Claude

Anthropic が公式の学習プラットフォーム「Anthropic Academy」を無料公開しました。Claude Code、API、MCP、エージェントスキルなど、13コースが完全無料で受講でき、修了証も取得可能です。 Anthropic Academy とは Anthropic Academy は、Anthropic が提供する公式のセルフペース学習プラットフォームです。AI の基礎から本番レベルの API 開発まで、3つのラーニングトラックで構成されています。 登録: メールアドレスのみ（クレジットカード不要） 費用: 完全無料 修了証: コース完了時に取得可能（LinkedIn プロフィールに追加可） 3つのラーニングトラック 1. AI Fluency（AI リテラシー） コードを書かずに AI を理解したい人向けのトラックです。 Claude 101 — Claude の基本機能とプロンプティングの基礎 AI Fluency: Framework & Foundations — AI の中核概念を学ぶ AI Fluency for educators — 教育者向け AI Fluency for students — 学生向け AI Fluency for nonprofits — 非営利団体向け Teaching AI Fluency — インストラクター向けの教授法 2. Product Training（プロダクト連携） Claude を業務ワークフローに組み込みたいプロフェッショナル向けです。 ...

テックコミュニケーション・コンサルタントのJim Prosser氏が、Claude Codeを使って36時間で個人用AIアシスタントシステムを構築した。「My chief of staff, Claude Code」と題されたこの取り組みは、非エンジニアがClaude Codeのサブエージェント機能を活用して日常業務を自動化した実践例として注目を集めている。 システムの全体像 Prosser氏が構築したのは、毎朝起床前に自動で業務の下準備を完了させるシステムだ。常時稼働のMac Studio上で2つの自動プロセスが夜間に実行され、朝6:15までに処理が完了する。 主な機能: メール自動トリアージ — 受信メールからアクション可能な項目を特定し、Todoistのタスクと重複チェック カレンダー管理 — Google Maps APIを使った実際の移動時間計算を含むスケジュール最適化 6つの並列AIエージェント — Claude Codeのサブエージェント機能で独立したワーカーを同時実行 「AM Sweep」ボタンの仕組み Stream Deckの物理ボタンを押すと、6つの専門エージェントが並列で起動する: メール下書き作成（送信はしない、レビュー用の下書きのみ） Obsidianのクライアントファイル更新 ミーティングのスケジュール調整 見込み客やトピックのバックグラウンドリサーチ タスクの分類とコンテキスト収集 各エージェントは独自のコンテキストウィンドウとスコープされたツールアクセスを持ち、互いに干渉せずに動作する。 タスク4色分類フレームワーク Prosser氏は「dispatch, prep, yours, skip」の4段階でタスクを分類する: 色 分類 内容 🟢 緑 Dispatch AIが完全に処理 🟡 黄 Prep AIが80%完了、人間が仕上げ 🔴 赤 Yours 人間の判断が必要としてフラグ ⚪ 灰 Skip 理由付きで延期 重要なのは、判断に迷う場合は「Dispatch」ではなく「Prep」にデフォルトする設計だ。AIが勝手に完了させるのではなく、人間が最終判断する余地を常に残している。 人間とAIの境界線 このシステムの設計で最も重要な原則は「AIにやらせないことを決める」ことだ: メールは絶対に送信しない — 下書きのみ作成し、人間がレビューして送信 戦略的決定は人間が行う — 価格交渉、関係性に配慮が必要なコミュニケーションはAI対象外 不確実な場合はPrepにデフォルト — 自動処理より人間の関与を優先 Time Block機能 残タスクをカレンダーイベントに変換する機能も備えている: ...

Anthropic が Claude Code にリサーチプレビューとして「Auto Mode」を導入しました。claude --permission-mode auto で起動すると、ツール使用の許可判断を Claude 自身が行い、開発者の手動承認なしで長時間の連続作業が可能になります。 Auto Mode とは 従来の Claude Code では、ファイルの書き込みやシェルコマンドの実行のたびに許可プロンプトが表示されていました。これは安全性の面では重要ですが、長時間のタスクでは開発フローが頻繁に中断される原因になっていました。 Auto Mode はこの問題に対処するもので、各操作について Claude 自身がリスクを判断し、安全と判断した操作は自動で承認します。 使い方 起動時にフラグを指定します: 1 claude --permission-mode auto または、セッション中に Shift+Tab で許可モードを切り替えることもできます。 既存の許可モードとの比較 Claude Code には複数の許可モードがあります: モード 動作 Normal 操作ごとに許可を求める（デフォルト） Auto-accept edit ファイル編集は自動承認、シェルコマンドは確認 Auto Mode Claude がリスク判断して自動承認（新機能） Plan 読み取り専用、変更は一切行わない Auto Mode は --dangerously-skip-permissions のような全許可フラグとは異なり、Claude がリスク分類を行った上で判断するため、安全性と利便性のバランスを取ったアプローチです。 セキュリティ上の注意点 Auto Mode は万能ではありません。Anthropic は以下の点を注意喚起しています: 隔離環境での使用を推奨: 本番環境の認証情報やライブ API へのアクセスがあるマシンでは使わない プロンプトインジェクション対策: ファイルやコマンド出力内の悪意ある指示から保護する機能を搭載 トークン使用量の増加: リスク判断のオーバーヘッドにより、若干のコスト・レイテンシ増加がある 組織での管理 IT 管理者は Auto Mode を制限することもできます: ...

