【2026年5月最新】AIでニュース自動収集｜毎朝の情報収集を完全自動化する方法
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この記事の内容
「毎朝のニュースチェック、気づいたら1時間経ってた」——情報収集に時間を奪われている経営者・ビジネスパーソンは少なくありません。
2026年現在、AIを使えば情報収集→要約→レポート配信までを完全に自動化できます。ChatGPTのタスク機能、Claude Codeによるスクリプト自動化、RSS＋AI要約の3パターンが代表的ですが、「どれを使えばいいのか」「どこまで自動化できるのか」が分かりにくいのが現状です。
この記事では、AI×情報収集の自動化を3パターン比較し、プロンプト例・注意点・実運用データまで網羅的に解説します。特に第4章では、弊社（株式会社GENAI）がClaude Codeで実践している「収集→分析→Slack投稿まで全自動」のフローを独自データとともに公開します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を読み終えると、以下のことが明確になります。
01 WHY AUTOMATE なぜ情報収集を自動化すべきか？経営者の時間の使い方 「知る」に使う時間を減らし、「決める」に使う時間を増やす
経営者やビジネスパーソンにとって、情報収集は欠かせない業務です。しかし、「情報を集めること」自体は価値を生んでいないという事実を直視する必要があります。
価値を生むのは「集めた情報をもとに判断すること」であり、収集プロセスそのものはできるだけ省力化・自動化すべき対象です。
1-1. 情報収集に費やしている時間の実態
ビジネスパーソンが1日に情報収集に費やす時間は、平均して30分〜1.5時間と言われています。経営者クラスになると、業界ニュース・競合動向・法改正・テクノロジートレンドなど多方面にアンテナを張る必要があるため、さらに長くなります。
| 情報収集の種類 | 1日あたりの時間 | 月間換算 | 自動化可能性 |
|---|---|---|---|
| 業界ニュースの確認 | 15〜30分 | 8〜15時間 | 完全自動化可能 |
| 競合サイト・SNSチェック | 15〜30分 | 8〜15時間 | 完全自動化可能 |
| 技術トレンドのキャッチアップ | 20〜45分 | 10〜23時間 | 90%自動化可能 |
| 社内レポート・数値確認 | 10〜20分 | 5〜10時間 | 完全自動化可能 |
| メール・Slack通知の処理 | 30〜60分 | 15〜30時間 | 50%自動化可能 |
合計すると、月間50〜90時間を「知る」ために使っている計算です。このうち8割はAIで自動化可能であり、月40〜70時間を「判断する時間」に変換できるポテンシャルがあります。
📚 用語解説
情報収集の自動化：人間が手動で行っていた「サイト巡回→記事の選別→要約→共有」のプロセスを、AIやスクリプトに委任すること。2026年現在では、ChatGPTのタスク機能やClaude CodeのようなAIエージェントが、人間に近い精度でこの業務を遂行できます。
1-2. 「忙しいのに成果が出ない」の正体
情報収集に時間を使いすぎると、以下の悪循環に陥ります。
ニュース巡回
30〜60分消費
集中力が低下
判断業務が後回し
重要判断が溜まる
疲労で精度低下
ニュース巡回…
ループ継続
この悪循環を断つ最もシンプルな方法が、「情報収集そのものをAIに任せる」ことです。AIが毎朝自動でニュースを収集・要約し、あなたは出社したら「要約レポート」だけ読んで判断に入る——このフローに切り替えるだけで、朝の時間の使い方が根本的に変わります。
代表菅澤
1-3. 経営者が「自動化すべき」3つの情報収集
すべての情報収集を一度に自動化する必要はありません。まず以下の3カテゴリから始めることを推奨します。
3つの中で最も自動化しやすいのが業界ニュースの収集です。RSSフィードやニュースサイトの構造が安定しているため、AIの精度が出やすく、設定も簡単。まずはここから始めて、効果を実感してから競合監視や数値レポートに拡大するのが最短ルートです。
02 THREE METHODS AIニュース自動収集の3つの方法を比較 ChatGPTタスク・Claude Code・RSS+AI：目的別の選び方
AIでニュースを自動収集する方法は、大きく分けて3つのパターンがあります。それぞれの特徴・メリット・デメリットを比較し、あなたの目的に合った方法を選べるようにします。
