Cursorエージェント講座 超入門＋実践編

ノンエンジニアでもOKな Cursorエージェント講座 超⼊⾨＋実践編 登壇者: 宮⽥⼤督 株式会社エクスプラザ ⽣成AIエバンジェリスト / リードAIプロデューサー

⾃⼰紹介 01 専⾨ AIxPM領域の知⾒発信 ⽣成AI技術の社会実装‧普及 01 経歴 令和トラベル：ノーコードAIでの⼤規模コンテンツ⽣成 Gaudiy：SNSエージェント実装 楽天‧メルカリでのPdM経験 01 宮⽥⼤督（みやた だいすけ） ⽣成AIエバンジェリスト‧リードAIプロデューサー 株式会社エクスプラザ

第1部： 超⼊⾨編 あなたの仕事に"AI秘書"を。 https://note.com/miyatad/n/nae304a0024af

• https://note.com/miyatad/n/nae304a0024af

0. はじめに ―― そもそも"エージェント"って何？ 2

"エージェント"とは？ AIが自分で考えて動く存在 • 「AIエージェント」= "AIが自分で考えて動いてくれる存在" • 例：「イベント準備をお願い」だけで... ◦ タスクリスト自動生成 ◦ 優先度決定 ◦ 進行管理まで！ Cursorを使えば、ノンエンジニアでも簡単に"エージェント体験"が可能！ "AI付きメモ帳"として仕事や日常を効率化できます。 3

1. AIエージェントの種類とCursorの位置づけ 4

ワークフロー型 vs 完全自律型 ワークフロー型 (Dify, Zapier...) • 事前に手順を定義 • 定型業務に強い 完全自律型 (Cline, Cursor...) • 目的を伝えて実行 • 柔軟な対応が可能 5

ChatGPTやPerplexityとの違いは？ ChatGPT • 文章生成、アイデア出しが得意 • 連続自動実行はしない Perplexity • 「検索+要約」に特化 • 情報収集に最適 • 自律的なタスク実行は限定的 Cursor (Agentモード) • 複数ファイルを扱い、連続実行 • 計画立案とツール利用が得意 • 記憶をファイルとして保持 Cursorは計画・記憶・ツール利用の面で、より"エージェント"らしい動きをします 6

2. AIエージェントの5要素とCursor 7

エージェントを構成する5つの要素 1. Profile (役割設定) ◦ プロンプトで指定可能 2. Reasoning&Planning (推論と計画) ◦ Agentモードで自動生成！ 3. Tool Use (外部ツール利用) ◦ コマンドライン実行 ◦ MCP連携 (Slack, Gmail...) 4. Memory (記憶保持) ◦ ファイルとして外部保存！(強み) ◦ 過去の作業を参照 Cursorは特に計画立案・記憶保持・連続実行に優れています 8

Cursorは"AI付きメモ帳" • エディタ (メモ帳) + AIパネルが一体化 • 文章をコピペ不要でAIに連携 • メモを書いた瞬間から分析・推論を依頼可能 • ノンエンジニアも使える高機能メモ帳！ 9

3. エージェント活用の「型」 10

探索 → 仕様書化 → 運用のサイクル ① 探索系活用 (初回) • やりたいことを雑に書き出す • AIと対話しながら具体化 • 最後に仕様書 (プロンプト) 化 ② 運用系活用 (2回目以降) • 仕様書を読み込ませる • AIが自律的に行動 • 変更点だけ伝える この「探索 → 仕様書化 → 運用」のサイクルが、AIエージェント活用の基本パターンです！ 11

具体的なフロー (初回)：探索から仕様書化へ 1. 「やりたいこと」をメモ # memo.md 新しいキャンペーン企画？ 予算抑えめ、でもインパクト大 SNSでバズらせたい... 2. Agentモードで依頼 「これを一緒に形にしてほしい」 3. AIが計画・ファイル生成 • plan.md, tasks.md など 4. AIと対話 ユーザー「予算上限は10万円」 AI「修正します」 5. 最後にプロンプト化 「今回あなたがやったことと私が頼んだことをプロンプト化してspec.mdにまとめて(次に読み込んだらスムーズに今回のタスクができるように)」 → 次回用の spec.md が完成！ 12

