ガイド

MCPの基本概念・アーキテクチャ・動作原理を解説。なぜ今AIエージェント開発にMCPが必要なのか。

MCPとRAGは何が違い、どう使い分けるのか。リアルタイムデータ取得 vs 大量文書検索のユースケース別判断基準。

オンプレミス/VPC環境でMCPを安全に運用するためのアーキテクチャ設計。SSO/SAML連携、監査ログ、DLP統合。

数千のMCPツールをトークン消費99%削減で運用する方法。Code Mode・Tool Search・Programmatic Tool Callingの仕組みと選定基準。

5つの構成要素（モデル・ツール・オーケストレーション・メモリ・ガードレール）を図解中心で解説。チャットボット・RPA・Copilotとの違いも明確化。

4類型（省人化・予測最適化・知識拡張・顧客接点）を業種別の具体事例で展開。自社に最適な入口の判定フローも解説。

AIエージェントの権限設計、Human-in-the-Loop、監査ログ、コンプライアンス対応の実践パターン。

AIエージェント導入の投資対効果を経営層に説明するためのフレームワーク。Opportunity Gap定量化、TCO試算、段階投資モデルを解説。

n8nのセルフホスト環境構築から、CoE立ち上げ、全社展開までの実践ロードマップ。

セキュリティ・拡張性・運用コスト・開発体験の4軸で比較。自社要件に合った最適解の見つけ方。

homulaのブートキャンプで確立した5日間PoCメソッド。Day 1のヒアリングからDay 5のROI報告までの全フロー。

Center of Excellenceの組織設計・人材配置・KPI設計。PoCの横展開から全社標準化への道筋。

AIエージェントに専門知識を持たせる際の課題と、Agent Skillsの基本概念・段階的開示の仕組み・アーキテクチャを解説。

SKILL.mdのフロントマター仕様、description設計、本文の構成パターン、参照ファイル・スクリプトの活用方法を実例付きで解説。

Skill開発の5ステップ（ギャップ特定→評価→ベースライン→最小Skill→反復改善）と、避けるべきアンチパターン。

Skills・MCP・Prompts・Projects・Subagents・CLAUDE.md・Hooksの役割と判断フローチャート。併用パターンも解説。

Claude.ai・Claude Code・APIでのSkills利用方法、チーム共有・配布戦略、エンタープライズ運用のセキュリティ・ライフサイクル管理。