ゲーム会社向けClaude Codeセミナー｜企画書・工数見積もり・KPI分析はどこまで自動化できるか

弊社GENAIでは、ゲーム会社の方向けに 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、見積書の作成や工数見積もり、KPI分析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。

ゲーム会社では、見積書の作成や工数見積もり、スプレッドシートでのKPI集計、進捗会議の議事録作成など、開発以外の書類業務が代表やプロデューサーの時間を圧迫しがちです。Unity/UnrealでのAI活用やCERO・ESRB対応といった業界特有の論点もあわせて整理します。

本記事では、Claude Code・Codexの基本的な違いから、見積書・工数見積もり・KPI分析といった具体的な業務での活用方法、導入時に注意すべきポイントまで、順を追って解説していきます。

01 AI_DIFF ChatGPTと何が違うのか——ゲーム会社が知っておきたいClaude Code・Codexの基本 Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアのプロデューサー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。ゲーム会社でも使ったことがある方は多いと思います。

「企画書の書き方を教えて」「KPI分析のやり方は」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の企画書作成や集計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。市場データを読み込んで企画書のドラフトを作る、運営データを集計する、といった一連の作業を任せられます。

たとえば「今月の運営データからKPIを集計して」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な分析方法を説明してくれますが、実際にログデータを開いて計算まではしてくれません。

Claude Codeは、その運営データのファイルを実際に開いて中身を読み込み、DAUや継続率の集計結果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。企画書や運営データなどの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら集計やドラフト作成を進められます。

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、Unity/Unreal Engineでのコード生成補助だけでなく、企画書作成やKPI分析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、ゲーム会社での活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。

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、ChatGPTに慣れている方には、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。

「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、どちらもゲーム会社向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを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・書類ドラフト作成	ファイル読み込み・集計・書類ドラフト作成
ゲーム会社での活用事例	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「このデータを集計して」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。

1-3. ゲーム会社では、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。ゲーム会社の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。

• ゲーム企画書ドラフト・市場リサーチ・競合分析
• 工数試算(プランナー/プログラマー/イラスト/サウンド/QA)・見積書ドラフト
• スプリント計画・デイリースクラム議事録・ベロシティ可視化
• Unity/Unrealコード生成補助・テストケース自動化
• CERO/ESRB審査資料・KPI分析(DAU/ARPU/継続率/課金率)

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、ゲーム性デザインや世界観構築、パブリッシャーやIP保有者との折衝のように、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・書類のドラフト作成	ゲーム性デザイン・世界観構築
過去様式を踏まえた資料の書式変換	パブリッシャー・IP保有者との折衝
繰り返しの多い定型業務	そのつど状況が変わる交渉ごと
複数資料の突合・横断作業	プレイヤーコミュニティとの関係構築
データに基づく傾向の把握	チームの士気や現場の空気を読んだ判断

用語	一言でいうと
Claude Code	Anthropic製の「仕事をやり切るAI」
Codex	OpenAI製の「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
スプリント	1〜数週間単位で区切って開発を進める工程の単位

ここまでで、Claude CodeとCodexが「聞けば答えるAI」とは違う存在だということはイメージできたと思います。次の章からは、企画・開発・運営という実際の工程に沿って、何を渡すと何が変わるのかを見ていきます。

02 PLANNING 企画書と工数見積もり、ゲーム会社でもっとも時間が溶ける工程を変える ゲーム会社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

ゲーム会社でもっとも時間とお金が動くのが、企画・受注から見積・契約までの工程です。新規タイトルの企画書の精度と、工数試算の精度が、案件の採算にそのまま直結します。

精度が求められる一方、並行するタイトル数が増えるほどプロデューサーの負担は膨らみます。専任の企画担当を置けない中小のゲーム会社ほど、この負担が代表や経営層にのしかかりやすくなります。

2-1. ゲーム企画書ドラフトの作成

市場データや競合タイトルの情報をClaude Codeに読み込ませると、コアループ設計や収益モデル設計を含む企画書のドラフトが出てきます。ゼロから白紙で書き始める必要がなくなります。

