【2026年8月最新】プログラミング完全入門ガイド｜非エンジニア経営者が知っておくべき基礎知識と学び方
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「プログラミングって結局何なのか、いまさら人には聞けない」——経営者・管理職の立場でそう感じたことはないでしょうか。エンジニア出身でない方にとって、プログラミングは「なんとなく難しそう」「自分には縁がない世界」というイメージが根強くあります。
しかし2026年現在、状況は大きく変わりました。Claude CodeのようなAIエージェントの登場により、日本語の指示だけでプログラムを書かせる「自然言語プログラミング」が実用段階に入り、非エンジニアの経営者でも業務の自動化ツールを自分の手で作れる時代になっています。
この記事では、プログラミングの基礎知識・代表的な言語・学習法の選び方を整理したうえで、「AI時代に、経営者・管理職はプログラミングをどこまで学ぶべきか」という実践的な問いに、弊社（株式会社GENAI）の実運用データとともに答えていきます。
📚 用語解説
プログラミング：コンピューターに対して「何をどう処理するか」を、決められたルール（プログラミング言語）に従って指示する作業のこと。書かれた指示（コード）通りにコンピューターが処理を実行することで、Webサイトやアプリ、業務システムなどが動いています。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 WHAT IS PROGRAMMING プログラミングとは何か？超入門レベルで理解する コード・プログラム・実行の関係を最短で押さえる
プログラミングを一言で表すと、「コンピューターへの指示書（コード）を、決められたルール（言語）で書く作業」です。人間同士が日本語や英語で会話するように、コンピューターにも「理解できる言葉」があり、それがプログラミング言語です。
1-1. コード・プログラム・ソフトウェアの違い
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| コード | プログラミング言語で書かれた、指示の文字列そのもの |
| プログラム | コードの集まりが、まとまった処理を行うようにしたもの |
| ソフトウェア／アプリ | 複数のプログラムが組み合わさって、実際にユーザーが使う製品になったもの |
📚 用語解説
コード：プログラミング言語で書かれた指示文の集まり。「この条件ならこう処理する」「この数字を足し算する」といった処理を、コンピューターが理解できる形で記述したもの。エラーがあると意図通りに動かないため、正確な文法（構文）で書く必要があります。
1-2. プログラムはどうやって動くのか
人間が書いたコードは、そのままではコンピューターの内部（CPU）が直接理解できません。「コンパイラ」や「インタプリタ」と呼ばれる仕組みが、人間の書いたコードを機械が理解できる形式（機械語）に変換することで、初めてプログラムとして実行されます。
📚 用語解説
コンパイラ／インタプリタ：人間が書いたプログラミング言語のコードを、コンピューターが理解できる機械語に変換する仕組み。コンパイラは事前に全体を一括変換してから実行するのに対し、インタプリタは1行ずつ順番に変換しながら実行します。PythonやJavaScriptはインタプリタ型に近い動き方をする言語です。
コードを書く
（設計図）
コンパイラ／
インタプリタ
コンピューターが
処理を実行
画面表示・
処理結果の出力
AI鬼管理山崎
1-3. 「プログラミングができる」の本当の意味
よく「プログラミングができる人」というと、あらゆる言語を暗記している人をイメージしがちですが、実務ではむしろ「解決したい問題を、コンピューターが処理できる小さな手順に分解する力」が本質です。この分解する力（論理的思考）さえあれば、言語ごとの文法の違いは比較的短期間で吸収できます。
逆に言えば、文法だけを丸暗記しても、問題を分解する力がなければ実務で使えるプログラムは書けません。この「分解する力」は、実はプログラミングに限らず、業務フローの整理や経営判断でも日常的に使っている思考法です。経営者・管理職の方が想像するよりも、プログラミング的思考との距離は近いと言えます。
📚 用語解説
