AIスタートアップ向けClaude Codeセミナー｜資金調達ピッチ・AIエンジニア採用・PoC企画書はどこまで自動化できるか
aikanri-admin
弊社GENAIでは、AIスタートアップの方向けに Claude Code・Codex の無料オンラインセミナー（60分）を開催しています。本記事では、投資家向けピッチ資料の作成、AIエンジニア採用のスクリーニング、PoC企画書やKPIレポート作成が、どこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。
AIスタートアップでは、資金調達ラウンドが近づくほど資料作成の負担が代表取締役に集中しやすく、AIエンジニア採用やEU AI Act対応といった専門性の高い業務も同時期に重なりがちです。
本記事では、Claude CodeとCodexの違いから、資金調達・採用・規制対応の具体的な変化、導入時につまずきやすい点、セミナー当日の内容までを順を追って紹介します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF ChatGPTと何が違うのか——AIスタートアップの代表が知っておきたい2つのAIエージェント Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアの経営者でも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。AIスタートアップの代表であれば、日常的に使っている方も多いと思います。
「投資家向けピッチ資料の構成を教えて」「採用書類のスクリーニング基準は」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の資料作成やスクリーニングそのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。PoCのコードベースを読み込んで評価する、ピッチ資料のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「今月のKPIレポートをまとめて」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的なレポートの作り方を説明してくれますが、実際にMRRやCACのデータを開いて計算まではしてくれません。
Claude Codeは、そのKPIデータのスプレッドシートを実際に開いて中身を読み込み、レポートの下書きをその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。PoCのコードベースや資金調達資料などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながらドラフト作成や評価を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、コーディングに限らず、投資家向けピッチ資料の作成や採用書類のスクリーニングにもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、コード生成補助やRAG実装のプロトタイピングで併用するAIスタートアップも見られます。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、社内でChatGPTに慣れているエンジニアには、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらもAIスタートアップ向けに特化したツールではなく、汎用のAIエージェントを経営業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・集計・資料ドラフト作成 | ファイル読み込み・集計・資料ドラフト作成 |
| AIスタートアップでの活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「このピッチ資料をまとめて」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. AIスタートアップでは、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。AIスタートアップの経営で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 投資家向けピッチ資料・事業計画書のドラフト作成
- AIエンジニア採用書類のスクリーニングとコーディングテスト評価
- KPI(MRR/CAC/LTV)レポートの自動生成
- EU AI Act・AI事業者ガイドライン対応の下書き
- PoC企画書・クライアントヒアリング議事録の整形
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、投資家との信頼関係づくりや、資金調達の最終交渉のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 数字の集計・資料のドラフト作成 | 投資家・出資者との信頼関係づくり |
| 過去資料を踏まえた書式変換 | 資金調達の最終条件交渉 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる顧客折衝 |
| 複数資料の突合・横断作業 | 採用の最終合否判断 |
| データに基づく傾向の把握 | プロダクトの戦略方向性の決定 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropicが開発した「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAIが開発した「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| PoC | 本格導入前に効果を検証する概念実証 |
02 FUNDRAISING 資金調達とPoC企画が、Claude Codeでこう変わる AIスタートアップでもっとも時間とお金が動く工程を、入力と出力で見ます
