AIにアプリ開発を依頼したいけれど、プロンプトに何を書けばよいか分からない方へ。ゴール・利用者・入力・出力・保存・管理・完了条件の7項目を、悪い例と良い例で解説します。プログラミング未経験でも、自分のアイデアをAIへ伝え、試作を始めるための実践 ...

金融・保険業で生成AIをどの業務から導入すべきか分からない方へ。社内規程検索、照会回答案、議事録、コンタクトセンター支援など始めやすい業務と、審査・保険引受・投資判断で必要な説明可能性、バイアス検証、監査証跡、個人情報管理を解説します。

アプリ開発を外注したいものの、必要な機能や仕様をうまく説明できない方へ。AIで発注前の試作品を作り、実際に操作しながら不要な機能と本当に必要な機能を見極め、開発要件を具体化する方法を解説します。完成まで内製する必要はなく、専門部分だけ外注する考 ...

運送・物流業でAI配車を導入する前に、電話受注、紙伝票、車両、運転者、配送先、運賃、請求を一元化する必要があります。車両10〜100台規模の運送会社向けに、データ整備から配車案、ルート最適化、荷待ち分析、請求効率化へ進むAI・DX導入手順と注意 ...

AIがコードを書いてくれるのに、なぜGitHubまで必要なのでしょうか。GitHub AI開発で重要なのはコード保管ではなく、変更履歴と復旧地点を残すことです。repository、main、commit、push、SHA、diffの6用語を軸 ...

IT企業・情報通信業で生成AIを導入しても、個人利用のままでは開発工程に定着しません。営業提案、要件定義、仕様書、テスト、問い合わせ対応、社内ナレッジ検索への組み込み方と、顧客コードの入力管理、シャドーAI、知的財産、ライセンス、AI出力の品質 ...

Claude Codeをアプリ開発でどう使えばよいか分からない非エンジニア向けに、Google AI Studioとの役割分担、既存コードを安全に修正する指示方法、変更してよい範囲・触ってはいけない範囲の伝え方、GitHubで変更履歴を管理する ...

Google AI Studioで何が作れるのか、非エンジニアでも業務アプリを開発できるのかを解説。Buildモードやフルスタック生成、GitHub・Cloud Runへの公開方法に加え、診断アプリを実際に作った経験と、本番環境で確認すべきポイ ...

製造業のAI・DX導入は、画像検査や予知保全を入れるだけでは進みません。本記事では、受注・工程・実績・品質・在庫・原価が分断された中小製造業に向けて、品番や工程データの整備方法、生成AIから需要予測まで段階的に導入する手順、費用・セキュリティ上 ...

AIでアプリを作りたいけれど、何から始めればよいか分からない方へ。AIアプリ開発の方法を、業務課題の決定、完成画面のイメージ、AIへの相談、試作、GitHub、本番公開、人間による検証まで7ステップで解説します。完璧な仕様書がなくても始められる ...