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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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GeminiのWebhook導入で開発が高速化する理由。ポーリング廃止とタスク設計の転換点
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GeminiのWebhook導入で開発が高速化する理由。ポーリング廃止とタスク設計の転換点

待ち時間を削り倒す。開発効率を分ける「通知」の力 APIの応答を待つために、ループを回して何度も進捗を確認する。 ポーリングという手法が終わりを迎える。 Gemini APIにWebhookが導入された。 これはAIエージェントが自律的に動くための、アーキテクチャの転換点だ。 待ち時間がゼロになる世界で、開発は変わる。 数字と事実から、その本質を読み解く。 構造化された「プッシュ型」への移行。

【2026年版】Claude CodeからCodexへ移行する5つのステップ|次世代の開発手法
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【2026年版】Claude CodeからCodexへ移行する5つのステップ|次世代の開発手法

結論から言うと、2026年のAI開発シーンにおいて、一つのツールに固執する時代は終わった。これまではClaude Codeが最強の選択肢だったが、OpenAIのCodexが急速に進化し、開発エージェントとしての完成度を高めている。特に、自分自身で書いたコードを同じモデルでレビューする際に発生する「自己優遇バイアス」を回避するため、複数のモデルを使い分ける手法が主流だ。

万単位のリストに怯える教育者へ。わずか1.2万人から利益7,100万円を導く「質の検証」
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■ 第1章:蛇口をひねれば「泥水」が出るという恐怖 都会の喧騒から少し離れた、静かな書斎。 ノートPCのバックライトだけが、深夜の部屋を青白く照らしている。 画面には、刻一刻と増え続ける「メールマガジンの購読者数」が表示されていた。 1,000人、5,000人、そしてついに10,000人の大台。 かつての僕なら、この数字を見て勝利を確信していただろう。

PoolsideのAIで開発はどう変わるか。ローカル実行とクラウドの使い分けが勝敗を分ける理由
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AIエージェントが実用段階に入った。SWE-bench Verifiedでスコア70%超えを記録するモデルが登場している。 開発の主戦場は「モデルの賢さ」から「実行環境の使い分け」へ移行した。 爆速で進化するAIエージェントの正体 Poolsideが発表したLagunaシリーズは、225B(2,250億パラメータ)の「Laguna M.1」と、ローカル動作に特化した33B(330億パラメータ)の「…

20代現場作業員が「ただの修理」をDXしただけで売上330億円企業へ爆速成長
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現場の「人手不足」に泣かされ、職人の「勘と経験」というブラックボックスに怯え、品質のバラツキに顧客から罵声を浴びせられる。 そんな地獄のブルーカラー経営を、今すぐゴミ箱に捨てろ。 これは、ただの成功物語ではない。現場の「泥」を「データ」に変え、時価総額を爆発させるための冷徹な設計図だ。

フォロワー増えないを解決!顧客の質問から導く5つの投稿術(成果0→1000人)
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顧客の疑問を「柱」にし、競合データで磨くのが最短ルート SNS運用でフォロワーを増やすための核心は、「顧客の質問」をコンテンツの設計図(ピラー)に変換し、それを「競合の広告データ」で磨き上げるサイクルを構築することだ。多くのブランドは「自分たちが言いたいこと」を発信して失敗するが、プロはDMやサポートチケットにある「具体的な悩み」を起点にする。

なぜAnthropicは自律的エージェントへ舵を切るのか。Claude Codeが変える業務開発の全容を徹底解説
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なぜAnthropicは自律的エージェントへ舵を切るのか。Claude Codeが変える業務開発の全容を徹底解説

10億ドル規模の資本とAIが融合する。チャットボットの時代が終わった Anthropicが新会社を設立した。世界的な投資会社や金融機関と連携する。 10億ドル規模の資金が投入され、世界最高峰のエンジニアリングが結集する。 AIに質問するフェーズは終わった。AIが業務を完結させる自律的エージェントの時代が始まる。 開発者として、この地殻変動を記録する。

なぜOpenAIのWebRTC採用でAI開発が変わるのか。リアルタイム対話の仕組みを徹底解説
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なぜOpenAIのWebRTC採用でAI開発が変わるのか。リアルタイム対話の仕組みを徹底解説

AIの音声会話において、0.1秒の遅延が体験を左右する。 OpenAIはWebRTCを全面採用し、人間が違和感なく会話できる限界の速度を追求している。 これは開発者がAIアプリを作る際の設計思想を塗り替える変化だ。 100ミリ秒の壁を越えた先には、チャットボットではなく「自律的なエージェント」が画面と音声を支配する世界がある。

Gemini Enterprise AgentとStripe連携でなぜAIが自律的に稼ぐのか。しんたろーが開発現場の構造変化を徹底解説
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AIが勝手に稼ぐ。冗談ではない。 Googleがエージェント専用プラットフォームを公開した。StripeはAI専用の財布を実装した。 AIが自律的に判断し決済するインフラが整った。 開発者はこの波を無視できない。 モデルの性能より「どう動かすか」の勝負が始まった。 数字と事実でこの変化を解説する。

【2026年版】AIエージェント開発のコスト削減術10選|API破産を防ぐ最強のガードレール構築
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AIエージェント開発の世界へ足を踏み入れる。自分で動くAIを作るのは楽しいが、同時に「API破産」という言葉が現実味を帯びてきた。一晩で数十万円の請求が届くという悪夢は、決して他人事ではない。特に2026年の高性能モデルは、その推論能力と引き換えにコストも高額だ。 APIコストの最適化は「モデルの選別」「プロンプトの効率化」「物理的な予算管理」の3層構造で考える必要がある。

打ち上げ花火の人生を卒業せよ。12日間で55万円の〝資産〟を築き、自転車操業の暗闇を抜ける「街灯」の物語
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■ 第1章:一瞬で消える花火を追いかけていないか? 夜空を切り裂くような轟音とともに、巨大な光の輪が広がる。 赤、青、金。 一瞬だけ世界を昼間のように照らし出し、観客の歓声をさらう「打ち上げ花火」。 それはあまりにも美しく、あまりにも刺激的だ。 ビジネスの世界でも、俺たちは常にこの〝打ち上げ花火〟を追いかけてしまう。 渾身の力を込めて放つ、一発限りのキャンペーン。

AI開発はコードを書く時代から仕様設計へ。Claude CodeとDESIGN.mdが変えるエンジニアの役割
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プログラミングの終焉。僕らが書くのは「仕様」だけになる コードを書く作業が、開発の主役から引きずり下ろされる。 AIがコードを書くのは当たり前だ。 これからは「いかにAIに正しく仕様を伝えるか」。 その設計図こそが、プロダクトの本体になる。 DESIGN.mdの登場とSpec-as-Appという概念。 これがエンジニアの日常を変える。 これから起きるパラダイムシフトの正体を解説する。

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