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Claude Desktop の Preview 機能に、画面上の要素をクリックするだけで DOM 要素を直接指定できる機能が追加されました。「ヘッダー右のボタンの…」のような言葉での説明が不要になり、フロントエンド開発のワークフローが大きく変わります。 概要 Claude Code の開発者である Lydia Hallie 氏が X で紹介したこの機能では、Claude Desktop の Preview パネルで実行中のアプリをプレビューしながら、修正したい UI 要素をクリックで指定できます。 クリックすると Claude は以下の情報を自動的に取得します: HTML タグ名 CSS クラス 主要なスタイル 周辺の HTML 構造 クロップされたスクリーンショット React アプリの場合は以下の情報も取得されます: ソースファイルのパス コンポーネント名 Props の情報 使い方 Claude Desktop で Preview パネルを開く 修正したい部分をクリックする 「ここを青にして」のように指示する これだけで Claude が該当要素を特定し、コードを修正してくれます。 活用シーン デザイン修正の高速化: 色、サイズ、レイアウトの微調整をクリック＋自然言語で即座に反映 非エンジニアによる UI 変更: コードを読めなくても、画面を見ながら変更指示が可能 バグ箇所の特定: 表示がおかしい要素をクリックするだけで、該当コンポーネントとソースファイルを特定 技術的な仕組み Preview 機能の裏側では、.claude/launch.json で定義された開発サーバーが起動し、ヘッドレスブラウザと接続されます。Claude はスクリーンショット撮影、DOM 検査、クリックシミュレーション、ネットワーク監視などを直接実行できます。 ユーザーが要素をクリックすると、その要素のメタデータ（セレクタ、タグ、テキスト、ソース位置）が Claude Code のセッションコンテキストに自動的に注入される仕組みです。 ...

NotebookLM の「専門特化型ノート」を使って、テーマごとにノートブックを分けることで「20人の専門家チーム」を構築する方法を紹介します。元ネタは えーたん/AI×時短で仕事効率化(@ai_jitan) さんの投稿です。 なぜ NotebookLM が「専門家」になるのか NotebookLM の最大の強みは、ユーザーが入れた資料だけを根拠に回答すること。ネットの一般論ではなく、ストックした信頼できる情報源からのみ回答を生成します。さらに、すべての回答に引用元のリンクが付くため、根拠の確認も簡単です。 この仕組みを活かして、テーマごとにノートブックを分ける。たったこれだけで、各ノートブックが「その分野の専門家」として機能し始めます。 1つの AI に何でもかんでも聞くのと、20人の専門家に分けて聞くのでは、回答の精度がまったく違います。 専門家ノートの作り方（共通4ステップ） NotebookLM で新規ノートブックを作成する タイトルに「○○専門」と設定する（例：「マーケティング専門」） 「ソースを探す（Fast Research）」で、5つのプロンプトを順番に実行する 情報が集約されたら、あなたの課題を入力するだけ 20人の専門家一覧 1. 業務改善コンサルタント ムダを見つけて仕組みに変える専門家。属人化している作業、毎回ゼロから作っている資料、形骸化した会議などの「見えないコスト」を洗い出します。 Fast Research 用プロンプト例: 「業務プロセスの可視化と改善手法（BPR、リーン等）を具体例付きで解説した記事を収集」 「属人化の解消とナレッジマネジメントの実践方法を詳しく紹介した記事を収集」 「業務自動化（RPA・ノーコード等）の導入手順と成功事例を解説した記事を収集」 2. マーケティングコンサルタント 集客戦略、SNS運用、競合分析、KPI設計まで幅広くカバー。 