー別トラブル対処の完全版
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Claude Codeのインストール方法|OS別手順とエラー別トラブル対処の完全版

Claude Codeのインストールは、うまくいけば1行のコマンドで30秒で終わる。この記事はその1行と、うまくいかなかったときの原因別対処、インストール後に最初にやるべき設定までをまとめた「詰まらないための網羅版」だ。 僕はClaude CodeでSaaSを1人開発していて、Mac・Windows(WSL)・クラウド環境それぞれでセットアップしてきた。

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【2026年版】Claude CodeでAIエージェントを組織化する12の設計手法|マルチエージェント運用術
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【2026年版】Claude CodeでAIエージェントを組織化する12の設計手法|マルチエージェント運用術

AIを1つだけ使って指示を出していると、すぐに限界が来る。作業範囲が広がるにつれてAIは過去の文脈を忘れ、良かれと思って勝手なファイル変更を行う事故が多発する。 結論から言うと、AIを単なる「便利な補助ツール」として使うのをやめ、「明確な役職と権限を持つ組織」として構築するのが正解だ。

Webマーケターの稼ぎ方|再生数依存を捨てて広告収入0円で月商780万円を達成した構造
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Webマーケターの稼ぎ方|再生数依存を捨てて広告収入0円で月商780万円を達成した構造

■ 第1章:【衝撃】YouTube広告収入「0円」で月商780万円を達成した男の異様な決算書 深夜の静まり返った書斎で、ノートPCの青白い画面に浮かび上がった決算書を前に、俺は思わず息をのんだ。 画面に並んでいたのは、あるひとつの異様な数字だった。 2026年8月の月商:51,950ドル(約780万円) 動画クリエイターやWebマーケターが目指す到達点としては、十分に目を見張る成果だ。

MCPサーバーでWhatsApp自動化、AIエージェントに権限を渡しすぎてはいけない理由
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MCPサーバーでWhatsApp自動化、AIエージェントに権限を渡しすぎてはいけない理由

MetaがWhatsApp Business Tools MCPを公開した。WhatsApp BusinessのAPI接続やアカウント設定を、AIチャットで代行できるツールだ。 このツールは権限の渡しすぎという課題を突きつける。 AIに全権限を与えて自律動作させると、過剰な自律行動(Excessive Agency)によりデータの削除や外部送信が発生するリスクがある。

TikTokの伸ばし方:フォロワー0から1,000人へ!5つの運用戦略
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TikTokの伸ばし方:フォロワー0から1,000人へ!5つの運用戦略

TikTokでフォロワー0から1,000人を目指す際、最も重要なのは「個人アカウントでのオーガニック育成」と「広告機能の別枠運用」を明確に切り分けることだ。多くの運用者が「ビジネスアカウントにしなければ広告が出せない」と誤解しているが、実際の広告運用やショップ開設は、アプリ内のアカウント種別とは独立した「TikTok Ads Manager」で管理できる。

OpenAIのHabitat技術とProactiveBenchで開発者が知るべきAIの判断力
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OpenAIのHabitat技術とProactiveBenchで開発者が知るべきAIの判断力

OpenAIが処理する1秒あたりのリクエスト数は7,000万回を超える。巨大インフラが進化する一方で、AIモデルの課題が浮き彫りになった。 画像の一部が隠された実験における通常の正解率は79.8%だが、情報が不足すると10%以下まで低下する。AIは「分からない」と伝えられず、推測で回答する傾向がある。 インフラを固めても、モデル自身の「メタ認知」がなければシステムは機能しない。

GPT-6 Astraによるコード自動テストの衝撃。手動レビューをやめるべき理由
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GPT-6 Astraによるコード自動テストの衝撃。手動レビューをやめるべき理由

AIによるコード生成量は10倍に急増した。一方で、AIが生成したコードのレビューには人間のコードの3.6倍の時間がかかる。 開発現場ではレビュー時間が91%増加した。人間がコードを1行ずつチェックする運用は破綻している。 解決策はAIにコードを書かせるだけでなく、自律的なテストの生成と検証まで任せることだ。GPT-6 Astraが示す完全自動テストの仕組みを解説する。

