PMBOKの10の知識エリアを軸に、AI導入によるプロジェクト管理の変化を解説。スコープ・リスク・コスト管理など各領域で何が自動化され、PMに何が求められるかを具体的に整理します。
バイブコーディングが得意な領域と、プロに任せるべき領域を具体例で整理。個人情報・複数システム連携・不特定多数向けサービスは専門家への発注が原則。正しい使い分けが最大の武器になります。
「動いた＝安全」は大間違い。20年以上の現場経験を持つエンジニアが、非エンジニアがバイブコーディングをする際に見落としがちなセキュリティ・設計・データ保護の急所を具体的に解説します。
AIに指示するだけでアプリが作れるVibe Coding。非エンジニアが活用する際のメリットと、見落としがちなセキュリティリスク・保守問題・過信の落とし穴を具体的に解説します。
AIエージェントの普及でエンジニアの仕事は減るのか。需要の絶対数・人材不足・オフショア・単価の二極化を軸に、感情論ではなくデータと構造から冷静に分析した記事です。
AIを使って自動化・効率化するスタイルの副業を徹底解説。n8n・Make・ZapierとChatGPT/Claude APIを組み合わせた業務自動化代行、コンテンツ制作の高速化、AI活用コンサルの3パターンを具体的な単価と始め方とともに紹介します。
2025年にKarpathyらが提唱し急注目の「コンテキストエンジニアリング」。プロンプト改善の先にある、AIに渡す情報の設計技術を5つの構成要素・3つの実践原則・コード例で若手エンジニア向けに解説します。
Anthropicが2024年に公開し2026年に9700万DLを突破したMCP。AIと外部ツールをつなぐ共通規格の仕組み・3つの機能・実際の導入手順・APIとの違いを具体的なコード付きでわかりやすく解説します。
2025年にKarpathyが提唱したVibe Codingが2026年のエンジニア界隈で急拡散。自然言語でAIに指示してコードを生成するこの手法の本質・代表ツール・リスク・エンジニアの役割変化を若手向けに丁寧に解説します。
生成AIの次のステージ「AIエージェント」について、仕組みや生成AIとの違い、具体的な導入事例、実装時の注意点まで若手エンジニア向けにわかりやすく解説します。
AIエージェント導入を推進するIT企業が直面する壁を、既存システム連携・品質保証・セキュリティ審査・コスト予測・組織課題の5つの観点から具体的に解説。現場エンジニア向けの実践的な視点でまとめます。
ExcelをDXの「敵」と捉えず「出発点」として活用する考え方を解説。データ・プロセス・可視化の三層で課題を整理し、Power Automate・GAS・BIツールを使った現実的な移行ステップを具体的に紹介します。
Claude Codeの効果的な使い方を、コンテキスト管理・バグ修正・リファクタリング・カスタムコマンドなど実務視点で具体的に解説。チーム開発での注意点や指示の出し方も網羅した実践ガイドです。
Cursor・Claude Code・GitHub CopilotなどのAIコーディングエージェントで成果を出すプロンプト術を解説。目的の伝え方・技術スタックの明示・タスク分割・品質基準の指定・フィードバックの構造化まで実例付きで紹介します。
Midjourney V7・DALL-E 3・Stable Diffusion 3.5・Adobe Firefly 3・FLUX・Google Imagen 4を画質・テキスト描画・商用安全性・API利用など多角的に比較。用途別おすすめ選定ガイドと著作権の注意点もあわせて解説します。
社内ドキュメントへの回答やハルシネーション対策に有効なRAGを徹底解説。インデックス作成からクエリフロー・チャンキング設計・ハイブリッド検索・Rerankingまで、エンジニアが実装で直面する判断ポイントを具体的にまとめます。
AnthropicのオープンプロトコルMCPは、AIと外部ツールを標準化された方法で接続する仕組みです。アーキテクチャの解説からPythonによる実装例、セキュリティ注意点まで実践的に解説します。
ORMに頼りがちなアプリエンジニアが差をつけるために。ウィンドウ関数・CTE・クエリ最適化・分析を意識したテーブル設計まで、データ活用スキルを実務レベルに引き上げるポイントを具体的に解説します。
AI時代に求められる設計判断力について、中堅エンジニア向けに実務で使える評価軸やレビュー手法を具体的に解説します。
AI時代において重要性が増す技術選定力について、中堅エンジニア向けに具体的な評価軸や実務プロセスを解説します。