Fast Research 用プロンプト例: 「デジタルマーケティングの最新手法と成功事例を詳しく解説した記事を収集」 「SNSマーケティングとコンテンツ戦略の具体的な手法を解説した記事を収集」 3. コピーライター メール、提案書、LP、SNS投稿など「伝わる言葉」を作る専門家。 Fast Research 用プロンプト例: 「売れるキャッチコピーの作り方と名作事例を詳しく解説した記事を収集」 「ランディングページのライティング手法とコンバージョン改善策を紹介した記事を収集」 4. データアナリスト データに基づいた判断ができるようになる右腕。売上予測、A/Bテストの設計、KPIの設定をサポート。 5. 営業コーチ 新規開拓の方法、クロージングの話法、断られたときの切り返し方まで。営業スキルを「型」として共有できます。 6. プロジェクトマネージャー タスクの優先順位の付け方、進捗の可視化方法、トラブル発生時の対応手順を体系的にアドバイス。 7. 広報・PRアドバイザー プレスリリースの書き方、メディアへのアプローチ方法、SNS公式アカウントの運用方針をカバー。 8. 心理学アドバイザー 部下のやる気を引き出す声かけ、顧客の購買意欲を高めるプレゼン手法、チームの信頼関係を築くコミュニケーション術。 9. カスタマーサクセスマネージャー 解約の兆候を早期に察知する方法、顧客オンボーディングの設計、アップセルの提案タイミングなど。 10. 人事コンサルタント 「面接で何を聞くべきか」「どう評価すべきか」「入社後にどう育てるか」まで体系的にサポート。 11. 交渉・ファシリテーションアドバイザー 会議を30分で終わらせる進行術、交渉で双方が納得する落としどころの見つけ方など。 12. 財務アドバイザー 財務諸表の読み方、投資の判断基準、キャッシュフロー管理をカバー。 ...

Claude Code をインストールして「で、次どうすれば…？」となっていないだろうか。導入は単なる入口に過ぎない。フック、カスタムコマンド、サブエージェントの3つを使いこなすことで、Claude Code は「1人のAIアシスタント」から「自分専用の開発チーム」へと変わる。 この記事では、X で話題になった @wad0427 氏の記事「Claude Code、インストールしたけど「で、次どうすれば…？」ってなってない？」をベースに、それぞれの機能の概要と実践的な使い方を解説する。 フック（Hooks）— 自動化ルールを仕込む フックとは、「AIが〇〇したら、自動で△△を実行するルール」のことだ。 料理に例えると、「盛り付けたら、最後に必ずパセリを振る」と自分ルールを決めておく感じに近い。Claude Code では以下のような自動化が可能になる。 AIがファイルを保存したら → 自動でコードの見た目を整える（フォーマッター実行） AIがコードを書き換えたら → 自動でテスト（動作チェック）を走らせる AIの作業が終わったら → 自動で変更履歴を記録する（コミット） つまり、毎回「フォーマットして」「テストして」と指示しなくていい。フックを設定するには Claude Code のターミナルで /hooks と打つと設定画面が出る。選択肢を選んでいくだけなので、コードを書かなくても OK だ。 フックの設定例 プロジェクトルートの .claude/settings.json（またはユーザー設定の ~/.claude/settings.json）に以下のように定義する: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 { "hooks": { "PostToolUse": [ { "matcher": "Edit|Write", "hooks": [ { "type": "command", "command": "jq -r '.tool_input.file_path' | xargs npx prettier --write" } ] } ] } } この例では、AI がファイルを書き換えるたびに Prettier が自動実行され、コードスタイルが統一される。 ...