AIスタートアップでもっとも時間とお金が動くのが、資金調達とPoC企画の工程です。投資家向けピッチ資料やKPIレポートの精度が、資金調達の成否にそのまま直結します。
精度が求められる一方、調達ラウンドが近づくほど代表取締役の負担は膨らみます。専任のIR担当を置けない創業期のスタートアップほど、この負担がCEO一人にのしかかりやすくなります。
投資家向けピッチ資料
事業計画書とKPIデータを読み込ませると、ピッチ資料の構成案とスライドドラフトが出てきます。
PoC企画書
クライアントヒアリング議事録を渡すと、PoC企画書と検証項目のドラフトが出てきます。
KPIレポート
MRR/CAC/LTVの生データを渡すと、月次のKPIレポートと傾向分析が出てきます。
投資家面談記録の整理
面談の録音や議事メモを渡すと、フォローアップ項目付きの面談記録が出てきます。
2-1. 投資家向けピッチ資料のドラフト作成
事業計画書やKPIデータをClaude Codeに読み込ませると、投資家向けピッチ資料の構成案とスライドドラフトが出てきます。市場規模・トラクション・チーム紹介といった項目を、ゼロから手作業でまとめる必要がなくなります。
これまでCEOが深夜まで一人でスライドを作り込んでいた作業のうち、構成と数字の整理部分だけを、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。
もちろん、投資家にどう見せるかというストーリーの磨き込みや最終判断は、これまで通りCEO自身が行います。
投資家向けピッチ資料は、その後のKPI管理・投資家面談記録のすべての土台になります。ここを最初に整えることが、以降の資金調達活動全体の時間短縮につながります。
| 資料区分 | まとめる内容の例 |
|---|---|
| 市場・競合分析 | 市場規模、競合マッピング、差別化ポイント |
| トラクション | MRR/CAC/LTV等のKPI推移、主要契約実績 |
| チーム・体制 | 経営陣の経歴、AIエンジニア/研究員の体制 |
| 財務計画 | 資金使途、ランウェイ、次回ラウンドの見通し |
2-2. KPIレポートとPoC企画書のドラフト
MRR/CAC/LTVの生データと、過去の月次レポートを渡すと、傾向を反映したKPIレポートのドラフトが出てきます。投資家への報告と最終判断は、CEOやCFO相当の担当者が行います。
📚 用語解説
MRR/CAC/LTV：MRR(月次経常収益)・CAC(顧客獲得コスト)・LTV(顧客生涯価値)は、AIスタートアップの成長度合いを測る代表的なKPIです。投資家への報告でも必ず確認されます。
KPIレポートの作り方には、月次の推移を淡々と示す「実績レポート」と、来期予測を含めた見せ方があります。投資家向けには両方を並べて見せることも多く、ドラフトの時点で両方のパターンを用意させることも可能です。
📚 用語解説
PoC：PoC(概念実証)とは、新しい技術やプロダクトが実際に効果を発揮するかどうかを、小規模な範囲で検証することです。AIスタートアップの多くは、この段階での受託案件を収益源にしています。
PoC受託が決まった案件では、クライアントヒアリングの議事録をそのままPoC企画書のベースに転用できます。ヒアリング時の要件と実際の検証項目を並べておけば、スコープのずれによる手戻りにも早く気づけます。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 投資家向けピッチ資料 | 事業計画書・KPIデータ | 構成案とスライドドラフト |
| KPIレポート | MRR/CAC/LTVの生データ | 月次レポートと傾向分析 |
| PoC企画書 | クライアントヒアリング議事録 | 検証項目付きの企画書ドラフト |
| 投資家面談記録 | 面談の録音・議事メモ | フォローアップ項目付きの記録 |
| 契約書ドラフト | 過去の契約書テンプレート | PoC契約・業務委託契約のドラフト |
| 市場分析レポート | 競合サービスの公開情報 | 市場規模・競合マッピングの下書き |
たとえば「このKPIデータから、投資家向けのトラクションスライドを作って」と渡すと、MRR推移とCAC/LTVの比較案が数分で出てきます。
続けて「このスライド構成でピッチ資料全体のドラフトを作って」と渡せば、市場分析からチーム紹介までを含んだ資料のドラフトが出てきます。これを土台に、CEOがストーリーを磨きます。
毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次のラウンドでもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. 投資家面談記録とフォローアップの整理
投資家との面談が重なる時期でも、同じ仕組みで面談の録音や議事メモから記録とフォローアップ項目を整理させられます。最終的にどの投資家にどう返信するかの判断は、CEOが行います。
投資家ごとに関心を持ったポイントを一覧にしておくと、次回面談でどこを重点的に説明すべきかが見えやすくなり、資料の作り込みにかける時間を短縮できます。
Claude Codeが担うのは資料構成とレポートの下書きまでです。最終的な投資家対応と条件交渉は、CEOや資金調達責任者が行います。
資金調達のクロージングまでのリードタイムが短いラウンドほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。ランウェイが数ヶ月しか残っていない場面でも、CEOは投資家との対話と条件交渉に集中できます。
結果として、これまでは資料作成の負担を理由に見送っていた追加の投資家面談にも、対応しやすくなります。投資家向けピッチ資料の作り方は、セミナーでも実演のテーマとして扱っています。
03 HIRING_COMPLIANCE 採用・規制対応・経営レポートも、同じように変わる AIエンジニア採用のスクリーニング、EU AI Act対応、月次経営レポートを具体的に見ます
資金調達・PoC企画以外にも、AIスタートアップには年間を通じて負担の大きい書類仕事があります。AIエンジニア採用、AI規制対応、月次の経営レポートなどです。
