鉄鋼メーカー向けClaude Codeセミナー｜計画停止・歩留管理・GHG算定はどこまで自動化できるか
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弊社GENAIでは、鉄鋼メーカーの方向けに 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、計画停止・定期修繕計画の調整や歩留管理、GHG排出量算定(Scope1/2/3)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。
鉄鋼メーカーでは、計画停止のタイミング調整や歩留率分析に加え、GHG算定・品質保証(QA)レポートなど、年間を通じて負担の大きい書類仕事が重なります。特にカーボンプライシング対応や開示要求の厳格化により、経営企画・ESG責任者の業務量は増加傾向にあります。
ここから、Claude CodeとCodexの違い、受注・計画停止・GHG算定の具体的な変化、導入時のつまずきとその対処、セミナー当日の内容までを順に紹介します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF 「聞くAI」と「やり切るAI」——鉄鋼メーカーにとっての違い Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニア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。鉄鋼メーカーの現場でも使ったことがある方は多いと思います。
「GHG排出量の算定方法を教えて」「歩留率を上げるには」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の算定や集計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。稼働データや排出量データを読み込んで集計する、書類のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「今月のGHG排出量をScope別に集計して」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な算定方法を説明してくれますが、実際に排出量データを開いて計算まではしてくれません。
Claude Codeは、その排出量データの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。製造データや排出量データ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。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
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、プログラミングに限らず、GHG算定やQAレポー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、鉄鋼メーカーでの活用事例は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。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
「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、どちらも鉄鋼メーカー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 |
| 鉄鋼メーカーでの活用事例 | 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「このデータを集計して」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。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. 鉄鋼メーカーでは、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。鉄鋼メーカーの現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 受注データ整理・見積書ドラフトの作成
- 計画停止・定期修繕計画の最適化案作成
- 歩留率分析レポートの作成
- 品質保証(QA)レポート・出荷判定資料の作成
- GHG排出量算定(Scope1/2/3)とTCFD/SBTi/CDP開示ドラフトの作成
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、取引先との価格交渉や、出荷判定の最終署名のように、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 | 取引先との価格交渉 |
| 過去の様式を踏まえた書式変換 | 出荷判定の最終署名 |
| 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 | 現場の安全に関する最終判断 |
| データに基づく傾向の把握 | 顧客・取引先との人間関係の構築 |
| 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 |
| EAF(電気炉) | スクラップを電気で溶かして鋼を作る製鋼設備 |
02 PRODUCTION 受注・見積と、計画停止・歩留管理が、Claude Codeでこう変わる 鉄鋼メーカーでもっとも金と時間が動く工程を、入力と出力で見ます
鉄鋼メーカーでもっとも金と時間が動くのが、受注・見積の工程と、高炉・電炉の計画停止/定期修繕計画です。見積の精度は受注金額に直結し、計画停止のタイミングを誤ると機会損失は年間数億円規模に膨らみます。
精度が求められる一方、案件数や取引先が増えるほど、代表や工場長にのしかかる調整業務は膨らみます。専任の生産管理担当を置けない中堅の鉄鋼メーカーほど、この負担が大きくなりがちです。
受注・見積ドラフト
受注データと価格交渉メモを読み込ませると、見積書と価格交渉メモのドラフトが出てきます。
計画停止・稼働最適化案
稼働データ・原料市況・受注見込みを渡すと、最適な計画停止案のドラフトが出てきます。
歩留率分析レポート
製造ラインの実績データを渡すと、歩留率の傾向をまとめた分析レポートが出てきます。
