SIer・システム開発会社向けClaude Codeセミナー｜要件定義・WBS見積もり・人月精算はどこまで自動化できるか

弊社GENAIでは、SIer・システム開発会社の方向けに 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、要件定義書のドラフト作成、WBS・見積試算、月次請求書（人月精算）の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。

SIer・システム開発会社では、要件定義からWBS見積もり、詳細設計・実装、テスト、人月精算の請求書作成まで、案件を通じて書類仕事が積み重なります。専任のPMOを置けない会社ほど、この負担は代表やプロジェクトマネージャーに集中しがちです。

本記事では、Claude Code・Codexとは何かという基本から、各業務で何を渡すと何が出てくるか、仕組みの理由、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。クラウド移行や下請法対応など、周辺の書類仕事についても触れます。

01 AI_DIFF ChatGPTと何が違うのか、Claude Code・Codexが「仕事をやり切る」理由 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GitHub Copilot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。

「WBSの書き方を教えて」「人月精算の計算式は」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の見積試算や請求書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。要件定義書のファイルを読み込んで整形する、見積試算を作る、といった一連の作業を任せられます。

たとえば「今月のプロジェクト進捗を集計して」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な集計方法を説明してくれますが、実際に進捗ファイルを開いて計算まではしてくれません。

Claude Codeは、そのプロジェクト管理ファイルを実際に開いて中身を読み込み、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。要件定義書やソースコード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。

もともとソフトウェア開発者向けに作られたツールですが、コーディング支援だけでなく、要件定義書のドラフト作成やWBSの見積試算のような、案件管理の書類仕事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、SIer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SE・プログラマーには、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SIer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
SIer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「この書類を集計して」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. SIer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。SIer・システム開発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。

• 要件定義書ドラフト・WBS/見積試算の作成
• コーディング規約適合チェック・コードレビュー補助
• テストケース生成・QA結果の整理
• 月次請求書(人月精算)の一括作成
• リリースプラン・障害対応報告書のドラフト作成
• 移行計画書・クラウド構成ドキュメントのドラフト作成

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、クライアントとの信頼関係づくりや、要件の優先順位を決める交渉のように、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・書類のドラフト作成	クライアントとの信頼関係づくり
過去の様式を踏まえた書式変換	要件の優先順位を決める交渉
繰り返しの多い定型業務	そのつど状況が変わる仕様調整
複数資料の突合・横断作業	エンジニア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
WBS	工程ごとに担当者・期間・工数をまとめた工程管理表

02 ESTIMATE 要件定義書・WBS見積もりが、Claude Codeでこう変わる SIer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

SIer・システム開発会社でもっとも時間とお金が動くのが、要件定義とWBS/見積試算の工程です。クライアントヒアリングから要件を整理する精度が、見積金額と受注可否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PM・営業担当の負担は膨らみます。専任のPMOを置けない中小SIerほど、この負担が代表や現場リーダーにのしかかりやすくなります。

2-1. 要件定義書ドラフトの作成

クライアントヒアリングの議事録や過去案件の要件定義書をClaude Codeに読み込ませると、業務フロー図やデータモデル設計を含む要件定義書のドラフトが出てきます。ゼロから章立てを考える必要がなくなります。

これまでPMが議事録を見返しながら手作業でまとめていた作業のうち、章立てと初稿づくりの部分を、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、要件の抜け漏れがないかどうかの最終確認は、これまで通りPMやSEが行います。

整理する項目	内容の例
業務要件	実現したい機能・業務フロー
非機能要件	性能・可用性・セキュリティ要件
データモデル	エンティティ・テーブル定義
画面遷移	画面一覧・遷移フロー
外部連携	API連携・SaaS連携の要件

2-2. WBS/見積試算のドラフト作成

要件定義書のドラフトと、過去案件の工数実績データを渡すと、工程別に工数を積み上げたWBSと見積試算のドラフトが出てきます。金額の最終判断と提示は、営業担当やPMが行います。

