ビジネス職のためのClaude Code勉強会

2026年5月にながの０１カレッジで開催したビジネス職のためのClaude Code勉強会の登壇資料です。
ながの０１カレッジ　イベントページはこちらです。
https://nagano01.jp/info/oZOGSfJh

Transcript

1. Claude Codeって何できるの？ ビジネス職のための Claude Code勉強会 2026.5.20 (水) 19:00-20:00 ながの01カレッジ ／ 登壇: 大堀貴洋
2. ながの０１カレッジ 大堀貴洋 信州大学人文学部卒業。 卒業後、就職せずに映像演出助手、役者からキャリアをスター ト。前職ではエンジニア・起業家養成スクールにて起業家育成、 法人DX支援などを中心に広く担当。現在はDX・新規事業・教育 領域で主に仕事しています。 株式会社クリアズ代表取締役、元信州大学客員研究員(2022年 ~2025年)、ながの０１カレッジコミュニティマネージャー。 最近にMac miniを買いました(まだしっかり触れていない。。 ) 登壇者
3. 今日のゴール 1. Claude Codeで「何ができるか」が分かる 2. 「どの業務に使えるか」イメージできる →「こんなことできるの？」「自分の仕事にも使えるかも！」を持ち帰って いただきます。 ＊本日の勉強会では具体的な導入手順は触れません。
4. 世界はAIに "全賭け" している 2025年: 世界のVC投資の 61% がAI企業 　 → 2024年は 4割弱。わずか 1年で 大幅な大移動
5. ところが、日本は出遅れている 出典: https://bcg-jp.com/article/10228/
6. 実は IT/DX 全体で、日本は伸び悩んできた 日米のICT投資額は大きな乖離
7. AIの時代、発想を変える必要がある AIの進化スピード ＞ 組織が仕組みを整える速度 　 中央集権で整備していたら、次のモデルが出ている AIの本領は、個人が直接触って 試行錯誤する時に出る 【実例1】 22歳の Kye Gomez氏「OpenMythos」 　 Anthropic「Claude Mythos」発表の 2週間後 にGitHub公開 　 → スター 12,000+ 【実例2】 Peter Steinberger氏「OpenClaw」 　 オーストリアの個人開発者が公開、 30+プラットフォーム連携 　 → スター 25.7万+ の大ヒット 出典: Forbes JAPAN「22歳がClaude Mythosを推定構築」 / VentureBeat「Anthropic reinstates OpenClaw」/ TechCrunch / Wikipedia
8. AIは、個人だからこそ強力な武器になる 個人 ＞ 組織 の理由: 　・意思決定が速い 　・自分の業務に直結する 　・試行錯誤の回数を 自分で増やせる 組織が "仕組み" を整えるのを待たない 　 ↓ 今日からあなたが、自分の仕事で AIを使う これが、世界に追いつくための 一番の近道 （今日の事例は、その入り口です）
9. 生成AIの歴史 おさらい
10. 生成AIの10年 2017 Transformer論文 （裏側の革命） 2022.11 ChatGPT 公開 ← 一般認知爆発 2023-24 GPT-4 / Claude / Gemini ←「AIが回答する」時代 2025 AIエージェント元年・ Claude Code ←「AIが動く」時代へ 2026 Claude Coworkリリース ← ビジネス職に開放
11. AIに「回答させる」から、 AIに「働かせる」へ 【Before（〜2024年）】 チャットボット時代 特徴 • 質問する → 答えをもらう • AIは"アドバイザー" 具体例 人「◦◦業界の競合調査、どう進めればいい？」 AI「3C分析を使って、まず…」（手順を説明） 人 → 自分で各社サイト巡回 → 表に整理 → 資料化（3時間） 【After（2025年〜）】 エージェント時代 特徴 • 仕事を渡す → 終わってる • AIは"パートナー" 具体例 人「◦◦業界の主要3社を比較してスプレッドシートにまとめて」 AI → 巡回・整理・投稿まで実行 人 →スプレッドシートで完成した比較表を受け取る（ 5分）
