AI活用 AI時代のメンテナンスは仕様書にも必要｜ルール・前提を保守する考え方
AIへ継続的に仕事を任せると、仕様書・ルール・前提条件そのものがメンテナンス対象になります。定期点検と変更時点検、影響確認、仕様更新、再テストの考え方を実際の運用改善例から整理します。
AI活用 AI活用 Google SheetをAIの共有記憶にする｜Project間の引き継ぎで人を転記係にしない方法
複数のChatGPT ProjectやAIを使うと、チャット間の手動コピペが新しい負担になります。Google Sheetを人間向け管理表ではなく、AIがProjectをまたいで参照する共有基盤として使う方法を整理します。
AI活用 AIのトラブル対応は「直った」で終わらせない｜原因と履歴を残す方法
AIや自動化のトラブルは、復旧して終わりにすると再発時にまたゼロから調べることになります。530認証エラーなどの実例から、原因・発生履歴・修正方法・次回の見分け方を残す運用を整理します。
AI活用 AI運用で怖いのは失敗より「サイレント停止」｜完了条件を決める方法
AI運用で厄介なのは、途中まで成功しているように見えるのに最後の処理だけ抜ける「サイレント停止」です。SNS予約や素材ログ保存の実例から、完了条件と再確認の設計方法を整理します。
AI活用 AIは知っているのになぜ期待どおり動かない？要件を正しく伝える4つのポイント
AIが詳しく説明できても、今回の要件を正しく理解して期待どおり実行できるとは限りません。目的・条件・期待結果・確認方法の4項目に分けて依頼する考え方を、実際のAI運用経験から整理します。
AI活用 AIに仕事を任せると人間の役割はどう変わる？作業者からPMになる考え方
AIに仕事を任せると、人間の役割は何になるのか。目的・採用条件・リスク・最終判断を持つ「PMに近い役割」へ変わってきた実体験を、AIとの役割分担として整理します。
Web制作 GitHub ActionsでConoHaへ自動デプロイする方法｜FTP手動アップロードをなくした運用
GitHub ActionsからConoHa WINGへFTPSで自動デプロイし、FTP手動アップロードをなくした実例を紹介。main pushを起点にした公開フロー、GitHub Secrets、FTPアカウントの権限制限、本番確認まで整理します。
AI活用 AI自動化はどこまでやるべき？回収期間と成果シグナルで判断する方法
AI自動化をどこまで進めるべきか。初期調整に使う時間と削減できる作業時間から回収期間を考え、アクセス・利用・収益などの成果シグナルが出てから重い自動化へ進む判断方法を、実際のAI運用経験から整理します。
Web制作 Netlify・GitHub PagesからConoHaへ移行する手順｜旧サイト削除前のチェックリスト
NetlifyやGitHub PagesからConoHa WINGへWebサイトを移行するとき、新URLの表示だけでは完了ではありません。ログイン、保存データ、計測、自動デプロイ、旧URLの依存を確認する移行チェックリストを実体験から整理します。
AI活用 AIで穴埋め問題を作るときの3つのチェックポイント｜手がかりを残して学習しやすくする
AIで穴埋め問題を作るとき、空欄を増やすだけでは学習しにくい問題になることがあります。重要箇所・手がかり・問いの成立性という3つのチェックポイントを、穴埋めノートの制作経験から整理します。