生成AIの仕組み入門 - AIが外の道具を使う仕組み

コードインタープリターを使えば、AIがPythonコードを自動生成・実行し、ExcelやCSVの集計・グラフ作成を人手なしで正確に行えます。例えば「2024年の月別売上推移を折れ線グラフにして」という指示だけで完了します。

OCRは画像やスキャンPDFの文字をテキスト化し、AI活用の入口を広げる技術です。スキャン書類やレシートで文字認識が困難なケースを解決したい方へ、木本東賢氏が執筆した第16号（2026年4月掲載）の具体例とポイントをお伝えします。

「社内データや外部ツールをAIと連携させたい」と考える方へ。MCP（Model Context Protocol）はAIとツールの接続を標準化する共通ルールです。USB-Cに例えられる仕組み、RAGやAPI連携との違い、業務でAIが担える領域の広がりを解説します。

Markdownは文章の構造をシンプルに示す記法です。AIが指示や前提を誤読せず正確に処理できるようになる理由から、実務で即効性のある5つの基本要素（見出し・箇条書き・表・コードブロック・強調）と活用法をわかりやすく解説します。

MCPサーバーの役割を知りたいあなたへ。MCPサーバーはAIが外部の道具を使うための窓口です。情報を読む道具と処理を実行する道具の違いや、AIにどこまでの操作を許可するか管理する考え方を具体的に解説します。

AIにどこまで業務を任せるべきか？認証は「誰か」を確かめ、権限は「何をしてよいか」を制御する境界設計の基本です。読み取りと書き込みでリスクが激変する理由から、実務で事故を防ぐ「確認フロー」の設計ポイントまでわかりやすく解説します。

AIへの指示が毎回長くなり出力が安定しないとお悩みではありませんか？Skillsは作業手順や制約をパッケージ化して再利用できる「仕事の型」です。プロンプトとの違いや向いている業務、MCPとの組み合わせ方をわかりやすく解説します。