·9 views
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。
しんたろー
AI活用Tips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。
注目記事
·10 views
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。
しんたろー
AI活用Tips
·10 views
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。
しんたろー
AI活用Tips最新記事
·89 views·しんたろー
創作の全工程を「青蛙」に丸投げしたら、自分の脳が軽くなった。リリース1週間で4万人が熱狂した「自律型AI」の正体
「ツールを切り替えるたびに、僕のクリエイティビティは死んでいた。」 もし、あなたが3つ以上の制作ツールを使い分け、文脈の分断に絶望しているなら、この記事は「劇薬」になる。 リリースわずか1週間で4万人のユーザーを熱狂させ、内側テストコードが200元（約30,000円）で転売される異常事態。 これは、たった6人のチームが「おしゃべりな青蛙」を相棒に、創作の概念を根底から破壊した記録だ。
·163 views·しんたろー
【2026年版】Claude Codeで構築するAIエージェント設計の極意5選。保守性を高める次世代ワークフロー
2026年、AIエージェント開発は「とりあえず動くものを作る」段階から「構造的に制御し、保守性を高める」段階へと完全に移行した。AIに丸投げしてコードを生成させるだけでは、複雑なシステムの運用は不可能だ。結論から言うと、Claude Codeを軸とした計画的なワークフローと、MCP（Model Context Protocol）による厳格なリソース管理が、次世代開発のスタンダードになる。
·136 views·しんたろー
Claude Codeで開発が変わる理由。AIにコードを書かせず文脈を管理するエージェント工学の現在
開発者が「史上最も後れを取っている」と感じる時代の幕開け 「自分はプログラマーとして史上最も後れを取っている気がする」。 この言葉が、世界最高峰のAIエンジニアの口から飛び出した。 2025年12月。これが一つの大きな転換点だった。 それまでのAIコーディングは、AIが生成した不完全なコードを人間が手で修正する作業の繰り返しだった。 しかし、その景色は一変した。
·201 views·しんたろー
鉄道オタクが「ただの電車動画」を上げ続けたら3.3億円調達してCEOになった話
「顧客が本当に欲しいもの」が分からないまま、今日も空虚なプロダクト開発に数千万円の広告費を溶かしているあなたへ。 CAC（顧客獲得単価）が右肩上がりで、LTVが追いつかずに事業がジリ貧になっていく「死の螺旋」から抜け出せないのは、あなたが「フォロワーの不満」を金に変える方法を知らないからだ。
·131 views·しんたろー
競合分析を自動化！成果率5.38%超えを実現する3つの戦略
競合分析の正解は「ネットワークの変化」を先読みすることだ SNS競合分析において、フォロワー数や投稿内容の追跡は後追い戦略に過ぎません。真の競争優位を築くには、競合の「フォローグラフ（誰と繋がり、誰が離脱したか）」という先行指標を分析し、戦略の転換を察知する必要があります。
·140 views·しんたろー
【2026年版】RAG精度を爆上げする7つのステップ｜MarkItDownから評価手法まで網羅
RAG（検索拡張生成）を導入したものの、期待したほど精度が出ないという悩みを抱えている人は多い。結論から言うと、RAGの精度問題の8割は検索品質と評価の不在に起因する。どれほど優秀なLLMを使っても、渡されるコンテキストが不適切であれば、回答も不適切になる。これをガベージイン・ガベージアウトと呼ぶ。 この記事では、RAG精度向上のための黄金ルートを7つのステップで解説する。
·130 views·しんたろー
Claude Codeで爆速実装したが、結局AIは最後の1ミリで負ける。
※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。 AIに頼めないことがあるという現実。 「画像も作って」 Claude Codeにそう打ち込んだ。返ってきたのは「申し訳ありませんが、私は画像ファイルを生成することができません」という冷たいテキストだ。知っていた。最新のAIコーディングCLIだろうが、画像は作れない。
·148 views·しんたろー
なぜClaude Codeでプロンプトを捨てたのか。外部環境の設計がAI開発の信頼性を決める理由
プロンプトエンジニアリングの終焉と外部設計への移行 AIに「嘘をつくな」「ちゃんとファイルを読め」と書くのをやめた。 100回言っても無駄だった。 AIの精度を上げるためにプロンプトをこねくり回していた。 それは間違いだった。 300kトークン。 この数字が、現在のAIエージェント開発における壁だ。 会話が長くなればなるほど、注意が散漫になり、指示を無視し始める。
·114 views·しんたろー
「写真を撮るだけ」で年商52億円。弱者がAIとSNSで独り勝ちする「拡散の仕組み」
「どれだけ良いプロダクトを作っても、誰にも見つからない」 「CPA（顧客獲得単価）が高騰し、広告を打てば打つほど赤字が膨らむ」 「渾身のアプリを出したのに、初日のダウンロード数は10件未満」 これは、ある投資家向けクローズドレポートから引き出した「現代のSaaS・アプリ開発者が直面する残酷な真実」を解体した記録だ。