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具体的なフロー (2回目以降)：運用と改善 1. 仕様書読み込み 「spec.mdを読んで進めて」 2. 変更点伝達 「今回は予算半減、ターゲット変更」 3. AIが自律実行&調整 • 仕様書に基づきタスク開始 • 変更点を反映して計画修正 4. 仕様書の改善 • 新たな発見や失敗を追記 • 仕様書が徐々に洗練される 使うほど仕様書が精緻化し、AIの自律度と精度が向上します！ 14

4. ハンズオン：夕飯の準備をCursorに任せる 15

ハンズオン：夕飯準備でエージェント体験！ 体験すること 1. Cursorの基本操作とAgentモード 2. AIとのファイル連携 (複数ファイルの自動生成・編集) 3. 日常タスクをAIと一緒に進める感覚 16

4.1 事前準備：インストールと設定 1. Cursor公式サイトからDL ◦ https://www.cursor.sh/ 2. 初期設定 ◦ 言語：「日本語」 ◦ アカウント作成 3. 設定 ◦ 画面右上の設定ボタンを押す 17

4.1 事前準備：インストールと設定(続き) 1. 重要設定 ◦ Features > Enable auto-run Mode: ON (デモ用自動編集) / OFF (通常推奨) ◦ General > Privacy Mode: ON (機密情報扱う場合) ◦ Rules > User Rules: AIの行動ルール設定 ! Always respond in 日本語 - 成果物はできるだけファイルとして出力してください (なるべく細かくファイルはわけてください) - MCPの使用やファイル確認など、可能な作業は自律的に行ってください - タスクをお願いされたら、不足している情報は確認し、情報が揃ったら自分で計画を立ててゴールまで進めて - 計画はタスクリストとしてユーザーが確認できるようにして User Rulesを設定すると、AIの動きがより自律的になり、日本語での対話がスムーズになります！ 18

4.2 Step1: 「思いつき」をメモする 1. フォルダ「cooking」作成 2. memo.md ファイル作成 # memo.md 今日の夕食はカレー！ 買い物は近所のスーパーで。 3. 気軽さがポイント！ ◦ 完璧な指示は不要 ◦ AIが後で補完してくれる 19

4.3 Step2: Agentモードで依頼 1. memo.md選択 → Cmd + i (Mac) / Ctrl + i (Win) 2. リクエスト入力 アシストしてほしい。 流れを考えてゴールまで分解して。 足りない情報は聞いて。 3. モードを Agent に設定！ 20

4.4 Step3: AIとの対話とファイル生成 • AIが追加質問: 「何人分？」「辛さは？」「予算は？」 • 回答に応じて複数ファイルを自動生成: ◦ plan.md (計画) ◦ recipe.md (レシピ) ◦ tasks.md (タスク) ◦ shopping_list.md (買い物リスト) AIが情報を整理、プロジェクトの骨組みを自動で作ってくれます！ 21

4.5 Step4: 計画の修正 • 状況変更を伝える: 「子供が辛いの苦手だった」 「にんじんがなかった！」 • AIが関連ファイルを自動で再編集: ◦ plan.md, tasks.md 更新 ◦ 差分 (緑色) を確認して「Accept」 口頭で伝えるだけで、AIが整合性を保ちながら計画を修正！ 22

4.6 Step5: タスク実行と報告 • 実行：買い物リスト見て買い物へ • 報告：「買い物が終わりました タスクを完了にしといて」 → AIが tasks.md にチェック！ • 相談：「じゃがいもを増やしたい」 → AIがレシピや手順を調整！ タスク完了報告や相談も、自然な会話でOK！ 23

4.7 Step6: 調査と情報連携 • 調査: Perplexityで「子供向けカレー コツ」検索 • 連携: 結果を memo.md にコピペ • 依頼: 「これを踏まえてレシピ更新して」 → AIが recipe.md を自動更新！ 外部情報も簡単に取り込み、AIに反映させられます 24

4.8 Step7: タイマー機能 (おまけ) • 依頼: 「3分タイマーをセットして」 (YoloモードON時) • 実行: Cursorがコマンド実行&カウントダウン • 通知: 「3分経ちました！」 PC操作もAIに頼めるのがCursorの面白いところ！ 25

4.9 Step8: プロンプト化で次回に備える • 依頼: 「今回あなたがやったことと私が頼んだことをプロンプト化してspec.mdにまとめて(次に読み込んだらスムーズに今回のタスクができるように) カレーだけじゃなく夕食全般につかえるものにして」 → 次回用の cooking_spec.md が完成！ # Cooking Spec ## 全体の流れ 1. memo.md で要望と制約を記入 2. plan.md, recipe.md, tasks.md をAgentモードで自動生成 3. shopping_list.md で買い物を管理 ... • 改善: 失敗点も追記すれば次回は回避！ 26

