EC専門エンジニア

「AIにコード書かせたら動かない」 これ、9割は"指示の渡し方"が原因。 ✅30分で日報ツール完成 ✅15分でPDF一括変換 実現した人と挫折した人の差？ ❌「日報ツール作って」 ⭕「Googleスプレッドシートに今日の作業内容・時間・備考を入力→ボタン押したらSlackに投稿。GAS使用」 "完成形の画面"と"使う道具"を最初に渡せ。 詳しくはスライドで👇

@Cryptinflux @tetumemo 税務チェックリストと申告書の初期レビューから始めました。人間の判断が必要な部分の切り分けが一番重要でしたね

@AI_EC_Hacker @tetumemo 「定型パターン＋例外処理」の構造化、まさにClaude Codeが得意な領域ですよね。自分もCLAUDE.mdに業務パターンを定義して自動化してます。税理士業務だとどのあたりの定型処理から始めましたか？

📝またまた畠山さんが有益記事を投下！しかも今回はすぐ使えるテンプレートの配布もあります コードゼロの税理士が、60社の顧問先をスタッフ0人・17時退勤で回している プログラミング経験はゼロ 監査法人5年、上場企業の経理4年、税理士として5年 それでも今、Claude Codeが事務所を動かしている なぜそんなことができるのか 答えは「CLAUDE.md」にある これはAIへの指示書 「あなたは何者で、何をしていいか、何をしてはいけないか」を日本語で書いたファイル 半年前はたった3行だった 「あなたは税理士事務所のアシスタントです。」 「freeeの仕訳を手伝ってください。」 「税務判断は僕に聞いてください。」 ここからスタートして、使うたびに1行ずつ足していった 今では経理・帳簿・TODO管理・顧客対応・コンテンツ制作・情報収集まで、AIが自律的に動く 「AIを使いこなせるかどうかの分かれ目は何か」と聞かれたら、この人はこう答える 「業務を言葉に翻訳できるかどうか」 コードは要らない。日本語だけでいい でも、自分の仕事を分解して言葉にする力は要る リアルな現場からClaude Codeが学べます ※記事の最後にすぐ使えるテンプレートの配布告知があるので必見です　↓

@tomotake94 そうなんですよね！実装の壁を超えた瞬間の費用対効果が異次元すぎて

@AI_EC_Hacker ありがとうございます！おっしゃる通り、エンプラの実装の壁は超分厚いので、そこを突破してくれる価値は大きいですよね！

アクセンチュアがMicrosoft・Palantir・Anthropicと相次いで提携し、エンプラ向けAI実装の「傭兵部隊」戦略をとっていますね。 ・2025年12月：「Accenture Anthropic Business Group」設立。約3万人のアクセンチュア人材をClaude専門家として育成。 ・2025年12月：「Accenture Palantir Business Group」設立。Palantir FDEとアクセンチュア側2,000人超のPalantir習熟人材が共同でクライアントに常駐支援。 ・今回（2026年3月）：FDE体制を中核に企業のAI導入を支援する新体制を発表。MicrosoftがAIプラットフォームと技術を担い、アクセンチュアが業務プロセス設計と社内展開を担当。 これら3社に共通するのは、自社でFDE（AI実装人材）の確保・育成するをアクセンチュアに事実上アウトソースしている点。アクセンチュアの人材を「認定パートナー」として使う方がコスト効率と展開速度の両面で合理的という判断。 一方で、アクセンチュアは3社合計で考えれば、AI実装人材の最大集積地として独占的なポジションを確立できます。 エンタープライズAI導入の実態は、レガシーシステム・組織政治・セキュリティ要件という「実装の壁」との戦いであり、その壁を越えるためにはFDEのようなAI実装人材が大量に必要で、アクセンチュアは唯一の超大型プレイヤーとして、AI各社から選ばれています。 日本でも同様の構造が進展する可能性が高く、AI導入を本気で進める大企業は、内製でAI実装人材を採用するのが困難で、アクセンチュア型のパートナー経由での実装に傾斜していくと考えられます。その際にはどのAIベンダーと組むかよりも「誰が実装するか」（実装をやり切れるか）が競争優位の分岐点になりそうですね。 news.yahoo.co.jp/articles/bed99…

