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@RYA234(RYA234)

[定期更新]生成AIで試したいこと

Last updated at Posted at 2025-09-14

概要

最近、生成AI関係で活用方法を模索しています。
これから試したいこと、実際に試した結果をまとめていきます。

目標は3週間に1回のペースで更新していきます。色んなネタがあるので、じっくり検証していく予定です。

内容

✅ 検証済み（5項目）

試すこと 優先度 結果
VisualStudio2022でGithub Copilotのカスタム命令を使って、winformの項目フォーマットを自動レビューする 高 使える
https://qiita.com/RYA234/items/4e4778143a8adca69c1f
データベーススペシャリストの過去問を解説させる 低 試した　使えそう
https://qiita.com/RYA234/items/4101ab27d285cf902f80
ネットワークドライブの割当を使って、古いOS仮想環境でGithubCopilotを使う方法 低 実務で使える
https://qiita.com/RYA234/items/16729d6cf5510a970e87
NugetのMCPサーバーを試す 低 参考にしたリンク
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2041694.html
VisualCodeでGithub Copilotのカスタム命令を使って、
winformの項目フォーマットを自動レビューする		 高 上のやつを試した後に試す

📊 定量評価

時給の計算: 年収 ÷ 2,000時間で計算。参考: エンジニア平均¥3,000（年収600万円相当）

試すこと 実用性 時間削減効果 コスト削減 学習時間 総合評価
VisualStudio2022でGithub Copilotのカスタム命令を使って、winformの項目フォーマットを自動レビューする ⭐⭐⭐⭐⭐ レビュー時間80%削減 10時間/月
¥30,000/月		 2時間 ⭐⭐⭐⭐⭐
データベーススペシャリストの過去問を解説させる ⭐⭐⭐⭐☆ 学習効率50%向上 5時間/月
¥15,000/月		 1時間 ⭐⭐⭐⭐☆
ネットワークドライブの割当を使って、古いOS仮想環境でGithubCopilotを使う方法 ⭐⭐⭐⭐⭐ 開発効率30%向上 8時間/月
¥24,000/月		 3時間 ⭐⭐⭐⭐☆
NugetのMCPサーバーを試す ⭐⭐⭐☆☆ 調査のみ -- 1時間 ⭐⭐⭐☆☆
VisualCodeでGithub Copilotのカスタム命令を使って、winformの項目フォーマットを自動レビューする ⭐⭐⭐⭐☆ 検証後に確定 -- 1時間 ⭐⭐⭐⭐☆

月間コスト削減合計: 約23時間/月（¥69,000/月）
年間コスト削減: 約276時間/年（¥828,000/年）

🔄 未検証・検証中（29項目）

高優先度

試すこと 優先度 結果
Claude DesktopでSQLServer MCPを試す 高 --
VSCODEでSQLServer MCPを試す 高 --
FileSystem Mcpを試す 高 --
カスタム指示文でCIする 高 ---
詳細設計書からコードに修正する 高 ----
以下書籍を読んでRAGが使えるか確認する
LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 (エンジニア選書)		 高
Excel Mcpを使ってExcelファイルの内容をjson形式で出力できるか検証する 高 ---
SQL Server Mcpを使って、ソースコードの動作を満たすレコードを検索する。 高 ---
4.書籍を読む。試したい部分をリストアップする
できるGoogle NotebookLM　可能性は無限大！		 高 ---

中優先度

試すこと 優先度 結果
Github MCPを試す 中 --
WinApp DriverのMCPがあるか調べる 中 ---
1.書籍を読む。試したい部分をリストアップする
コード×AI ソフトウェア開発者のための生成AIに実践入門		 中 ---
2.書籍を読む。試したい部分をリストアップする
生成AI時代の新プログラミング実践ガイド		 中 ---
3.書籍を読む。試したい部分をリストアップする
生成AIが変革するシステム開発		 中 ---
Excel Mcpを使ってソースコードと仕様書に齟齬があるか確認する 中 ---
Winformsを読み込んでのコントロールのプロパティの一覧を取得する。 中
PostgresとOracle_fdwを使って、OracleDBのRAGを作成する 中 ---
mp4ファイルからmp3ファイル（音声）とgifファイル（映像）を分けてNotebookLMで学習させる 中 ---

低優先度

試すこと 優先度 結果
Selenium(or Playwright) MCPを試す 低 --
Figma MCPを試す 低 --
RAGについて調べる。
実際に環境構築する		 低 ---
Ankiに対して生成AIを活用する 低
ActiveReportのフォントサイズ、フォントサイズを共通設計に基づいているか生成AIでレビューする 低
Visual Studioのデバッグログを生成AIに解読させる 低
技術書の要約動画を生成AIに作らせる（勉強会で使うため） 低 ---
GitHub CopilotでWinForms(WPF,MAUI,Blazor,Avalonia)を各フレームワークに移行してみた比較 低 ---
📝 更新用プロンプトテンプレート（Claude Code用）