アルゴリズム：問題を解決するための手順・やり方のこと。「売上データを月ごとに集計する」という目的があれば、「1件ずつデータを読む→月を判定する→該当する月の合計に足す」という手順がアルゴリズムにあたります。プログラミング言語は、このアルゴリズムをコンピューターに伝えるための表現手段です。
02 MAJOR LANGUAGES 代表的なプログラミング言語とその使い分け 「何のために使う言語か」で選び方が変わる
プログラミング言語には数百種類がありますが、業務やビジネスの文脈で名前を聞く機会が多いのは、以下の言語です。用途ごとに整理して押さえておきましょう。
| 言語 | 主な用途 | 特徴 | 学習難易度の目安 |
|---|---|---|---|
| Python | AI・データ分析・業務自動化 | 文法がシンプルで読みやすい。AI開発でも標準的に使われる | ★☆☆（易しい） |
| JavaScript | Webサイトの動き・アプリ開発 | ブラウザ上で直接動く言語。Web開発ではほぼ必須 | ★★☆ |
| Java | 大規模な業務システム・Androidアプリ | 大企業の基幹システムで広く採用。堅牢性が高い | ★★★ |
| HTML／CSS | Webページの構造・見た目 | 厳密には「プログラミング言語」ではないが、Web制作の基礎 | ★☆☆ |
| SQL | データベースの操作 | 「データを検索・集計する専用言語」。経理・分析業務との親和性が高い | ★☆☆ |
📚 用語解説
Python（パイソン）：文法がシンプルで初心者にも読みやすいプログラミング言語。AI・機械学習の開発現場で標準的に使われており、データ分析や業務自動化のスクリプト作成にも広く活用されています。Claude Codeが生成するコードも、業務自動化の文脈ではPythonが選ばれることが多くあります。
2-1. 「どの言語を学ぶべきか」に正解はない
プログラミングスクールの案内では「まずはこの言語から」という紹介がよくありますが、正解は「何を作りたいか」によって変わります。AI・データ分析に関心があればPython、Webサイトを作りたいならHTML/CSS+JavaScript、業務システムに関わるならJavaやSQL、という具合です。
本格的なアプリ開発を目指すのでなければ、業務データの分析・自動化と相性が良いPythonとSQLの基礎に触れておくと、AIエージェントに指示を出す際の理解もスムーズになります。ただし後述の通り、非エンジニアが必ずしも「書けるようになる」必要はありません。
また、Web制作の現場でよく名前が挙がるPHPや、スマートフォンアプリ開発で使われるSwift（iOS向け）・Kotlin（Android向け）なども代表的な言語です。ただし、これらは特定の開発領域に特化した言語であり、業務効率化・データ分析を目的とする非エンジニアが優先して学ぶ必要性は低いと言えます。
代表菅澤
2-2. プログラミング言語以外に押さえておきたい周辺知識
言語そのものに加えて、業務でAIを活用する際によく登場する周辺の仕組みも、名前だけは知っておくと理解がスムーズになります。
| 用語 | 簡単な説明 |
|---|---|
| API | 異なるソフトウェア同士がデータをやり取りするための「窓口」。広告媒体やSNSのデータを自動取得する際によく使われる |
| データベース | 大量のデータを整理して保存しておく仕組み。顧客リストや売上履歴などの管理に使われる |
| フレームワーク | よく使う処理をあらかじめ部品化しておき、開発を効率化するための土台となる仕組み |
| クラウド | 自社にサーバーを持たず、インターネット経由で計算資源やストレージを借りる仕組み |
📚 用語解説
API（エーピーアイ）：Application Programming Interfaceの略。異なるソフトウェアやサービス同士が、データや機能をやり取りするための「窓口」の役割を果たす仕組み。「広告媒体のAPIからデータを取得する」「WordPressのAPIに記事を投稿する」のように、業務自動化の文脈で頻繁に登場します。
03 HOW TO LEARN プログラミングの学習法4つの選び方 独学・スクール・オンライン講座・書籍を比較する
プログラミングを本格的に学びたい場合、主な選択肢は次の4つです。それぞれのメリット・デメリットを整理しました。
| 学習法 | メリット | デメリット | 向いている人 |
|---|---|---|---|