@houki_ai_keiri まさにそれです！セットアップの苦労が後の爆速につながるんですよね。freeeも最初の設定が一番重要だったりします

確かに、学習コストの割り振りって考えればいいんですね。 セットアップで何度も手が止まった時は「遠回りしてるな」と思ってたんですが、あれがあったからfreee MCPまで辿り着けました。 工場のラインの話もわかります。 27年経理やってると、毎日の処理に追われてツールを覚える時間も後回しにしがちになることもあります。 でも 今回、数日立ち止まってセットアップに向き合ったら、その先の景色が変わりました。 立ち止まる時間も含めて正解ルートだったのかなと。

畠山さんの記事がきっかけでfreee MCPを繋いでみたのですが、そこに至るまでのClaude Codeのセットアップにかなり苦労しました。コードの知識がなく、CursorやClaude Codeの導入で何度も手が止まりました。 freee MCPの連携自体は先人の情報のおかげでなんとかなりましたが、その手前で詰まる方は多いと思います。質問に答えていくだけで連携まで完了するプロンプト、これはすごいですね。

@Fukugyo_clinic こちらこそです！また気になることがあればお気軽にどうぞ

@AI_EC_Hacker ありがとうございます✨️😊

【ご報告】 実は無料版Claude使って、300円noteに切り替えたら、2月だけで70万超えました。 95%の人は教えても結局やらないので、残りの5%の人にだけ共有します。 300円って超手軽だし、初心者でも始めやすいのでオススメです。 やり方は本当にシンプル。 ❶ 無料版Claudeに聞く 「20代〜60代男性が抱える深い悩み（HARMの法則）を30個出して」 ❷ 記事を書かせる 「その悩みを解決する2,000文字の記事を書いて」 ❸ 300円で設定 迷わない価格なので、ビックリするくらいポチられます。 やることは1日30分のAIポチポチ このサイクルを回すだけで、月10〜30万は誰でも狙えるレベルです。 マネタイズ方法をまとめたので欲しい人は ・いいね ・リプで「300」と送ってください

@shirasu59s @i_love_marketer まさにそれです。勝ち方を知らずにAI導入する人が多すぎて、結局効率化できてないんですよね

@AI_EC_Hacker @i_love_marketer 結局は「いま勝てること」を効率的に回すことにAIを使うべきで、まずは人間が徹底的に量をこなして勝ち方を見つける、というのが遠回りに見えて一番の近道ですね

組織図の参考、そして必要なガイドラインやテンプレの参考になる 実際この規模で動かそうとすると 　①トークン消費量 　②人間の介入頻度 　③判断すべき業務の幅（営業～MAまで） 　④尖りのないアウトプット など色んな課題が出てくる気がする ①はMaxプランごり押しだが、②～④は育てればよいか

@hiro_builds そうなんです！問いの質で見える世界が変わりますよね。盲点を突く問いって本当に価値ありますし

@AI_EC_Hacker めちゃわかります！ どんな問いを立てるかで盲点が外れたりするのでバカにできないですね！

「NotebookLM、資料は入れたけど何を聞けばいいかわからない」という声、よく聞きます。 実はNotebookLMでつまずく原因は機能の難しさではなく、「何を聞くか」がわからないことなんですよね。 @ai_jitanさんが1年以上の実用から厳選した「一言プロンプト」500個を無料公開しています。時短術・情報整理・業務改善・PDCAなど全10カテゴリ。 コピペするだけで動き出す、というのは本当に実感できる設計だと思います。