| 方法 | 難易度 | 自動化範囲 | コスト | 向いている人 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPTタスク機能 | 低（設定のみ） | 収集＋要約 | $20/月〜 | 手軽に始めたい個人・非エンジニア |
| Claude Codeスクリプト | 中（初期設定あり） | 収集→分析→配信まで全自動 | $20〜200/月 | 業務フロー全体を自動化したい経営者 |
| RSS + AI要約 | 中〜高 | 収集＋要約（配信は別途） | 無料〜数千円 | エンジニア・自前構築派 |
📚 用語解説
ChatGPTタスク機能：OpenAIが2025年に追加した、ChatGPTに定期実行タスクを登録する機能。「毎朝8時にAIニュースを要約して」と指示すると、ChatGPTが自律的にWebを検索し、結果をメールやチャットで送ってくれます。
📚 用語解説
RSS（Really Simple Syndication）：Webサイトの更新情報を構造化して配信する仕組み。ニュースサイトやブログが新記事を公開すると、自動で更新情報がRSSフィードに追加されます。Google Alertsや Feedly で活用されている技術です。
2-1. 各方法の詳細比較
| 比較項目 | ChatGPTタスク | Claude Codeスクリプト | RSS + AI要約 |
|---|---|---|---|
| 初期設定の手間 | 5分（会話で設定） | 30分〜1時間（スクリプト作成） | 1〜3時間（RSS登録+スクリプト） |
| 情報ソースの柔軟性 | △ Web検索依存 | ◎ 任意のサイト・API | ○ RSS対応サイトのみ |
| 分析・加工の深さ | △ 要約まで | ◎ 分析→判断→アクションまで | ○ 要約＋分類 |
| 配信先の自由度 | △ メール/チャット | ◎ Slack/メール/DB/何でも | ○ メール/Webhook |
| カスタマイズ性 | △ プロンプトのみ | ◎ 完全自由 | ○ フィルタ条件は柔軟 |
| 運用の安定性 | ○ OpenAI管理 | ◎ 自社管理で安定 | ○ RSS元の安定性に依存 |
| スケーラビリティ | △ 1アカウント分 | ◎ 複数ソース並列実行可 | ○ ソース追加で拡張可 |
結論：手軽に始めるならChatGPTタスク、本格的に業務に組み込むならClaude Codeが最適解です。RSSは技術的に自由度が高いですが、2026年現在ではAIエージェント（Claude Code）に任せた方が設定も運用も楽になるケースが増えています。
AI鬼管理山崎
2-2. どの方法を選ぶべきか？判断フローチャート
したい
まず目的を整理
十分？
Yes→ChatGPT
No→次へ
ツールに配信?
Yes→Claude Code
No→RSS+AI
判断も任せたい?
Yes→Claude Code
一択
「最初から完璧なシステムを作ろう」としてRSS+AI+Webhook+DB+ダッシュボード…と盛り込みすぎて、結局運用に乗らないケースが多発しています。まずは1つの方法で1つの情報ソースだけ自動化し、効果を確認してから拡大してください。
03 CHATGPT TASKS ChatGPTタスク機能で毎朝ニュースを受け取る手順 5分で設定完了。最も手軽なAI情報収集の始め方
まずは最も手軽な方法として、ChatGPTのタスク機能を使って毎朝ニュースを自動収集する手順を解説します。プログラミング不要、5分で設定完了です。
3-1. ChatGPTタスク機能とは
ChatGPTタスク機能は、ChatGPT Plus（月$20）以上のプランで利用できる定期実行機能です。「毎朝8時に〇〇して」と指示すると、ChatGPTが自律的にWebを検索し、結果をまとめて送信してくれます。
従来のChatGPTが「聞いたら答える」受動的なツールだったのに対し、タスク機能は「設定したら勝手にやってくれる」自律型に進化しています。情報収集の自動化との相性は抜群です。
📚 用語解説
ChatGPT Plus：OpenAIの有料プラン（月$20）。GPT-4oやタスク機能が利用可能。Web検索・ファイルアップロード・画像生成なども含まれます。
3-2. 設定手順（5分で完了）
以下の手順でChatGPTのタスク機能を設定します。
3-3. コピペで使えるプロンプト例
以下のプロンプトをそのままChatGPTに送信すれば、毎朝のニュース自動収集が始まります。