| プログラミングスクール | カリキュラムが体系化・質問できる環境 | 費用が高額（数十万円〜） | 転職・独立を本気で目指す人 |
| オンライン学習サービス | 低コスト・自分のペースで進められる | 挫折しやすい・質問しづらい | 基礎を安く試したい人 |
| 書籍・独学 | 費用が最も安い・体系的な知識が身につく | 最新情報への対応が遅れがち | じっくり理論から学びたい人 |
| 実務で学ぶ（OJT） | 実践的なスキルが身につく | 未経験からの転職ハードルが高い | すでに現場に入れている人 |
3-1. 「本格的に学ぶ」前提の学習法である点に注意
ここまで紹介した4つの学習法は、いずれも「自分でコードを書けるエンジニアになる」ことを前提とした選択肢です。転職・独立・副業でエンジニアを目指す方にはどれも有力な選択肢ですが、経営者・管理職としてAIを使いこなしたいだけであれば、実はこれらの学習法をフルで履修する必要はありません。
「AIを使うにはまずプログラミングを学ばないと」と考えて、本格的なスクールに申し込んでしまうケースを弊社の相談でもよく見かけます。しかし後述の通り、AIエージェントを業務で使いこなすために必要な知識は、エンジニア向けの学習内容とは大きく異なります。
3-2. スクール選びで失敗しないための3つのチェックポイント
それでも本格的にプログラミングを学ぶと決めた場合、スクール選びで確認しておきたいポイントを整理しておきます。
特に「質問対応の質」は見落とされがちですが、独学で挫折する最大の原因は「エラーが解決できず、わからない状態が長時間続くこと」にあります。この点、後述するAIエージェントは24時間いつでも質問に答えてくれるため、独学の挫折要因を大きく緩和してくれる存在でもあります。
04 AI ERA 【独自】AI時代、プログラミングを学ぶ意味はどう変わったか 「コードを書く」から「AIに指示を出す」へのシフト
2026年現在、プログラミングの世界で最も大きな変化は「自然言語プログラミング」の実用化です。Claude CodeのようなAIエージェントに日本語で指示を出すだけで、AIがコードを生成し、実行まで自律的に行ってくれるようになりました。
📚 用語解説
自然言語プログラミング：「if文を書いて」「変数を定義して」といったプログラミング言語の文法を使わず、日本語や英語などの自然な話し言葉でAIに指示を出し、AI側がコードへの変換・実行を担う開発スタイル。Claude Codeはこの自然言語プログラミングを business領域で実用化した代表的なツールです。
4-1. 「コードが書ける」ことの価値は下がったのか
エンジニアにとって、コードを書く能力そのものの価値がゼロになったわけではありません。AIが生成したコードの品質を見極め、修正し、大規模なシステムとして設計する力は依然として重要です。ただし「非エンジニアがAIを使いこなす」という文脈では、コードを書く能力の優先順位は明確に下がりました。
4-2. これから重要になるのは「指示を出す力」
自然言語プログラミングの時代に重要になるのは、「自分が何を実現したいかを、AIに正確に伝える力」です。これはプログラミング言語の文法を覚えることとは異なり、むしろ「自社の業務を正確に言語化できるか」という、経営者・管理職が本来得意とする領域に近いスキルです。
| 従来のプログラミング学習 | AI時代に必要なスキル |
|---|---|
| プログラミング言語の文法を覚える | 実現したい業務・成果物を具体的に言語化する |
| エラーメッセージを読んで自分でデバッグする | AIの出力結果を確認し、意図と違えば指示を修正する |
| ゼロからアルゴリズムを設計する | 業務のどこにAIを組み込むかを設計する |
代表菅澤
4-3. 「業務の言語化」がなぜエンジニアより経営者・管理職に向いているのか
現場の業務フローを最も深く理解しているのは、日々その業務に向き合っている経営者や管理職・担当者自身です。「この請求書処理は、この条件のときだけ例外対応が必要」「この報告書は、この順番で書かないと現場が混乱する」——こうした暗黙のルールは、外部のエンジニアに一から説明するよりも、業務を知っている本人がAIに直接伝えた方が、圧倒的に速く正確に伝わります。
従来の「システム開発」は、業務担当者の要望を一度エンジニアが翻訳し、仕様書に落とし込むという工程が必須でした。この翻訳の過程で認識のズレが生まれることも珍しくありませんでした。自然言語プログラミングの時代は、この翻訳の工程そのものを省略できるという点で、大きな構造変化だと言えます。
