IT企業向けClaude Code・Codexセミナー｜見積もり・設計書・障害対応の自動化方針を確認

弊社GENAIでは、IT企業の方向けに 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、見積もり・提案書の作成、設計書のドラフト、障害対応時のログ解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。

IT企業では、案件が増えるほど見積もりや設計書、テストケース、障害対応レポートといった書類仕事が積み重なり、開発リーダーや経営者の負担になりがちです。専任の担当者を置けない中小企業ほど、この負担は大きくなります。

本記事では、Claude CodeやCodexが何者かという基本から、IT企業特有の業務がどう変わるか、なぜそれが可能なのか、導入時につまずきやすいポイントまでを順番に解説します。

01 AI_DIFF 見積書は書ける、テストケースは作れない――AIの違い Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアの経営層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。IT企業の方であれば、すでに日常的に使っている方も多いと思います。

「見積書の書き方のコツは」「テストケースの作り方を教えて」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の見積書作成やテストケース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。要件定義書を読み込んで設計書のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。

たとえば「今月の障害対応をまとめて」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的なまとめ方を説明してくれますが、実際にログファイルを開いて集計まではしてくれません。

Claude Codeは、その障害ログのファイルを実際に開いて中身を読み込み、原因分析レポートのドラフト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。要件定義書やソースコード、ログファイルなどの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら設計書作成やレビューを進められます。

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、IT企業であれば「ファイルを読み込んで作業する」という性質を、コーディング以外の見積もりやドキュメント整備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、コード生成のスピード感に強みがあるとされています。

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に慣れているメンバーには、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IT企業向けに特化したツールではなく、汎用のAIエージェントを業務オペレーション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
得意領域	要件の曖昧な業務、長文の読解・要約	反復実行、外部ツール連携
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	比較対象として並列で実演

どちらも高度なプログラミング知識がなくても、日本語で「この設計書を作って」のように話しかけるだけで使えます。エンジニアでない経営層や営業担当でも、指示の出し方さえ分かれば扱えます。

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、コマンド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. GitHub CopilotやCursorとは何が違うのか

すでにGitHub CopilotやCursorを使っている開発チームも多いと思います。これらはエディタ上でコードを補完してくれる「IDE補完型」のツールです。

一方、Claude CodeとCodexは、要件定義から設計・実装・テスト・ドキュメント作成までを縦断して動く「業務エージェント」です。コード補完の延長ではなく、書類仕事も含めた一連の作業を任せられる点が異なります。

ツール	得意な範囲
Copilot / Cursor	エディタ上での1行〜1関数単位のコード補完
Claude Code / Codex	要件定義書の読解から設計書・テスト・障害報告書まで縦断
ChatGPT / Gemini	単発の質問応答、文章のアイデア出し

1-4. IT企業では、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。IT企業の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。

• 見積もり(工数見積・WBS)・提案書ドラフトの作成
• 基本設計書・詳細設計書のドラフト作成
• テストケースの生成とレビュー補助
• 障害対応時のログ解析・原因分析レポート
• README・API仕様書などの技術ドキュメント整備

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、クライアントとの要件のすり合わせや、アーキテクチャの最終判断のように、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
見積もり・設計書のドラフト作成	クライアントとの要件のすり合わせ
過去資料を踏まえた書式変換	アーキテクチャの最終判断
繰り返しの多い定型業務	そのつど状況が変わる価格交渉
複数リポジトリ・資料の横断作業	チームメンバーとの信頼関係の構築
ログデータに基づく傾向の把握	本番リリースの最終判断

02 PROPOSAL 見積もり・提案書・設計書が、Claude Codeでこう変わる IT企業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

IT企業でもっとも時間とお金が動くのが、見積もり・提案書の工程です。RFP(提案依頼書)や要件定義書の読み込み精度が、見積金額と受注確度にそのまま直結します。

精度が求められる一方、案件数が増えるほど営業・PM(プロジェクトマネージャー)の負担は膨らみます。専任の見積もり担当を置けない中小のIT企業ほど、この負担が経営者や現場リーダーにのしかかりやすくなります。

2-1. 見積もり(工数見積・WBS)のドラフト作成

RFPや要件定義書をClaude Codeに読み込ませると、工程別・機能別のWBS(作業分解構成図)と工数見積のドラフトが出てきます。ゼロから機能一覧を書き出す作業が要らなくなります。

これまでPMが要件定義書を読みながら手作業で機能を洗い出していた作業のうち、一覧化する部分だけを、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、拾い出した機能や工数が要件と合っているかどうかの最終確認は、これまで通りPMが行います。