毎朝8:00に以下のタスクを実行してください：
1. 直近24時間の「AI」「生成AI」「業務自動化」に関する日本語ニュースをWeb検索
2. 最も重要な5件を選定
3. 各ニュースについて以下の形式で要約：
- 見出し（1行）
- 要約（3行以内）
- ビジネスへの影響（1行）
- 元記事URL
4. 最後に「今日のアクション提案」を1つだけ付記
上記の「AI」「生成AI」「業務自動化」の部分を、あなたの業界キーワードに差し替えてください。例：不動産業なら「不動産テック」「スマートホーム」「不動産DX」、製造業なら「製造AI」「スマートファクトリー」「品質検査AI」など。
3-4. ChatGPTタスクの限界
手軽な反面、ChatGPTタスク機能には以下の限界があります。
これらの限界が気になる場合は、次章で解説するClaude Codeによる本格自動化に移行することを検討してください。
代表菅澤
04 CLAUDE CODE AUTOMATION Claude Codeで情報収集→分析→レポートまで自動化する方法 ChatGPTでは実現できない「収集→分析→判断→配信」の全自動フロー
ここからがこの記事の核心です。Claude Codeを使えば、ChatGPTタスク機能の限界を突破し、情報収集→分析→判断→配信→アクションまでを完全に自動化できます。
Claude Codeは、Anthropicが提供するターミナル上で動くAIエージェントです。単なるチャットAIと異なり、ファイル操作・Web取得・スクリプト実行・外部API連携まで自律的に行えるため、情報収集の自動化における可能性が桁違いです。
📚 用語解説
AIエージェント：人間が都度指示しなくても、目的を与えれば自ら計画を立てて複数のステップを実行するAI。Claude Codeは「毎朝ニュースを集めてSlackに投稿して」と指示すれば、RSS取得→フィルタリング→要約→Slack API呼び出しまで自動で行います。
4-1. Claude Codeで実現できること（ChatGPTとの差）
| 機能 | ChatGPTタスク | Claude Code |
|---|---|---|
| ニュース収集 | ○ Web検索で可能 | ◎ 任意のRSS/サイト/APIから取得 |
| 要約 | ○ テキスト要約 | ◎ 構造化された分析レポート |
| 競合監視 | △ キーワード検索のみ | ◎ 特定URLの変更検知・差分分析 |
| スコアリング・優先度判定 | × 不可 | ◎ 独自基準で自動スコアリング |
| Slack/Teams配信 | × 不可 | ◎ API連携で即時配信 |
| データベース蓄積 | × 不可 | ◎ CSV/DB/スプレッドシートに自動保存 |
| アクション実行 | × 不可 | ◎ 施策提案→ドラフト作成まで可能 |
| スケジュール実行 | ○ タスク機能 | ◎ cron/タスクスケジューラで確実実行 |
特に重要なのは、Claude Codeが「情報を集めて終わり」ではなく「集めた情報をもとに次のアクションを起こす」ところまで自動化できる点です。これはChatGPTタスク機能では原理的に不可能な領域です。
4-2. 自動化フローの全体像
Claude Codeで構築する情報収集自動化の全体像を図解します。
情報ソース取得
RSS/Web/API
フィルタリング
関連度判定
AI分析
要約+スコアリング
レポート生成
構造化出力
配信
Slack/メール
4-3. 実装例：毎朝のAIニュース自動収集→Slack配信
具体的にどのようなスクリプトで動いているか、弊社の実装をベースに解説します。Claude Codeに以下のような指示（CLAUDE.md）を書いておくだけで、毎朝自動実行されます。
以下のRSSフィードから直近24時間の記事を取得し、AI・業務自動化に関連する記事を5件以内に絞り込んでください：
- TechCrunch Japan
- ITmedia AI+
- 日経クロステック AI
各記事について以下を分析：
1. 要約（3行以内）
2. 当社ビジネスへの影響度（高/中/低）
3. 推奨アクション（あれば）
レポートをSlack #daily-news チャンネルに投稿してください。
このスクリプトをWindowsのタスクスケジューラ（またはLinuxのcron）で毎朝6:00に実行すれば、出社前にSlackにレポートが届いている状態を作れます。
4-4. ChatGPTにはできない「分析→アクション」の具体例
