個人利用で止まる
一部の社員だけがAIを使い、社内には広がらない。
DX推進を、業務に定着させるAI研修
生成AIを導入した。
でも、業務改善までは進んでいない。
AIを「使う」から、 AIで「仕事が回る」組織へ。
Claude Codeを活用し、業務の分解・試作・確認・改善・定着までを実践するAI-DX研修です。
外注や採用に頼らず、既存メンバーが業務改善を進める力を育てます。
AI活用が、個人利用で止まっていませんか。
業務改善の課題
ChatGPTを導入しても、
会社の業務は自動では変わらない。
文章作成や議事録が早くなっても、現場には繰り返しの手作業が残ります。AIの導入だけでは、会社全体の仕事の流れは変わりません。
手作業が残る
転記、集計、確認、レポート作成が日々の業務に残り続ける。
改善が属人化する
詳しい人に依存し、抜けると元に戻る。小さな改善も残らない。
外注待ちが続く
少し直したいだけでも社内で動かせず、発注・確認・修正で時間が消える。
目指す姿
AIを使う会社ではなく、AIで仕事が進む会社へ。
Before
- ChatGPTは使っているが、業務フローは変わらない
- Excel、スプレッドシート、SaaS出力の転記が残る
- 小さな改善も外注や詳しい人待ちになる
- AIに渡してよい業務の判断基準がない
After
- 業務手順をAIが読める形に分解できる
- AIが下書きし、人が確認する流れを作れる
- 月次レポートやチェック作業を小さく自動化できる
- 改善手順と判断基準がチームに残る
対象業務
開発部門だけでなく、
管理部門、業務部門の
改善にも使える。
Claude Codeは、エンジニアだけでなく、バックオフィスや営業・人事など幅広い業務で活用できる汎用性を備えています。
研修後の成果
研修後、社員が
作れるようになるもの。
ツールの使い方を学ぶだけでなく、実務で使える「成果物」をつくれる状態を目指します。研修後すぐに、日々の業務改善に取り組めます。
見積・請求まわりの補助
PDFやExcelの入出力を読み取り、誤入力チェックを補助する。
月次レポート自動化
データの集計と要約までを自然言語で依頼できる形に整える。
社内FAQ・ナレッジ検索
社内の手順書・規程・議事録を、社内向けに自然言語で引ける形にする。
営業リスト整形
顧客リストの整形、重複除去、優先度付けの補助を自動化する。
小規模Webアプリ
社内向けの簡易ツール（入力フォーム、変換ツール）を試作できる。
業務手順のドキュメント化
言語化されていない手作業を、AIに依頼できる手順として残す。
実施の流れ
自然言語で依頼し、
動く業務ツールにする。
Claude Code実践研修では、AIへの依頼、試作、確認、改善までを一連の流れで学びます。
- 1 Request 自然言語で業務依頼を整理する。
- 2 Agent Claude Code が下書きを作成・実行・確認する。
- 3 Output 結果、ログ、判断材料を出力する。
- 4 Review 人がチェックし、社内ルールに合わせて改善する。
プログラム内容
14時間46分 / 23章。
使い方ではなく、運用力まで作る。
- Part 1：生成AI時代の開発パラダイム
AI 活用の前提、考え方、開発の文化変化を理解する。
- Part 2：Claude Code実践
業務を題材に、依頼の言語化、試作、確認を体験する。
- Part 3：社内展開と運用
チーム展開、ルール化、改善手順として残す観点まで扱う。
詳細カリキュラム
23章で、基礎理解から実践・社内展開まで学ぶ。
生成AI時代の開発理解から、Claude Codeの基本操作、業務で使うための実践・品質管理まで、章単位で段階的に身につけます。
Part 1
生成AI時代の開発パラダイムシフト
- 開発のパラダイムシフト
- 実装の現場を変えるAIエージェント
- 実装フローの基礎: 計画と実装
- 実装の現場で必要なドキュメント運用
- Claude Code 登場前後の比較
- 生成AIプログラミングの倫理
Part 2
Claude Code実践入門
- CLIコマンドの基本
- プロジェクト初期化とHello World
- コードレビューとペアプロ
- 実務を題材にしたプロトタイピング
- ファイル入出力とフォーマット変換
- 業務データの読み取り補助
- テストとリファクタリングの基本
- AIが提案するレビュー観点を活かす方法
- Claude Codeの応用と社内Webアプリ
