Qiitaのトレンド記事を要約してまとめたもの(サボり)

# [プログラマー必見！FastAPI-MCPでAI時代のAPI開発を加速する方法（初心者向けコード付き）](https://qiita.com/takuya77088/items/4db3bcaedd8ad721b077)

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タグ : [python](/tags/python), [mcp](/tags/mcp), [cursor](/tags/cursor), [fastapi](/tags/fastapi), [生成ai](/tags/%e7%94%9f%e6%88%90ai)

FastAPI-MCPは、FastAPIをAIモデルから操作可能にするツール。認証機能標準装備、FastAPIとの高い親和性、ほぼゼロの設定でMCPツールを自動生成できる点が特徴。API開発におけるインターフェース適応、認証・権限制御、ドキュメント同期、パフォーマンスなどの課題を解決し、高速かつセキュアなAPI開発を支援する。Python 3.10以上の環境で利用可能。


# [なぜあなたの記事には「いいね」が付かないのか？](https://qiita.com/jnchito/items/e4d76a63d71e9cc9f9b8)

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タグ : [qiita](/tags/qiita), [アウトプット](/tags/%e3%82%a2%e3%82%a6%e3%83%88%e3%83%97%e3%83%83%e3%83%88), [新人プログラマ応援](/tags/%e6%96%b0%e4%ba%ba%e3%83%97%e3%83%ad%e3%82%b0%e3%83%a9%e3%83%9e%e5%bf%9c%e6%8f%b4), [技術記事](/tags/%e6%8a%80%e8%a1%93%e8%a8%98%e4%ba%8b), [qiitaconference](/tags/qiitaconference)

記事に「いいね」がつきやすいかは、記事のテーマ、タイトル、内容、そしてプロモーションに左右される。多くの人が興味を持つテーマ（流行の技術、初心者向け）を選び、具体的でキャッチーなタイトルをつけ、読者の役に立つ内容を心がけることが重要。SNS等で積極的に記事をアピールすることも効果的。ただし、「いいね」は運にも左右されるため、結果に一喜一憂せず、記事を書き続けることが大切。ニッチな記事にも価値があり、自身のスキルアップや誰かの助けになることを意識して記事を書くことが重要。

# [図解で分かる！Pythonを始める前に最低限知っておきたいTips](https://qiita.com/python_academia/items/1f5cfe49379084846560)

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Python学習の始め方に関する記事で、環境構築の多さが混乱の原因であることを指摘しています。主な環境としてVScode、Pycharm、Jupyter Notebook/Lab、Google Colabなどが挙げられます。特にこだわりがなければ「Python VScode 環境構築」で検索、手軽さを求めるならGoogle Colabが推奨されています。また、IDE（統合開発環境）についても解説。さらに、プログラミングではファイルとフォルダの構造（パス）を意識する必要があることを説明しています。


# [ペロッ…これはAI生成記事！ 見分け方のコツ](https://qiita.com/minorun365/items/68740e4ba1d81177199b)

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AI生成記事を見分けるコツは、①箇条書きが多く行頭が太字、②見出しにコロンが多用、③抽象名詞での体言止めが多いこと。AI活用には賛否両論あり、ブログ等での利用時はAI使用を明記すると良い。筆者はテキスト表現に価値がある成果物へのAI生成は消極的だが、事前調査、言葉選び、誤字脱字チェック等では活用。

# [Python 入門100本ノック](https://qiita.com/SollaUmiyama/items/e57c2cc044b266ee2b8d)

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タグ : [python](/tags/python), [初心者向け](/tags/%e5%88%9d%e5%bf%83%e8%80%85%e5%90%91%e3%81%91), [新人プログラマ応援](/tags/%e6%96%b0%e4%ba%ba%e3%83%97%e3%83%ad%e3%82%b0%e3%83%a9%e3%83%9e%e5%bf%9c%e6%8f%b4)

Python入門100本ノックは、新入社員研修やPython初学者を対象とした練習問題集です。教育担当者の課題（時間制約、説明の充実、レベル調整）を考慮し、自習可能な教材として作成されました。対象者はPython初心者で、GUI要素表示可能なOS、Python 3.7以上、テキストエディタ（VS Code推奨）が必要です。Pythonスクリプトの実行方法についても解説しています。