AI エージェントが iOS アプリ開発を丸ごと自動化するオープンソースツール「Blitz」が公開された。ビルドからテスト、App Store 提出まで、これまで手作業だった工程を AI に任せられる時代が到来しつつある。 Blitz とは Blitz は、AI エージェントに iOS 開発ライフサイクルの完全な制御を与えるネイティブ macOS アプリケーション。シミュレーター/iPhone の管理、データベース設定、App Store Connect への提出まで、開発に必要な一連の操作を AI エージェントが実行できる。 GitHub リポジトリ: blitzdotdev/blitz-mac（Apache-2.0 ライセンス） 主な特徴 MCP サーバーによる AI 連携 Blitz には MCP（Model Context Protocol）サーバーが組み込まれており、Claude Code をはじめとする MCP クライアントからアプリのビルド、テスト、App Store への提出が可能になる。 自動化される範囲 コード署名とビルド: Xcode プロジェクトのビルドを AI が実行 テスト実行: シミュレーターや実機でのテストを自動化 App Store メタデータ: アプリの説明やスクリーンショットの管理 App Store 提出: App Store Connect API を通じた申請処理 iPhone MCP 関連プロジェクトとして iPhone-mcp も公開されている。AI が実際の iPhone を操作してアプリをテストし、バグを発見できる仕組みだ。 セキュリティとプライバシー MCP サーバーは 127.0.0.1 にのみバインドされ、外部ネットワークには公開されない 連絡先、写真、位置情報などの個人データにはアクセスしない 画面キャプチャは iOS シミュレーターウィンドウに限定 ネットワーク通信は Apple の App Store Connect API と GitHub のリリース API（更新チェック用）のみ 技術スタック SwiftUI で構築されたシングルターゲットアプリ Swift Package Manager によるビルド CLAUDE.md ファイルによるアーキテクチャドキュメントが整備されている iOS 開発の未来 従来の iOS 開発では、Xcode での手動操作が多くの時間を占めていた。Blitz のようなツールが成熟すれば、開発者はアプリのロジックや UX 設計に集中し、ビルド・テスト・提出といった反復的な作業は AI に委ねるワークフローが一般的になるかもしれない。 ...

AI エージェントが外部ツールやデータソースに安全にアクセスするための標準プロトコル「MCP（Model Context Protocol）」が、OAuth 2.1 ベースの認証・認可フレームワークを導入し、エンタープライズ環境での採用が加速しています。本記事では、MCP の認可仕様の仕組みと、企業導入における設計ポイントを解説します。 MCP とは MCP（Model Context Protocol）は、AI アシスタントがツール、データソース、サービスといった外部リソースに接続するための標準プロトコルです。Anthropic が提唱し、オープンな仕様として公開されています。 MCP を使うことで、AI エージェントは以下のようなことが可能になります： 社内データベースへのクエリ実行 外部 API の呼び出し ファイルシステムの操作 各種 SaaS サービスとの連携 OAuth 2.0 から 2.1 へ：何が変わったのか OAuth 2.1 は OAuth 2.0 の後継仕様であり、これまで個別の RFC やベストプラクティスとして散在していたセキュリティ強化策を統合したものです。MCP がベースとする OAuth 2.1 では、以下の重要な変更が含まれています： 変更点 内容 PKCE 必須化 全クライアント（パブリック・コンフィデンシャル両方）で必須に Implicit フロー廃止 アクセストークンが URL フラグメントに露出するリスクを排除 リフレッシュトークンのローテーション パブリッククライアントでのトークン漏洩時の影響を軽減 リダイレクト URI の厳密一致 ワイルドカードによるオープンリダイレクト攻撃を防止 つまり、OAuth 2.1 は「新機能の追加」というより、OAuth 2.0 時代に発見された攻撃手法への対策を標準に組み込んだものです。 MCP の認可アーキテクチャ MCP の認可仕様では、OAuth 2.1 をベースに、AI エージェント特有の要件に対応した複数の仕組みを組み合わせています。 ...

