Knowledge Hub / Category
AI
「AI」カテゴリの記事 10件を表示しています。
AIを使った要件定義の5つの落とし穴：失敗する理由と対処法
生成AIの業務活用が定着してから2年以上。ChatGPTやClaude Codeなど、複数のAIツールが競合する中で、「要件定義書をAIに作らせる」という取り組みは、特にDX推進担当者や中小企業の経営者の間で標準的な手法 […]
続きを読む →
AI生成コードの落とし穴6選：発注者が知っておくべき非機能要件チェックポイント
GitHub CopilotやCursor、ChatGPTなどのAIコーディングツールは、開発の現場に急速に浸透しています。2023年以降、「AIを活用して社内ツールを作った」「開発会社がAIでコストを下げた」という話を […]
続きを読む →
Claude Codeでrewind、compact等の使い分け、自動圧縮がうまくいかない原因、その回避策
Claude Codeに限らず、AIを使っていると、入力情報（コンテキスト）が長くなるほど無関係な情報がノイズとなり、処理能力が低下してしまいます。 そのため、定期的にコンテキストの圧縮をしないといけないのですが、どのよ […]
続きを読む →
仕事の4分類で「AI疲れ」を解消する：AI・システム・パッケージ・専門家の使い分け方
2022年末のChatGPT登場以降、「AIを業務に活用しよう」という動きはほぼすべての業種・規模の企業に広がりました。経済産業省の調査でも、AIツールの導入を検討・実施している中小企業の割合は年々上昇しており、「AIを […]
続きを読む →
AIで開発が速くなるほど失敗リスクが増える：仕様漏れ・テスト漏れを防ぐ3つのチェック体制
AIを活用したシステム開発の普及とともに、新しいタイプの失敗が増えています。 それは「速く作れたが、思った動作をしなかった」という失敗です。 AIが速くコードを書くほど、仕様の誤りやテストの漏れが後から発覚するリスクが高 […]
続きを読む →
AIがコードを書く時代に、システム会社やプログラマーは不要になるのか？
「AIさえあれば、もうシステム会社は不要ではないか」 そんな声を、経営者の方からお聞きすることが増えました。 たしかに、AIはコードを書きます。設計書も出力します。テストコードも生成します。では、プログラマーやシステム会 […]
続きを読む →
AIを使えば使うほど疲れる「AI疲れ」を防ぐ5つの視点
「AIを使えば業務が効率化できる」と聞いて、実際にご自身でもAIを使い始めた経営者の方は多いと思います。 ChatGPTで文章を生成し、Notionで議事録を要約し、スプレッドシートの数字をAIに分析させる。気づけば、1 […]
続きを読む →
技術的負債をAIで解消する方法：独自フレームワークの移行戦略
急激に進化する生成 AI は、プログラミングの現場に革命をもたらしています。 GitHub CopilotやCursorのようなAIコーディングツール、Geminiのような大規模言語モデル（LLM）は、もはや補助ツールの […]
続きを読む →
AIがコードを書く時代だからこそ、「何を作るか」が経営者の仕事になる
AIに依頼するだけで、AIがシステムのコードを書き上げてくれる時代になりました。 ChatGPT や Gemini、Claude Code といったAIのツールが急速に普及し、システム開発の速度は劇的に上がっています。こ […]
続きを読む →
なぜITに詳しくない人ほど「AIでSIerは不要になった」と思ってしまうのか？
最近、X（旧Twitter）などで、AIの台頭により「SIerはもういらない（消える）」というお話を良く目にします。 最近のAIブームも重なって、AIに任せると「仕様書も書ける」「コードも生成できる」「なら間に入るSIe […]
続きを読む →