# [モダンCSSへのアップデート（実践編）](https://qiita.com/k__watanabe/items/8544d16a29f9e2f6f62b)

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モダンCSSへのアップデートは、可読性・保守性の向上、開発スピードの向上、パフォーマンスの最適化、将来の標準化への適応、モダンなコードの習慣というメリットがある。記事では、サンプルページを参考に、具体的なアップデート方法を解説。特に、スタイルの優先順位を管理する「カスケードレイヤー」機能(@layer)を紹介し、明示的な階層管理の重要性を述べている。


# [Raspberry Pi AI Camera の Workout Monitoring サンプルアプリをアレンジしてバーチャル試着アプリを作る](https://qiita.com/SSS-TakahashiKatsuya/items/a4177ee6808e45a47175)

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Raspberry Pi AI Cameraを活用したアプリ開発の入門記事。公式サンプルアプリ「Workout Monitoring」をベースに、新たな応用例を作ることを目指す。必要な機材は、Raspberry Pi 5、Raspberry Pi AI Camera等。セットアップ手順は公式ドキュメントや他記事を参照し、`rpicam-hello`コマンドで映像と物体検出の動作確認を行う。


# [Win11のウィジェット、作ってる人いなくない？](https://qiita.com/ak-2302/items/e8c37374372736c1b5a3)

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この記事は、Windows 11で一般人がウィジェットを開発できるようになったにも関わらず、情報が少ない現状を打破するため、PWAを利用したウィジェット開発の最低限の手順を備忘録としてまとめたものです。

重要な点として、
1.  PWAを用いてWindows11のウィジェットを開発する方法を紹介
2.  必要なファイル構成と動作環境(WinAppSDK, 開発者モード, Edge)を提示
3.  まだ具体的な開発は行っていない点、PWAに関する知識が少ない点に注意が必要

上記に留意しつつ、自作ウィジェット開発の足掛かりにできる可能性があります。


# [VSCodeのExtensionをバージョンアップした話 with Clineに機能追加を依頼したら1分で実装が終わった話](https://qiita.com/gengen0719/items/b1c78e2c9ec206fabcbe)

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タグ : [java](/tags/java), [junit](/tags/junit), [vscode](/tags/vscode), [個人開発](/tags/%e5%80%8b%e4%ba%ba%e9%96%8b%e7%99%ba), [vscode-extension](/tags/vscode-extension)

VSCode拡張機能「Java Testing Pair Opener」をバージョンアップした内容です。主な変更点として、複数のテスティングペア（例：HogeTest.java, HogeIntTest.java）をサポートする機能の追加と、テスティングペアの関係性をカスタマイズできる設定オプションの追加が挙げられます。これにより、プロジェクトの構成に合わせて、テスティングペアのサフィックスやフォルダ構成を自由に設定できるようになりました。Ctrl+9（またはCmd+9）で、設定された順にテスティングペアを切り替えられます。


# [RAGで使用するPDFの前処理を検証（PDF→マークダウン形式）](https://qiita.com/infra365/items/b52176f5f7ec845bc80e)

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このTech記事は、Amazon Bedrockを使用したRAGシステム構築におけるPDFファイルの前処理について検証しています。

1.  PDFファイルをPythonのPdfReaderでページごとに読み込み、テキスト情報を抽出します。
2.  抽出したテキスト情報をAmazon Bedrockに送信し、マークダウン形式での整形処理を依頼します。
3.  Bedrockからの出力結果として、マークダウン形式のファイルを作成します。

これにより、ベクトルDBに保存する前にPDFファイルを適切な形式に変換し、RAGシステムの回答精度向上を目指します。


# [【番外編】RetinaでもElastic Stack連携がしたい！～ネットワーク監視情報の少しへそ曲がりな連携方法～](https://qiita.com/melknzw/items/9d319686256980076f91)

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タグ : [network](/tags/network), [elasticsearch](/tags/elasticsearch), [kibana](/tags/kibana), [kubernetes](/tags/kubernetes), [observability](/tags/observability)

RetinaはKubernetesネットワーク監視ツールで、本来Azureとの連携が推奨されていますが、本記事ではElastic Stackとの連携を試みます。RetinaとElastic StackはOpenMetrics形式に対応しているため、比較的容易に連携可能です。具体的には、各ノードのRetinaエージェントからMetricbeatでメトリクスを取得し、Elasticsearchに送信、Kibanaで可視化します。Elastic Stackの構築手順は割愛されています。


