生成AI時代のエンジニア育成戦略｜持続的スキル習得を支援するPjMの実践フレームワーク
生成AI時代のエンジニア育成をPjM視点で解説。持続的なスキル習得を実現する実践的フレームワークを紹介します
非技術者のAI活用パターン分析｜PjMが教える誤用防止とチーム支援の実践フレームワーク
非技術者のAI活用を支援するPjM向け実践ガイド。誤用パターンと効果的な支援方法をデータと実例で解説します
【2025年最新】デジタル庁が公開した法務AI評価データセット徹底解説｜PjMが教える法務業務AI導入の実践判断フレームワーク
デジタル庁が公開した法務AI評価データセットを徹底解説。導入判断の3軸と実践事例をPjMが詳しく解説します。
AIエージェント×大規模リファクタリング実践ガイド｜PjMが教えるコスト・リスク・効果の意思決定フレームワーク
レガシーコード改善にAIエージェントを導入する判断基準と段階的実施計画を解説。工数70%削減の実践例を紹介
【2025年最新】RAG精度向上の実践戦略｜PjMが教えるコスト・効果・実装難易度の意思決定フレームワーク
RAG精度向上の6つの実装手法をコスト・効果・難易度で徹底比較。PjMの実務経験から最適な判断基準を解説します
【実務検証】MCP×chrome-devtools完全ガイド｜PjMが教えるLLM統合開発の意思決定フレームワーク
MCP（Model Context Protocol）とchrome-devtools-mcpの実務導入を徹底解説。PjM視点での判断基準と具体的な実装手順を図解。
【2025年最新】Claude Code 2.0.0徹底解説｜PjMが教える新機能と移行判断フレームワーク
Claude Code 2.0.0の新機能を実務視点で解説。移行判断フレームワークと導入プロセスを紹介
【AI革命×実務現場】エンジニアの能力格差が消える日｜PjMが見た3年後の働き方
AI能力革命がエンジニア現場で本格化。PjMが目撃した導入前後の生産性データと差別化戦略を実例で解説します
AI開発ツール移行の意思決定｜失敗しないプロジェクトマネージャーの選択術
AI開発ツール乗り換えで迷うPjMへ。GitHub Copilot・Claude比較と移行判断基準を実践解説
DeepSeek-V3.2を実務で試した結果｜PjMが教えるローカルLLMの新選択肢
DeepSeek-V3.2の導入検証をPjM視点で解説。コスト削減と実運用の実績