日本企業の個人情報漏えいの事故が止まりません。個人情報保護委員会によれば不正アクセスによる個人情報の漏えいは今年4月以降、のべ約2億6千万人分にのぼることがわかりました。その背景として、AIを活用した攻撃の急増があります。攻撃者はAIを駆使してアプリやサービスの「脆弱性」を発見し、そこから不正アクセスや情報の詐取を行います。こうした攻撃を防ぐには、防御側もAIによって「脆弱性」を埋めるしかありません。そこで活用したいのが、AIエージェントに脆弱性などのセキュリティ点検を手伝わせるAI防御特化スキル「Agent Skills」などの仕組みです。OpenAI、GitHub、AWS、Anthropic、Cloudflareの5社が提供する関連スキル・プラグインについて、それぞれの特徴と具体的な使い分けを紹介します。

ChatGPTのCodexを「AI秘書」として働かせるための“仕事場”を、フォルダ一式にまとめました。「Inbox」に依頼を入れ、「Outbox」で成果物を受け取り、「Notebook」に継続ルールを残す──そんな仕事の流れをそのまま再現できます。市場リサーチ、議事録、メール下書きなど、日々の定型業務をCodexに任せたい人向けのテンプレートも丸ごと収録。

AIに毎回前提を説明し、作成されたファイルを探し、同じ修正指示を繰り返している…。こうしたAIの使い方では、仕事は楽になりません。仕事を減らすには、AIをその場で答えるチャットではなく、継続して任せられる「AI秘書」として使う必要があります。ChatGPTのCodexなら、PC上のフォルダを仕事場にして、市場リサーチや議事録、顧客メールの下書きといった「判断前の作業」をまとめて任せられます。重要なのは派手なプロンプトではなく、「どこで仕事を受け取り、どこへ納品し、確認内容をどう次回へ残すか」という仕事の流れを設計することです。この記事では、“AI秘書の仕事場”を作り、Codexで日々の実務を効率化する方法を解説します。

「社内データを外部AIにどこまで渡していいのかわからない」「API課金が膨らみすぎている」。生成AIの活用が進むほど、企業はこうした壁にぶつかります。そこで注目したいのが、ChatGPTなどで使われている大規模言語モデルを、自分のPCや社内マシン上で動かす技術「ローカルLLM」です。難しそうに聞こえるかもしれませんが、専門知識がなくても、小さな業務から試すことができます。この記事では、ローカルLLMに向く業務内容や導入方法、ChatGPTやClaudeとの使い分け術まで具体的に解説します。

AIにメールや議事録を書かせても、仕事が思ったほど減らない──。原因は、AIを「その場で答えるチャット」として使い続けていることにあります。本当に仕事を減らすには、毎回説明するのではなく、自分の仕事の流れを覚えて先回りする“秘書”に育てることが重要です。この記事では、Claude Coworkを使って「自分専用のAI秘書」を作る方法を解説します。

AIを使っているのに、なぜか仕事が減らない…。そんなモヤモヤを感じているなら、見直すべきはプロンプトではなく「仕事の流れ」かもしれません。仕事で本当に時間を取られるのは、頭の中を整理し、次の作業につなげる部分です。Claudeは、ただ返事をくれるチャットAIではなく、頭の中のゴチャゴチャを図にして、資料や表に落とし込み、外部アプリ連携まで支援してくれる“超実務型AI”です。Claude未経験者・初心者でも大丈夫。この記事では、マネすれば「毎日10分のムダ」を減らせる、Claudeの7つの神機能と活用術を解説します。