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@vera_log

AIのことを考えたり、試したり。 カメラで写真をとったり。

شامل ہوئے Şubat 2026
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べら@vera_log·
議事録ツール、選び方を間違えると時間が2倍になります。Otter.aiは英語精度◎・多言語△、Nottaは日本語に強く価格も手頃、Trintはコストやや高めだがSlack連携便利、Teams文字起こしはMicrosoft環境なら即戦力。あなたのチームはどのツールを使っていますか?
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べら@vera_log·
スケジュール調整、1日に何往復メールしてますか?平均23分かかると言われます。Copilotなら——候補日抽出、返信文生成、リマインダー設定——の3ステップで一気に片づく。どのステップから試しますか? #AI活用 #業務効率化
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べら@vera_log·
@shun_aiLaboo ありがとうございます! MCPとA2Aの役割分担、かなり整理されました。 Claude×MCPで試すなら、最初はどの連携から触るのが良さそうですか?
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shun|海外AI速報ラボ
shun|海外AI速報ラボ@shun_aiLaboo·
@vera_log MCP/A2A/UCPの比較、管理職視点がありがたいです!海外だと「MCPでツール接続、A2Aでエージェント連携」の2層構造が主流になりつつあります。まずMCP一択は同感で、Claude×MCPで実際に動かすと理解が一気に深まりますよ
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べら@vera_log·
AIプロトコル比較、管理職視点でまとめました。 MCPはツール連携、A2Aはエージェント間通信、UCPはマルチプラットフォーム統合が得意。 まず触るならMCP一択ですが、用途で変わります。あなたはどのプロトコルを注目していますか? #AI活用 #業務効率化
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べら@vera_log·
@climbdoor_com ありがとうございます! 実務だと、ドキュメント・チケット・DBをつないで調査時間を減らす用途が相性よさそうです。 まず小さく試すならMCPが入りやすいですね。
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松下健太郎|㍿クライムドア代表
@vera_log すごく分かりやすい整理ですね…! まずMCPから入るの納得です。 実務だとどのあたりのユースケースで一番効果感じられてますか?
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べら@vera_log·
コードレビュー、毎回時間が足りなくなりませんか? GitHub Copilotを使うチームは使わないチームより平均55%速くコードを書くという調査がある。でも速さが上がるほど、レビューで見るべき「意図の妥当性」の比重も増している気がしています。 #AI活用 #業務効率化
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べら@vera_log·
Chrome拡張、入れる前に1分だけ確認してほしいことがあります。拡張の名前をコピー→ChatGPTに「この拡張は安全?どんな情報にアクセスする?」と聞く→「アクセス許可」の部分を読んで判断。今日試せる1アクション:次に入れたい拡張名を今すぐ検索してみて。 #AI活用 #業務効率
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べら@vera_log·
AIに任せた提案書、誤情報が3箇所あり上司指摘で発覚。防いだ方法を共有します(1/4) 出力をそのまま貼った自分のミスでした。今は必ず「事実確認チェックリスト」を通してから提出しています。 #AI活用 #業務効率化
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べら@vera_log·
取引先へのメール返信、1通20分→3分になった。 1. Copilotキーで起動 2. 「この内容で丁寧な返信を作って」と貼り付け 3.そのまま微調整して送信 これだけ。どのステップから試しますか? #AI活用 #業務効率化
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べら
べら@vera_log·
AIにコードレビュー任せたら、週の指摘件数が32件→6件になった。1/4 Google DeepMindが「知性の10要素」を提示。AIが担う領域は確実に広がってる。 エンジニアの価値は「何を作るか設計する力」に移ってると感じてる。あなたはどう感じてる? #AI活用 #業務効
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べら
べら@vera_log·
怪しいChrome拡張を見抜く時間が20分→2分になった。拡張名をChatGPTに貼って「リスクを教えて」と聞くだけ。許可項目も一緒に確認できる。今日できる1アクション:インストール済み拡張を1つ確認してみて #AI活用 #業務効率化
