ASOVERSE MAGAZINE
AIを使いこなす
AIで調べる、働く、学ぶ、つくる。使い方と考え方を具体例から。
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記事一覧
AIに任せる作業の決め方:自動で任せる・下書きまで・自分でやるの仕分け表
AIエージェントへの依頼文の書き方:目的・範囲・終了条件・禁止事項を入れるテンプレート
MCP(Model Context Protocol)とは?AIアプリと外部ツールをつなぐ仕組みを役割別に整理
MCPサーバーを入れる前の確認リスト:提供元・権限・データの行き先を見る
MCPの権限は読み取り専用から始める:AIに渡す操作を最小にする設計の考え方
Claude CodeにMCPサーバーを追加して、使える操作と範囲を確認する手順
AIがツールを正しく選べる説明文の書き方:名前・用途・使わない場面を書き分ける
ツールのエラーメッセージをAIが読んで直せる形にする:失敗の返し方の設計
AIがツールを呼んでくれない・別のツールを選ぶときの原因の切り分け方
AIエージェントの承認はどこに入れるか:読む・作る・変える・消す・送るの判断表
承認ボタンを押す前に見るもの:AIの操作確認で「承認疲れ」を避けるコツ
AIエージェントが失敗したら止める:リトライ上限と異常時の停止ルールの決め方
動き出したAIエージェントを途中で止める方法と、止めたあとの状態を確認する手順
AIエージェントの操作記録に何を残すか:あとで追える作業ログの項目設計
作業記録からAIエージェントの失敗をたどる:原因を指示・ツール・判断に分ける振り返り方
外部ページの文章にAIが従ってしまう?間接プロンプトインジェクションの仕組みと身近な例
Webページやメール、添付を読むAIエージェントの守り方:信頼する入力と信頼しない入力を分ける
自作のAIエージェントにインジェクション用の疑似文を読ませて点検する手順
APIキーやパスワードをAIエージェントに渡さない:認証情報の扱い方と代わりの渡し方
一つのAIに全部やらせるか、役割を分けるか:調査・実行・レビューに分ける基準
AIエージェントの出来を評価する:成功基準とテスト用の依頼を先に決める方法
中断したAIエージェントの作業を再開する前に：実行済みの外部操作と未完了の操作を点検する
