# AI活 (ai-katsu)

> AI活用ナレッジの一次情報メディア。非エンジニアの『使ってみた』、エンジニアの実装記録、レシピカード化されたAI活用事例が集まる場所。

## 概要

AI活 は AI ツール / モデルを使ったナレッジを共有するメディアです。各記事には次の情報が構造化されています:

- **使用モデル**: Claude / GPT / Gemini など
- **使用ツール**: Cursor / Claude Code / ChatGPT など
- **タスク**: RAG / Agent / 業務効率化 など
- **領域**: 営業 / 開発 / マーケ など
- **コスト**: 初期 / 月額
- **検証日**: 鮮度バッジ (FRESH / STALE / DEPRECATED)

## 主要ページ

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## 主要記事 (新着)

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- [動画URLから記事下書きまで約5分｜AIに「型」を教えて品質を固定する](https://ai-katsu.jp/articles/interview-article-automation.md): インタビュー動画のURLを渡すだけで記事下書きが完成する仕組みを作り、2〜3時間の作業を約5分にしました。効いたのは自動化より型の事前定義で、過去記事4本の文体学習と採点表による自己採点・最大2回の自動リライトで品質を固定しています。
- [動画をHTMLで書く｜Premiere Pro・Remotion・HyperFramesを全部試した結論](https://ai-katsu.jp/articles/hyperframes-video-generation.md): AIで動画を作る3方式を同一目的で比較し、HyperFramesを採用しました。約60秒の動画を縦横2本、HTMLを1行も書かずClaude Codeへの日本語指示だけで制作しています。8場面をAIが並列生成する挙動、未登場要素でレイアウトがずれる罠、字幕が自動同期しない前提まで
- [GASはスクリプトIDを渡すだけ｜コードを書かずに自動化を組んだ手順](https://ai-katsu.jp/articles/gas-script-id-claude-code.md): スクリプトIDをClaude Codeに渡すだけで、GASの取得・実装・反映まで自動で進みます。プログラミング未経験の担当者がコードを1行も書かずに、フォーム回答のDiscord通知や月次KPI集計を構築しました。最初から全部作ろうとして失敗した経緯も記載しています。
- [スプレッドシートをAIに直接つなぐ｜サービスアカウントでコピペ往復をなくす手順](https://ai-katsu.jp/articles/claude-code-sheets-service-account.md): サービスアカウントにシートを共有するだけで、Claude Codeがスプレッドシートを直接読み書きできます。設定は15〜20分・初回のみ。Google Cloudでの手順6ステップ、権限エラーの切り分け、ファイル移動で作業履歴を失った事故まで記録しました。
- [ローカルで完璧でも本番で落ちる｜WordPressプラグイン公開が2回続けて止まった原因](https://ai-katsu.jp/articles/wp-plugin-release-failure.md): 2ヶ月かけて開発した証明書自動発行プラグインが、本番リリースで2回連続して停止しました。1回目はZIPにincludes/フォルダが欠落してサイト全体がダウン、2回目はWindowsとLinuxのパス区切り文字の差異。AIが担えない配布・インフラ領域の実例をそのまま記録しています
- [X公式APIで課金に詰まった｜Buffer経由に逃がして投稿コストをゼロにした設計](https://ai-katsu.jp/articles/x-posting-buffer-automation.md): X公式APIは投稿1本ごとの従量課金で、残高ゼロでは1本も投稿できません。無料SNS予約ツールBuffer経由に切り替えて投稿コストをゼロにしました。スプレッドシート1枚を司令塔にし、ネタ切れ時はDiscordへ補充通知が飛ぶ構成まで、未経験者がコードを書かずに構築した記録です。
- [動いたが公開しなかった｜チラシ収集エージェントで学んだ技術と法の線引き](https://ai-katsu.jp/articles/chirashi-automation.md): 郵便番号から近隣スーパーのチラシを収集・Vision解析する仕組みを構築し、75ステップ完走で30枚の取得に成功しました。しかし著作権と利用規約を考慮し、一般公開はしない判断に。テキスト層とVision層の役割分担、トークン消費を5〜10分の1にした設計もまとめています。
- [同一LPを2基盤で実測比較｜総合スコアだけ見ると逆の結論になる](https://ai-katsu.jp/articles/vercel-cloudflare-lp-performance.md): 同じLPをVercelとCloudflare Pagesで公開し、PageSpeed Insightsで実測しました。FCP・Speed Index・TBTは全条件でCloudflareが速い一方、モバイル総合スコアだけ逆転。原因はLCPの単発値で、内訳を見ないと判断を誤ります。
- [常駐型AIエージェント基盤という選択肢｜コーディングエージェントとはレイヤーが違う](https://ai-katsu.jp/articles/hermes-agent.md): サーバーに常駐し、20以上のチャットチャネルから指示を受け、定期実行もこなすOSSエージェント基盤を調査しました。価値は「運用の配管」が標準で揃っていること。監視・収集・定例配信のような高頻度タスクほど、ローカルモデル併用でコスト差が出ます。使い分けの判断軸をまとめています。
- [SNS自動投稿は個人でもできるか｜3媒体のAPI料金・審査要件を確定させる](https://ai-katsu.jp/articles/sns-posting-api-survey.md): Threads・X・LinkedInの投稿APIについて、料金・審査要件・個人での実用性を調査しました。LinkedInの個人投稿は審査不要・無料、XはURL付き投稿だけ約20倍という料金構造。3媒体共通でトークンが60日失効するため、更新バッチが自動化の生命線になります。
- [取得の段階で整形する｜Cloudflare Browser Renderingのエンドポイント使い分け](https://ai-katsu.jp/articles/cloudflare-browser-rendering.md): Browser Renderingの5つのエンドポイントを軽い順に実行し、何が取得できるかを比較しました。/markdownはDOM全取得よりトークン消費が圧倒的に少なく、/jsonなら取得と構造化を1リクエストで完結できます。SPAで結果が空になる落とし穴と対処もまとめています
- [AIエージェント基盤にサーバーレスが向かない理由｜14構成を比較して分かったこと](https://ai-katsu.jp/articles/multi-agent-infra-comparison.md): 複数のAIエージェントを動かすインフラを14パターン横断比較しました。作りたいのは軽量APIサーバーではなく「リモートに置くAI実行端末」——CLIエージェントはOS・シェル前提のため、ステートレス短時間処理のサーバーレスとは思想が噛み合いません。満たすべき6条件と推奨スペックを
- [$20プランで$132請求された原因｜Vercelのコスト超過はビルド回数だった](https://ai-katsu.jp/articles/vercel-cost-build-management.md): Proプラン$20/月に対し実請求$132.62、超過約$112。内訳を分解すると、Build CPU Minutesが全体の約90%を占めていました。原因は常時起動コストではなく開発の進め方。Ignored Build Stepによる止血、ビルドマシン種別の確認、上限設定の注意
- [WordPressの/blogだけVercelで配信する方法｜Cloudflare Worker設定手順](https://ai-katsu.jp/articles/cloudflare-worker-vercel-subpath.md): 既存のWordPressサイトはそのままに、/blog のようなサブパスだけをVercelの静的サイトで配信する方法を解説します。Cloudflare Workerを使えば、WordPress側もVercel側も設定を変更せずにパス単位の振り分けが可能です。ネームサーバーの移管か
- [AIだけでiOSアプリを実機導入まで｜1日・0円で分かった本当の壁](https://ai-katsu.jp/articles/claude-code-ios-app.md): AIコーディングツールだけで企画から実装、ビルド、実機のiPhoneへのインストールまでを1日で通しました。詰まったのはコードではなく環境——日本語パスでのビルド失敗、キーチェーンの署名拒否、Developer Mode。モバイル系プロジェクトは最初からASCIIパスで作るべき理
