「コーディング」しない人のための Claude Code 入門 ChatGPT の次の一歩 — 業務に組み込む 育成・共有・自動化

AI駆動業務オペレーション勉強会 Vol.1
https://aid.connpass.com/event/392524/
登壇時の資料です

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1. 「コーディング」しない人のための Claude Code 入門 ChatGPT の次の一歩 — 業務に組み込む 育成・共有・自動化 AI駆動業務オペレーション勉強会 Vol.1 2026-06-05 (金) LT aid.connpass.com/event/392524/ ふくだ（福田 龍）　 X: @ryu_f_web
2. 自己紹介 ふくだ（福田 龍） 株式会社カンリー CTO室 エンジニアリングオフィス （エンジニア組織開発・採用・ AI推進 が本業） • Claude Code を 約1年、業務〜副業まで 使い込んでいるエンジニア • 非エンジニア（経営層含む）への Claude Code レクチャー（本業・副業） • Zenn で書籍を執筆中 / エンジニア歴10年超 X: @ryu_f_web Claude Code の気になる新機能は リリース即日で Zenn / Qiita に発信 やっていること ✓ 全社のAI推進・利用モニタリング ✓ エンジニア組織の組織開発・採用 ✓ 評価制度の言語化・ハンドブック化 ✓ AIニュースのキャッチ・社内外発信 2 / 29
3. 株式会社カンリー 全国 13万店舗以上 へ導入されている 店舗集客メディアの一括管理・分析・運用サービス 「カンリー店舗集客」 等を開発・運営するスタートアップ ビジョン ヒトとAIの力で、店舗の 集客力を上げる 3 / 29
4. 今日の話は、こんな人へ Claude Code 初心者向け ── ChatGPT の次に。"何が違い・業務にどう組み込むか " を持ち帰る いま：AIアシスタント ChatGPT・Gemini など／対話して使う 次の一歩 今日：コーディングエージェント Claude Code・Codex／自分で動く こんな人におすすめ ✓ ChatGPT は使っている。Claude Code・Codex は 何が違うのか を理解したい ✓ その上で 議事録・レポート・営業資料 に どう組み込めるか 知りたい （業務担当・マネージャー・経営層 ／ コーディング経験は不要） → 今日のゴール: 「自分の業務にも 育成・共有・自動化 の構造が組める」と思えること 4 / 29
5. 今日の流れ 「何か → なぜ → どう使う → 実例 → 明日」 の順で迷子にならないように まず コーディングエージェントって何？ 強力さと、従来のAIアシスタントとの違いを 先にそろえる ↓ 1 業務に組み込む "3つの肝" 育成 ・ 共有 ・ 自動化 ↓ 2 3つの肝が全部入った 実装例 書籍執筆ワークフロー → あなたの業務（議事録・週次レポート・営業資料）にも ↓ 3 明日からの 3ステップ 5 / 29
6. コーディングエージェントとは何か 名前は "コーディング" だが、本質は AIエージェント の代表例 フォルダ構造を自分で読み取り → 情報を集め → ファイルを編集・保存・送信まで 自律的に動く ＝ 汎用ワークエージェント 代表ツール（実質二強） Claude Code Anthropic Codex OpenAI → 開発者向けに見える名前だが、議事録・調査・資料作りでも 同じように動く 6 / 29