これまでプロデューサーが競合タイトルを一本ずつ調べながら書いていた作業のうち、リサーチと構成の下書きだけを、AIが先に用意しておくイメージです。

もちろん、ゲーム性そのものの面白さや世界観の作り込みは、これまで通りプランナーやプロデューサーが行います。

企画の要素	AIが下書きする内容の例
市場・競合分析	類似タイトルのDAU/売上動向、競合との差別化ポイント
コアループ設計	プレイヤーの行動サイクルの草案
収益モデル設計	課金ポイント・ガチャ設計・サブスク型の比較案
ターゲット・KPI目標	想定DAU/ARPU/継続率の初期目標値

2-2. 工数試算と見積書ドラフト

企画書と過去案件の工数実績データを渡すと、プランナー/プログラマー/イラスト/サウンド/QA別に工数を積み上げた見積書のドラフトが出てきます。最終的な金額判断と提示は、プロデューサーが行います。

見積書の作り方には、タイトル全体を一括の金額で見せる「一式見積もり」と、役割ごとに工数×単価を積み上げる「積み上げ方式」があります。パブリッシャー向けには一式見積もり、社内検討用や受託開発契約書の添付資料には積み上げ方式、という使い分けをドラフトの時点で用意させることも可能です。

受注が決まった案件では、見積もり段階の工数積み上げをそのままスプリント計画のベースに転用できます。見積もり時の工数と実際の消化時間を並べておけば、遅延の兆しにも早く気づけます。

業務	何を渡すか	何が出てくるか
ゲーム企画書ドラフト	市場データ・競合タイトル情報	コアループ・収益モデルを含む企画書ドラフト
工数試算・見積書ドラフト	過去案件の工数実績データ	役割別の工数試算と見積書ドラフト
受託開発契約書のドラフト	見積書・過去の契約書式	金額根拠を反映した契約書ドラフト
スプリント計画のベース作成	受注時の工数積み上げ	スプリント計画とタスク一覧の初期版
市場リサーチ・競合分析	競合タイトルの公開情報	差別化ポイントを整理したリサーチメモ
企画書の再構成	改訂版の市場データ	変更箇所を反映した企画書の再ドラフト

たとえば「この競合タイトルの情報から、コアループと収益モデルの案を作って」と渡すと、企画書のドラフトが数分で出てきます。

続けて「このドラフトと過去案件の工数実績から見積書を作って」と渡せば、役割別の工数を反映した見積書のドラフトが出てきます。これを土台に、プロデューサーが金額を調整します。

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、次のタイトルでもほぼそのまま使い回せます。

2-3. スプリント運営・議事録への活用

デイリースクラムの録音やメモを渡すと、議事録の整形とタスク一覧の更新、ベロシティの集計まで進められます。最終的にタスクの優先順位を決めるのは、プロデューサーやディレクターです。

スプリントごとに議事録とベロシティを蓄積しておくと、どの工程で遅延が起きやすいかが見えやすくなり、次のタイトルの工数試算の精度も上がっていきます。

パブリッシャーへの提案期限が短い案件ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。急な提案機会でも、プロデューサーは企画の磨き込みと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提案機会にも、対応しやすくなります。企画・見積もりの負担軽減は、受注機会そのものを広げる効果も持っています。

企画会議のあとにすぐ市場データを読み込ませて骨子案を作らせておけば、記憶が鮮明なうちに企画書の土台を残せます。翌朝にゼロから思い出しながら書き始めるより、修正から始めるほうが早く進みます。

企画書ドラフトや工数試算の実演は、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。

03 DEV_OPS Unity/Unreal開発からCERO審査、運営KPIまで——現場業務の変化 スプリント開発、CERO/ESRB審査対応、リリース後のKPI分析を具体的に見ます

企画・見積もり以外にも、ゲーム会社には開発からリリース後まで負担の大きい業務が続きます。Unity/Unreal Engineでのコード生成、QA/レーティング対応、リリース後の運営分析などです。

いずれも「毎スプリント・毎リリース・毎月」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. Unity/Unrealコード生成補助とテストケース自動化

仕様書やバグ報告のログを読み込ませ、Unity/Unreal Engine向けのコード生成補助やテストケース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。

テストケースの作成は、機能追加のたびに漏れなく洗い出す必要があり、QA担当の負担になりやすい作業です。過去のバグ報告パターンを読み込ませておくと、似た不具合を見落としにくいテストケース案を作らせられます。