技術提案・クレーム対応
顧客からのクレーム内容を渡すと、代替素材の提案資料や返信メールのドラフトが出てきます。
2-1. 受注・見積ドラフトの作成
受注データと過去の価格交渉メモをClaude Codeに読み込ませると、見積書のドラフトと価格交渉メモの整理が出てきます。ハイテン(高張力鋼板)や特殊鋼など、案件ごとに条件が異なる見積もりでも、過去の類似案件を参照させながら下書きを作らせられます。
これまで営業担当が案件ごとに一から作成していた見積書のたたき台を、AIが先に用意しておくイメージです。
もちろん、価格の最終判断と提示は、これまで通り営業担当や経営者が行います。
受注・見積のドラフトは、その後のサンプル試作スケジュールや顧客評価結果整理の土台になります。ここを最初に整えることが、以降の工程全体の時間短縮につながります。
| 取引先区分 | 見積で確認する主な項目 |
|---|---|
| 自動車OEM/Tier1 | ハイテン(高張力鋼板)の強度・軽量化仕様 |
| 半導体製造装置向け | 特殊鋼の純度・熱処理条件 |
| 造船・建設向け | 厚板・形鋼の規格・納期 |
| 家電向け | 表面処理・薄板の仕様 |
2-2. 計画停止・定期修繕計画の最適化
稼働データ・原料市況・受注見込みを渡すと、高炉/電炉の計画停止や定期修繕のタイミングを検討した計画案のドラフトが出てきます。実行するかどうかの最終判断は、工場長や製造管理が行います。
📚 用語解説
EAF(電気炉)：スクラップを電気で溶かして鋼を作る製鋼設備です。高炉法に比べてCO2排出量が少なく、脱炭素の文脈で注目されています。
計画停止は月次の手作業で組まれることが多く、稼働データ・原料市況・受注見込みという性質の異なる資料を横断して検討する必要があります。この横断作業こそ、Claude Codeが得意とする領域です。
📚 用語解説
歩留率：投入した原料や素材のうち、実際に製品として仕上がった割合のことです。歩留率が上がるほど、原料コストと廃棄物処理コストの両方が下がります。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 受注・見積ドラフト | 受注データ・過去の価格交渉メモ | 見積書・価格交渉メモのドラフト |
| 計画停止の最適化案 | 稼働データ・原料市況・受注見込み | 計画停止・定期修繕計画案のドラフト |
| 歩留率分析レポート | 製造ラインの実績データ | 歩留率の傾向をまとめた分析レポート |
| サンプル試作スケジュール | 受注データ・試作依頼内容 | 試作スケジュール表のドラフト |
| 顧客評価結果整理 | 顧客からの評価コメント | 評価結果を一覧化したレポート |
| 技術提案資料 | 過去の提案資料・顧客要望 | 新規顧客向け提案資料のドラフト |
たとえば「この稼働データと原料市況から、計画停止の最適なタイミング案を出して」と渡すと、複数パターンの計画案が数分で出てきます。
続けて「このパターンと受注見込みを突き合わせて、機会損失が少ない案を選んで」と渡せば、比較検討済みの計画案ドラフトが出てきます。これを土台に、工場長が最終判断を下します。
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、次の計画停止でもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. 歩留率分析とサンプル試作
製造ラインの実績データを継続的に読み込ませておくと、歩留率がどの工程で落ちているかの傾向をまとめたレポートを作らせられます。改善策そのものの立案は、製造管理や技術部門が行います。
新規案件のサンプル試作でも、受注データと試作依頼内容を渡せば、試作スケジュールのドラフトと、顧客評価結果を一覧化したレポートを作らせられます。試作から量産化までのリードタイムを短縮する材料になります。
Claude Codeが担うのは計画案の作成と分析レポートまでです。最終的な実行判断や設備の停止操作は、工場長や製造管理が行います。
2-4. 技術提案資料・クレーム対応メールの下書き
取引先からのクレームや技術的な問い合わせにも、過去の技術提案資料と製品データを渡せば、代替素材の提案資料や返信メールのドラフトを作らせられます。自動車軽量化向けのハイテンや、半導体製造装置向けの特殊鋼など、提案内容が専門的になるほど、過去の資料を土台にした下書きの効果は大きくなります。
新規顧客への提案でも、業界別・用途別に過去の提案資料を整理しておけば、初回提案のたたき台をゼロから作る手間を減らせます。最終的な提案内容と価格の判断は、営業担当や技術部長が行います。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
クレームや問い合わせへの一次対応が早いほど、取引先からの信頼につながります。下書きがあることで、返信までの時間そのものを短縮できます。
03 QUALITY_GHG 品質保証・GHG算定・法令対応も、同じように変わる QAレポート、GHG排出量算定、温対法/省エネ法対応を具体的に見ます
受注・見積、計画停止・歩留以外にも、鉄鋼メーカーには年間を通じて負担の大きい書類仕事があります。品質保証(QA)レポート、GHG排出量算定、温対法・省エネ法対応の書類などです。
いずれも「毎日・毎月・毎年」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. 品質保証(QA)レポートと出荷判定
品質試験記録とJIS規格の基準値を読み込ませ、規格適合チェックとQAレポート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。
📚 用語解説
JIS規格：日本産業規格の略称で、鋼材の強度や成分などの品質基準を定めたものです。出荷する製品がこの基準を満たしているかの確認が、出荷判定の前提になります。
QAレポートの作成には、試験記録・規格DB・過去の分析結果という複数の資料を突き合わせる作業が発生します。月あたり180〜240時間かかっているという声も珍しくありません。
最終的な出荷判定の署名は、これまで通り品質保証担当や技術部長が行います。「この試験記録から、JIS規格との適合状況を一覧にして」と渡せば、規格別の一覧表が返ってきます。
3-2. GHG排出量算定(Scope1/2/3)とTCFD/SBTi/CDP開示
排出量データと脱炭素技術データベースを読み込ませ、TCFD・SBTi・CDPそれぞれの様式に合わせた開示書類のドラフトを作らせる使い方です。開示要求が年々厳格化する中、この統合作業の負担は大きくなっています。