いずれも「毎月・毎回・毎年」発生する定型業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. AIエンジニア採用書類のスクリーニング
応募者の職務経歴書とコーディングテストの提出物を読み込ませ、技術スタックの適合度やコード品質の観点で一次評価させ、スクリーニングレポートのドラフトを作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
RAG：RAG(検索拡張生成)とは、AIが回答を作る際に外部の資料やデータベースを検索して参照する仕組みです。AIスタートアップのエンジニア採用でも頻出のスキル項目です。
採用書類スクリーニングの評価は、技術スタックへの適合度を見る技術評価、開発経験の幅を見る実務評価、給与レンジとのバランスを見る待遇評価、カルチャーフィットを見る組織適合、4つの評価項目の組み合わせで決まります。項目ごとに参照する資料が異なるため、評価だけでも横断作業が必要になります。
| 評価項目 | 主に見られる内容 | 主な参照資料 |
|---|---|---|
| 技術評価 | RAG/エージェント実装、ベクトルDB運用の経験 | 職務経歴書、コーディングテスト |
| 実務評価 | モデル選定、評価データセット作成の経験 | 過去のプロジェクト実績、GitHub |
| 待遇評価 | 希望年収と社内の給与レンジとの整合性 | 年収レンジ調査データ |
| 組織適合 | チームとのカルチャーフィット | 面接記録、リファレンスチェック |
さらに、AIエンジニアの年収オファーは1500万円から3000万円と幅が広く、他社からの引き抜きオファーが日常的に届く環境です。給与レンジの調査と社内バランスの確認が、採用担当だけでは手が回らなくなりがちです。
最終的な合否判断と条件提示は、技術責任者やCEOの仕事のまま残ります。「この職務経歴書とコーディングテストから、一次評価レポートを作って」と渡せば、観点別の評価一覧が返ってきます。
4項目すべてを一度に評価しようとせず、まずは技術評価や実務評価など、資料が揃っている項目から着手するのが現実的な進め方です。
3-2. AI規制対応(EU AI Act・AI事業者ガイドライン)の下書き
規制動向の情報を継続的に収集し、AI事業者ガイドラインやEU AI Actへの対応状況を照らし合わせて、影響度分析の下書きを作ります。最終的な対応方針は、法務担当やCEOが握ったままです。
📚 用語解説
EU AI Act：EU AI Actは、欧州連合が制定したAIの開発・提供に関する規制法です。リスクの度合いに応じて事業者に求められる対応が変わり、海外展開を視野に入れるAIスタートアップほど早期の対応が必要になります。
国内では経済産業省・総務省のAI事業者ガイドラインへの対応も並行して求められます。データプライバシーや著作権チェックといった論点も含めると、法務専任者がいない創業期のスタートアップほど、この負担が重くのしかかります。
過去半年分の規制動向を渡して「自社サービスへの影響度を整理して」と指示すれば、論点ごとの一覧が出てくるため、法務相談の準備資料として使えます。
海外展開を検討しているスタートアップほど、EU AI Actのようなリスク分類の把握が経営判断に直結します。規制動向の自動収集は、その把握のスピードを上げる意味を持ちます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. 月次経営レポートと特許・補助金申請のドラフト
月次の財務データと事業進捗をまとめ、経営レポートのドラフトを作ります。特許出願戦略や、GENESIS・J-Startupといった補助金申請の書類作成にも、同じ考え方が使えます。
📚 用語解説
補助金(GENESIS/J-Startup)：GENESISやJ-Startupは、国がAIスタートアップを含む有望なスタートアップを選定・支援する制度です。申請書類には事業計画や技術優位性の説明が求められます。
同じ経営レポートでも、社内向けには詳細な数字を、投資家向けにはサマリーを、というように読み手ごとに粒度を変える必要があります。過去の様式を読み込ませておけば、読み手別のバージョンをドラフトの時点で用意させることも可能です。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 投資家ピッチ資料作成 | 案件あたり40〜80時間 | 案件あたり10〜20時間程度に圧縮できた例あり |
| PoC企画書作成 | 案件あたり20〜40時間 | 案件あたり5〜10時間程度に圧縮できた例あり |
| AIエンジニア採用書類スクリーニング | 1名あたり2〜3時間 | 1名あたり20〜30分程度に圧縮できた例あり |
| AI規制対応(ガイドライン/EU AI Act)更新 | 月20〜40時間 | 月5〜10時間程度に圧縮できた例あり |
| 月次経営レポート作成 | 月次で数日がかり | データ連携で下書き作成をほぼ即日化できた例あり |
| 補助金・特許出願書類の作成 | 案件ごとに手作業で作成 | 過去書類からの自動ドラフト作成 |
3-4. CEOと技術責任者、それぞれの負担
CEOには、投資家との条件交渉や重要顧客との折衝という、毎日の判断業務があります。KPIの推移や採用状況を一覧化しておくだけでも、判断のスピードは変わります。
背景にはAIエンジニアの人件費という構造的な問題もあります。研究員の年収が1500万円から3000万円に達する一方、Anthropic・OpenAIのAPIコストも月100万円から500万円に上ることがあり、人件費とAPIコストの両方が経営を圧迫しやすい構造です。
技術責任者(CTO)側は、採用スクリーニングに加えて、プロダクト開発と受託PoCの両立という負担も抱えやすいです。繁忙期が資金調達シーズンと重なりやすいことも、負担を重くしている要因です。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| CEO | 資金調達・採用・顧客折衝を一人で抱え込む | KPIレポート・ピッチ資料ドラフトの自動作成 |
| CTO | プロダクト開発と受託PoCの両立で技術負債が蓄積 | アーキテクチャ設計テンプレ化、実装パターン自動生成 |
