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生成AIの活用、業務改善、クラウドの導入を進めるときの考え方をまとめています。

10件の記事

Claude Codeで毎回同じ指示を繰り返さないために、作業の進め方をルールとして残す方法を解説します。CLAUDE.md、rules、agent、scriptsの役割と使い分けを整理しました。

記事本文はGitで管理し、公開状態だけをD1で切り替える仕組みを解説します。静的サイトのままCMSのような公開操作を実現した、Deploy Hookによる再ビルドの設計です。

社内にIT担当者がいなくても、DXは小さく始められます。社内の担当者の決め方、最初に取り組むテーマの選び方、外部の専門家との付き合い方を解説します。

クラウド費用は、サーバー代以外の項目や使わなくなったリソースによって増えることがあります。AWSを例に、費用が増える主な原因と見直しの手順を解説します。

転記や集計は自動化の効果が出やすい作業です。ただし、事前の確認が不足すると手戻りが増えることもあります。自動化の前に確認したいポイントと、手段の選び方を解説します。

AWSへの移行は、目的が曖昧なまま進めると費用や運用の負担が増えることがあります。移行前に整理したい目的、現状、非機能要件、費用、運用の確認項目を解説します。

特定の人しか分からない業務は、休暇や退職のときに大きなリスクになります。属人化した業務を見つけ、手順を書き出し、他の人が実行できる状態にする進め方を解説します。

生成AIを業務で安全に使うには、最初に最低限の社内ルールを決めることが大切です。使ってよいサービス、入力してよい情報、出力の確認など、決めておきたい項目を解説します。

業務改善は、ツールの比較より先に業務フローをつくることが大切です。自動化できる作業と人の手に頼る作業を分ける進め方を、請求業務の例で解説します。

生成AIを使い始めるときは、人が時間をかけている情報整理と第一案づくりから任せるのが効果的です。実体験をもとに、任せ方と人が担う役割を解説します。