Claude Codeで開発を自律化する理由|MCPによるAIエージェント設計の完全ガイド
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Claude Codeで開発を自律化する理由|MCPによるAIエージェント設計の完全ガイド

サイト右下のAIチャット。最後に使ったのはいつか。 プロダクト設計は「埋め込みチャット」から「MCP経由のツール公開」、そして「サーバーサイドで動くエージェントの公開」へシフトしている。 50個の特化型モデルを連携させ90日継続率90%を記録したプロダクトや、設定を壊さずに自律アップデートするローカルエージェントが登場した。 「画面にチャットを置く」開発は終わった。

ChatGPT AdsとGemma 4の分断。開発者が自社AIをクラウドかローカルで選ぶべき理由
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ChatGPT AdsとGemma 4の分断。開発者が自社AIをクラウドかローカルで選ぶべき理由

AIエコシステムの分断が決定的な段階へ入った。 OpenAIは対話データを巨大なCRMと直接繋ぐ広告基盤を固め、一方でスマホ単体で動くGemma 4が台頭している。 前者はクラウドの中央集権、後者は完全ローカルの分散型だ。 開発者は自社のプロダクトとデータを巨大プラットフォームに委ねるか、ユーザーの端末の中に閉じ込めるかという選択を迫られている。 事実と数字から見えてくる現実を整理する。

【2026年版】Claude Codeの使い方|MEMORY.mdでAIの記憶とコンテキストを最適化する5つの手順
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【2026年版】Claude Codeの使い方|MEMORY.mdでAIの記憶とコンテキストを最適化する5つの手順

Claude Codeを使い続けていると、ある日突然「応答の初動が重い」「無関係なコードまでいじり始めた」「指示したルールを無視する」という現象にぶつかる。AIの性能低下の原因はAI本体ではなくコンテキストの肥大化と記憶の管理失敗にある。AIの記憶領域は無限ではない。Claude Codeの作業効率を飛躍的に高める記憶とコンテキストの最適化手順を解説する。

受託エンジニアの収益化|コードが残らない泥沼を抜け出し月160万のストックを得た方法
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■ 第1章:【導入】スキルはあるのに裕福になれないエンジニアの呪縛――どれだけ上質なコードを書いても、納品した瞬間にそれは『他人の資産』になる 山から削り出してきた丸太を現地に運び込み、太い縄で一つひとつ縛り上げて組んでいく『手組みの足場職人』がいる。 雨の日も風の日も、泥にまみれながら巨大な建築物を包み込む完璧な足場を作り上げる。 職人の技は美しく、組み上げられた丸太の骨組は一切の揺らぎもない。

Claude Codeで開発効率を上げるAIエージェントの運用術。なぜAIの提案に数字で反証させる必要があるのか
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Claude Codeで開発効率を上げるAIエージェントの運用術。なぜAIの提案に数字で反証させる必要があるのか

AIに開発や運用を任せると、それっぽい分析で機能している気にさせられる罠がある。例えば18PVで購入0件だったとき、AIは導線が壊れているから売り場を変えろと指示してくる。計算してみると、88%の確率で単なるサンプル不足である。 AIの提案を鵜呑みにして時間を溶かさないために必要なのは、AIの提案を数字で反証させる仕組みである。

AIインフルエンサーの作り方。実在しない「ただの画像」で年収2000万円を稼ぐ24歳の裏側
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AIインフルエンサーの作り方。実在しない「ただの画像」で年収2000万円を稼ぐ24歳の裏側

AI画像生成ツールを毎日3時間回して月100枚の画像を吐き出しているのに、エンゲージメント率は0.01%以下、フォロワーは100人で頭打ち、収益は完全なるゼロ。顔や背景のブレた「デジタルゴミ」を投稿し続け、貴重な時間とプロンプトの労力をドブに捨てている全てのクリエイターへ。まずはこの記事を保存し、いつでも見返せるようにしておいてほしい。

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