| AIエンジニア/研究員 | RAG/エージェント実装と評価作業に追われる | PoC評価レポート自動化、社内ナレッジ可視化 |
| 法務・コンプライアンス担当(兼任) | EU AI Act対応の情報収集が追いつかない | 規制動向の自動収集と影響度分析の下書き |
決算の見込み数値がある程度固まった段階で、月次経営レポートの集計だけ先行して進めておく、という運用にしているAIスタートアップもあります。KPIデータの更新を週次でこまめに行っておけば、月次の集計作業もスムーズになります。
採用スクリーニングやAI規制対応のドラフト作成は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
AIが担うのはドラフト作成と集計の下準備までです。合否判断・条件提示・規制対応方針の決定は、これまで通りCEOや技術責任者、法務担当が行います。
04 MECHANISM なぜAIが資金調達資料や採用評価までやり切れるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが経営資料や採用スクリーニングを代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野を経営の書類仕事に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきた資金調達や採用の例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、事業計画書やKPIデータのスプレッドシート、採用書類のPDFといった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい資料を作ったり、既存の資料を書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したり文書を作ったりしてくれる優秀なアシスタントのような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「レポートの作り方を教えてくれる」のではなく「実際にレポートを作ってくれる」——この一歩の差が、経営の書類仕事の時間を大きく左右します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この形式でKPIレポートを作って」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
AIエンジニア採用のスクリーニングや月次経営レポートのように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
事業計画書・KPIデータ・過去の投資家面談記録など、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。資金調達準備はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、事業計画書・KPIデータ・市場分析を別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
採用でも同じことが言えます。職務経歴書・コーディングテスト・年収レンジ調査という、性質の異なる3種類の資料を横断して、一次評価とレポート作成を一度に進められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。数字の最終確認や、提出・送信の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | AIスタートアップでの具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 事業計画書やKPIデータを開いて、集計やドラフト作成ができる | KPIデータから投資家向けレポートを作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎月の採用スクリーニングを同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 事業計画書・面談記録・年収データなどをまとめて参照できる | 資金調達準備を横断して一括整理 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | ピッチ資料の表現を対話で修正 |
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
05 PITFALLS AIスタートアップが導入でつまずきやすい点と現実的な対処 セキュリティ・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude CodeをAIスタートアップの経営に導入する際、多くの会社が最初につまずくのはセキュリティ面の線引きです。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. セキュリティと情報の取り扱い範囲
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、専任の情報セキュリティ担当が不在の会社でも無理なく運用できます。
投資家情報や候補者の個人情報、クライアント(法人/個人事業/官公庁)のPoCデータなど、機微な情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。何を渡して、何を渡さないかを、あらかじめ決めておくということです。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・集計・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | CEO・技術責任者 |
| 慣れてきた段階 | 社内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | 業務担当者本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各業務の責任者 |