2026年3月22日、イーロン・マスクは Tesla、SpaceX、xAI の共同プロジェクトとして、世界最大規模のチップ製造施設「TERAFAB（テラファブ）」を発表した。年間 1TW（1兆ワット）のコンピュート能力生産を目指す壮大な計画だ。 TERAFAB の概要 TERAFAB はテキサス州オースティンのギガ・テキサス北キャンパスに建設される、250億ドル規模のチップ製造施設。ロジック、メモリ、先進パッケージングを1つの屋根の下に統合した垂直統合型ファブとなる。 主な特徴： 建設地: テキサス州オースティン（ギガ・テキサス） 投資規模: 約250億ドル 目標: 年間 1TW のコンピュート能力を生産 プロセス技術: 2nm（最先端ノード）を目指す 統合範囲: チップ設計、リソグラフィ、製造、メモリ生産、先進パッケージング、テストまで一貫 なぜ TERAFAB が必要なのか マスク氏は発表で、現在の世界中のチップメーカー（TSMC、Samsung など）の合計生産量では、自身のプロジェクト群が必要とするチップの約2%しかまかなえないと説明した。 「既存のサプライチェーン、Samsung、TSMC、Micron などには非常に感謝している。しかし、彼らが快適に拡張できるペースは、我々が望むペースよりはるかに遅い。チップが必要なので、TERAFAB を建設する」 需要の内訳： オプティマスロボット: 年間1〜10億台の生産目標。これだけで 100〜200GW のチップが必要 太陽光発電 AI 衛星: テラワット級のチップが必要 地上 AI コンピュート: 100〜200GW 程度 宇宙向け: 全体の約80%が宇宙向け、20%が地上向け チップのロードマップ 用途別に専用チップが開発されている： チップ 用途 特徴 D3 宇宙（AI 衛星） 宇宙最適化設計。放射冷却器の質量削減のため高温動作 AI5 Tesla FSD / ロボタクシー エッジ/推論チップ。2026年に少量生産開始、2027年に量産予定 AI6 オプティマスロボット ロボット駆動用チップ また、100kW 級の AI Mini Sat（太陽光パネル＋熱放射器付き）のプロトタイプも紹介され、将来的にはメガワット級までスケールアップする計画だ。 カルダシェフ・スケールと銀河文明 マスク氏は冒頭で「まともな文明なら、少なくともカルダシェフ II 型に到達する必要がある」と述べた。カルダシェフ・スケールとは、文明を利用可能なエネルギー量で分類する指標で、Type II は恒星のエネルギーを完全に利用できるレベルを指す。 ...

2026 年 3 月 20 日、Anthropic が Claude Code の新機能「Channels」をリサーチプレビューとしてリリースしました。Telegram や Discord から Claude Code セッションにメッセージを送り、PC 上で開発タスクを実行させることができる機能です。この記事では Claude Code Channels の概要と、OpenClaw と組み合わせた AI 開発ワークフローの可能性について紹介します。 Claude Code Channels とは Claude Code Channels は、MCP（Model Context Protocol）サーバーを通じて外部のメッセージングプラットフォームから Claude Code のセッションにイベントをプッシュする仕組みです。従来の「ターミナルの前に座って対話する」同期的なモデルから、非同期的にどこからでも AI エージェントに指示を出せるモデルへの転換を実現します。 主な特徴 双方向チャットブリッジ: Telegram や Discord からメッセージを送ると、Claude Code が読み取って処理し、同じチャネルに返信を返す ローカル実行: 開発作業は自分の PC 上で実行される。ファイルアクセスやコマンド実行はすべてローカル MCP ベース: Anthropic が推進するオープンプロトコル MCP 上に構築 プラグイン方式: Telegram・Discord が公式プラグインとして提供され、カスタムチャンネルの自作も可能 セットアップの流れ（Telegram の場合） Telegram の BotFather で新しいボットを作成しトークンを取得 Claude Code でプラグインをインストール: /plugin install telegram@claude-plugins-official トークンを設定: /telegram:configure <token> Channels を有効にして Claude Code を起動: 1 claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official Telegram でボットにメッセージを送りペアリングコードを取得、Claude Code で承認 動作要件 Claude Code v2.1.80 以上 Bun ランタイム（Node.js では動作しない点に注意） claude.ai ログイン認証（API キー認証は未対応） Team/Enterprise プランでは管理者による有効化が必要 OpenClaw とは OpenClaw はオーストリアの開発者 Peter Steinberger が開発した、オープンソースの自律型 AI エージェントです。2026 年初頭に 72 時間で GitHub スター 60,000 を獲得するなど爆発的に普及しました。 ...

