倉庫業向け
Claude Code 業務効率化
— 一般倉庫・危険物倉庫・冷蔵冷凍倉庫・食品倉庫・荷主対応まで、Claude Code で業務を変える ── 7つの導入形態から最適なものをご提案 —
一般倉庫・危険物倉庫・冷蔵冷凍倉庫・荷主対応——倉庫業が Claude Code・Codex を業務に組み込むための導入形態を、AI鬼管理は7つご用意しています。 研修・講座/ワークショップ・セミナー・導入支援・内製化伴走・コンサル・顧問——この7形態の中から、貴倉庫業の目的・スピード感・体制に応じて最適なものをご提案します。 まずWebまたは公式LINEからお問い合わせいただくことも、いきなり研修や導入支援に進むことも、複数形態を組み合わせることもできます。
本研修では特に「ピッキング」「保管料」「ロケーション管理」など、倉庫業界に固有の業務シーンを題材として取り上げ、倉庫管理者の判断業務に AI 支援が直接かみ合う設計に組み立てます。例として倉庫管理者が直面する「荷主5-15社のSKU合計5000-30000点、棚卸し差異対応とロケーション最適化に月60-100時間、人件費圧迫」という現場痛点に対し、Claude Code・Codex を実際に起動して「WMSデータ+入出荷履歴+棚卸し結果をAI学習、差異原因仮説と再発防止策を自動生成、月20時間以内に圧縮」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。
倉庫業の業務に Claude Code を「使えるように」するだけでは終わらない。
倉庫業の経営課題・人員配置・荷主構造に合わせて、7つの形態から最適な導入を組み合わせる。
それが、私たち AI鬼管理 の倉庫業向け Claude Code 業務効率化です。
■ 倉庫業 の 倉庫管理者 へ
倉庫管理者の時間が、判断以外で消えていく問題に終止符を打つ。
Claude Code・Codex を 貴倉庫業の日常業務 に組み込む。
倉庫業 に最適な Claude Code・Codex 導入の入り口を選ぶ
倉庫業が Claude Code を導入する入り口は1つではありません。倉庫管理者の判断業務量、現場メンバーのITリテラシー、年度予算、社内推進体制、現在の業務課題、達成したい時間軸によって、最適な形態は変わります。本ページで研修/講座/セミナー/導入支援/コンサル/内製化/顧問の7形態を比較できます。
形態選びに迷う場合は、Webまたは公式LINEからお気軽にお問い合わせください。貴倉庫業の状況をヒアリングし、最適な形態をご提案します。
扱う題材は、すべて貴倉庫業の実業務。サンプル課題は一切使いません。
倉庫業で Claude Code・Codex が変える業務(全形態を俯瞰)
倉庫業の役割別痛点は、選ぶ形態によって解決のスピード・深さ・継続性が変わります。下記は痛点の整理、形態別の解決アプローチは別ページで詳述します。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
倉庫管理者: 荷主5-15社のSKU合計5000-30000点、棚卸し差異対応とロケーション最適化に月60-100時間、人件費圧迫
→ Claude Code: WMSデータ+入出荷履歴+棚卸し結果をAI学習、差異原因仮説と再発防止策を自動生成、月20時間以内に圧縮
物流センター長: 荷主からの在庫照会/出荷状況問合せが日100-300件、電話/メール対応で本来業務が回らない
→ Claude Code: WMS連動のAIチャット/メール自動応答で在庫照会/出荷状況を即返答、複雑案件のみセンター長が対応、対応時間を1/5に
倉庫スタッフ: ピッキング動線最適化が経験頼り、新人スタッフは1日150件、ベテランの250件と差が大きい
→ Claude Code: 出荷データ+SKU配置から最短動線をAIが算出、ピッキングリスト最適化で新人でも200件超を達成
上記痛点への対応方法は形態によって異なります。7形態を比較して最適な入り口を選んでください。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
いま、倉庫業が Claude Code・Codex を必要とする理由(全形態を俯瞰)
倉庫業向け 7形態すべての設計前提となる業界の現状認識は次の通りです。形態別に深掘りの仕方が変わります。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
倉庫業界は、EC需要拡大による物流量増加、3PL(サードパーティーロジスティクス)市場の拡大、最低賃金高騰による人件費圧迫、自動倉庫/ロボット導入の二極化、2024年問題(運送業の働き方改革)による配送遅延・コスト上昇が同時進行しています。一方、温度管理倉庫(チルド/冷凍)・危険物倉庫・医薬品倉庫など専門特化倉庫は需要安定。中小倉庫業は人手不足・荷主の高度な要求・季節変動対応に追われています。
この変化に対して、倉庫業が AI を「ピッキング作業の自動化」だけで導入するのは不十分です。日々の入庫・保管・ピッキング・出荷・棚卸し・荷主対応・配送連携・経営レポートといった日次/月次サイクルに Claude Code・Codex を組み込み、倉庫スタッフが「荷主との関係構築」「在庫精度の維持」「クレーム対応」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、すべて貴倉庫業の実業務(荷主からの入出庫指示・在庫データ・出荷データ・棚卸し結果 等)です。サンプル課題は一切使いません。
