製造業向け
Claude Code 経営コンサル
— 「業務効率化」の先へ。AI時代の製造業経営をどう設計するか —
Claude Code を導入すれば残業は減ります。しかし製造業の本当の経営課題は、採用難・現場スタッフの高齢化・顧問料の下落圧力・事業承継——そこにあります。 AI鬼管理の経営コンサルは、Claude Code を「業務ツール」ではなく「製造業の競争力の源泉」として、経営戦略に組み込む上流からの伴走です。 経営者・工場長が、AI を前提に製造業の収益構造・人員配置・差別化・承継を設計しきれる状態をゴールに置きます。
本研修では特に「図面管理」「工程計画」「現場日報」など、製造業界に固有の業務シーンを題材として取り上げ、工場長の判断業務に AI 支援が直接かみ合う設計に組み立てます。例として品質保証担当が直面する「不良発生時の8D報告書作成+取引先(自動車OEM/Tier1)別フォーマット対応で1件4-8時間、月10-20件発生」という現場痛点に対し、Claude Code・Codex を実際に起動して「不良データ+過去是正処置事例から8D報告書ドラフトを自動生成、QAは最終確認のみ。報告書作成時間70%減」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。
ツールを入れて残業を減らす、で終わらない。
AI を前提にした製造業の収益構造・人員配置・差別化戦略まで設計しきる。
経営の意思決定に踏み込むのが、私たちのコンサルです。
■ 製造業 の 工場長 へ
工場長の時間が、判断以外で消えていく問題に終止符を打つ。
Claude Code・Codex を 貴製造業の日常業務 に組み込む。
製造業 の経営判断レベルから AI 戦略を一緒に作る
コンサル形態は3-6ヶ月の戦略パートナーシップです。製造業の収益構造、競争戦略、新サービス案、KPI設計を 工場長 と一緒に書き直します。Claude Code・Codex はそのための実装手段として位置づけ、業務効率化ではなく事業構造の再設計が目的です。
コンサル終了時、製造業が3年後にどんな事業構造を持つかの中期戦略と、KPIダッシュボード、新サービスPoC が成果物として残ります。
扱う題材は、すべて貴製造業の実業務。サンプル課題は一切使いません。
■ コンサル形態の本質
製造業の 経営判断レベルからAI戦略を一緒に作る
コンサル形態は「製造業の工場長が経営判断業務に時間を取り戻す」3〜6ヶ月の戦略パートナーシップです。研修や導入支援とは違い、目的は製造業の事業構造そのものを Claude Code で再設計することにあります。取引先対応の収益構造、競合との差別化軸、新サービス案、KPI設計、これらすべてを 工場長 と一緒に書き直します。
扱うのは製造業固有の経営判断テーマだけ。「業務効率化のためのAI研修」ではなく、「製造業が3年後に Claude Code 起点でどんな事業構造を持っているか」の設計です。週次の経営会議参加+月次の戦略レビューで、工場長の意思決定に並走します。
納品物は経営判断資料、新サービスPoC、KPIダッシュボード、AI戦略ロードマップです。現場スタッフ向けの研修は別形態をご利用ください。
製造業コンサルの 3〜6ヶ月ロードマップ
製造業の現状の収益構造、競合ポジション、工場長の判断業務時間配分を洗い出します。経営層インタビュー、財務分析、業務量実測の3点を実施。
製造業の周辺競合(同業他社、大手チェーン、SaaS、フリーランス)の動向と、製造業の差別化軸の再定義を行います。
製造業の収益構造に追加できる新サービス案を3-5案検討、優先1案を Claude Code で PoC 実装。実顧客テストで仮説検証します。
製造業の経営判断に必要な月次/週次KPIを再設計、Claude Codeで自動ダッシュボード化。工場長が経営会議で即判断できる状態を作ります。
経営層プレゼン資料の作成、3年後の製造業事業構造の中期戦略策定、内製化への引継ぎ準備を行います。
製造業で Claude Code・Codex が変える業務