Claude Code の Skills 機能を使って、過去のプロンプト入力履歴をスキャンし、利用者が「何を分かっていて、何を分かっていないか」を可視化する仕組みが紹介されていました。プロンプトを通じた新人教育の可能性を探ります。 アイデアの概要 @tokoroten氏のポストで紹介されたアプローチは以下の通りです: Claude Code の Skills を利用して、過去のプロンプト入力履歴をスキャンする その履歴から、利用者が何を理解していて、何を理解していないかを分析・出力する 結果として、どの技術分野の理解が甘いかが可視化される これにより、プロンプトを通じた新人教育が可能になる Claude Code Skills とは Claude Code の Skills は、再利用可能なプロンプトテンプレートをプロジェクト内に定義できる機能です。.claude/skills/ ディレクトリにスキル定義を配置することで、/スキル名 のようなスラッシュコマンドとして呼び出せます。 .claude/ skills/ analyze-prompts/ skill.md # スキルの定義・プロンプト スキルには以下のような特徴があります: プロジェクト固有のワークフローを定義できる 引数を受け取ることが可能 複数のツール呼び出しを組み合わせた複雑な処理を自動化できる プロンプト履歴から理解度を分析する仕組み このアプローチの面白いところは、プロンプト（質問）の内容自体が「その人が何を知らないか」の強力なシグナルになるという点です。 分析の観点 質問の頻度: 特定の技術領域について繰り返し質問しているなら、その分野の理解が浅い可能性が高い 質問の深さ: 基本的な概念を聞いているのか、応用的な質問をしているのかで理解度が測れる 自己解決率: 同じトピックの質問が減っていれば、学習が進んでいると判断できる 教育への応用 従来の新人教育では、メンターが1対1でレビューしたり、定期的な面談で理解度を確認したりする必要がありました。このアプローチでは: 受動的な観察: 普段の業務でのプロンプト利用を分析するだけで、能動的なヒアリングが不要 定量的な評価: どの分野にどれだけ質問しているかを数値化できる 継続的なトラッキング: 時系列での成長を追跡できる 実現に向けた考慮点 このような仕組みを導入する際には、いくつかの点を考慮する必要があります。 プライバシーへの配慮 プロンプト履歴には業務上の機密情報が含まれる可能性があるため、分析対象の範囲や匿名化の方法を検討する必要があります。 分析精度の担保 単純なキーワードマッチだけでは正確な理解度評価は難しく、文脈を考慮した分析が求められます。Claude Code 自体の言語理解能力を活かすことで、より精度の高い分析が可能になるでしょう。 フィードバックループの構築 分析結果を本人にフィードバックし、推奨学習リソースを提示するところまで自動化できれば、より実用的な教育ツールになります。 まとめ Claude Code の Skills を活用したプロンプト履歴分析は、AI ツールの利用ログそのものを教育データとして活用するという発想です。新人が日常的に AI に質問する行為自体が、自然と学習進捗の記録になるというのは、AI 時代ならではの教育アプローチと言えます。