7. AIアシスタント と AIエージェント は何が違う？ コーディングエージェント ＝ AIエージェント の代表例 観点 AIアシスタント（ Before） AIエージェント（ After） 代表例 ChatGPT・Claude・Gemini Claude Code・Codex・Antigravity 反応性 受動的（指示待ち） 能動的（目的を渡せば自分で動く） 仕事の単位 単発タスク 複数ステップの連鎖 ツール利用 対話の中に閉じる ファイル操作・外部API・別ツール呼び出し 実装責任 出力後は人間が貼る "貼る・送信" まで AI 側で完結 ※ 最近は AIアシスタントも ツール実行など エージェント的に動き、両者の境界は連続的 比較表は Grammarly / IBM の整理を参考に独自作成 ── grammarly.com/blog/ai/ai-assistants-vs-ai-agents/ ・ ibm.com/think/topics/ai-agents-vs-ai-assistants 7 / 29
8. ① 業務に組み込む "3つの肝" 育成・共有・自動化 を 1つずつ まず エージェントとは ① 3つの肝 ② 実装例 ③ 明日の3ステップ 8 / 29
9. これから話す "3つの肝" 強力なエージェントを "業務に組み込む " コツ ── 自分が肝だと思う 3つ（独立ではなく互いに補強） 育成 文脈を渡して育てる 共有 配る / 取り込む 自動化 人がいなくても回す 相互補強 → 「順番にやって終わり」ではなく、互いに補強し合って 組織のAI に育つ 9 / 29
10. 肝① 育成 = 「使う」から「育てる」へ 育 共 自 AIに、業務の文脈を 揃えて 渡しておく CLAUDE.md ≒ 新人向けの業務マニュアル スキル ≒ 再利用できる業務テンプレ プロジェクトの中身 AIが読み取って文脈にする "本体" プロジェクトの中身 = システム→コードベース / 書籍→本文 / 業務→関連資料のフォルダ → 書けば書くほど 文脈が豊かになり、毎回同じ品質で動く（軌道修正もそのまま積み上がる） メタファー: 新人教育用マニュアルを整備しておけば、 AI が勝手に読んで使う 10 / 29
11. 肝② 共有 = 3つのチャネル（配る / 取り込む） 育 共 自 自分の Claude CLAUDE.md・スキル ① 社内（チーム・組織） スキル・CLAUDE.md を 標準化 ② 外部SaaS（MCP） Slack Notion Google SaaS と データをやり取り ③ マーケットプレイス 公式 / 非公式の 公開リポジトリ 配る 取り込む ⇄ やり取り 取り込む 公開(一部) → ① 社内に配布 / ② MCPで外部SaaS連携 / ③ マーケットプレイス。それぞれ 配る・取り込む（公開は一部） 11 / 29
12. 肝② 共有の真価 — "手順書共有 " との違い 育 共 自 従来の手順書 共有 = 配布。人が読みに行かないと使われない → 暗黙知が 暗黙知のまま 閉じる CLAUDE.md / スキル 共有 = AI が 勝手に読み・勝手に適用 する → 配っただけで 全員の AI が使う 例: 出版社のケース エース編集者のレビュー観点 を CLAUDE.md・スキルに残して配布 → 全著者の AI が 自動的に その観点で 書く・レビューする → "個人の暗黙知 " が "組織の標準動作 " に変わる 12 / 29
13. 肝③ 自動化 = 業務を回す "同僚を雇った " 感覚 育 共 自 AI の判断を介さず、イベントや時刻で 確実に起動する loop ≒ PC を開いている間、10分ごとなどに小さく回す Routines ≒ クラウド側で日次・週次でしっかり回す GitHub Actions ≒ コード変更やイベントをトリガーに走らせる ! 「自動化」という言葉に囚われない 「指示すれば全部おまかせ・全文ポン」ではない。育成で ブレは抑えるが、最終承認は 人間に残る（書き手 → 監督） 13 / 29
14. まず 身近な実例 — Slack の返信を AI が下書き 特別な業務じゃない。毎日の Slack 返信から AI に任せる 毎日の Slack 返信。これだけで 育成・共有・自動化 が 小さく全部 回る 育成 返信のトーン・誰宛てはどう返すか を 覚えさせてある 共有 手順やルールは チームで共通化（文体・返信方針は 各自で調整） 自動化 10分おきに 自分宛メンションを拾い、下書きを用意（送信は自分が承認） → 身近な業務で、育成・共有・自動化を ひと回り 14 / 29