見積の作り方には、プロジェクト全体を一括で見せる「一式見積」と、工程ごとに工数×単価を積み上げる「積み上げ方式」があります。官公庁向けには積み上げ方式の内訳が求められることが多く、この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WBSをそのまま実行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、要件追加による予算超過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
要件定義書ドラフト	ヒアリング議事録・過去の要件定義書	業務フロー図・データモデルを含む要件定義書ドラフト
WBS/見積試算	要件一覧・過去の工数実績データ	工程別に工数を積み上げたWBS・見積試算ドラフト
提案書ドラフト	要件整理の内容・過去の提案書フォーマット	章立て・訴求ポイントを踏まえた提案書ドラフト
コンペ対応資料	案件概要・競合情報	訴求ポイントを整理した比較資料ドラフト
契約書チェック	契約書(検収条件・瑕疵担保)	下請法上の必須項目チェックリスト
議事録整理	ヒアリング音声・メモ	要点を整理した議事録ドラフト

たとえば「このヒアリング議事録から、業務要件を機能単位で整理して」と渡すと、要件一覧のドラフトが数分で出てきます。

続けて「この要件一覧と過去案件の工数実績からWBSを作って」と渡せば、工程別の工数を積み上げたWBSのドラフトが出てきます。これを土台に、PMが期間と金額を調整します。

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、次の案件でもほぼそのまま使い回せます。

2-3. 提案書・コンペ対応への活用

官公庁案件や大型案件では、提案書やコンペ対応資料の作成が求められる場面も多くあります。同じ要件整理の内容を土台に、提案書のドラフトを作らせられます。最終的な提案内容の判断は、代表や営業責任者が行います。

過去の提案書のフォーマットを読み込ませておくと、新しい案件向けの提案書でも、章立てや訴求ポイントを踏まえたドラフトが出やすくなります。

提案から受注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。急な引合いで数日以内に提案を出す場面でも、PMは要件の妥当性確認と金額の最終調整に集中できます。

結果として、これまでは書類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。要件定義・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。

2-4. 契約書チェックと検収条件の整理

受注が決まった後は、請負契約か準委任契約かの区分、検収条件、瑕疵担保の範囲を契約書に落とし込む工程が続きます。過去の契約書ひな形を読み込ませておくと、条項の抜け漏れをチェックしたドラフトを作らせられます。

特に官公庁案件では、契約書の様式や記載必須項目が発注機関ごとに細かく決まっていることが多く、過去の様式との差分確認だけでも手間がかかります。

契約締結前の最終確認と押印は、これまで通り代表や法務担当が行います。AIが担うのは、条項の抜け漏れチェックと、様式に沿ったドラフト作成までです。

確認項目	見落としやすいポイント
契約形態	請負と準委任の区分が業務実態と一致しているか
検収条件	受け入れ基準の記載が具体的か
瑕疵担保	責任範囲と期間が明記されているか
支払条件	下請法上の支払期日要件を満たしているか

03 AUTOMATION 詳細設計・テスト・請求書作成も、同じように変わる コードレビュー補助、テストケース生成、人月精算の請求書作成を具体的に見ます

要件定義・見積もり以外にも、SIerには案件を通じて負担の大きい書類仕事があります。詳細設計、テスト・QA、月次の請求書(人月精算)などです。

いずれも「毎案件・毎月・毎機能」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. 詳細設計・実装のコードレビュー補助

詳細設計書とソースコード、社内のコーディング規約を読み込ませ、規約適合チェック・実装補助・レビュー観点の洗い出しを行わせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。

テストコードの一部生成や、既存コードのリファクタリング候補の洗い出しにも活用できます。項目ごとに参照する資料が異なるため、チェックだけでも横断作業が必要になります。

工程	主に確認する内容	主な参照資料
詳細設計	画面・API・DB設計の整合性	詳細設計書、基本設計書
コーディング規約適合	命名規則・インデント・コメント	コーディング規約、ソースコード
レビュー観点整理	セキュリティ・パフォーマンス観点	過去のレビュー指摘履歴

さらに、SES契約から請負契約への移行を進めるSIerでは、要件定義スキルの底上げも課題になります。詳細設計とコーディング規約チェックが同時並行になり、SE一人では手が回らなくなりがちです。

