AIスタートアップ向け
Claude Code・Codex 講座・ワークショップ
— 動画教材で体系的に学び、半日の集合ワークショップで手を動かす —
1対1の長期研修はハードルが高い。かといって独学では挫折する。その間を埋めるのが、講座・ワークショップという学習形態です。 代表取締役/CEO業務に特化した体系的な動画教材で自分のペースで学び、半日の集合ワークショップで実際に Claude Code を動かす——インプットとアウトプットを組み合わせた学習形態です。 AIスタートアップの代表取締役・スタッフの方が、動画で基礎を体系的に押さえ、ワークショップで「自分の手で動かせた」実感を持って帰る状態をゴールに置きます。
本研修では特に「AIエンジニア採用」「生成AI/LLM」「RAG/エージェント」など、AIスタートアップ業界に固有の業務シーンを題材として取り上げ、代表取締役/CEOの判断業務に AI 支援が直接かみ合う設計に組み立てます。例としてAIエンジニア/研究員が直面する「RAG/エージェント実装+ベクトルDB運用+モデル選定+評価データセット作成に追われ、年収1500-3000万円のオファーが他社から日常的に来る」という現場痛点に対し、Claude Code・Codex を実際に起動して「実装パターン自動生成・PoC評価レポート自動化・社内ナレッジ可視化でエンジニアが研究と高付加価値開発に集中できる環境を作る」の解決パターンを実演します。
最終更新: 2026年5月
私たちが、約束すること
Claude Code を、
鬼管理する。
動画を配って終わり、ではない。
体系的な動画で基礎を固め、集合ワークショップで「自分の手で動いた」実感を持つところまで設計しきる。
それが、私たちの講座・ワークショップです。
■ AIスタートアップ の 代表取締役/CEO へ
代表取締役/CEOの時間が、判断以外で消えていく問題に終止符を打つ。
Claude Code・Codex を 貴AIスタートアップの日常業務 に組み込む。
全6回で AIスタートアップ 固有の活用パターンを身につける
講座形態は週次もしくは月次の全6回構成です。1回ごとにAIスタートアップで頻出する業務シーン(書類作成、記録整理、問合せ対応、データ集計、報告書作成、新業務設計)を1つ取り上げ、Claude Code活用のテンプレートと判断軸を作ります。
6回終了時、代表取締役/CEOと現場メンバーがAIスタートアップ固有の判断業務パターン6つを Claude Code・Codex で運用できる状態になります。
扱う題材は、すべて貴AIスタートアップの実業務。サンプル課題は一切使いません。
AIスタートアップで Claude Code・Codex が変える業務
講座形態ではAIスタートアップの役割別痛点を全6回で1つずつ題材として取り上げ、代表取締役/CEOと現場が並走しながら Claude Code・Codex 活用パターンを作ります。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
CTO/共同創業者: プロダクト開発+アーキテクチャ設計+技術採用+PoC実装+セキュリティ対応を全部担当、AI事業者ガイドライン/EU AI Act対応で法務調査も発生
→ Claude Code: コード生成補助(Claude Code連携)・アーキテクチャ設計テンプレ化・AI規制対応チェックリスト自動更新で技術負債を防止
AIエンジニア/研究員: RAG/エージェント実装+ベクトルDB運用+モデル選定+評価データセット作成に追われ、年収1500-3000万円のオファーが他社から日常的に来る
→ Claude Code: 実装パターン自動生成・PoC評価レポート自動化・社内ナレッジ可視化でエンジニアが研究と高付加価値開発に集中できる環境を作る
代表取締役/CEO: PoC受託・資金調達ピッチ・採用・顧客折衝・経営判断を1人で抱え、Anthropic/OpenAI APIコストが月100-500万、研究員年収1500-3000万円で人件費が燃え尽きるリスク
→ Claude Code: 投資家ピッチ資料・KPI(MRR/CAC/LTV)レポート自動生成・採用書類スクリーニング自動化でCEOの戦略時間を週20時間以上創出