パターン1️⃣: 新規項目を追加（未検証として追加）

AI追加: [試すこと] / [高/中/低]

実行例:

AI追加: Cursor MCPを使ってコード補完を試す / 高

Claude Codeの処理:

  1. 該当する優先度セクション（高/中/低）の未検証テーブルに行を追加
  2. 結果列は --- で初期化
  3. updated_at を現在時刻に更新

パターン2️⃣: 検証完了（定量評価付きで検証済みに移動）

AI完了: [試すこと]
実用性: [⭐1-5]
時間削減効果: [内容]
コスト削減: [X時間/月]
学習時間: [X時間]
総合評価: [⭐1-5]
結果: [詳細]<br>[リンク]

実行例:

AI完了: FileSystem Mcpを試す
実用性: ⭐⭐⭐⭐⭐
時間削減効果: ファイル検索時間50%削減
コスト削減: 3時間/月
学習時間: 1時間
総合評価: ⭐⭐⭐⭐⭐
結果: 実務で使える。Cドライブのファイル情報を効率的に取得可能。<br>https://qiita.com/RYA234/items/xxxxx

Claude Codeの処理:

  1. 該当項目を未検証テーブルから削除
  2. 検証済みテーブルに移動（優先度と結果を記載）
  3. 定量評価テーブルに1行追加（全評価項目を記載）
  4. 月間/年間コスト削減合計を再計算
  5. 検証済み/未検証の項目数を更新
  6. updated_at を現在時刻に更新

パターン3️⃣: 優先度を変更

AI優先度変更: [試すこと] / [新しい優先度:高/中/低]

実行例:

AI優先度変更: Github MCPを試す / 高

Claude Codeの処理:

  1. 該当項目を現在の優先度テーブルから削除
  2. 新しい優先度テーブルに移動
  3. updated_at を現在時刻に更新

パターン4️⃣: 結果のみ更新（検証済みに移動せず、未検証のまま結果を記載）

AI結果更新: [試すこと] / [結果内容]

実行例:

AI結果更新: カスタム指示文でCIする / 調査中。GitHub Actionsで試行中

Claude Codeの処理:

  1. 該当項目の結果列を更新
  2. 未検証のまま維持（検証済みには移動しない）
  3. updated_at を現在時刻に更新

パターン5️⃣: 複数項目を一括追加

AI一括追加:
1. [試すこと1] / [高/中/低]
2. [試すこと2] / [高/中/低]
3. [試すこと3] / [高/中/低]

実行例:

AI一括追加:
1. Cursor MCPでコード補完を試す / 高
2. Windsurf MCPで開発効率を検証する / 中
3. Anthropic Prompt Caching APIを試す / 低

Claude Codeの処理:

  1. 各項目を該当優先度セクションに追加
  2. updated_at を現在時刻に更新

パターン6️⃣: 項目を削除

AI削除: [試すこと]

実行例:

AI削除: WinApp DriverのMCPがあるか調べる

Claude Codeの処理:

  1. 該当項目を削除
  2. 未検証項目数を更新
  3. updated_at を現在時刻に更新

📌 重要な注意事項（Claude Code向け）

更新時の必須処理

  1. 項目数の更新: ✅ 検証済み（X項目） と 🔄 未検証・検証中（X項目） の数を常に正確に
  2. コスト削減の再計算: 検証済み追加時は月間/年間コスト削減を再計算
  3. タイムスタンプ更新: 常に updated_at を更新
  4. テーブルフォーマット維持: Markdown表形式を崩さない
  5. 金額計算: コスト削減は 時間 × ¥3,000/時間 で自動計算

評価基準

  • 実用性: 実務で使える度合い（⭐1〜5）
  • 時間削減効果: 具体的な削減内容（%表記または効果説明）
  • コスト削減: 月間削減時間 + 金額換算（X時間/月<br>¥XX,000/月）
  • 学習時間: 習得にかかった時間（時間単位）
  • 総合評価: 全体的な評価（⭐1〜5）

🔄 Qiita CLIでの更新ワークフロー

1. Qiitaから最新記事を取得

npx qiita pull

2. Claude Codeで記事を更新

上記のプロンプトテンプレートを使って、Claude Codeに更新を依頼：

AI追加: [新しい項目] / [優先度]

または

AI完了: [完了した項目]
実用性: ⭐⭐⭐⭐⭐
時間削減効果: XX%削減
コスト削減: X時間/月
学習時間: X時間
総合評価: ⭐⭐⭐⭐⭐
結果: [詳細]<br>[リンク]

3. ローカルでプレビュー確認

npx qiita preview

ブラウザで http://localhost:8888 にアクセスして確認

4. Qiitaに公開

# CLIから直接公開
npx qiita publish public/2025-12-09-[定期更新]生成AIで試したいこと-5b13ffac4302238f7700.md

または、Qiita Web UIから公開することも可能。

更新頻度

3週間に1回のペースで更新

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