#automation

Claude Code’s new routines feature is interesting because it moves from “helpful coding assistant” territory into scheduled, event-driven automation. For Claude / Claude Code developers, that’s a meaningful shift: you can now package prompts, repositories, connectors, and triggers into something that runs in Anthropic-managed cloud infrastructure without your laptop open. Routines are in research preview, so behavior, limits, and the API surface may change. A routine is a saved Claude Code confi

Amazonが、Retail部門の一つである Selling Partner Services で追加の人員削減を実施した 削減人数は公表されていないが、会社側は「少数の役割」にとどまると説明している これは、2022年以降の大規模なリストラに続く動きで、Amazonの効率化がまだ続いていることを示す 背景には、AIやautomation（自動化）を使って業務を効率化するという会社の強い方針がある 便利さの裏で、人の仕事がどう変わるのかという不安もいっそう強まっている Amazonが、また人を減らしました。しかも今回は「大規模リストラのあとに一段落」ではなく、AIによる効率化を強めながら、まだ調整を続けているというのがポイントです。Business Insiderによると、今回の削減はAmazonのRetail部門の中でも Selling Partner Services という組織で行われました。 この名前、ちょっとわかりにくいですよね。ざっくり言うと、Amazonのマーケットプレイスで商品を売る第三者の販売者を支えるチ

DomoのチーフデザインオフィサーChris Willis氏は、AIへのFOMO（乗り遅れたくない恐怖）に焦らされるべきではないと語った 企業は「AIを入れること」自体を目的にしがちだが、重要なのは何のために使うかを先に決めること AI導入が「やってる感」の演出、つまりAI theaterになっている会社もある まずは大きな夢より、請求書チェックや表計算の自動化のような小さな業務から始めるべきだという 顧客対応を丸ごと chatbot に置き換える発想には疑問を呈し、人間の判断が必要な場面を見極めるべきと主張している The Registerの記事は、Domoのチーフデザインオフィサーであり futurist（未来予測を担う役割）でもある Chris Willis 氏の発言を中心に、いまのAIブームに対するかなり現実的な見方を紹介しています。 彼の主張をひとことで言うと、「AIで焦るな、まず落ち着け」です。 これ、かなり大事な視点だと思います。というのも、最近のAIは「使わないと出遅れる」「今すぐ導入しないと競争に負ける」という空気が強す

著者は「AIを入れれば業務プロセスが自動的に速くなる」という期待にかなり懐疑的 重要なのは「一番時間がかかる工程」ではなく、「どこで詰まっているか」を見ること ソフトウェア開発は、単にコードを書く作業ではなく、問題を正しく理解して解決策に落とし込む作業 AIはコードを速く書けるかもしれないが、その前提となる仕様の整理や手戻りの説明は省けない 速くしたいなら、人数を増やすより「入力の質を上げる」ほうが効く場合が多い 「遅い工程に人やAIを足すだけでは、プロセスは速くならない。まず上流の詰まりを直そう」 という話です。 これ、かなり大事です。しかも地味に耳が痛い。というのも、組織って何かが遅いと、つい「もっと人を」「もっとAIを」と言いがちなんですよね。でも著者はそこに待ったをかけています。 著者は、最近の多くの組織がprocess optimization（業務プロセス改善）に注目していると書いています。景気が悪いと、会社は新規拡大よりも「今ある仕事をもっと効率よく回す」方向に向かいがちです。これはよくある流れです。 そこに今はAIブームが乗っています。 「AIを入れれば

手作業でやっていた「ニュースソース追加」を、月1回の自動処理に置き換えた まず Firecrawl でランキングページをきれいな Markdown に変換する OpenRouter の無料で使える複数の LLM を順番に試し、ニュースサイトのURLを抽出する さらに web_search ツールでURLの妥当性を確認し、壊れたURLや誤検出を減らす 生成した YAML を重複チェックしたうえで保存し、GitHub Actions が PR を自動作成する マージ後は既存の CI が検証・反映まで行い、ライブダッシュボードにすぐ表示される この記事は、`Source Score` というマイクロサービスの開発を続けている筆者が、「ニュースソースの追加」を自動化した記録です。 最初は、ソースはたった5件を手で追加して動作確認していたそうです。まあ、最初の一歩としてはすごく自然です。システムを作るとき、最初から完璧に自動化しようとすると逆に進まないので、まずは人力で土台を作るのはよくあるやり方です。 でも問題は、その先です。 世界中の主要ニュースサイトを定期的に取り込みたいのに、毎回手作業で

AI agents は、普通の ChatGPT 的な使い方より はるかに多くの tokens を消費しがち その理由は、agent が 考える・試す・失敗する・やり直す を何度も繰り返すから 使った分だけ課金される仕組みでは、成功しても失敗しても請求が増える 実際に、チーム規模が小さい会社でも 予想外の高額請求 が起きている しかも厄介なのは、事前に正確な請求額を予測しにくいこと この記事が扱っているテーマは、いまのAI業界でかなり重要です。 それは 「AI agents は便利だけど、気づかないうちにすごい勢いでお金を使う」 という問題です。 ここでいう AI agent とは、単に質問に答えるAIではなく、 「目的を与えると、自分で手順を考えながら作業を進めるAI」のことです。 たとえば、コードのバグ修正、調査、要約、ファイル操作、タスク分解などを自動でやるタイプですね。 普通のChatGPTの使い方なら、1回の質問で1回の回答が返ってきます。 でもagentは違います。 途中で「どう進めるか」を考え、必要なら何度もツールを呼

Anthropicが Claude Code向けに「Routines」 という新機能を発表 定期実行・API呼び出し・GitHub webhook などで、自動的にコーディング作業を走らせられる cronや自前サーバーを用意しなくても、Claude Codeのクラウド上で動く のがポイント 使い道は、バグの一次切り分け、PR作成、ドキュメント更新、CI失敗の対応 など 便利そうだが、コミュニティでは 信頼性や利用上限 を心配する声もある Anthropicが、Claude Codeに Routines という新機能を追加しました。ざっくり言うと、「決まったタイミング」や「外部イベント」をきっかけに、Claude Codeに作業を自動実行させる仕組みです。 これ、かなり面白いです。というのも、AIコードエージェントってこれまで「人が対話しながら使う」印象が強かったんですよね。でもRoutinesは、その一歩先に行っていて、AIを“会話相手”から“バックグラウンドで働く担当者”に近づける 動きだと思います。 InfoQによると、Rou