コード自体の最終レビューとマージ判断は、これまで通りプログラマーが行います。AIが担うのは補助的な生成とたたき台の作成までです。

運営イベントの実装でも同じ考え方が使えます。過去イベントの仕様書を読み込ませておけば、変更点を踏まえた新しいイベントの仕様書ドラフトを作らせられます。

シナリオドラフトやイラスト指示書、サウンド発注書の下書きにも応用できます。世界観設定やキャラクター設定を読み込ませておけば、指示書の形式に沿ったたたき台が出てきます。仕上げはこれまで通り、シナリオライターやイラストレーターが担います。

3-2. CERO/ESRB審査対応と課金制限チェック

ゲーム内容とガチャ確率のデータを読み込ませ、CERO/ESRBの審査提出資料のドラフトと、課金制限・未成年保護のチェックリストを作らせる、という使い方が現実的です。

審査資料の作成は毎リリースで発生し、様式もCEROとESRBで異なります。過去に提出した資料の様式を読み込ませておけば、新しいタイトル向けのドラフトを作らせやすくなります。

ただし、最終的な審査対応の判断は法務や運営責任者が行います。AIは記載漏れのセーフティネットとして機能する位置づけです。

確認項目	関連する制度・法令	AIが下書きする内容
対象年齢区分	CERO/ESRB	審査提出資料のドラフト
ガチャ表示・確率表記	景品表示法・コンプガチャ規制	確率表記チェックリスト
未成年保護・課金制限	資金決済法(プリペイドカード)	課金制限チェックリスト
IP利用範囲の確認	著作権法	IP利用範囲の一覧整理

3-3. リリース/運営とKPI分析

リリースノートやSteam/App Store/Play Consoleの運用情報、ガチャ・ショップの管理データを読み込ませ、運営イベント企画のドラフトを作らせられます。配信の最終操作は運営担当が行います。

運営データを渡して「先週と比べてDAUと継続率の変化を分析して」と指示すれば、変化の要因を整理したレポートが出てきます。運営型タイトルほど、この分析作業の頻度が高くなります。

5〜10タイトルを並行運営している会社では、タイトルごとにKPIレポートを作る時間だけでもかなりの負担になります。フォーマットを揃えておけば、複数タイトル分をまとめて処理させることもできます。

業務	従来の目安時間	AI活用後の目安
ゲーム企画書作成	1案件40〜80時間	1案件10〜20時間程度に圧縮できた例あり
スプリント計画+議事録作成	週8〜12時間	週2〜3時間程度に圧縮できた例あり
運営型ゲームKPI分析+施策案	週20〜30時間	週5〜10時間程度に圧縮できた例あり
CERO/ESRB審査対応	1案件40〜80時間	1案件10〜20時間程度に圧縮できた例あり
テストケース作成・QA整理	案件ごとに手作業で作成	バグ報告パターンから自動ドラフト作成
運営イベント仕様書作成	案件ごとに手作業で作成	過去イベントの様式から自動ドラフト作成

3-4. プロデューサーとプログラマー、それぞれの負担

プロデューサーには、パブリッシャー交渉やIP保有者折衝という、毎回状況が変わる判断業務があります。KPIや進捗を一覧化しておくだけでも、交渉の準備にかかる時間は変わります。

背景には海外ゲームAI(Devin/Cursor)との生産性比較の圧力もあり、プログラマーは並行スキル習得の負担も抱えています。見落とすとチームの疲弊につながりかねない、地味だが重要な論点です。

役割	日々の悩み	Claude Codeの使いどころ
プログラマー/プランナー	Unity/Unreal Engineの並行スキル習得とQAテストの負担	コード生成補助・テストケース自動化での実装時間短縮
代表/プロデューサー	企画・スプリント運営・KPI管理・採用・交渉の同時進行	企画書ドラフト・KPI分析自動化での時間創出
ディレクター(運営型タイトル)	複数タイトルのKPI管理と運営イベント企画の並行	KPIレポート・イベント仕様書のドラフト自動化
経営者・会社役員	開発と運営、両方の負担が見えにくい	業務全体の書類フローを俯瞰した導入判断