- [GUI操作は最後の手段｜自動化レイヤの優先順位とトークン消費のメンタルモデル](https://ai-katsu.jp/articles/computer-use-browser-use-local-llm-survey.md): AIエージェントの自動化レイヤをAPI → MCP → DOM操作 → CLI → GUI操作の階層で整理しました。「GUI操作回数 ≒ トークン消費量」というメンタルモデル、GUIエージェントが静止画を反復解析している事実、そしてBrowser Use 90% / CLI 5%
- [同じ組織のOSSでも採用可否は分かれる｜44リポを調べて分かった選定基準](https://ai-katsu.jp/articles/browser-use-ecosystem.md): ブラウザ自動化ツールを提供する組織の公開リポジトリを網羅調査しました。メンテ停滞・AGPLライセンス・PoC段階・特定OS専用など、READMEだけでは分からない差が出ています。Computer Use比でトークン消費が約1/8という選定軸と、エッジ環境ではブラウザバイナリが動か
- [承認フローが仕様に組み込まれたComputer Use｜ブラウザ特化という設計判断](https://ai-katsu.jp/articles/google-project-mariner.md): GoogleのComputer Useを3社比較の一環で調査しました。対象をブラウザとAndroidに絞る代わりに入力料金は3社中最安。safety_decisionによる承認フローが仕様に組み込まれ、確認の自動バイパスはToSで明示的に禁止されています。安全運用の3点セットもま
- [「デスクトップ操作」の実態はLinux操作｜Computer Useが日本企業で完結しない理由](https://ai-katsu.jp/articles/anthropic-computer-use.md): Computer Useの3社横断調査です。各社が言う「デスクトップ対応」は実質Linuxデスクトップを指し、日本企業に多いWindowsネイティブの業務アプリを操作するには別レイヤーが必要になります。Playwrightとの使い分け、1サイト$0.05〜0.40というコスト感、
- [「見出しを3つ読み上げて」で失敗する｜Computer Useは指示設計で結果が変わる](https://ai-katsu.jp/articles/openai-operator-cua.md): OpenAIのComputer Useを実機で動かしました。スクリーンショット取得からクリック・タイピングまで基本動作は安定した一方、素朴なニュース取得タスクは16ステップで打ち切り。原因は指示の曖昧さでした。3系統の提供形態、VNCによるデバッグ、廃止予定モデルへの注意もまとめ
- [AIが危険なコードを書く前に止める｜PreToolUseフックの実力と2つの落とし穴](https://ai-katsu.jp/articles/security-guidance-hook.md): AI駆動開発では事後レビューが間に合わない、という課題に対し、コードが書かれる直前にパターン警告を出すフックを検証しました。8ケース全て想定どおり動作した一方、「同種の違反は2回目以降が素通りする」「指定ログファイルが警告ログではない」という2つの落とし穴を発見し、フックを改造し
- [中継を外してLINE×GAS直結にする｜スプレッドシートだけで回すRAGの実装記録](https://ai-katsu.jp/articles/line-gas-spreadsheet-rag.md): ワークフローツールの中継を廃し、LINE Webhookをスプレッドシート連携のスクリプトで直接受ける構成に変更しました。hashによる差分検知で再ベクトル化コストをほぼゼロに、類似度閾値とLLM判定の二重フィルタで「返さない」判断を実装。実行環境の制約で署名検証ができない点と、
- [画像生成からコードまでAIで完結させたら｜Figma MCP経由のLP制作で見えた限界](https://ai-katsu.jp/articles/figma-mcp-imagen2-lp.md): 「画像生成 → Figmaでデザイン → MCP経由でコード化」というワークフローを実際に回しました。動くものを見ながら認識合わせできる価値は確かにある一方、出力コードはベタ書きでレスポンシブは全く対応できていません。定型部分はFigmaを経由しない方が早い、という発見もまとめて
- [チャットボット案件（スプレッドシート×埋め込みモデル） 検証してみた](https://ai-katsu.jp/articles/xksd7h.md)
- [スプレッドシートを簡易ベクトルDBにする｜FAQボットの精度を保つ三段構え設計](https://ai-katsu.jp/articles/chatbot-spreadsheet-embedding.md): 専用のナレッジベース機能を使わず、スプレッドシートでのデータ管理のみで回答精度を担保する構成を設計しました。埋め込みベクトル化 → コサイン類似度で候補抽出 → LLMで最終判定という三段構えと、スコア閾値による「返さない」判断の設計をまとめています。
- [image2.0で全てのスライド制作が爆速になった件](https://ai-katsu.jp/articles/image2-0-jog1j3.md): XDとか使ってデザイン素材を作成して、運用はCanvaでやっていたのでかなり工数がかかっていたのでどうにかならないかと思っていました。
- [SNS運用はどこまでAIに任せられるか｜工程別の実用度と2026年5月時点の線引き](https://ai-katsu.jp/articles/sns-research-automation.md): SNSリサーチ業務を工程に分解し、どこまで自動化できるかを整理しました。動画解析は60秒$0.009でコストがボトルネックでなくなった一方、予約投稿は依然API未対応でドラフト止めが標準。AIは「何が起きているか」は分析できても「なぜ伸びたか」は出せない、という線引きをまとめてい
- [補助金情報の収集を自動化する｜手動30分を5分にしたブラウザ操作ワークフロー](https://ai-katsu.jp/articles/jnet21-subsidy-search-workflow.md): 公的な支援情報サイトから条件に合う補助金を自動取得し、色分けExcelに出力する仕組みを構築しました。「掲載日基準」と「募集期間基準」で結果が別物になる点、検索フォームのパラメータを解読してURLを直接組み立てる手法、日本語の日付表記の扱いまでまとめています。
- [文字起こしで勝手に要約させない｜Geminiのプロンプト設計と運用Tips](https://ai-katsu.jp/articles/gemini-transcription-prompting.md): AIに文字起こしを頼むと、指示していないのに要約され書き言葉に整えられます。「要約・構成案を作らない」「話し言葉維持」「フィラーは除去するが内容は改変しない」という線引きを指示で固定する方法と、MP4の読込エラー回避、プロジェクト機能を使った運用までまとめています。
- [同じ手順を2本目に適用したら何が変わったか｜並列エージェントで22章145,000字](https://ai-katsu.jp/articles/vercel-textbook.md): 先行プロジェクトと同じ手順でVercel公式ドキュメントを教材化し、22章・約145,000字を数セッションで完成させました。差が出たのは並列実行のスループット。エージェントが承認待ちで止まる問題、robots.txtで「学習用途」と「参照用途」が区別される運用など、実務上の知見
- [音声のリアルタイム翻訳を実装する｜gpt-realtime-translateの落とし穴と本番構成](https://ai-katsu.jp/articles/openai-gpt-realtime-translate-api.md): speech-to-speech翻訳専用モデルでWebSocket実装を行い、翻訳音声・字幕・会話ログの保存まで確認しました。通常のRealtime APIとはイベント名もライフサイクルも異なり、Betaヘッダーがエラーの原因になります。$0.034/分のコスト感と、WebRTC
- [公式ドキュメント2,000ページを1日で教材化する｜スコープ設計とStep Ledger運用](https://ai-katsu.jp/articles/supabase-textbook.md): Supabaseの公式ドキュメントを対象に、1日で20章の日本語教材にまとめた記録です。「全部読む」を目標にせずスコープを先に切ること、Step Ledgerをセッション横断のstate of truthにすること、横断視点の統合章はサブエージェントに任せないこと——再利用できる
- [スライド構成の「型」をAIに持たせる｜パターン辞書スキルと生成スキルの分業](https://ai-katsu.jp/articles/slide-design-patterns.md): 生成ツールは形式を出せてもテーマ別の鉄則を持っていない、という課題に対し、スライド構成のパターン辞書を自作スキルにして生成は既存スキルへ委譲する設計を試しました。依頼ワード逆引きによる辞書の引き方、スキル発動率を上げるコツ、外部情報源を参照する際の著作権上の線引きまでまとめていま
