属人化
AI活用が一部のエースの個人技で止まり、プロンプトやコンテキストの渡し方がチームに共有されない。
受講満足度95%以上導入社数300社以上受講者数4000人突破
開発組織のためのClaude Code/Codex実践研修
個人では、もう使えている。問題は、チームの型だ。
AI駆動開発を個人技で終わらせない。
レビュー、品質、運用まで含めて、開発組織の標準プロセスに落とし込む実践研修。
300社以上の様々な業界での研修導入実績
Issue
AIは、もう使っている。問題は、それが組織の力になっていないこと。
「使える」と「チームの誰がやっても同じ品質で回る」の間には、はっきりした谷があります。
レビューが追いつかない
AIに書かせるほど生成量は増える一方で、シニアのレビュー負荷が上がり、確認待ちで詰まる。
本番ガバナンス未整備
権限・情報の扱いが怖く、AIを本番開発に乗せきれない。承認ゲートやログ設計も未整備。
型にできない
個人利用が組織の生産性に変わらず、「使える人がいる」状態からチーム標準へ昇格できない。
Features
研修屋ではなく、受託開発をAI駆動で回している側が教える。
日々の開発で実際に使っているワークフローを、チームに移植できる形で共有します。
01
受託開発をAI駆動で回す実務者が担当
研修用に作った話ではなく、実案件でClaude Code / Codexを使う現場のワークフローを共有します。
02
できること・できないことを正直に扱う
誇張した生産性ではなく、レビュー、権限、テスト、運用で詰まりやすい点まで具体的に扱います。
03
操作説明ではなく、組織実装まで設計
Issue、PR、レビュー、CI、ガードレールを含めて、チームで再現できる型に落とし込みます。
04
Claude Code / Codexの両方に対応
利用ツールや社内のセキュリティ方針に合わせて、実務へ入れやすい形で設計できます。
外部の派手な効果数値ではなく、リードタイム、レビュー滞留、手戻り率、立ち上がり日数など、御社のコードベースで測れる指標に落とし込みます。
Program
AI駆動開発を、個人技から組織の型にする12時間。
ツール操作だけではなく、リポジトリ構成・レビュー・権限設計・展開計画まで扱います。
12時間
90分 × 8回
約2ヶ月
回ごとに現場へ持ち帰り
10〜50名
規模に応じて編成
全8回
基礎からチーム定着まで
DAY01
AI駆動開発の基礎
LLM、トークン、セキュリティ、AIエージェントの前提を揃える。
DAY02
プロンプトと作業指示
再現性のある指示、コンテキストの渡し方、作業分解を学ぶ。
DAY03
Claude Code / Codex 基本操作
CLIでの調査、実装、テスト、差分確認の基本フローを体験する。
DAY04
チーム用カスタマイズ
settings、commands、hooks、MCPなどをチームで使える型にする。
DAY05
コンテキスト設計
仕様、設計、議事録、過去IssueをAIが使いやすい形に整理する。
DAY06
リポジトリ構成
CLAUDE.md、docs、runbookなど、AIが動きやすいリポジトリ設計を行う。
DAY07
権限とガードレール
機密情報、危険操作、承認フロー、レビュー責任を整理する。
DAY08
展開計画と内製化
小さく検証し、チーム標準として展開するための計画を作る。
Case Study
AI駆動開発を、チームで再現できる状態へ。
開発現場で起こりやすい詰まりを、Claude Code/Codexの運用設計で解消します。
職種で事例を絞り込む
開発
01
レビュー待ちを減らし、PR品質を標準化
実装前後の確認観点をAIと共有
BEFORE
実装者ごとにPRの粒度や説明品質が異なり、レビューに時間がかかっていた。
Chat型AIの限界
コードの説明はできるが、チームのレビュー基準や既存設計までは継続的に反映しにくい。
Claude Codeで実現
- PRテンプレートを整備
- 変更内容を自動要約
- レビュー観点を事前チェック
- テスト観点を洗い出し
AFTER