プロデューサーがClaude Codeを使う場面は、オフィスのパソコンの前とは限りません。移動中にKPIレポートの下書きを確認したり、外出先で企画書の修正案を見直したりする使い方もできます。

オフィスに戻ってからまとめて作業する必要がなくなること自体が、残業削減につながる場面も少なくありません。

リリースノートの作成でも同じ発想が使えます。パッチ内容とバグ修正一覧を渡せば、プレイヤー向けの告知文とストア審査提出用の説明文、両方のドラフトを一度に作らせられます。

CERO/ESRB審査対応や運営イベント仕様書のドラフト作成は、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。

04 MECHANISM Claude Codeが企画書やKPI分析までこなせる理由 Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します

「AIが企画書やKPI分析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企画書やレポート作りに向けている、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。

ここまで見てきた企画書や工数試算の例も、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。

4-1. ファイルを直接読み書きできる

Claude Codeは、市場データのExcelや運営ログのCSV、過去の企画書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、新しい書類を作ったり、既存の書類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アシスタントディレクターのような存在です。

従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「集計方法を教えてくれる」のではなく「実際に集計してくれる」——この一歩の差が、企画書やKPIレポート作りの時間を大きく左右します。

4-2. 手順を覚えて繰り返せる

一度「この形式で集計して」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。

KPI分析やスプリント議事録の整形のように、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企画そのものでは「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。

4-3. 複数の資料を横断できる

工数実績データ・過去の契約書・運営ログなど、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。工数試算はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、役割ごとの実績データ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。

KPI分析でも同じことが言えます。DAU・ARPU・継続率という、性質の異なる複数の指標データを横断して、変化の要因を一度に整理できます。

特徴	何ができるか	ゲーム会社での具体例
ファイルの直接読み書き	運営ログや企画書を開いて、集計やドラフト作成ができる	運営データからKPI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	毎スプリントの議事録整形を同じ手順で処理
複数資料の横断	工数実績・契約書・運営ログなどをまとめて参照できる	複数のKPI指標を横断して一括分析
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	企画書ドラフト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。

「ファイルを読み書きできる」「型を繰り返せる」「複数資料を横断できる」という3つの特徴は、企画・開発・運営のどの工程でも共通して効いてきます。業務ごとに個別のAIを用意する必要はありません。

同じ仕組みが使えるということは、企画チームで型ができれば、運営チームやQAチームにもその型を横展開しやすいということでもあります。最初の1つを丁寧に作り込む価値は、後々の展開の速さに跳ね返ってきます。

05 PITFALLS ゲーム会社が導入でつまずくポイントと、現実的な乗り越え方 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をゲーム会社の現場に導入する際、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。

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、情報システム担当が不在の会社でも無理なく運用できます。

未公開タイトルの企画書やプレイヤー(個人/B2C)の課金データなど、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	プロデューサー・情報システム担当
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、企画書ドラフトやKPI分析など、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、まず一人か二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。

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。

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タイトルごとの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、企画書ドラフトとKPI分析とスプリント議事録の整形を、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。

もうひとつは、プランナー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。「このフォーマットに整えて」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、生成AI素材をそのまま本番に使ってしまい、商用ライセンスの確認が漏れて炎上リスクを招くケースです。生成した下書きは、クリエイターが加工・編集して採用する前提を徹底しておく必要があります。

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	企画書やKPI分析など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行
生成AI素材を確認なく本番に使い炎上リスクを招く	商用ライセンス確認とクリエイターの加工編集を必須にする
プランナーがプロンプトの書き方に戸惑う	最初の数回はプロデューサーや情報システム担当が一緒に操作する
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	タイトルごとの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・どのタイトル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。タイトルごとの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。

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。

採用書類のドラフト作成にも同じ考え方を応用できます。求人票と応募者の経歴書を渡せば、一次選考用の比較メモを作らせられます。最終的な合否判断は、これまで通り採用担当が行います。

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、企画書ドラフトやKPI分析を実際に動かしながらお見せしています。

06 SEMINAR_CONTENT 60分セミナーで実際に見せる中身 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	ゲーム会社の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理
次の25分	企画書ドラフト、工数見積もり、KPI分析の実演デモ
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、参加企業のタイトル規模・運営形態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。ゲーム会社の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。