工程区分	見積もりに含める項目の例
要件定義・設計	打ち合わせ回数、設計書のページ数見込み
実装	画面数・API数・バッチ処理数
テスト	単体テスト・結合テスト・受け入れテストの工数
保守運用	SLA(サービス品質保証)に応じた対応工数

2-2. 提案書ドラフトと過去提案書の再利用

WBSと過去案件の類似提案書を渡すと、同フォーマットの提案書ドラフトが出てきます。最終的な提案内容の判断と提出は、営業担当やPMが行います。

契約形態には、稼働時間に応じて費用が発生する「準委任契約」と、成果物に対して費用が発生する「請負契約」があります。案件の性質に応じてどちらの提案文言にするか、ドラフトの時点で使い分けさせることも可能です。

受注が決まった案件では、提案書段階のWBSをそのままプロジェク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工数を並べておけば、炎上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
工数見積・WBS作成	RFP・要件定義書	工程別・機能別のWBSと工数見積ドラフト
提案書ドラフト	WBS・過去の類似提案書	同フォーマットの提案書ドラフト
基本設計書作成	要件定義書・過去の設計書	画面設計・機能設計を含む設計書ドラフト
詳細設計書作成	基本設計書	処理フロー・DB設計を含む詳細設計書ドラフト
契約書ドラフト	提案内容・契約形態(準委任/請負)	契約書の条項ドラフト
工数消化率の再確認	実績工数データ	見積もりとの差分が分かる比較表

たとえば「このRFPから、機能別のWBSと工数見積を作って」と渡すと、工程別の見積もりドラフトが数分で出てきます。

続けて「このWBSと去年の類似案件の提案書から提案書を作って」と渡せば、同フォーマットの提案書ドラフトが出てきます。これを土台に、営業担当が内容を調整します。

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、次の案件でもほぼそのまま使い回せます。

2-3. 基本設計書・詳細設計書のドラフト

要件定義書と過去の設計書のフォーマットを渡すと、画面設計・機能設計を含む基本設計書のドラフトが出てきます。設計方針そのものの決定は、設計担当やアーキテクトが行います。

基本設計書ができた段階で、その内容を渡して「これをもとに詳細設計書のドラフトを作って」と続けると、処理フローやDB設計を含む詳細設計書のドラフトも作らせられます。

納期の短い案件ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。急な引合いで数日以内に提案が必要な場面でも、担当者は要件との整合性確認と内容の最終調整に集中できます。

結果として、これまでは提案書作成の負担を理由に見送っていた短納期の案件にも、対応しやすくなります。見積もり・提案の負担軽減は、受注機会そのものを広げる効果も持っています。

03 OPERATIONS テスト・障害対応・技術ドキュメントも、同じように変わる テストケース生成、障害対応レポート、README整備を具体的に見ます

見積もり・設計書以外にも、IT企業には日常的に負担の大きい業務があります。テストケースの作成、障害対応(インシデント対応)、技術ドキュメントの整備などです。

いずれも「毎スプリント・毎障害・毎リリース」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. テストケースの生成とレビュー補助

仕様書や画面設計書を読み込ませ、正常系・異常系・境界値のテスト観点ごとにテストケース一覧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。

単体テストと結合テストでは確認する観点が異なります。単体テストは関数やモジュール単体の動作確認、結合テストは複数モジュールを組み合わせた際の連携確認が中心です。仕様書からこの2種類を分けてドラフトさせることもできます。

テストの種類	確認する内容	主な参照資料
単体テスト	関数・モジュール単体の入出力	詳細設計書・関数仕様
結合テスト	モジュール間の連携動作	基本設計書・画面遷移図
受け入れテスト	業務要件を満たしているか	要件定義書

コードレビューについても、プルリクエスト(変更差分)を読み込ませることで、命名規則や既存コードとの整合性といった観点でのレビューコメント案を作らせられます。最終的な承認はレビュアーが行います。

最終的なテストケースの妥当性確認と実行は、これまで通りQA担当やエンジニアの仕事のまま残ります。「この仕様書から、境界値のテストケースを洗い出して」と渡せば、一覧表が返ってきます。

すべてのテスト観点を一度に洗い出そうとせず、まずはリスクの高い機能から着手するのが現実的な進め方です。

3-2. 障害対応(インシデント対応)とログ解析

エラーログや監視アラートのデータを読み込ませ、発生時刻・影響範囲・想定原因を時系列で整理させます。原因の最終判断と対応方針の決定は、SRE(サイト信頼性エンジニア)やエンジニアが握ったままです。