Part 3
Claude Codeの発展的な使い方
- CLAUDE.md による役割設定
- セキュリティと社内ガードレール
- Git / GitHub 連携
- MCP サーバ・外部ツール連携
- 高度なコード補助とテストドキュメント整備
- Claude Codeでの定型作業の自動化
- セキュリティのベストプラクティス
- Claude Codeによる業務改善の運用
業務内容に合わせて、導入イメージをご案内します。
自社業務で活用できるか相談する監修者・実績
現場で使える改善の型を、
データ活用と教育の実務家が監修。
データ活用と人材育成を支援してきた実務家が、この研修プログラムを監修しています。
村上 智之 氏
Tomoyuki Murakami
株式会社データラーニング 代表取締役
データサイエンティスト / 教育事業統括
データサイエンティストとして分析業務、マーケティングオートメーションツールの開発、サービス企画に従事。大手メーカーの分析チーム立ち上げ支援を経て、独立後は30社以上のデータ活用コンサルティングを展開。ビジネスパーソン向けの研修・育成プログラムも提供している。
著書
- 『データ × AI 人材キャリア大全』翔泳社
- 『はたらきかたのデジタルシフト』技術評論社
支援実績
30社以上
支援企業数 80件以上
プロジェクト実績
支援企業数 80件以上
プロジェクト実績
専門領域
- データ分析基盤構築
- 需要予測
- レコメンド
- 分析チーム立ち上げ支援
料金・助成金
AI人材育成を、
現実的な投資として始める。
1名あたり20万円（税込）。動画視聴12ヶ月、修了証発行に対応したClaude Code実践研修です。人材開発支援助成金を活用することで、中小企業では最大75%の費用支援を受けられる可能性があります。
通常料金
20万円 / 名 （税込）
含まれる内容
- 動画視聴 12ヶ月
- eラーニング対応
- 修了証発行
- 14時間46分 / 23章
助成金活用時の目安
人材開発支援助成金の活用例
中小企業
最大 75% の助成
目安 5万円 / 名・自己負担
大企業
最大 60% の助成
目安 8万円 / 名・自己負担
- 助成金の支給可否・助成率は、企業規模、訓練計画の内容、申請時の制度要件、労働局の審査結果等により決定されます。
- 本ページ上の助成率は人材開発支援助成金の制度上の上限を参照した目安であり、実際の支給額を保証するものではありません。
- 申請には、事前の訓練計画届の提出など所定の手続きが必要です。
- 研修内容、訓練時間、対象労働者などが助成金の支給要件を満たさない場合、助成金は支給されません。
- 制度の詳細は、厚生労働省の公式サイトをご確認ください。
FAQ
導入前のよくあるご質問
Q1 プログラミング初心者でも受講できますか
はい。自然言語で依頼し、Claude Code が生成した処理を確認・改善する流れを扱います。エディタ未経験の方でも、業務題材から進められる構成です。
Q2 管理部門でも活用できますか
経理、総務、人事、営業事務など、開発部門ではない部署の業務改善を題材に扱います。研修後にそのまま使える社内ツール作成まで進めます。
Q3 助成金は必ず使えますか
助成金の支給可否と助成率は、企業規模、訓練計画、制度要件、労働局の審査結果により異なります。支給を保証するものではありません。申請には事前の訓練計画届など所定の手続きが必要です。
Q4 自社の業務を題材にできますか
業務内容にあわせて、導入イメージをご案内します。お問い合わせ時に対象業務をお聞かせください。
Q5 個人情報や機密情報はどう扱いますか
業務題材として扱う場合の取り扱いは、ご相談時に確認のうえ進めます。社内ルール、データ分類、共有範囲をふまえて題材を選びます。
Q6 研修後に何が残りますか
修了証、12ヶ月の動画視聴環境、研修中に作成した業務ツールと改善手順が残ります。次の改善に再利用できる形でドキュメント化します。
お問い合わせ
下記の流れで
お問い合わせください。
Claude Codeで業務改善を自社でどう活用できるかをご案内します。受講前の業務題材のご相談から承ります。
ご入力内容は、問い合わせ対応のためにのみ使用します。
営業日2日以内にご返信いたします。
お問い合わせフォーム 準備中
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