- [AIくさいスライドを卒業する｜画像生成にデザインカンプを作らせる分業設計](https://ai-katsu.jp/articles/gpt-image-2-slide-workflow.md): PPTX生成エンジン単体ではAIらしいシンプルなデザインに寄る、という課題に対し、画像生成モデルに「視覚的な正解例」を先に作らせる分業を検討しました。最大の関門は画像から編集可能なPPTXへ戻す工程で、4ルートを固定した評価軸で比較する設計にしています。
- [AGENTS.mdは何をどう書かれているか｜OSS 25リポジトリ横断調査](https://ai-katsu.jp/articles/agents-md-research-overview.md): 主要OSS 25リポジトリのAI向け設定ファイルを横断調査しました。採用率はノーコード系6/10、大手系14/15。CLAUDE.mdが「AGENTS.mdへの薄いリダイレクト」に収束する動きや、失敗ログを動的に蓄積する思想、AI生成PRのレッドフラグリストという逆方向の記述まで
- [リポジトリ内に独自プラグイン市場を作る｜14スキルとエージェント分業の設計](https://ai-katsu.jp/articles/agents-md-plugin-architecture.md): 調査で最も先進的だったAI設定の実装を分解しました。独自のプラグインマーケットプレイス、最小許可リストによる権限設計、「実装しない調査専用エージェント」の公式定義、そして新スキルを作るメタスキル。設定が成長し続ける構造をまとめています。
- [AI設定ファイルは書いたら終わりではない｜失敗ログを蓄積する3つの実装](https://ai-katsu.jp/articles/agents-md-failure-log.md): AI向け設定には静的なベストプラクティス集と動的な経験則ライブラリの2つの思想があります。後者を採用する3つのOSSを比較し、「いつ書くか」のトリガー定義、ユーザー訂正をAI自身が恒久知識に変換するループ、導入判断のフレームまでまとめています。
- [AIが踏み越えてはいけない線をどう書くか｜境界設計の5分類](https://ai-katsu.jp/articles/agents-md-security-boundary.md): AIは「動くコード」のために最短経路を取ろうとします。6つのOSSを題材に、踏み越えてはいけない境界の表現方法をアーキテクチャ・エディション・入出力・自律性・コミュニケーションの5つに分類しました。「絶対に〜しない」という否定形が効く理由も解説します。
- [Cookieをポートしてもボット検出は突破できない｜Browser Use Desktop Appの守備範囲](https://ai-katsu.jp/articles/browser-use-desktop-app.md): 普段使いのChromeのCookieをエージェント側にポートするBrowser Use Desktop Appを調査しました。認証済みSaaSの横断操作には強い一方、Cookieポートは「ログイン状態の継承」であって「フィンガープリントの継承」ではないため、ボット検出下のスクレイ
- [GAS×YouTube Data APIでリサーチ自動化｜非エンジニアに渡せる形まで作る](https://ai-katsu.jp/articles/gas-youtube-data-api.md): ノーコードツールとAPI直叩きの中間として、GAS＋スプレッドシート＋図形ボタンでYouTubeのトレンド動画リサーチを自動化しました。初期設定約10分・費用0円で、1キーワードあたり30分の手作業が数秒に。APIキー管理が不要になる拡張サービス方式と、「人気順」と「トレンド」が
- [サーバー不要でLINE×AIチャットボットを作る｜Difyの4ノード構成と5秒ルール対策](https://ai-katsu.jp/articles/line-dify-chatbot.md): Difyのワークフロー機能だけで、サーバーレスにLINE × LLMの双方向連携を実現しました。最重要はasync_mode: trueの設定で、これがないとLINEの5秒ルールに引っかかり再送が続きます。replyTokenの30秒制限、RAGへの拡張パス、本番運用に足りないセ
- [Supabaseで医療系SaaSを設計する｜3省2ガイドライン対応とAI連携の安全原則](https://ai-katsu.jp/articles/supabase-medical-system-qa.md): 医療クリニック向けSaaSをSupabaseで構築する際の論点を整理しました。PITR要件がプラン選択を決める構造、clinic_id＋RLSによるマルチテナント設計、ゼロトラストが必須要件ではない理由、東京リージョンでも国内要件を満たさない点、そしてAIにDBを触らせる際の安全
- [AI開発の見積もりはどう作るか｜コーディング時間を計上しない3原則](https://ai-katsu.jp/articles/ai-dev-estimation-guide.md): AIがコードを書く時代の見積もりの考え方を、実案件から整理しました。工数の中身はコーディング中心から検証中心へ入れ替わります。人間が担う設定・確認・判断の3作業、4フェーズ分割による根拠づくり、バッファ率を言語化する方法までまとめています。
- [LINEマーケティングをOSSでセルフホストする｜5,000人まで無料の構成と選定基準](https://ai-katsu.jp/articles/line-harness-oss.md): ステップ配信・セグメント配信・リッチメニューをCloudflare上にセルフホストするOSSを調査しました。友だち5,000人まで完全無料という構成ですが、判断軸はコストではなくデータ所有とAPI公開・MCP対応によるAI連携です。セットアップで詰まりやすい認証情報とLINE側の
- [Remotionで口パク動画を作る｜立ち絵1枚から自動生成する全工程](https://ai-katsu.jp/articles/remotion-lipsync-howto.md): キャラクターの口パク動画を、立ち絵1枚から作る手順をまとめました。核心は音声解析でフレームごとの開閉を0/1配列に還元すること。あとはフレーム番号で引いて画像を差し替えるだけになります。表情差分4枚の作り方と、品質を左右する要素も解説します。
- [音声認識APIの選び方2026｜日本語精度・コスト・個人情報対応で比較する](https://ai-katsu.jp/articles/stt-api-comparison.md): 主要なSTT API 13サービスを日本語WER・コスト・レイテンシで横断比較し、用途別の推薦をまとめました。選定はまず「個人情報を含むか」で分岐します。医療データをクラウドで扱う3条件、GPUなしでも実用になるローカル運用、OpenAI互換サーバーによる移行コストの下げ方まで解
- [GCP組織ポリシーを開けっぱなしにしない｜タグ方式で最小権限を保つ認証設計](https://ai-katsu.jp/articles/gcp-auth-security.md): Google Drive APIを使う自動化で認証が通らず、組織ポリシーをOFFにして全プロジェクトが解放される——という状態から、Google公式推奨のタグ方式へ移行する設計を整理しました。作業順序を間違えると既存キーが無効化される点、WIF（キーレス認証）が使える環境と使えな
- [Codexは速くて安い、ただし品質評価では負ける｜公開数値で見る2026年4月時点の比較](https://ai-katsu.jp/articles/openai-codex-2026.md): 2026年3〜4月アップデート後のOpenAI Codexについて、公開されている数値を突き合わせて整理しました。処理速度240+トークン/秒、同タスクのコストは約1/10。一方でコード品質の盲目評価は25%対67%で逆転します。ベンチマークの比較可能性と料金体系の変更点もまとめ
- [CodexとClaude Codeの住み分けを決める｜LP制作が3日から1日になった2週間の検証](https://ai-katsu.jp/articles/codex-workflow-2026may.md): 2026年4月アップデート後のCodex Desktopを2週間使い込み、コーディング・LP制作・デザインモックそれぞれで最適なツールを確定させました。In-appブラウザによるブラウザ内コメント修正でLP制作工数は体感1/5、並列エージェントで朝20分に3〜4タスクが承認待ちへ
- [AIエージェントからLINEに送る｜LINE Bot MCP Serverの導入と詰まりどころ](https://ai-katsu.jp/articles/line-bot-mcp-server.md): LINE公式が提供するMCPサーバーを設定し、テキストメッセージとFlexメッセージの送信を確認しました。初期設定は1〜2時間程度。Windowsでビルドが失敗する原因（package.jsonのrm -rf）と3つの回避策、Channel Access Tokenの管理方法まで
