AIツール

※この記事にはアフィリエイトリンクを含みます（PR） AIコーディングツール、結局どれがいいのか。 自分はSNS自動化やブログ運営の裏側でPythonスクリプトを書いているんだけど、GitHub CopilotとCursorの両方を1ヶ月以上使ったので、正直な比較をまとめる。 先に結論を言うと、「補完はCopilot、対話はCursor」。でもこれだけだと判断できないので、具体的に掘り下げていく。 GitHub Copilotとは GitHub（Microsoft）が提供するAIコーディングアシスタント。 VS Code、JetBrains、Neovim等の拡張機能として動く コードのインライン補完（タブで確定）がメイン機能 Copilot Chat（チャット形式での質問・コード生成）も搭載 料金: Individual $10/月、Business $19/月 無料枠: 学生・OSS開発者は無料、一般ユーザーも無料トライアルあり Cursorとは AI機能を統合したコードエディタ（VS Codeフォーク）。 独立したアプリケーションとしてインストール インライン補完 + チャット + Composer（ファイル横断の自動修正） GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等の複数モデルを選択可能 料金: Hobby（無料、月500補完+50回Slow Premium）/ Pro $20/月 / Business $40/月 比較表：5つの軸で評価 自分が副業のPythonスクリプト開発で使った体感評価。 軸 GitHub Copilot Cursor インライン補完 ◎ 自然で速い ○ 良いが若干遅い チャット機能 ○ 基本的な質問OK ◎ モデル選択+コンテキスト理解 ファイル横断修正 △ 基本チャットのみ ◎ Composerが強力 料金 ○ $10/月 △ $20/月（無料枠あり） 導入の手軽さ ◎ 拡張機能追加だけ ○ アプリ乗り換え必要 インライン補完：Copilotの方が一歩上 コードを書いている途中に灰色で表示される候補。Tabで確定するやつ。 ...

※この記事にはアフィリエイトリンクを含みます（PR） こんにちは、AIツール実践者のぷーたです！ 最近、AIツールがどんどん進化していて、情報収集や学習のあり方が大きく変わってきていますよね。そんな中、Googleが開発したAIツール「NotebookLM」が、その革新的な機能で注目を集めています。 「NotebookLM、名前は聞くけど実際どうなの？」「どうやって使うの？」 自分も最初はそう思っていましたが、実際に触ってみると、そのパワフルさと使いやすさに驚きました。今回は、自分がNotebookLMを使い倒した経験をもとに、その基本的な使い方から、具体的な活用方法、さらに効率を上げるためのヒントまで、余すところなくお伝えしていきます！ このブログ記事を読めば、あなたもNotebookLMをマスターして、日々の情報処理を格段にスムーズにできるようになるはずです。 NotebookLMとは？Googleが提供するAI搭載のメモ帳 まずは、NotebookLMが一体どんなツールなのか、簡単にご紹介しましょう。 NotebookLMは、Googleが開発したAI搭載のパーソナルなAIアシスタントです。簡単に言うと、あなたの「情報」を理解し、そこから様々なインサイトを提供してくれる「賢いメモ帳」 といったイメージです。 最大の特徴は、あなたがアップロードしたドキュメント（PDF、テキストファイル、ウェブサイトのURLなど）を読み込ませて、AIに質問したり、要約させたりできる 点です。まるで、その分野の専門家があなたの隣にいて、いつでも質問に答えてくれるような感覚です。 自分がNotebookLMを初めて使った時、一番感動したのは、大量の資料を一度に読み込ませて、そこから必要な情報をピンポイントで引き出せたことです。これは、従来の検索エンジンだけでは難しかった、深いレベルでの情報理解を可能にしてくれます。 NotebookLMの主な機能 NotebookLMには、あなたの学習や研究を強力にサポートしてくれる機能がたくさんあります。 ドキュメントのアップロードと参照: PDF、テキストファイル、ウェブサイトのURLなど、様々な形式の情報をNotebookLMに読み込ませることができます。一度に複数のドキュメントをまとめて読み込ませることも可能です。 AIによる質問応答: アップロードしたドキュメントの内容について、AIに自然な言葉で質問できます。例えば、「この資料で書かれている〇〇のメリットは何ですか？」といった質問に、AIがドキュメントの中から該当箇所を探して回答してくれます。 要約機能: 長文のドキュメントや複数のドキュメントの要点をまとめて、分かりやすく要約してくれます。レポート作成や情報収集の時間を大幅に短縮できます。 関連情報の抽出: アップロードしたドキュメントから、特定のトピックに関連する情報を自動的に抽出・整理してくれます。 ソースの明記: AIが回答する際に、どのドキュメントのどの部分に基づいているのかが明記されるため、情報の信頼性を確認しやすいです。 