AI鬼管理山崎
05 HOW MUCH TO LEARN 【独自】非エンジニアの経営者はどこまで学べば十分か 「全部理解する」ではなく「必要な分だけ」でいい
弊社の導入支援での経験をもとに、非エンジニアの経営者・管理職に必要な理解を3つのレベルに整理しました。自分の目的に合わせて、どこまで学ぶべきかの目安にしてください。
| レベル | 理解の目安 | 学ぶべき内容 | 所要時間の目安 |
|---|---|---|---|
| レベル1：最低限 | AIに指示を出せればOK | 変数・条件分岐・繰り返しの概念だけ | 半日〜1日 |
| レベル2：実用 | AIの出力をある程度チェックできる | レベル1＋簡単なコードが読める程度 | 1〜2週間 |
| レベル3：本格 | 自分でもコードを書ける | 特定言語の文法・実装力 | 数ヶ月〜 |
多くの経営者・管理職にとって、実はレベル1で十分です。「変数とは何かのハコ」「条件分岐とはもし〜ならの分かれ道」「繰り返しとは同じ作業を何度も行うこと」——この3つの概念さえ理解していれば、Claude Codeに指示を出す際に「何が起きているか」のイメージが掴め、指示の精度も上がります。
例えば「毎月の請求書を1件ずつ確認して、金額が10万円を超えるものだけ上長に通知する」という業務があったとします。これをAIに伝える際、頭の中で「繰り返し（1件ずつ確認）」と「条件分岐（10万円を超えるかどうか）」という構造を意識できていると、指示の伝え方が格段に具体的になり、AIの理解のズレも起きにくくなります。
📚 用語解説
変数・条件分岐・繰り返し：プログラミングの三大基本概念。「変数」は数値や文字を一時的に入れておく箱、「条件分岐」は「もし〇〇なら△△する」という処理の枝分かれ、「繰り返し」は同じ処理を指定回数・条件まで繰り返すこと。この3つを理解しているだけで、AIが何をしているかの見通しが立てやすくなります。
Claude Codeに「変数・条件分岐・繰り返しを、プログラミング未経験の経営者にも分かるように、身近な業務の例で説明して」と聞いてみてください。AI自身に、自分向けの入門講座を作らせるのが最も効率的です。
5-1. レベル3（本格学習）が必要になるケース
一方で、「自社サービスとしてシステムを開発したい」「エンジニアを採用・評価する立場になる」といった場合は、レベル3の本格的な学習が必要になります。この場合は、第3章で紹介したスクールや独学での学習が現実的な選択肢です。
5-2. レベル2（実用）が向いているケース
レベル1では物足りないが、レベル3ほどの投資は不要という方には、レベル2（AIの出力をある程度チェックできる状態）がちょうど良い落としどころです。具体的には、簡単なコードを読んで「だいたい何をしているか」が推測できる程度の理解を指します。
レベル2に到達すると、Claude Codeが生成したコードに対して「この処理、想定と違う気がする」と気づけるようになり、AIとの対話の精度がさらに上がります。目安としては、Python入門書の最初の3〜4章（変数・条件分岐・繰り返し・関数）を読み流す程度で到達できる水準です。
Claude Codeが生成したコードを見て、「このコードが何をしているか、箇条書きで説明して」と聞く習慣をつけると、実際のコードを教材にしながら自然にレベル2の理解が身についていきます。教科書で学ぶより実務に直結した学習方法です。
06 GENAI CASE DATA 【独自データ】コーディング知識ゼロから始めたGENAIの実例 Claude Codeで、非エンジニアの経営者が業務ツールを作っている実態
弊社（株式会社GENAI）では、代表の菅澤を含め、プログラミングの専門教育を受けていないメンバーがClaude Codeを使って業務ツールの作成・改修を行っています。実際にどのような業務でコーディング知識ゼロから成果を出しているか、事例を紹介します。
| 業務領域 | Claude Codeに任せている内容 | 従来必要だったスキル |
|---|---|---|
| 経理データ集計 | Excel/CSVデータの自動集計・グラフ化スクリプト | Python・Excel関数の実装力 |
| 広告レポート | 広告媒体APIからのデータ取得・週次レポート自動生成 | API連携の実装知識 |