Claude Codeが真価を発揮するのは、単なる要約を超えた「分析→判断→アクション」のフローです。具体例をいくつか紹介します。
AI鬼管理山崎
4-5. 必要なコストと契約プラン
Claude Codeを使った情報収集自動化に必要なコストを整理します。
| 項目 | 費用 | 補足 |
|---|---|---|
| Claude Proプラン | 月$20（約3,000円） | 個人で1〜2件の自動化なら十分 |
| Claude Max 20xプラン | 月$200（約30,000円） | 複数業務を並列で自動化する場合 |
| サーバー/スケジューラ | 0円 | Windows PCのタスクスケジューラで無料実行可 |
| 追加ツール（Slack API等） | 0円 | Slack無料プランでも利用可能 |
つまり、月$20〜$200で「情報収集→分析→配信」の全自動化が実現できます。人件費に換算すれば、パートタイムの情報収集担当を1人雇うのと比べて10分の1以下のコストです。
Claude Code は Anthropic の Pro プラン以上で利用できます。まずはPro（月$20）を契約し、1つの情報ソースだけ自動化してみてください。効果を実感できたら、Max プランに上げて複数業務を並列実行する体制に移行するのがスムーズです。
05 PROMPT DESIGN 効果を最大化するプロンプト設計術 AI情報収集の精度は「どう指示するか」で8割決まる
AIによる情報収集の精度は、プロンプト（AIへの指示文）の質で8割決まると言っても過言ではありません。ここでは、情報収集の精度を最大化するプロンプト設計のコツを解説します。
5-1. プロンプト設計の5原則
5-2. 業界別プロンプトテンプレート
以下に、業界別にカスタマイズ可能なプロンプトテンプレートを紹介します。
直近24時間の記事から以下の条件に合致するものを5件以内で抽出：
- 分野：生成AI、大規模言語モデル、AIエージェント、業務自動化
- 除外：ゲーム・エンタメ・仮想通貨のみの話題
- 優先度：①自社サービスに直接影響 ②顧客への提案材料 ③一般教養
- 出力：見出し/3行要約/影響度(高中低)/推奨アクション
直近24時間の日本語ビジネスニュースから以下を抽出：
- カテゴリ：①AI・DX ②法改正・規制 ③業界動向 ④競合の動き
- 各カテゴリから最重要1件ずつ（計4件以内）
- 出力形式：カテゴリ名/見出し/1行要約/経営判断への示唆
- 最後に「今週中に検討すべきこと」を1つだけ提案
5-3. 精度を上げる具体テクニック
プロンプトの精度をさらに上げるためのテクニックを紹介します。
| テクニック | 内容 | 効果 |
|---|---|---|
| ネガティブ指示 | 「〇〇は除外して」と不要な情報を明示 | 情報ノイズが50%以上減少 |
| 出力例の提示 | 期待する出力の具体例を1つ添える | 出力形式のブレが激減 |
| フィードバックループ | 毎週1回「今週の精度はどうだったか」を伝える | 2〜3週で精度が安定 |
| ソース指定 | 「日経・ITmedia・TechCrunchのみ参照」と絞る | 信頼性の低い情報源を排除 |
| 時間帯指定 | 「日本時間の前日18:00〜当日6:00の記事」と指定 | 重複・古い記事を防止 |
代表菅澤
📚 用語解説
ハルシネーション（幻覚）：AIが事実に基づかない情報をもっともらしく生成してしまう現象。ニュース収集では「存在しない記事」「間違った日付の記事」を混ぜてくる可能性があるため、重要な意思決定には元記事URLの確認が必須です。
06 RISK MANAGEMENT AI情報収集の注意点とリスク管理 自動化しても「最終判断は人間」を徹底する
AIによる情報収集は強力ですが、鵜呑みにすると危険な落とし穴もあります。ここでは、実運用で押さえておくべき注意点を整理します。
6-1. ハルシネーション（AI幻覚）のリスク
AIは「もっともらしい嘘」を生成することがあります。ニュース収集においては、以下のようなリスクが実際に発生し得ます。
重要な経営判断に使う情報は、必ず元記事URLをクリックして原文を確認してください。AIの要約はあくまで「読むべき記事の絞り込み」として使い、最終判断の材料にする前に原文に当たる習慣をつけることが重要です。
6-2. 情報バイアスの問題
AIは検索結果やRSSフィードに依存するため、特定の視点に偏った情報ばかり集まるリスクがあります。