最終的な設計判断とマージの承認は、SEやテックリードの仕事のまま残ります。「このコードを規約に沿ってチェックして」と渡せば、違反箇所の一覧が返ってきます。

すべての機能を一度にチェックしようとせず、まずは変更頻度の高いモジュールなど、影響範囲が分かりやすい部分から着手するのが現実的な進め方です。

3-2. テストケース生成・QA結果の整理

詳細設計書や仕様書をテキスト化し、テストケースの一覧とテスト計画のドラフトを作らせます。品質保証に関する最終判断は、QA担当や開発リーダーが握ったままです。

障害報告も、件数を数えるだけでなく「表示崩れ」「データ不整合」「性能劣化」といった型に分けて蓄積しておくと、翌スプリントで重点的に取り上げるべき不具合が見えやすくなります。

過去半年分の障害報告を渡して「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、テスト計画の重点項目を決める材料として使えます。

クライアントごとに求められるQA報告書の様式が微妙に異なることも多く、そのたびに作り直しているQA担当は少なくありません。

3-3. 月次請求書(人月精算)の一括作成

クライアントごとに書式が異なる月次請求書も、過去の請求書フォーマットを読み込ませておけば、新しいクライアント向けのドラフトを作らせやすくなります。

同じ案件でも、A社向けの請求書フォーマットをそのままB社の請求に転用できない、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。

下請代金支払遅延等防止法(下請法)の対象となる取引では、支払期日や検収条件の記載漏れが行政指導の対象になることもあります。請求書ドラフトの段階で必須項目のチェックリストと突き合わせておくと安心です。

リリースプランや本番デプロイのチェックリスト、障害対応報告書の作成にも同じ考え方が使えます。稼働実績とデプロイ履歴を突き合わせて、SLA(サービス品質保証)との差分をレポートにまとめます。

差分が大きい項目を早めに把握できれば、運用保守の品質そのものが上がります。障害対応報告書はクライアントへの提出義務がある場合も多く、SLA遵守状況の根拠にもなります。

業務	従来の目安時間	AI活用後の目安
要件定義書作成	1案件60〜120時間	1案件15〜30時間程度に圧縮できた例あり
WBS/見積試算	案件あたり10〜20時間	案件あたり3〜8時間程度に圧縮できた例あり
コードレビュー・規約チェック	1機能あたり2〜5時間	1機能あたり0.5〜2時間程度に圧縮できた例あり
テストケース作成	1案件80〜160時間	1案件20〜40時間程度に圧縮できた例あり
月次請求書作成	月次で数日がかり	クライアント別ドラフトを自動作成
障害対応報告書作成	都度2〜4時間	都度30分〜1時間程度に圧縮できた例あり
詳細設計+実装(1機能)	40〜80時間	10〜20時間程度に圧縮できた例あり

3-4. クラウド移行・レガシー刷新のドキュメント整備

レガシーシステム刷新(基幹システムやCOBOL資産の移行等)やクラウドネイティブ化(AWS/Azure/GCP)の案件でも、移行計画書やインフラ構成ドキュメントの作成にAIが活用できます。

既存システムのソースコードやインフラ構成情報を読み込ませると、移行手順書やクラウド環境向けの構成ドキュメントのドラフトが出てきます。ゼロから項目を洗い出す手間が省けます。

官公庁案件のデジタル庁化対応や、SaaS連携(Salesforce/SAP/Workday等)を伴う案件のドキュメント整備でも、過去の構成資料を土台にドラフトを作らせる使い方が現実的です。

移行計画書は、経営層への説明にも使われる資料です。工程表とリスク一覧のドラフトが先に用意されていると、PMは判断が必要な論点の検討に時間を割けます。

移行工程	Claude Codeの使いどころ
現状分析	既存コードとインフラ構成の棚卸しドラフト作成
移行計画書	工程表・リスク一覧のドラフト作成
構成ドキュメント	クラウド環境向けの構成図・設定手順の整理
経営層向け説明資料	移行工程を非エンジニア向けに要約したドラフト作成

3-5. PMとSE、それぞれの負担

PMには、要員のアサインや進捗の遅延判断という、毎日の判断業務があります。稼働予定や進捗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。