| ブログ記事投稿 | WordPress REST APIへの自動投稿スクリプト | PHP・REST APIの知識 |
| 社内ツール | 日報・議事録の自動整形ツール | アプリ開発の基礎知識 |
厳密には「文法を暗記した状態でのゼロ」という意味であり、業務内容そのものへの理解（何をどう自動化したいか）は必須です。AIはコードを書く部分を肩代わりしますが、「何を作りたいか」を言語化する部分は、依然として人間の役割です。
こうしたツール群は、外部のエンジニアに開発を委託していれば、要件定義・見積もり・開発・検収という工程だけで数週間〜数ヶ月かかっていたはずの内容です。社内で「業務を最もよく分かっている本人」が直接AIとやり取りすることで、この工程が数時間〜数日に圧縮されているのが、弊社が実感している最大のメリットです。
AI鬼管理山崎
こうしたツールの多くは、最初から完成形を狙って作ったわけではありません。まず1つの業務を手動でやってみて、面倒だと感じた部分だけをAIに切り出して自動化する——このスモールスタートの積み重ねが、結果として複数の業務ツールとして育っています。いきなり大規模なシステムを設計しようとしないことが、コーディング未経験者にとっての現実的な進め方です。
07 OVERCOMING BARRIERS 非エンジニアがAIでコードを扱う際に越える3つの壁 「難しそう」を「使えそう」に変える最短ルート
壁1：エラーが出ると何もできなくなる → AIに読ませればいい
プログラミング未経験者が最初につまずくのが「エラーメッセージが意味不明」という壁です。しかしClaude Codeを使う場合、エラーメッセージそのものをAIに見せて「これはどういう意味？」と聞けば、原因と対処法まで日本語で解説してくれます。自分でエラーの意味を暗記する必要はありません。
壁2：どこまで細かく指示すればいいか分からない → 大枠から伝えればいい
「変数名は〇〇で」「この処理はループで」といった細かい実装指示は不要です。「このExcelファイルの売上列を月ごとに合計してグラフにして」といった、業務レベルの粗い指示で十分です。細部の実装方法はAI側が判断してくれます。
壁3：作ったものが正しいか判断できない → 結果を業務目線でチェックする
コードの中身が正しいかを判断する必要はありません。「出てきた集計結果が、自分の知っている実際の数字と合っているか」を業務目線で確認するだけで十分です。これは経営者・管理職が最も得意とするチェック方法です。
言語化する
何をしたいかを
具体的に伝える
コードを生成
Claude Codeが
実装・実行
業務目線で確認
数字や成果物が
妥当かチェック
修正を依頼
日本語で
調整を指示
代表菅澤
弊社の支援先でも、最初は「パソコンの操作もそこまで得意ではない」とおっしゃっていた経営者の方が、数週間ほどこのサイクルを繰り返すうちに、自ら業務改善のアイデアをAIに次々と投げかけるようになったケースを何度も見てきました。壁を越える鍵は、知識量ではなく「まず1回試してみる」という行動量にあります。
08 CONCLUSION まとめ ── プログラミングは「書く」より「使いこなす」時代へ AI時代の学び方は、従来の入門書とは前提が変わっている
この記事では、プログラミングの基礎知識、代表的な言語、学習法の選び方、そしてAI時代における学ぶ意味の変化と、非エンジニアの経営者がどこまで学べば十分かという実践的な判断基準までを整理しました。最後にポイントを振り返ります。
最後にもう一つ強調しておきたいのは、「今日から始められる」という点です。プログラミングスクールのように申し込みや入学準備の手間はかかりません。すでに使っているChatGPTやClaude Codeを開いて、面倒に感じている業務を1つ話しかけるだけで、AI時代のプログラミングとの付き合い方は今日から体感できます。
プログラミングという言葉に身構える必要はありません。「自分でゼロから書けるようになる」ことと「AIを使って自社の業務を効率化する」ことは、まったく別の目的地です。後者であれば、この記事で紹介したレベル1の理解と、Claude Codeのようなツールがあれば十分に始められます。
10年前であれば、業務システムを作るには専門のエンジニアを雇うか、外部に高額な開発費を払うしかありませんでした。しかし今は、業務を理解している本人が、AIという「翻訳者」を介さずに直接コンピューターへ指示を出せる時代です。この変化を活かせるかどうかは、プログラミングの知識量ではなく、「まず試してみる」という一歩を踏み出せるかどうかにかかっています。