上記痛点を全6回で1つずつ題材化、代表取締役/CEO+現場が継続的に Claude Code・Codex を業務統合する型を作ります。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
いま、AIスタートアップが Claude Code・Codex を必要とする理由
本講座形態(AIスタートアップ向け全6回)で1回目に共有する業界の現状認識は次の通りです。回ごとの題材選びの根拠になります。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
AIスタートアップ業界は、OpenAI/Anthropic/Google等の基盤LLM進化、生成AI(Claude/GPT/Gemini)API活用、Stable Diffusion/DALL-E等の画像生成、RAG/エージェント技術、独自LLM開発、特定業界向け垂直AI、AI規制(EU AI Act/日本AI事業者ガイドライン)、ベンチャーキャピタル/CVC資金調達、IPO志向、シードラウンド〜シリーズC、人材獲得競争(年収1500-3000万円)、データセキュリティ/著作権、特許戦略が同時進行しています。一方、生成AI/RAG/エージェント特化・垂直AI(医療/金融/法務)・データセキュリティAI・自治体DX向けAIは需要拡大。中小AIスタートアップは代表/CEOが資金調達/プロダクト開発/採用/顧客獲得/コンプラの全業務を抱え込む状態が多数派です。
この変化に対して、AIスタートアップが AI を「自社プロダクト開発だけ」で導入するのは不十分です。新規案件のPoC受注・プロダクト開発/SaaS運営・採用・資金調達(VC/CVC交渉)・顧客獲得・営業/コンペ・経営レポート・行政手続といった案件プロジェクトに Claude Code・Codex を組み込み、CEO/CTOが「戦略判断」「投資家折衝」「顧客折衝」といった人にしかできない高付加価値業務に集中できる体制を作る——これが本サービスが目指す姿です。
本サービスで扱う題材は、すべて貴AIスタートアップの実案件(PoCデータ・コードベース・資金調達資料 等)です。サンプル課題は一切使いません。
本サービス(講座)で扱う AIスタートアップの案件全工程
講座全6回(AIスタートアップ向け)では下記7工程を順次取り上げ、1回ごとに1工程の Claude Code・Codex 活用パターンを作ります。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
代表取締役/CEOの 独占業務 と 他業界との競合・連携
講座全6回(AIスタートアップ向け)では各回ごとに代表取締役/CEOの独占業務と競合領域を Claude Code・Codex 活用と照らし合わせ、業務再設計の境界を引きます。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
AIスタートアップに士業のような独占業務はない。ただしAI事業者ガイドライン(経産省/総務省)・EU AI Act対応・著作権法・個人情報保護法・特許戦略が信頼性の証明。 ここは Claude Code に「補助」させるが、最終判断は必ず代表取締役/CEOが握る。
代表取締役/CEOの領域: 中小AIスタートアップの機動力・特定業界垂直化・AIで運営効率化
大手AI事業(プリファード/ABEJA/サイバーエージェントAI Lab 等)の領域: 大手AI・大規模研究・大手VC基盤・上場企業基盤
代表取締役/CEOの領域: 国内AIとして日本市場特化・日本語対応・PoC機動力
海外AI(OpenAI/Anthropic/Cohere 等)の領域: 海外AI・基盤モデル開発・グローバル展開・大規模資金調達
代表取締役/CEOの領域: AIスタートアップとして自社プロダクト・スピード・SaaS化
SIer/コンサルAI部門の領域: SIer/コンサル・大手取引基盤・人月モデル・PMO体制
代表取締役/CEOの領域: AIスタートアップとしてプロダクト保有・継続成長・IPO志向
AI受託開発会社の領域: AI受託・案件特化・人月モデル・低マージン
AIスタートアップの 役割別 現場の痛点と AI支援(講座)
講座全6回(AIスタートアップ向け)では下記の役割別痛点を題材に、各回1痛点ずつ Claude Code・Codex 活用パターンを作ります。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