レビューの手戻りが減り、チームで判断しやすいPRにそろえられた。
開発
02
既存コード調査を短時間で実施
大きなコードベースの把握を高速化
BEFORE
仕様変更のたびに影響範囲調査へ時間がかかっていた。
Chat型AIの限界
単一ファイルの説明はできるが、複数ファイルを横断した設計理解は難しい。
Claude Codeで実現
- 関連ファイルを横断検索
- 依存関係を整理
- 変更候補をリスト化
- 影響範囲をドキュメント化
AFTER
改修前の調査が短縮され、着手判断がしやすくなった。
PM
03
Issueから実装方針までを整理
要件を開発タスクに落とし込む
BEFORE
要件の粒度が揃わず、実装着手前の確認往復が多かった。
Chat型AIの限界
文章整理はできるが、リポジトリ構造や既存仕様に合わせた実装分解は難しい。
Claude Codeで実現
- 要件を分解
- 関連実装を確認
- 実装ステップを提案
- リスクと確認事項を整理
AFTER
Issueの質が揃い、開発者が迷わず着手しやすくなった。
管理
04
AI利用ルールをチーム運用に落とし込む
安全に使うための基準を整備
BEFORE
便利だが、どこまでAIに任せてよいか判断が人によって異なっていた。
Chat型AIの限界
一般論は答えられるが、組織の権限・データ・開発体制に合わせたルール化は難しい。
Claude Codeで実現
- 利用範囲を整理
- 持ち込み禁止情報を定義
- レビュー必須領域を設定
- 運用ルールを文書化
AFTER
利用判断が属人化せず、安全にAI駆動開発を進めやすくなった。
Flow
導入フロー
小さく試してから、チーム標準として展開できる状態をつくります。
ご相談から組織展開まで 4 STEP
STEP1
無料相談
現在の開発体制やAI活用状況を伺い、導入の進め方を整理します。
STEP2
技術デモ・体験会
実際の開発フローに近い形で、Claude Code / Codexの活用イメージを確認します。
STEP3
小さく検証
特定チームや一部プロジェクトで試し、効果と運用上のリスクを確認します。
STEP4
全社展開・内製化
検証結果をもとに、チーム標準の運用ルールとして展開できる状態をつくります。
Price
料金について
標準プラン
10名・全8回
400万円
税込 / 計12時間
カスタムプラン
人数・規模に応じて調整
40万円 / 名
税込・基準単価
12時間（90分×8回）・研修期間 約2ヶ月
- 基礎から応用まで学べる
- オンライン形式の研修
- 開発組織の型づくりに対応
- 人数・規模に応じて相談可能
助成金の活用
人材開発支援助成金の活用についてもご相談いただけます。要件・年度により変動するため、詳細は個別に確認します。
FAQ
よくあるご質問
Q1すでに個人でClaude CodeやCodexを使っています。研修は必要ですか？
個人利用ではなく、チームの誰がやっても同じ品質で回せる型にすることが目的です。レビュー、権限、Issue設計、CI連携まで扱います。
Q2AIに書かせるとレビュー負荷が増えませんか？
増える可能性があります。そのため本研修では、生成量を増やすだけでなく、レビュー観点、テスト、承認ゲートを含めた運用設計を行います。
Q3社内コードや顧客情報をAIに渡すのが不安です。
権限設計、扱ってよい情報の線引き、ログ、レビュー必須領域などを整理し、安全に使うためのルールを作ります。
Q4エンジニア以外のPMや管理職も参加できますか？
参加できます。要件分解、Issue設計、レビュー観点、導入判断など、PM・EM・管理職が関わるテーマも扱います。
Q5小さく試してから展開できますか？
可能です。まず特定チームで検証し、効果やリスクを確認したうえで、全社・複数チームへ展開する流れを推奨しています。
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生成AI研修・AIソリューション・プロダクト開発を手がけるAIスタートアップです。
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