AI×自動化

展示会後のリードフォローアップをAIで自動化する設計手順|マルチタッチ・ケイデンス構築ガイド

{"@context": "", "@type": "FAQPage", "mainEntity": } マルチタッチ・ケイデンスとは、複数回・時間差・条件分岐で構成された連続フォローアップ設計である。 数百万円かけた展示会ブースから、数百...
AI×コーディング

【保留中】2026年6月15日 Claude Code 課金変更解説

2026年6月15日に予定されていたClaude Codeの課金変更(Agent SDK・claude -p・GitHub Actionsなど自動実行系の別クレジット枠分離)は当日に保留され、現在は未発効です。当初発表された変更内容と影響、想定された備え方を解説します。
AIエージェント

Microsoftの「MDASH」とは?AIがWindows脆弱性16件を検知した多モデル型セキュリティを解説

Microsoftの多モデル型AIエージェント脆弱性検知システム「MDASH」を初心者向けに解説。100以上のAIによる5段階プロセスで Windows の脆弱性16件(うち4件はCritical RCE)を発見し、2026年4月・5月の更新で修正。6月のDefender統合や検証結果、対策まで整理。
AIエージェント

html-ppt-skillとは——AIエージェントにHTMLスライド生成能力を差し込むAgentSkillの設計と実利用感

html-ppt-skillはAIエージェントにHTMLスライド生成を差し込むAgentSkill。Anthropic公式Claude Skills仕様との関係、reveal.jsやSlidev比較、実利用での所要時間・成功率・失敗パターンを公式情報と検証データで整理した。
AI×自動化

AI自動化のリサーチ層 ─ 量産型で勝ち筋を作る最初の関門

量産型AI自動化で稼げるかどうかを決めるのは生成層でも配信層でもなくリサーチ層。データソース・選定ルール・更新頻度の3要素と、派生実例ハブとして10本以上の関連記事を整理した。
AIエージェント

AIエージェントのアーキテクチャ設計|プロトタイプを本番運用に耐える構造へ変える6つのパターン

AIエージェントアーキテクチャパターンは、複数のモデル呼び出しを安定動作させる制御構造の設計手法。プロンプトで直らない本番障害の4つの原因(トポロジー選択・失敗パス・コスト設計・業務再設計)を、6つの代表的トポロジーの比較表とともに整理する。
AIツール活用

マルチモーダル検品の実装例|動画コンテンツに対する多段品質ゲートと評価軸の組み方

マルチモーダル検品で動画ストック投稿の品質ゲートを多段に組む実装例。多段スコアリング・Vision LLM 評価・フレーム抽出設計・メタデータ自動生成・配布先別仕様適合・偽陽性 / 偽陰性のバランス・検品ログの分析まで、検品工程に焦点を絞って整理する。
AIセキュリティ

リバースエンジニアリングとは何か|成果物の分解と再構築が AI でどう変わったか

リバースエンジニアリングは成果物を分解・観察して内部の仕組みを推測する技術。AI の登場で再現コストが激減し、マルチモーダル検品やプロンプトインジェクション対策など現代的課題の共通基盤になっている。手法分類・攻撃パターン・防御層・法的境界まで整理する。
AI×ライティング

AIを「文房具」で終わらせるな──パナソニックに学ぶAIエージェント×BPRの実践論

AIエージェントとは、人間に代わって一連の業務工程を自律的に実行するAIシステムのこと。 結論から述べると、生成AIをメール作成や議事録要約といった個人の文房具として使う段階で止まる企業は、生産性の壁にぶつかります。日経クロステック主催「I...
AIエージェント

rtrvr.ai vs Taprun 徹底比較!どっちがおすすめ?実行時LLMと記述時LLMの分岐点

rtrvr.aiとTaprunは、どちらもブラウザ操作をAIに任せるエージェントツールである。名前だけ見ると似た立ち位置に見えるが、提供形態も設計の重心も違う。 比較記事でよく見かけるのが「rtrvr.aiは実行のたびにLLMを呼ぶ、Tap...