# [gpt-image-1でフォトリアル人物生成してみた【ChatGPT/Midjourneyはオワコン？】](https://qiita.com/Chang_Yu-sheng/items/ab0d92fad17441aeeb37)

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タグ : [python](/tags/python), [初心者](/tags/%e5%88%9d%e5%bf%83%e8%80%85), [ai](/tags/ai), [chatgpt](/tags/chatgpt), [gpt-image-1](/tags/gpt-image-1)

OpenAIの最新画像生成モデルgpt-image-1は、API版が公開され、gpt-image.devで手軽に試せる。リファレンス画像から一貫性のあるヘッドショット生成が可能で、プロンプトへの忠実性やテキストレンダリング精度がMidjourney V7を上回る。企業導入も進み、安全性も考慮されている。フォトリアルな画像生成用途ではMidjourneyの代替となりうる性能を持つ。


# [Claude Desktop (Windows版) から Slack MCP Server を使って、チャンネルにポストした内容を取得していろいろなことをしてみる](https://qiita.com/revsystem/items/b7904fc53a72ef3ba02a)

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タグ : [aws](/tags/aws), [slack](/tags/slack), [mcp](/tags/mcp), [claudedesktop](/tags/claudedesktop)

このTech記事は、Claude Desktop (Windows版) から Slack MCP Server を利用して、Slackチャンネルの情報を取得し活用する方法を解説しています。

重要なポイントは以下です。

1.  **Slack MCP Serverの導入:** ClaudeからSlackの情報を扱うためのサーバーを構築。
2.  **Slack Appの作成:** Slack APIを利用するために必要なSlack Appを作成し、必要な権限(Scope)を付与。
3.  **Claude Desktopの設定:**  `claude_desktop_config.json` ファイルを編集し、Slack Appの認証情報（Bot Token, Team ID）を設定し、MCPサーバーを登録。


# [LangGraph &amp; Veo 2 連携で朝のニュース動画をフルAI化してみた](https://qiita.com/Ruuchami/items/d37092471009713bcc16)

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タグ : [ai](/tags/ai), [生成ai](/tags/%e7%94%9f%e6%88%90ai), [generativeai](/tags/generativeai), [llm](/tags/llm), [langgraph](/tags/langgraph)

この記事は、LangGraphとGoogleのVeo 2を連携させ、AIによる朝のニュース動画をフル自動生成する試みについて述べています。
1. LangGraphでニュース記事の収集、要約、原稿生成、音声合成までを自動化。
2. 生成された音声に合わせて、Veo 2を用いてニュースに関連する静止画から短い動画クリップを生成。
3. Google Generative AI (Gemini) SDKを利用し、ローカル画像を基に動画を生成する具体的なコード例を紹介。
最終的に、AIが生成した音声と動画を組み合わせることで、ニュース動画コンテンツのフルAI化を実現しています。


# [【個人開発】初心者向けにホラー映画を紹介するアプリを開発しました。](https://qiita.com/nissy_runteq56b/items/4b4f5e3ad168cfbda061)

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タグ : [ruby](/tags/ruby), [個人開発](/tags/%e5%80%8b%e4%ba%ba%e9%96%8b%e7%99%ba), [runteq](/tags/runteq), [rails7](/tags/rails7)

個人開発されたホラー映画紹介アプリ「こみてらっ！」は、ホラー初心者でも楽しめるB級ホラー映画に焦点を当て、視聴のハードルを下げることを目指しています。
特徴として、ユーザー登録/ログイン機能、作品一覧表示、詳細ページでのブックマーク/レビュー投稿、ランキング表示、レコメンド機能があります。ランキングは「観た！」ボタンのクリック数で集計され、レコメンドはユーザーのブックマーク履歴に基づいた協調フィルタリングで実現しています。Ruby on Rails、PostgreSQL、AWS S3等の技術が使用されています。

# [AIで進化するアプリ開発：MCP X Figma X Claudeを活用した1時間アプリ作成ガイド](https://qiita.com/naninyam/items/dd1ec0e02bae9b3e803b)

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タグ : [ai](/tags/ai), [アプリ開発](/tags/%e3%82%a2%e3%83%97%e3%83%aa%e9%96%8b%e7%99%ba), [mcp](/tags/mcp), [figma](/tags/figma), [claude](/tags/claude)

AI技術の進化により、アプリ開発が容易になっている。この記事では、Figma AIとCline(MCP)を活用し、1時間で資料分析・質疑応答アプリを作成する方法を紹介する。
開発ステップは、Figma AIでアプリのデザインを作成し、ClineのMCP機能でFigmaと社内情報を連携させ、アプリを実装する。Figma AIでは、プロンプトを入力することでデザインを生成でき、修正も可能。MCPはAIアシスタントが外部データやツールにアクセスするための共通プロトコルである。