背景には労働者派遣法や業務委託契約の区分もあり、SES契約か請負契約かによって指揮命令の範囲が変わります。見落とすとコンプライアンス上の問題になりかねない、地味だが重要な確認項目です。

経理・総務側は、人月精算の請求書作成に加えて、契約書(検収条件・瑕疵担保)の整備も負担になりやすいです。繁忙期がリリースシーズンと決算期に重なりやすいことも、負担を重くしている要因です。

決算の見込みがある程度固まった段階で、請求書の集計だけ先行して進めておく、という運用にしている会社もあります。稼働実績の更新を週次でこまめに行っておけば、月末の集計作業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・進捗遅延の判断が属人化	稼働予定・進捗状況の一覧化、判断材料の整理
経理・総務	人月精算の請求書作成と契約書整備が月次で重なる	稼働実績・単価表を連携した請求書ドラフト作成
代表・会社役員	現場と経理、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
SE/プログラマー	設計・実装・レビューを一人で抱える	規約チェック・テストケース生成による時間創出
情報システム担当	permission modeの設計やAI利用ルールの整備が手探り	段階的な運用ルールのたたき台作成

PM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。移動中にスマートフォンで要員の稼働状況を確認したり、隙間時間に翌週のWBS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、残業削減につながる場面も少なくありません。

人月精算の請求書作成やコードレビューの補助は、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SIerの要件定義書やWBSまで作れるのか——仕組みの話 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チェック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案件管理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。

ここまで見てきた要件定義やテストケースの例も、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、Excelの工数管理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。「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。

月次請求書の作成やテストケース生成のように、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

要件定義書・工数実績データ・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。WBS/見積試算はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、要件定義書・過去の工数実績・単価表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。

テスト・QAでも同じことが言えます。詳細設計書・過去の障害履歴・テストカバレッジという、性質の異なる3種類の資料を横断して、テストケース生成と重点項目の洗い出しを一度に進められます。

特徴	何ができるか	SIer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	ヒアリング議事録から要件定義書ドラフトを作成
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	毎月の請求書作成を同じ手順で処理
複数資料の横断	要件定義書・工数実績・過去の提案書などをまとめて参照できる	WBS/見積試算のために複数資料を横断して一括集計
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	要件定義書ドラフトの表現を対話で修正
外部ツールとの連携(MCP)	Slack・GitHubなど社内で使う外部サービスと連携できる	障害通知や進捗報告をチャットツール経由で確認・下書き作成

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 SIer導入でつまずきやすいポイントと、現実的な対処法 セキュリティ・下請法対応・社内定着でよくあるつまずきを整理します

Claude CodeをSIer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、クライアントのソースコードやデータをどこまで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。

クライアント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。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。個人情報保護法対応の観点でも重要です。

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. 社内での定着

最初から全業務をAI化しようとせず、要件定義書のドラフトやテストケース生成など、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。

5-3. 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。

Anthropic API課金プラン(Pro/Max/API)や月額料金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、要件定義書のドラフトと月次請求書作成とコードレビューを、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、SE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。「この設計書をレビュー観点でチェックして」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の違いを考慮せずに請求書ドラフトをそのまま送付し、検収条件の記載漏れで差し戻されるケースです。過去の契約書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	要件定義書やテストケース生成など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行
契約条件の違いを考慮せず請求書を送付	過去の契約書を事前に読み込ませ、必須項目チェックから始める
SEがプロンプトの書き方に戸惑う	最初の数回はPM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	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。今使っているプロジェクト管理ツールやフォルダ構成に、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、要件定義書のドラフト作成やコードレビュー補助を実際に動かしながらお見せしています。

06 SEMINAR_CONTENT セミナー当日、SIer向けに何を実演するのか 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	SIerの業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理
次の25分	要件定義書ドラフト、コードレビュー補助、月次請求書作成の実演デモ
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、参加企業の業種・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。SIer・システム開発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。