本サービス(全形態を俯瞰)で扱う 倉庫業の案件全工程
倉庫業の案件は7工程のプロジェクトとして進行します。形態別に下記工程への関与の深さが変わります。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
倉庫管理者の 独占業務 と 他業界との競合・連携(全形態を俯瞰)
倉庫管理者の独占業務領域と競合・連携領域を整理しました。形態別に Claude Code との関わり方が変わります。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
倉庫業の登録(倉庫業法第3条)・営業倉庫の運営。倉庫証券の発行は登録倉庫業者のみ可能。 ここは Claude Code に「補助」させるが、最終判断は必ず倉庫管理者が握る。
倉庫管理者の領域: 中小倉庫の機動性・荷主別カスタム対応・地域密着・AIで在庫精度/作業効率を向上
大手物流(日本通運/ヤマト運輸 等)の領域: 全国規模物流網・大型自動倉庫・大手荷主専属対応
倉庫管理者の領域: 中小荷主への柔軟対応・カスタムSLA・地域密着型の倉庫サービス
3PL大手(プロロジス/ESR 等)の領域: 大型3PL施設の運営・大手荷主への一括サービス・最新設備
倉庫管理者の領域: AIで自動化されない部分(荷主対応・クレーム対応・新規受託判断・人員配置)に集中
自動倉庫システムの領域: AGV(無人搬送車)・AS/RS(自動倉庫)・ロボットピッキング
倉庫管理者の領域: WMS+Claude Code・Codex で運用業務(問合せ対応・経営レポート・荷主対応)を効率化
倉庫管理SaaS(WMS)の領域: 倉庫管理ソフト(WMS) / 在庫管理 / 入出庫管理
倉庫業の 役割別 現場の痛点と AI支援(全形態を俯瞰)
倉庫業の役割別痛点は形態別に解決アプローチが変わります。下記は全形態共通の痛点リストです。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
荷主5-15社のSKU合計5000-30000点、棚卸し差異対応とロケーション最適化に月60-100時間、人件費圧迫
Claude Code支援: WMSデータ+入出荷履歴+棚卸し結果をAI学習、差異原因仮説と再発防止策を自動生成、月20時間以内に圧縮
荷主からの在庫照会/出荷状況問合せが日100-300件、電話/メール対応で本来業務が回らない
Claude Code支援: WMS連動のAIチャット/メール自動応答で在庫照会/出荷状況を即返答、複雑案件のみセンター長が対応、対応時間を1/5に
ピッキング動線最適化が経験頼り、新人スタッフは1日150件、ベテランの250件と差が大きい
Claude Code支援: 出荷データ+SKU配置から最短動線をAIが算出、ピッキングリスト最適化で新人でも200件超を達成
倉庫業の上記役割別痛点は、選ぶ形態によって解決のスピード・深さ・継続性が変わります。「ピッキング」「保管料」への取り組み方も形態別で変わります。
倉庫業の KPI Before / After(全形態を俯瞰)
倉庫業向け7形態すべてが下記KPI達成を意識しています。形態別に達成期間・達成度合いが変わります。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
倉庫業向け7形態すべてが下記 KPI 達成を意識しますが、形態別に達成期間・達成度合いが異なります。研修/講座/セミナーは導入の入口、導入支援/コンサル/内製化/顧問で本格達成を狙います。
| 指標 | Before | AI After |
|---|---|---|
| 棚卸し差異対応工数 | 月60-100時間 | 月15-25時間 |
| 荷主問合せ対応時間 | 1日 5-8時間 | 1日 1-2時間(複雑案件のみ) |
| ピッキング新人習熟期間 | 3-6ヶ月 | 1-1.5ヶ月 |
| 3PL立ち上げ期間 | 4-8週間 | 1-2週間 |
倉庫業の上記KPI 指標は、選ぶ形態によって解決のスピード・深さ・継続性が変わります。「ピッキング」「保管料」への取り組み方も形態別で変わります。
※ 上記 KPI は倉庫業が本サービス(本サービスの7プログラムから1つ選択)で達成可能な代表値です。形態別に達成期間・達成度合いが大きく異なります。
倉庫業から よく聞かれる懸念と回答(全形態を俯瞰)
倉庫業向け Claude Code 7形態すべてに共通する懸念と回答です。形態別の個別懸念は各形態ページで詳述しています。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
Q: WMSや既存自動化システムで十分
A: WMSは記録/管理止まり。Claude Codeは荷主問合せ対応/棚卸し差異原因分析/3PL立ち上げ提案/経営レポートまで横断する用途で補完します。
Q: 荷主の商品/取引情報をAIに渡してよいか?