4.10 Step9: 2回目以降の爆速化！ • 依頼: 「@spec.mdをよみこんで @memo.md のタスクをアシストして (memo.mdには牛丼をたべたいとか書いておく)」 • 実行: AIが仕様書に基づき、牛丼プランを即座に生成！ ◦ 初回の質問 (人数、好みなど) は不要に！ 初回の手間が、2回目以降の劇的な効率化に繋がります！ 27

5. プロジェクトマネジメントでの活用 28

PM業務にも応用可能！ ① 思考の書き出し • yarukoto.md に課題や要件をメモ # 新機能プロジェクト やることメモ - 目標: XX向け△△サービス立ち上げ - 予算少ない / デザイン不足 ... ② Agentモードで依頼 • 「このプロジェクトを進めたい」 • AIが質問 → 要件整理 • backlog.md, spec.md 等を自動生成！ 29

PM業務でのメリット：情報統合と抜け漏れ防止 AIによる情報整理 • AIが質問を通じて要点を整理 • 複数ファイルを自動生成 ◦ タスク一覧 ( backlog.md ) ◦ 仕様書 ( spec.md ) ◦ スケジュール ( schedule.md ) 関連資料との連携 • SlackログやPDFを同フォルダに配置 • AIが自動で参照 ◦ 「〇〇資料の要件も考慮すべきでは？」と提案！ • 抜け漏れ防止に繋がる 30

6. その他の応用例 31

Marpでのスライド作成支援 Cursor + Marp連携 1. マークダウンでスライド原稿作成 2. 「ここにスピーカーノートを追加して」 → AIが自動追記 3. Marpプレビューで確認 4. PDF/PPTXにエクスポート コンテンツ作成をCursor、デザインをMarpや他ツールで分担！ 32

その他の応用例：調査・定型タスク 調査業務の効率化 • アンケート結果や議事録をフォルダに配置 • AIに「分析&レポート作成」を依頼 • 大量のテキストデータ処理に威力！ 定期タスク管理 • morning_routine.md を作成 • Agentモードで毎朝のタスクを自動進行 • 「明日のタスクも繰り越して」なども可能 33

7. まとめ 34

まとめ：Cursorで始めるAIエージェント活用 Cursor = "AI付きメモ帳" • 非エンジニアでもエージェント体験が可能 • 複数ファイル連携で記憶・管理が容易 活用の「型」 • 探索 → 仕様書化 → 運用のサイクル • 使うほどAIが賢くなる！ 主な活用シーン • 日常タスク (料理、買い物) • プロジェクト管理 • 資料作成 (レポート、スライド) • 調査・分析 まずは身近なタスクからCursorを試してみましょう！ 35

第2部： 実践編 プロジェクト管理もストレスもAIがサポート！ https://note.com/miyatad/n/ne9fb1575cddb

• https://note.com/miyatad/n/ne9fb1575cddb

1. 【導入】AIエージェント活用の進化 2

前回のおさらい：なぜ「2回目以降」が重要？ エージェント活用の基本パターン • 初回：AIと試行錯誤 → ステップ・ヒント発見 → 仕様書化 • 次回：「仕様書を読んでね」でスタート → 爆速化！ 前回の「Cursorエージェント超入門」では、この「2回目以降の効率化」が重要だとお伝えしました。 3

課題：プロンプト管理の手間 → 解決策：Rule機能 従来の課題 • 良いプロンプトやテンプレができても... ◦ どこかにメモして保存 ◦ 使いたい時にコピペ... 面倒！ Rule導入後の世界 • 特定キーワードでAIが自動的にテンプレ (Rule) を読み込む！ • 人間は「〇〇モードでお願い！」と言うだけ。 • AIが「このRuleに従うべきだ」と自律的に判断 → AIのふるまいがまるで"人格"が変わったように！ 4

2. 【基礎】Rule機能の基本と作り方 5

Rule機能とは？ AIの"公式マニュアル" ただのMarkdownファイル、でも特別 • AIが自律的に読むプロンプト集 (指示書) • 必要に応じて読み込む (自動判断 or キーワード指定) • AIにとって**"いつでも参照できる公式ドキュメント"**のような存在 6

