Human with the agents | 非エンジニアのドメイン知識の価値をAIで最大化する

今日から X で「ターミナル型AI × ビジネスサイド」について発信していきます。 非エンジニアでもデータ・システムを自在に操る“AIファーストな働き方”をテーマに、実例や導入ノウハウを共有します🔥 まずは最新記事から👇 note.com/graphiq_is/n/n… #AI #非エンジニア #ClaudeCode #MCP

結果、私は経理担当者に顔色を伺いながら質問することなく、 Excel データ加工や突合ロジックを解明し、自動化スクリプトを作成することができました。ただし、正直言って時間は結構かかったので、ヒアリングのMTGをセットして経理担当者に色々と聞いてから自分で作業する場合とあまり変わらなかったとは思います。 しかし、最大の収穫は経理担当者にヒアリングせずとも目的を達成できたことです。相手の時間を奪わなくてすみましたし、忙しくてイライラされることもなく、相手の求めるものをアウトプットすることができました。

最初に、 Excel の中身をざっと理解させてから、質問を始めます。 先程の謎のカラムや値貼りの集計結果を参照して、それが何なのかをリバースエンジニアリングさせます。 Claude Code は pandas を駆使して計算し、謎カラムの計算ロジックや、集計に使用されたフィルター条件を探り当てます。 もし、自分も分析に加わりアドホックな分析をしたい場合は、 jupyter notebook を VSCode で開き、それまた Claude Code に操作させる。

複雑なExcelをもらったけど、担当者は超多忙で質問しにくい…😭 そこで IDE + CLI-based AI を活用した、AI駆動BizOps🔥 ・@{path/to/file} でコンテクストを簡単にセットアップ ・AI が pandas などを使用して自律分析、複雑な数式も値貼りもロジックを解読 ・自分も並走して分析、理解したいなら、IDE 内部でJupyter Notebook を操作し、 AI と一緒にアドホックな分析もOK ・何度も同じような分析をするなら、分析ワークフローを .claude/commands へ。データ前処理が必要なら、ツールを自作したり、パイプラン処理をスクリプト化してしまう IDE を使用することで潤沢なコンテクストを簡単に共有でき、BizOpsでも使用に耐えうるアウトプットを得る。結果、相手の時間を奪わずに目的を達成😁 今回は結局、結構時間はかかってしまったが、心をすり減らすコミュニケーションを避けられたのが最大の収穫。投下した時間はほぼ同じだったが、消費したメンタルは大幅削減。 やったことの説明🧵 #AI駆動BizOps #ClaudeCode

もしできれば、データを BigQuery などに持っていけると、 Claude Code に bq コマンドを使わせて SQL を縦横無尽に作れるので良し。 データのサイズが小さければ、ローカルの mysql に入れて SQL で Claude Code に無双させる。 SQL 的なタスクであれば gemini も得意。Context Window 1M も分析タスクにはありがたい。

アウトプットのクオリティーは、例えばそのままクライアントに出せるかというとそれほどではないが、初手としては十分すぎるくらい。 全体像を把握したら、より詳細な分析をするために、 SQL を書く代わりに自然言語で分析タスクを実行させる。 Claude Code をフロントに立てることで、 自分は Salesfofrce の使い方やクライアントの画面のセットアップなどの UI や使用方法を理解する必要がないので、非常に助かる。

Claude Code で Salesforce にアクセスし、セールスのパイプライン分析を回す👀 Salesforce は UI からは非常に使いにくくて見たくもないので、Claude Code をフロントに立てますｗ これを、 AI駆動BizOpsといいます。 流れ ⬇️ #claudecode

@4k0d6v0IFvRkZKE ですよね😭今までも何度かこの時間帯に遭遇してます。アメリカ側が開いてるからですかね…。

@dm_morry 良かった私だけじゃなかった

やっぱりこのぐらいの時間帯になると Claude Code が Overloaded のエラーで止まることが多いよなぁ…。

個人開発をしていると、自分が書いたコードは基本一発では上手く行かないし、デバッグして直したつもりでもまた当然のようにエラーが出る。 でも、そのエラーの出方に進捗があると、エラーが出ているのになぜか何か楽しく感じることがある🤔 しかし、 Claude Code が何度もエラーを繰り返しているのを見ると、ある程度自走しているとはいえ、普通にイライラするｗ

これからのビジネスサイドの仕事は、プロダクト/エンジニアサイドと同じように、いかに「AIが理解しやすい環境を整えるか」が鍵になります。 この「AIの理解を優先する」という働き方。皆さんはどう思いますか…？

今の私のワークフローはこんな感じです。 1. Context と MCP の準備（AIの理解を優先する。何なら、場合によっては目標とするファイルがあるディレクトリで VSCode を開き、そこにあるファイルを全て Context として使用できるようにしてしまう） 2. 使用するリソース（各システム）の MCP がなければ、 API を叩くツールを Claude Code で作ってしまう。 3. タスクを AI に実行させる。同時に、ツールの修正やドキュメントの整備を行う。 4. 各ステップの中で AI が介在する必要がないタスク（つまり、結果ただの Python や Node.js のスクリプトになる）は複数ツールを統合してパイプライン化するスクリプトを Claude Code で作る。次回以降、何度も繰り返す作業はパイプラインを AI に実行させるだけで完了。 5. AIが介在する必要があるタスク（まさに何かを「生成」する場合）は、パイプラインではなくワークフローとしてドキュメント化し、スラッシュコマンドや @ メンションで使用する。 6. このように仕事をしていると、自分では覚えられないぐらいのツールやパイプラインができる。しかし、問題なし。AIに聞けばすぐに教えてくれるし、そのまま実行してくれる。 画像は私の実際の作業画面です。もはや、突合のような単純作業はスプレッドシートを開くのは最後の確認段階でOK。

CLI-based AI（コマンドラインで使うAI）が登場してから、私の仕事のやり方は根本から変わりました👀 色々やっているのですが、例えば財務・経理系のタスクでは… 【Before】 画面いっぱいのスプレッドシートと格闘。XLOOKUP でデータを突合する日々… 【After】 VSCodeでClaude CodeなどのCLI-based AIを複数同時起動。Context と Tools を潤沢に与え、初手の作業はすべてAI に任せる。 この変化の裏側にある、新しい働き方の本質について書きます。🧵

と、いうことを、 Salesforce DX MCP を Claude Code に装着させて、Salesforce という樹海を AI で瞬殺しよう！というコンテンツを書いているときに、改めて感じました。 と、言いながら、いつの間にかエンジニア的知識が前提になっている文章になってしまっているので気をつけないと…。

AI や Vibe Coding のコンテンツを作る側はエンジニア経験ありなことが多いので、無意識のうちに「非エンジニア向け」といいつつ、「エンジニア初心者向け」の説明になってしまうと思われ、本当の「非エンジニア」がエンジニアっぽいことを独学で学んでいくのは、思った以上に大変でした。

典型例：「Excel vs データベース」 📊 Excel の世界 ・行と列は対等、自由度が高い（これ以外は不自由） ・どこでも好きに編集できる（したい） ・資料作成もデータ管理も同一ツール（何でもできる） ・「セル」単位思考（縦横無尽） 🗄️ データベースの世界 ・スキーマで厳密に構造化 ・型と制約が決まっている ・レコードの一部をポチッと直すのは難しい（一部GUIから操作可能なものもあるが、基本はSQL） ・「カラム」単位思考 私は、初めて Looker Studio や Power BI などの BI ツールを触ったときに、この違いから強烈な不自由さと嫌悪感を感じましたｗ