コンサル形態では製造業の役割別痛点を経営課題まで遡って分析し、工場長の判断業務に時間を戻す事業構造を設計します。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
営業/見積担当: 取引先からの見積依頼が月50-100件、過去類似案件検索+原価試算で1案件1-3時間、見積遅延で失注20-30%
→ Claude Code: 図面+仕様書から過去類似案件を即時検索、見積ドラフトを15-30分で完成。見積即答率90%超で勝率向上
品質保証担当: 不良発生時の8D報告書作成+取引先(自動車OEM/Tier1)別フォーマット対応で1件4-8時間、月10-20件発生
→ Claude Code: 不良データ+過去是正処置事例から8D報告書ドラフトを自動生成、QAは最終確認のみ。報告書作成時間70%減
工場長: 町工場で代表+工場長兼務、見積回答+図面確認+現場巡回+取引先折衝で月残業150時間超、後継者不在
→ Claude Code: 見積ドラフト+図面整合性チェック+現場日報集計を自動化、工場長は工程改善+取引先折衝+若手育成に集中
上記痛点を経営判断レベルで再定義、製造業の事業構造そのものを AI 起点で書き換えます。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
いま、製造業が Claude Code・Codex を必要とする理由
本コンサル形態(製造業向け3-6ヶ月)で経営判断の前提とする業界の現状認識は次の通りです。事業構造再設計の出発点になります。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
製造業は、人手不足の深刻化、原材料価格の高騰、サプライチェーンの再構築、カーボンニュートラル対応、DX推進の同時進行で経営難易度が急上昇しています。中小製造業では、見積回答の遅延・図面管理の属人化・現場日報の手書き継続・品質不良情報の共有不足が日常的な経営課題です。一方、ERP/MES等の大規模システム導入は中小には重く、Excel+人海戦術で回している現場が多数派です。
この変化に対して、製造業が AI を「単純作業の自動化」だけで導入するのは不十分です。受注処理・見積回答・図面管理・工程管理・品質管理・出荷管理・原価計算・現場日報・顧客対応といった月次/日次サイクルに Claude Code・Codex を組み込み、現場スタッフが「品質判断」「工程改善提案」「顧客との技術交渉」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、すべて貴製造業の実業務(取引先から受領した見積依頼・図面・受注書・現場日報・品質記録 等)です。サンプル課題は一切使いません。
本サービス(コンサル)で扱う 製造業の案件全工程
コンサル3-6ヶ月(製造業向け)では下記7工程の見直しに加え、新工程の追加・既存工程の廃止も検討します。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
工場長の 独占業務 と 他業界との競合・連携
コンサル3-6ヶ月(製造業向け)では工場長の独占業務領域を再定義し、競合との差別化軸を Claude Code で増幅します。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
製造業は士業のような独占業務はないが、ISO9001等の品質マネジメントシステム認証取得・工業所有権法の遵守・製造物責任法(PL法)対応が現場の品質責任の核。 ここは Claude Code に「補助」させるが、最終判断は必ず工場長が握る。
工場長の領域: ERP導入が重い中小製造業のExcel+人海戦術の現場業務にAI活用・即効性のある業務改善
大手ERPベンダー(SAP/Oracle/Microsoft)の領域: 全社統合ERP導入(数千万〜数億規模)・大企業向け基幹システム
工場長の領域: MES未導入の中小工場での見積・図面管理・日報・品質管理の即座AI化
業界特化型製造業MESの領域: 大手向けMES(製造実行システム)・IoT連携・生産設備直結