これらの機能が、あなたの「NotebookLM 使い方」をより実践的なものにしてくれるでしょう。 NotebookLMの基本的な使い方：実際に試してみた手順 それでは、ここからは自分が実際にNotebookLMを使ってみた手順を、具体的に説明していきます。難しい操作は一切ないので、初心者の方でもすぐに始められますよ！ ステップ1：NotebookLMにアクセスし、アカウントを作成する まずは、NotebookLMの公式サイトにアクセスしましょう。 https://notebooklm.google.com/ Googleアカウントをお持ちであれば、すぐに利用を開始できます。画面の指示に従ってログインするだけなので、迷うことはありません。 ステップ2：新しい「ソース」を作成する ログインしたら、まず新しい「ソース」を作成します。これが、NotebookLMに読み込ませる情報源となります。 画面左側にある「Create new source」ボタンをクリックします。すると、いくつかの選択肢が表示されます。 Upload files: PDF、.txt、.docxなどのファイルをアップロードします。 Select Google Drive files: Google Driveに保存されているファイルを指定します。 Enter a website URL: ウェブサイトのURLを入力して、その内容を読み込ませます。 自分がよく使うのは「Upload files」と「Enter a website URL」ですね。例えば、読みたい論文のPDFや、気になったブログ記事のURLをどんどん読み込ませていきます。 一度に複数のファイルをアップロードしたり、複数のURLを入力したりできるので、関連する情報をまとめて読み込ませると、後々AIとの対話がよりスムーズになります。例えば、あるテーマについて調べたい場合、関連する論文を3つと、そのテーマについて解説しているウェブサイトを2つ、といった具合です。 ステップ3：AIに質問してみる ソースの作成が完了したら、いよいよAIに質問してみましょう！ 画面下部にあるチャットボックスに、聞きたいことを自然な言葉で入力します。 例えば、自分が先日、あるAI技術に関する論文を3つ読み込ませた後、こんな質問をしてみました。 「これらの論文で共通して言及されている、このAI技術の最も大きな課題は何ですか？」 すると、NotebookLMは数秒で回答を生成してくれました。そして、驚くべきことに、回答の各部分が、どの論文のどの部分に基づいているのか、出典元が明記されていたのです。これは、情報の信頼性を確認する上で非常に役立ちます。 他にも、以下のような質問を試してみました。 「〇〇という概念について、これらの資料から分かりやすく説明してください。」 「△△という手法と□□という手法の違いは何ですか？」 「このドキュメントの主要な主張を3つにまとめてください。」 このように、NotebookLMは、まるで優秀なアシスタントのように、あなたの疑問に的確に答えてくれます。 NotebookLMを最大限に活用する３つの方法 NotebookLMの基本的な使い方が分かったところで、次は、さらに効果的に活用するための具体的な方法を3つご紹介します。 ...

※この記事にはアフィリエイトリンクを含みます（PR） AIコードエディタ、今どれを使ってる？ 自分はClaude Code（ターミナルベース）をメインで使っているけど、GUIエディタも気になっていて、Codeiumが出した「Windsurf」を1ヶ月試してみた。結論から言うと、Cursorとの比較で「ここは勝ってる」「ここは負けてる」がはっきり分かれたので、正直にまとめる。 Windsurfとは何か まず前提。WindsurfはAIコードエディタであって、文章作成ツールではない。 開発元: Codeium（AI補完ツールで知られる企業） ベース: VS Codeフォーク 競合: Cursor、VS Code + GitHub Copilot 料金: 無料プラン（機能制限あり）/ Pro $15/月 / Ultimate（要問い合わせ） VS Codeと同じ操作感で使えるので、乗り換えのハードルは低い。拡張機能もほぼそのまま動く。 Cursorとの比較：自分が感じた違い 自分は副業のSNS自動化スクリプト（Python）を書くのに両方使った。 Windsurfが良かった点 1. Flows（エージェント機能）が強い Windsurfの最大の売りが「Flows」。コードの修正指示を出すと、ファイル横断でコードを書き換えてくれる。Cursorの「Composer」に近いけど、差分プレビューが見やすいのが利点。 「このPythonスクリプトにエラーハンドリングを追加して」と指示すると、複数ファイルにまたがる変更を一括で提案してくれた。 2. 無料プランが充実 Cursorの無料プランは「月500回の補完 + 50回のSlow Premium」で制限がきつい。Windsurfの無料プランは使える範囲が若干広く、個人の副業レベルなら無料で十分使えた期間があった（ただし制限は頻繁に変わるので最新情報は公式確認推奨）。 