A: Claude Codeはサンドボックス動作・permission modeで参照範囲制御可。学習にも使われません。荷主とのNDA要件に応じてマスキング/オンプレ運用も可能。
Q: 自動倉庫(AGV/AS/RS)導入が本命では?
A: ハードウェア自動化は数億円投資。Claude Codeは月数万円でソフト面(問合せ/分析/書類)を改善、両方の併用で投資ROIを最大化できます。
Q: 2024年問題は配送会社の話、倉庫業には関係ない
A: 配送遅延が倉庫の出荷波動/在庫滞留に影響。AIで配送業者連携を最適化し、2024年問題の影響を緩和できます。
Q: 現場スタッフはITに不慣れ
A: スタッフはAI生成のピッキングリスト/作業指示書を見るだけ、AI操作は管理者/事務だけ。導入負担は最小限です。
倉庫業の上記よくある懸念は、選ぶ形態によって解決のスピード・深さ・継続性が変わります。「ピッキング」「保管料」への取り組み方も形態別で変わります。
倉庫業が Claude Code でできること
Claude Code・Codex は、倉庫業の実務の広い範囲に組み込めます。業務ごとの活用イメージと、それを実現するのに向いた導入形態をご紹介します。どの形態が良いか迷う場合は、まずWebまたは公式LINEからお問い合わせください。
倉庫業の主要月次書類・月次決算
前年同月との異常値の自動検出(売上・経費・利益率の急変)、荷主別レポートの下書き生成、倉庫管理者レビュー前の「叩き台 80% 自動化」、目視チェックに取られていた時間を圧縮し、月次締めから倉庫管理者レビューまでのリードタイムを大幅短縮します。
▶ 関連形態: 研修 / 導入支援
年次の繁忙業務
業務書類PDFのOCR読み取り、主要書類のデータ突合、保険料控除申告書の確認補助、繁忙期の集計業務の補助——11-12月の繁忙期に発生する膨大な確認作業を Claude Code に分担させ、深夜残業・休日出勤の削減に直結します。倉庫スタッフが翌年の年次の繁忙業務シーズンを「初めて休日出勤ゼロで乗り切る」倉庫業が出てきています。
▶ 関連形態: 研修 / 講座・ワークショップ
主要書類・支払い記録
支払先別の集計、税率判定、提出書類フォーマットへの出力をサブエージェントで分担。年1回の徹夜作業が常態化していた倉庫業でも、Claude Code・Codex 導入後はその業務がほぼ自動化され、徹夜ゼロを実現するゴール設計が可能です。
▶ 関連形態: 導入支援 / 内製化伴走
荷主対応
法改正の解釈・業務相談・業務書類の処理など、荷主からの一次質問対応に Claude Code で下書き生成。過去回答履歴と業界参考資料を参照する構成にしておけば、倉庫スタッフが確認 → 倉庫管理者承認の流れに移行し、倉庫管理者への質問エスカレーションが7割減るゴールを描けます。
▶ 関連形態: 研修 / 顧問
倉庫業の中で 本サービス(全形態を俯瞰)が選ばれる理由
倉庫業周辺の選択肢の中で本サービス7形態がどう差別化されるかの整理です。形態別の差別化は別ページで詳述しています。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
倉庫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 荷主 の課題に異なる角度から挑んでいます。本サービス(全形態を俯瞰)は「倉庫管理者が倉庫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 大手物流(日本通運/ヤマト運輸 等) (大型物流センター領域)
倉庫業の強み: 中小倉庫の機動性・荷主別カスタム対応・地域密着・AIで在庫精度/作業効率を向上
大手物流(日本通運/ヤマト運輸 等)の領域: 全国規模物流網・大型自動倉庫・大手荷主専属対応
vs 3PL大手(プロロジス/ESR 等) (3PLマーケット領域)
倉庫業の強み: 中小荷主への柔軟対応・カスタムSLA・地域密着型の倉庫サービス
3PL大手(プロロジス/ESR 等)の領域: 大型3PL施設の運営・大手荷主への一括サービス・最新設備
vs 自動倉庫システム (ピッキング/搬送自動化領域)