工場長の領域: 国内製造の品質・短納期・コミュニケーションコスト低減をAIで強化
海外オフショアの領域: 中国・東南アジア・インドの低コスト生産
工場長の領域: 自社内製化の品質管理・図面管理・進捗管理をAIで最適化
外注先(協力会社)の領域: 繁忙期のキャパシティ補完(外注比率増加で対応)
製造業の 役割別 現場の痛点と AI支援(コンサル)
コンサル3-6ヶ月(製造業向け)では下記の役割別痛点を経営課題まで遡って分析、事業構造の根本再設計を行います。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
取引先からの見積依頼が月50-100件、過去類似案件検索+原価試算で1案件1-3時間、見積遅延で失注20-30%
Claude Code支援: 図面+仕様書から過去類似案件を即時検索、見積ドラフトを15-30分で完成。見積即答率90%超で勝率向上
不良発生時の8D報告書作成+取引先(自動車OEM/Tier1)別フォーマット対応で1件4-8時間、月10-20件発生
Claude Code支援: 不良データ+過去是正処置事例から8D報告書ドラフトを自動生成、QAは最終確認のみ。報告書作成時間70%減
町工場で代表+工場長兼務、見積回答+図面確認+現場巡回+取引先折衝で月残業150時間超、後継者不在
Claude Code支援: 見積ドラフト+図面整合性チェック+現場日報集計を自動化、工場長は工程改善+取引先折衝+若手育成に集中
コンサル形態の特徴は、上記役割別痛点を「単なる業務改善」ではなく「製造業事業構造そのもの」に位置づけ直すこと。「図面管理」「工程計画」の戦略的優先順位を工場長と合意し、3-6ヶ月後の到達目標を逆算します。
製造業の KPI Before / After(コンサル)
コンサル形態(製造業向け3-6ヶ月)では下記KPIに加え、製造業固有の経営KPIを別途設計します。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
製造業コンサル形態では下記 KPI を「単なる業務改善指標」ではなく「事業構造再設計後の到達点」として位置づけます。工場長と一緒に経営判断レベルで KPI を再定義し、3年後の製造業事業構造ビジョンに紐付けます。
| 指標 | Before | AI After |
|---|---|---|
| 8D報告書作成時間 | 4-8時間/件 | 1-2時間/件 |
| 工場長残業時間 | 月 100-150時間 | 月 50-80時間 |
| ものづくり補助金獲得額 | 未活用 | 年 500-1500万円 |
| 見積書作成時間 | 1-3時間/案件 | 15-30分/案件 |
コンサル形態の特徴は、上記KPI 指標を「単なる業務改善」ではなく「製造業事業構造そのもの」に位置づけ直すこと。「図面管理」「工程計画」の戦略的優先順位を工場長と合意し、3-6ヶ月後の到達目標を逆算します。
※ 上記 KPI はコンサル3-6ヶ月の参考値で、コンサルでは製造業固有の経営 KPI(収益/競争/新サービス関連)を別途設計します。事業構造再設計後の到達点が真の成果物です。
製造業から よく聞かれる懸念と回答(コンサル)
製造業のコンサル契約検討者からよく聞かれる懸念と回答です。経営判断レベルの個別相談も歓迎します。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
Q: 図面/原価情報は機密、AIに渡せない
A: Claude Codeはマスキング済データ前提、本物の図面/原価/取引先名は『情報の出し方』ルールでガード。社内DB上で動作する設計です。
Q: ものづくり補助金は申請が複雑、AIで対応?
A: 過去採択事例+審査基準を学習済、AIで申請書ドラフトを自動生成、最終チェック+提出は代表。採択率向上事例多数です。
Q: ベテラン職人の勘をAIで再現できる?
A: AIは見積/書類/工程管理の事務作業のみ、職人の品質判断+加工技術はそのまま。事務時間を削減し、職人を技術伝承に集中させる道具です。
Q: PL法/ISO9001対応にAI使用は問題ない?