プロダクト開発+アーキテクチャ設計+技術採用+PoC実装+セキュリティ対応を全部担当、AI事業者ガイドライン/EU AI Act対応で法務調査も発生
Claude Code支援: コード生成補助(Claude Code連携)・アーキテクチャ設計テンプレ化・AI規制対応チェックリスト自動更新で技術負債を防止
RAG/エージェント実装+ベクトルDB運用+モデル選定+評価データセット作成に追われ、年収1500-3000万円のオファーが他社から日常的に来る
Claude Code支援: 実装パターン自動生成・PoC評価レポート自動化・社内ナレッジ可視化でエンジニアが研究と高付加価値開発に集中できる環境を作る
PoC受託・資金調達ピッチ・採用・顧客折衝・経営判断を1人で抱え、Anthropic/OpenAI APIコストが月100-500万、研究員年収1500-3000万円で人件費が燃え尽きるリスク
Claude Code支援: 投資家ピッチ資料・KPI(MRR/CAC/LTV)レポート自動生成・採用書類スクリーニング自動化でCEOの戦略時間を週20時間以上創出
講座形態の特徴は、上記役割別痛点に対する連続学習。「AIエンジニア採用」「生成AI/LLM」の Claude Code・Codex 活用を6回かけて段階的に習熟、最終回には自社実装まで完了します。
AIスタートアップの KPI Before / After(講座)
講座形態(AIスタートアップ向け全6回)では下記KPIの中で講座テーマに直結するものを各回ごとに測定し、改善を回します。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
AIスタートアップ講座全6回でこの KPI を扱う意味は、1回ごとに1指標ずつ前進させて、講座終了時点で全 KPI が改善トレンドに乗っている状態を作ることです。代表取締役/CEO+業務責任者+若手が並走しながら、回ごとに前進を確認します。
| 指標 | Before | AI After |
|---|---|---|
| 投資家ピッチ資料作成時間 | 40-80時間 | 10-20時間(KPI整理+市場分析自動化) |
| AIエンジニア採用書類スクリーニング | 1名 2-3時間 | 1名 20-30分(コード/職歴自動評価) |
| AI規制対応(ガイドライン/EU AI Act)更新 | 月20-40時間 | 月5-10時間(規制動向自動収集+対応案生成) |
| PoC企画書作成時間(1案件) | 20-40時間 | 5-10時間(クライアントヒアリング議事録+企画書自動生成) |
講座形態の特徴は、上記KPI 指標に対する連続学習。「AIエンジニア採用」「生成AI/LLM」の Claude Code・Codex 活用を6回かけて段階的に習熟、最終回には自社実装まで完了します。
※ 上記 KPI はAIスタートアップ講座全6回終了時点での到達目安です。回ごとに1指標を前進させる構成で、累積で全 KPI 改善トレンドに乗ります。
AIスタートアップから よく聞かれる懸念と回答(講座)
AIスタートアップの講座申込検討者からよく聞かれる懸念と回答です。全6回の中で個別にも対応します。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
Q: 投資家ピッチ資料はAI生成だと中身が薄くなる
A: AIは数値整理+市場分析下書きのみ、ストーリー/戦略はCEO/CFOが構築。資料作成時間を1/4にしてピッチ練習に時間を回せます。
Q: AIエンジニア採用書類をAIで評価したらバイアスが出る
A: AIは1次スクリーニング(コード品質/技術スタック適合度)のみ、最終判断は技術責任者+CEO。書類選考の効率化に限定します。
Q: EU AI Act対応はAIだけでは判断できない、法務専門家必要
A: AIは規制動向の自動収集+影響度分析の下書きのみ、最終的な対応方針は法務/CEOが判断。情報収集の手間を1/4に削減します。
Q: 受託からSaaS化したいが、Claude Codeで何が変わるのか?
A: 受託案件のテンプレ化・PoCモジュール再利用・顧客別カスタマイズ自動化で受託利益率を上げつつSaaS化リソースを捻出します。
Q: AIスタートアップ自身がAI使うのは当たり前、Claude Codeで何が変わる?
