READING GUIDE
このテーマで、確認しておきたいこと。
業務の目的から選ぶ
ツールの機能一覧だけでなく、減らしたい手作業や、任せたい判断を明確にして読み進めます。
接続条件と運用を確かめる
MCP・APIの対応、認証、権限、エラー時の対応など、実運用で必要な条件を確認します。記事時点の仕様と現行仕様は区別します。
評価方法と利用場面を照らし合わせる
公開情報に基づく評価と、実際の業務環境での検証は目的が異なります。自社の条件に合わせて試す範囲を決めます。
SELECTED READING
AI活用・開発の記事・動画
掲載元の全文・出典へ進めます。
ARI Award 2026 Summer — 日本の主要SaaS 200サービスを検証、41サービスを認定
公開情報と一次情報を突合し、AI Accessを中心とするAgent Readinessをルールベースで評価。算定式と認定結果を公開しています。
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Claude Codeの「記憶喪失」を直すために、ローカルSQLiteに6層の記憶を持たせた話
Linksee Memoryの設計思想と技術詳細。なぜローカルファーストか、6層の記憶アーキテクチャとは。
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Claude Code から日本の SaaS を操作したくて、MCP 対応状況を全部調べてみた
SaaSのMCP対応や認証方式を調べた、KanseiLINK開発の背景と技術的な整理。
シンガポールのAI開発会社12社｜日本語対応・AIエージェント開発ができる会社を目的別に整理【2026年9月】
日本語対応・対応技術（生成AI・LLM・AIエージェント・MCP）・料金公開・無料相談を、公式ページの記載だけで整理しました。
日本のSaaS 100社のMCP・API対応状況を調べてまとめた
2026年4月版。18カテゴリ100サービスの対応状況を一覧化し、レシピとAPIガイド付きで公開。
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Claude Code/Cursor/Codex/Gemini、5LLM横断して記憶する方法
Linksee Memoryを使って複数LLMのセッション間で記憶を共有する実践的な方法論。
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調査結果やサービス仕様は各記事の時点の情報です。個別の判断には、記事内の調査条件とリンク先の最新情報を併せてご確認ください。