OpenClaw を使っていて API コストが気になっていませんか？ ClawRouter は、リクエストごとに最安のモデルを自動選択してくれるオープンソースの LLM ルーターです。最大約92%のコスト削減が期待でき、しかも完全無料で利用できます。 ClawRouter とは ClawRouter は、OpenClaw 向けに設計されたエージェントネイティブな LLM ルーターです。MIT ライセンスで公開されており、誰でも無料で利用できます。 主な特徴: 55以上のモデルに対応 — DeepSeek V3.2、Nemotron Ultra 253B、Mistral Large 3 675B、Llama 4 Maverick など 1ms 未満のルーティング — すべてローカルで処理されるため、レイテンシの追加はほぼゼロ 15次元のリクエスト分析 — 各リクエストを多次元で要素分解し、最適なモデルをスコアリング 11モデルが完全無料 — 簡単なクエリは無料モデルに自動ルーティング どれくらいコストが下がるのか ClawRouter の公式ベンチマークによると: 指標 値 ClawRouter 平均コスト $2.05 / 100万トークン Claude Opus 直接利用 $25 / 100万トークン 削減率 約92% たとえば「2+2は？」のような簡単な質問は、DeepSeek などの無料モデルに自動ルーティングされます。一方、複雑な推論が必要なタスクにはプレミアムモデルが選択されるため、品質を犠牲にしません。 仕組み ClawRouter は各リクエストに対して以下のプロセスを実行します: リクエスト分析 — 入力テキストを15次元で要素分解（タスクの複雑さ、必要な推論能力、言語、コンテキスト長など） スコアリング — 各モデルの能力とコストを総合的に評価 ルーティング — 最もコスト効率の良いモデルを自動選択 この全プロセスが 1ms 未満で完了します。 ...

OpenClaw で構築された AI エージェント「Felix」が、従業員ゼロで月売上1,200万円規模の会社を運営しているという事例が話題になっている。起業家 Nat Eliason（エリアソン）氏がどのようにこの仕組みを構築したのか、その構造と示唆をまとめる。 Felix が回す会社の構造 エリアソン氏は、OpenClaw で作った AI エージェント「Felix」を中心に会社を運営している。 Felix = CEO 兼プロダクト責任者 Iris = カスタマーサポート担当 Remy = セールス担当 全員が AI エージェントで、人間はエリアソン氏本人だけ。やっていることは Discord に音声メモを送ることだけで、5分程度のボイスメモで方向性を伝えると、Felix が全体を組み立てて実行まで持っていく。 驚異的なコスト構造 初期費用: 約22万円（Mac Mini 等） 月額コスト: 約6万円（Claude Max 2アカウント分） 人件費: ゼロ 30日間の売上: 約1,200万円 年間ランレート換算: 1.5億〜3億円 利益率がほぼ100%という異常な構造になっている。 毎晩の自己改善ループ Felix の最も興味深い特徴は「毎晩の自己改善ループ」だ。 Felix は毎晩、部下の Iris と Remy の仕事をレビューして再プログラムしている。人間の上司が部下にフィードバックするのと同じことを、AI エージェントが AI エージェントに対して行っている。 さらに、Felix は毎晩すべてのチャット履歴を読み返して「Nat が自分をブロックした場面」を1つ見つける。そのブロッカーを恒久的に取り除く方法を自分で考えて実装する。つまり毎日少しずつ自律性が上がっていく仕組みになっている。 スケーリングの壁 エリアソン氏が語るスケーリングの壁が興味深い。 「単一エージェントの処理限界にぶつかっている」 「ボトルネックは資金じゃなくてインフラ」 VC から出資オファーが来ても、必要なのはお金ではなく「エージェントの自律性（agency）」だという。何億円投じてもエージェントが賢くならない限り天井は変わらない。 Felix のビジネス内容 Felix が運営するビジネスは、主に3つの収益源で構成されている。 1. Felix Craft（PDF ガイド） 最初のプロダクトは「How to Hire an AI」という66ページの PDF ガイド（$29）。AI を実際のチームメンバーとして活用する方法をまとめたもので、Felix 自身が執筆した。Next.js + Vercel + Stripe で世界一シンプルな販売サイトを構築し、初日に15万円を売り上げた。累計で約$41,000の売上を記録している。 ...