- [Codex Desktopのサブエージェントとhooksを検証｜設定が静かに無視される罠](https://ai-katsu.jp/articles/codex-desktop-subagents-hooks.md): Codex Desktopでサブエージェントとhooksを設定し、動くもの・動かないものを切り分けました。サブエージェントは.codex/agents/にtomlを置くだけで動作、一方hooksはv26.422では未実装で設定がエラーなく無視されます。あわせてコンテキストウィンド
- [AIは動画を「見ずに読む」｜Video Useが音声トランスクリプトで編集を自動化する仕組み](https://ai-katsu.jp/articles/video-use.md): Claude Codeのスキルとして動作する動画編集自動化ツール「Video Use」を調査しました。LLMは映像を直接見ず、単語レベルタイムスタンプ付きの音声トランスクリプトで「読む」設計。フィラー除去・字幕焼き込み・カラグレを自然言語で指示でき、レンダリング後に最大3回まで自
- [AIにアーキテクチャ図を描かせる｜python-pptxで70点精度を出す制約設計](https://ai-katsu.jp/articles/pptx-architecture-diagram-ai-generation.md): DBシリンダ・太矢印・クラウドアイコンを含むPowerPointのアーキテクチャ図を、AIエージェントで自動生成するための設計をまとめました。精度を決めるのは「Do's and Don'tsの明示」と「EMU座標のゾーン定義」。AIに座標を計算させず参照させる仕組みと、DESIG
- [Microsoft Copilotの料金プランを整理する｜個人・法人でどこまで無料で使えるか](https://ai-katsu.jp/articles/microsoft-copilot-pricing.md): Copilot Pro廃止後の現行プラン体系を、個人向け・法人向けそれぞれ整理しました。法人はベースプランにCopilotが含まれず「アドオンとの2階建て」になる点、2026年4月15日の仕様変更でエンタープライズのOffice内Copilot Chatが廃止された点、キャンペー
- [AIでスライドを作るならどのルートか｜Claude Design・PowerPoint・Marpの使い分け](https://ai-katsu.jp/articles/claude-design.md): 2026年4月17日にリリースされたClaude Designを軸に、法人向けスライドとシステム解説図の作成にどのツールが適しているかを整理しました。Figmaの代替ではなくラピッドプロトタイピング用途という位置づけ、PPTX直接エクスポートとデザインシステム登録の価値、そして品
- [Browser Use CLIはComputer Useを置き換えるか｜DOM解析と画面キャプチャの精度差](https://ai-katsu.jp/articles/browser-use-cli.md): Google Trendsの調査自動化をComputer UseからBrowser Use CLIへ置き換えられるかを調査しました。WebVoyagerベンチマークで89%（Computer Use 56%）という精度差、Daemonアーキテクチャによる約50msのレイテンシ、既
- [Claude Design Toolでどこまでできるか｜V0の代替として十分、ただし本番投入には手が要る](https://ai-katsu.jp/articles/claude-design-tool.md): リリース当日にClaude Design Toolを検証しました。短いプロンプトからヒーローレイアウト5種×カラースキーム5種の25通りを一度に生成。自然言語で慣性スクロールやパララックスを詰めていける対話体験と、コードがベタ書きで出力されるという実用上の課題をまとめています。
- [MiniMax CLIで専用スクリプトを捨てる｜TTS・動画・画像・音楽をシェル一行に置き換える](https://ai-katsu.jp/articles/minimax-mmx-cli.md): MiniMax公式CLI「mmx-cli」のドキュメントを精査し、自作スクリプトをどこまで置き換えられるかを整理しました。TTS・動画・画像・音楽の生成は完全置き換え可能で、残るのはクローンボイスの新規登録のみ。エージェント連携用フラグとツール定義のエクスポート機能もまとめていま
- [ブラウザ版ClaudeからGitHubに書き込む｜OAuthの制約を自作MCPサーバーで回避する](https://ai-katsu.jp/articles/github-remote-mcp-verification.md): claude.aiのOAuth連携は読み取りのみで書き込みができません。この制約を、自作のCloudflare Workers版MCPサーバーでPAT認証に変換することで回避し、「ブランチ作成 → ファイルコミット → PR作成」のフルサイクルを約30秒で実行できることを確認しま
- [記事収集AIエージェントの設計｜2軸スコアリングと月額180円で回す構成](https://ai-katsu.jp/articles/note-article-analysis-agent.md): バズ記事・有料記事を効率よく収集しDiscord・Slackへ配信するエージェントを設計しました。「1日あたりのengagement速度」と「フォロワー規模比」の2軸スコアにLLMのテーマ適合スコアを乗算する仕組み、処理時間から逆算したGitHub Actionsの選定理由、モデ
- [寝ている間もAIを動かす｜cron＋Claude Code CLIによる夜間自動実行の構築と権限の壁](https://ai-katsu.jp/articles/nightly-scheduled-tasks.md): 利用プランのレートリミットを日中だけでは使い切れないという課題から、cron（02:10）でClaude Code CLIを起動し記事を自動生成する仕組みを構築しました。生成自体は正常動作した一方、外付けSSDへのWrite権限がサブエージェントに引き継がれず保存に失敗。無人実行
- [AI編集の履歴をGitで残す｜obsidian-gitでナレッジ管理を監査可能にする](https://ai-katsu.jp/articles/obsidian-git.md): ObsidianのvaultをGitリポジトリとして管理するobsidian-gitを検証しました。AIによるノート編集の監査ログとしてコミット履歴を活用する構成です。ObsidianがシェルPATHを引き継がない問題、外部ドライブ上のvaultが認識されない問題、モバイル同期の
- [GitHubリポジトリの最低限のセキュリティ設定｜Dependabot有効化で11件の脆弱性が出た話](https://ai-katsu.jp/articles/github-repo-security-setup.md): Claude Codeでgh apiを使ってリポジトリ設定を監査し、Rulesetsによるブランチ保護・Dependabot・CIのテスト実行を約30分で適用しました。Dependabot有効化直後に11件の脆弱性（high 5件・moderate 6件）を検出。Enforcem
- [同一ドメインでWordPressとVercelを共存させる｜Cloudflare Workerによるパス振り分け設計](https://ai-katsu.jp/articles/cloudflare-dns-worker-proxy.md): 「WordPressのドメインの/blogだけをVercelに向けたい」という要件を、Cloudflare Workerのルーティングで実現しました。DNSはIPまでしか届けられずパスを見ないという前提、踏み台Pagesが不要になった設計変更、/_next/がWorkerを素通り
- [Astro×CMSの構成をどう選ぶか｜チーム・コスト・リアルタイム性の3軸](https://ai-katsu.jp/articles/astro-cms-architecture.md): Astroでのコンテンツ管理構成を5パターン整理しました。選定は技術的な優劣ではなく「誰が更新するか」で決まります。ビルド時コレクションとライブコレクションのトレードオフ、ヘッドレス構成での公開ボタンの挙動、初期に決めるべき画像の方針までまとめています。
- [Claude Computer UseをDockerで動かす｜Firefox自動操作環境の構築と精度を左右するプロンプト設計](https://ai-katsu.jp/articles/claude-computer-use.md): Docker（Ubuntu 24.04 + Xvfb + XFCE4 + noVNC）上にComputer Use用のデスクトップ環境を構築し、Firefoxの自動操作を検証しました。タスクは15イテレーションで成功。Ubuntu 24.04のsnap移行によるFirefox起動
- [MCPサーバーをCloudflare Workersでリモート化する｜プラットフォーム選定の4つの軸](https://ai-katsu.jp/articles/google-ads-mcp-remote-server.md): ローカルMCPの「PCが起動していないと使えない」制約を、Cloudflare Workersへの移行で解消しました。MCPセッションは対話が続くため実行時間制限が最大の分岐点になります。ステートレス設計・JWT二重チェック・ファイルシステム依存ツールの除外という判断をまとめてい
