最新記事
Cursor 料金プラン比較｜無料/Pro/Businessの選び方
Cursor 料金プラン比較｜無料/Pro/Businessの選び方
『Cursor』の料金を見て迷いやすいのは、無料のHobbyとProの差だけでなく、月額固定に従量課金を重ねるクレジットプール制へ変わったことで請求の見え方が複雑になった点です。
パフォーマンス最適化とコスト管理｜モデル選定と実行頻度の決め方
パフォーマンス最適化とコスト管理｜モデル選定と実行頻度の決め方
AI機能の最適化は、モデルの精度だけを比べても答えが出ません。OpenAIやClaudeのような高性能モデルをどこで使い、要約や分類を小型モデルやバッチ処理へ逃がすか。さらにそれらをいつ・どの頻度で実行するかまで含めた設計が必要で、はじめてコストとUXの両立が見えてきます。
MCP運用設計｜監視・ログ・障害対応の要点
MCP運用設計｜監視・ログ・障害対応の要点
MCPはLLMを外部ツールやデータソースにつなぐ実装として注目されていますが、PoCのまま本番に持ち込むと、監視・ログ・セキュリティ・障害対応の穴が一気に表面化します。
AIエージェント失敗の調査手順｜原因分類と再発防止
AIエージェント失敗の調査手順｜原因分類と再発防止
AIエージェントが失敗したとき、見るべきなのは派手な誤回答や誤操作そのものではなく、その失敗を生んだ調査対象の連鎖です。導入現場では、要件の曖昧さやデータ品質、権限設計、運用不足まで原因がまたがるため、症状だけ追っても再発は止まりません。
Claude Code CLAUDE.mdのセキュリティ設計と権限管理例
Claude Code CLAUDE.mdのセキュリティ設計と権限管理例
CLAUDE.mdはセッションのたびに読む“方針メモ”としては優秀ですが、危険なコマンドや機密ファイルへのアクセスまで任せる場所ではありません。Claude Codeを仕事で使うなら、方針はCLAUDE.md、強制は permissions・hooks・sandbox に分けるのが軸になります。
MCP接続トラブル対処｜5層で原因特定
MCP接続トラブル対処｜5層で原因特定
MCPサーバーを追加したのに、接続できない、認証が通らない、ツールが出てこない。そんな詰まり方は、設定を総当たりで触るより、Host・Client・Server・Transport・Authorization のどこで止まっているかを順に切り分けたほうが早く抜けられます。
MCP自動化パターン10選｜導入順と最小手順
MCP自動化パターン10選｜導入順と最小手順
筆者の試用では、Jira と Notion を横断して要約する流れを組むと、毎朝の状況把握にかかる時間が短く感じられ、概ね2〜3分程度で済むことがありました。これはあくまで筆者の環境での体験値であり、環境や設定によって大きく変わります。一般化して示す場合は、社内PoCや計測ログなどの出典を併記してください。
AI開発のセキュリティとデータガバナンス｜実務チェックリスト
AI開発のセキュリティとデータガバナンス｜実務チェックリスト
社内FAQボットとRAG検索をPoCから本番に上げる場面で、精度より先に承認が止まったことがあります。原因はモデルそのものではなく、どの文書を入れてよいのか、誰がどこまで見えてよいのかというデータ分類とアクセス権の未定義でした。
Cursor ComposerとAutomationsの違い
Cursor ComposerとAutomationsの違い
Composerは人がCursorのIDE内で対話しながら実装を前に進める高速ループで、Automationsはイベントやスケジュールを起点にクラウドで回り続ける運用ループです。この前提を押さえるだけで、両者を「似たAI機能」とひとまとめにして迷う状態から抜け出せます。
Cursor Automationsの始め方と運用設計
Cursor Automationsの始め方と運用設計
Cursor Automationsは、SlackやGitHubなどのイベント、あるいはスケジュールを起点にCloud Agentsを自動実行する機能です。
Cursor/Claude Code MCP連携 設定と落とし穴
Cursor/Claude Code MCP連携 設定と落とし穴
CursorとClaude CodeをMCPでつなぐと、エディタ内の操作性とターミナル中心の拡張性を一つの流れで扱えるようになります。この記事は、MCPをこれから実運用に載せたい開発者や、初回設定で止まりたくない人に向けて、CursorをMCPクライアントにする手順、
ローカル開発vsクラウド開発の選び方・移行手順
ローカル開発vsクラウド開発の選び方・移行手順
ローカル開発とクラウド開発の選択は、流行ではなく「誰が」「何を」「どこまで標準化したいか」で決まります。個人開発や高速試作では手元PC中心のローカル開発が適しています。チームでの統制や協業、CI/CDを重視するならクラウドを基本に考えるのが合理的です。要件が割れる現場ではハイブリッドが現実的な選択になります。