0から始める優しいAI生活
Claude（Anthropic の AI）の入門から Claude Code の使い方、実際の開発事例までを、初心者向けにやさしく解説するブログ。
AI に引用されるのはいつ？ 今月始めたブログは「引用ゼロ」、7年目の会社サイトはされる
GEO（AI に引用される工夫）が話題ですが、実測はどうか。今月立ち上げたこのブログは AI に一度も引用されず、Search Console も 0 クリック。一方、同じ私が運営する 7 年もののドメイン配下のページ（5 月作成）は AI にゴリゴリ引用されます。その差＝「信頼のある土台 × 一次情報」を、実データで初心者向けにやさしく解説します。
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AI に画像を渡して文字を読ませる — OCR は「打ち直し」から卒業できるか
写真やスクショに写った文字を、打ち直すのは面倒。OCR は画像から文字を取り出す技術で、いまは AI に画像を渡すだけで使えます。得意なこと・苦手なこと（手書きの癖字）を、実際に試した体験を交えてやさしく解説します。
このブログを回している自作スキル — 仕事の合間に高頻度で更新するための「型」
このブログは、Claude に覚えさせた自作スキルで運営しています。記事の下書き・体験の聞き取り・図・サムネ・文体の調整まで、実際にどんなスキルが動いているのかを、制作記録として全部お見せします。
他人の自作 MCP サーバーに顧客データを渡してよいか — 便利でも投げてはいけない理由
コンサルの人が自作した MCP サーバーに顧客データを送って推論しませんか、と誘われた。便利なのは分かる、でも直感的にダメ。なぜ渡してはいけないのか、.env や顧客データの線引き、それでも活かす方法を、現状の議論をふまえて初心者向けにやさしく解説します。
RAG とは何か — AI に「自社の資料」を見せて答えさせるしくみ
AI に会社のことを聞くと、一般論しか返ってこない。RAG は、自分の資料を見せてから答えさせるしくみです。基本の流れから、最近よく聞くエージェント型 RAG、MCP との違いまで、初心者向けにやさしく解説します。
AI ハッカソンの決勝を見てきた — これからは「地に足のついた AI」が強い
Findy のハッカソンの最終ピッチを見に行って気づいた、これからの AI 開発のリアル。最後は人が決める、ドメイン知識が武器になる、高い AI をどう賢く使うか。現場で見て聞いた4つの学びを、初心者向けにやさしく共有します。
SEO の次は GEO — AI に「引用される」サイトにする4つの工夫
検索の入り口は Google だけでなく AI（AI Overviews・ChatGPT・Perplexity）にも広がりました。「順位」から「引用」へ。AI の回答に引用されるための最適化＝GEO / AIO を、自分の仕事のサイトで実際にやった対策をもとに、初心者向けにやさしく解説します。
AI に図を描かせる — Mermaid で「流れ図」をコードから作る
図を作るのは面倒。でも Mermaid なら、文章のようにテキストで書くだけで流れ図が完成します。しかもこの「書き方」は AI がとても得意。AI に図を描かせるコツ、日本語で崩れないための注意点、繰り返し使うための Skill 化までを、初心者向けにやさしく解説します。
ハルシネーションとは何か — AI の「それっぽい嘘」との付き合い方
AI がもっともらしく間違えることを「ハルシネーション」と呼びます。なぜ起きるのか、どこで危ないのか、そしてうのみにしないためのコツを、初心者向けにやさしく解説します。