- [MCPサーバーは1ファイルで作れる｜docstringがツール選択の精度を決める](https://ai-katsu.jp/articles/google-ads-mcp-local-server.md): Python + FastMCPでGoogle広告のMCPサーバーを構築しました。1ファイル・14ツールで、AIに「過去30日のパフォーマンスを見せて」と聞くだけでデータが返ります。実装より効くのはdocstringの品質。AIが渡す値の揺れを受け側で吸収する設計や、GAQLの注
- [シェルスクリプトから呼べるブラウザ自動化｜browser-use CLI 2.0の実測](https://ai-katsu.jp/articles/browser-use-cli-2.md): 公式サイトのニュース収集という実業務タスクでbrowser-use CLI 2.0を検証しました。CLIで使えるためシェルスクリプトに組み込みやすく、LLM統合・MCP対応・セッション管理が標準装備。一方でボット対策サイトには30秒待機が必要で、リアルタイム処理には向きません。
- [Google広告APIをAIにつなぐ｜認証で詰まる2つの罠と6種類の認証情報](https://ai-katsu.jp/articles/google-ads-mcp-auth.md): AIから自然言語でGoogle広告のデータを引ける状態をMCPサーバーで作りました。ただし最大の壁は実装ではなく認証です。必要な認証情報は6種類、取得場所はGCPと広告管理画面に分散。403の原因になるlogin-customer-idの指定と、APIは通るのにデータが空になるD
- [AI駆動開発の環境をゼロから作る｜Claude Code + GitHub + Vercel（macOS/Windows対応）](https://ai-katsu.jp/articles/claude-code-github-vercel-intro.md): 環境構築から本番公開・運用までを一続きで解説します。AIに実装を任せるほど、安全に止める仕組みの価値が上がります。ブランチ保護でよくある設定ミス、プランモードで手戻りを減らす方法、AIが触れない領域の切り分けまでまとめました。Windows手順も含みます。
- [Claude Codeで設計から本番公開まで3時間｜イシュー駆動＋TDD＋Cloudflare Pagesの実践記録](https://ai-katsu.jp/articles/claude-code-hp-development.md): Claude Codeで「プランニング → イシュー作成 → TDD実装 → PR作成・マージ → デプロイ → DNS設定」の全工程を1日で実行しました。Issue 1件あたり5〜10分でPRマージまで到達し、Lighthouseは Performance 100 / Acce
- [電子書籍からの情報抽出はどこまで可能か｜プラットフォーム別の可否を検証](https://ai-katsu.jp/articles/kindle-shoeisha-ebook-scraping.md): 電子書籍内の情報をナレッジベースへ取り込むため、AppleScript＋シェルスクリプト＋Claude Codeで抽出自動化を検証しました。翔泳社サイトは成功、Kindleブラウザ版は高度な保護により取得不可。自動化の可否が手法ではなく相手側の実装で決まることを記録しています。
- [MINIMAX APIで音声を一括生成｜動画1本分のナレーションを数秒で用意する](https://ai-katsu.jp/articles/minimax-voice-clone-batch.md): MINIMAX APIの音声クローン機能（T2A）を使い、複数のテキスト台本を一括で音声ファイルに変換するPython基盤を構築しました。動画1本分（数十カット）を数秒で用意できる環境、speed/pitch等による抑揚制御、そして本番量産に向けた組織用APIキーの管理課題までを
- [動画媒体の指標はAPIで取れるか｜TikTok・Instagram Graph APIの仕様再整理](https://ai-katsu.jp/articles/sns-api-tiktok-instagram.md): TikTok（Display API等）とInstagram Graph APIの仕様とインサイト取得方法を再整理しました。再生数・保存数・シェア数といった動画特有の指標を自動集計できるかの見極めが焦点です。指標がAPIで取れないと、投稿を自動化しても効果測定が手作業で残ります。
- [課題評価をAIで自動化する｜GAS＋スプレッドシートで基準の揺れをなくす設計](https://ai-katsu.jp/articles/skill-test-auto-evaluation.md): 受講生が提出する課題の評価を一貫した基準でAIが行う仕組みを、GASとスプレッドシートで構築しています。評価エンジンの「たたき」を作る前に管理用スプレッドシートの項目を根本から見直した理由と、既存の運用環境の上に載せる設計判断をまとめています。
- [チャットAIの「3秒ルール」を回避する｜非同期キューで組む汎用エージェント基盤の設計](https://ai-katsu.jp/articles/async-agent-platform-design.md): Discordで動いていたAIエージェントをSlack・Teams・Chatworkへ横展開するため、「表玄関（受付）→ QStash（非同期キュー）→ 裏口（実行）」の3層アーキテクチャを設計しました。プラットフォームごとのタイムアウト制約への対処と、LangGraphのthr
- [コードで動画を作る｜Remotionで解説動画を量産する仕組みと「何を作るか」の基準値](https://ai-katsu.jp/articles/remotion-video-engine.md): プログラミングで動画を生成できるRemotionを使い、テロップ・背景等の基本コンポーネントと30秒〜3分の解説用テンプレートを構築しました。あわせて動画の「レッスン化（教材化）」の基準値を策定し、どの情報を動画にするかを数値で判断できる状態にしています。MINIMAX APIに
- [n8nからNode.jsへ完全移行｜SNS自動投稿を無料枠で安定運用するリトライ設計](https://ai-katsu.jp/articles/x-techjii-engagement.md): X（旧Twitter）の自律運用を高度化するため、複雑な条件分岐と外部API連携の負荷を理由にn8nからNode.js基盤（Render/Vercel）へ完全移行しました。Render無料版の疎通エラーに対するリトライロジック、重複リストの割愛ロジック、エンゲージメント基準が持つ
- [RSSの中身は提供元次第｜ツール更新の自動監視で足りなかった情報](https://ai-katsu.jp/articles/ai-info-curriculum-update.md): 教材の鮮度を保つため主要ツールのアップデートを自動監視する仕組みを構築中です。Microsoft Copilot等のリリースノートではRSSで取得できるのがサイトへのリンクのみで、具体的な更新内容が不足していました。AIに詳細リンク先をクローリングさせ変更点を要約するステップの追
- [完成しても運用しない判断｜社内タスク管理の自動通知を「仕様待ち」で止めた理由](https://ai-katsu.jp/articles/internal-task-management-prototype.md): 営業アラートシステムの技術（Render + Node.js）を転用し、社内タスク管理の自動通知プロトタイプを構築しました。デプロイすれば即時運用可能な状態ですが、社内の管理基準が変更される可能性があるため本格実装は保留に。手戻りを防ぐために待つという設計判断と、既存資産を転用す
- [踏み台MCPサーバで「誰でも使える」を作る｜難所はホスティングではなく秘匿情報の管理](https://ai-katsu.jp/articles/remote-mcp-bastion.md): GA4やClarityのデータをAIチャットから扱える環境を、個々のローカル環境に依存しない形へ移行しました。踏み台MCPサーバを経由してGAS MCPサーバへ接続し、アクセストークンの管理を集約する構成です。リフレッシュトークンによる自動発行が安定稼働した一方、実用化の鍵は秘匿
- [商談評価から主観を外す｜クロージングの受け答えをLLMでスコアリングする](https://ai-katsu.jp/articles/sales-analysis-list-notification.md): 商談後の振り返り精度を上げるため、クロージング時の受け答えや質問の密度をLLMでスコアリングする仕組みを構築中です。担当者の感覚とは別軸の指標を持つことで比較可能な評価になります。あわせてリスト通知の不具合3件を解消し、分析の前提となる記入監視を安定化させた記録です。
- [無料枠で自動投稿を回す｜画像生成API断念とRenderのスリープ問題への対処](https://ai-katsu.jp/articles/x-techjii-infra-image-policy.md): Node.js + RenderでSNS自動投稿基盤を構築する中で、Google Cloudの課金契約エラーにより画像生成APIを断念し、固定画像の使い回しへ方針転換しました。あわせてRender無料版のスリープ仕様による不定期な疎通エラーも判明。外部要因の制約を前提に組む設計の