A: 現行PL法/ISO9001でAI使用制限はなし、最終判断責任は工場長/品質保証責任者のまま。AI関与は『AI支援+責任者署名』で文書化、適合する設計です。
Q: 町工場はExcel+人海戦術で回ってる、AI不要
A: AIは既存Excelデータ+図面ファイルを横断分析する道具、ERP導入は不要。現体制を置換せず『上に乗る』設計で初期投資ゼロです。
コンサル形態の特徴は、上記よくある懸念を「単なる業務改善」ではなく「製造業事業構造そのもの」に位置づけ直すこと。「図面管理」「工程計画」の戦略的優先順位を工場長と合意し、3-6ヶ月後の到達目標を逆算します。
製造業 経営コンサルの本質
コンサル形態の経営判断は製造業固有の「図面管理」「工程計画」を中心に、3-6ヶ月で工場長と一緒に事業構造そのものを書き換える前提で進みます。例えば「ものづくり補助金獲得額」を未活用から年 500-1500万円へ引き上げるような数値目標を、経営層プレゼン資料・新サービスPoC・KPIダッシュボード・AI戦略ロードマップとして納品物に落とし込みます。コンサル特有の納品は「現業務の改善案」ではなく「3年後の事業構造ビジョン」であり、ここが研修/導入支援/内製化伴走との明確な境界線です。
中小製造業の収益は『大手取引先継続受注(粗利率15-25%・値下げ圧力)+ 試作/特殊加工(粗利率30-45%)+ 受託加工(粗利率20-35%)』。試作/特殊加工+補助金活用が利益エンジン
ERP/MES大手+海外オフショアとの差別化は『機動力』『短納期』『試作対応』『品質』。AIで見積/図面/品質管理を自動化し、試作/特殊加工/補助金活用案件に集中
1) 試作/特殊加工専門(高単価)2) 補助金活用設備投資(自動化)3) 海外Tier1向け直接輸出 4) 受託加工(同業他社向け+CMO)
見積即答率(48h以内)90% / 工場長残業60h以下 / ものづくり補助金獲得年500万円以上 / 試作/特殊加工売上比率30%以上
製造業の中で 本サービス(コンサル)が選ばれる理由
コンサル形態(製造業向け)の差別化は「経営判断レベルから事業構造を Claude Code で再設計」。一般経営コンサルとの明確な差です。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
製造業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 取引先 の課題に異なる角度から挑んでいます。本サービス(コンサル)は「工場長が製造業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ERPベンダー(SAP/Oracle/Microsoft) (基幹システム領域)
製造業の強み: ERP導入が重い中小製造業のExcel+人海戦術の現場業務にAI活用・即効性のある業務改善
大手ERPベンダー(SAP/Oracle/Microsoft)の領域: 全社統合ERP導入(数千万〜数億規模)・大企業向け基幹システム
vs 業界特化型製造業MES (工程管理システム領域)
製造業の強み: MES未導入の中小工場での見積・図面管理・日報・品質管理の即座AI化
業界特化型製造業MESの領域: 大手向けMES(製造実行システム)・IoT連携・生産設備直結
vs 海外オフショア (コスト競争力領域)
製造業の強み: 国内製造の品質・短納期・コミュニケーションコスト低減をAIで強化
海外オフショアの領域: 中国・東南アジア・インドの低コスト生産
vs 外注先(協力会社) (繁忙期の生産能力領域)
製造業の強み: 自社内製化の品質管理・図面管理・進捗管理をAIで最適化
外注先(協力会社)の領域: 繁忙期のキャパシティ補完(外注比率増加で対応)
製造業 周辺選択肢との比較
本コンサル形態(製造業向け3-6ヶ月)は経営判断レベル。一般経営コンサルやIT導入支援との違いを意識しています。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
製造業が取引先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(コンサル)です。下表は周辺選択肢の領域と、工場長側の強みの整理です。
| 選択肢 | 向こうの領域 | 工場長としての強み |
|---|---|---|
| 大手ERPベンダー(SAP/Oracle/Microsoft) | 全社統合ERP導入(数千万〜数億規模)・大企業向け基幹システム | ERP導入が重い中小製造業のExcel+人海戦術の現場業務にAI活用・即効性のある業務改善 |