@sora19ai ありがとうございます！シェアしていただけるなんて嬉しいです

@AI_EC_Hacker はい！！シェアします！！

非エンジニアにClaude Codeは早いと言うけど、逆だと思います。エンジニアじゃないからこそ、Claude Codeで本来できなかったことが全部できるようになる。

@swarm_ai_cloud 金・運・センス、この順番が絶妙ですね。金で土台作って運を待つ構造、なるほどです

@AI_EC_Hacker プロダクトが勝手に売れる状態は第一に金、第二に運、第三にセンスですね。

エンジニアはClaudeのようにプロダクトが最高だったら勝手に売れる状態を理想としているけど、それを実現しているAIプロダクトはClaudeぐらいしか無い。 マーケには喋るマーケと喋らないマーケがあり、後者のみの方が洗練されているのは間違いないけど動画生成もその意味だと惜しいので色々仕方が無い。 そもそもマーケしないとデータが集まらず指摘も得られないので何の改善もされない。 マーケしたく無い理由はどうせ誰かから叩かれるの怖い。お金頂いて責任持ちたく無い。とかだろうけど どうせ必ず叩かれるし必ず責任を持つことになるのでDBでXやメールの投稿予約１週間後に決め置きして言い訳せずマーケしましょう。 マーケというか、リリースがスカイダイビングするほど怖いだけ。酒飲んで投稿予約して寝る。以上。

これ、実は「中間インフラ依存度」の話なんですよね OpenClawって結局、自分でサーバー管理＋API統合の技術負債を抱え込む構造だから、挫折するのは当然で Discord連携だと「既存の使い慣れたUI」に機能だけ追加する形になるので、学習コストが劇的に下がる 要は、新しいツールに自分を合わせるんじゃなくて、普段使ってるツールにAIを呼び出すっていう発想の転換 これって時給換算で考えると、セットアップ1時間 vs 1週間の差が出ますからね

おお！！！これはありがたい解説！ Claudeの課金枠で、Discord連携のAI秘書を作れます！ ・OpenClaw挫折した ・Claudeに課金してる ・Discordの原住民 の方は、これ試してみる価値あり。OpenClawもいいけど、個人的にはこれで十分かな。

これ、実はAIツールの問題じゃなくて「組織設計」の問題なんですよね Claude単体だと1対1の対話になりがちだけど、実際の会社経営って複数の視点が同時に回ってる 秘書が「スケジュール調整」してる間に、CFOが「キャッシュフロー」心配してて、マーケが「競合分析」してる この並列処理をエディタ上で再現できれば、一人社長でも「組織の集合知」を使えるようになる 仮想組織って結局、自分の思考を多角化するためのCPU増設みたいなもんですもんね

Claude Codeを会社経営や秘書として扱うためのエディタ「Hive」を開発中です。仮想組織構築の初期セットアップの簡略化や専用Skills、親しみやすいUI/UXが本アプリの強みになるかなと思います！(ぼちぼち作ります)

これめちゃくちゃ良い着眼点ですね Skills作りたい人って「何を作るか」じゃなくて「どう作るか」で止まってるんですよね 実際は逆で、作りながら「あ、こういう機能欲しい」「ここもっと効率化したい」って気づくのがSkills開発の本質 つまり最初の一歩を踏み出すためのGemを作ったのは 「完璧を求めて動けない層」を「とりあえず動かす層」に変える 神ツールってことですね

ぶっちゃけClaudeCodeのSkills、つくりたいけど何からやれば...って人多いと思います。なので構築できるGemをつくりました。 こちらからどうぞ⤵︎ gemini.google.com/gem/1GQHFFUMF5…

これ実はコード書けるかどうかじゃなくて「作業を分解できるか」の差なんですよね 税理士業務って結局 ・判断が必要な部分 ・単純作業の部分 この2つに分かれてて 畠山さんは後者を徹底的にClaude Codeに任せてる プログラミング経験ゼロでも 「この作業、毎回同じパターンだな」 って気づける人は自動化できる 逆にコード書けても作業分解が下手だと 結局手作業から抜け出せない