- [ローカルMCPをリモート化する｜移行の焦点は機能ではなく認証にある](https://ai-katsu.jp/articles/marketing-remote-mcp-server.md): 「作った人のPCでしか動かない」ローカルMCPを、誰でもどこからでも使えるリモート構成へ移行しました。踏み台MCPサーバを経由してGAS MCPサーバへ接続する設計です。リモート化の最大の焦点はキーの取り回しとOAuth認証の永続化であり、ホスティング先も認証情報のメンテナンス性
- [AIツールの更新を自動で追う｜RSSだけでは「何が変わったか」が分からない問題](https://ai-katsu.jp/articles/ai-info-curriculum-update-v2.md): 主要AIツールのリリースノートをLangGraphで自動監視し、Discordへ通知する仕組みを構築中です。実装の過程で、提供元によってはRSSに詳細リンクしか含まれず中身を解析できないという課題が判明。AIがリンク先まで巡回してスクレイピング・要約するステップを追加する方針に至
- [AIの評価精度はプロンプトで決まる｜書類選考を現場の判断基準に近づける方法](https://ai-katsu.jp/articles/recruit-agent-dify-advanced.md): Dify書類選考エージェントの評価を現場の判断基準に近づけるため、モデルではなくプロンプトの調整に注力しました。求人ごとの判定軸を明確にするには、会社・事業情報の詳細な注入が必要です。採用担当者が当たり前に使っている前提を文章化する作業が評価精度を決めるという知見をまとめています
- [ノーコードからNode.jsへ移行した理由｜画像付き自動投稿でn8nの限界に当たった](https://ai-katsu.jp/articles/x-techjii-bcrew-autonomous.md): AI情報の収集から発信までを完全自動化する過程で、n8nでは画像生成・投稿の自由度が足りず、Node.js基盤（Render公開）へ移行しました。Gemini APIのImagen/Nanoで画像を生成し、テキスト＋画像付きツイートの自動投稿に成功。「回避策がコードを書くより複雑
- [トップ営業の動きを項目に分解する｜デモのタイミングと成約率の相関を測る仕組み](https://ai-katsu.jp/articles/sales-analysis-demo-automation.md): 商談の質を可視化し、成約率と実演（デモ）・ヒアリング時間の相関を特定する取り組みです。ヒアリング時間や質問密度、実演タイミングをLLMで分析するプロンプトを構築し、予約者へのHOT/COLD自動ラベル付けも実装。属人的な「うまさ」を再現可能な項目に分解する設計をまとめています。
- [Google Workspace Flowsはどこまで使えるか｜GASと組む「ハイブリッド型自動化」が現実解](https://ai-katsu.jp/articles/google-workspace-flows.md): Google Workspaceに新搭載されたFlowsで、社内業務をノーコードでどこまで完結できるか検証しました。トリガーの限定・英語出力・ドキュメント直接操作の未実装により単体では実用シーンが限られる一方、FlowsからGAS関数を呼び出すハイブリッド構成が有効。全体の流れは
- [RAGは50行で動く｜Gemini APIのFile Searchツールでベクトル基盤なしに実装する](https://ai-katsu.jp/articles/gemini-file-search-rag.md): 大量の独自ドキュメントを参照するRAG環境を、Vertex AI等の基盤なしにAPIのみで構築できるか検証しました。Gemini APIのFile Searchツールを使うことで、約50行程度のコードで独自ソースに基づく回答生成を実装完了。ベクトルDBの構築も埋め込み管理も不要で
- [広告数値をプロンプト一つで取得しAIと議論する｜ローカルMCPで作る分析環境](https://ai-katsu.jp/articles/marketing-aggregation-ai-suggestion.md): GA4・Clarity・Google広告のデータを自動集計し、AIが改善の兆しや異常値を提案する仕組みを構築しました。リフレッシュトークンによるOAuth認証の完全自動化でアクセストークンの1時間制限を突破。ローカルMCP経由でプロンプト一つで最新数値を取得し、その場で改善策を議
- [Difyで書類選考を自動化する｜AIが「一般的な優秀さ」で判定してしまう問題への対処](https://ai-katsu.jp/articles/recruit-agent-dify-build.md): Difyで選考ワークフローを構築し、履歴書・職務経歴書から項目別評価を出力するプロトタイプを作りました。5つの評価項目に重み付けしたスコアリングを実装した一方、求人軸に沿わない「一般的な優秀さ」で判定される問題が判明。詳細な事業・会社情報を前提として注入する必要性をまとめています
- [商談の勝ちパターンをデータで探す｜要約ではなく「クロージングへの反応」を抽出する](https://ai-katsu.jp/articles/sales-retrospective-success-analysis.md): Zoom商談の文字起こしから、成約に結びつく勝ちパターンを分析する仕組みを構築中です。単なる要約ではなく、クロージング質問に対する相手の具体的な返答を抽出することで次のアプローチが明確になります。デモの有無や事例説明の有無を項目化し、成約率との相関を可視化する設計をまとめています
- [SNSの自律投稿で質を担保する｜新着順をやめてエンゲージメント基準に変えた理由](https://ai-katsu.jp/articles/x-techjii-bcrew-ai-news.md): X APIで有益なAI情報の収集と発信を自動化する仕組みを構築しました。6時間間隔でリストを取得し、独自のエンゲージメント計算ロジックで上位5件を抽出・タグ付けする構成です。新着順では情報の質が担保できないという課題と、「すべて流さない」設計が選別を機能させる理由をまとめています
- [X APIでAI情報の収集と発信を自動化する｜キャラクターの口調はプロンプトで再現できる](https://ai-katsu.jp/articles/x-techjii-ai-info-notify.md): X（旧Twitter）のAPIとn8nを使い、最新AI情報の収集から要約・投稿までを自動化する仕組みを構築中です。自社キャラクターの語り口をプロンプトで再現できることを確認した一方、無料枠の制約内で情報密度を上げるフィルタリング手法が課題に。発信と社内知見のアップデートを両立させ
- [AI研修の教材を量産する｜DifyのDSLファイルで課題を複製し、Guardrailsで安全性を担保する](https://ai-katsu.jp/articles/training-knowledge-dify-bedrock.md): ビジネス研修と社内エンジニア教育向けに、DifyとAWS Bedrockの活用法を体系化しました。DifyのエクスポートファイルであるDSLを使うことで初級から中級者向けのワークフロー課題を瞬時に複製・提供でき、教育効率が大幅に向上。あわせてGuardrailsで安全なAI利用の
- [1時間で切れるトークンをどう扱うか｜マーケ指標の自動通知で越えたOAuthの壁](https://ai-katsu.jp/articles/marketing-kpi-ga4-clarity-ads.md): GA4・Clarity・Google広告の指標を自動集計しDiscordへ通知する環境を構築しました。最大の障壁はGoogle認証のアクセストークンが1時間で期限切れになること。リフレッシュトークンを用いて実行ごとにトークンを発行するロジックで解決し、開発者トークンの本番昇格とロ
- [Indeed連携は技術より契約が壁になる｜応募者スコアリング自動化で判明した4つの前提](https://ai-katsu.jp/articles/indeed-api-applicant-scoring.md): Indeedのエントリー情報を自動取得し候補者をスコアリングする仕組みを検討しました。調査の結果、実運用にはIndeedデベロッパー契約が必須で、XMLフィードの配置も必要。さらに既存ATSのAPI対応状況の確認も欠かせません。パートナー申請が停滞している現状と、着手前に揃えるべ
- [Zoom商談の要約と文字起こしを自動集約する｜Webhookが取れない制約をどう回避したか](https://ai-katsu.jp/articles/sales-retrospective-gas-zoom.md): Zoom AIコンパニオンの要約と文字起こしを自動集約し、営業の振り返りコメントを抽出する仕組みを構築しました。文字起こし単体のWebhookが取得できない制約に対し、要約WebhookのUUIDをキーに後追い取得する設計を採用。5万文字超のデータ分割やBot除外など、安定稼働に