3. VS Codeからの移行が楽 設定・拡張機能がほぼそのまま引き継げる。自分はVS Codeの設定をエクスポートして5分で移行できた。 Cursorの方が良かった点 1. AIモデルの選択肢 CursorはGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、自社モデルcursor-smallなど複数のモデルを選べる。Windsurfは使えるモデルが限定的。 2. Tab補完の精度 コードを書いている最中のインライン補完は、体感でCursorの方が的確だった。特に、カーソル位置から「次に書きたいコード」を予測する精度が高い。 3. コミュニティの大きさ Cursorの方がユーザー数が多い分、問題が起きたときの情報が見つかりやすい。 実際の活用事例：Discord Bot開発 自分はDiscord Bot（Pythonのdiscord.py）をWindsurfで開発してみた。 やったこと： 「Discordで特定チャンネルに毎日メッセージを送るBotを作って」とFlowsに指示 基本構造が生成される（Bot起動、トークン管理、スケジューラー） 「APSchedulerで毎朝9:00にメッセージを送るように修正して」と追加指示 テスト実行→エラー→エラーメッセージをFlowsに貼る→修正提案 1から書くと2時間かかるBotが、30分で動くものができた。 ただし注意点がある。Flowsが提案するコードが常に最新のAPIに対応しているとは限らない。 discord.pyのバージョン違いで動かないコードが出てきたことがあった。公式ドキュメントとの照合は必須。 自分の結論：誰にWindsurfがおすすめか こんな人 おすすめ 無料で試したい Windsurf AIモデルを選びたい Cursor VS Codeの設定をそのまま使いたい Windsurf ファイル横断の大規模修正が多い Windsurf(Flows) インライン補完の精度を重視 Cursor Claude Codeが使いたい Claude Code（CLI） 自分は最終的にClaude Code（ターミナル）をメイン、Windsurfをサブで落ち着いた。理由は単純で、Claude Codeの方がコンテキスト理解力が高いから。ただ、GUIでファイル構造を見ながら作業したいときはWindsurfが便利。 ...

※この記事にはアフィリエイトリンクを含みます（PR） AIの進化は目覚ましいですが、「最新の情報に弱い」「専門的な質問に的確に答えられない」といった課題に直面したことはありませんか？自分自身も、AIライティングを仕事にしている中で、この壁に何度もぶつかってきました。 そんな悩みを解決してくれるのが、今回ご紹介する「RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）」という技術です。 RAGは、AIが持っていない最新の情報や、特定のドメインに特化した知識を外部から参照することで、より正確で信頼性の高い回答を生成できるようにする仕組みです。 この記事では、AIツール実践者である自分が、RAGの基本から具体的な活用方法までを、体験ベースで分かりやすく解説します。AIの回答精度を格段に向上させたい方、最新AI技術をビジネスに導入したい方は、ぜひ最後までお読みください。 RAG（検索拡張生成）とは？AIの回答が賢くなる仕組み RAGとは、一言でいうと「AIに外部の知識データベースを検索させて、その結果を元に回答を生成する」技術のことです。これまでのAI（LLM: Large Language Model）は、学習データに含まれる情報しか回答できませんでした。しかし、RAGを導入することで、AIは学習データにない最新の情報や、社内文書、専門書などの外部情報を参照できるようになるのです。 RAGの基本的な流れ RAGの仕組みは、大きく分けて以下の3つのステップで構成されています。 検索（Retrieval）: ユーザーからの質問（プロンプト）を受け取ると、まず関連性の高い情報を外部の知識データベースから検索します。この知識データベースは、事前にベクトル化（後述）された文書群です。 拡張（Augmentation）: 検索で見つかった関連性の高い情報（コンテキスト）を、元の質問と一緒にAI（LLM）に渡します。 生成（Generation）: AI（LLM）は、与えられた質問と検索結果のコンテキストを照らし合わせ、それらを統合して最終的な回答を生成します。 このプロセスにより、AIは「知っていること」だけでなく、「調べたこと」も踏まえて回答できるようになり、情報が最新で、かつ質問に特化したものになるのです。 RAGを導入するメリット：なぜAIの回答精度が向上するのか RAGを導入することで、AIの回答精度が向上するだけでなく、様々なメリットがあります。自分が実際にRAGを試してみて実感したことを中心にご紹介します。 1. 回答の最新性と正確性の向上 AIモデルは、学習データが更新されない限り、その学習時点の情報しか持っていません。例えば、2023年後半の出来事についてChatGPTに質問しても、正確な回答が得られないことがあります。