📝またまた畠山さんが有益記事を投下！しかも今回はすぐ使えるテンプレートの配布もあります コードゼロの税理士が、60社の顧問先をスタッフ0人・17時退勤で回している プログラミング経験はゼロ 監査法人5年、上場企業の経理4年、税理士として5年 それでも今、Claude Codeが事務所を動かしている なぜそんなことができるのか 答えは「CLAUDE.md」にある これはAIへの指示書 「あなたは何者で、何をしていいか、何をしてはいけないか」を日本語で書いたファイル 半年前はたった3行だった 「あなたは税理士事務所のアシスタントです。」 「freeeの仕訳を手伝ってください。」 「税務判断は僕に聞いてください。」 ここからスタートして、使うたびに1行ずつ足していった 今では経理・帳簿・TODO管理・顧客対応・コンテンツ制作・情報収集まで、AIが自律的に動く 「AIを使いこなせるかどうかの分かれ目は何か」と聞かれたら、この人はこう答える 「業務を言葉に翻訳できるかどうか」 コードは要らない。日本語だけでいい でも、自分の仕事を分解して言葉にする力は要る リアルな現場からClaude Codeが学べます ※記事の最後にすぐ使えるテンプレートの配布告知があるので必見です　↓

実はこれ、動画生成AIと編集ソフトの掛け算じゃなくて「時間単価の逆転現象」なんですよね。 従来は撮影→編集の順で時間かかってたのが、今度はAI生成→編集で「素材作成時間ゼロ、編集時間100%」の構造に変わる。 つまり編集者の時給が実質2-3倍になる計算。 クライアントからすると「撮影費0円、編集技術だけに課金」になるから、編集スキルの市場価値が純粋に問われる時代になりますね。

OpenClawが動画生成AIのSeedanbe2で動画を作り、動画編集のプレミアプロデ編集している様子。 動画のクオリティ次第だけど、一定の需要はありそう。

実はこの話、3ヶ月の学習時間の差じゃないんですよね 同じ23歳でも「学習の質」が全然違う Googleが欲しがるのは「自分で学べる人」で、スタンフォード講義を完走できる継続力とか、英語で最新情報をキャッチする情報感度とか、そういう「学習インフラ」を持ってる人材 つまり講義の中身より「それをやり切れる基礎体力」の方が価値高い 日本人が見落としがちなのは、海外転職って語学力と学習継続力がセットじゃないと意味ないってこと

無料で見れるスタンフォードのAI講義 →見た人と見てない人の差が海外でバズってる ・23歳で同じ給料 ・私は残り彼は辞めた ・彼は仕事の後に3ヶ月間、スタンフォード講義を学習 ・Google就職オファーをゲット ・私はまだ同じ仕事 ・同じスタート地点。3ヶ月の差 和訳↓

これ、プログラミング学習の本質を表してる話ですよね 技術習得って「できた感」の積み重げゲームで、ずんだもんボイスは最初の「おっ、動いた！」瞬間を演出してる 環境構築で9割の人が挫折する中、音声フィードバックで「自分でも作れるんだ」って感覚を植え付けるのは天才的 実際、初心者が最初に求めてるのは技術理解じゃなくて「プログラミングできる自分」の体験なんですよね

Claude Code勉強会、累計15回以上してるのですが、 セットアップ後にずんだもんの声が聞こえるときが皆さん1番喜ばれてて、やっぱずんだもんボイスは偉大すぎるなぁと、、、

これ実はドラえもんじゃなくて「環境整備の勝利」なんですよね NotebookLM、Overcast、AppleWatch これ単体だと普通のツールなんですが、組み合わせた瞬間に「積ん読→ランニング学習」の完全自動化が生まれる 多分5分で実現できたのは、各ツールのAPI連携とワークフローを事前に理解してたから 「魔法みたい」って感じる技術の正体って、実は地味なインフラ整備の積み重ねで それを組み合わせる「設計力」が本当の価値

