AI実装ノート｜AIを仕事と制作の仕組みに組み込む実践ログ
ルミィ
まず読む記事
AI実装ノートでは、AIツールを単体で紹介するのではなく、仕事・発信・開発・動画制作の流れにどう組み込むかを扱います。
Claude Code × Codex を1つの知識基盤で動かす
Claude CodeとCodexが同じ skills / rules / handoff を参照できるようにする実装ガイドです。
AIコーディングツール比較
Cursor・Codex・Claude Code・Copilotの基本的な違いと、使い分けの入口をまとめます。
2026年のLLM活用設計
プロンプト、RAG、ファインチューニングをどう使い分けるかを、実装目線で整理します。
自動化AI比較
Zapier・Make・n8nなどを、AI活用の作業フローにどう足すかを考えます。
AI実装ノートで扱う4つの領域
AIを「便利なツール」で終わらせず、仕事・発信・開発・制作の流れに組み込むために、以下の4領域を中心に整理します。
01
AIコーディング運用
Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot の使い分けと、日常運用の設計。
詳しく見る02
知識基盤・RAG
Obsidian、NotebookLM、RAG、社内資料活用、ナレッジ管理。
詳しく見る03
動画・発信ワークフロー
Remotion、動画生成AI、音声AI、台本生成、YouTube運用。
詳しく見る04
自動化・エージェント
Zapier、Make、n8n、MCP、CLI、AIエージェントの使い分け。
詳しく見る扱うテーマ
- Claude Code と Codex の役割分担
- Obsidian をAIの知識基盤にする運用設計
- Remotion や動画生成AIを使った制作ワークフロー
- RAG、MCP、CLI、自動化ツールの使い分け
- AIに任せる作業と、人間が判断する作業の境界線
まずは三大AIで始め、足りないところに専門AIや自動化を足す。さらに実務化したい人が、ここからAI実装ノートへ進めるように整理していきます。