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MCPとCLIはなぜ使い分けるのか：Apidog CLIの設計思想から学ぶAIエージェント統合
126個のMCPツールを作ったApidogが新たにCLIを再設計した理由から、AIエージェントを既存のAPI開発ワークフローに組み込む際の設計原則を解説します。
AIエージェントをどの業務から入れるか、8人規模で考えた
8名のスタートアップでAIエージェントをどこから入れるか。GTM視点で優先順位を整理したら、最初の一手は商談前リサーチの自動化だった。
Paseoを試した。スマホからClaude Codeを動かす未来
Claude CodeやCodexをスマホ・ターミナルから一括管理できる「Paseo」を試した。QRコードだけでペアリング完了、CLIからも操作できる設計がエンジニア的にハマった。
AIエージェント、マジで仕事を奪ってくる時代になった
AIエージェントがRPAと何が違うのか、やっと腹落ちした。製造業や航空会社の事例も出てて、議事録自動化から試してみようと思ってる。
AIエージェントの稟議、どう通すか
AIエージェントの記事を読んで、月300件の提案書作成を起点に稟議を組み立てられないか考え始めました。現場・経営陣・情シス、三方向への説明を同時に準備するのが推進部長の仕事です。
AIエージェント、8人チームへの実装を決めた理由
8人チームのSaaS CEOが、AIエージェントを今月中に3業務へ導入すると決めた理由と、その優先順位を率直に語る。
AIエージェントをマーケ業務に入れてみた話
ChatGPTで止まっていた効率化の壁。AIエージェントをマーケ業務に当てはめると、週次レポートの自動化だけで月10時間以上が返ってくる計算になる。
バックオフィスAIが株価に織り込まれる日
バックオフィスAIエージェントの記事を読んで考えたのは業務改善ではない。freee・Salesforce・Microsoftのどの株価にいつ織り込まれるか、というシナリオだ。
AIエージェントをスタートアップのどこに刺すか
AIエージェントの記事を読んで真っ先に考えたのは「8人のうちのどの業務に当てるか」だ。事例より先に線引きを決めることが全てだと気づいた。
AIエージェントを見て、デザイナーの自分が迷った話
AIエージェントの記事を読んで、デザイン業務じゃなく事務作業のほうが当てはまると気づいてしまった。使う怖さと使わない怖さ、どっちが本物か。
AIエージェントをROIで語れるか
AIエージェント導入の可否は「定型業務の人件費換算」で即断できる。8人規模のスタートアップが実際にやった優先順位のつけ方と、投資家に刺さったKPI設計の話。
AIエージェント、マジで生成AIと別物だった
生成AIで効率化が頭打ちになってる感覚、ずっとあった。AIエージェントが「回答」じゃなく「実行」する道具だと知って、やっと次の話が見えてきた気がする。