Rule作成方法 - Step1: 設定画面から追加 基本的な手順 1. 右上の設定ボタンをクリック 2. 左メニューから「Rules」を選択 3. 「Add New Rule」ボタンをクリック 4. Ruleの名前を入力 (例: dinner-planning) ポイント：わかりやすい名前をつけることでAIが認識しやすくなります 7

Rule作成方法 - Step2: Ruleを記述する # 夕飯プランニングRule ## 目的 - 家族構成 (子供2人と大人2人) を考慮した献立提案 - 辛さ控えめ&時短レシピ優先 - 予算を抑える ## 具体的な流れ 1. 冷蔵庫の具材確認 (ユーザーに質問) 2. 要望・制約ヒアリング 3. 献立案を2〜3パターン提案 4. タイムライン生成 (買い物→調理) 5. 仕上げヒント ## 注意点 - 子供の嗜好に合わせたオプション提示 - 予算超過時の代替案提案 効果的なRule作成のポイント • 目的を明確に • 具体的な流れをステップで示す • 想定される注意点を記載 • トリガーキーワードを入れておく (例：「夕飯」「献立」「レシピ」) 8

Rule作成方法 - Step3: Ruleタイプの設定 主なRuleタイプ • Always：常に読み込む (基本これでもOK) • Auto Attached：特定ファイル/フォルダ作業時に自動読み込み • Agent Requested：AIが必要と判断した時に自律的に読み込む • Manual：手動で指定した時のみ 推奨：Agent Requested を選び Description にRuleの説明を書く！ 9

Ruleの使い方：モード指定で呼び出す！ 「夕飯モードでお願い！」のように、Rule名や関連キーワードで呼び出すだけ！ → AIが適切なRuleを読み込み、Ruleに書かれた流れに従ってガイドを開始します。 10

3. 【ユースケース①：日常タスク】シンプルRuleとハンズオン 11

ユースケース①：まずは簡単なRuleから 例：夕飯プランニングRuleの効果 • 「夕飯モードお願い！」で自動ガイド開始 • Ruleに基づき、冷蔵庫チェックから献立提案まで誘導 • 辛味調整や予算オーバー対策なども先回りして提案 AIがまるで料理の専門家のように振る舞い、毎回同じ質問をする手間がなくなります 12

ハンズオン①：タスク管理モードを作ろう！ 目的 • todo.md ファイルを使ったタスク管理をサポート • タスクの自動追加・完了処理を効率化 Rule記述例の概要 # タスク管理モード(シンプル版) ## 手順イメージ 1. TODOファイル確認 2. タスク追加 3. タスク完了 4. タスク相談 ## 注意点 - 優先度付け - 締切メモ - タスク分割 13

タスク管理Rule - 詳細仕様 # タスク管理モード(シンプル版) ## 手順イメージ 1. **TODOファイル確認**: なければ作成、あれば読み込み&今日のタスク提示 2. **タスク追加**: 「新しいタスク」依頼で `todo.md` に追記 3. **タスク完了**: 「終わった」報告で完了マーク `[x]` を付与 4. **タスク相談**: 「どうすれば？」の質問にサブタスク分解などで回答 ## 注意点 - 優先度高を上に (ユーザー確認) - 締切をメモ - タスクを短く分割 ポイント：タスク管理の基本的な流れと注意点を明確に定義することで、AIがより効果的にサポートできます 14

タスク管理モード - 実践例 (1) 1. 呼び出し 「タスク管理モードでお願い」 → AIが todo.md を自動作成 or 読み込み 2. タスク追加 「カレー作りたい」 → AIが todo.md に - [ ] カレー作り を追記 シンプルな言葉だけで、AIがタスク管理システムとして機能します 15

タスク管理モード - 実践例 (2) 3. タスク完了 「カレー作り終わった」 → AIが - [x] カレー作り に更新 16

タスク管理モード - 実践例 (3) 4. タスク相談 「今日何やるべき？」 → AIが todo.md を見て優先タスクを提案 17

4. 【ユースケース②：仕事モード】業務効率化 18

仕事に合わせたRuleモードの切り替え ビジネスシーンでこそRuleは強力！ • 日々の仕事には定型化できる流れが多い • 「〇〇モード」というRuleを作れば、AIが状況に応じて"人格"を切り替えるようにサポート！ • タスク集中モード: 深く潜る • 発散思考モード: アイデアを広げる • プロジェクト管理モード: 全体を整理 • 振り返りモード: 学びを得る 19