障害対応が収束したあとには、原因と再発防止策をまとめる「ポストモーテム(振り返り報告書)」の作成が必要になります。時系列の記録と対応ログを渡せば、報告書のドラフトを作らせられます。

過去半年分の障害記録を渡して「発生パターンごとに件数を集計して」と指示すれば、傾向をまとめた一覧が出てくるため、監視強化の優先順位を決める材料として使えます。

3-3. 技術ドキュメント(README・API仕様書)の整備

ソースコードを読み込ませておけば、README(利用手順を記したファイル)やAPI仕様書のドラフトを、コードの変更に合わせて更新させることもできます。

リリースのたびに更新が後回しになりがちなドキュメントほど、この仕組みの恩恵が大きくなります。リリースノートも、変更履歴とプルリクエストの内容から自動でドラフトを作らせられます。

業務	従来の目安時間	AI活用後の目安
見積もり・提案書作成	案件あたり15〜30時間	案件あたり5〜10時間程度に圧縮できた例あり
基本設計書・詳細設計書作成	案件あたり20〜40時間	案件あたり8〜15時間程度に圧縮できた例あり
テストケース作成	機能あたり3〜6時間	機能あたり1〜2時間程度に圧縮できた例あり
障害対応レポート・ポストモーテム	1件あたり2〜4時間	1件あたり30分〜1時間程度に圧縮できた例あり
README・API仕様書の更新	リリースごとに後回しになりがち	コード変更に合わせて自動ドラフト作成
リリースノート作成	1回あたり1〜2時間	変更履歴から自動ドラフト作成

3-4. PMとエンジニア、それぞれの負担

PMには、要員のアサイン調整や進捗報告という、毎日の判断業務があります。スプリントの消化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。

背景には保守運用フェーズのSLA(サービス品質保証)もあり、対応時間や優先度によって求められる体制が変わります。見落とすと契約違反になりかねない、地味だが重要な確認項目です。

エンジニア側は、テストケース作成やドキュメント整備に加えて、コードレビューの依頼対応も負担になりやすいです。繁忙期がリリース直前と障害対応シーズンに重なりやすいことも、負担を重くしている要因です。

リリース判定の材料がある程度固まった段階で、README更新だけ先行して進めておく、という運用にしているチームもあります。プルリクエストの粒度を細かくしておけば、ドキュメント更新もスムーズになります。

役割	日々の悩み	Claude Codeの使いどころ
PM	要員アサインと進捗報告が属人化	スプリント消化状況の一覧化、判断材料の整理
エンジニア	テストケース作成とドキュメント更新が後回し	仕様書・ソースコードを連携したドラフト作成
経営者・会社役員	見積もりと障害対応、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
SRE	複数サービスの障害履歴を把握しづらい	障害ログの時系列整理とポストモーテム作成

エンジニアが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。オンコール対応中にスマートフォンでログの傾向を確認したり、移動中に翌日のテストケースを見直したりする使い方もできます。

事務所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、対応時間の短縮につながる場面も少なくありません。

障害対応のログ解析や設計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 なぜAIが設計書やログ解析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が書類仕事やコード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。

ここまで見てきた見積もりや障害対応の例も、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、要件定義書やソースコード、ログファイル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、既存のコード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新人エンジニアのような存在です。

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、書類仕事やコーディング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「この形式で見積もって」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。

テストケース作成や障害対応レポートのように、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。

4-3. 複数の資料を横断できる

要件定義書・ソースコード・過去の提案書など、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。見積もりの精度はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、RFP・過去案件データ・工数実績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。

障害対応でも同じことが言えます。エラーログ・監視データ・過去の障害記録という、性質の異なる3種類の資料を横断して、原因分析とポストモーテム作成を一度に進められます。

特徴	何ができるか	IT企業での具体例
ファイルの直接読み書き	要件定義書やソースコードを開いて、集計やドラフト作成ができる	RFPから工数見積・WBS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	毎スプリントのテストケース作成を同じ手順で処理
複数資料の横断	要件定義書・ソースコード・障害記録などをまとめて参照できる	障害対応で3種類の資料を横断して分析
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	設計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。

05 PITFALLS IT企業の現場導入でつまずきやすいポイントと対処法 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IT企業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、どのリポジトリやデータを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専任でいない会社でも無理なく運用できます。

顧客のソースコードや個人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。NDA(秘密保持契約)の範囲で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	テックリード・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、見積もりの下書きや障害対応レポートなど、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。