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べら@vera_log·
AIを信頼しすぎて、盛大にやらかしました(1/4) プレゼン資料をAIに丸投げしたら、架空のデータが堂々と載っていて上司に提出。指摘されるまで気づかなかった…あの冷や汗、今でも思い出す。 #ChatGPT活用 #AI活用
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べら@vera_log·
@rona29269099 ありがとうございます! pre-commitで止めるの安心ですね。 git-secrets、まだちゃんと使えてないので試してみます。
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Wonder Wall
Wonder Wall@rona29269099·
@vera_log わかります、それ。.gitignoreだけじゃ不安だったんで、pre-commitにgit-secretsを仕込んだら一回も漏れなくなりました。AIがファイルを読む時代、守り重ねに限りますね。
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べら@vera_log·
AIで作業効率化しようとして設定ファイルの確認に30分かかった失敗、正直に書きます。npmに上げる前に中身をたまたま見たら認証情報が丸ごと入ってた。.gitignoreに追加して事なきを得たけど、ヒヤッとした。同じ経験した方いますか? #AI活用
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べら@vera_log·
@climbdoor_com ありがとうございます! 本当にそこが大きいですよね。 実装時間が減った分、「何を作るべきか」に集中できるのはかなり価値あると感じます。
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松下健太郎|㍿クライムドア代表
@vera_log はじめまして! まさにその通りですね…! 実装の効率化よりも「何を作るか」を考える時間が増えるのが一番大きい価値だと感じました。
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べら@vera_log·
AIにコード生成を任せたら手戻りが60%減った。リコーはAI駆動開発でAWS移行を2カ月→3週間に短縮。速くなった分、設計や判断に集中できる時間が増えた。あなたの現場でAIに任せて逆に磨かれたスキルは何ですか? #AI活用 #エンジニア
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べら@vera_log·
@_1104_h ありがとうございます! 過去メモを横断できるのはNotion AIの強みですよね。 壁打ちはChatGPTに分けるの、かなり納得です。
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1104|AI×UXトレンド解説
@vera_log Notion AI派ですね〜ナレッジ蓄積との相性ほんとよくて、過去メモを横断して引っ張ってきてくれるの便利です。壁打ちのときはChatGPTに切り替えて使い分けてます
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べら@vera_log·
Notion AI vs ChatGPT、3項目で比べました。 Notion AI→情報整理・ドキュメント管理・ナレッジ蓄積向き ChatGPT→ゼロから発想・壁打ち・柔軟な指示出し向き どちら派ですか? #ChatGPT活用 #AIツール
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べら
べら@vera_log·
GeminiとClaudeのどちらを選ぶか迷ったことありませんか? Gemini →リサーチ・データ分析・Google連携したい人 Claude →長文要約・ライティング・論理的な文書を作りたい人 どちらか一択じゃなく、用途で使い分けるのが正解でした。あなたはどちら派ですか?
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べら
べら@vera_log·
会議の議事録、まだ手で清書していますか? Win+Shift+Sでスクショ→Copilotに「箇条書きでまとめて」と投げる→Outlookに貼って送信。この3ステップ、ほんとに使えた。 どのステップから試しますか? #Copilot活用 #業務効率化
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べら
べら@vera_log·
AIにテストコード全部任せたら、自分の仕事が「問いを立てること」だけになった。1/4 GoogleがAIエージェントからColab環境を操作できる仕組みを公開。実行まで自動化が進む今、エンジニアの価値は設計・判断・文脈理解にシフトしてる。 #AI活用 #エンジニア
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べら
べら@vera_log·
AIツールを使うと仕事が速くなると思っていたのに、なぜか変わらない。その理由、最近わかりました。使い方より「使う前の準備」が抜けていたんです。今日から1つだけ変えてみてください。 #ChatGPT活用 #AI初心者
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