Keisuke Sato

AIを学びたいと思い、日々の生活にAIを取り入れる工夫をしています。社内メンターとしてAIの使い方をサポートし始めました。

[Keisuke Sato @kanta_keisuke]

MCPって難しいイメージでしたが、Claude Desktopで簡単に繋げられました！slack MCPを繋げることでチャンネルのサマリーや最近の出来事を追うことが簡単に出来ました🤲
目で上から読んでも結構抜け落ちてしまって把握出来なかったので、大切な所をまとめてくれるのは凄くありがたいです。

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【AIで日常を楽にするコツ】
��計管理にClaudeを使ったら凄く便利になったのですが、大切なのは”まず手動で行うこと”だと感じています。

手動→手動では難しいことを理解→自動化

これを繰り返すことで価値が生まれました。まずは不便さをしっかりと体感すること！それが凄く大切そうです。

#Claude

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【AIで人生をちょっと楽にする】今日はクレジットカード明細をClaudeに読んでもらい月々の支出と毎月の違い、高額出費や光熱費の変化などをレポートにまとめてもらいました。

家族の家計管理を分析してもらえるの凄くありがたい！おかげで把握していなかった出費が分かりました！

#Claude #AI初心者

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AI Output Day 24 - AIを使って自らのライフプランシミュレーションに挑戦。

どこまで細かく出すべきなのか？という議論からスタートし進めました。

今の生活費は妥当？投資にはいくら使うのが良い？

など専門家を立てて議論を行い、新たな視点をもらうことが出来ました！

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AI Output Day 23 - 昨日の反省点を活かして資料作成しました。

期待を超える提案を目指して作りましたが、中々苦戦💦

AIの良いアウトプットには、こちらも幅広い知識が必要なのでは？と感じた今日でした。

そして的確な画像生成するのが結構難しい。みなさん何回くらいで生成しているのでしょう。

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またこの資料を妻に見せたのですが、妻が考えていたこととほぼ同じだったそうで、反応はイマイチでした（汗）。今回資料の出来に集中してしまいましたが、提案力やクリエイティビティが大切であること学びました。

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AI Output Day 22 - 引越してリフォームをするのですが、テーマが「関係性が深まる家」。そのコンセプトをChatGPTで深堀し、Manusで資料を作ってもらいました。Manusでの資料は素晴らしい出来でした。
強みが違うAIツールを組み合わせて使っていくと良いものが出来そうです。

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今回のユースケースではClaudeの方が良さそうでしたが、データ収集の自動化や定期更新、複雑な処理など仕組みを作る時はClaude Codeの方が良さそうだということを学びました。

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AI Output Day 21 - 今日はサブエージェントを使って各都市の子育て支援情報をまとめてみました。

分かりやすくまとめてくれるのは凄く助かりました。ただシンプルなドキュメント作成であればClaudeで生成した方が早く、新しい情報が反映されていそうでした。
Claude Codeの使い方模索し続けます！

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AI Output Day 20 - 今日はAIと一緒にスケ���ュール管理のテンプレを作りました。

目的：1日の時間を最適化したい
今日の予定：
前提：
・余裕を持ちながら行っていきたい
・AI時間（1時間）は必ず確���したい
依頼：① 固定予定を考慮して1日を再設計してください…

毎日に活かせそうです🤩
#AI勉強中

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AI Output Day 19 - 今日は学び方のシェアです。
仕事の効率を10倍に上げられる人になるには？疑問が湧きました。そこでもらったアドバイスはAIを使ってアウトプットを出すことでした。

今までインプットが多かったのですが、実際に使ってみて学んだことや上手くいかなかったことを大切にします。

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AI Output Day 18 - 本日はこちらの動画から学びました。まず人工知能の学習をバーチャル空間で高速回転させていることも驚きでしたし、その学習で���際に動いているのも驚きでした。センサーがついていなくてもあんな動きが出来るなんて、知らないことばかりです！

https://t.co/Hgw4127mQs

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AI Output Day 17 (Second post) - Claude Codeでサブエージェントを作ってエージェント同士で会話をしてもらいました。

学んだこと
- エージェントの役割の定義が大切
- エージェントに必要なアクセスを設定
- エージェントには専門性を持たせる

思ったよりも簡単に作れました。あとは正確性。

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AI Output Day 17 - 今日は刺激をいただいた記事の紹介です。

この記事を読んで生成AIの大きな波を感じました。サービスを短時間でしかも人を雇う���となく作ることが出来る時代。未経験が逆に強みになること、面白さで身を投じること、学びました。サービス作っていきます。

https://t.co/ZdRMnP0e0r

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AI Output Day 16 - AIを５つのレイヤーに分けられると学びました。1. エネルギー 2. GPUなどのチップ、ハードウェア 3. クラウドサービス、インフラ 4. AIモデル 5. アプリケーション。AIというと4を想像することが多いが1~5全てが必要。

#AI勉強中

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AI Output Day 15 - AI使用の紹介。パネルディスカッションに参加したのですが、司会の方からいただいた資料を元にGeminiに司会役をやってもらい、私は音声入力で考えていることを話して練習しました。最後にフィードバックをもらい、それを元に何度も練習することが出来ました。

#AI勉強中
#話す練習

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AI Output Day 14 - マネージャーAIというものを学びました。確かに管理職によくある承認作業をエージェントに行ってもらうのは凄く良いアイディアだと感じました！

マネージャーはその時間を使って新しい可能性を模索出来ると言った話も面白かってです。

https://t.co/3kATAxcG44

[Keisuke Sato @kanta_keisuke]

AI Output Day 13 - Claude Codeが他のAIツールとどう違うかを調べました。

- リポジトリ全体を考慮してリファクタリングが出来る
- エージェントの作業を自身でチェック出来る
- サブエージェントの作成が可能(専門家チームを作れる)

これから実際に使って腑に落としていきたいと思います。

[Keisuke Sato @kanta_keisuke]

AI Output Day 12 - 昨日投稿したプロンプトですが、試しにChatGPTとClaudeの両方で使用��違いを見ました。

結果、ChatGPTにはDALL-Eというモデルが入っているので画像生成出来たのですが、Claudeにはその機能がないことを知りました。

またChatGPTには複数のモデルが使われていることを学びました。

[Keisuke Sato @kanta_keisuke]

AI Output Day 11 - プロンプトは具体性が大事。こちらの記事を読んでここまでプロンプトは詳細に書く必要があるんだと勉強になりました。

何が欲しいかを明確に知る必要ありだと感じました。今まで何となくで画像を作っていたので意識してみます。

#AI勉強中

https://t.co/18bWmAVGgV