しんたろーのITアカデミー
技術で稼ぐを、実体験から。SNS運用の自動化・AI活用・収益化を、個人開発者が自分で試した結果から発信しています。
最新記事
·99 views·しんたろー
Claude Code新機能でAIの記憶を資産化する手法、CLAUDE.mdを育てる開発の最適解
冒頭フック AIは昨日の会話を忘れる。 数十万トークンのコンテキストウィンドウがあっても、限界は必ず訪れる。 開発の現場では、AIの記憶喪失に悩むエンジニアが後を絶たない。 昨日教えたはずのコーディング規約を、今日のAIは破る。 毎回同じ指示を繰り返す時間は、もう終わりだ。 今回は、AIの記憶を外部化し、プロジェクトの「ルール」として資産化する最適解を解き明かす。
·63 views·しんたろー
無名の男が試作動画で累計250億再生。世界的IPで45億円を稼ぎ出した「試作公開・ファネル」の全貌
数年と数億円をかけてアニメを作ったのに、公開初日で誰にも見られず爆死する。 制作費3億円、回収できたのはたった1,500万円。これがIPビジネスの残酷な現実だ。 あるいは、個人のSNS運用でも同じ。 毎日3時間かけて完璧な投稿を作っても、いいねは5件。 月商100万円を目指して50万円のコンサルに課金しても、一向に売上は立たない。 なぜか？ 答えは明白だ。「完成品」を作ろうとしているからだ。
·124 views·しんたろー
【2026年版】自律型AIエージェント構築の完全ガイド｜MCP・Claude Code活用など必須知識7選
冒頭フック 結論から言うと、AIエージェントを自律的に動かすならClaude CodeとMCPの組み合わせが最適だ。最近「AIに開発を丸投げできる」という話題を耳にする機会は多い。しかし、実際に試して「暴走が怖い」「設定が面倒」と挫折した経験を持つ人も少なくないはずだ。 この記事では、Claude Codeを中心に、安全で効率的な自律型エージェントを作るための必須知識とステップをまとめる。
·123 views·しんたろー
なぜClaude CodeのPlan Modeが開発を加速させるのか｜品質管理の完全ガイド
開発の主導権をAIから取り戻す AIにコードを書かせると、勝手に10個のファイルが作成される。 やり直しを指示すると、既存のコードまで破壊される。 解決策は作業前の合意とルールの定着だ。 Claude CodeのPlan Modeとハーネスエンジニアリングを組み合わせる。 これがAIエージェントの出力品質を変える方法だ。
·136 views·しんたろー
【速報】AnthropicがClaude Designを正式発表。Opus 4.7連携で設計図からコード実装が自動化される理由
AnthropicがClaude Designを発表した。単なるデザインツール市場への参入ではない。 Claude Opus 4.7の長時間自律エージェント能力を、フロントエンド開発のワークフローに統合した。 設計図からコード実装までのループが、人間による手動翻訳からモデルによる一貫したコンテキスト継承へ変わる。 開発者にとって、これは仕様書の終わりの始まりだ。
·95 views·しんたろー
Claude Code開発でAGENTS.mdを分ける理由。AIの推論精度を最大化する設定術
人間向けの「README」と機械向けの「AGENTS.md」。 この2つを明確に分ける動きが、AI開発の最前線で加速している。 AIエージェントの標準設定ファイルとして、機械専用のファイル名が業界のデファクトスタンダードになりつつある。 リポジトリのルールを1つのファイルに詰め込むと、AIの推論精度は露骨に落ちる。 コンテキストの3分の1が、ツール定義のノイズで埋まってしまう。
·49 views·しんたろー
【欧州初】900万社からAIが買い手を特定。M&Aの「作業」を90%削減し、最短15日でディールを完遂する『AI判断ループ』の全貌
M&A仲介やコンサルティング業界で、数百ページのCIM（企業概要書）作成に月300時間を溶かしているあなたへ。 売上の5〜10%という高額な手数料を取りながら、実態は90%がエクセルとパワポの奴隷作業。 欧州発・900万社のデータから紐解く、投資家向けクローズド・レポートの数字を独自に分解した。 ここまで生々しい数字で分解した記事は、日本のメディアには存在しない。
·102 views·しんたろー
【速報】AnthropicがClaude Opus 4.7を正式発表。開発者がタスク予算設定を必須とする理由
冒頭フック Opus 4.7がリリースされた。 SWE-bench Verifiedで87.6%のスコアを記録している。 前世代からの性能向上だ。 単にモデル名を書き換えるだけでは済まない。 新しいトークナイザーの導入と推論深度の増加により、請求額が変動する構造になっている。 性能向上と引き換えに、開発者はAIのコストと推論を自律的に制御するスキルを求められる。
