AIに「毎朝の仕事」を渡す ― Claude Codeのルーティン（定期実行）の作り方
毎朝の定型作業を、Claude Codeのルーティン（定期実行）にまるごと渡す方法。実際に稼働している6本の設定と、朝8時に組んだルーティンがエラーも出さず何週間も動いていなかった失敗例から、成功条件の書き方と発火タイミングの落とし穴をまとめました。
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妻が何時間泣いても終わらなかった動画整理を、Claude Codeは数分で片付けた
旅行動画329ファイルの整理に妻は何時間もかけて心が折れた。同じ作業をClaude Codeに頼んだら数分で終わり、しかも人間より正確だった。AIエージェントが動画の中身を見て分類する実例。
「普通の男性でいいんです」を確率で計算したら、1億2000万人のうち約100人だった
「女性は決して高望みしていません。普通の男性でいいんです」——婚活で挙がる12条件を、年収は対数正規分布、身長は正規分布から確率にして掛け合わせてみた。答えは1/48,000、日本の人口1億2000万人の中に約100人。記事の冒頭に、自分の条件でそのまま計算できるプロンプトを置いてあります。
ハーネス・エンジニアリングとは何か ——自社で動いているAIハーネスを、5つの層に分けて全部見せる
ハーネス・エンジニアリングとは、モデルの回答そのものではなく、回答を取り巻くシステムを設計する仕事です。ツールオーケストレーション／検証ループ／コンテクスト管理／ガードレール／可観測性の5層に分けて、自社で実際に動いているAIハーネスの中身を公開します。
ハーネスとは何か——AIを「部下」のように動かすための権限とスキルの設定
ハーネスとは、AIを部下のように動かすための「権限とスキルの設定」のことです。同じモデルを使っていてもエージェントの成果がまるで違うのはなぜか。何を任せ、どこまで勝手にやらせ、どこで報告させるか——設計すべき3つを、実際の運用例と組織設計との対応から図解します。
社内RAGは、小さく始めたほうが安い——検討する順番と、最初にやめるべきこと
社内RAGの相談で最も多いのが「全社の文書を全部入れたい」という出発点です。ですがこれが費用を最も膨らませ、しかもお金をかけた案件ほど使われなくなります。対象を絞る／既存DBを使う／ローカルモデルで試す／権限だけは最初に設計する、という順番と、その理由を書きます。
RAGで後から効いてくる費用——権限設計と、モデルを差し替える日
RAGの予算を壊すのは初期費用ではなく「あとで足そう」とした部分です。権限は文書単位ではなくチャンク単位で必要になるため、後から足すと分割からやり直しになります。再計算は数万件で数時間、数十万件で日単位。埋め込みモデルの差し替えも必ず来ます。後から足せるものと足せないものを整理しました。
なぜRAGの見積もりは当たらないのか——金額を決めているのは、渡される文書の状態です
RAGの実装部分は正確に見積もれます。見積もれないのは、渡される社内文書の状態のほうです。スキャンPDFはOCRより精度検証に時間がかかり、Excelは行と列の関係を文章に組み直す設計が要る。そして「就業規則_最新版(修正)」のような版の重複だけは、技術では解決できません。
RAGの構築費用はいくらか——なぜ30万円台から始められるのか
社内RAGの相場は「小規模50〜200万円、運用は月5〜50万円」と言われます。ですがこの幅を作っているのは開発工数ではなく構成の選択です。埋め込みをローカル化しpgvectorを使えば追加の固定費は消え、小規模なら30万円台・保守は月1万円から始められます。そして予算を本当に壊すのは、初期費用ではない3つの場所です。
Django × pgvector でRAGを自前構築する
専用のベクトルDBを契約せず、すでに動いているPostgreSQLにpgvectorを入れてRAGを組む構成。次元数が後から変えられない理由、e5系のプレフィックス、HNSWとIVFFlatの選び分け、しきい値をギャップで切る方法、そして最も重い「埋め込みモデルを差し替える日」の入れ替え手順まで、Djangoの実コードで解説します。