コードレビュー補助では、実際のソースコードとコーディング規約を読み込ませるところから、違反箇所の指摘リストができるまでを実際に動かします。

月次請求書(人月精算)の作成では、稼働実績データを読み込ませて、クライアント別の請求書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
要件定義はどこまで任せられるか	整理の下書きまでで、最終確認と合意形成は人が行う前提です
クライアントのソースコードをAIに渡していいか	permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します
AIコード生成ツール(Copilot/Cursor)と何が違うか	上流〜下流を一気通貫支援する点の違いを実演で示します

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・会社役員としていますが、コードレビューやテスト業務を担当するSE・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。案件数が増えてきた段階での参加が、特におすすめです。

受託開発中心のSIerだけでなく、SES主体で請負への移行を検討している会社、官公庁案件の比率が高い会社、クラウド移行を控えている会社からのご参加も多く、それぞれの立場に合わせた質問にお答えしています。

07 SEMINAR_BOOKING SIer向け予約方法と、当日までの流れ 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
要件定義・見積もり・テストの変わり方	自社の要件定義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。

よくある質問

Q. クライアントのソースコードや契約情報をAIに読み込ませても問題ないですか。

A. 社内のソースコードや契約書をどこまで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。クライアントとの契約上、外部ツールへのデータ送信自体に制限がある場合は、その制約を踏まえた運用方法も個別に相談できます。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. AIコード生成ツール(GitHub Copilot/Cursor/Devin)と何が違いますか。

A. Claude Codeは要件定義・設計・実装・テスト・障害対応の上流から下流までを一気通貫で支援し、コンテキストの理解力が深く、業務システム特有の判断もサポートします。コード補完中心のツールとは、扱える作業の範囲そのものが異なります。要件定義書や見積書といった、コード以外の書類仕事まで任せられる点も大きな違いです。セミナーでは実際の画面で違いを確認できます。

Q. 人月精算で生産性を上げると、単価の値下げ圧力になりませんか。

A. 生産性を上げた分をそのまま単価交渉の材料にされてしまう懸念はよく聞かれます。AIで浮いた時間を、成果報酬や固定価格モデルへの移行検討に充てるという考え方もあります。契約形態そのものをすぐに変えるのは難しくても、まずは社内の生産性データを蓄積しておくことが、将来の交渉材料になります。セミナーでは、自社の契約形態に合わせた考え方の整理をお手伝いします。

Q. 要件定義は経験の浅いSEでも精度を保てますか。

A. AIが作るのはあくまで要件定義書のドラフトで、抜け漏れの最終確認はPMや経験のあるSEが行う前提です。ベテランが確認に集中できるようになるため、経験の浅いSE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。ドラフトのどこを確認すべきかをベテランが指摘することで、育成の教材としても使える場面があります。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. 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PM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。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。数回使えば、多くの方が自分ひとりで操作できるようになります。

Q. Claude Codeを導入すると、SE・プログラマ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規約チェックまでで、設計判断やクライアントとの折衝、品質責任といった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類仕事やチェック作業の時間を減らし、設計や実装の判断に集中する時間を増やすための道具です。実際に導入した会社からは、単純作業が減った分、技術的に難しい相談に時間を使えるようになっ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・プロジェクトマネージャー・会社役員向けを基本としていますが、SE・プログラマー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。実際に手を動かす担当者が同席したほうが、導入判断の解像度は上がりやすい傾向があります。複数名での参加もご相談に応じます。

Q. 下請法対応で気をつけるべき点はありますか。

A. 下請代金支払遅延等防止法の対象となる取引では、支払期日や検収条件の記載漏れが問題になりやすい点です。請求書ドラフトを作る段階で、必須項目のチェックリストと突き合わせる運用をセミナーで紹介しています。元請・下請いずれの立場でも、書面の記載漏れは行政指導のきっかけになり得るため、ドラフト段階での確認は重要な工程です。最終的な契約判断は、これまで通り代表や法務担当が行います。

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SIer・システム開発会社の書類仕事は、要件定義・WBS見積もりの段階から、詳細設計・コードレビュー、テスト・QA、月次の人月精算、さらにはクラウド移行のドキュメント整備や契約書チェックまで、案件を通じて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。自社の要件定義書やソースコードを例に、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。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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