15. ② 3つの肝が全部入った 実装例 書籍執筆ワークフロー まず エージェントとは ① 3つの肝 ② 実装例 ③ 明日の3ステップ 15 / 29
16. 実装例の中身 ── Claude 入門書を Web で書いている 具体的に どんなものか を 先に 何を Claude / Claude Code の使い方を 一から学ぶ 初心者向けの入門書 どこで Web で配信（Zenn・無料で読めるパートあり） なぜこの題材 進化が速く 古くなりやすい ＋ 範囲が広い → 古くしない「自動化」と 正しさを保つ「育成」が どちらも要る だから 育成・共有・自動化 が 全部そろう 好例 16 / 29
17. 実装例: 書籍執筆フロー 「AIで書く」と聞いて、どんな流れを想像しますか？ 従来 人間だけ 人が執筆 編集者レビュー 発行 想像 "AIで書く" 人がプロンプト AIが執筆 AIがレビュー 発行 ? では "実際" は？ ── では、その本を どう書いているか？ 実際の実装を お話しします 17 / 29
18. 実際は こうなっている 想像の4ステップは そのまま。でも 各ステップに 3つの肝の仕組みが働いている 人がプロンプト AIが執筆 AIがレビュー 発行 下準備 ［育成］ 裏付け資料で下調べし、 執筆プランに落とし込む （CLAUDE.md・スキルで補正） 執筆 計画に沿って、章ごとに マルチエージェントが 並列で執筆 レビュー ［自動化+共有］ Hookで自動発火し、 ペルソナが採点・修正。 仕上げにCodex/Devinが クロスレビュー 発行 ［自動化］ GitHub Actions のCIと、 Routines で日次の最新追従 18 / 29
19. ① 執筆レイヤー : プロンプト → 執筆プラン → 本文 裏付け資料（SSOT）と CLAUDE.md・スキルが 執筆プランを形づくる ① プロンプト 人の意図・指示 執筆プラン 章構成・論点・参照を設計 章ごとに 並列執筆 本文（章ファイル） マルチエージェントで 並列執筆 章1.md 章2.md 章3.md 執筆プランを形づくる 裏付け資料 育成 最新の製品情報・正の出典（自動化で 最新化） CLAUDE.md ・ スキル 補正: 作法＝育成 / 文体＝共有（別リポ ジトリから取込） 19 / 29
20. ① 執筆レイヤーの実物 — 裏付け資料 と 本文 図の両端を 実際のリポジトリで ── 材料・裏付け（非公開）から 章ファイル（公開）へ ① ［育成］ 裏付け資料 ＝ 調査メモ references/… 最新製品情報の裏付け 執筆プラン 章構成・論点を設計 材料を渡す 本文を生成 （執筆プランは CLAUDE.md・スキルで補正） → 公開する本文と、非公開の裏付けが 別ファイル で分離 本文 ＝ 章ファイル（公開） articles/… 最終成果物 20 / 29
21. ② レビューレイヤー "読者目線" を AI に肩代わりさせる ② 問題 • 自分で書いた章は、自分で読み直しても 甘くなる • 読者の視点で何が分からないかは、自分では気付きにくい 解決 章を公開する前に、 "読者役 " の AI に先に読んでもらう → 読者ペルソナエージェント 読者役に評価させる軸（例） 難解すぎて 途中で離脱 しないか 手触り感 を感じられるか （自分で試せるイメージが湧くか） 章の流れに 詰まる箇所 はないか 21 / 29
22. ② レビューレイヤー（つづき） 公開前に 複数AIで 多重レビュー ── Hook発火 → 採点・修正 → クロスレビュー ② ① Hook 発火 保存・反映の前に 自動で起動 自動化 ② AI採点・修正 レビュースキル+読者ペルソナが 100点採点 → 修正ループ 育成 共有 ③ クロスレビュー Codex / Devin で 別視点から チェック 共有 ④ 通過 → 発行 OK なら 発行レイヤーへ → 客観採点で 自分への甘さが出ない ／ 複数AIの 多角レビューで 抜け漏れ・バイアスを防ぐ ※ 採点基準・読者観点は スキルに残る → 個人の試行錯誤が 組織資産に 22 / 29