12. 実感 ・朝のタスクを 複数のClaude に並行で渡す ・自分は「次に何を頼むか」「結果をどう繋ぐか」を考える ・処理が完了したエージェントに順次次の指示を提示する → 1人で動かしていた仕事が、 　複数エージェントを率いる感覚に変わる →「AIに頼むスキル」が、新しい仕事力に。
13. 「2026年夏までに、 AIを使う人と使 わない人は、まるで別の世界に住 んでいるように感じるだろう」 — Jack Clark（Anthropic共同創業者） https://x.com/jackclarkSF/status/2003526145380151614
14. Claude Codeって何？
15. Claude Codeとは ・Anthropic公式の「AIエージェント環境」 ・一言で言うと →「ローカルで動く、優秀な助手」
16. ChatGPTや従来のClaudeと何が違うの？ 【ChatGPT / Claude.ai】 　人「◦◦して」 　AI「こうしたらいいですよ」（説明） 　人 → 自分の手でやる 【Claude Code】 　人「◦◦して」 　AI → 自分のPCで実際にやる ✅ 　人 → 結果を受け取る
17. Claude Codeの3つの特徴 1. 📖 読める 　ファイル・データを読み込んで理解する 2. ⚡ 実行できる 　コマンド・スクリプトを自分で動かす 3. 🧠 考える 　計画を立てて、自律的に進める →「読む・動かす・考える」が揃った "AIパートナー "。
18. 「コーディングツールでしょ？」の勘違い ・名前は "Claude Code" ・でも実体は、 PCで仕事してる人 全員の武器 ・コードを書かない人にも恩恵大 → Claudeはもう "遊び" を越えて、 "実務" のフェーズに入っている。
19. ビジネス職でも使える理由 ✅ 基本的な指示は日本語で可能 ✅ 専門知識最低限で、 AIに尋ねながら開始可能 ✅従来自動化できなかった仕事が豊富に存在する → ハードルは "GPTsやGEM(カスタマイズ LLM)"を作る延長レベル → "1週間やめずに続ける "と誰でも使える
20. MCP ＝ Claudeに"手"を生やす仕組み Claude Code は MCP（Model Context Protocol）で外部サービスと繋 がる。 　　　　　　　Claude Code 　　　　　　　　　│ 　　┌──────┼──────┐ 　Notion　マネーフォワード　スプレッドシート 　Slack　　 Google Drive　　 Chrome　… →「Notion読んで」「スプレッドシートに書いて」「マネフォから取って」が そのまま通じる。
21. 必要なリソースは、すでに持ってる あなたが持ってるもの : ・💻 自分のPC ＝ 環境 ・📊 Google Drive / Notion / Excel など ＝ 仕事道具 ・🧠 Claude Code ＝ それを動かす "頭脳"と"手" →「導入のために何かを揃える」必要はほぼない。 使い方も進化中 : 一問一答（フロー） → プロジェクトとして育てる（ストック） ※ 最初は全体像を理解する必要はありません！
22. 実践事例 ① 業務効率化 バックオフィスを、 Claude Codeに任せる
23. 事例1-1: 稼働時間の自動転記（ Notion → Sheets） 😩 課題: 毎日Notionに日報。月末に案件別集計してスプレッドシートへ 手転記 ✅ 解決: Claude Codeが 読み取り→集計→転記 を自動実行 ⏱ 効果: 日々の作業＋月末作業 約3時間 → 1時間弱程 🛠 仕組み: Notion MCP + Google Sheets API
24. デモ：実行結果 ポイント: ・日本語1行の依頼で、複数ツールを横断 ・途中で「これでいい？」と確認してくる ・人間は最後に OK出すだけ
25. 事例1-2: MF会計の仕訳作業（ CSV分析 → MCP修正） 😩 課題: MF会計の仕訳に 入力ミス・分類ミス が混ざる 　 1件ずつ目視チェックするのは時間がかかる ✅ 解決の流れ : 　 1. MF会計から 仕訳CSVを出力 　 2. Claude Code に「おかしい仕訳を抽出して」と分析依頼 　 3. 異常箇所のリストを確認 　 4. MF会計MCP経由で 該当仕訳を直接修正 ⏱ 効果: 決算処理の時間を大幅削減＆ほぼ一人で実現 🛠 仕組み: MF会計（CSV出力 + MCP） × Claude Code（分析） ⚠ ポイント: "完全自動化 " ではなく "人間の目で見るべき作業を絞り込む " 　 お金に関わる修正は最後に必ず人間が承認