- [AIエージェント同士を連携させる｜A2A Protocolで他エージェントの自動発見を検証](https://ai-katsu.jp/articles/a2a-agent-communication.md): 複数のAIエージェントがHTTPS通信で連携しタスクを完遂する「A2A（Agent to Agent）」を、MastraとA2A Protocolで検証しました。エージェントが利用可能な他エージェントを自動発見し、依頼して成果物を受け取るフローの動作を確認。一方でコンテキスト共有
- [Google Meetの議事録自動通知を作る｜コードは書けたが権限で止まった記録](https://ai-katsu.jp/articles/google-meet-minutes-notify.md): Google Meetの会議終了後に議事録を自動作成しDiscordへ通知する仕組みを、Claude CodeでGASのベースコードまで実装しました。ただしGoogle Workspaceの管理権限とAPI連携設定が未完了で動作確認に進めていません。実装が速くなった今、権限確保を
- [Claude Code SDKでレビューを自動化する｜チャットではなく「プログラム的統合」が効く理由](https://ai-katsu.jp/articles/claude-code-sdk-workflow.md): Claude Code SDKでCI/CDパイプラインやPRレビューにAIを組み込む可能性を検証しました。チャット形式では人が起点になる回数しか動きませんが、SDK経由なら「PRが作られたら動く」形にできます。CLAUDE.mdによる指摘基準の固定が、自動レビューの信頼性を左右す
- [Figma→Webflowインポートで横並びが崩れる｜Auto LayoutとFlexboxの整合性という壁](https://ai-katsu.jp/articles/webflow-stitch-figma.md): Figmaで作成したデザインをWebflowへインポートし、コーディングなしでサイト公開するフローを検証しました。プラグイン利用時に横並び要素が縦並びに変換される不具合が発生。FigmaのAuto LayoutとWebflowのFlexbox構造定義の整合性が原因と見られ、手動修
- [Indeed APIで応募者スクリーニングを自動化する｜着手前に判明した3つの前提条件](https://ai-katsu.jp/articles/indeed-api-candidate-judgment.md): Indeedからの応募者情報を自動取得し、初期選考をAIでスコアリングする仕組みを検討しました。仕様調査の結果、APIだけでは完結せず自前のXMLフィード連携が必須であること、個人情報を扱うため実運用はGAS以外の環境が必要なこと、既存ATSとの競合という3点が判明。保留に至った
- [検索順位を自動で定点観測する｜Google Custom Search API×GASで競合をウォッチする](https://ai-katsu.jp/articles/google-custom-search-competitor.md): 特定キーワードのオーガニック検索結果を自動収集し、競合の変動を定点観測する仕組みをGoogle Custom Search APIとGASで構築しました。APIで取ることでパーソナライズの影響を受けない生データが得られます。構成がシンプルで検索条件の追加をマニュアル化できる点と、
- [商談記録とマーケ指標を統合する｜Zoom要約の自動転記とGoogle Ads本番昇格までの記録](https://ai-katsu.jp/articles/sales-marketing-auto-aggregation.md): GA4・Google広告・Clarityのマーケ指標と、Zoomの商談結果を統合管理する基盤を構築しました。商談の文字起こし・要約のDiscord通知とスプレッドシート転記が安定稼働に入り、Google Ads開発者トークンの本番昇格も完了。認証の永続化が必要な処理をVercel
- [SNS予約投稿とインサイト収集をGASで自動化する｜Xは15分、Instagramは2時間](https://ai-katsu.jp/articles/sns-automation-x-instagram.md): 投稿漏れの防止とアナリティクス収集の自動化を目的に、GASでSNS運用基盤を構築しました。X API v2での予約投稿は約15分、Instagram Graph APIのインサイト取得まで含めて2時間で実装。Meta側の設定が煩雑という壁と、アクセストークンを2ヶ月ごとに交換すべ
- [Webflow AIでサイトを生成する｜インタラクション実装の強みと、修正が煩雑という弱点](https://ai-katsu.jp/articles/webflow-ai-site.md): Webflow AIのSite Builderが既存の制作ワークフローを代替できるかを検証しました。ポン出しの品質は高くGSAP連携やコードエクスポートにも対応、特にインタラクションをノーコードで組める点はエンジニアにも効果大。一方で修正にはWebflow固有の知識が必須なため、
- [まじん式プロンプトでスライドを自動生成する｜無料で作れる範囲と、向かない資料](https://ai-katsu.jp/articles/majin-prompt-presentation.md): GASとGeminiでGoogleスライドを自動生成する「まじん式プロンプト」の実用性を検証しました。DeepResearchで構造化した情報をソースにすれば、有料ツールなしで高品質な構成のスライドが作成可能。一方でデザインは白背景にテキストのみに限定されるため、「構成案の視覚化
- [Gemini CanvasとStitchでUIを作る｜デザインと実装のギャップを埋めるのはどちらか](https://ai-katsu.jp/articles/ai-design-gemini-canvas-stitch.md): GeminiのCanvas機能とGoogleの実験的ツールStitchを、ラピッドプロトタイピング用途で検証しました。StitchはHTML/Tailwind CSS/JSXを即時エクスポートでき実装への橋渡しに強い一方、Canvasはコピペを省くエディタとして優秀。プレビューの
- [YouTubeのバズ動画リサーチを自動化する｜Makeの標準モジュールを捨ててAPIを直接叩いた理由](https://ai-katsu.jp/articles/youtube-api-make-research.md): YouTube上の動画リサーチと競合分析を自動化し、収集作業をほぼゼロに短縮しました。Makeの標準モジュールでは詳細検索に限界があったため、YouTube Data API v3を直接叩くカスタムロジックへ切り替え。高度なフィルタリングとクォータ節約を両立させた設計と、非エンジ
- [商談録画をAIで解析する｜ネクストアクション抽出は形になり、感情分析は精度が課題](https://ai-katsu.jp/articles/sales-dx-emotion-analysis.md): Zoom商談の録画と文字起こしをAIで自動解析し、振り返り時間の削減と「刺さり具合」の定量評価を試みました。Zoom AIコンパニオンの出力を加工してネクストアクションを抽出する手法は確立できた一方、感情変化のサマライズは精度にばらつき。長時間動画のAPI制限への対処法とあわせて
- [GA4・Google広告・Clarityの指標を自動通知する｜API制限と認証の壁で方針転換した記録](https://ai-katsu.jp/articles/ga4-gads-clarity-report.md): マーケティング指標をDiscordへ定期自動通知する仕組みを検証しました。Clarityは1日10回というAPI制限があり設計を左右する一方、最大の障壁はGoogle Ads APIの複雑さとOAuth認証の永続化。Makeでの認証維持を諦め、認証基盤の自前構築へ舵を切った判断と
- [NotebookLMで「生きたFAQ」を作る｜ソース更新に回答が追従する社内ナレッジ構築の検証](https://ai-katsu.jp/articles/notebooklm-knowledge-sharing.md): アップロードした資料だけを参照するNotebookLMを、社内規定やFAQのようなハルシネーションが許されない用途で検証しました。Googleドキュメント連携によりソース更新に回答が自動追従する「生きたFAQ」を構築できた一方、画像非対応やワークスペースでの社外共有制限も判明。D
- [AIにDB設計を任せると何が漏れるか｜Kiro×Supabaseで特定した「言われないと落とす機能」](https://ai-katsu.jp/articles/amazon-q-kiro-db-design.md): Amazon Q／KiroとSupabaseで、運用に耐える詳細設計をAIがどこまで網羅できるか検証しました。操作ログ・ログアウト・パスワード再設定といった運用必須機能が指示なしでは漏れる傾向を特定。DB設計は実装前に表形式の設計書として出力させ人間が目視チェックする、という工程
- [LINEの投稿をExcelに自動蓄積する｜Make連携で押さえるべき3つの設計判断](https://ai-katsu.jp/articles/line-message-api-make.md): LINE Message APIとMakeを連携し、公式アカウントへの投稿が数秒でExcelに追加されるフローを構築しました。Parse JSONを使わずWebhookのサンプルキャプチャで完結させたメンテナンス性重視の設計、変数マッピングでのエラー防止、SharePointでは