例えば「AI 業務自動化」で検索すると、AI推進派の記事ばかりが集まり、リスクや失敗事例の記事は後回しにされがちです。経営判断には「賛否両論」の情報が必要なので、意図的に反対意見・リスク情報・失敗事例を含めるプロンプト設計が重要です。
「各ニュースについて、推進派の見方とリスク・懸念の見方の両方を1行ずつ添えてください」——このような指示を追加するだけで、偏りのないバランスの取れたレポートが出力されます。
6-3. セキュリティと情報漏洩のリスク
AI情報収集ツールに社内データや顧客情報を渡すことは、情報漏洩のリスクを伴います。以下の点を運用ルールとして定めておきましょう。
6-4. 運用を止めないための冗長性
AI情報収集を業務に組み込むと、「止まったら困る」インフラになります。以下の冗長性を確保しておきましょう。
| リスク | 対策 | 具体例 |
|---|---|---|
| AI APIの障害 | 複数プロバイダーを併用 | Claude + ChatGPT の2系統構成 |
| RSS元サイトの仕様変更 | 複数ソースで同一トピックを監視 | 3サイト以上から同じ分野を取得 |
| スケジューラの停止 | 実行確認アラートを設定 | 未投稿検知→Slack通知 |
| プラン制限に到達 | 使用量モニタリング | 月半ばで枯渇しそうなら早めにアップグレード |
AI鬼管理山崎
07 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAI社の情報収集自動化フロー 競合監視・SEO・業界ニュースの日次自動レポートの実態
ここでは、弊社（株式会社GENAI）で実際に運用している情報収集自動化の全体像を公開します。Claude Code（Max 20xプラン）を活用し、毎日自動で回っている情報収集・分析フローの実態です。
7-1. 弊社の自動化フロー全体像
| 自動化項目 | 実行頻度 | 配信先 | 内容 |
|---|---|---|---|
| 競合ブログ監視 | 毎日1回（朝6:00） | Slack #seo-report | 競合5サイトの新記事を検知→要約→対抗記事の必要性判定 |
| SEOレポート | 毎週月曜 | Slack #seo-report | GSC順位変動・クリック数・新規インデックスの自動集計 |
| 業界ニュース | 毎日1回（朝6:30） | Slack #daily-news | AI×業務自動化の最新ニュース5件要約 |
| 広告レポート | 毎日（朝10:30） | Slack #ad-report | GA4 PV・流入経路・CV数の日次サマリ |
| SNS言及検知 | 6時間おき | Slack #brand-watch | 自社名・サービス名の言及を自動検知 |
7-2. 競合監視の自動化フロー（詳細）
最も効果が大きかったのが競合ブログの自動監視です。以前は手動で5サイトを毎日巡回していましたが、Claude Codeで完全自動化しました。
競合5サイトの
フィードを監視
前日以降の
新記事を抽出
KW重複度
対抗必要性を判定
対抗記事候補を
チームに自動共有
このフローにより、「競合が新記事を出したのに1週間気づかなかった」という事態がゼロになりました。検知から対抗記事のドラフト作成まで、最短で当日中に完了する体制が構築できています。
7-3. 削減効果の実数値
| 項目 | 自動化前 | 自動化後 | 削減時間 |
|---|---|---|---|
| 業界ニュースチェック | 毎朝45分 × 5日 | 0分（自動配信を読むだけ） | 月15時間 |
| 競合サイト巡回 | 毎日30分 | 0分（差分のみ通知） | 月10時間 |
| SEO数値確認 | 週1時間 | 0分（自動レポート） | 月4時間 |
| 広告数値確認 | 毎日15分 | 0分（異常時のみアラート） | 月5時間 |
| SNS監視 | 1日2回×15分 | 0分（言及時のみ通知） | 月10時間 |
合計：月44時間の削減。これは情報収集だけの数値であり、弊社全体では月160時間（約1名分のフルタイム業務）をClaude Codeで吸収しています。
代表菅澤
7-4. 導入のタイムライン
弊社が情報収集の自動化を始めてから現在の体制に至るまで、以下のようなステップを踏んでいます。
「一度に全部を自動化しようとしない」ことが最も重要です。まず1つのソース、1つの配信先で始め、2〜3週間の運用で精度を確認してから拡大する。これが自動化を「止めない」ための鉄則です。
08 CONCLUSION まとめ：情報収集を自動化して「判断する時間」を確保する 「知る」のは AI に任せ、「決める」に集中する経営へ
