AIの番人
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AIで問い合わせ返信を下書きする:FAQの準備から確認まで
問い合わせ返信をAIで下書きするとき、文章の丁寧さだけを評価すると、重要な間違いを見逃します。実際には対応していない交換を案内したり、確認前の納期を約束したりする可能性があるためで…
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AIがつくった商品画像、公開前にどこを見る?
背景も光もきれいに整った商品画像。それでも、取っ手が少し大きい、セットに含まれない小物が置かれている、といった違いがあれば、購入する人に別の商品を想像させてしまいます。 生成の出来…
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AIで商品画像をつくる:撮影素材から仕上げまでの実践ガイド
商品画像で大切なのは、雰囲気がよいことと、実物が正しく伝わることの両方です。AIで背景を整えるときも、商品本体まで描き直してしまえば、形や色が実物から離れることがあります。本稿では…
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GPT-5.4発表:AIの評価は「答えの上手さ」から仕事の成果物へ
2026年3月5日、OpenAIはGPT-5.4を発表しました。専門的な仕事、コーディング、コンピューター操作を組み合わせる方向を示したモデルです。説明が自然かどうかに加え、実際に使える文書や表などの成果物をつくれるかが、性能を語る中心に近づきました。
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AIツールを増やしすぎない:一つの仕事で使い分けを決める方法
文章用、検索用、要約用、翻訳用。便利そうなAIを追加するうちに、どこに原稿を入れたか分からなくなることがあります。出力を移す時間や確認する場所が増えれば、作業全体はかえって長くなり…
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Claude Opus 4.6と長い文脈:大量の資料を渡せば理解は深まるのか
2026年2月5日、AnthropicはClaude Opus 4.6を発表しました。コーディングや専門的な知識作業の改善に加え、100万トークンのコンテキストウィンドウをベータとして打ち出した点が注目されました。長い資料を一度に扱う可能性が広がる一方、入れた情報をどう評価するかが問われます。
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ローカルAIとクラウドAI、社内文書を扱うならどちら?
社内文書をAIで扱いたいとき、「ローカルなら安全」「クラウドなら高性能」という一言では決められません。データがどこに送られるか、誰が保守するか、どの程度の精度が必要かを、対象の仕事…
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NotebookLMで社内マニュアルを読み解く:質問の作り方と出典の確認
社内マニュアルは存在していても、必要な答えがすぐ見つかるとは限りません。本文、別紙、注意事項に条件が分かれていたり、古い版が共有フォルダに残っていたりするためです。 Noteboo…
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長い動画から短い解説をつくる:AIで要点を選び、人がつなぐ
長い動画から印象的な一文を抜き出すと、短い動画は作れます。しかし、その一文が元の話を代表しているとは限りません。特に「ただし」「この条件では」の前後を落とすと、話し手の判断が逆に伝…
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Claude Cowork登場を振り返る:ファイルを扱うAIに仕事を任せるには
2026年1月12日、AnthropicはCoworkを研究プレビューとして公開しました。コードを書く人に限らず、ファイルを使う一般的な仕事をClaudeに任せるための機能です。会話で助言を受ける段階から、許可した作業場所で成果物をつくってもらう段階へ進んだ出来事として振り返ります。