5-2. 社内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、投資家向けピッチ資料や採用スクリーニングなど、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全社に一斉導入するよりも、まずCEOか技術責任者の一人が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自社の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 観点 | 確認しておきたいこと |
|---|---|
| セキュリティ | どのデータをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 社内定着 | 最初に試す業務を1〜2個に絞れているか |
| ツール選定 | 自社の業務で実際に動かして比較したか |
| 記録の残し方 | 元データとドラフトを案件フォルダに保存しているか |
| 教育・サポート | 最初の数回、誰が一緒に操作をサポートするか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、投資家向けピッチ資料と採用スクリーニングとAI規制対応を、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、非エンジニアの担当者がプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「このKPIデータからレポートを作って」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、投資家ごとの関心の違いを考慮せずにピッチ資料のドラフトをそのまま使い、質問に答えられず信頼を損なうケースです。過去の面談記録を事前に読み込ませておかないと、ドラフトの精度は上がりません。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | 資金調達や採用など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 投資家ごとの関心の違いを考慮せず信頼を損なう | 過去の面談記録を事前に読み込ませ、資料作成の下書きから始める |
| 非エンジニアの担当者がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回はCEOや技術責任者が一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 案件フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの案件で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。案件フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
特別なシステムを新たに導入する必要はありません。今使っているフォルダ構成やファイル管理のルールに、AIとのやり取りの保存を一項目加えるだけで十分です。
投資家向けの開示資料やAI規制対応の記録は、後から説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な監査ログとして役立ちます。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、投資家向けピッチ資料の作成や採用スクリーニングを実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT 資金調達・採用のセミナー当日、実際に何を話すのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | AIスタートアップの業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 投資家向けピッチ資料ドラフト、採用スクリーニング、KPIレポート作成の実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加企業の事業フェーズ・規模に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。AIスタートアップの具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
採用スクリーニングでは、職務経歴書とコーディングテストの提出物を読み込ませるところから、一次評価レポートの作成までを実際に動かします。
KPIレポートでは、MRR/CAC/LTVの生データを読み込ませて傾向を拾わせ、投資家向けレポートのドラフトができるまでの流れをお見せします。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| 投資家向け資料はどこまで任せられるか | 構成と数字整理の下書きまでで、ストーリーの磨き込みと最終判断はCEOが行う前提です |
| 採用書類のスクリーニングにバイアスは出ないか | 1次スクリーニングのみに限定し、最終判断は技術責任者とCEOが行う設計を説明します |
| EU AI Act対応はどこまでAIに任せられるか | 規制動向の自動収集と影響度分析の下書きまでで、最終方針は法務・CEOが判断する前提です |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象は代表取締役・CEO・経営層としていますが、採用や資金調達の実務を担当するメンバーの方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、資料作成やスクリーニングを人に任せる想定がなく、CEOお一人ですべての業務を完結されている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数人で業務を分担している会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