📚 用語解説
Scope1/2/3：温室効果ガス排出量を算定する際の区分です。Scope1は自社の燃料使用、Scope2は購入電力、Scope3は取引先を含むサプライチェーン全体からの排出を指します。
📚 用語解説
TCFD：気候関連の財務情報を開示するための国際的な枠組みです。投資家に向けて、気候変動が自社の経営に与えるリスクと機会を説明する際に使われます。
TCFD・SBTi・CDPは、それぞれ様式も求められる情報の粒度も異なります。同じ排出量データから3つの様式向けにドラフトを作り分ける作業は、まさにAIの「横断」が効く領域です。
📚 用語解説
カーボンプライシング：CO2排出量に価格を付け、企業の排出削減を促す仕組みの総称です。炭素税や排出量取引制度などが含まれ、鉄鋼メーカーの投資判断にも影響します。
| 開示様式 | 主な用途 | 参照する主なデータ |
|---|---|---|
| TCFD | 投資家向けの気候リスク開示 | 排出量データ・シナリオ分析結果 |
| SBTi | 科学的根拠に基づく削減目標の認定 | Scope1/2/3排出量データ |
| CDP | 気候変動に関する国際的な質問書への回答 | 排出量データ・削減施策の実績 |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. 温対法・省エネ法などの法令対応
温対法(地球温暖化対策推進法)・省エネ法・大気汚染防止法・水質汚濁防止法など、鉄鋼メーカーには複数の法令対応が並行して求められます。過去の提出書類を読み込ませておけば、当年分の書類作成の下敷きにできます。
📚 用語解説
温対法：地球温暖化対策の推進に関する法律の略称です。一定規模以上の事業者に、温室効果ガス排出量の算定と報告を義務付けています。
水素還元製鉄やEAF(電気炉)化への投資計画も、法令対応と一体で検討されることが増えています。投資計画の技術的な妥当性は研究員やエンジニアが判断しますが、関連資料の整理はAIに任せられます。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 受注・見積ドラフト作成 | 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 |
| 計画停止・定期修繕計画 | 月次で数十時間 | 比較検討済みの案を短時間で作成できた例あり |
| QAレポート作成 | 月180〜240時間 | 月50〜80時間程度に圧縮できた例あり |
| GHG算定+TCFD開示 | 年400〜600時間 | 年120〜180時間程度に圧縮できた例あり |
| 歩留率分析 | 月次で手作業 | 傾向レポートを自動作成 |
3-4. 経営企画・ESG責任者と工場長の負担
経営企画・ESG責任者には、TCFD・SBTi・CDP開示と、カーボンプライシング対応、水素還元製鉄計画の検討が同時に重なりやすいという事情があります。専任部署を置ける規模でない会社ほど、この負担が集中しがちです。
GHG算定そのものに加えて、開示要求が年々厳格化している状況にも対応が必要です。データ整理の負担を減らすことが、開示の質を上げる時間を確保することにもつながります。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| 工場長/製造管理 | 計画停止・歩留管理の判断が属人化しやすい | 稼働データ・原料市況の一覧化、計画案のドラフト |
| 経営企画/ESG責任者 | TCFD/SBTi/CDP開示と投資計画の検討が並行 | 排出量データを様式別に整理したドラフト作成 |
| 品質保証担当 | 試験記録と規格DBの突合に時間がかかる | 規格適合チェックとQAレポートのドラフト作成 |
| 技術/開発部長 | 自動車軽量化や特殊鋼の同時開発で人材が不足 | 試験記録を統合したQAレポートの自動生成 |
3-5. 経営レポート・サステナビリティレポートの下書き
月次の経営レポートや、年次のサステナビリティレポート・統合報告書も、各部門のデータを一箇所に集めて下書きを作らせる使い方ができます。GHG算定や歩留率の実績データをそのまま転用できるため、二重に集計し直す手間を省けます。
技術・製造採用の書類作成にも同じ考え方が使えます。求人要件と過去の採用実績を渡せば、募集要項や選考フローの整理案を下書きとして作らせられます。最終的な採用判断は、これまで通り人事担当や経営者が行います。
📚 用語解説
統合報告書：財務情報と非財務情報(ESGやサステナビリティの取り組みなど)をあわせて開示する報告書です。投資家向けの説明資料として作成する企業が増えています。
GHG算定や法令対応の書類作成は、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。
AIが担うのはドラフト作成と集計の下準備までです。開示・提出・出荷判定に関する最終署名は、これまで通り有資格者や責任者が行います。
04 MECHANISM なぜ鉄鋼メーカーの書類仕事までAIに任せられるのか 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。
ここまで見てきた計画停止やGHG算定の例も、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。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、稼働データや排出量データのExcelファイル、試験記録のPDF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。「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。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
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。
GHG算定やQA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。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
