自治体DX支援会社向けClaude Codeセミナー｜要件定義・標準化マッピング・入札提案書の自動化方針

弊社GENAIでは、自治体・行政DX支援会社の方向けに 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、要件定義・標準化マッピング、入札提案書、セキュリティ要件調査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。

自治体・行政DX支援会社は、条例や帳票が自治体ごとに異なるため、要件定義やセキュリティ要件調査に多くの時間がかかりがちです。標準化対応や入札が重なる時期は、その負担がさらに大きくなります。

本記事では、Claude CodeとCodexが何者かという基本から、これらの業務が具体的にどう変わるのか、そして導入時につまずきやすいポイントまでを順に解説します。

01 AI_DIFF 自治体・行政DX支援会社に必要なのは「答えるAI」ではなく「やり切るAI」 Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、自治体案件の機微な情報を扱っても大丈夫なのかを整理します

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。使ったことがある方も多いと思います。

「標準化マッピングの進め方を教えて」「ISMAP登録製品の探し方は」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際のマッピング表作成や要件適合表の作成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。ヒアリング議事録を読み込んで業務フロー図を作る、といった一連の作業を任せられます。

たとえば「今回のヒアリング議事録から標準仕様マッピング表を作って」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な作り方を説明してくれますが、実際に議事録を開いてマッピングまではしてくれません。

Claude Codeは、その議事録ファイルを実際に開いて中身を読み込み、業務フロー図とマッピング表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。ヒアリング議事録や仕様書などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながらマッピング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、要件定義や標準化マッピング、入札提案書のドラフト作成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、自治体・行政DX案件での活用事例は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、どちらも自治体DX支援業務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
自治体DX支援会社での活用事例	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「この議事録からマッピング表を作って」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. 自治体・行政DX支援会社では、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。自治体・行政DX支援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。

• 要件定義・標準化マッピングのドラフト作成
• セキュリティ要件調査(LGWAN/ISMAP)と要件適合表の作成
• 入札提案書・技術点対応のドラフト作成
• 生成AI庁内導入ガイドラインの整理
• 運用マニュアル・SLA管理資料の作成

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、自治体との折衝や政策提案のように、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	自治体との折衝・信頼関係づくり
過去様式を踏まえた書式変換	ITガバナンス・政策提案の最終判断
繰り返しの多い定型業務	そのつど状況が変わる交渉ごと
複数資料の突合・横断作業	職員・議会との人間関係の構築
データに基づく傾向の把握	現場の空気を読んだその場の判断

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
LGWAN	地方公共団体を相互に接続する行政専用のネットワーク

1-4. 自治体・行政DX支援会社の立ち位置

自治体・行政DX支援会社に、士業のような法的な独占業務があるわけではありません。ただしLGWAN-ASP接続やISMAP登録、自治体のセキュリティ要件対応への実績が、そのまま会社の信頼性を示す材料になります。

周辺には大手SIer・コンサル(NTTデータ・野村総研・アクセンチュア・Deloitte等)や自治体向けSaaS(LoGoチャット・LGWAN対応SaaS等)、Big4コンサル、地方IT企業といった選択肢があります。中小の支援会社の強みは、機動力と専門特化、要件定義から運用保守までの一気通貫対応です。

比較対象	相手の領域	中小DX支援会社の強み
大手SIer/コンサル	大手自治体DX・全国営業網・上場企業基盤	機動力・専門特化・直接対応
自治体向けSaaS	サブスク型・標準機能・全国自治体導入	要件定義+導入+運用保守の一気通貫
Big4コンサル	戦略・大規模PMO・国際展開	スピード・実装支援・継続関係
地方IT企業	地元密着・継続関係・低単価	最新技術(生成AI/ガバクラ)・全国対応

02 REQUIREMENTS 要件定義・標準化マッピングが、Claude Codeでこう変わる 自治体・行政DX支援会社でもっとも時間の重い工程を、入力と出力で見ます

自治体・行政DX支援会社でもっとも時間とお金が動くのが、要件定義・標準化マッピングの工程です。自治体ごとに業務フロー・条例・帳票が異なるため、1案件あたり200〜400時間かかることも珍しくありません。

