AIコーディングエージェント「Claude Code」の使い方を全６回で解説する講座、第1回です。
Claude Codeは、ファイルを直接読み書きし、コマンドを実行し、Gitの操作までこなせるAIコーディングエージェントです。従来のAIチャットのようにコードをコピー&ペーストする手間がなく、プロジェクトのファイルを直接編集してくれるのが大きな違いです。
第1回のポイントは次の4つです。
・Claude Codeでできること(ファイル編集・テスト実行・Git操作)
・従来のAIチャットとの違い
・動作環境の確認とインストール手順
・初回起動とログイン、動作確認の方法
詳しくはこちら:
Google AppSheetとGoogleスプレッドシートを使って、ToDo・タスク管理アプリをノーコードで作成する方法を解説します。
AppSheet初心者の方でも、スプレッドシートをもとにアプリ化する流れがわかるように、実際の画面を見ながら進めていきます。
この動画でわかること
・AppSheetでToDo管理アプリを作る基本の流れ
・Googleスプレッドシートをデータベースとして使う方法
・タスク管理アプリに必要な項目の考え方
・ノーコードで業務アプリを作成する手順
・AppSheet初心者が最初に押さえたいポイント
AppSheetは、Googleスプレッドシートなどのデータをもとに、プログラミングなしでアプリを作成できるノーコードツールです。
今回は、日々のタスク管理や業務のToDo管理に使えるシンプルなアプリ作成を例に、AppSheetの基本的な使い方を紹介します。
「Googleスプレッドシートで管理しているToDoをアプリ化したい」
「AppSheetでタスク管理アプリを作ってみたい」
「ノーコードで業務効率化したい」
という方におすすめです。
#AppSheet #Googleスプレッドシート #タスク管理
2026年7月6日時点の世界のAIニュースは、AIエージェントを企業システムへ接続し、権限・推論コスト・インフラ・透明性規制まで含めて運用する段階へ進んでいます。Web制作や業務改善では、AIを単体ツールとして使うだけでなく、既存のデータ、権限、制作フロー、公開責任の中にどう組み込むかが重要です。
詳しくはこちら：
https://eguweb.jp/ai/81138/
主なポイント：
eguweb.jpで本日のAIニュース解説を公開しました。
今回のテーマは、AIエージェントが実験段階から業務基盤へ移り、生成メディア、AI規制、インフラまで含めて運用設計の問題になってきた流れです。
2026年7月5日時点のAIニュースを見ると、AIは「便利な生成ツール」から、権限、ログ、承認、コスト、法務、公開後の運用まで含めて管理する業務システムへ変わっています。
ポイント
・AIエージェントは、実験用ツールから継続運用する業務システムへ近づいている
・生成メディアとAIインフラの進展により、表現力と運用負荷の両方を設計する重要性が高まっている
・規制対応や透明性ルールは、公開・配信・社内利用の実務要件として扱う必要がある
詳しくはこちら：
https://eguweb.jp/ai/81131/
AIは新しいモデル発表の競争から、業務・制作・開発・規制対応の中に組み込む実装段階へ進んでいます。エージェント活用、生成メディア、AI規制、AIインフラをまとめて確認します。
詳しくはこちら：https://eguweb.jp/ai/81127/
eguweb.jpで本日のAIニュース解説を公開しました。
今回のテーマは、企業AI、エージェント基盤、生成メディア、AIインフラ、規制対応が、実験段階から運用段階へ進んでいる流れです。
AIは単発の新機能発表だけでなく、社内データと接続するエージェント基盤、生成メディアの活用、推論インフラとコスト、透明性や安全性のルール整備まで含めて、業務インフラとして設計する段階に入っています。
ポイント
・企業AIは、モデル選定だけでなく権限、監査、データ接続、コスト管理まで合わせて見る必要がある
・エージェント基盤は、実験用ツールから継続運用する業務システムへ近づいている
・生成メディアとAIインフラの進展により、表現力と運用負荷の両方を設計する重要性が高まっている
・規制対応や透明性ルールは、公開・配信・社内利用の実務要件として扱う必要がある
詳しい記事はこちら：
https://eguweb.jp/ai/81123/
2026年7月2日のAIニュースは、モデルの性能競争から、エージェントを安全に動かす基盤、生成メディアの業務利用、AI生成コンテンツの透明性対応へ焦点が移っていることを示しています。
Google Cloudのremote MCP server、AnthropicのClaude Sonnet 5、Googleの画像・動画生成モデル、NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit、IBM ResearchのScarfBench、EU AI Actの透明性対応など、AIを「使えるモデル」ではなく「管理できる実行環境」として運用するための論点を整理しています。
eguweb.jpで本日のAIニュース解説を公開しました。
今回のテーマは、AIエージェント運用、AI基盤、業務データ接続、推論コスト、生成AIコンテンツの透明性対応が本番段階へ進む流れです。
2026年7月1日のAIニュースは、単発の新モデル発表よりも、AIを業務で安全に動かすための接続、権限、コスト、説明責任が前面に出ています。
ポイント
・Google CloudやMicrosoft 365の動きから、AIエージェントが業務データやクラウド資源へ接続する前提が具体化している
・Anthropic、OpenAI、NVIDIAの動きから、モデル性能だけでなく、運用設計、推論効率、監査、コスト管理が重要になっている
・EU AI Actの透明性対応により、AI生成コンテンツの表示やラベル設計も実務課題になっている
本文はこちら：
https://eguweb.jp/ai/81115/
AIを業務に組み込み、管理し、説明責任を持って運用する段階に入ったことが見えるニュースです。大きな軸は、AIエージェントの業務利用、推論インフラの高度化、企業・行政でのセキュアなモデル運用、生成コンテンツの透明性ルールです。
今日のポイントは、AI活用の競争軸が「新しいモデルを試す」から「権限、ログ、コスト、レビュー、公開ルールまで含めて運用設計する」方向に移っていることです。
Web制作や事業運営では、AIエージェントを調査、制作、開発、広告、社内オペレーションへつなぐほど、アクセス権限とレビュー体制の設計が重要になります。AI基盤も、モデル単体ではなくクラウド、GPU、認証、監査、データ保護まで含めて考える必要があります。
詳しくはこちら：
https://eguweb.jp/ai/81111/
eguweb.jpで本日のAIニュース解説を公開しました。
2026年6月29日時点のAIニュースは、単発の新モデル発表よりも「AIを業務基盤としてどう運用するか」に焦点が移っています。より強いモデル、長時間動くエージェント、企業向けの管理基盤、推論インフラ、生成コンテンツの透明性ルールが同時に進んでいます。
今回のポイント
本文はこちら：
https://eguweb.jp/ai/81103/