なぜモード切替が効くのか？脳科学の視点 人間の脳のネットワーク ≈ AIモード • 集中 (CEN) → タスク集中モード • 発想 (DMN) → 思考発散モード • 状況判断 (SN) → タスク管理/俯瞰モード AIモードを意識的に切り替えることで、脳の適切なネットワークを活性化させ、作業効率や思考の質を高める効果が期待できます。 20

仕事モード例①：タスク集中モード 特徴 (脳の「集中」ネットワーク: CEN対応) • 特定タスク遂行を段階的にサポート • Chain of Thought (CoT) で段取りを自動化 • 「まず資料用意 → ドラフト作成 → レビュー」のように順序立てて誘導 • 「次にやるべきこと」をAIが先回り提案 21

タスク集中モード - 使用例 会話例： ユーザー：PMナイトLTのスライド作成に集中します AI：(Rule読込...) 承知しました。スライド作成集中モードを開始します。まず、このスライドの目的は何ですか？ ユーザー：AIとの対話で生産性を上げる方法を紹介したい AI：了解です。では次に構成案を練りましょうか？ 例：1.導入 2.実践例 3.まとめ... 段階的に詳細化していくアプローチで、複雑なタスクを確実に完了へと導きます 22

仕事モード例②：思考発散モード 特徴 (脳の「発想」ネットワーク: DMN対応) • アイデア出しを多角的にサポート • SCAMPERなどの発想法に基づきAIが質問 • 「結合したら？」「他の使い道は？」など多様な切り口を提供 • 一人ブレストが可能 23

モード切替で最適化する1日のワークフロー • 朝 (計画) → タスク管理モード (SN) • 企画 (発想) → 思考発散モード (DMN) • 制作 (実行) → タスク集中モード (CEN) • 疲労時 (整理) → 俯瞰モード (SN) • 夕方 (学習) → 振り返りモード (SN) 脳の状態に合わせてモードを切り替えることで、生産性と創造性を両立できます！ 24

5. 【ユースケース③：プロジェクト管理】複雑な業務への応用 25

PMの課題：膨大な背景情報 → Ruleで解決！ 大規模プロジェクトの現実 • 背景情報が膨大 (業界知識、仕様書、議事録、関係者...) • 毎回AIに説明するのは非現実的！ Ruleによる解決策 • プロジェクト固有のRuleを作成！ • Ruleに背景情報を丸ごと記述 • → AIが自動で文脈を理解！ プロジェクトXの要件を聞かれたら、AIが「X.mdcを読むべきだ」と自律的に判断して読み込みます 26

プロジェクトXモード - Rule記述例 # プロジェクトXモード Rule ## プロジェクト概要 - 大手保険会社向けシステム開発 - 来年3月末納期 / 厳しいセキュリティ基準 ## ドキュメント保存先 - 要件定義書 → `docs/requirement.md` - 仕様書 → `docs/spec.md` - 議事録 → `meeting_notes/` - タスク管理 → `todo/` ## ステークホルダー - リーダー: 山田 - セキュリティ顧問: 鈴木 - 技術リーダー: 田中 ## 注意点 - 個人情報マスキング必須 - 承認フロー: 山田→鈴木→顧客 ポイント：プロジェクト固有の情報を構造化して記述！ 27

効果①：AIによるファイル自動管理 従来の手作業 • 議事録作成 → 手動で meeting_notes/ に移動... • 仕様書修正 → 対応ファイルを探して開く... 手間！ Rule活用後 • 「プロジェクトXの要件定義書に追記して」と指示するだけ！ • AIが「要件定義書は docs/requirement.md だな」と自動で判断&編集！ • 関連ファイルも参照して整合性をチェック → ドキュメント管理の"コピペ&検索労力"をAIに丸投げ！ 28

効果②：プロジェクト管理メリットまとめ 1. 背景情報の再入力不要 • 一度Ruleに書けばAIが常に参照 • 複雑なPJほど効果大 2. ドキュメント管理の自動化 • 保存先・命名規則などをAIが管理 • フォルダ構成の整合性を維持 3. 関連ドキュメントの自動更新 • 「PJ Xで〇〇したい」だけで関連ファイルを編集 • 会議メモも一定フォーマットで自動生成 → "コピー&ペースト地獄"からの解放！ 29

6. 【ユースケース④：メンタルサポート】ウェルビーイング向上 30

課題：集中しすぎ、疲労、ストレス → Ruleでケア！ 休息も立派な仕事の一部 • 仕事に追われるとクールダウンを忘れがち • Ruleを使えば、メンタルケアもAIがリード！ 俯瞰モードの導入 • 「ちょっと焦ってるから落ち着きたい」 • 「モヤモヤして集中できない」 • → AIが深呼吸ガイドや思考整理を自動で促進 31

