Christensen・Porter・Drucker・Godinら9人の異なる専門家を演じさせ、SaaS企画のピボット判断を多角的に検討する手法。個人開発者が独りでビジネス判断を下すための実践プロセスを解説します。

本番稼働中のPythonコードベースで散在する裸のexcept:を、正規表現スキャン→スコープ分類→優先度順PR化の4段階で計画的に整理する手法を解説します。

requestsライブラリが日本語レスポンスをISO-8859-1と誤判定する問題を、Content-Type解析・meta検出・CP932への切り替えで段階的に解決する実装パターンを解説します。

AIに原因分析を任せても網羅性に欠ける問題を、恒等式分解×方向/主語/性質の3軸マトリクスで解決。良い仮説ツリーの設計こそがAI時代の本質的な競争優位になる理由を解説します。

AIに通知を実装させると「全部通知」か「通知なし」に振れます。1日80〜120件の通知で認証エラーを見逃した状態から、3層化・4層の重要度ルーティング・連続N回判定を経て、人間への通知を週18件にし重要アラートの見逃しをゼロにした記録です。

膨らんだ定期ジョブを「111→50」に減らす計画を立てましたが、実際に棚卸しすると、まず必要だったのは統合ではなく、使われていないジョブの撤去でした。ロード済みのジョブを97本から77本に減らした判断基準、5段階に分けた撤去の手順、命名規則が果たした役割、そして7か月後に106本まで戻った反省を記録します。

Astro + React Islandsで構築したサイトを、AIの4軸分析（品質・セキュリティ・パフォーマンス・アーキテクチャ）で1日かけて改善した実践記録です。

障害のたびに教訓をCLAUDE.mdへ追記する運用で、プロジェクトのCLAUDE.mdは726行まで膨らみ、ルールが守られなくなりました。教訓を分離して198行にし、@参照やグローバル設定も含めた読み込み全体を52.2K→約29K文字に縮めた手順と、ルールを「守れる形」に書き直すメタルール、61件の教訓を棚卸しして分かった「ルールより自動検証」の判断を記録します。

コーヒー定期便ECのリニューアルで、AIと対話して要件定義書を作りました。1年後に、その要件定義書と実際に作ったものを突き合わせると、残った決定、作り直した前提、後回しにしたのに先に必要になった機能、決めずに置いたまま公開の条件になった項目に分かれました。AIと要件を詰めるときに、自分で持つべき判断と、期限を付けて残すべき項目をまとめます。

GA4・Google Search Console・BigQueryのデータをClaude Codeから直接分析できるMCPサーバーを自作。アーキテクチャの変遷と認証のハマりどころを解説します。