AIの検収は「正解率一本」では書けない — 必達条件と目標値の二段構えで合否を決める
業務システムにAI機能を組み込む案件で、開発そのものより揉めやすいのが検収（受け入れテスト）です。従来のシステムなら「この入力を入れたらこの値が返る」と書けば済みました。ところが生成AIや機械学習を使った機能は、同じ入力 […]
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Claude Code のアップデートは「追う」より「取り込み方を決める」が正解 — 受注開発で失敗しないための確認手順
「Claude Code の 2026年3月時点の最新アップデートをまとめてほしい」というご相談をいただくことがあります。ただ、この手のツールは更新頻度が非常に高く、月単位どころか週単位で機能が入れ替わります。弊社として […]
Claude Codeの2026年3月最新アップデート：ビジネスを変革する新機能とその活用法
2026年3月、Anthropic社が開発するAIアシスタント「Claude」の開発支援機能「Claude Code」に大幅なアップデートが実施されました。このアップデートにより、中小企業でもより効率的にシステム開発やデ […]
生成AIへの投資は「インフラ投資」か「実験」か — 中小企業が見極めるための判断基準
2026年の生成AI最新動向と、ビジネスインフラとしてのAI活用の方向性を展望します。
曖昧な要件は、そのまま曖昧なコードになる — AI時代の発注側が書くべき「指示書」の作り方
Claude Codeから最大限の成果を引き出すためのプロンプト設計テクニックを解説します。
業務システム開発でAIが効く工程・効かない工程 ― 発注前に見積書で確かめたい6つの視点
Claude Codeを活用して業務効率化に成功した中小企業の具体的なパターンを紹介します。
AI エージェント時代の受注開発 — 発注側が見積もり・検収で変えるべきこと
AIエージェントとしてのClaude Codeが、従来の開発ワークフローをどう変えるかを考察します。
AIコーディングの費用対効果は、導入前に「3つの数字」で概算できる
Claude Codeの料金プランと、実際の開発現場での費用対効果について解説します。
AI コーディング支援の事故は「渡しすぎ」から起きる — 情報と権限の線引き方
Claude Codeのセキュリティ機能と、安全なAI支援開発のためのベストプラクティスを解説します。
AIコーディングツールは「どれが優秀か」ではなく「自社のどの条件に合うか」で決まる
主要なAIコーディングツール3つを機能・価格・使いやすさの観点で比較します。