`.claude/` を一から設計して副業 AI 開発環境を整える
! この記事は、Claude Codeを執筆支援に使った "毎朝1本書く" 取り組みの一環で書いています。 目的: 自分のAI活用キャッチアップ。仕組み自体も毎月アップデートしていきます 体制: 題材選定・実装・下書きをClaude Codeで補助、平野が動作確認と編集を経て公開判断 方針: Zennのガイドラインに真摯に向き合い、運営から指摘や警告があれば即座に取り組みを停止します 仕組みの全貌はこちらの設計記事にまとめています。 セッションのたびに「このプロジェクトのルールは〜」と説明していた 小さな個人プロジェクト(EC サイト)に Claude Code を使い始めたと...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AIボットは38,065ページ読んで訪問1件しか返さないのか？
Cloudflareが自社ネットワークを通るAIクローラを実測した。2025年7月時点で、Anthropicはクロール38,065.7ページに対し訪問1件、OpenAIは1,091.4対1、Googleは5.4対1。記事を出せば検索から人が来る、という前提が崩れつつある実態を、母集団の偏りごと読む。
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AIは人間の何時間ぶんの作業をやり切れるのか？ METRの最新測定で最上位モデルは320分だった
METRが2026年1月29日に公開したTime Horizon 1.1では、Claude Opus 4.5の「時間地平」が成功率50%で320分（95%CI 170-729分）と測定された。倍化期間は2024年以降のデータで89日。数字の読み方と、中小企業が導入計画をどう組み直すべきかを整理する。
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マルチエージェントは単独AIを90.2%上回る代わりに、トークンを約15倍食うのか？
Anthropicが自社のResearch機能の構築記録を公開しました。複数のAIを並列で走らせる構成は社内評価で単一エージェントを90.2%上回った一方、トークン消費は通常のチャット利用の約15倍。中小企業がどの業務なら採算に乗るのか、限界の記述までたどって整理します。
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