代表菅澤
この記事を読んで「意外と自分にもできそうだ」と感じたなら、次にやるべきことはシンプルです。今日、Claude CodeなどのAIエージェントを開いて、日頃面倒だと感じている業務を1つだけ日本語で伝えてみてください。プログラミングの教科書を1冊読み終えるより、その1回の体験の方が、AI時代のプログラミングとの付き合い方を早く理解させてくれるはずです。
「プログラミングを学ぶ前に、まず1つの業務で試してみませんか」
文法を覚えるより先に、自社の業務をAIに任せてみる。
その体験の中で、必要な知識は自然と身についていきます。
AI鬼管理山崎
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AIBPO by AI鬼管理でこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。総額はいまの業務コストの70〜80%が目安、月額基本料は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
NEXT STEP
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実践してみませんか？
よくある質問
Q. プログラミング未経験でも、Claude Codeは使いこなせますか？
A. 使いこなせます。Claude Codeは日本語の指示だけで動くAIエージェントで、プログラミング言語の文法を覚える必要はありません。重要なのは「何を実現したいか」を具体的に言語化する力であり、これは業務内容を理解している経営者・管理職の方が得意とする領域です。
Q. プログラミングを学ぶなら、何から始めればいいですか？
A. 目的によって異なります。エンジニアとして本格的に活動したい場合はPythonやJavaScriptから、業務データの分析に興味があるならPythonとSQLから始めるのが定番です。ただしAIを使いこなすだけが目的であれば、変数・条件分岐・繰り返しといった基礎概念を半日程度で理解する方が優先度は高くなります。
Q. プログラミングスクールに通う必要はありますか？
A. 「自分でエンジニアとして活動したい」「転職・独立を目指す」という目的であれば有力な選択肢です。一方、AIを使って自社の業務を効率化したいだけであれば、スクールに通わずとも、AIエージェントとのやり取りを通じて必要な理解は身についていきます。
Q. AIが書いたコードは、そのまま信用して業務に使っても大丈夫ですか？
A. 重要な業務（金額計算・個人情報の取り扱いなど）に使う場合は、必ず結果を業務目線で確認する工程を挟んでください。AIの出力を鵜呑みにせず、「知っている数字と一致するか」「意図通りの処理になっているか」をチェックする習慣が重要です。
Q. 経営者が最低限知っておくべきプログラミングの知識は何ですか？
A. 「変数」「条件分岐」「繰り返し」という3つの基本概念を理解しておくだけで、AIが何をしているかのイメージが掴め、指示の精度も上がります。これ以上の詳細な文法知識は、経営判断の場面ではほとんど必要ありません。
Q. プログラミングを学ばなくても、業務の自動化は進められますか？
A. 進められます。Claude CodeのようなAIエージェントに業務内容を日本語で伝えるだけで、コードの作成から実行まで代行してくれます。プログラミングの学習は、あくまで選択肢の一つであり必須条件ではありません。
Q. 子どもや若手社員にプログラミングを学ばせるべきでしょうか？
A. 将来的にエンジニア職を目指すのであれば有効な投資です。一方、AIを使いこなす能力という観点では、プログラミングの文法よりも「課題を分解して言語化する力」や「AIの出力を検証する力」を育てる方が、これからの時代には重要になってくると考えられます。
Claude Codeで業務自動化を90日で叩き込む
経営者向けの伴走型パーソナルトレーニング
AI鬼管理へのお問い合わせ
この記事を読んで気になった方へ。
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「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