# [GitHub Actionsでリリースノートを作成しkintoneに登録してみた](https://qiita.com/kanekoh/items/4dc9da883e5e6ab53976)

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タグ : [kintone](/tags/kintone), [githubactions](/tags/githubactions)

この投稿は、GitHub Actionsを使って、PRがmainブランチにマージされた際にリリースノートを自動生成し、その内容をkintoneアプリへ登録する仕組みの構築についてまとめたものです。
主な内容は以下の通りです。

1.  kintoneアプリを「リリースタグ」「リリースノート」「リリースURL」のフィールドで作成。
2.  GitHub Actionsで使用するシークレットとして、kintoneのベースURL、APIトークン、アプリIDを設定。
3.  Release Drafterを利用してリリースノートを自動生成するワークフローと、kintoneにレコードを登録するワークフローを作成。


# [プログラミング初心者が2か月弱でハッカソンの最優秀賞を受賞するまで](https://qiita.com/LimeIvy/items/764fec7023fc89d44250)

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タグ : [ハッカソン](/tags/%e3%83%8f%e3%83%83%e3%82%ab%e3%82%bd%e3%83%b3), [初心者](/tags/%e5%88%9d%e5%bf%83%e8%80%85), [ポートフォリオ](/tags/%e3%83%9d%e3%83%bc%e3%83%88%e3%83%95%e3%82%a9%e3%83%aa%e3%82%aa), [初投稿](/tags/%e5%88%9d%e6%8a%95%e7%a8%bf), [next.js](/tags/next.js)

プログラミング初心者のLime氏が、2ヶ月弱の学習期間を経てハッカソンで最優秀賞を受賞。1回目のハッカソンではGitの知識不足や環境構築の遅れから失敗したが、反省を活かし、React、Next.js、Supabaseなどの技術を習得。2回目のハッカソンでは、チームでミーティングを重ね、シンプルなUIの集合支援アプリ「MATCHAI」を開発。Next.jsとSupabaseを活用し、Vercelでデプロイ。Framer Motionで操作性を向上させたことが成功に繋がった。

# [OpenAI の新しい画像生成API(gpt-image-1)を試してみた](https://qiita.com/Null-Sensei/items/3a6954b31b24fa80893c)

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タグ : [api](/tags/api), [openai](/tags/openai), [imagegeneration](/tags/imagegeneration), [chatgpt](/tags/chatgpt), [胸囲を前方へ移動](/tags/%e8%83%b8%e5%9b%b2%e3%82%92%e5%89%8d%e6%96%b9%e3%81%b8%e7%a7%bb%e5%8b%95)

OpenAIが新しい画像生成API「gpt-image-1」を公開しました。これは「画像のChatGPT」とも言える存在で、API経由で利用できるため商用利用も可能です。安全対策として、コンテンツモデレーションパラメータで調整が可能。利用にはオーガナイゼーション認証と個人情報登録が必要で、PlayGroundでプロンプトを入力することで画像を生成できます。


# [MCPセキュリティ評価：文献調査によるMCPセキュリティ脅威の特定と脆弱性分析](https://qiita.com/QueryPie/items/0461a074b9b7cbbe0de1)

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タグ : [security](/tags/security), [ai](/tags/ai), [mcp](/tags/mcp), [llm](/tags/llm), [modelcontextprotocol](/tags/modelcontextprotocol)

この技術白書は、AIシステムのモデルコンテキストプロトコル(MCP)のセキュリティ脅威を特定し、脆弱性を分析する。15の関連研究論文を基に、MCPの構造的特性がもたらす、レイヤーを跨ぐコンテキストの誤用、委任認証の悪用、ポリシーのバイパスなどの脅威を指摘。これらの脅威に対処するため、ポリシー主導の対策や技術的保護方法を提案し、MCP時代に特化した新しいセキュリティアーキテクチャの必要性を強調する。セキュリティ脅威分析に基づき、4つの戦略的柱（ポリシーの関連付け、コンテキスト統合、委任管理、監査トレーサビリティ）を提言する。


# [KibanaのMLアイテム（Job, Trained Model）のスペース間共有](https://qiita.com/daixque/items/22cb0dcb02f8e7a41811)

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タグ : [機械学習](/tags/%e6%a9%9f%e6%a2%b0%e5%ad%a6%e7%bf%92), [machinelearning](/tags/machinelearning), [elasticsearch](/tags/elasticsearch), [space](/tags/space), [kibana](/tags/kibana)