しかも属人化しやすく、担当したプロジェクトマネージャー本人にしか経緯が分からず、他のPMに引き継げないという悩みも多くの会社に共通しています。

2-1. 自治体ヒアリング議事録からのマッピング表ドラフト作成

自治体ヒアリングの議事録をClaude Codeに読み込ませると、業務フロー図と標準仕様20業務へのマッピング表のドラフトが出てきます。条例や帳票の違いをゼロから手作業で整理する必要がなくなります。

これまでプロジェクトマネージャーが議事録を読み返しながら手で整理していた作業のうち、フロー図と対応表を書き出す部分だけを、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、整理した内容が実際の自治体の運用と合っているかどうかの最終確認は、これまで通りプロジェクトマネージャーが行います。

案件工程	主な内容	Claude Code介入例
提案・受注	ヒアリング・現状調査・提案書ドラフト・コンペ対応	議事録からの課題仮説整理
契約・プロジェクト計画	業務委託契約書・WBS/ガントチャート	契約書ドラフト・WBS自動作成
要件定義・設計	業務フロー図・データモデル設計	ヒアリング議事録からのマッピング表作成
ガバメントクラウド移行/標準化対応	移行計画・データ移行手順・運用テスト	標準化要件マッピングの自動照合
生成AI庁内導入支援	導入ガイドライン・ユースケース整理	ガイドライン・ユースケース一覧のドラフト
運用保守・住民窓口DX	運用マニュアル・SLA管理・書かない窓口	運用マニュアル・SLA管理表のドラフト
営業/入札・採用	入札書類・採用書類・コンプラ対応	入札提案書・コンプラ確認表のドラフト

2-2. 標準化対応とガバメントクラウド移行のマッピング

標準化対応と自治体情報システム標準化(2025年度末)の期限に向けて、20業務の標準仕様に自治体ごとの現行業務をマッピングする作業が、支援会社にとって最大の負荷になっています。

ガバメントクラウド移行計画も同時に進めることが多く、移行手順と運用テストの設計まで含めると、要件定義単体よりもさらに工数がかさみます。

20業務すべてを一度に整理しようとせず、まずは資料が揃っている業務から標準仕様とのマッピングに着手するのが現実的な進め方です。

業務	何を渡すか	何が出てくるか
要件定義・標準化マッピング	自治体ヒアリング議事録・現状調査資料	業務フロー図・標準仕様マッピング表のドラフト
ガバメントクラウド移行計画	現行システム構成資料・標準仕様書	移行手順・運用テスト計画のドラフト
契約書・WBS作成	業務委託契約のひな形・プロジェクト計画メモ	契約書ドラフト・WBS/ガントチャート
セキュリティ要件適合表	セキュリティガイドライン・ISMAP登録製品リスト	案件別の要件適合表
入札提案書ドラフト	過去の入札仕様・落札情報・競合提案書	提案骨子・技術点対応のドラフト

たとえば「このヒアリング議事録から、業務フローを標準仕様20業務にマッピングして」と渡すと、対応表のドラフトが数分で出てきます。

続けて「このマッピング表をもとに移行手順のドラフトを作って」と渡せば、ガバメントクラウド移行計画のたたき台が出てきます。これを土台に、担当者が自治体固有の事情を反映させます。

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。

契約・プロジェクト計画の段階では、業務委託契約書やWBS/ガントチャートに加えて、住民影響評価の資料作成も発生します。過去の評価資料を読み込ませておけば、新しい案件向けの評価項目の下書きを作らせられます。

2-3. PM工数の圧縮効果

要件定義・標準化マッピングにClaude Codeを組み込んだ場合、1案件あたりの工数が200〜400時間から70〜150時間程度まで圧縮できた例があります。PM工数のおよそ3分の1圧縮です。

提案から着手までのリードタイムが短い案件ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。急ぎの入札案件でも、担当者は自治体固有事情の確認と最終調整に集中できます。

結果として、これまでは工数不足を理由に断っていた案件にも、対応しやすくなります。要件定義の負担軽減は、受注機会そのものを広げる効果も持っています。

03 BID_OPS 入札提案書・セキュリティ要件調査・運用保守も、同じように変わる 受注率と入札提案書作成期間、セキュリティ要件調査、運用保守の変化を具体的に見ます

要件定義・標準化マッピング以外にも、自治体・行政DX支援会社には案件を通じて負担の大きい書類仕事があります。セキュリティ要件調査、入札提案書、運用保守の資料などです。

