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半年に及ぶAIと向き合ってからの現在

  • ccf代表
  • 8 時間前
  • 読了時間: 4分

何にAIを使っているのか


当社は様々なSaaSを使っています。特に利用頻度が高いものは以下の６つです。

  • 見積、請求、入金を管理するboard

  • プロジェクト管理や進捗管理、課題管理などを行うwrike

  • 社内の脱Excel化のためのkintone

  • 会計、勤怠などを管理するfreee

  • 社内やお客様との情報連携をするMicrosoft TeamsやSlack

  • 様々ファイルベースのデータを管理するbox


こういったSaaSは、横の連携があまり得意ではありません。そのため、業務として見るとツール間のデータ連携は人の手を介す必要がありました。例えば、以下のようなイメージです。


旧来の方法（例１）

  1. wrikeで取得した保守タスクや案件ごとの工数をAzure Automationで月初にCSV出力

  2. kintone上のアプリに手動でCSVインポート


旧来の方法（例２）

  1. boardで取得した計上案件の情報をAzure Automationで月初にCSV出力

  2. kintone上のアプリに手動でCSVインポート


旧来の方法（例３）

  1. 販売代理店からもらった見積もりをPDFでもらう

  2. boardに仕入として、登録

  3. 仕入れをベースに粗利を乗せて、見積もりを作成


これらをAIで生成したツールを使って、自動連携することを、目標にしました。もちろん、独自に作ることもできますが、ツール間の仕様が変わった際に、改変する手間を考えるとこの後、定期的な修正が発生する際に、短い時間でツールを修正できる方が望ましいと思っていました。



AIモデルとAIエージェントの関係の整理


どのモデルをどういったツールを使用して利用するのかを考えるうえで、その相関を整理する必要があります。

※AIに聞きながら、整理した図をAIに確認してもらい、更にこちらで追記したい情報を入力したうえで、清書をAIに依頼したものです。


こうしてみると、やはりCursorが少し特殊で最近人気がある理由が少し理解できました。

  • 他のCLIベースのAIエージェントもAIモデルとの間で推論ができますが、Cursorは内部にある「Model Router」によって、複数のAIモデルをローカル内のAIエージェントが主体的に選択し、最適化を図る事ができる。

  • 上記の機能によって、部分最適化ではなく、コード全体（レポジトリ全体）のコードをインデックス化することで、全体最適化を目指すことができる。

  • そして、２０２６年４月（まさに直近）には、複数のエージェントを並列で実行できるようになった。


つまり、Cursorは開発者としての役割を複数の知能（AIモデル）を使い分けながら、実装（コーディング）できるようになったと言えると思います。


弊社はシステム開発会社ではなく、エンタープライズ向けの企業ITインフラの設計、構築、運用を支援する会社です。なので、Cursorの恩恵はあまり受けられないと判断し、CodexやClaudeを状況を見ながら使い分けることにしました。



当社の利用方法

まず、github上にやりたいこと単位のプライベートレポジトリを作成しました。そのうえで、メインのツールをClaude Codeとし、コードレビュー、脆弱性診断として、Codexを利用することを決めました。なので、MCPとして、ClaudeからCodexを呼べるようにしています。

claude mcp add codex -- npx @openai/codex mcp-server

そのうえで、作成したツールの依頼は以下のように指示しています。

npx @openai/codex review --uncommitted


何が変わったのか


AIによって、大きく変わったことを３つ上げます。

  1. エンジニアでなくてもできる作業を、AIが作ったコードで、自動化

    先に上げたようなCSV出力とデータインポート用な作業やPDFを単純に転記するような作業から、エンジニアを解放することができました。


  2. 事業計画の立案の高速化

    今まではboardやfreeeから出力されたデータをExcelと向き合いながら来期の予算や事業計画を検討していました。しかし、今期の実績や来期の見込みをfreeeやboardから取得し、決められたルールで来期の予測値を期待値を自動的に作り込むように設定することで、Excel上で様々な変数を順次変更しながら複数のパターンのExcelファイルを作って比較する作業を、Webブラウザのみで完結できるようになりました。


  3. お客様向けに作成した手順の再利用性と内部レビュー品質の向上

    今まで作業手順書は、Excelやkintoneで作成し、ある程度テンプレートやレビューを行うフローは整備してきました。しかし、いくつかの課題もありました。

    ・過去の手順書のあいまい検索が十分に行えない

    ・また、boxにExcel出力しておくと検索はできるが、キーワード検索をすると、手順書に限定して検索することが難しい

    ・一度レビューしたあとに、何かを修正すると、修正した部分が分かりづらい

    ・レビューで指摘した項目がどうなったのかをトレースが簡単ではない

    ・また、コメントなどを手順書単位で一覧化できない

    ・社外の方へ手順書を安全に送付し、レビューを受ける場合の手間が大きい

    ・AIによる手順書のレビュー機能が欲しい

    これを解消する方法として、手順書管理システムをAIといっしょに作成しました。

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