A: AIプロダクト開発と『AIを使った経営/採用/資金調達』は別物。後者の自動化で経営層が戦略に集中できる体制を作ります。
講座形態の特徴は、上記よくある懸念に対する連続学習。「AIエンジニア採用」「生成AI/LLM」の Claude Code・Codex 活用を6回かけて段階的に習熟、最終回には自社実装まで完了します。
AIスタートアップの中で 本サービス(講座)が選ばれる理由
講座形態(AIスタートアップ向け)の差別化は「全6回でAIスタートアップ固有業務6パターンを Claude Code・Codex 統合」。汎用講座との明確な差です。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
AIスタートアップの周辺には複数の選択肢があります。同業他社、大手チェーン、SaaSベンダー、コンサルティング会社、それぞれが クライアント(法人/個人事業/官公庁)・出資者 の課題に異なる角度から挑んでいます。本サービス(講座)は「代表取締役/CEOがAIスタートアップ固有の判断業務に時間を取り戻す」点に特化しました。
vs 大手AI事業(プリファード/ABEJA/サイバーエージェントAI Lab 等) (国内大手AI領域)
AIスタートアップの強み: 中小AIスタートアップの機動力・特定業界垂直化・AIで運営効率化
大手AI事業(プリファード/ABEJA/サイバーエージェントAI Lab 等)の領域: 大手AI・大規模研究・大手VC基盤・上場企業基盤
vs 海外AI(OpenAI/Anthropic/Cohere 等) (海外AI領域)
AIスタートアップの強み: 国内AIとして日本市場特化・日本語対応・PoC機動力
海外AI(OpenAI/Anthropic/Cohere 等)の領域: 海外AI・基盤モデル開発・グローバル展開・大規模資金調達
vs SIer/コンサルAI部門 (受託AI領域)
AIスタートアップの強み: AIスタートアップとして自社プロダクト・スピード・SaaS化
SIer/コンサルAI部門の領域: SIer/コンサル・大手取引基盤・人月モデル・PMO体制
vs AI受託開発会社 (受託AI領域)
AIスタートアップの強み: AIスタートアップとしてプロダクト保有・継続成長・IPO志向
AI受託開発会社の領域: AI受託・案件特化・人月モデル・低マージン
AIスタートアップ 周辺選択肢との比較
本講座形態(AIスタートアップ向け全6回)は1回ごとに1業務テーマで完結。汎用講座との違いを意識しています。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
AIスタートアップがクライアント(法人/個人事業/官公庁)・出資者対応や業務改善で頼る選択肢は、業界内同業、大手チェーン、SaaSベンダー、コンサル会社、フリーランス、そして本サービス(講座)です。下表は周辺選択肢の領域と、代表取締役/CEO側の強みの整理です。
| 選択肢 | 向こうの領域 | 代表取締役/CEOとしての強み |
|---|---|---|
| 大手AI事業(プリファード/ABEJA/サイバーエージェントAI Lab 等) | 大手AI・大規模研究・大手VC基盤・上場企業基盤 | 中小AIスタートアップの機動力・特定業界垂直化・AIで運営効率化 |
| 海外AI(OpenAI/Anthropic/Cohere 等) | 海外AI・基盤モデル開発・グローバル展開・大規模資金調達 | 国内AIとして日本市場特化・日本語対応・PoC機動力 |
| SIer/コンサルAI部門 | SIer/コンサル・大手取引基盤・人月モデル・PMO体制 | AIスタートアップとして自社プロダクト・スピード・SaaS化 |
| AI受託開発会社 | AI受託・案件特化・人月モデル・低マージン | AIスタートアップとしてプロダクト保有・継続成長・IPO志向 |
本サービスは「他選択肢の置き換え」ではなく、代表取締役/CEOの判断業務に Claude Code を統合する形で、上記いずれの選択肢を採用していても並行運用できる設計です。
こんな AIスタートアップの方 に向いています(講座)
講座形態は「AIスタートアップの代表取締役/CEO+業務責任者+若手1-2名」で全6回継続学習できる方々に向きます。型を作りたい組織向け。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
悩み: プロダクト+受託の両立で技術負債蓄積、エンジニア年収高騰で採用コスト上昇、AI規制対応で法務リソース不足
本気で導入を考えるきっかけ: 主要エンジニア1名離職、年収交渉で大幅アップ要求、生産性2-3倍化が経営課題化
悩み: 受託案件の人月単価が頭打ち、SaaS化したいがプロダクト開発リソースなし、エンジニア確保で大手と競合敗北
本気で導入を考えるきっかけ: 主要クライアントが自社内製化方針、年商の30%が消える危機感でSaaS化に踏み切った瞬間
悩み: VC調達ラウンド準備で月100時間消耗、プロダクト開発+顧客獲得+採用が全部止まる、PoC案件3-5社で資金が尽きる
本気で導入を考えるきっかけ: シリーズA調達失敗、ランウェイ6ヶ月切り、PoC受託で収益化を急いだ瞬間