KPI分析では、運営データのCSVを読み込ませるところから、DAU・ARPU・継続率の集計、施策案のドラフトまでを実際に動かします。

スプリント議事録の整形では、会議メモを読み込ませて、タスク一覧とベロシティの集計ができるまでの流れをお見せします。

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
企画書のアイデア部分までAIに任せられるか	リサーチと構成の下書きまでで、ゲーム性の判断はプランナーが行う前提です
コンプガチャや景品表示法まわりは大丈夫か	チェックリスト適合度の確認までで、最終判断は法務が行います
セキュリティ面でどこまでデータを渡していいか	permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します

6-4. 参加対象

参加対象は代表・プロデューサー・会社役員(ディレクター)としていますが、企画や運営を担当するプランナー・プログラマ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、書類仕事を人に任せる想定がなく、代表お一人で全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。

運営型タイトルを複数抱える会社と、新規タイトルの企画・受注が中心の会社では、気になる業務が異なるはずです。当日は参加企業の状況に合わせて、質疑応答の時間で個別の疑問にお答えします。

07 SEMINAR_BOOKING 参加までの流れ——予約は空き日程を選ぶだけ 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
企画・工数見積もり・KPI分析の変わり方	自社の運営データ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。

よくある質問

Q. コンプガチャや景品表示法まわりは、AIに判断させても大丈夫でしょうか。

A. AIが行うのはガチャ確率表記や課金制限のチェックリストへの適合状況を確認するところまでです。最終的な景品表示法上の判断は、これまで通り法務や運営責任者が行います。記載漏れを見つけるセーフティネットとして機能する位置づけで、判断そのものを肩代わりするものではありません。

Q. 生成AI素材を使うと炎上リスクがあると聞きますが、対策はありますか。

A. セミナーでご紹介する使い方は、コード生成補助・シナリオドラフト・QA自動化が中心で、本番のイラストやサウンドは人のクリエイターが仕上げる前提です。生成AI素材を使う場合も、商用ライセンスの確認とクリエイターによる加工編集を経てから採用する運用が現実的です。この線引きをチーム内で共有しておくことが、炎上リスクを避ける最初の一歩になります。

Q. CERO/ESRB審査資料の作成をAIに任せて大丈夫でしょうか。

A. 過去に提出した審査資料の様式を土台にドラフトを作成する使い方が中心です。CEROとESRBで書式が異なる点もあらかじめ読み込ませておけば反映されます。最終的な確認と提出はこれまで通り運営責任者が行うため、資料の信頼性を保ったまま作成時間を圧縮できます。

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、ゲーム会社の現場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. パソコン操作に不慣れなプランナー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。最初の数回はプロデューサーや情報システム担当が一緒に操作するところから始める会社が多いです。

Q. Claude Codeを使うと、プログラマーやプランナーの仕事が奪われるのではないですか。

A. いいえ。AIが担うのはコード生成補助やドラフト作成、集計までで、ゲーム性デザインや世界観構築、チームの意思決定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、制作そのものに集中する時間を増やすための道具です。むしろ企画やコードレビュー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・プロデューサー・会社役員向けを基本としていますが、プランナーや情報システム担当の方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。

Q. 未公開タイトルの企画書や運営データをAIに読み込ませても問題ないですか。

A. 社内の企画書や運営データをどこまでAIに渡すか、扱う範囲の線引きも含めてセミナー内で説明しています。permission modeの設定で、最初は読み取り専用の集計・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で、許可する操作の範囲を少しずつ広げていく進め方が現実的です。導入するかどうかの判断材料としてお持ち帰りいただけます。

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AI鬼管理・AIBPOとは？

AI鬼管理は、Claude Code を中核に貴社の定型業務のAI自動化を GENAI が構築から運用定着まで伴走支援するサービスです。AIBPOは、その仕組みで貴社の業務そのものを、いまのコストの50%でGENAIが丸ごと引き受けるAIネイティブのBPOサービスです。チェックいただいた方には、セミナー当日に貴社の業務内容に合わせた導入プランのご案内時間を設けます（無理な営業はいたしません）。

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ゲーム会社の書類仕事は、企画・見積もりの段階から、CERO/ESRB審査のように毎リリース発生する業務、KPI分析のように日々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。自社の企画書や運営データを例に、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、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50%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。

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