いずれも「毎案件・毎自治体」発生する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. セキュリティ要件調査(LGWAN/ISMAP)の自動化

生成AI庁内導入支援案件では、自治体ごとのセキュリティ要件やLGWAN、ISMAP対応の調査に毎回40〜60時間かかることが珍しくありません。

全国自治体のセキュリティガイドラインやISMAP登録製品、LGWAN-ASP接続条件をあらかじめデータベース化しておけば、案件着手時に5分ほどで要件適合表を出力できます。

調査項目	主な確認内容	主な参照資料
セキュリティガイドライン	自治体ごとの情報セキュリティポリシー	自治体公開のガイドライン文書
ISMAP登録状況	クラウドサービスの登録有無	ISMAP管理基準台帳
LGWAN-ASP接続条件	LGWAN経由での接続可否	LGWAN-ASPサービス一覧
データ取り扱い境界	住民情報の保存・処理範囲	自治体の個人情報保護条例

最終的な数字の確認と提出は、コンサルタントやエンジニアの仕事のまま残ります。「この自治体のガイドラインとISMAP登録状況を突き合わせて」と渡せば、項目別の適合表が返ってきます。

3-2. 入札提案書・技術点対応のドラフト作成

過去の入札仕様や落札情報、競合の提案書をAIに学習させておくと、新規入札の応札判断から提案骨子、技術点対応までのドラフトを短時間で作らせられます。

入札提案書の作成期間は、通常3〜5週間かかるところを、3〜7日程度まで圧縮できた例があります。標準化2025期限で受注が急増する時期ほど、この差が効いてきます。

発注機関(国・都道府県・市町村)ごとに書式が異なる技術提案書も、過去の様式を読み込ませておけば、新しい発注機関向けのドラフトを作らせやすくなります。

同じ工種の案件でも、A市の様式で作った提案書をそのままB県の入札に転用できない、という状況が日常的に発生します。過去の様式を土台に項目立てを再構成させる使い方が現実的です。

3-3. 運用保守・住民窓口DXの資料作成

受注後の運用保守フェーズでも、運用マニュアルやSLA管理表の作成、住民窓口DX(書かない窓口・オンライン申請)の継続改善提案など、書類仕事は途切れません。

運用保守の過去ドキュメントとSLA基準を読み込ませれば、運用マニュアルとSLA管理表のドラフトが出てきます。継続改善の提案資料も、過去の改善実績を土台に作らせられます。

営業/入札・採用の工程では、官公庁向けの入札書類やコンプラ対応資料に加えて、PM・コンサルタントの採用書類も作成が必要になります。過去の求人票を読み込ませておけば、新しい採用要件に合わせたドラフトを作らせられます。

業務	従来の目安	AI活用後の目安
セキュリティ要件調査	案件あたり40〜60時間	5分で要件適合表を出力できた例あり
要件定義・標準化マッピング	1案件200〜400時間	70〜150時間程度に圧縮できた例あり
入札提案書作成期間	3〜5週間	3〜7日程度に圧縮できた例あり
標準化マッピング所要	20業務×自治体ごと再作業	テンプレ流用で50%以上削減できた例あり
案件受注率	10〜15%	25〜35%程度まで改善できた例あり

3-4. 代表/プロジェクトマネージャーと営業/事業開発、それぞれの負担

代表やプロジェクトマネージャーには、案件ごとの折衝タイミングや自治体との調整という、毎日の判断業務があります。マッピング表や進捗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。

営業/事業開発側は、全国1700自治体の中から有望案件を選別する手段が乏しく、入札参加の判断を勘に頼りがちという悩みを抱えています。

役割	日々の悩み	Claude Codeの使いどころ
代表/プロジェクトマネージャー	自治体ごとの要件定義・標準化マッピングが属人化	ヒアリング議事録からのマッピング表ドラフト作成
コンサルタント/エンジニア	セキュリティ要件調査に毎回40〜60時間	ガイドライン・ISMAP情報の自動照合
営業/事業開発	有望案件の選別を勘で行っている	セキュリティ要件DBを使った案件着手時の適合表出力
経営者・会社役員	現場と受注、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