俯瞰モードを作ってみよう！ 目的と脳科学的效果 (脳のSN対応) • 認知バイアス軽減: 一歩引いた視点で客観性を取り戻す • セイリエンスネットワーク活性化: 状況認識能力を回復 • ワーキングメモリ解放: 思考を整理し、優先順位を明確化 主な機能 • 深呼吸ガイド: 心身を落ち着かせる • 状況整理: 今の状態を言語化 • 優先度再確認: 本当に重要なことを思い出す • 次の一歩: 具体的で小さな行動へ導く 32

俯瞰モード - Rule実装例 # 俯瞰モード Rule ## トリガー - 「疲れた」「冷静になりたい」「整理したい」「俯瞰したい」 ## 行動ステップ 1. **深呼吸誘導**: (例: 4秒吸って6秒吐く × 3回) 2. **現状言語化**: 「今、何に集中していましたか？」 3. **目標再確認**: 「このタスクの最終目標は何でしたっけ？」 4. **優先度確認**: 「今、最も重要なことは何でしょう？」 5. **次の一歩**: 「では、次に取るべき小さな一歩は何ですか？」 ポイント：段階的なプロセスで思考を整理し、一歩引いた視点を取り戻すのを手助けします 33

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俯瞰モード - 使用例 会話例： ユーザー：タスクに集中しすぎて疲れた...俯瞰モードでお願い！ AI：(Rule読込...) 承知しました。俯瞰モードを開始します。まずは深呼吸をしましょう。4秒吸って...6秒吐いて... (×3) AI：落ち着きましたか？では、今何に集中していましたか？ ユーザー：提案書作成。でも細部に悩みすぎて進まない... AI：なるほど。一度立ち止まるのは良いことです。この提案書の最終目標は何でしたっけ？ ユーザー：顧客に価値を伝え、契約を取ること。 AI：ありがとうございます。目標達成のために、今最も重要なことは何でしょう？細部の調整ですか？それとも全体の構成を見直すことですか？ 35

応用：振り返りモード (KPT) 目的 • 経験から学び、次の行動を改善する • 俯瞰モードと連携させても良い KPT構造 • Keep: 続けたいこと • Problem: 課題・改善点 • Try: 次回試すこと 定期的な振り返りで成長サイクルを作り、継続的な改善を支援します 36

振り返りモード - 使用例 会話例： ユーザー：今週の振り返りをKPTでやりたい AI：(Rule読込...) 承知しました。KPT振り返りを始めます。まずKeep (続けたいこと) は何ですか？ ユーザー：毎朝15分の計画時間確保。 AI：素晴らしい！記録します。次にProblem (課題) は？ ユーザー：会議が多くて集中時間が不足。 AI：なるほど。では最後にTry (次回試すこと) は何にしましょう？会議時間の見直し、集中タイムブロックなど... 学びを構造化し、次のアクションへと繋げるのに効果的です 37

ハンズオン2：ヘルスケアAI提案書作成 Ruleの特徴 • Markdownファイルをコピペするだけでプロジェクト専用AIに変身！ • .cursor/rules/ファイル名.mdc として保存すると自動認識 • クライアント情報、プロジェクト背景、フォルダ構成をまとめて記録 今回は「ヘルスケア業界向け生成AIソリューション提案書作成」プロジェクトのRuleを作成し、提案書作成の一部を体験します 38

Step 1: ヘルスケアAIプロジェクト用Ruleの作成 以下のコードをコピーして .cursor/rules/healthcare-ai-project.mdc に保存： --- description: ヘルスケア業界向け生成AIソリューション提案書プロジェクト。ターゲット: 大手病院グループのIT推進部門。目的: 医療現場の効率化と患者ケア向上のための生成AI活用提案。 # ヘルスケア提案プロジェクトアシスタント ## プロジェクト概要 - 大手病院グループのIT推進部門向け提案書作成プロジェクト - 医療現場の効率化と患者ケア向上のための生成AI活用提案 - 予算規模: 初期フェーズ 約2,000万円 - 納期: 1ヶ月以内 ## クライアント情報 - 病床数: 1,000床以上の大規模医療グループ - 課題: 医師の業務負荷、看護記録の効率化、患者エンゲージメント向上 - キーパーソン: IT部門長 (山田氏)、医療部門責任者 (鈴木医師) ## プロジェクトフォルダ構成 - 01_research/ - 業界調査資料 - 02_meetings/ - キックオフ会議記録 - 03_references/ - 参考資料・テンプレート - 04_analysis/ - 分析と戦略立案 - 05_outputs/ - 最終成果物(提案書、プレゼン) ## 提案必須要素 - 医療現場特有の課題と解決策 - プライバシーとセキュリティへの配慮 - 医療ワークフローとの統合方法 - ROI分析と期待効果 - 実装計画とスケジュール - 規制対応(個人情報保護法、医療情報システムガイドライン) 39