すでにCopilotやCursorを導入しているチームでも、両者は共存させて使えます。コード補完はCopilot、見積もりや設計書のドラフト作成はClaude Code、というように役割を分けている会社もあります。

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	どのリポジトリをどこまで渡すか、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	Copilot等の既存ツールとの役割分担ができているか
記録の残し方	元データとドラフトを案件フォルダやWiki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、見積もり・テストケース・障害対応レポートを、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、営業担当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RFPから見積もりのドラフトを作って」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、クライアントごとの契約条件やNDAの範囲を考慮せずにドラフトをそのまま提出し、差し戻されるケースです。過去の類似案件の条件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。

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	見積もりや障害対応など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行
クライアントごとの条件差異を考慮せず差し戻される	過去の類似案件を事前に読み込ませ、条件反映の下書きから始める
営業担当がプロンプトの書き方に戸惑う	最初の数回はテックリードや情報システム担当が一緒に操作する
読み込ませるリポジトリ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	案件フォルダやWiki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。案件フォルダやWiki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。今使っているリポジトリ構成やドキュメント管理のルールに、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。

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、見積もりのドラフト作成や障害ログの解析を実際に動かしながらお見せしています。

06 SEMINAR_CONTENT IT企業向けセミナー当日、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	IT企業の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理
次の25分	見積もり・提案書ドラフト、設計書作成、障害対応ログ解析の実演デモ
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、参加企業の事業内容(受託開発/SES/自社サービス)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。IT企業の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。

設計書作成では、要件定義書を読み込ませるところから、基本設計書のドラフトができるまでを実際に動かします。

障害対応の実演では、エラーログを読み込ませて時系列に整理させ、ポストモーテムのドラフト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
見積もりの精度はどこまで任せられるか	工数見積の下書きまでで、最終確認と提出はPMが行う前提です
クライアントのソースコードを読み込ませても大丈夫か	permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します
Copilotをすでに使っているが併用できるか	コード補完と業務エージェントは役割が異なるため併用が可能です

6-4. 参加対象

参加対象は経営者・会社役員・現場リーダーとしていますが、見積もりや障害対応を担当するPM・エンジニア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、経営者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。

07 SEMINAR_BOOKING IT企業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
見積もり・設計書・障害対応の変わり方	自社のRFPやログ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. クライアントのソースコードや要件定義書をAIに読み込ませても問題ないでしょうか。

A. NDA(秘密保持契約)の範囲を確認したうえで、permission modeの設定により、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が可能です。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。どの範囲まで渡してよいかは、セミナー内でも説明しています。

Q. 見積もり(工数見積)の精度は、経験の浅いPMでも保てますか。

A. AIが作るのはあくまで工数見積とWBSのドラフトで、要件との整合性の最終確認はPM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PM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. 障害対応レポートの自動生成は、クライアントへの報告に使えるレベルでしょうか。

A. エラーログや監視データから時系列整理と原因分析のドラフトを作成する使い方が中心です。最終的な原因の確定と再発防止策の判断はSREやエンジニアが行うため、報告書としての信頼性を保ったまま作成時間を圧縮できます。過去の障害記録との照合が多い案件ほど、事前に読み込ませておく資料の準備が重要になります。

Q. GitHub Copilotをすでに使っているのですが、Claude Code・Codexに切り替える価値はありますか。

A. 切り替えではなく併用が現実的です。Copilotはエディタ上でのコード補完に強く、Claude Code・Codexは見積もりや設計書の作成といった書類仕事も含めた業務エージェントとして使えます。コーディングの補完はCopilot、書類仕事はClaude Codeというように役割を分けている会社もあります。

Q. パソコン操作に不慣れな営業担当や経営層でも使えますか。

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。最初の数回はテックリード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。コマンド操作より、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、要件の曖昧な業務(設計書作成・長文要約・判断補助)にはClaude Code、外部ツール連携や反復実行にはCodexが安定するという傾向があります。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. Claude Codeを使うと、エンジニアの仕事が奪われるのではないですか。

A. いいえ。AIが担うのは書類の下書き作成や集計までで、アーキテクチャの最終判断やクライアントとの要件のすり合わせ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、開発そのものに集中する時間を増やすための道具です。むしろ実装に使える時間が増えたという声もあります。

Q. セミナーは経営者本人が参加しないといけませんか。

A. 経営者・会社役員向けを基本としていますが、PMやエンジニア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。

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IT企業の書類仕事は、見積もり・提案書の段階から、設計書やテストケースのように案件ごとに発生する業務、障害対応のように不定期だが負担の重い業務まで、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RFPやログを例に、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・ジドウカさん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。

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