3-5. 受注が伸びる会社に共通する動き

標準化2025期限を控え、受注は増えているのに、優秀なプロジェクトマネージャーを採用しても育成に1年ほどかかるという声もよく聞きます。案件を断らずに受けられる体制づくりが、多くの中堅DX支援会社にとって共通の課題です。

生成AI活用の提案を任されるコンサルタントも、自治体ごとに生成AIの利用ルールが異なるため、提案やPoC設計のたびに時間がかかりがちです。過去の入札仕様や落札情報、競合の提案書を学習させておけば、新規入札の応札判断から提案骨子、技術点対応までを3日以内に圧縮できた例もあります。

役割	受注が伸びる会社の動き
中堅DX支援会社代表	標準化期限による受注急増を見越し、要件定義のマッピングを型化して育成期間を待たずに対応力を確保
生成AI担当コンサル	自治体ごとの生成AI利用ルールをデータベース化し、提案・PoC設計の初速を上げる
営業/事業開発	全国自治体のセキュリティ適合状況を可視化し、有望案件の選別にかける時間を圧縮

セキュリティ要件調査や入札提案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 自治体案件の書類仕事まで自動化できる、3つの仕組み Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します

「AIが自治体案件の書類仕事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。

ここまで見てきた要件定義やセキュリティ要件調査の例も、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、自治体ヒアリングの議事録やExcelの標準仕様マッピング表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事務員のような存在です。

従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「マッピングの方法を教えてくれる」のではなく「実際にマッピングしてくれる」——この一歩の差が、書類仕事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「この形式でマッピングして」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。

セキュリティ要件調査や運用マニュアルの作成のように、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

自治体ヒアリング議事録・セキュリティガイドライン・過去の入札書類など、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。セキュリティ要件調査はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、ガイドライン・ISMAP登録製品リスト・LGWAN-ASP接続条件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。

要件定義でも同じことが言えます。ヒアリング議事録・現行業務フロー・標準仕様書という、性質の異なる3種類の資料を横断して、マッピングと移行計画の下書きを一度に進められます。

特徴	何ができるか	自治体・行政DX支援会社での具体例
ファイルの直接読み書き	ヒアリング議事録や仕様書を開いて、集計やドラフト作成ができる	議事録から標準仕様マッピング表を作成
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	毎案件のセキュリティ要件調査を同じ手順で処理
複数資料の横断	ガイドライン・ISMAP情報・過去の入札書類などをまとめて参照できる	セキュリティ要件を横断して一括照合
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	入札提案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 自治体DX支援会社が導入でつまずく3つの壁と対処法 セキュリティ・自治体ごとの違い・社内定着でよくあるつまずきを整理します

Claude Codeを自治体・行政DX支援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、住民情報などどのデータを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専任でいない会社でも無理なく運用できます。

自治体ヒアリング議事録や住民情報など、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	PM・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. 自治体ごとの条例・業務差異への対応

「自治体ごとに条例や業務が違い、テンプレ化は無理」という懸念をよく聞きます。実際、A市とB県で同じ工程でも、参照する条例や帳票がまったく異なることは珍しくありません。

この懸念への現実的な答えは、テンプレートで押し切ることではなく、自社の過去ドキュメントを学習させた「専属の自治体DX AI」を案件ごとに育てていくことです。テンプレではなく差分提示で対応します。

標準化2025期限に向けて案件は増えているものの、優秀なプロジェクトマネージャーを採用しても育成に1年ほどかかるという声も多く聞きます。型として残した指示文やマッピング表は、そのまま新人PMの引き継ぎ資料としても使えます。

5-3. 社内での定着

最初から全業務をAI化しようとせず、セキュリティ要件調査や入札提案書のドラフト作成など、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。

5-4. ツール選定と既存ツールとの関係

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。

「既にBacklog/Jira/Confluenceを導入している」という会社も多いですが、これらは置き換える対象ではありません。既存ツール内のデータをClaude Codeから読み込み、横断分析して提案や移行計画、監査資料を自動生成する位置付けです。

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
自治体ごとの差異	過去ドキュメントを学習させる運用にできているか
社内定着	最初に試す業務を1〜2個に絞れているか
既存ツールとの関係	Backlog/Jira/Confluence等の置き換えでなく横断分析の位置付けにできているか
記録の残し方	元データとドラフトを案件フォルダに保存しているか