全6回終了時に「AIスタートアップ固有業務6パターンが Claude Code・Codex で運用できる」状態を目指す方は、本講座形態が最適です。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
講座・ワークショップの進め方
体系的な動画教材で事前にインプットし、半日の集合ワークショップでアウトプットする——このインプットとアウトプットを一本の線でつなぐ4ステップで進めます。
STEP 1 / 動画教材で基礎をインプット（自分のペース・視聴期限1年）
Claude Code の基礎、課金プラン、permission mode、代表取締役/CEO業務での使いどころを、代表取締役/CEO業務特化の体系的な動画教材で学びます。 何度でも見返せて、繁忙期は止めて落ち着いてから再開できます。ワークショップ参加までに視聴を完了させるのが目安です。
STEP 2 / 半日の集合ワークショップで実際に手を動かす
事前に動画でインプットした状態で、半日の集合ワークショップに参加。AIスタートアップの主要月次書類・年次の繁忙業務書類・主要報告書類のサンプルに対して、参加者自身が Claude Code・Codex を実際に動かします。 講師＋メンターが全員の手元を巡回チェックするため、「手順をなぞっただけ」で終わりません。
STEP 3 / 「AIスタートアップで再現するための持ち帰り設計」
ワークショップの後半で、「ワークショップで動かしたものを、自分のAIスタートアップのどの業務にどう再現するか」を持ち帰りシートに書き出します。 その場で動いて終わりにせず、「AIスタートアップに戻って再現する」ところまでをワークショップの中で設計します。
STEP 4 / 復習動画とフォローアップで定着
ワークショップ後も動画教材は視聴期限まで見返せます。ワークショップで詰まった論点の復習動画と、後日のフォローアップQ&Aで定着を支えます。 「動画で基礎、ワークショップで実感、AIスタートアップで再現」——この流れを完走できる状態に持っていくのが、本講座・ワークショップのゴールです。
AIスタートアップが 本サービス(講座)で得るもの
講座形態(全6回)で達成できるのは、AIスタートアップの典型業務6パターンを Claude Code・Codex で運用できる状態です。下記KPIは講座終了後3-6ヶ月以内に達成可能な目安です。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
導入前 Before: 20-40時間
本サービス導入後 After: 5-10時間(クライアントヒアリング議事録+企画書自動生成)
導入前 Before: 40-80時間
本サービス導入後 After: 10-20時間(KPI整理+市場分析自動化)
導入前 Before: 1名 2-3時間
本サービス導入後 After: 1名 20-30分(コード/職歴自動評価)
導入前 Before: 月20-40時間
本サービス導入後 After: 月5-10時間(規制動向自動収集+対応案生成)
講座形態の特徴は、上記KPI 目標に対する連続学習。「AIエンジニア採用」「生成AI/LLM」の Claude Code・Codex 活用を6回かけて段階的に習熟、最終回には自社実装まで完了します。
※ 上記数値はAIスタートアップ講座全6回終了時点の到達目安です。1回ごとにAIスタートアップ固有業務1パターンへの Claude Code・Codex 統合を完了させ、6回累積で達成水準に到達します。
動画カリキュラムとワークショップ当日の流れ
体系的な動画教材（6モジュール）で事前にインプットし、半日の集合ワークショップでアウトプットします。
動画 Module 1〜2
動画 Module 1 で Claude Code の基礎(インストール・課金プラン Pro/Max/API 選定・permission mode・モデル選択・初期セキュリティ設計)、Module 2 でAIスタートアップの主要月次書類の異常値検出とクライアント(法人/個人事業/官公庁)・出資者別レポート下書きの実装パターンを学習。各 Module は約30〜60分で完結し、代表取締役/CEO業務に特化した題材で構成。繁忙期は止めて、落ち着いてから再開、AIエンジニア/研究員/ビジネス開発と一緒に見直し——柔軟に活用できる。
動画 Module 3〜6
Module 3 は年次の繁忙業務(業務報告書類OCR・扶養データ突合)、Module 4 は申告期(申告書作成補助・データ整形)、Module 5 はクライアント(法人/個人事業/官公庁)・出資者対応(一次質問の下書き生成・メール文面)、Module 6 は運用設計(permission mode 標準・課金上限・データ取り扱いガイドライン)。各 Module は30〜60分で完結し、代表取締役/CEO業務の主要シーンを動画で全方位カバー。
WS 前半（約2時間）