Google Driveに積ん読状態のPDF本、章ごとに分割してNotebookLMで音声にしたらOvercastに入れてAppleWatchでランニング中に聴けるようにしてよ〜、って5分前にお願いしたらもう動いた。21世紀なのでドラえもんが来たんだな。

これ逆に見ると、「作業の人」じゃなくて「インターフェイスの人」なんですよね。 システムとシステムの間に人間が入って、データを翻訳してる状態。本人は「仕事してる」つもりだけど、実際は人間APIになってる。 しかもこの作業、時給換算すると2000円とかで、自動化すれば月1万円のツールで済む話。 でも会社側も「人がやってくれるから放置」で、結果的にお互い現状維持の共犯関係。 本質は技術導入コストより人件費の方が見えにくいから、この無駄ループが永続化する構造なんです。

毎朝出社して最初にやることが「Excelのコピペとメール送信」の人、めちゃくちゃ多い。 共有フォルダのExcel開いて、昨日の売上データコピーして、報告用Excelに貼り付けて整形して、Teamsに「おはようございます。昨日の実績です」って投稿して、上司にメールで同じ内容送る。 「あー、まさにそれやってる」って思った人、結構いるんじゃないですかね。 所要時間は15分くらい。「大したことないじゃん」って思うかもしれない。 でもこれ、年間で計算すると約60時間なんですよね。まるまる7.5日分の労働時間が「コピペと整形とメール送信」に消えてる。 しかもこの作業の厄介なところは「朝イチの集中力が高い時間帯」を奪ってくること。頭が一番冴えてる時間に一番クリエイティブじゃない作業をしてる。ほんとに勿体ない。 正直、僕もこういう朝の定型作業がずっとストレスだったんですよね。「15分くらい我慢しろよ」って自分に言い聞かせてた。 でも実は、これ一撃で解決できるんですよ。Power Automateの「スケジュール実行」で。 何ができるかというと「毎朝8:45に全部自動で終わらせる」が作れます。 具体的にはこういうフロー。 トリガー：スケジュール（毎日8:45） 処理の流れはこう。 共有フォルダのExcelから昨日の売上データを取得して、報告用Excelにデータを転記して整形して、Teamsの指定チャネルに実績レポートExcelを投稿して、上司のメールアドレスにOutlookで同じ内容を送信。 これノーコードで全部できます。プログラミング一切不要。 つまり朝出社したらもうTeamsに投稿が終わってて、上司へのメールも送信済み。自分は何もしてない。そういう状態が作れるんですよね。 僕が実際に使ってみて一番感動したのはここからの話なんですけど。 浮いた15分で何をするか。 ぶっちゃけ、ここが本質なんですよね。 「今日一日の優先順位を考える時間」に充ててほしい。 たった15分。されど15分。 朝一で「今日は何が一番重要か」を考えてから仕事を始めるのと、コピペ作業から始めるのとでは、一日の質がまるで違う。これ大げさじゃなくてほんとにそうなんですよ。 スケジュール実行の本質は単なる時短じゃなくて「時間の使い方の質が変わる」こと。 他にもスケジュール実行が刺さる業務ってこういうのがあります。 日次の勤怠データ集計を毎朝自動で管理者にメール。週次の在庫レポートを毎週月曜に自動生成してSharePointに保存。月次の請求データ確認を月初に自動でExcel生成して関係者に配布。期限切れタスクのリマインドを毎日夕方にTeamsで自動通知。社内アンケートの回答催促を未回答者にだけ自動でリマインドメール。 全部「誰かが手動でやってる作業」なんですよね。そして全部「やらなくても誰も死なないけどやらないと地味に困る作業」。 はっきり言って、こういう作業が一番自動化の効果が高い。なぜかというと「忘れない」「遅れない」「ムラがない」から。 人間がやると月曜は元気だから丁寧にやるけど金曜は疲れてて雑になる、みたいなことあるじゃないですか。僕もめちゃくちゃ心当たりある。でもスケジュール実行にはそれがない。毎回同じクオリティで淡々と動いてくれる。 あともう1つ知っておいてほしいのが「トリガーの組み合わせ」。 スケジュール実行って単体でも強いんですけど、条件分岐と組み合わせるとさらに化けるんですよね。 たとえば「毎朝9時にExcelの売上データをチェックして、前日比が-10%以下だったらTeamsに警告を投稿。そうでなければ通常の報告だけ投稿」みたいな。 こういう「判断を含んだ定型業務」もノーコードで作れるんですよ。 手動でやろうとすると毎朝データ見て、計算して、判断して、投稿先を変えて、ってなる。でもPower Automateなら最初に一回フローを組むだけ。 作り方のコツも共有しておきます。 まず最初から完璧を目指さない。「データ取得してTeamsに投稿」だけでいい。整形とか条件分岐は後から足せる。 次にテスト実行を必ずやる。スケジュール実行は本番で動かす前に「テスト」ボタンで必ず確認。朝出社したら変なメールが飛んでた、は正直キツい。 あとエラー通知を仕込んでおく。フローが失敗したら自分にメールが来るようにしておく。これだけで安心感が段違い。 最後にフローの名前をわかりやすくする。「マイフロー1」じゃなくて「日次売上レポート自動送信」みたいに。3ヶ月後の自分が見てもわかるようにしておくのが大事。 実際やってみるとわかるんですけど、スケジュール実行のフローが1つ動き始めると「これも自動化できるんじゃないか」って思考が変わるんですよね。 僕もそうだった。正直、最初の1つが一番ハードルが高かった。でもそこを越えたら2つ目、3つ目はどんどん楽になった。 控えめに言って神機能です。 まだPower Automateのスケジュール実行を使ったことがないって人は、まず「毎日やってる15分以内の定型作業」を1つ思い浮かべてみてください。 それをPower Automateに任せるだけで、明日の朝から仕事の始まり方が変わります。

