Claude APIApplication Programming Interface開発者
AnthropicのClaudeモデルをプログラムから呼び出すためのインターフェース。HTTPリクエストでClaudeに指示を送り、応答を受け取る。Claudeの全機能の根幹。料金はトークン単位で発生する。
はんちょー環境：generate_ai_content.pyがGemini API経由で呼び出している。Claude版に切り替えるにはAnthropicのAPIキーが必要。
Claude CodeCLI Agent Tool開発者
ターミナル（PowerShell）から`claude`コマンドで使うAIエージェントツール。ローカルファイルの読み書き・Git操作・コード実行を直接行える。MCPサーバーと接続してObsidianなど外部ツールとも連携できる。
はんちょー環境：`C:\git\hancho-kb`でclaude MCPを起動してObsidianと接続済み。
Claude CoworkDesktop Automation Agentビジネス
デスクトップアプリとして動作するClaudeエージェント。ローカルフォルダ・プラグイン・サブエージェントを使って複雑な継続タスクを処理する。ファイル整理・完全ドキュメント作成・スケジュールタスクの自動実行が得意。非技術者でも使える。
はんちょーへの活用提案：update_master.pyで手動実行している同期処理をCoworkで自動スケジュール化できる可能性がある。
MCP（Model Context Protocol）Open Standard for Tool Integration開発者
AnthropicがオープンソースとしてリリースしたAIとツールの接続規格。Claude（AI）とObsidian・Slack・GitHub・データベースなどの外部サービスを標準化された方法で繋ぐ。USB規格のようなもの。MCPサーバーとMCPクライアントの2役で構成される。
はんちょー環境：`mcp-obsidian`と`Local REST API`でObsidian接続済み（port 27123）。microsoft365 MCPも接続設定あり。
Artifact（アーティファクト）Generated Standalone Content全般
claude.aiのチャット内でClaudeが生成するHTML・React・コード・Markdownなどの独立したコンテンツ。サイドパネルに表示されプレビューやダウンロードができる。本会話でも多数使用している（HTMLダッシュボード・スクリプトなど）。
本セッションで生成したAI_Learning_Plan.html・dashboard.css等はすべてArtifactとして生成された。
Subagent（サブエージェント）Specialized Delegated Agent開発者
メインのClaudeエージェントが特定タスクを委任する子エージェント。コンテキストを分離して並列実行したり、特化ワークフローを独立して管理したりできる。大規模な自動化パイプラインの構成要素。
応用例：「記事生成（Gemini）→チェック（Claude Subagent）→Git push（Claude）」の自動パイプライン設計に使える。
Skills（Claude Code Skills）Reusable Instruction Sets開発者
Claude Codeが特定タスクに自動適用する再利用可能なMarkdown指示書。プロジェクト横断で共有でき、チームメンバーも同じ操作品質を得られる。CLAUDE.mdと組み合わせてプロジェクト固有のルールを定義する。
活用例：`hancho-kb`専用のSkillを作成し「update_master.py実行→push→Netlify確認」を一発指示で完結させられる。
Hooks（Claude Code Hooks）Event-Triggered Automation開発者
Claude Codeの特定イベント（ファイル保存・コマンド実行前後など）をトリガーにして自動処理を実行する仕組み。コードレビューの自動化・テスト実行・通知送信などに使える。
活用例：Obsidianのファイル更新をHookで検知→update_master.pyを自動実行→Netlify反映まで完全自動化。
CLAUDE.mdProject Configuration File開発者
Claude Codeがプロジェクト開始時に自動読み込むMarkdownファイル。プロジェクト固有のルール・コンテキスト・指示を記述しておく。「このリポジトリではPython 3.14を使う」「日本語で応答する」などを一度設定すれば毎回指示不要になる。
はんちょー推奨：`C:\git\hancho-kb\CLAUDE.md`を作成してAI_System_Policyの内容を参照させると、Claude Codeが常に規範に従って動作する。
Plan Mode（プランモード）Review-Before-Execute Mode開発者
Claude Codeが実行前に計画を提示し、確認を待つモード。ファイル削除・大規模変更など取り消せない操作を安全に行える。`--plan`フラグか設定で有効化する。