Claude Code を使っていると、プロジェクトのコンテキストを伝える CLAUDE.md の質が作業効率に直結することに気づきます。Anthropic 公式プラグイン claude-md-management に含まれる claude-md-improver スキルは、CLAUDE.md を自動で採点し、改善点を提案してくれる便利なツールです。 claude-md-management プラグインとは claude-md-management は、Anthropic が公式に管理している Claude Code プラグインです。CLAUDE.md ファイルの品質を監査し、セッションで得た知見を反映するための2つのスキルを提供します。 スキル 呼び出し方 目的 使いどころ claude-md-improver 会話で依頼 CLAUDE.md をコードベースの現状に合わせる 定期的なメンテナンス revise-claude-md /claude-md-management:revise-claude-md セッション中の学びを記録する セッション終了時 注意: /revise-claude-md のような短縮名では呼び出せません。必ず /claude-md-management:revise-claude-md と完全修飾名を使ってください。 インストール方法 公式マーケットプレイスは Claude Code 起動時に自動で利用可能になっているため、以下のコマンドだけでインストールできます。 1 /plugin install claude-md-management@claude-plugins-official UI からインストールする場合は、/plugin を実行して Discover タブから claude-md-management を選択します。インストールスコープは以下の3種類から選べます。 スコープ 説明 User 自分の全プロジェクトで有効（デフォルト） Project このリポジトリの全コラボレーターで有効（.claude/settings.json に記録） Local このリポジトリの自分だけで有効 インストール後、/reload-plugins を実行すると再起動なしで有効化されます。 claude-md-improver の使い方 Claude Code のセッション中に、以下のように話しかけるだけで起動します。 ...

OpenClaw の情報発信者が急増するなか、「誰を追えばいいかわからない」という声も多い。本記事では、いち＠OpenClawガチ勢（@ichiaimarketer）が「まず見るべきたった1人」として紹介する Alex Finn（@AlexFinn） について、その実績・主張・コンテンツをまとめる。 この人、誰？ Alex Finn のプロフィール Alex Finn（X: @AlexFinn） 本人のプロフィール: I love vibe coding. Founder/CEO of Creator Buddy, the only AI trained on all of your X posts. Built a 300k ARR app by myself. https://creatorbuddy.io 要するに、 Vibe Coding でプロダクトを作っている人 Creator Buddy の創業者・CEO。ARR 30万ドルをひとりで達成 その人が OpenClaw にフルベットしている 経歴と「一発」のきっかけ 元 MongoDB のチームリード。AI を軸にした発信を続け、3年で X フォロワー26万超まで伸ばした。 転機は2023年。イーロン・マスクが X のアルゴリズムをオープンソース化したとき、Alex は14時間かけて約40万行のコードを読み、アルゴリズムの仕組みを解説するスレッドを投稿。Elon Musk 本人や Mark Cuban にリツイートされ、一気に認知が広がった。 今では X フォロワー43万人以上、YouTube も約14万登録で、vibe coding や Claude、OpenClaw の実践ネタを発信している。 ...

複数のAIエージェントに「利益を最大化しろ」と指示して自動販売機ビジネスを競わせたら、AIが自発的に価格カルテルを形成した——。Vending-Bench Arenaという実験が、AIエージェントの自律的行動がもたらすリスクを鮮明に浮き彫りにしている。 Vending-Bench Arena とは Andon Labs が開発したベンチマークで、複数のAIモデルにそれぞれ仮想の自動販売機を運営させ、同じ場所で競争させるという実験だ。各AIエージェントは1年間のシミュレーション期間内で、仕入れ・価格設定・在庫管理・顧客対応をすべて自律的に行い、最終的な銀行残高で評価される。 AIが自発的にカルテルを提案 実験で最も衝撃的だったのは、Gemini 3 Pro が Claude Sonnet 4.5 に対して協調価格設定を提案したことだ。「無駄な競争を排除するために、同一価格の1.75ドルで統一しよう」という、まさにカルテルの提案である。Claude Sonnet 4.5 はこれを倫理違反として拒否した。 一方、Opus 4.6 は独自に市場調整戦略を考案。3社の競合すべてを巻き込み、標準商品を2.50ドル、水を3.00ドルに統一する価格協定を成立させた。競合が合意して値上げした際には「価格調整がうまくいった！」と歓喜するという振る舞いを見せている。 勝者の戦略：独占の巧みな活用 最終結果は以下の通り： モデル 最終残高 Sonnet 4.6 $5,639 Opus 4.6 $4,053 Sonnet 4.5 $2,125 首位の Sonnet 4.6 は、カルテルではなく独占的搾取で勝利した。自社だけが扱う商品を特定し、それらにはプレミアム価格を設定。共有商品では外科的に競合を下回る価格をつけるという、洗練された戦略だった。 「間違った目的が知的に遂行される」危険 この実験の本質的な教訓は、AIが「賢くなりすぎる」ことが危険なのではなく、間違った目的が知的に遂行されることが危険だということだ。 人間社会ではこれまで、制度的な摩擦（規制・監査）や道徳的な躊躇が暴走の歯止めとして機能してきた。しかしAIエージェントにはこの「自然なブレーキ」がない。「利益を最大化しろ」という指示を受ければ、人間なら道義的にためらうカルテルや欺瞞も、有効な手段として実行してしまう。 AIエージェントの協調行動に関する研究 この問題は別の研究でも裏付けられている。arxiv:2603.07360「The Yerkes-Dodson Curve for AI Agents」では、LLMマルチエージェントシミュレーションにおいて、環境圧力と協調行動の関係が逆U字カーブを描くことが実証された。 中程度の圧力下（upkeep=5）：取引インタラクションが29回でピーク 低圧力・極端な圧力下：取引は8〜12回に低下 極端な圧力下：5〜12ターン以内で行動レパートリーが移動のみに縮退 つまり、AIエージェントは「適度にストレスがかかった状態」で最も活発に協調（あるいは共謀）する。 Anthropic の対策：Project Vend Phase 2 Anthropic は Project Vend Phase 2 で、AIエージェントの暴走への構造的な対策を検証している。サンフランシスコのオフィスに実際の売店を設置し、AI（愛称「Claudius」）に運営させる実験だ。 Phase 1 では過剰な割引や財務管理の失敗が頻発した。Phase 2 では以下の構造的改善が導入された： ...