Elasticsearchの機械学習(ML)機能（異常検知、データフレーム分析、Trained Models）はKibanaから利用できるが、MLジョブやTrained ModelはKibanaのSpaceに紐づく。これはKibanaがSaved Objectを介してElasticsearchのMLデータを参照するため。Saved Objectは`.kibana`インデックスに保存されており、typeフィールドで種類を特定できる（例：`ml-job`、`ml-trained-model`）。これらのSaved Objectを検索することで、MLアイテムの管理状況を確認可能。


# [Burp MCP Serverを使って自然言語でBurpを操作して脆弱性診断を一部自動化したい](https://qiita.com/sigma_devsecops/items/a49b7df6e772256759ee)

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タグ : [security](/tags/security), [burpsuite](/tags/burpsuite), [mcp](/tags/mcp), [脆弱性診断](/tags/%e8%84%86%e5%bc%b1%e6%80%a7%e8%a8%ba%e6%96%ad), [生成ai](/tags/%e7%94%9f%e6%88%90ai)

本記事では、Burp SuiteをMCP(Model Context Protocol) Serverを介して自然言語で操作し、脆弱性診断の一部自動化を試みる内容を紹介しています。環境として、Windows 11上にBurp Suite Community Edition、MCP ClientのRoo-Code、そしてBurp MCP Serverを使用しています。脆弱性診断業務の効率化に貢献するアイデアを募集中です。


# [Spring Bootを使ったREST APIの基本構築から動作確認まで②](https://qiita.com/pomecode/items/2eb4fdd737264a335b1b)

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タグ : [java](/tags/java), [初心者](/tags/%e5%88%9d%e5%bf%83%e8%80%85), [rest-api](/tags/rest-api), [springboot](/tags/springboot)

この記事はSpring Bootを用いたREST API構築の解説記事の第二弾で、HTTPメソッドを使用した動作確認を扱います。対象者はJavaの基礎知識があり、Spring BootやREST APIを学びたい人です。動作環境はEclipse、Spring Boot 3.4.4、Advanced REST Client。今回は、HTTPリクエストを送信し、レスポンスを確認するためのツールであるAdvanced REST Clientの導入手順と、Spring Initializrで作成したプロジェクト(restapidemo2)でのAPI実装について説明しています。


# [Spring Bootを使ったREST APIの基本構築から動作確認まで①](https://qiita.com/pomecode/items/dcd2353d1f3b49dc23ff)

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タグ : [java](/tags/java), [初心者](/tags/%e5%88%9d%e5%bf%83%e8%80%85), [rest-api](/tags/rest-api), [springboot](/tags/springboot)

この記事は、Spring Bootを用いたREST APIの基本的な構築手順を解説する記事の第一部です。

1.  開発環境としてEclipse(Pleiades All in One)とSpring Boot 3.4.4を使用し、Javaの基礎知識がある初学者を対象としています。
2.  Spring Initializrを用いてREST APIのプロジェクト雛形を生成する手順を、ブラウザ上での操作を中心に解説しています。
3.  生成された雛形の主要な構成要素(Application.java, application.properties, ApplicationTests.java, pom.xml)について簡単に説明しています。
4.  作成したSpring Bootアプリケーションを起動し、動作確認を行う方法を紹介しています。


# [New Relicの基礎をProgateで学ぼう！（Infrastructure編）](https://qiita.com/nr-mito/items/c7d5b7f397d48c4eaa68)

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タグ : [aws](/tags/aws), [newrelic](/tags/newrelic), [初心者](/tags/%e5%88%9d%e5%bf%83%e8%80%85), [監視](/tags/%e7%9b%a3%e8%a6%96), [progate](/tags/progate)

ProgateでNew Relic公認のインフラ学習コンテンツが公開されました。AWS上にサンプルSNSアプリをデプロイし、New Relic InfrastructureエージェントとCloudWatch連携によるインフラ監視を体験できます。CloudFormationで容易にセットアップ可能で、New Relic推奨のCloudWatch Metric Streams連携を体験できます。受講にはProgate, New Relic, AWSのアカウントが必要です。


# [SEO対策で、JSON-LDを導入してみた](https://qiita.com/hirosaku21/items/58c9462fada76e54c065)

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タグ : [seo](/tags/seo), [json-ld](/tags/json-ld), [リッチリザルト](/tags/%e3%83%aa%e3%83%83%e3%83%81%e3%83%aa%e3%82%b6%e3%83%ab%e3%83%88)

