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DeNAのClaude Code活用事例を解説 ──仕様からモックまで「2週間→1〜2日」になった仕組み
DeNAが公開したClaude Codeのチーム活用事例を解説する。速くなったのはコーディングではなく職種間の“受け渡し”で、仕様確定からモック確認までが2週間〜1ヶ月→1〜2日に。PdM・デザイナー・エンジニアが同じAIを使う仕組みと、真似する前の注意点まで。（DeNA公式ブログベース・CAG非検証）
考え方と、実践のログ。
脱・人月商売、フルAI駆動の開発、透明な料金。私たちが何を考え、どう手を動かしているか。誇張のない記録として綴ります。
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DeNAのClaude Code活用事例を解説 ──仕様からモックまで「2週間→1〜2日」になった仕組み
DeNAが公開したClaude Codeのチーム活用事例を解説する。速くなったのはコーディングではなく職種間の“受け渡し”で、仕様確定からモック確認までが2週間〜1ヶ月→1〜2日に。PdM・デザイナー・エンジニアが同じAIを使う仕組みと、真似する前の注意点まで。（DeNA公式ブログベース・CAG非検証）
ChatGPT Workとは何か ──AIが資料まで作って仕事を「完了」させる新機能を解説
2026年7月9日、OpenAIがGPT-5.6と同時に発表した「ChatGPT Work」を分かりやすく解説する。AIに“ゴール”を渡すと、社内のファイルやアプリから情報を集め、複数のAIが手分けして作業し、スライド・シート・ドキュメントといった成果物に仕上げ、人の承認と記録を挟んで仕事を完了まで運ぶ——ChatGPTが「質問に答える道具」から「仕事を任せられる場所」に変わり始めた。何が変わったのか、何が新しいのか、実際の仕事で何に使えるのか、任せる前の注意点までを専門用語なしで整理。“仕事OS”の7層、GPT-5.6の実行エンジン（ultra・Programmatic Tool Calling・multi-agent）、“全部任せ”が失敗する境界設計も扱う（OpenAI公式ベース・CAG非検証）。
AIが、4.66億行を20時間で監査した ──Alberta州政府 × Claude Code が示す、大規模コードレビューの“型”
AIがコードを「書く」話はもう聞き飽きたかもしれない。今回は毛色が違う——AIが4億6600万行を20時間で“監査”した。2026年7月6日、Anthropicがカナダ・Alberta州政府の事例を公開。1,280アプリ・3,400リポジトリを、Claude Code（Opus/Sonnet）と約50体の並列エージェントでセキュリティレビュー（従来推定6.5年）。肝は規模でなく“やり方”＝丸投げでない。①ルールエンジンで既知パターンをflag→②AIがreviewしてfile/lineで引用→③人が承認→④継続エージェント（red team/blue team/code quality・app毎に約95項目）。修正・テスト・ビルド生成、レガシー再構築（Java補助金ポータル5ヶ月→4-5日）まで。「機械の網羅×AIの判断×人の承認×継続監視」の型として、古いコード棚卸し・RLS/権限レビューに翻訳できる。数字はベンダー事例で第三者検証ではない旨も明記。AIの主戦場が「書く」から「点検し続ける」へ動いた話（Anthropic公式ベース・CAG非検証）。
プロンプトとスキルは、もう「メモ」じゃない ──AIへの指示を“本番資産”として管理し始めた各社（Mistral / GitHub / Google）
AIにやらせる「指示」——プロンプト、スキル、AGENTS.md——が本番の挙動をそのまま決めているのに、多くの現場ではまだ「メモ」扱い。repoやnotebook、Slackに散らばり、誰が最後に直したかも分からない。2026年6〜7月、この扱いを変える動きがMistral・GitHub・Googleからほぼ同時に出てきた。Mistral Studioは prompts/skills に system of record（版固定・比較・named owner・変更ログ・staging→tagged production・rollback）。GitHub Agent Finderは全ツールを手配線せず、タスクを言葉で書くと許可registryを検索してranked matchesを都度取り込む（オープン規格ARD）。Google Managed Agentsは AGENTS.md/SKILL.md をversionableファイルで定義。「良いプロンプトを書く」の次は「管理されたプロンプト資産」——3社が同じ山を登る流れを分かりやすく解説（仕様は各社公式ベース・CAG非検証）。
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「あの資料、見てもらえたかな」を終わらせる ──提案資料をURL一つで安全に届け、閲覧まで見える共有ツールを作った