23. ③ 発行レイヤー — 人が見ていない時間に勝手に進む レビュー通過 → CI → 発行。人は 差分レビューと意思決定だけ ③ レビューを通過した本文は、人手を介さず 公開まで自動で進む 本文（通過） レビューを通過した章 GitHub Actions 公開前 CI で 最終チェック 自動化 発行（Web公開） Web に公開する → 人間は "差分レビュー " と "意思決定 " だけに集中（書き手 → 監督） 23 / 29
24. Routines — 発行後も回り、執筆の裏付けを最新化 発行して終わりではなく 回り続け、裏付け資料（＝執筆の材料）を最新化して 陳腐化を防ぐ（執筆〜発行を横断） ↺ Routines（日次で自動） 自動化 毎朝9:00 に Claude製品の公式更新をチェック 差分があれば 裏付け資料（SSOT）を最新化 自動で反映はしない ＝ 変更案までで止め、人間が承認 ↑ Routines 編集画面（実物） ※ 議事録の自動要約・週次レポートの下書きも、同じ仕組みで そのまま組める 24 / 29
25. ここまでの全体像 — 3レイヤー × 3つの肝 執筆 → レビュー → 発行 の各所に 育成・共有・自動化 が 織り込まれている ① 執筆 ② レビュー ③ 発行 育成 裏付け資料・CLAUDE.md 採点基準スキル — 共有 文体スキル 読者ペルソナ — 自動化 Routines＝裏付け更新 Hook 発火 CI（公開前チェック） → LLM の "ブレ"（確率的な挙動）を、育成・共有・自動化 の 多重の仕組みで抑え込み、品質を担保する 25 / 29
26. なぜこの実装が強いか 3つの肝が揃って生まれた 4つの結果 ✓ ハルシネーション抑制 古い情報・推測で書かれることがない 育成: 裏付け資料 ✓ 文体の一貫性 章ごとに筆者が違うように見えない 共有: 文体スキル常駐 ✓ 読者目線の品質保証 気付かない論点を拾う / 客観採点で甘さが出ない 育成+共有: 読者役AI ✓ 陳腐化しない 人間は差分レビューと意思決定に集中 自動化: 定期+保存+公開 → 書き手 から 監督 に役割が変わる 26 / 29
27. あなたの業務にも、同じ構造が組める 業務ドメインが変わっても、組み合わせ方は同じ 業務シーン 育成 共有 自動化 営業資料・提案書 過去の受注資料 自社トーン＋レビュー 競合動向追跡 マーケ調査 競合DB レポート文体＋レビュー 競合サイト更新監視 経理・週次レポート 過去の会計データ レポート文体 月次集計の下書き 議事録・定例振り返り 議事録ストック 要約フォーマット 週次自動振り返り → 裏付け資料で正しさ / スキル（文体＋レビュー）で体裁と読者目線 / 自動化で陳腐化を防ぐ 27 / 29
28. ③ 明日からの 3ステップ 学び始めるなら、この順番で まず エージェントとは ① 3つの肝 ② 実装例 ③ 明日の3ステップ 28 / 29
29. 学び始めるなら — 明日からの 3ステップ 1 CLAUDE.md や スキルを 作ってみる 作り方は簡単 ── Claude Code に「こういうスキル作って」と指示するだけ 2 チームメンバーに 共有してみる 一度共有すれば、メンバーの AI で 勝手にスキルが発動する 3 Routines で、毎日のルーチンワークを 自動化する 毎日やっている定型作業を クラウド側で 自動で回す → この順番で 育成 → 共有 → 自動化 を 1つずつ 体験できる 29 / 29
30. まとめ 育成 × 共有 × 自動化 3つが揃って初めて、業務が組織として AI に移る ★ 本当に合うのは "作って終わり " ではなく "育てて広げ続ける " もの 継続更新するテキスト / 関わり続けるクライアント / 伸び続けるサービス → 時系列で 変化・拡張する もの にこそ 真価 ご清聴ありがとうございました X: @ryu_f_web @ryu_f_web
31. 宣伝 safie.connpass.com/event/395107 • 内容　主にエンジニア向けに、AIの「組織導入」を 両社のリアルな取り組み＋クロストークで語る ぜひ 参加登録 お願いします！