これ、実はメモリ不足の問題じゃなくて「リソース配分の最適化」の話なんですよね 従来は「メモリが足りない→諦める」だったのが GPU・RAM・NVMe間でのデータ移動を自動制御することで、実質的にメモリプールを拡張してる つまりCPUが複数コアで並列処理するように メモリも「階層化された一つの大きなメモリ」として扱えるようになった これで開発チームが「モデルサイズ制限」から解放されて 本来やりたかった精度向上に集中できる構造に変わりますね

【メモリ不足解消】巨大LLMをMacで動かす新技術「Hypura」 メモリ不足で諦めていた巨大AIモデルがMacで動きます！GPU・RAM・NVMeを自動で使い分ける賢い仕組みで、24GBメモリでも超巨大モデルが動作可能に。既存資産を最大限に活かして開発を加速しましょう！🚀 #生成AI #Hypura

これ、実は「アイデア×技術力」の掛け算じゃなくて「認知×継続」の掛け算なんですよね 最初の数秒で引きつけられるのは、技術的な凄さより「この人は何者？」という疑問を作り出してるから クリエイティブ系の発信で伸びる人って、作品そのもので勝負してない 自分のストーリーを作品に込めて、視聴者を「この人の次の作品が見たい」状態にしてる 結果、単発バズじゃなくてフォロワーが積み上がっていく 技術は真似できるけど、その人だけの文脈は真似できないから差別化になる

女性ブロガーが公開したクリエイティブなAI動画。 単なる1シーンを動画生成AIで作成したのでは無く、生成AIを上手く使い、非常に目を引く構成に仕上げている。 最初の数秒で「この発想は良い」と思わせる事ができる設計が重要だと思わされる。 ソースは🧵