稼働データ・原料市況・受注データなど、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。計画停止の最適化はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、稼働データ・原料市況・受注見込み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。
GHG算定でも同じことが言えます。排出量データ・脱炭素技術DB・TCFD/SBTi/CDPの様式という、性質の異なる資料を横断して、算定と様式合わせを一度に進められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。数字の最終確認や、提出・署名の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 鉄鋼メーカーでの具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 稼働データや試験記録を開いて、集計やドラフト作成ができる | 排出量データからGHG算定レポートを作成 |
| 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QAレポート作成を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 稼働データ・原料市況・規格DBなどをまとめて参照できる | 計画停止案の検討を横断して一括作成 |
| 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 | 見積書ドラフトの表現を対話で修正 |
計画停止案の検討やGHG算定のように、複数の資料を横断する業務ほど、Claude Codeを使うメリットは大きくなります。逆に、資料が1つで完結する単純な確認作業では、効果を感じにくいこともあります。
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 鉄鋼メーカーの導入でつまずきやすい点と現実的な対処 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を鉄鋼メーカー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。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
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。
稼働データや取引先情報など、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 | 経営企画担当・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、GHG算定やQAレポート作成など、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。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
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。
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。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 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. 教育・サポート体制の作り方
最初の数回は、経営企画担当や情報システム担当が横につき、一緒に画面を操作しながら進める会社が多いです。担当者が一人で抱え込まない体制を作ることが、定着のスピードを左右します。
社内にIT担当がいない会社でも、外部のセミナーや導入支援を使いながら、最初の型作りだけ伴走してもらう進め方も現実的です。無理に内製だけで進めようとしないことも、遠回りしないコツのひとつです。
5-5. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、GHG算定と計画停止の最適化案とQAレポート作成を、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。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、担当者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。「このデータをScope別に集計して」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、開示様式ごとの違いを考慮せずにGHG開示書類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。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| 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 | GHG算定やQAレポートなど、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 開示様式ごとの違い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 |
| 担当者がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は経営企画担当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。
GHG開示書類や品質保証の記録は、後から投資家や取引先への説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な監査ログとして役立ちます。
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、計画停止の最適化案やGHG算定を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT 鉄鋼メーカー向けセミナー当日に話す内容 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 | 鉄鋼メーカーの業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 見積依頼から見積書ドラフト、計画停止最適化案、GHG算定の実演デモ |