リスク管理の観点から、hancho-kbへの大規模変更時は常にPlan Modeを使うことを推奨。
Tool Use（ツールユース）Function Calling開発者
ClaudeがAPIを通じて外部ツールや関数を呼び出す機能。「検索する」「計算する」「ファイルを読む」などをClaudeが自律的に実行できる。エージェント化の核心機能。OpenAIのFunction Callingに相当。
generate_ai_content.pyを拡張してTool Useを追加すると、記事生成→Web検索→事実確認→push の完全自動パイプラインが作れる。
System Prompt（システムプロンプト）Persistent Instructions開発者
API経由でClaudeに事前設定する永続的な指示。「あなたはDXコンサルタントです」「常に日本語で応答してください」など。ユーザーの入力より優先される。AI_System_Policy.mdはシステムプロンプトの設計に直結する概念。
Context Window（コンテキストウィンドウ）Active Memory Limit開発者
Claudeが一度に処理できるテキストの最大量（トークン数）。現在Claude Sonnet 4.6は200Kトークン（約15万字程度）。長い会話・大きなファイルはコンテキストを消費する。本セッションも終盤でコンテキスト圧迫が起きている。
長期プロジェクトでは、Project_Master_DocumentのURL（Netlify）をGeminiやClaudeに読み込ませることでコンテキストを節約できる。
Dreaming（ドリーミング）Self-Improving Agent Memory開発者
2026年5月発表のClaude Managed Agents新機能。過去のエージェントセッションをバックグラウンドで定期レビューし、パターンを抽出・記憶を整理して自己改善する仕組み。人間の睡眠中の記憶整理をAIで再現した概念。Harvey社では導入後タスク完了率が6倍に向上。
現時点ではClaude Managed Agents（API）経由のみ。ユニコスクールDay 6〜8でAPIを学んだ後に自エージェントへ組み込むのが目標。
RAG（検索拡張生成）Retrieval Augmented Generation開発者
AIが回答する前に外部知識ベースを検索し、その情報を参照して回答する手法。NotebookLMにhancho-docsのURLを登録しているのはRAGの一形態。Obsidian + MCP + Claudeの連携もRAGと捉えられる。
はんちょー環境：NotebookLMがhancho-docsを参照する仕組みがRAGの実践例。
Streaming（ストリーミング）Real-time Token Output開発者
Claudeが応答を最後まで生成し終わってから返すのではなく、生成しながらリアルタイムで文字を流す方式。チャット画面で文字が順番に表示されるのはStreaming。API開発でもStream対応にすると体験が大幅に向上する。
Vertex AIGoogle Cloud AI Platformクラウド
GoogleのAI開発・デプロイプラットフォーム。GeminiモデルをはじめClaudeも利用可能。エンタープライズ向けのセキュリティ・スケーラビリティ・監視機能を備える。GeminiがVertex AI上で動いていることも多い。
Claude+Geminiのオーケストレーション設計において、Geminiの実行基盤を理解するためにVertex AI courseは有益。
AWS BedrockAmazon AI Service Platformクラウド
AmazonのフルマネージドAIサービス。ClaudeをはじめTitan・Llama等複数モデルを統一APIで利用できる。NTT Data AnserParaSOL等のエンタープライズAWS環境へのClaude導入提案に直結する。
本業活用の観点から優先度高。AnserParaSOLのAWS環境でClaudeを活用する提案書作成に役立てられる。
4D AI FluencyフレームワークDiscover, Define, Design, Deployビジネス
Anthropic AcademyのAI Fluencyコースで教えるAI活用の4段階モデル：Discover（発見）→Define（定義）→Design（設計）→Deploy（展開）。組織のAI導入戦略設計に使える体系的な思考フレームワーク。
DXコンサルとしての提案資料・クライアントへのAI導入ロードマップ作成に直接応用できる。
Claude Certified Architect（CCA）Anthropic Partner Certification開発者
Anthropicパートナー向けの初の技術認定資格（2026年3月発表）。本番アプリケーション構築のソリューションアーキテクト向け。Academy修了証とは別の正式資格。AIエージェント設計コンサルのキャリア転換において有力な証明になる。
長期目標（2026年末）として設定済み。Academy 7コース修了後に挑戦予定。