Step 2: Ruleを活用した提案書作成 以下のような指示でAIにタスクを依頼してみよう 「ヘルスケア業界AI提案プロジェクトをすすめます。 やるべきことを教えてください」 40

Step 3: 提案書作成専用Ruleの追加 ①専用Ruleの作成と活用 以下を .cursor/rules/proposal-writing.mdc として保存： # 提案書作成支援Rule ## 提案書の基本構成 1. エグゼクティブサマリー 2. 課題分析 3. ソリューション概要 4. 導入効果 5. 実装計画 6. 予算・スケジュール ## 各セクションの書き方 - エグゼクティブサマリー: 1ページに収める - 課題分析: 数値データで裏付け - ソリューション: 図解を必ず入れる ②複数Ruleの連携活用 「提案書作成支援で、ヘルスケアAIプロジェクトの提案資料を作成したい」 ③Rule連携の効果 • 専門領域Rule + プロジェクト固有Rule • 業種別提案書の定型フォーマット活用 • 汎用性と専門性の両立 複数のRuleを組み合わせることで、プロジェクト固有の情報と提案書作成ノウハウを両方活用できます！ 41

(参考): 振り返りモードでの改善サイクル 「振り返りモードで、このプロジェクトRuleの改善点を検討したいと思います」 KPTによる分析例 • K (Keep): プロジェクト情報の構造化 • P (Problem): 医療特有の用語が不足 • T (Try): 業界用語集をRule内に追加 Rule改善のポイント • 使いながら徐々に改良・詳細化 • 次回プロジェクトのテンプレート化 • チーム内での共有・標準化 • 特殊な要件や成功パターンの蓄積 Ruleは静的なドキュメントではなく、進化する知識ベースとして活用しましょう！ プロジェクトごとに改良を重ねることで、あなた専用の業務知識AIに成長します。 42

7. 【発展】さらなる可能性 43

高度な連携①：データ分析との連携 CursorからDBへ直接アクセス • BigQuery等に直接クエリ実行 • 分析レポート作成支援 仮説検証サイクルの効率化 1. インタビューから仮説生成 2. 検証に必要なデータ特定&クエリ設計 3. Cursor経由でクエリ実行&結果分析 4. 改善案の自動生成 データと会話しながら、仮説検証のサイクルを高速に回すことができます 44

高度な連携②：議事録の効率的処理 会議を効率化する自動化フロー 1. 会議の文字起こし取得 (Tactiqなど) 2. Cursorに読み込ませ、要約・抽出を指示 3. 自動アクション化: タスク管理ツール連携、リマインダー設定 抽出依頼例 「この議事録から以下を抽出して： - 主要な決定事項 - アクションアイテム (担当者・期限付き) - 次回検討事項」 会議後のフォローアップが劇的に効率化されます 45

次のステップ：MCP連携&チーム共有 外部ツール連携 (MCP) • Slack, Gmail, Google Calendar等と連携 • → AI秘書がネットの世界も操作可能！ 例: Slack会話要約→Gmail参照→Calendarに予定登録 チーム全体でGithubなどでRule共有 • 統一されたワークフローを確立 • 新メンバーも同じRuleで即戦力化！ • 共通の基盤でコミュニケーションを効率化 46

8. 【まとめ】自律的エージェントへ 47

Cursor = "秘書"として育てられる存在 • そのカギはRule機能！ Ruleによるメリット • 爆速作業: "2回目以降"が劇的に効率化 • 抜け漏れ防止: 定型作業を確実に実行 • チーム最適化: 共通のワークフロー構築 • ライフバランス改善: メンタルケアもサポート 48