倉庫業の強み: AIで自動化されない部分(荷主対応・クレーム対応・新規受託判断・人員配置)に集中
自動倉庫システムの領域: AGV(無人搬送車)・AS/RS(自動倉庫)・ロボットピッキング
vs 倉庫管理SaaS(WMS) (在庫管理システム領域)
倉庫業の強み: WMS+Claude Code・Codex で運用業務(問合せ対応・経営レポート・荷主対応)を効率化
倉庫管理SaaS(WMS)の領域: 倉庫管理ソフト(WMS) / 在庫管理 / 入出庫管理
倉庫業 周辺選択肢との比較(全形態を俯瞰)
倉庫業周辺の選択肢と本サービス全7形態の比較表です。形態別の比較は各形態ページで詳述しています。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
倉庫業が荷主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(全形態を俯瞰)です。下表は周辺選択肢の領域と、倉庫管理者側の強みの整理です。
| 選択肢 | 向こうの領域 | 倉庫管理者としての強み |
|---|---|---|
| 大手物流(日本通運/ヤマト運輸 等) | 全国規模物流網・大型自動倉庫・大手荷主専属対応 | 中小倉庫の機動性・荷主別カスタム対応・地域密着・AIで在庫精度/作業効率を向上 |
| 3PL大手(プロロジス/ESR 等) | 大型3PL施設の運営・大手荷主への一括サービス・最新設備 | 中小荷主への柔軟対応・カスタムSLA・地域密着型の倉庫サービス |
| 自動倉庫システム | AGV(無人搬送車)・AS/RS(自動倉庫)・ロボットピッキング | AIで自動化されない部分(荷主対応・クレーム対応・新規受託判断・人員配置)に集中 |
| 倉庫管理SaaS(WMS) | 倉庫管理ソフト(WMS) / 在庫管理 / 入出庫管理 | WMS+Claude Code・Codex で運用業務(問合せ対応・経営レポート・荷主対応)を効率化 |
本サービスは「他選択肢の置き換え」ではなく、倉庫管理者の判断業務に 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 倉庫業の方 に向いています(全形態を俯瞰)
倉庫業向け7形態全体は、倉庫管理者の判断業務を取り戻す目的を共有する方々に向きます。下記のいずれかのパターンに当てはまる方に推奨します。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
悩み: EC需要拡大で受託は増えるが、人件費高騰と作業ミスで利益薄、3PL大手の進出で価格競争激化
本気で導入を考えるきっかけ: 新規荷主(EC事業者)の立ち上げ要請が増えたが対応スピードで負け始めた瞬間
悩み: 荷主の高度なSLA要求(リアルタイム在庫照会/出荷状況/異常通知)に対応しきれず、解約懸念
本気で導入を考えるきっかけ: 大口荷主から『リアルタイム在庫API提供できないなら他社に切替』と通告
悩み: 3PL新規受託案件の見積算出と立ち上げ計画策定に1案件4-8週間、機会損失
本気で導入を考えるきっかけ: 競合に立ち上げスピードで負けて大口案件を3件連続取り逃した
形態選びに迷う方は、Webまたは公式LINEからお問い合わせください。貴倉庫業の状況をヒアリングし、最適な形態をご提案します。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
形態の選び方
「どの形態が自分の倉庫業に合うか」を判断する指針です。迷う場合は、お問い合わせ(Web・公式LINE)から始めるのが確実です。
STEP 1 / まずお問い合わせ(Web・公式LINE)から
経営者・会社役員限定の無料オンラインセミナー(60分)で、Claude Code が倉庫管理者業務にどう効くかをライブデモで実演します。 他の形態に進む価値があるか、自分の倉庫業には何が必要かを、まず無料で判断できます。
STEP 2 / 課題に応じて形態を選ぶ
「倉庫スタッフを育てたい」→研修。「体系的に学びたい・倉庫スタッフをまとめて」→講座・ワークショップ。「運用ルールを設計したい」→導入支援。「自走できる体制を作りたい」→内製化伴走。「経営戦略から相談したい」→コンサル。「月次で相談相手が欲しい」→顧問。 下の7形態カードで各形態の特徴・対象・期間を比較できます。