メールに添付した提案資料は、相手が開いたのか、どこまで読んだのか分からない。PDFは重くて開かれず、共有リンクは転送し放題で機密には使えない——資料を「送って終わり」にした瞬間、その先は暗闇になる。私たちは提案資料を多く扱う支援企業向けに、資料をURL一つで安全に届け、閲覧の状況まで見えるセキュアな共有ツール（DocSend的）を設計・実装した。①クライアント閲覧者を“会員”にしない二系統認証（Web暗号＋署名付き一時通行証）、②直リンクを塞ぎ隔離枠で映す“見えるけど抜けない”配信、③資料をAIで生成し必要箇所だけ差分編集・同一URLで改訂・自動分類、④現場の要望を1日7リリースで即日反映・大容量50MB対応。技術判断を主役に、安全性とAI活用と改善速度の作り方を書く。クライアント名・ドメイン・認証情報は伏せ、数値は自社実装の事実に基づく匿名例。
Google口コミを、店舗運営の「次の一手」に変える ──分析して終わらせない、多店舗対応の改善ツールを作った
「星4.2、口コミ186件」——その看板を上げるために、明日から何をするか。多くの現場でここが曖昧なまま放置されている。私たちは店舗集客を支援する事業者向けに、Google等の口コミを店舗運営の“打ち手”に変える分析ツールを設計・実装した。①あと★5が何件で評価4.0に届くかを決定論的に正確計算する目標シミュレーション、②業種特性を踏まえてAIが強み・不満を言語化、③低評価×未返信の「要返信の口コミ」抽出、④一覧APIで546店舗を数秒発見し口コミは店舗ごとに取得、⑤毎月の自動同期、⑥A4日本語PDFで客先納品——「分析して終わり」でなく「次に何をするか」まで出す仕組みを、技術判断を主役に書く。クライアント・店舗名は伏せ、数値は自社実装の実データに基づく匿名例。
このサイトのAIは、自分たちで作った ──HITL・顧客別メモリ・メール⇄チャット双方向を実装した顧客対応AIの中身
CAGサイトの問い合わせに一次対応しているAIは、自分たちで実装した。マルチテナント基盤、RAGと顧客別メモリを持つエージェント、見積もりは人間に渡すHITL設計、メールへの返信がそのままチャットになる双方向統合、そして「全部実機で確かめた」自動検証42項目——本番品質の顧客対応AIを、AI駆動開発で1日で本番稼働に乗せた制作記録。何を作り・どう守り・何をAIに任せないかの設計判断が、速さの主役だ。
HTML資料を、URLだけで安全に共有するツールを作った ──認証・閲覧ログ付き・ダウンロード不要（制作事例）
AIが作ったHTML資料を、URLひとつで・ダウンロードなしで・安全に共有できる社内ツールを作った制作事例。推測困難な専用URL＋閲覧認証＋本体直リンク遮断＋閲覧ログで、社外秘の資料も流出を恐れず届けられる。md資料が見た目で損をする問題からの設計判断を解説する。
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「人月」をやめると、何が変わるか
成果物×定価への移行は、価格だけの話ではない。見積り・納期・品質・信頼の四つが同時に動く。
『数ヶ月かかります』は本当か ──SNS分析ダッシュボードをAI駆動開発で実働1日・8コミットで作った制作事例
自治体向けのSNS分析ダッシュボードを、フルAI駆動・実働1日・8コミットでログイン付き本番まで作った制作事例。チャート7種を外部ライブラリなしで実装し、設計判断ごと開示する。「数ヶ月かかりますよね」という見積もりの常識に、いま何が起きているのかを実物で示す。
ARCHIVE ｜ 全記事一覧（60）
- DeNAのClaude Code活用事例を解説 ──仕様からモックまで「2週間→1〜2日」になった仕組み
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- プロンプトとスキルは、もう「メモ」じゃない ──AIへの指示を“本番資産”として管理し始めた各社（Mistral / GitHub / Google）
- AIを「どれだけ使ったか」より、「何を任せたか」を振り返る時代へ ──Claude Reflectが機能にした、AI利用のメタ認知
- GPT-5.6を、分かりやすく ──Sol / Terra / Luna、3つに分かれた新モデル家族の読み方
- AIが「コードを書く」から「制作ソフトを操作する」へ ──MCPが、ゲームエンジンと3Dの現場に染み出した
- AIを「入れた後」に効くのは、誰が・いくら使ったかの“管制画面” ──Claude Enterpriseが見せた、AI運用の次の当たり前
- AIが、自分で画面を触って直す時代 ──「コードを書くAI」から「動かして確かめるAI」へ
- "AIを使える"から"AIを運用できる"へ ──AIエージェント運用設計、5つの土台【まとめ】
- AIが「チャット」から「仕事場」になり始めた ──研究者向けClaude Scienceが見せた、"職種別AIワークベンチ"の時代