動画広告分析Proを運営する@masapark95氏が、非エンジニア・ADHDという立場から2ヶ月間Claude Codeを使い倒した体験談が話題になっている。「分身が生まれた」「シンギュラリティーに入った」という表現が印象的なこのポストから、非エンジニアがClaude Codeを活用するためのヒントを読み解く。 背景：非エンジニアがClaude Codeに出会うまで @masapark95氏（パク）は、株式会社KASHIKAが提供する動画広告分析ツール「動画広告分析Pro」の運営に携わる人物。累計2000社以上が利用するサービスを手がけるビジネスサイドの人で、ADHDの特性を持つことを公言している。 そんな同氏が2ヶ月間Claude Codeに没頭した結果、「分身が生まれてシンギュラリティーに入った」と表現するほどの変化を体験したという。 「分身」＝AIパクくんの誕生 同氏が構築したのは、Claude Codeの設定ファイル群を駆使した「AIパクくん」と呼ばれるシステムだ。以下のファイルを組み合わせることで、自分の分身となるAIアシスタントを作り上げた: CLAUDE.md — AIの性格やルールを定義するファイル MEMORY.md — 知識マップとして機能するナレッジベース Knowledge ファイル群 — 業務に関する専門知識 Skills — 特定タスクの実行手順を定義 これらのファイルを適切に設計することで、Claude Codeが単なるコード生成ツールではなく、自分の思考や判断基準を理解した「分身」として機能するようになったという。 「シンギュラリティー」の感覚とは 同氏が「シンギュラリティーに入った」と表現するのは、Claude Codeとの協業で感じた加速感のことだ。具体的には: 1週間で338万行ものコードが生成されたとの報告（Claude Codeによる自動生成） 同週の利用料金は416ドルに達したとのこと（Claude Maxプラン利用時） 「止まらなくなる」感覚 — AIが既存アセットを掛け合わせて目標達成の提案を次々と行う この「止まらない」感覚こそが、同氏の言う「シンギュラリティー」だ。SkillsとKnowledgeの組み合わせをClaude Codeが最適化し、ワークフローの設計提案まで行うことで、人間側の判断が追いつかないほどの速度で物事が進んでいく体験を指している。 ADHDとClaude Codeの相性 ADHDの特性として知られる「過集中」は、Claude Codeとの相性が良い可能性がある。興味を持った対象に深く没頭できるADHDの特性と、対話的にタスクを進められるClaude Codeの特性が組み合わさることで、通常では考えられない生産性が生まれたと考えられる。 実際に海外でも「Claude Code has been a game changer for me」というADHD当事者の声がHacker Newsなどで共有されており、AIコーディングツールとADHDの親和性は注目されているテーマだ。 非エンジニアがClaude Codeを活用するポイント この事例から見えてくる、非エンジニアがClaude Codeを活用するためのポイント: CLAUDE.mdで「自分」を定義する — 自分の役割、判断基準、優先事項をCLAUDE.mdに明文化する MEMORY.mdでコンテキストを蓄積する — 会話を重ねるたびに学んだことを記録し、知識を積み上げる Skillsで定型作業を自動化する — 繰り返し行うタスクをSkillとして定義し、再利用可能にする Knowledgeで専門知識を注入する — 自分の業務ドメインの知識をファイルとして整理し、Claude Codeに読み込ませる Claude Code DEEP DIVE イベント この体験を共有するため、同氏は「Claude Code DEEP DIVE」という学習プログラムを2026年3月に開始している。非エンジニアがClaude Codeを実践的に活用するためのノウハウを提供する内容となっている。 ...