RAGでは、最新のニュース記事やWebサイトを検索対象に含めることで、常に最新の情報に基づいた回答を生成できます。これにより、「AIの回答が古い」「情報が間違っている」といった問題を大幅に解消できます。 2. 専門知識や社内情報への対応力向上 特定の業界や企業内でのみ通用する専門用語、機密情報、社内規定などは、一般的なLLMには学習されていません。RAGを利用すれば、これらの情報を外部データベースとして用意し、AIに参照させることで、専門的な質問や社内情報に関する質問にも正確に回答できるようになります。これは、社内FAQボットや、特定の製品に関するサポートチャットボットなどで非常に有効です。 3. ハルシネーション（幻覚）の抑制 LLMは、学習データにない情報や、不確かな情報に基づいて、もっともらしい嘘をついてしまうことがあります。これを「ハルシネーション」と呼びます。RAGでは、AIが回答を生成する際に、必ず根拠となる外部情報を参照するため、ハルシネーションの発生を抑制し、より信頼性の高い回答を生成しやすくなります。 4. コスト効率の改善 大規模言語モデルをゼロから最新情報で再学習させるのは、膨大な時間とコストがかかります。RAGであれば、既存のAIモデルをそのまま利用し、外部データベースの更新や検索機能の追加だけで、最新情報に対応させることができます。これは、AI開発・運用コストの削減に繋がります。 RAGの具体的な活用例：自分が試したAIツール RAGの概念は理解できたけれど、「具体的にどうやって使うの？」と思われるかもしれません。ここでは、自分が実際に試してみて、「これは便利だ！」と感じたRAGの活用例と、それを実現するためのAIツールをご紹介します。 1. 最新ニュースやトレンド分析 例えば、「最近のAI業界の動向を教えて」という質問をしたとします。RAGを導入していないAIだと、数ヶ月前の情報しか返ってこないかもしれません。しかし、RAGを使い、最新のニュースサイトを検索対象に含めると、直近で発表された論文や、注目されているスタートアップ企業の情報などを網羅した、より価値の高い回答が得られます。 自分自身、AIライティングのネタ探しで、日々最新情報をキャッチアップする必要があります。RAGを導入したカスタムAIに、特定のキーワード（例：「AI ライティング 最新技術」）でWeb検索をさせて、その結果を要約させるようにしたところ、情報収集の効率が格段に向上しました。LangChainのようなフレームワークを使うと、このようなWeb検索と要約のパイプラインを比較的簡単に構築できます。 2. 社内ドキュメント検索・要約 企業で働く方にとって、社内規定や過去のプロジェクト資料、マニュアルなどを探すのは、時に手間がかかります。RAGを使えば、これらの社内ドキュメントをベクトルデータベース化しておき、自然言語で質問するだけで、該当する情報やその要約をAIが提示してくれるようになります。 自分の知人の企業では、OpenAI APIとベクトルデータベース（例：PineconeやChroma）を組み合わせて、社内ヘルプデスクの自動応答システムを構築しました。社員が「経費精算の申請方法を教えて」と質問すると、関連する社内規定のドキュメントを検索し、その内容を元に具体的な手順をAIが回答してくれます。これにより、担当者の負担が大幅に軽減されたそうです。 3. 特定分野に特化したQ&Aボット 例えば、法律、医療、金融など、高度な専門知識が求められる分野でもRAGは活躍します。専門書や論文、業界レポートなどを学習データとしてRAGシステムを構築すれば、その分野に特化した高精度なQ&Aボットが実現できます。 自分自身、新しいAI技術について執筆する際に、専門用語や技術的な詳細について理解を深めたいことがあります。そこで、最新のAI論文を収集し、それらをベクトル化して、GPT-4などの強力なLLMに参照させる形でRAGシステムを構築してみました。すると、論文の内容を噛み砕いて説明してくれたり、関連する技術との比較をしてくれたりと、学習効率が劇的に上がりました。 RAGを始めるためのステップ：LangChainとOpenAI APIを使ってみよう RAGの仕組みや活用例を見て、「自分でも試してみたい！」と思った方もいるかもしれません。ここでは、比較的簡単にRAGを体験できる方法として、PythonのフレームワークであるLangChainと、OpenAIが提供するOpenAI API（特にGPT-3.5 TurboやGPT-4）を利用した入門的なアプローチをご紹介します。 必要なもの Pythonの実行環境（Python 3.7以上推奨） LangChainライブラリ (pip install langchain openai chromadb) OpenAI APIキー （オプション）ベクトルデータベース（ここではローカルで利用できるChromaDBを使用します） 簡単なRAGの実装例（概念） 以下に、Pythonコードのイメージ（擬似コードに近い）を示します。これを実行することで、ローカルのテキストファイルを知識ソースとした簡単なRAGシステムが構築できます。 ...