- AIを全社に入れたら、今度は「使いすぎ」に悩み始めた ──AIエージェント時代の本当のコストは、月額ではなくトークンで決まる
- 便利なAIスキル、入れる前に中身を見ていますか ──Agent Skillは「プロンプト集」ではなく、実行権限を持つ部品だった
- 「ChatGPT使えます」では、もう差がつかない ──AI活用力の証明が"画面共有"へ移った話
- 消えた「最強AI」が、戻ってきた ──Fable 5再展開でわかった、AIモデルの新しい"戻り方"
- Claude Sonnet 5を、分かりやすく ──"Opusに迫る力"を半額以下で回すエージェント向けモデル
- AI開発の差は「速いモデル」より「速く“安全に”働ける職場」で決まる
- AI開発の主戦場は、モデル比較から「作業環境」へ移った ──モデルは脳、harnessは職場
- GPT-5.6 Sol を、分かりやすく ──新モデルで本当に見るべきは「出し方」だった
- AI動画は「プロンプト一発」から「HTMLで作る」へ ──HeyGenの“HyperFrames”という、動画をコードにする新しい潮流
- MCPは「便利な拡張機能」ではなく、AIに何を触らせるかの“権限レイヤー”だ ──GitHubが企業研修にした日、AI導入は“統制の設計”になった
- AIエージェントは、チャット欄から「チームの作業場」に引っ越した ──Claude Tagが示す、次の競争軸は“作業場設計”
- 「どのモデルが最強か」はもう古い ──Sakana Fuguが見せた、AIを束ねる”司令塔”の競争
- 「たくさん書けるAI」から「無駄を書かないAI」へ ──Agent Minimalism、上手さはAIに余計な仕事をさせないことへ
- AIエージェント時代、強いリポジトリは「AGENTS.md」を持っている ──CopilotがレビューにAGENTS.mdを読み始めた日
- 「人間が読むWiki」から「AIが引き継ぐ知識」へ ──Google CloudのOKFが名付けた、AIエージェント時代の知識設計
- 「あの資料、見てもらえたかな」を終わらせる ──提案資料をURL一つで安全に届け、閲覧まで見える共有ツールを作った
- Google口コミを、店舗運営の「次の一手」に変える ──分析して終わらせない、多店舗対応の改善ツールを作った
- 「良いループ」の次は、「手順を残せるAI」だった ──Codex・Cursor・GitHubが同時に示した、会話から手順資産への移行
- これから売れるのは、AIツールじゃない。──“AI導入OS”という新しい市場の話
- 「最強モデル」より「強いharness」──frontier AIが“政策で止まる”時代のエージェント設計
- LLMチャットを守る4層 ──レート制限・Turnstile・WAF・LLMスパム判定
- OpenAIが認めた、企業AIの本当のボトルネック ──「どのモデルか」より「どう業務に組み込むか」
- 「良いプロンプト」の次は、「良いループ」だった ──Codex・Claude Code・GitHub・Grokが向かう、AI開発の新しい主戦場
- 「最強」と紹介したAIは、3日後に消えた ──Fable 5 / Mythos 5 提供停止を、開発の現場から読む
- テストが通っても、本番で壊れる ──"動いて見える"3つの罠を、実機検証で捕まえた話
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- HTML資料を、URLだけで安全に共有するツールを作った ──認証・閲覧ログ付き・ダウンロード不要（制作事例）
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- Claudeが「court」とだけ呟いて、静かに止まる日 ──"壊れたお手本"を自己増殖させるバグと、職人の対処法
- 「もっさり重い」の正体は、たいてい画像だった ──自社サイトを10MB→0.3MBに軽くした実測ログ
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- 「人月」をやめると、何が変わるか
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- 2〜3時間の作業を15分に。ワイヤーフレーム自動生成ツールを1セッションで作った話
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- 【AIと“第二の脳”を作る #1】なぜ"普通のメモアプリ"は続かないのか──8つのPKM挫折と「LLM Wiki」という解
- 予約システムを、ゼロから「作る」 ──マルチテナントSaaSを設計から本番まで駆け抜けた制作事例
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- あなたの店は、AIにどう紹介されている？ ──「AI検索チェック」を専門用語ゼロで作った話
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