| 業界特化型製造業MES | 大手向けMES(製造実行システム)・IoT連携・生産設備直結 | MES未導入の中小工場での見積・図面管理・日報・品質管理の即座AI化 |
| 海外オフショア | 中国・東南アジア・インドの低コスト生産 | 国内製造の品質・短納期・コミュニケーションコスト低減をAIで強化 |
| 外注先(協力会社) | 繁忙期のキャパシティ補完(外注比率増加で対応) | 自社内製化の品質管理・図面管理・進捗管理をAIで最適化 |
本サービスは「他選択肢の置き換え」ではなく、工場長の判断業務に 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 製造業の方 に向いています(コンサル)
コンサル形態は「製造業の工場長と経営層」が事業構造の再設計を本気で進めたい方々に向きます。AI戦略から作りたい方向け。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
悩み: ものづくり補助金/事業再構築補助金の活用余地はあるが、申請書類作成時間ゼロで機会逃す
本気で導入を考えるきっかけ: ものづくり補助金公募締切直前、現体制では申請書作成不可能と判明した瞬間
悩み: 見積回答が遅く失注続く、しかし図面読み込み+原価試算が手作業で速度上がらない
本気で導入を考えるきっかけ: メイン取引先が他社に流れ、見積スピードが原因と判明した瞬間
悩み: 人手不足+原材料高騰+後継者不在+ERP導入が重すぎる4重苦
本気で導入を考えるきっかけ: ベテラン現場/事務スタッフの退職決定、現体制では受注対応不可能と判明した瞬間
3-6ヶ月後に「製造業の事業構造が AI 起点で書き換わっている」状態を目指す方は、本コンサル形態が最適です。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
経営コンサルの進め方
貴製造業の経営課題を起点に設計するため、全製造業に共通のフレームワークはあえて使いません。共通するのは、以下のステップで進める全体設計です。
製造業の経営課題の構造化（収益・人員・取引先構成・競合環境の整理）
まず貴製造業の収益構造・取引先構成・人員配置・競合環境を一緒に棚卸しし、経営課題を構造化します。 「製造業の成長を止めている本当のボトルネックは何か」——この見極めこそが、AI活用を経営成果に繋げる最大のポイントです。
AI活用を経営戦略にどう組み込むかの設計
構造化した経営課題に対し、Claude Code をはじめとする AI 活用を「収益拡大・差別化・人員設計・事業承継」のどこにどう効かせるかを設計します。 ここで「AIを経営資源として捉える視点」を持つことが、以降の意思決定の土台になります。
Claude Code を競争力に変える具体施策の優先順位付け
設計した経営戦略(AIを前提とした収益構造 / 人員配置 / 事業承継 / 新規サービス開発)を、実行可能な具体施策(どの業務から内製化するか / どの現場スタッフを推進担当にするか / どの取引先で先行展開するか / どの新サービス[AI月次レポート顧問契約等]を立ち上げるか)に落とし込み、投資対効果(時短金額 × AI課金 × 人件費)と緊急度(競合に差を付けられる前 / 事業承継の時間軸)で優先順位を付けていきます。 この段階で、貴製造業には「いつ・何から・どう手を打つか・誰が責任を持つか」が明確な経営アクションプラン(12〜24ヶ月ロードマップ)が揃います。
意思決定の伴走と実行モニタリング
最終段階では、経営アクションプランの実行に伴走し、決めきれない論点をその場で整理しながら、施策が止まらないようモニタリングします。 コンサル終了後も代表・工場長が AI を前提に経営判断を続けられる状態に持っていくのが、本経営コンサルのゴールです。
製造業が 本サービス(コンサル)で得るもの
コンサル形態(3-6ヶ月)で焦点を当てるのは、KPI数値そのものより「製造業の事業構造再設計後の到達点」です。下記は KPI 設計の参考値で、コンサルでは 製造業 固有の経営KPIを別途設計します。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
導入前 Before: 1-3時間/案件
本サービス導入後 After: 15-30分/案件
導入前 Before: 4-8時間/件
本サービス導入後 After: 1-2時間/件
導入前 Before: 月 100-150時間
本サービス導入後 After: 月 50-80時間
導入前 Before: 未活用
本サービス導入後 After: 年 500-1500万円
コンサル形態の特徴は、上記KPI 目標を「単なる業務改善」ではなく「製造業事業構造そのもの」に位置づけ直すこと。「図面管理」「工程計画」の戦略的優先順位を工場長と合意し、3-6ヶ月後の到達目標を逆算します。