本記事には広告・アフィリエイトリンクが含まれています（景品表示法に基づくPR表記） 両方使って分かった「向き不向き」 こんにちは、ぷーたです。僕は副業の作業でClaude CodeとChatGPTの両方を日常的に使っています。 「どっちが優れているか」という議論をよく見かけますが、結論から言うと用途によって使い分けるのが正解です。この記事では、実際に両方使って感じた違いを具体的に書きます。 基本的な違い Claude Code Anthropic社が提供するCLI（ターミナル）ベースのツール ローカルのファイルを直接読み書きできる API従量課金制 コードベース全体を理解した上で提案してくれる ChatGPT OpenAI社が提供するブラウザ/アプリベースのツール 月額課金（Plus/Pro）または無料プラン プラグインやGPTs、画像生成（DALL-E）など多機能 幅広い用途に対応 コード品質の比較 Python・JavaScript どちらもPythonとJavaScriptのコード生成は実用レベルです。体感ではありますが、Claudeのほうが長いコードの一貫性が高い印象です。特にファイル間の依存関係を考慮した修正は、プロジェクト全体を読めるClaude Codeが有利です。 一方、ChatGPTはコードスニペットの生成速度が早く、ちょっとした関数を素早く書きたいときに便利です。 デバッグ エラーメッセージを貼り付けてデバッグしてもらう場面では、Claude Codeは実際のファイルを読んだ上で原因を特定してくれるので精度が高いです。ChatGPTはコンテキストをチャット上で与える必要があるため、大規模なプロジェクトだと限界があります。 コスト比較 ChatGPT 無料プラン：利用可能（制限あり） Plus：月額20ドル（約3,000円） Pro：月額200ドル（約30,000円） ※料金は変動する可能性があるため、OpenAI公式サイトで最新情報を確認してください。 Claude Code API従量課金：使った分だけ支払い 僕の場合、月に数千円〜1万円程度 ライトユーザーならChatGPTの無料プランまたはPlusで十分です。コードを本格的に書く人はClaude Codeのほうがコスパが良くなるケースもあります。 用途別おすすめ Claude Codeが向いている場面 既存プロジェクトの修正・機能追加：ファイルを直接読み書きできるのが圧倒的に便利 複数ファイルにまたがるリファクタリング：プロジェクト構造を理解した上で提案してくれる 自動化スクリプトの作成：ローカル環境に合わせた設定ファイルまで生成してくれる ChatGPTが向いている場面 アイデア出しやブレスト：対話型のインターフェースが直感的 画像生成やマルチモーダル作業：DALL-Eとの連携が便利 一般的な質問や調査：幅広い知識を持ち、回答が分かりやすい モバイルでの利用：アプリが使いやすい 僕の使い分けルール 実際の運用としては、こんな感じで使い分けています。 コーディング作業 → Claude Code 記事の構成案・アイデア出し → ChatGPTまたはClaude（ブラウザ版） デバッグ → Claude Code（プロジェクト内で完結するため） 画像生成 → ChatGPT（DALL-E） 日常の調べもの → ChatGPT 要するに、ターミナルでの開発作業はClaude Code、それ以外はChatGPTというのが僕の結論です。 注意点：AIの出力は必ず検証する どちらのツールを使う場合でも、AIが生成したコードや情報は必ず自分で検証することが重要です。AIは自信満々に間違ったことを言うことがあります。特に最新の情報やニッチなライブラリについては要注意です。 ...

