# Propel-Lab — AI活用戦略

## LLM実務活用

Propel-Labでは、LLMを「アシスタント」ではなく「業務の主執行者」として位置づけています。

### 活用領域

1. **コンテンツ制作** — 教育コンテンツの企画・執筆・編集をLLMが主導
2. **マーケティング** — SNS投稿の自動生成・スケジュール管理・分析
3. **開発** — Claude Codeによるコーディング・テスト・デプロイ
4. **クリエイティブ** — 楽曲制作・画像生成・動画編集の自動化

## エージェント設計

### マルチエージェント構成
- 各業務に専門エージェントを配置
- MCP（Model Context Protocol）でエージェント間連携
- CLI Skillで定型タスクを自動実行

### コスト最適化
- タスクの難易度に応じたモデル選択（Haiku/Sonnet/Opus）
- バッチ処理による API コスト削減
- キャッシュ戦略で重複リクエスト排除

## Context Engineering

プロンプトエンジニアリングの次の段階として、Context Engineeringを実践。
- CLAUDE.md による開発コンテキスト管理
- プロジェクト固有の知識ベース構築
- エージェントの行動規範・制約の明文化