※ 上記数値はコンサル3-6ヶ月の参考値で、コンサルでは製造業固有の経営KPI(収益構造/競争戦略/新サービスPoC関連)を別途設計します。事業構造再設計後の到達点が真の成果物です。
経営コンサルで扱う診断項目
経営コンサルでは、Claude Code・Codex 活用を事務所経営に組み込むため、以下の経営項目を構造化します。
収益構造の分析
顧問報酬(月次・決算・工場長対応対応)とスポット報酬(相続・組織再編・新設法人対応)の構成比、取引先別の収益性、AI活用で空く余力を「既存取引先深耕 / 新規開拓 / 付加価値サービス」のどこに振り向けるべきかを定量的に検討。経営判断の根拠が手元に残ります。
取引先構成・単価
取引先を業種別・規模別・単価帯別にセグメント化し、それぞれの収益性と将来性を分析。AIで生まれた余力で「単価を上げられる顧客層 / 数を増やせる顧客層 / 撤退すべき顧客層」を見極め、差別化で単価を維持・向上する戦略を設計。価格競争に巻き込まれない事務所構造に移行。
人員配置・採用計画
採用難の業界環境を前提に、「今の現場スタッフ数で売上を伸ばす」「ベテラン依存をAIで分散する」「新人育成期間を短縮する」など、AI前提の人員設計を年次計画に落とし込みます。採用に左右されない事務所構造への移行計画を一緒に描きます。
事業承継ロードマップ
次世代代表への承継時期、引き継ぐべき「製造業の価値」(取引先関係・現場スタッフ・ノウハウ・ブランド)、AI前提に再設計した運営構造、次世代代表の育成・準備期間——5年単位の事業承継ロードマップを描きます。承継後も持続可能な事務所構造の青写真が手元にある状態。
製造業で Claude Code・Codex を入れた後の景色(コンサル)
コンサル形態(製造業向け3-6ヶ月)で想定する導入像です。コンサル完了時に下記の状態に到達します。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
導入前: 人手不足+原材料高騰+後継者不在+ERP導入が重すぎる4重苦
導入後: 見積ドラフト+図面整合性チェック+現場日報集計を自動化、工場長は工程改善+取引先折衝+若手育成に集中
導入前: ものづくり補助金/事業再構築補助金の活用余地はあるが、申請書類作成時間ゼロで機会逃す
導入後: 図面+仕様書から過去類似案件を即時検索、見積ドラフトを15-30分で完成。見積即答率90%超で勝率向上
導入前: 見積回答が遅く失注続く、しかし図面読み込み+原価試算が手作業で速度上がらない
導入後: 不良データ+過去是正処置事例から8D報告書ドラフトを自動生成、QAは最終確認のみ。報告書作成時間70%減
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
経営課題・関与期間に応じたプラン
Claude Code経営コンサルは、AI鬼管理の通常プランの枠組みでご提供しています。
製造業の経営課題・規模・関与期間に応じて最適な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。
製造業向け コンサルと他形態の関係
本コンサル形態の他に、製造業向けには次の6形態があります。経営判断レベルの戦略策定後、現場実装は下記形態と組み合わせます。 図面管理/BOM(部品表)/ISO9001 の経営判断連動性を製造業コンサル形態で再定義、工場長の意思決定を Claude Code が継続支援します。
- 研修(2-4時間): 製造業の工場長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): 製造業の典型業務シーンを毎回1つ取り上げ、工場長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): 製造業での 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): 製造業の現業務に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)(現在のページ): 製造業の経営判断・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): 製造業の社内チームがClaude Codeを自走運用できるところまで育成
- 顧問(月次): 製造業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
AI時代の製造業経営、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。