07 SEMINAR_BOOKING AIスタートアップ向けセミナーの参加方法と予約の流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自社の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自社ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| 資金調達・採用・KPIレポートの変わり方 | 自社の事業計画書を例にした質疑応答 |
| セキュリティ・社内定着の考え方 | 自社の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. 投資家向けの資料は機密性が高いですが、AIに任せて大丈夫でしょうか。
A. 事業計画書やKPIデータをもとに構成案とスライドドラフトを作成する使い方が中心です。permission modeの設定で、社外のクラウドに送信する範囲を限定した運用も可能です。最終的なストーリー作りと開示判断はこれまで通りCEOが行うため、機密性を保ったまま資料作成の時間を圧縮できます。どこまでのデータを渡すかの線引きはセミナー内でも具体的に説明しています。
Q. AIエンジニアの採用書類をAIで評価したらバイアスが出るのではないですか。
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)のみに限定し、最終判断は技術責任者とCEOが行います。書類選考の効率化に用途を絞ることで、評価の公平性は人が最後まで担保します。1名あたりの評価時間を短縮しつつ、最終判断の質は下げない設計です。
Q. EU AI ActやAI事業者ガイドラインのような専門的な規制対応もAIに読み込ませて大丈夫ですか。
A. AIは規制動向の自動収集と影響度分析の下書きのみを担い、最終的な対応方針は法務専門家やCEOが判断します。情報収集の手間を減らすことが目的で、法的判断そのものを代替するものではありません。海外展開を検討しているスタートアップほど、この情報収集の速さが役立ちます。
Q. パソコン操作に不慣れな社員が多い会社でも導入できますか。
A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回はCEOや技術責任者が一緒に操作するところから始める会社が多いです。ボタン操作より、日本語で何を伝えるかのほうが重要になります。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、AIスタートアップの経営業務での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。
Q. PoC企画書の精度は、経験の浅い担当者でも保てますか。
A. AIが作るのはあくまでクライアントヒアリング議事録をもとにした企画書のドラフトで、検証項目の最終確認は経験のある担当者が行う前提です。ベテランが最終チェックに集中できるようになるため、経験の浅い担当者の育成期間中でも、下書き作成の負担を軽くする使い方ができます。ベテランによる確認そのものは残るため、育成の機会が失われるわけではありません。
Q. Claude Codeを使うと、採用担当や経営企画の仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは資料の下書き作成や集計までで、投資家との対話や候補者との面接、経営判断といった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類仕事の時間を減らし、判断業務に集中する時間を増やすための道具です。むしろ投資家対応や採用面接に使える時間が増えたという声もあります。
Q. セミナーは代表本人が参加しないといけませんか。
A. 代表取締役・CEO・経営層向けを基本としていますが、資金調達や採用の実務を担当するメンバーが実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。複数名での参加もご相談に応じます。
空き日程を選んで、そのまま予約
Claude Code セミナー(参加無料・60分・オンライン)の予約フォームです。
日程調整のメール往復はありません。実際の空き日程が下に表示されています。
下の空き日程から選ぶだけで予約完了。
予約確定と同時に Google Meet の招待をお送りします。
【参加無料・1社1枠】AIスタートアップ向け Claude Code セミナーを予約する
オンライン(Google Meet) / 60分
空き日程から選ぶだけで予約が確定します
AIスタートアップの経営業務は、資金調達の段階から、採用やAI規制対応のように継続的に発生する業務、月次の経営レポートのように積み重なる業務まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社の事業計画書やKPIデータを例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
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、AI社員AIKATA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。料金は月30万円の月額定額、追加費用は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
この記事の内容を、あなたのビジネスで
実践してみませんか？
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／AI社員AIKATAへのお問い合わせ
この記事を読んで気になった方へ。
専門スタッフが、御社に最適な
業務自動化・業務代行プランを無料でご提案します。
- 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