| 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。鉄鋼メーカーの具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
計画停止の最適化案では、稼働データ・原料市況・受注見込みを読み込ませるところから、複数の計画案が出てくるまでを実際に動かします。
GHG算定では、排出量データを読み込ませて、TCFD・SBTi・CDPの様式に合わせたドラフトができるまでの流れをお見せします。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
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 |
|---|---|
| 脱炭素は技術の問題では、とよく聞かれますが | AIは脱炭素技術選定・GHG算定・投資計画策定の意思決定支援です。技術開発の判断は研究員やエンジニアが行う前提です |
| 計画停止の判断はどこまで任せられるか | 複数案の比較検討までで、最終的な実行判断は工場長が行う前提です |
| 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 |
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6-4. 参加対象
参加対象は代表・工場長・経営層としていますが、GHG算定や品質保証を担当する経営企画・ESG責任者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 鉄鋼メーカー向けセミナーの予約から参加までの流れ 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 |
| 受注・計画停止・GHG算定の変わり方 | 自社の稼働データ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。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. GHG排出量算定(Scope1/2/3)の書類は複雑ですが、AIに任せて大丈夫でしょうか。
A. 排出量データと脱炭素技術データベースを土台に、TCFD・SBTi・CDPそれぞれの様式に合わせたドラフトを作成する使い方が中心です。様式ごとに求められる情報の粒度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。最終的な開示内容の確認と提出はこれまで通り経営企画・ESG責任者が行うため、書類の信頼性を保ったまま作成時間を圧縮できます。開示要求が厳格化するほど、事前に読み込ませておく様式の準備が重要になります。
Q. 計画停止・定期修繕のタイミングをAIに決めさせても問題ないですか。
A. Claude Codeが作るのは、稼働データ・原料市況・受注見込みを踏まえた計画案のドラフトと比較検討材料までです。実行するかどうかの最終判断は、これまで通り工場長や製造管理が行います。複数の案を短時間で比較できるようになる点が、導入のメリットです。
Q. 品質保証(QA)レポートの精度は、経験の浅い担当者でも保てますか。
A. AIが作るのはあくまで規格適合チェックとQAレポートのドラフトで、出荷判定の最終署名は品質保証担当が行う前提です。ベテランが最終確認に集中できるようになるため、経験の浅い担当者の育成期間中でも、下書き作成の負担を軽くする使い方ができます。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. 稼働データや取引先情報をAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 社内の稼働データや取引先情報をどこまで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. 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。最初の数回は経営企画担当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。
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、鉄鋼メーカー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. 脱炭素は技術の問題で、AIで解決するものではないのでは。
A. おっしゃる通り、水素還元製鉄やEAF化の技術開発そのものは研究員やエンジニアが担う領域です。AIが支援するのは、排出量データの整理・開示書類のドラフト作成・投資計画資料のたたき台といった、意思決定を早めるための書類仕事です。経営判断のスピードを上げる道具として捉えていただくのが実態に近いです。
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. 代表・工場長・経営層向けを基本としていますが、経営企画・ESG責任者や品質保証担当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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鉄鋼メーカーの書類仕事は、受注・見積の段階から、計画停止・定期修繕のように月次で判断が求められる業務、GHG算定や法令対応のように年次で積み重なる業務まで、次々と重なっていきます。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。自社の稼働データや排出量データを例に、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AIKATA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。
NEXT STEP
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 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 他
- 明治大学政治経済学部卒