- [Amazon Q／Kiroで設計フェーズを数分に短縮する｜tasks.mdの具体性とバイブコーディングの必要性](https://ai-katsu.jp/articles/amazon-q-kiro-dev-acceleration.md): 要件定義から設計・実装タスク生成までをAIがどこまで担えるか、Amazon Q／Kiroで検証しました。生成されるtasks.md（実装手順書）は極めて具体的で実装時の迷いがなくなる一方、出力コードにはUIバグやDB接続エラーが発生。仕様書＝Kiro／実装＝Cursorというハイ
- [オンライン会議のリアルタイム翻訳ツール比較｜字幕は実用レベル、音声吹き替えはまだ早い](https://ai-katsu.jp/articles/realtime-voice-subtitle-translation.md): 海外クライアントとの会議で使えるリアルタイム翻訳の最適解を探し、Google Meet・Teamsの標準機能からVoicePing・オンヤク・JotMeまで横断比較しました。字幕翻訳はGoogle Meetの標準機能で実用レベルに達している一方、音声吹き替えは各社ベータ段階で数秒
- [不定休に対応するガントチャートをExcelで作る｜ChatGPTと7回作り直して確立した指示の型](https://ai-katsu.jp/articles/ai-gantt-chart.md): 土日休み固定のテンプレートでは使えない建設・飲食などの現場向けに、不定休・複数従業員・親子タスク連動・進捗オーバーレイを備えたExcelガントチャートをChatGPTと構築しました。稼働日管理シートの分離やAGGREGATE関数による親子連動の実装に加え、複雑なシートをAIに作ら
- [Power AutomateのCopilotはどこまで使えるか｜「完成品」ではなく「助手」として使う](https://ai-katsu.jp/articles/power-automate-copilot.md): Power AutomateのCopilot機能で定型業務の自動化がどこまで効率化できるかを検証しました。複雑な条件分岐を含むフローの自動生成には限界がある一方、ツールの接続設定や基礎的な使い方の習得には有効。「完成品を作るツール」ではなく「パーツの組み合わせを提案する助手」と捉
- [音声会話AIは20分で作れる｜ElevenLabsで音声エージェントを構築して見えた精度とコストの壁](https://ai-katsu.jp/articles/elevenlabs-voice-agent.md): ElevenLabs Conversational AIで音声会話エージェントを作り、HP埋め込みまで検証しました。基本形の構築は約20分と短時間で完了した一方、Gemini 2.0 Flashでは会話の成立に難があり、トークン消費と接続時間の両方が効くコスト構造も判明。商用利用
- [Kombaiでデザインをコードに変換する｜v0を上回る再現度と、実プロジェクトで残る手作業](https://ai-katsu.jp/articles/kombai-design-to-code.md): Figmaデザインをコードに変換するKombai（VSCode/Cursor拡張）を検証しました。デザイン再現度はv0を上回った一方、実プロジェクトへの書き出しではNext.jsやTailwindの設定ファイルが不足し手動調整が必須に。「デザインの骨組みを高速生成するツール」とし
- [n8nのフロー構築をAIに任せる｜MCPサーバー連携でドキュメント読み込み時間を削減した検証](https://ai-katsu.jp/articles/n8n-mcp-workflow.md): n8n MCPサーバーをClaude Desktopに接続し、チャット上で自然言語からワークフローを組み立てられるかを検証しました。AIが広範なノードを理解した上で提案するため、ドキュメント参照の時間が大幅に削減。一方でセットアップとAPI連携が煩雑で「上級エンジニア向け推奨」と
- [Microsoft ClarityをMCPで繋ぐ｜ページURLを渡すだけでユーザーの詰まりを要約させる](https://ai-katsu.jp/articles/microsoft-clarity-mcp.md): Clarity MCPサーバーをClaude Desktopに接続し、ダッシュボードを開かずにサイト訪問者の挙動データを取得できるようにしました。ページURLを指定するだけでデッドクリックなどの行動を要約でき、GA4 MCPと同等の利便性を確認。一方でGoogle広告との連携情報
- [予約・売上の自動取得を規約違反で断念した話｜技術的な「可能」とビジネス上の「許可」は別物](https://ai-katsu.jp/articles/reservation-sales-scraping.md): 予約管理画面から予約・売上情報を自動取得できないか、Claude DesktopとPlaywright MCPで検証しました。技術的には動的サイトの操作が可能だと確認できた一方、対象プラットフォームの約款にスクレイピング禁止条項があり実用化を断念。公式APIの確認を優先し、無けれ
- [GA4の分析をチャットで完結させる｜Google Analytics MCPで日次レポートを自動生成した検証](https://ai-katsu.jp/articles/google-analytics-mcp.md): Google Analytics MCPをClaude Desktopに接続し、GA4のデータをチャットから直接取得できる環境を構築しました。複雑なUI操作を介さず自然言語でデータに届く快適さは高く評価された一方、Google広告の連携データは取得できないという制約も判明。取得で
- [生成AIでUIデザインはどこまで作れるか｜v0を検証して分かった限界と「共作」という最適解](https://ai-katsu.jp/articles/frontend-design-validation.md): v0（Vercel）などのUI生成AIで、非エンジニアでもプロ級のデザインが作れるかを検証しました。基本的なレイアウトは高速に生成できる一方、ブランド独自の質感やインタラクティブ要素には限界があり、「AIっぽいデザイン」からの脱却が課題に。丸投げでも自作でもない「共作」スタイルが
- [請求書発行をMCPで自動化する｜Discord×スプレッドシートで帳票作成まで完結させた検証](https://ai-katsu.jp/articles/invoice-mcp-automation.md): 請求書作成で本当に手間なのは、チャットに散らばった情報を台帳に転記する往復です。Discord MCPとGoogle Sheets MCPをClaude Desktopで束ね、依頼の取得から請求書出力までを一気通貫で自動化しました。自作サーバーをやめてスプレッドシートのテンプレー
- [ExcelでAI関数を自作する｜LM Studio×ローカルLLMを検証し全社展開を見送った理由](https://ai-katsu.jp/articles/excel-ai-poc.md): Excelのセルから直接AIを呼び出す「AI関数」を、LM StudioのローカルLLMと繋いで自作しました。技術的には動作したものの、高スペックPCが必須で全社展開は非現実的と判断し不採用に。機密データを外に出さずに処理できるという利点と、実用化するならクラウドAPIに切り替え
- [マーケティングにコーディングCLIは必要か｜Claude Code・Gemini CLIを試して見送った理由](https://ai-katsu.jp/articles/coding-cli-marketing.md): Claude CodeやGemini CLIにローカルのMarkdownを読ませ、マーケティング施策の立案を効率化できないか検証しました。結論は「一般的な用途ならチャットUIで十分」。非エンジニアにとってCLIのハードルを越えるだけの差分が見つからなかった一方、ローカル情報をRA
- [MCPで外部SNSにつなぐときの落とし穴｜接続は簡単、分けるべきはアカウント](https://ai-katsu.jp/articles/meta-mcp.md): Meta系プラットフォームへのMCP接続を検証しました。接続自体は特殊な手順なく簡単に行える一方、APIキーは共用せず個別アカウントで発行する必要があります。技術的につながることと安全に運用し続けることは別、という運用設計の話をまとめています。
- [クラス名を指定するだけでスライドが組める｜Marpで背景ごとの体裁を事前定義する](https://ai-katsu.jp/articles/marp-cli-slide.md): 企業向けスライドで背景ごとに文字サイズや位置を毎回調整する手間を、事前定義で解消する仕組みを作りました。Markdownベースのため大量作成・一括修正・AIによる生成に強く、PowerPoint出力後の微調整も可能です。「毎回同じ判断をしているなら定義に落とせる」という設計の考え

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