88. AIドリブンワークフロー / 技術書典×AI共著体験 / DORA AI Capabilities Model
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88. AIドリブンワークフロー / 技術書典×AI共著体験 / DORA AI Capabilities Model
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技術書典への出展をきっかけに、Claude Codeとの共著・構成支援・PDF生成など「AIと一緒に本を書く」プロセスを初体験。その過程で見えた“設計力”の重要性や、DORAレポートを通じた「AI導入がうまくいくチーム／そうでないチーム」の分かれ道も深掘りします。
📚 Claude Code 共著体験 – 技術書典の執筆にて、.re フォーマット・Hooks・CI/CDなど未知技術をClaudeに説明させながら習得。構成の再帰チェックや環境構築まで伴走。
🛠️ アウトプット設計の力 – 「まずディレクトリ構造を切ってClaudeに渡す」が定番化。ObsidianのメモがAI対話の土台になる流れも定着しつつある。
📦 再利用性と自動化 – 書籍構成からPDF生成までを Claude Codeがカバー。ドキュメントが整備された環境だと“その後”が爆速になる。
🧠 認知負荷を軽減するAI – 「この技術、何がキモ？」をClaudeに整理させることで自分の理解も深まる。まさに“会話しながら考える”環境。
💡 Enablingチーム的AI活用 – 「使う人が使えるように支援する」AIの立ち位置が、組織内のEnablingチームとかなり似ているのでは？という仮説。
📈 AI導入と組織の壁 – DORAレポートをきっかけに、AIが活きるチーム・機能しないチームの違いを議論。設計力・ナレッジ共有・マインドセットが鍵。
🚧 使えるようになるまでのコスト – 「ChatGPTがあれば何でもできる」は幻想。初期構成・習熟・文脈蓄積などの準備フェーズがあってこそ効果が出る。
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