中国で自律型AIエージェント「OpenClaw」が爆発的に普及し、社会現象になっている。注目すべきは、このテクノロジーの普及に伴って「AIの初期設定代行」という泥臭いビジネスが急成長していることだ。ゴールドラッシュで一番儲かるのは金を掘る人ではなく「ツルハシを売る人」という古典的な法則が、2026年のAI時代にも再現されている。 OpenClawとは何か OpenClawは、オーストリアのプログラマー Peter Steinberger が開発したオープンソースの自律型AIエージェントフレームワークだ。2025年11月に「Clawdbot」の名前で初公開され、2026年1月25日に正式リリースされた。 商用のクラウドベースAIエージェント（Manus AIやDevinなど）とは異なり、完全にローカルで動作する点が特徴だ。データが外部サーバーに送信されないため、企業のセキュリティ要件を満たしやすい。ブラウザ操作、ファイル操作、シェルコマンド実行など、PCの操作を自律的に行い、ユーザーの指示に基づいてタスクを遂行する。 中国での爆発的な普及 2026年春、中国のIT業界でOpenClawの採用が爆発的に進んだ。GitHub上で60日間で25万スターを獲得し、週間ダウンロード数は220万に達した。SecurityScorecardの調査によると、中国でのOpenClaw利用は既にアメリカを上回っている。 中国の大手テック企業も参入している。TencentはWeChat上で動作するOpenClawベースのAIエージェント製品群「ロブスター特殊部隊（龙虾特种兵）」を発表。少なくとも7つの地方政府が数日のうちにOpenClawプロジェクト向けの大型支援策を打ち出し、深圳の龍崗区はコンピューティングクレジットの無償提供や優秀プロジェクトへの報奨金を含む政策を発表した。 OpenClawセットアップ代行ビジネスの台頭 最もインパクトがあるのは、OpenClawの設定代行ビジネスの急成長だ。 北京のエンジニアがOpenClawのインストール支援を副業として開始し、7,000件の注文を処理して約100人規模の会社にまで成長させた。サンフランシスコでは、Mac miniのセットアップとiMessageサポート込みで6,000ドルの訪問インストールサービスが登場し、従業員4人から50人規模の企業をターゲットにしている。 さらに「AIに24時間作業させる専用PC」として、OpenClawセットアップ済みの中古Macの需要も急増している。深圳の中古Mac販売業者 Lee Gong は、OpenClawプリインストール済みのMac miniとMacBookをオンライン販売する初期の事業者の一人で、過去2週間で注文が8倍に増加したと報告している。 「一人会社」という新しい働き方 中国政府は「一人会社（OPC: One Person Company）」というコンセプトを推進している。1人の創業者がAIエージェントを「従業員」として使い、ビジネスを運営するモデルだ。「人間の従業員には休息が必要だが、OpenClawは24時間365日稼働できる」という理屈である。 小規模事業者やフリーランスがリード生成、見込み客調査、ウェブサイト監査、CRM連携などの業務自動化にOpenClawを活用する事例が急速に広がっている。 OpenClawのセキュリティリスク 一方で、急速な普及に伴うセキュリティリスクも深刻だ。具体的には以下のインシデントが報告されている。 WebSocket脆弱性（CVSS 8.8）: オリジン検証の不備により、トークン漏洩やリモートコード実行が可能（2026年3月発見） ClawHavocマルウェア: 2026年1〜2月に確認されたOpenClawを標的とする攻撃キャンペーン Moltbookトークン流出: OpenClawベースのSNSから150万件のAPIトークンが漏洩 中国当局もOpenClawの急拡大に対する注意喚起を行っている。ローカルで動作するとはいえ、AIの「頭脳」はClaudeやChatGPTなどクラウドベースのAIだ。手元のマシンは命令の送受信の中継点に過ぎない。セキュリティ設定を適切に行わないまま業務に使うリスクは大きい。 OpenClaw普及から見えるAIビジネスの法則 「最先端のテクノロジーが普及する時こそ、泥臭い物理的サポートの需要が高くなる」という観察は的を射ている。AI時代のツルハシ売りは、セットアップ代行、専用ハードウェア販売、運用サポートといった形で現れている。 テクノロジーそのものの優劣ではなく、それを「使える状態にする」サービスに価値が集まるという構図は、インターネットの普及期にISPやWeb制作会社が急成長したのと同じパターンだ。OpenClawの事例は、新しいテクノロジーの周辺でビジネスチャンスを見つける視点の重要性を改めて示している。