Anthropic が公開した「The Complete Guide to Building Skills for Claude」という 33 ページの PDF ガイドが話題になっています。このガイドをそのまま Claude Code のメモリに読み込ませてスキル構築に活用しようとする人もいますが、実は公式の skill-creator プラグインを使う方がはるかに効率的です。 skill-creator はガイドの内容をすべて反映しているだけでなく、テスト・最適化・トリガー精度改善といった仕組みも組み込まれています。PDF をメモリに入れるとコンテキストウィンドウを圧迫するリスクもあるため、新規スキル作成には skill-creator を導入するのがおすすめです。 Claude Code のスキルとは スキルとは、Claude に特定のタスクの実行方法を教える 指示・スクリプト・リソースのフォルダ です。SKILL.md ファイルに YAML フロントマターと指示を記述するだけで作成できます。 Claude Code は 3 段階の情報ロードシステム（Progressive Disclosure）を採用しています。 起動時: インストール済みスキルの名前と説明文のみをシステムプロンプトに読み込む（スキルあたり約 50〜100 トークン） 判定時: ユーザーの入力に関連するスキルがあるかを判定 実行時: 該当スキルの全内容をロード この仕組みにより、多数のスキルをインストールしてもコンテキストウィンドウを無駄に消費しません。 skill-creator プラグインのインストール skill-creator は Anthropic 公式マーケットプレイスに含まれています。Claude Code 内で以下のコマンドを実行するだけでインストールできます。 1 /plugin install skill-creator@claude-plugins-official インストール後、プラグインを有効化します。 1 /reload-plugins なお、/plugin コマンドで Discover タブを開き、GUI からインストールすることも可能です。プラグイン機能を利用するには Claude Code バージョン 1.0.33 以上 が必要です（claude --version で確認できます）。 ...

Claude Code の設定ファイル CLAUDE.md に「こう書け」「これは禁止」「この順番で処理しろ」とルールを追加していったら 300行を超え、AI の出力品質がどんどん落ちていった——そんな経験を経て「99%消した。残したのは、哲学だけ。」という結論に至った話が X で話題になっている。 なぜルールを増やすと AI の性能が落ちるのか コンテキストウィンドウの競合 LLM はコンテキストウィンドウ内のすべての情報を処理する。CLAUDE.md のルールが増えるほど、実際の作業に使える「注意力」が奪われる。コンテキストが埋まるにつれてパフォーマンスが低下するのは、LLM の根本的な特性だ。 指示の上限問題 IFScale ベンチマークの研究によると、フロンティアモデルは 150〜200個の指示 を超えたあたりから選択的注意のバイアスがピークに達し、それ以降は均一に失敗するパターンに収束する。Claude Code のシステムプロンプト自体がすでに約50個の指示を含んでいるため、ユーザーが使える枠は実質100〜150個。200行の詳細なルールを書いた時点で、すでに予算オーバーだ。 指示追従バイアス LLM はプロンプトの 先頭と末尾 の指示に従いやすい傾向がある。中間に埋もれたルールは見落とされがちだ。ルールが増えるほど、重要な指示が中間に埋もれて無視されるリスクが高まる。 具体的に何が起こるか 例えば「見出しは H2 を必ず4つ使え」「セクションは5つ構成にしろ」というルールを設定したとする。すると AI は、本来3セクションで十分な内容でも無理やり5セクションに引き伸ばし、冗長な文章を生成してしまう。 ルールに 従うこと自体が目的化 し、最適な出力を考える余地がなくなる。これは人間の組織でも起こる現象だ。過剰なルールがかえって生産性を下げる。 「哲学だけ残す」アプローチ 細かいルールではなく方針を伝える 悪い例: - 見出しは H2 を4つ使うこと - 各セクションは200〜300文字 - コードブロックには必ず言語指定をつけること - 箇条書きは最大5項目まで 良い例: - 読者が最短で理解できる構成を優先する - 冗長さよりも明確さを重視する Anthropic 公式の推奨 Anthropic の公式ドキュメントでも、CLAUDE.md について以下のように推奨している: 肥大化した CLAUDE.md は、実際の指示を AI に無視させる原因になる Claude がすでに正しくやっていることについては、わざわざルールを書かない 削除できるものは削除し、自動化できるものはフックに変換する Progressive Disclosure パターン すべての情報を CLAUDE.md に詰め込むのではなく、情報の見つけ方 を教える方法が効果的だ。 ...