この記事では、AIでニュースを毎朝自動収集する方法を3パターン比較し、プロンプト設計のコツ、注意点、そして弊社GENAIの実運用データまで解説しました。最後にポイントを振り返ります。
情報収集の自動化は、「業務を楽にする」以上の効果があります。「知る」に費やしていた時間を「決める」に使えるようになること——これが、AI時代の経営者にとって最大の競争優位になります。
まずは今日、ChatGPTタスク機能で「明日の朝、AIニュースを5件届けて」と設定してみてください。その便利さを体感した次のステップとして、Claude Codeによる本格的な業務自動化をぜひご検討ください。
代表菅澤
情報収集の自動化から始めるAI導入、AI鬼管理がサポートします
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AI鬼管理山崎
NEXT STEP
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よくある質問
Q. AIでニュースを自動収集するのに、プログラミングは必要ですか？
A. ChatGPTタスク機能であればプログラミング不要です。会話形式で「毎朝8時にAIニュースを5件要約して」と指示するだけで設定完了します。Claude Codeの場合も、基本的な指示は日本語で書けるため、プログラミング経験がなくても始められます。ただし、Slack連携やDB保存まで自動化したい場合は、初期設定の支援を受けることを推奨します。
Q. ChatGPTタスク機能とClaude Code、どちらから始めるべきですか？
A. まずChatGPTタスク機能で1週間試し、「もっとカスタマイズしたい」「Slackに直接配信したい」「分析まで任せたい」と感じたらClaude Codeに移行するのが最もスムーズです。ChatGPTタスクで十分な方は、そのまま使い続けてOKです。
Q. AIが間違ったニュースを要約する（ハルシネーション）リスクはどの程度ありますか？
A. 完全にゼロにはできませんが、「元記事URLを必ず添付させる」「情報ソースをRSSに限定する（Web検索に頼らない）」ことで、実運用上はほぼ問題ないレベルに抑えられます。弊社の運用では、月に1〜2回程度「URLが古い記事だった」ケースがある程度です。重要な意思決定には必ず原文を確認する運用ルールを入れてください。
Q. 無料で始められる方法はありますか？
A. RSS + Google Apps Script（GAS）で自動要約する方法は無料で構築可能です。ただし、AIによる要約精度はGPT-4やClaudeに比べて劣るため、業務利用にはChatGPT Plus（月$20）以上を推奨します。月$20は「毎朝45分の時間削減」と考えれば、初月で確実にペイする投資です。
Q. 情報ソース（RSSフィード）はどうやって見つければいいですか？
A. 主要メディアのRSSフィードURLは「サイト名 RSS」で検索すれば見つかります。IT系メディアはほぼ全てRSS対応しています。見つからない場合は、Claude Codeに「〇〇サイトの新着記事を自動取得して」と指示すれば、RSSがなくてもHTMLから自動で記事を抽出できます。
Q. 1日に受け取るニュースの件数は何件が適切ですか？
A. 経営者の場合、1日5〜7件が上限です。それ以上になると「読まなくなる」リスクが高まります。弊社では「重要度：高」のニュースのみ（1日3〜5件）を朝のレポートに入れ、「重要度：中以下」は週次のまとめレポートに回す二層構造にしています。
Q. Claude Codeの情報収集自動化は、社員全員が設定する必要がありますか？
A. 全員が設定する必要はありません。1人が設定して、結果をSlackチャンネルに投稿すれば全員が閲覧できます。弊社でも設定・運用は1名が担当し、レポートはチーム全員がSlackで受け取る体制です。設定・メンテナンスの負荷は月に30分程度です。
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Claude Code を業務に落とし込む
専門研修コース一覧
受講者本人の業務を題材に、「使いこなせる」状態になるまで伴走する研修プログラム。1対1特化型・ハンズオン・法人講座の3コースを展開中。業務特化・実装まで踏み込むタイプのClaude Code研修です。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
