経験と教訓スライドあり
AIは本当に仕事を速くしてくれるのか：自分で測る2週間の実験
AIで速くなった気がすることと、本当に速くなることは別です。10件の作業をランダムに割り当て、やり直しの時間も測り、中央値を比べて控えめに読む、2週間の小さな自己実験を解説します。CSVの雛形、実際に動くスクリプト、答え付きの計算例つきです。
経験と教訓 Experiences
実践的な気づき、失敗、トレードオフ、次はこうしたいと思えたこと。
経験と教訓スライドあり
1ページで決定を残す（ADR）：人のためにも、AIのためにも
なぜこの方法を選び、あの方法を選ばなかったのかを1ページに残すと、新人が同じ質問を繰り返さずに済み、AIエージェントが過去の決定をこっそり覆すこともなくなります。1ページのテンプレート、架空の例、よくある失敗、チェックリストを紹介します。
経験と教訓スライドあり
エージェントへの依頼を書くときの7つの間違い
AIエージェントが、思っていたものと違うものを作ったり、終わっていないのに終わったと報告したりすることがよくあります。この記事は、Anthropicの実践ガイドと、このブログのプロジェクト自身の実際の不具合に基づき、依頼を書くときのよくある7つの間違いと、前後のひな形、エージェントを1人で動かす前の5つの問いを示します。
経験と教訓スライドあり
バトンリレーから、みんなでパン作りへ：AI時代のITチームの働き方
いくつもの工程に仕事を回す代わりに、AIアシスタントと一緒に働く小さなチームへ向かうIT現場が増えています。小さなパン屋の物語にして、実際の数字、仕事での例、新しいやり方の落とし穴を紹介します。