本記事には広告・アフィリエイトリンクが含まれています（景品表示法に基づくPR表記） Claude Codeを毎日使い倒して3ヶ月が経った こんにちは、ぷーたです。普段はサラリーマンをしながら、副業でAIツールを活用しています。 今回は僕が毎日ターミナルで叩いているClaude Codeの使い方を、実際のワークフローに沿って紹介します。「AIにコード書かせるとか本当に使えるの？」と思っている人にこそ読んでほしい内容です。 Claude Codeとは？ターミナルで動くAIアシスタント Claude CodeはAnthropicが提供するCLI（コマンドラインインターフェース）ツールです。ターミナルから直接Claudeと対話しながら、コードの生成・編集・デバッグができます。 ChatGPTのようにブラウザ上でコードをコピペする必要がなく、自分のプロジェクトフォルダ内でそのまま作業できるのが最大の特徴です。 インストールと起動 npm install -g @anthropic-ai/claude-code cd your-project claude たったこれだけで使い始められます。Node.jsが入っていれば数分でセットアップ完了です。 僕の実際の使い方：3つの活用パターン 1. コーディング：既存コードの修正と機能追加 一番使う場面がこれです。例えばPythonスクリプトにエラーハンドリングを追加したいとき、Claude Codeにプロジェクトを読み込ませた上で「この関数にリトライ処理を追加して」と指示するだけです。 ファイルを読み込んで、差分を提示して、承認すれば書き換えてくれる。この流れが自然すぎて、もうエディタだけで作業する気になれません。 実感した効果：定型的なコード修正にかかる時間が体感で半分以下になりました。特にテストコードの生成は本当に助かっています。 2. 自動化スクリプトの作成 僕はMac miniで複数のPythonスクリプトを自動実行していますが、新しいスクリプトの雛形を作るときにClaude Codeが活躍します。 「launchdで毎朝9時に実行するPythonスクリプトを作って」と頼むと、plistファイルとPythonスクリプトの両方を生成してくれます。ディレクトリ構造を理解した上で適切な場所にファイルを配置する提案までしてくれるのがポイントです。 3. コンテンツ作成の下書き このブログ記事の構成案もClaude Codeで作っています。ターミナル上で「キーワード〇〇で記事の構成案を出して」と打てば、見出し構成が出てきます。 ただし、AIが出した文章をそのまま使うことは絶対にしません。あくまで叩き台として使い、自分の体験や数字を入れて仕上げるのが鉄則です。 使ってみて分かった注意点 コスト管理は必須 Claude CodeはAPI利用料が発生します。Anthropic Consoleでトークン使用量を確認できるので、月初に予算を決めて使うのがおすすめです。僕は月の上限を設定して、超えそうなときはタスクを絞るようにしています。 プロンプトの書き方で品質が変わる 「いい感じにして」ではなく「この関数のエラーハンドリングを追加して、失敗時はログに出力して3回リトライする実装にして」のように具体的に指示すると精度が格段に上がります。 ファイル操作は確認してから Claude Codeはファイルの作成・編集・削除ができます。変更前に差分を確認するステップがあるので、必ず内容を読んでから承認する習慣をつけましょう。 まとめ：Claude Codeは「使える相棒」だった 3ヶ月使ってみて、Claude Codeはターミナルで完結するAIペアプログラマーとして非常に実用的でした。特にコードベースを理解した上で提案してくれる点が、他のAIチャットツールにはない強みです。 プログラミング初心者でも、既存のプロジェクトに対して「これ何やってるか説明して」と聞くだけで理解が深まります。副業でコードを書く人には間違いなくおすすめできるツールです。 よくある質問（FAQ） Q1. Claude Codeは無料で使えますか？ Claude Code自体のインストールは無料ですが、利用にはAnthropicのAPIキーが必要で、API利用料がかかります。従量課金制なので、使った分だけ請求されます。料金はAnthropicの公式サイトで最新情報を確認してください。 Q2. プログラミング未経験でも使えますか？ ターミナルの基本操作（cdコマンドでフォルダ移動する程度）ができれば使い始められます。ただし、AIが生成したコードの内容を理解する努力は必要です。完全に丸投げするのではなく、学習ツールとして使うのがおすすめです。 Q3. ChatGPTと何が違いますか？ 最大の違いは、Claude Codeがローカルのプロジェクトファイルを直接読み書きできる点です。ChatGPTはブラウザ上での対話が中心ですが、Claude Codeはターミナル上でファイル操作まで完結します。詳しい比較は別記事で書いています。 関連書籍・参考リンク ClaudeやAIツールの基礎を学びたい方はこちらも参考にしてください。 Amazon - Claude AI 入門 関連書籍を探す