あなただけのRuleを作り、AI秘書を強化しよう！ 始め方のヒント • 日常で繰り返しているタスクを選ぶ • 最初はシンプルなRuleから始める • 少しずつ改良していく • 複数のモードを連携させて使う おすすめの最初のRule • タスク管理モード • 振り返り (KPT) モード • プロジェクト固有モード • 趣味のサポートモード (料理、旅行計画など) 「書くだけ」であなたのAI秘書がどんどん賢く、自律的になる！ 今日からあなたのAI秘書育成、始めてみませんか？ 49

ありがとうございました！ ご質問はお気軽にどうぞ [email protected] X: @miyatti 50

EXPLAZA 技術力とUI/UXの専門性を有する AIプロダクト開発の知見 本番展開に向けた AIOps構築経験と運用体制 ⽣成AI 法⼈様向け お問い合わせ数 3,000件突破 ⽣成AI PoC 30+ ⽣成AI 本開発 15+ 資料請求数 No.1 *2023年Alsmiley経由実績 Alsmiley PRODUCT AWARD 2023·秋 Alsmiley PRODUCT AWARD 2023 AUTUMN Alsmiley PRODUCT AWARD 2024·春 Alsmiley PRODUCT AWARD 2024 SPRING 取引先または取引先のサービス AIプロダクトの開⽣⼒と、AIに関する幅広い知⾒を駆使し 価値ある⽣成AIのプロダクト開発‧社会実装を推進

エクスプラザが目指す「AI時代の組織像」 私たちエクスプラザは、"プロダクトの力で、豊かな暮らしをつくる"という ミッションを本気で実現したいと考えています。言い換えれば、プロダクト 開発領域で多様な情報を整理し、"人間が本当にやりたいことを実現できる 社会"。 これまでもAI活用のプロダクト開発支援やコンテンツ生成AIを通じて、クラ イアント企業のDXを後押ししてきました。しかし、こうしたツールの導入 は、社内では有志による部分的な活用に留まっていたのが正直なところ。 そこで今回、ノンエンジニアも含め"全社員がAIエージェントを手足のように 使いこなし、業務を自動化・効率化する"状態へとシフトすべく、社内に Cursorを一気に導入することにしました。 • 「とりあえず触ってみる」カルチャーを全社レベルで定着させる • 実際の業務で生じる課題やニーズを、自律型AIがどれだけ解決できるか検 証 • 組織全体の働き方を変える"AIファースト"な仕組みを根付かせる この3ステップを通じ、エクスプラザの未来――ひいては日本全体のDX加速 に貢献したいと考えています。

こういう未来を目指したい 今回のCursor全社導入は、ゴールではなく序章だと思っています。 私たちが本当に目指すのは、"人間が本当にやりたいことを実現できる社 会"。そのためには「企業のDX推進を加速するだけでなく、自社でもそれを 体現する」必要があります。 エクスプラザが率先してAIファーストの組織になることで、 • AIエージェントの可能性をリアルに証明する • お客様のビジネスだけでなく日本全体の働き方改革を先導する • 社員ひとりひとりが仕事のあり方をアップデートしていく文化を醸成する こうしたビジョンを描いています。

#プロダクトマネージャー 【週3〜 / 業務委託可】 生成AIプロジェクトを推進する プロダクトマネージャーを募集 株式会社エクスプラザ 取締役 内田 寛 EXPLAZA https://youtrust.jp/recruitment_posts/44406a4a36 b3fb844c37a185553a22fb

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募集ポジション一覧 LLMアプリケーションエンジニア • OpenAIやAnthropicなどのLLMを活用し、 PoC〜本番運用までのアプリ開発を担当 • AWS/GCPなどクラウドインフラの設計・構 築、CI/CDや監視保守ツール設定などにも関わ る AIプロデューサー • クライアントの生成AIプロダクト戦略を立案 し、社内外メンバーを巻き込みプロジェクト全 体をリード • 必要があれば営業・契約フェーズにも携わり、 実際に顧客への提案プレゼンを行う場合も リードAIプロデューサー • 新規/追加提案フェーズからプロジェクト立ち上 げ、継続的な開発運用までを総合的にマネジメ ント • CTO/CEO直下のポジションであり、経営陣と 議論しながらEXPLAZAのAI事業を推進 オープンポジション • 生成AIに限らず「AIで社会を豊かに」したい熱 意のある方を幅広く歓迎 • 具体的なポジションがまだイメージできなくて も、まずはお気軽にご応募ください ※上記ポジション以外にも、さまざまな領域での採用を検討中です。 「自分のスキルはどのポジションに合うかな？」と迷う方も、ぜひお問い合わせください。 https://lifeat.explaza.jp/

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