動画でインプット済みの状態でワークショップ参加。前半は会場(または Zoom)で講師が「AIスタートアップの主要月次書類の異常値検出」「年次の繁忙業務OCR」「クライアント(法人/個人事業/官公庁)・出資者メール下書き」の3業務を実画面で実演。動画では見られない「失敗事例」「予期しないエラーの対処」「課金状況の見方」までデモ。質問はいつでもOK、参加者のAIスタートアップの悩みも拾いながら進行。
WS 後半（約2時間）
後半は参加者自身のPCで、サンプルデータ(AIスタートアップの主要月次書類 / 年次の繁忙業務書類 / 主要報告書類)を題材に Claude Code を動かす実践時間。講師+メンターが手元を巡回チェックし、「動かないまま終わる」を防ぐ。最後は「来週月曜、自分のAIスタートアップのどの業務にどう再現するか」を持ち帰りシートに書き出して終了。
AIスタートアップで Claude Code・Codex を入れた後の景色(講座)
講座形態(AIスタートアップ向け全6回)で想定する導入像です。講座終了時に下記の状態に到達します。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
導入前: VC調達ラウンド準備で月100時間消耗、プロダクト開発+顧客獲得+採用が全部止まる、PoC案件3-5社で資金が尽きる
導入後: 投資家ピッチ資料・KPI(MRR/CAC/LTV)レポート自動生成・採用書類スクリーニング自動化でCEOの戦略時間を週20時間以上創出
導入前: プロダクト+受託の両立で技術負債蓄積、エンジニア年収高騰で採用コスト上昇、AI規制対応で法務リソース不足
導入後: コード生成補助(Claude Code連携)・アーキテクチャ設計テンプレ化・AI規制対応チェックリスト自動更新で技術負債を防止
導入前: 受託案件の人月単価が頭打ち、SaaS化したいがプロダクト開発リソースなし、エンジニア確保で大手と競合敗北
導入後: 実装パターン自動生成・PoC評価レポート自動化・社内ナレッジ可視化でエンジニアが研究と高付加価値開発に集中できる環境を作る
どんな人が、このコースを率いているのか。
そして、どんな知見を、どう発信し続けているのか。
代表のプロフィール、著書、YouTube・Xでの日々の発信まで、公開できる情報をここに集約しました。
実態の見えないAI講座にしないために。
2021年にシンゲキ株式会社を創業し、大学受験塾「鬼管理専門塾」で「やらせ切る管理」メソッドにより累計3,000名超を志望校合格へ導く。 2025年に株式会社GENAIを設立し、その方法論をAI業務自動化サービス「AI鬼管理」として展開。 受験指導で実証された「実行を強制する環境」の設計思想を、企業のClaude Code導入の現場に持ち込んでいます。
代表紹介ページの詳細を見る →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 ほか多数
YouTube：Claude Code活用の実例を継続発信
代表が運営するチャンネル「@AIautomation-genai」では、Claude Codeを使った業務自動化の実例を継続的に公開しています。
X（旧Twitter）：Claude Code関連のリアルタイム発信
代表のX「@sawa20200424」では、Claude Codeに関する発見・実装ノウハウ・業務自動化のリアルタイム発信を行っています。
料金プラン
受講人数・ワークショップ形態に応じたプラン
Claude Code講座・ワークショップは、AI鬼管理の通常プランの枠組みでご提供しています。
個人受講・事務所まとめ受講・事務所貸切ワークショップなど、受講人数とワークショップ形態に応じたプランをご案内します。詳細は料金プランページをご覧ください。
AIスタートアップ向け 講座と他形態の関係
本講座形態の他に、AIスタートアップ向けには次の6形態があります。全6回完了後の継続運用には下記形態が選べます。 AIエンジニア採用/業界特化AI(垂直AI)/EU AI Act をAIスタートアップ講座6回の連続学習テーマに置き、回ごとに代表取締役/CEO+業務責任者+若手が一段ずつ習熟していく型を提供します。
- 研修(2-4時間): AIスタートアップの代表取締役/CEOと現場リーダーを対象、Claude Code基礎を一気に習得する短期型
- ▶ 講座(全6回)(現在のページ): AIスタートアップの典型業務シーンを毎回1つ取り上げ、代表取締役/CEOと現場が並走しながら習得する継続型
- セミナー(60-90分・無料): AIスタートアップでの Claude Code・Codex 活用事例を1回だけ見て判断したい場合の入口
- 導入支援(3-6ヶ月): AIスタートアップの現業務にClaude Codeを組み込むまでハンズオンで伴走
- コンサル(3-6ヶ月): AIスタートアップの経営判断・新サービス設計レベルからAI戦略を一緒に作る
- 内製化伴走(6-12ヶ月): AIスタートアップの社内チームがClaude Codeを自走運用できるところまで育成
- 顧問(月次): AIスタートアップの毎月の業務変化に合わせて、Claude Code設定と業務フローを継続調整
動画で基礎、ワークショップで実感。まずはご相談から
受講前のご相談・法人向けのご相談も承っています。
まずはお気軽にお問い合わせください。
