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38. 推進!スモールDX
Wednesday, 22 July, 2026

今回はDX（内製ツール開発）回。koikeは生成AIで内製ツールを量産中——スキャネットのマークシート読み取りソフトがWindows専用なので採点システムを自作、家からのバス時刻表もGitHub Pagesで自作。aburaは翻訳ツール・文献管理・OAuth認証サーバーを自作。API費用やモデル選び（Sonnet／Fable 5とthinking・effort）、Claude Skills、そして「DXとコンプラ」「生成AI時代に下がる個人情報の価値」まで。結論、日々5分奪われるのが1分になる“スモールDX”をやっていこう。Chapters(00:00) DX始めました：生成AIで内製ツール量産／効率化オタク(04:01) 本題：マークシート採点を内製（スキャネットがWindows専用）(06:49) 内製のメンテコスト・「誰に使わせるか」／aburaの自作ツール（文献管理・翻訳）(11:35) API費用とモデル選び：Sonnetで十分／「シンキングのない世界を忘れる」(14:28) 認証サーバー（OAuth／SSO・ケルベロス）／Google・MS OAuth・Moodle LTI(18:01) koikeのバス時刻表ツール（GitHub Pages）／Claude Skills・Notion・連携の警戒(22:36) 生成AI時代の個人情報とコンプラ／ダッシュボード漏洩・機密性区分／結論「スモールDX」Show notesDX／内製開発と「効率化オタク」… koikeは生成AIで内製ツールを作る機会が激増し、「5時間で終わる作業に10時間かけて自動化ツールを作る」ほど。※番組の“DX”は厳密な定義というより「自作ツールで日々の業務を楽にする」くらいの意味。香川大学の学内DXと「制約が創造性を生む」… aburaが以前いた「DXで有名な大学」＝香川大学。DXラボ／デジタルONE戦略のもと、非情報部門の職員が2年で約179件の業務システムを内製したことで全国的に有名。Power AutomateのようにMicrosoft 365で使える範囲に“制約”された方が、かえって人は何をすべきか分かって動ける、という世界観。マークシート採点システムの内製… 大学のマークシートは「スキャネット」（スキャネット株式会社）で読み取れるが、採点ソフトがWindows専用でmacOS非対応。触りたくないのでkoikeが自作：シート四隅の黒点で台形補正し、マークの塗りつぶしを検知して採点。DeepLと自作翻訳ツール… aburaはDeepLの「テキスト選択＋⌘/Ctrl＋C×2で即翻訳」を愛用していたが、UI・ログインの不満から自作（PHPバックエンドからOpenAI APIとClaude APIを両方通して精度を上げる構成）。モデル選びとAPI費用… 翻訳程度ならClaude SonnetやGPT-4oクラスの軽量モデルで十分安い。Opus 4.8のような高性能モデルはラグがあり、Fable 5＋thinkingを最大effortにするとしょうもないタスクでも遅い→ソネットのeffort中程度が中心に。OAuth認証サーバー／SSO… aburaが研究室にOAuth認証サーバーを立ててSSO（シングルサインオン）を実現（機能的には「ケルベロス（Kerberos）」的）。組織がGoogle／Microsoft（Entra ID）を持っていればそのOAuthで統一できるのが理想。LMSのMoodleを絡めるLTI連携は「ややこしい」。Claude Skills… aburaが積極活用するAnthropicの「Agent Skills」。手順を書いたスキル（SKILL.md）をフォルダ単位で用意し、Claudeが必要時に読み込む。会話内容をNotionの所定DBへ自動登録、論文読解系など。Agent SkillsNotion（文献管理）… PDF・出典・リサーチクエスチョン・強み・自分の研究との差分などを、Claudeで話すと自動登録し、文献管理のコストを下げる。NotionGitHub Pages（バス時刻表ツール）… koikeが「家を今出たらどのバスに乗れるか」（バス停までの移動時間込み・行き帰りで路線差も考慮）をスマホで見たくて自作し、GitHub Pagesで無料公開。1時間に1本のバスなので効果大。公開ページなので自宅最寄りは分かるが「それくらいはいいか」。DXとコンプラ／スモールDX… 内製ツールは「誰に使わせるか」で急に難しくなる（自分専用なら気楽だが、人が使う・スケール・他サービス連携となると中身保証や保守責任でコストが跳ね上がる）。Googleスプレッドシート→ダッシュボードのアドレス共有は漏洩リスク、機密性区分（機密性1/2/3）、開発部と営業の内製の綱引き。生成AI時代は個人情報の価値も下がり気味（最寄りバス停の公開ツールも10年前なら鍵をかけた）だが、子どもの写真などは一旦立ち止まる。厳密性と駆動性のバランス。