AIの活用に役立つ情報・ノウハウ・事例を、目的に合わせて探せます。
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コンテキストエンジニアリングとは、AIが答えるときに読む指示・資料・会話の履歴・使える道具を選び、整え続ける考え方です。プロンプトとの違い、要るものに絞る理由、選ぶ・置いておく・縮める・外に書き出すの4つの手入れを、ChatGPT・Claude・Claude Codeなどの機能に沿って整理します。
DESIGN.mdは色・書体・余白・やらないことを書いた1枚のテキストです。AIコーディング向けの形式ですが、画像生成や資料作成でも同じものが使えます。自社の運用例と、キャラクターシートの渡し方、30分で書ける最小のひな形を紹介します。
AGENTS.mdは、AIコーディングツールにプロジェクトの事情と指示を伝えるMarkdownファイルです。CLAUDE.mdは同じ系統のファイルで、必要なときだけ読み込まれるSKILL.mdとは役割が違います。どのツールがどのファイルを読むのかを、Codex・Claude Code・GitHub Copilot・Cursor・Gemini CLIの公式ドキュメントをもとに比べられます。
.mdは、Markdownという書き方で書かれたテキストであることを示す拡張子です。中身は文字だけなので、メモ帳でもそのまま開けます。ただし同じファイルでも、開く道具によって表が崩れることがあります。IETFのRFCとCommonMarkの仕様、Microsoftとagents.mdの公式ドキュメントをもとに、正体と開き方、そしてAIへの指示ファイルによく使われる理由まで整理しました。
AIに学習させない設定（オプトアウト）は、入力した内容をAIの提供元がモデルの学習に使わないようにする設定です。学習・保存・人のレビューの違い、ChatGPT・Claude・Gemini・Copilotの個人向けと法人向けの違いと設定場所、設定しても残るもの、入れてよい情報の分け方を整理します。
文字起こしAIは、会議や取材の話し声を文字に変えるAIです。要約まで作る議事録AIとの違い、オンライン会議・対面・録音ファイルという録る場面別のツールの選び方、精度の確かめ方、会社で使う前に決めることを整理します。
社内AIチャンピオン（AI推進リーダー）は、各部署で生成AIの使い方を広げる推進役です。AI CoEやAIアダプションとの違い、MUFG・三井不動産・日立の実例、推進役の4つの仕事、選び方から全社に広げるまでの手順を整理します。
AIブラウザは、開いているページやタブの内容をAIに読ませて、要約や比較、Web上の操作まで頼めるブラウザです。普通のブラウザ＋AIチャットとの違い、Comet・Dia・Microsoft Edge・Gemini in Chromeの違い、会社で使う前に確かめることを整理します。
画像から動画を作るAI（Image-to-Video）は、写真やイラスト1枚を出発点に動きを付けて動画にする機能です。文章だけで作るText-to-Videoとの違い、画像の3つの使われ方、Kling AI・Hailuo・Runway・Veoなどの選び方、商用利用と用意する画像の注意点を整理します。
AI音声生成（音声合成・TTS）は、文章を人の声のような音声に変える技術です。特定の人の声を再現する音声クローンとの違い、ElevenLabs・CoeFont・HeyGenなどの選び方と料金、商用利用・AI音声の開示・他人の声の権利という仕事で使う前の注意点を整理します。
Agent Skills（スキル）は、AIエージェントに仕事の手順や専門知識を渡すためのフォルダです。必要なときだけ読み込まれる仕組み、CLAUDE.md・AGENTS.md・MCP・プロンプトとの違い、Claude Code・Codex・Claudeアプリでの置き場所と使い方、作り方と安全に使うための注意を整理します。
AIリスキリングは、AIで変わる仕事に合わせて、社員が業務で使えるスキルを計画的に身につけていく取り組みです。AIリテラシー研修や単発の講習との違い、定着する会社がそろえている3つの条件、4つの進め方、人材開発支援助成金の改正（2026年8月）で変わった研修の選び方を整理します。
生成AIガイドライン（AI利用ポリシー）は、社員が生成AIを業務で使うときのルールをまとめた社内文書です。決める4つのこと、AIガバナンスや国のAI事業者ガイドラインとの違い、JDLAのひな形と経済産業省のチェックリストの使い方、新しい使い方の前の確認、作ったあとの運用を整理します。
トークンとは、AIが文章を処理するときの区切り単位のことです。文字数と一致しない理由、入力・出力トークンの違い、コンテキストウィンドウ・料金との関係をやさしく整理します。
コンテキストウィンドウとは、AIモデルが1回のやり取りで参照できる情報量の上限のことです。何が上限に含まれるか、上限内でも精度が変わる理由、外部記憶やチャット履歴との違いをやさしく整理します。
オープンウェイトモデルとオープンソースの違いを、何が公開され、どんな条件が付くかという観点で整理し、Llama・Qwen・DeepSeekの実例と商用利用前に確認すべきことまで解説します。
推論モデル（Reasoning Model）とは、答える前に内部で複数の中間ステップ（推論トークン）を生成してから回答を出すモデルの呼び方です。一般的な「推論(inference)」との違い、向いている作業、待ち時間・費用・正しさの関係をやさしく整理します。
ローカルLLMは、AIモデルを自分のPCの中で動かす使い方です。ChatGPTなどクラウド型との違い、メモリ量で決まる動かせるモデルの目安、Q4などの量子化表記の読み方、Ollama・LM Studio・GPT4Allの選び方と始め方を整理します。
バイブコーディングは、AIが書いたコードを読まずに、動いた結果だけを見て会話で作り進める開発の仕方です。AIを使った開発全般との違い、向く場面・向かない場面、Lovable・Replit・Cursorなどのツールの選び方と始め方を整理します。
シャドーAIは、会社が把握・許可していない生成AIを社員が業務に使うことです。国内調査でみる実態、禁止だけでは防げない理由、法人向けプランで使ってよいAIを用意するところから始める3段階の防ぎ方を整理します。
プロンプトとは、AIに対して送る指示や質問そのもののことです。書ける要素と、はじめての一つを書くための3つのポイント、うまくいかないときの直し方をやさしく整理します。
Deep Researchは、AIが調べる計画を立てて多くの資料を読み、出典つきのレポートにまとめる機能です。AI検索との違い、向く問いと向かない問い、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityの違い、頼み方とレポートの確かめ方を整理します。
AI検索エンジンとは、キーワードに一致するページの一覧ではなく、出典つきの回答を直接返してくれる検索サービスです。通常の検索との違いや、Felo・Perplexity・Genspark・Skyworkなど代表的なツールの選び方をやさしく整理します。
ハルシネーションとは、AIが不確かな事柄をもっともらしく誤って答えてしまう現象です。なぜ起きるのか、完全に防げない理由、実務でできる工夫と確認方法をやさしく整理します。