5-5. 現場でよくあるつまずきの実例

ひとつは、要件定義のマッピングと入札提案書とセキュリティ要件調査を、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、プロジェクトマネージャ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。「この議事録をマッピング表に整えて」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、発注機関ごとの書式の違いを考慮せずに入札提案書のドラフトをそのまま使い、様式不備で差し戻されるケースです。過去の様式との違い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	セキュリティ要件調査や入札提案書など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行
発注機関ごとの書式差異を考慮せず差し戻される	過去の様式を事前に読み込ませ、書式変換の下書きから始める
プロジェクトマネージャーがプロンプトの書き方に戸惑う	最初の数回は情報システム担当や外部支援と一緒に操作する
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。

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、要件定義のマッピングやセキュリティ要件調査を実際に動かしながらお見せしています。

06 SEMINAR_CONTENT 自治体DX支援会社向けセミナー60分で実演する内容 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	自治体・行政DX支援会社の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理
次の25分	主要月次書類の異常値検出、業務報告書類PDFと扶養情報の突合、自治体への一次質問メール下書きの実演デモ
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、参加企業の業種・規模に応じて多少調整することもあります。

セミナー後にお送りする持ち帰り資料(スターターガイド)には、課金プラン(Pro/Max/API)の比較、初期設定手順、初日チェックリストをまとめています。月曜の朝から動ける状態を目指した内容です。

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。自治体・行政DX支援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。

年次の繁忙業務シーズンの業務報告書類PDFと扶養情報の突合では、複数の資料を読み込ませてから、突合結果が出てくるまでを実際に動かします。

自治体からの一次質問メールの下書き生成では、過去の回答履歴を読み込ませて、メール案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
既にBacklog/Jira/Confluenceを導入済みだが意味があるか	既存ツール内のデータを読込・横断分析し、提案や移行計画、監査資料を自動生成する位置付けです
自治体ごとに条例や業務が違い、テンプレ化は無理ではないか	貴社案件の過去ドキュメントを学習させ、専属の自治体DX AIを構築します。テンプレでなく差分提示で対応します
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・プロジェクトマネージャー・経営者・会社役員としていますが、セキュリティ要件調査や入札提案書を担当するコンサルタント・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、案件を人に任せる想定がなく、代表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 自治体DX支援会社向け無料セミナーの予約手順 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
要件定義・セキュリティ要件調査・入札提案書の変わり方	自社のヒアリング議事録を例にした質疑応答
セキュリティ・自治体ごとの違いへの考え方	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. 自治体案件の機微な情報をAIに読み込ませても問題ないですか。

A. 社内のヒアリング議事録や住民情報をどこまで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。

Q. 自治体ごとに条例や業務が違い、テンプレ化は無理だと思うのですが。

A. テンプレートで一律に押し切るのではなく、貴社案件の過去ドキュメントを学習させて「貴社専属の自治体DX AI」を構築する使い方が中心です。自治体ごとの差分をそのつど提示させる運用のため、条例や業務の違いを前提にした使い方ができます。

Q. 既にBacklog/Jira/Confluenceを導入していますが、意味はありますか。

A. それら既存ツールを置き換えるものではありません。既存ツール内のデータをClaude Codeから読み込み、横断分析して提案書や移行計画、監査資料を自動生成する位置付けです。既存の運用を変えずに導入できます。

Q. 入札提案書は形式が厳格ですが、AIに任せて大丈夫でしょうか。

A. 過去の入札提案書や発注機関別の様式を土台にドラフトを作成する使い方が中心です。国・都道府県・市町村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担当者が行うため、書類の信頼性を保ったまま作成時間を圧縮できます。

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。最初の数回は情報システム担当や外部支援と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、自治体・行政DX支援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. Claude Codeを使うと、プロジェクトマネージャーの仕事が奪われるのではないですか。

A. いいえ。AIが担うのは書類の下書き作成や集計までで、自治体との折衝やITガバナンス、政策提案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。

Q. セミナーは代表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、プロジェクトマネージャーやコンサルタント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。

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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。AI社員・ジドウカさんは、その仕組みで貴社の業務そのものを、月30万円の定額で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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自治体・行政DX支援会社の書類仕事は、要件定義・標準化マッピングの段階から、セキュリティ要件調査や入札提案書のように案件ごとに発生する業務、運用保守のように継続的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。自社のヒアリング議事録や案件を例に、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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