STEP 3 / 各形態の詳細ページから申し込み
形態が決まったら、各形態の詳細ページ(研修 / 講座・ワークショップ / セミナー / 導入支援 / 経営コンサル / 内製化伴走 / 顧問契約)から申し込み・お問い合わせいただけます。 どの形態が合うか迷う場合は、お問い合わせフォームまたは公式LINEからご相談ください。倉庫業の状況(規模 / 倉庫スタッフ数 / 現在のAI活用度 / 経営課題 / 繁忙期との兼ね合い)をうかがった上で、「貴倉庫業の場合はまずこの形態から、その後この形態に進むのが最短」というご提案をいたします。複数形態の組み合わせ(例: 導入支援 → 顧問契約)もご相談いただけます。
STEP 4 / 複数形態の組み合わせで継続的に伴走
1つの形態で終わりではありません。「セミナーで判断 → 導入支援で運用ルール設計 → 研修で倉庫スタッフ育成 → 顧問で継続フォロー」のように、複数形態を段階的に組み合わせて伴走します。 AI活用を「導入して終わり」にせず、倉庫業に定着させ進化させ続けることが、私たちのゴールです。
倉庫業が 本サービス(全形態を俯瞰)で得るもの
下記は倉庫業が本サービス(本サービスの7プログラムから1つ選択)で達成可能な代表的KPIです。形態別に達成時期と達成度合いは異なります。研修/講座/セミナーでは基礎、導入支援/コンサル/内製化/顧問では本格的な達成を狙います。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
導入前 Before: 月60-100時間
本サービス導入後 After: 月15-25時間
導入前 Before: 1日 5-8時間
本サービス導入後 After: 1日 1-2時間(複雑案件のみ)
導入前 Before: 3-6ヶ月
本サービス導入後 After: 1-1.5ヶ月
導入前 Before: 4-8週間
本サービス導入後 After: 1-2週間
倉庫業の上記KPI 目標は、選ぶ形態によって解決のスピード・深さ・継続性が変わります。「ピッキング」「保管料」への取り組み方も形態別で変わります。
※ 上記数値は倉庫業が本サービス(本サービスの7プログラムから1つ選択)で達成可能な代表的KPIです。形態別に達成期間・達成度合いが大きく異なります。倉庫業に最適な形態は別ページで詳細比較しています。
倉庫業で Claude Code・Codex を入れた後の景色(全形態を俯瞰)
倉庫業で Claude Code・Codex を入れた後の想定導入像です。形態別に到達期間と深さが変わります。 倉庫業向け7形態共通の中心テーマは「ピッキング」「3PL」「出荷波動」。形態別に達成期間と関与の深さは異なりますが、倉庫管理者の判断業務時間を取り戻す目的は共通です。
導入前: EC需要拡大で受託は増えるが、人件費高騰と作業ミスで利益薄、3PL大手の進出で価格競争激化
導入後: WMSデータ+入出荷履歴+棚卸し結果をAI学習、差異原因仮説と再発防止策を自動生成、月20時間以内に圧縮
導入前: 荷主の高度なSLA要求(リアルタイム在庫照会/出荷状況/異常通知)に対応しきれず、解約懸念
導入後: WMS連動のAIチャット/メール自動応答で在庫照会/出荷状況を即返答、複雑案件のみセンター長が対応、対応時間を1/5に
導入前: 3PL新規受託案件の見積算出と立ち上げ計画策定に1案件4-8週間、機会損失
導入後: 出荷データ+SKU配置から最短動線をAIが算出、ピッキングリスト最適化で新人でも200件超を達成
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
形態別の料金体系
7つの形態それぞれに料金体系があります。
セミナーは無料、研修・講座・ワークショップ・導入支援・内製化伴走・コンサル・顧問は料金ページからご確認ください。複数形態の組み合わせ価格や法人カスタムプランもご相談いただけます。
まずはお気軽にお問い合わせください。形態選びのご相談も歓迎です
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。
