課題
AIの使い方が、調べもの・要約・簡単な文章やデータの作成といった補助的な範囲にとどまっていた。人が主体で業務を進め、その一部を手伝わせる形だった。
SEO記事の制作、請求書処理、総務データの確認・転記といった、毎月繰り返し発生する定型業務が人の手作業のまま残っていた。
取り組み
全3日間・15時間を段階に分け、1日目はClaude Codeの基礎と安全の線引き、2日目は実際の業務をそのままAIで回す、3日目はそれを自動で走らせる仕組み、という順で組み立てた。
2日目の題材は、1日目に受講者ご自身が挙げた業務から選定。請求書の処理、商談前の企業リサーチ、SEO記事の制作という、翌日から使う形で演習した。
演習はすべて仮想企業の材料で実施。実顧客名・実データを外へ出さずに、本番と同じ手順を練習できる形にした。
3日目は、2日目までに作った手順を人が毎回動かさずに済ませるための仕組み——きっかけでの自動起動と、決まった時刻での定期実行——を中心に扱った。
成果
月10〜16時間の定型業務がほぼゼロに。SEO記事の制作、請求書処理、総務データの管理を、それぞれ自動で走る仕組みへ置き換えた。
SEO記事の制作量は2〜3倍以上に。工数の削減だけでなく、アウトプットの量そのものが増えた。
研修終了から約2週間で実運用に入り、現在は給与・人事労務データの集計自動化を構築中。
| 業務 | 研修前 | 現在 |
|---|---|---|
| SEO記事の制作（キーワード選定〜公開） | 月5〜10時間 | ほぼゼロ |
| 請求書処理（リネーム・重複確認） | 月3〜4時間 | ほぼゼロ |
| 総務データの管理（確認・転記） | 月2時間 | ほぼゼロ |
| SEO記事の本数 | 月10本程度 | 1日2本ペース |
数字はいずれも受講企業ご自身による申告値です。記事本数は直近半月で20〜30本弱。給与・人事労務データの集計（月20時間程度の削減見込み）は現在構築中のため、実績には含めていません。
現場で動いているもの
- SEO記事の制作キーワードの選定から記事の作成、WordPressへのアップロードまでをClaude Codeが通しで処理。人が行うのは、Slack上のボタンを押す最終承認だけになった。
- メールの見落とし防止未読のメールと、先方の返信待ちではなく自社側に対応のボールがある状態のメールを検知し、毎日チャットへ通知する仕組みを運用。
- 請求書処理毎日決まった時刻にリネームを自動実行。ファイル名の変更だけでなく、重複の確認と二重チェックまで自動化した。
- 総務データの管理従業員の免許証・車両・備品について、AIが内容を確認し、問題がなければ転記まで行う。
AIの役割が、補助から、業務を前に進める主役へ変わった。
3日間の研修内容
AIエージェントの基礎から、業務を自動で走らせる仕組みづくりまでを、各回5時間・全15時間で段階的に実施しました。
DAY 01 — 2026.07.28
AIエージェントの基礎と、安全の線引き
- 生成AIとAIエージェントの違い（できること／できないこと）
- リスクを操作・置き場所・アカウント権限に分けて考える
- フォルダごと渡して仕事をさせる（ファイル参照・変更の確認）
- 頼み方の7要素と、自分の業務の棚卸し
DAY 02 — 2026.07.30
実際の業務を、そのままAIで回す
- メールで届いた請求書をさばく（重複・税抜表記・登録番号なしの確認）
- 1社を深掘りして提案資料まで作る（複数のエージェントで並列に調べる）
- SEO記事を、数字で対象を決めてから構成・執筆・公開前チェックまで
- うまくいった1本を型として保存し、次回から呼び出せるようにする
DAY 03 — 2026.08.04
人が動かさなくても、仕事が進む状態にする
- 自動化の5段階（どこまで人が見るかを段階で決める）
- きっかけでの自動起動と、決まった時刻での定期実行
- 自動で走らせる前に決めておくこと（止める条件・人が見る箇所）
- 業務の最初から最後までを1本につなぐ考え方
※カリキュラムは受講企業の業務内容に合わせて個別に設計しています。記載の各ツール名・ロゴは各社の商標または登録商標です。
設計から当日まで、同じ講師が担います。
本研修は、カリキュラム設計・教材作成・当日のハンズオンまでを一人の講師が一貫して担当しました。日々AIを実務で使っているメンバー自身が登壇します。
※掲載内容は当社の実施記録および受講企業へのヒアリングに基づきます。成果は環境により異なります。具体的な数値・固有名の掲載は、対象組織の同意の範囲で行っています。
株式会社ダブルブリッジアドバイザリー