26. 事例1-2: MF会計の仕訳作業（ CSV分析 → MCP修正） Claude code画面
27. 事例1-3: 月次セキュリティチェック（ Skillで手動巡回） 😩 課題: AI関連のセキュリティインシデントが急増 　 自分の運用が最新の対策に追いついているか定期確認したい ✅ 解決: 　 1. Claude Code に「月次セキュリティチェック」スキルを設定 　 2. 月初に手動で発動 → 既知の懸念事項を確認・解消 　 3. 最新情勢を踏まえたメンテナンス案を提案 →実行 ⏱ 効果: 専門性が高く難しいセキュリティチェックを高速実施 　 ＋ 気になってた懸念事項を その場で解消できる 🛠 仕組み: Claude Code Skills（手動発動） ⚠ ポイント : 完全自動ではなく "手動発動 " 　 = 自分の意思でタイミングをコントロール、最新脅威を取り込める
28. 事例① まとめ — バックオフィスは "定型"の塊 ・バックオフィスは 同じ手順の繰り返し が大半 ・"定型"を消すと、組織規模によって月数十時間以上返ってくる ・"考える仕事 " に時間を回せる
29. 実践事例 ② 企画・調査の質と速度 情報収集と新規事業を、 Claude Codeに任せる
30. 事例2-1: 民泊物件のリサーチ（必要時に手動依頼） 😩 課題: 不動産情報は毎日変わる 　 条件マッチを探し続けるのは大変、でも完全自動化は精度的に不安 ✅ 解決: 　 - 必要なタイミングで Claude Code に「物件巡回」を依頼 　 - 条件: 松本駅・長野駅徒歩 X分圏内 / 予算X万円以下 　 - 結果を Notion 調査レポートに整形して投稿 ⏱ 効果: 「探す」が「依頼するだけ」に 　 ＋ 自分のタイミングで実施するので見落としに気付ける 🛠 仕組み: Claude Code（手動依頼） + Notion MCP
31. 事例2-2: 非エンジニアによるアプリ開発 私が今 取り組んでいるもの : 📱 セキスペ対策アプリ 　 情報処理安全確保支援士（ SC試験）の過去問演習 　 SwiftUI + SwiftData / iOSアプリ 　 → 現在 App Store 法人アカウント開設申請中
32. 事例2-2: 非エンジニアによるアプリ開発 🎮 脱出ゲームアプリ 　 Unityで作る3D脱出ゲーム 　 → プロトタイプ開発中 → 非エンジニアでも「アイデア → リリース」までいける時代に → 大事なのは "作りたいもの" を持つこと
33. AIエージェント時代、仕事の中身が変わる 🧠 これまで 　 自分の手で 調べる・書く・整える・直す 　 → "実作業" にほとんどの時間が溶ける 🚀 これから 　 複数のClaude（エージェント）に依頼 → 受け取る 　 → "実作業" は AI へ 　 自分は "指示の言語化 " と "判断" に集中 求められる力 : 　・マネージャー的振る舞い（視野と視座） 　・大量に "二次情報 " に触れて判断を磨く 　・「決める力」が高い人ほど 加速度的に有利 🧠 これまで 　 自分の手で 調べる・書く・整える・直す 　 → "実作業" にほとんどの時間が溶ける 🚀 これから 　 複数のClaude（エージェント）に依頼 → 受け取る 　 → "実作業" は AI へ 　 自分は "指示の言語化 " と "判断" に集中 求められる力 : 　・マネージャー的振る舞い（視野と視座） 　・大量に "二次情報 " に触れて判断を磨く 　・「決める力」が高い人ほど 加速度的に有利
34. 明日から始める 3ステップ Step 1. Claude Pro契約（月 $20） Step 2. 入り口を選ぶ 　🚪 Claude Cowork … チャットUIのまま、コーディング不要 　　　（非エンジニアはここから） 　⚙ Claude Code (CLI) … ターミナル、フルパワー Step 3. 1業務だけ選んで任せてみる
35. 完璧に使う必要はない。 月に数時間でも良いので、ぜひ触ってみてください！ ・AIに頼むのは"スキル"。練習で必ず伸びる ・「失敗OK」で気軽に
36. Thank you! 大堀 貴洋 株式会社クリアズ ながの01カレッジ コミュニティマネージャー 今日のスライドは後日共有します。 業務としてClaude codeの利用推進なども担っています。 気になる方はぜひご連絡ください。