面倒な仕事は、AIへ。

どこまで任せて、どこから人が決めるか。

AIエージェント・API・MCPを、実務の目線で。
仕組みがわかる解説と、試してわかった実録を届けます。

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AIに仕事を渡す流れを考える研究所キャラクターのイラスト

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知る。選ぶ。やってみる。

押さえておきたい更新

新機能より、仕事への影響を。
公式情報から、必要なところだけ。

掲載情報の確認:2026.08.28
  • Anthropic

    Claude Code 2.1.248にrestricted mode

    command・code・WebFetch、設定ファイル、ファイル範囲をまとめて絞るopt-inの制限モードです。完全なsandboxとの違いも確認しました。

  • OpenAI

    Node SDK 7.8.0までの変更を確認

    7.6〜7.8でstreaming、structured output、資格情報header、cancel処理を修正し、usageへcompute_unitsを追加しました。

  • MCP

    MCP Inspector 2.4.0でApp描画のelicitation

    Web clientで条件が揃うと、MCP Appが入力フォームを描画。未交渉や失敗時は標準フォームへ戻ります。

成功だけでなく、
引っかかったところも。

時間は短くなったか。費用はいくらか。
どこでつまずき、何を人間が確認したか。
便利そう、の一歩先を考える研究所です。

研究所長のイメージイラスト
研究所長なまけものマーケターひやまAIエージェントマニアAI動画クリエイター
運営者について

仕事をAIへ渡すときの考え方

  1. 仕事を分ける

    リサーチ・構成・下書きなど、任せる工程を明確に。

  2. つなぎ方を選ぶ

    API・MCP・ブラウザ操作を、仕事と権限に合わせて。

  3. 人間が確認する

    公開・送信・購入・削除は、確認してから。

  4. 結果と限界を残す

    できたことだけでなく、失敗と未確認の範囲も記録。

無料テンプレート

まずは、仕事を分けてみる。

読む・考える・作る・外部操作・最終判断。
5つに分ける仕事分解シート。

シートをダウンロードCSV形式