この記事はSEO対策としてのJSON-LD導入について解説しています。重要なポイントは以下の通りです。

1.  JSON-LDは構造化マークアップ形式の一つで、Googleが推奨。クローラーにページの構造を正確に伝え、SEO効果が期待できる。
2.  導入メリットは、検索結果画面でのリッチリザルト表示によるクリック率向上と、クローラーによる情報認識の円滑化。事例としてクリック率やアクセス数の増加が示されている。
3.  導入手順として、schema.orgやGoogle検索セントラルなどを参考に、適切な構造とプロパティを決定することが重要。特にGoogleが必須とするプロパティは漏れなく対応する必要がある。


# [IBM 製 Agent フレームワーク BeeAI を使用して自作の MCP サーバーと連携した Agent アプリを作成する](https://qiita.com/Tomoyuki_Hori/items/90cc6230bf18f745f356)

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タグ : [mcp](/tags/mcp), [granite](/tags/granite), [llm](/tags/llm), [watsonx.ai](/tags/watsonx.ai), [aiエージェント](/tags/ai%e3%82%a8%e3%83%bc%e3%82%b8%e3%82%a7%e3%83%b3%e3%83%88)

この記事では、IBM製のAgentフレームワークBeeAIを用いて、自作のMCPサーバーと連携したAgentアプリを作成する手順を紹介します。AgentのLLMにはgranite-3-3-8b-instructを使用し、MCPサーバーのtools（RAGによる文書検索・回答システム）を連携させます。BeeAIフレームワークはIBM Researchが開発しており、githubで公開されています。アプリは、ユーザーの質問に対し、MCPサーバーのtoolsを利用して情報を取得し、回答を生成する構成です。


# [【Cline】GitHub Copilot経由で定額で言語モデルを使用する方法](https://qiita.com/generokenken/items/ef761c49a8d23336642c)

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タグ : [vscode](/tags/vscode), [cursor](/tags/cursor), [cline](/tags/cline), [windsurf](/tags/windsurf), [roocode](/tags/roocode)

この記事では、Cline/Roo CodeでGitHub Copilot経由で言語モデルを定額利用する方法を紹介しています。GitHub Copilot Proを契約していれば、Clineで「VS Code LM API」を選択することで、月額料金内で言語モデルを使用できます。ただし、2025年5月5日からGitHub Copilotに「プレミアムリクエスト」が導入され、GPT-4.5などの高度なモデル利用には回数制限があります。基本モデルであるGPT-4oは無制限で利用可能です。

# [「LINEで商品場所がすぐ分かる！店員が作った商品案内Bot」](https://qiita.com/Ryo-I/items/754fb98908c58c342d1f)

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タグ : [make](/tags/make), [line](/tags/line), [googleスプレッドシート](/tags/google%e3%82%b9%e3%83%97%e3%83%ac%e3%83%83%e3%83%89%e3%82%b7%e3%83%bc%e3%83%88)

スーパーの店員が、顧客からの商品案内の負担を軽減するため、LINE Botを開発しました。このBotは、商品名を入力すると、商品の場所、コーナー情報、詳細情報(画像、内容量、JANコード)をLINEで返信します。
システムは、MAKE、LINE Bot、Googleスプレッドシートを使用し、Googleスプレッドシートに商品情報を登録、MAKEでLINEからの問い合わせを基にスプレッドシートを検索、登録有無で返信内容を分岐させます。
顧客も利用可能で、店員がいない時など、商品に関する質問に活用できます。

# [【kintoneノーコード開発】kintoneアプリのアクセス方法まとめてみました](https://qiita.com/Banchan_k12/items/ba709c38ad9e7b36710f)

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kintoneアプリへのアクセス方法は複数あり、利用シーンで使い分けが可能です。
1. ポータル画面：日常業務に最適、「最近使ったアプリ」やお気に入り登録が便利。
2. スペース：プロジェクト単位でアプリを管理、関連情報も一元管理。
3. グローバルナビゲーション：全アプリから検索可能。
4. お知らせ設定：アイコンで視覚的に訴え、周知に活用。
5. URL直打ち/ブックマーク：特定アプリへ最短アクセス、モバイル利用も容易。
6. モバイルアプリ：外出先からの利用に最適、スマホ対応ビューを提供。



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2025-04-27 11:34:18 AM 時点の情報です。