INSIGHTS

記事・知見

note で発信している記事の一覧です。中小企業のAI導入から、LLMの仕組み、ローカルLLM運用まで。実際に手を動かして得たことを書いています。

教育でのAI ― 「AI先生」じゃなく、効くのは先生の事務仕事

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製造業でのAI ― 「工場の協働ロボット」じゃなく、効くのは手順書とメール

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不動産でのAI ― 「VR内見・AI査定」じゃなく、効くのは追客とリサーチ

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士業でのAI ― 「全自動で申告」じゃなく、効くのは“説明と下調べ”

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建設・工務店でのAI ― 「自動運転の重機」じゃなく、効くのは書類仕事

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医療・クリニックでのAI ― 「AI診断」じゃなく、効くのは受付の裏側

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小売・ECでのAI ― 「無人レジ」じゃなく、効くのはこの裏方

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AI導入って、ロボットじゃないんです ― 各業界の「地味だけど効く」部門マップ

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Claude の最上位モデル「Fable 5」とは? できること・コスト・注意点を、できるだけやさしく解説

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Claude Fable 5 を API 視点で読み解く — Opus 4.8 から何が変わったのか

Zenn

AIで何でもできます」と言う会社は、たぶん危ない —— 失敗しないAIパートナーの見分け方

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飲食店のAI導入、何から始める? —— 「やるべきこと」と「やらなくていいこと」

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Opus 4.8の"正直な"アップデート —— AIが、少しだけ嘘をつきにくくなった話

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Claude Opus 4.8、エンジニアは何を変えるか — Dynamic Workflows・Effort・FastModeの使い分け

Zenn

Claude Code に "任せちゃダメ" な4つの境界線 — AIエンジニアが現場で引いている線

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【テンプレ集】Claude Code を "育てる" 環境設計の実物 — CLAUDE.md / hooks / skill の完成形

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Claude Code は "育てる" もの — 新人メンバーを迎える感覚で環境を整える

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継続事前学習(CPT)とファインチューニング(FT)は何が違うのか ── 実装目線で見る決定的な3点

Zenn

ファインチューニングを提案された経営者のための、判断フロー実践ガイド ──5ケース解説+ベンダーへの質問テンプレ集

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「ファインチューニングしましょう」と提案されたら、まずこの順番を確認してください

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AIDEN を始めます ── 中小企業のAI導入を、発注側の隣で考える仕事

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「うちもAIを入れたい」と社長に言われたら、最初に聞くべき5つのこと

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同じClaude Codeを使っても、結果が決定的に違う理由 — シリーズ完結編

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Claude Codeが得意なこと、苦手なこと — AIエンジニアが内部から見た理由

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AIは道具にすぎない — AIエンジニアがClaude Codeを毎日使って見えたこと

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CALMが変える軽量モデルの未来——LLMはどこへ向かうのか

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「次のトークン」から「次のベクトル」へ——CALMが示すLLMのパラダイムシフト

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エンジニアが椅子を変えたら、業務効率と快適さが劇的に向上した話

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