生成AI・業務活用研修

生成AIの基礎と
開発の基本

AIを「使う」から「任せる」へ

講師　林利生太（健康スタジオ百歳製造所）

講師紹介

林利生太

健康スタジオ百歳製造所代表

自分の仕事で、毎日AIに任せていること

経理の月次集計ブログ・メルマガ動画講義づくり操作マニュアル作成タスク管理

今日のスライドも、AIと一緒に作りました。自分の現場で実際に使っているやり方だけをお伝えします

経歴

　生成AI・業務活用研修

今日の流れ

仕組みを知る → 伝え方を知る → 任せ方を設計する → 作るための基礎を知る

01

生成AIとは何か

仕組み、得意・苦手、知識の締め切り、写真やPDFの扱い

02

伝え方の基本

プロンプトの4要素と、やりとりで仕上げるコツ

03

ハーネスの設計

指示書・スキル・MCP・権限・フック・係・プラグイン、ガイドライン

04

開発の基礎知識

GUIとCLI、git、Webの仕組み、HTML・CSSなどの言語

05

Claude Codeを使いこなす

確認画面、/コマンド、MCP、スマホ操作、日報、点検、失敗の対処

最後に演習：自分の担当業務（予約管理・顧客記録・集客）で使うプロンプトと日報のテンプレートを作ります

　生成AI・業務活用研修

01

生成AIとは何か

仕組みが分かると、上手な使い方が自然と見えてきます

AI・機械学習・生成AIの関係

「生成AI」は、AIという大きな分野の中の一部です

ことば	意味と身近な例
AI	人のように判断する仕組み全般例：将棋ソフト、迷惑メールの振り分け
機械学習	データから自分でルールを学ぶAI 例：動画やネット通販の「おすすめ」
ディープラーニング	脳の神経をまねた仕組みで、大量のデータから学ぶ方法
生成AI	文章・画像・音声などを新しく作り出すAI 例：ChatGPT、Claude、Gemini

　01 生成AIとは何か

生成AIの本質は「次の言葉の予測」

文章を読んで「次に来そうな言葉」を選ぶ。これを高速で何千回もくり返して、文章ができあがります

入力された文

「パーソナルトレーニングで一番大切なのは＿＿」

※ 確率の数値は説明のためのイメージです

AIは「正解を調べて」いるのではなく、「それらしい続き」を作っている。これが長所にも短所にもなります

　01 生成AIとは何か

生成AIはどうやって作られるのか

大きく3つの段階を経て、「会話ができるAI」になります

　01 生成AIとは何か

たとえるなら「超・読書家の新人スタッフ」

この人物像をイメージしておくと、AIとの付き合い方を間違えません

強み

世界中の膨大な文章を読んでいて、知識の幅はベテラン以上。文章を書くのも速い

弱み

自分のお店のことは何も知らない。お客様の層も、店の方針も、言葉づかいのルールも

注意

基本的に毎回、記憶ゼロで出勤してくる。昨日教えたことも、渡さなければ覚えていない

だから私たちの仕事は、「何を、誰のために、どんなルールで」を毎回きちんと渡すこと

　01 生成AIとは何か

AIの知識には「締め切り」がある

AIが知っているのは、学習した時点までのこと。それより新しいことは、道具や資料を渡さないと分かりません

知らない・古いかもしれないこと

今日のニュース、最近始まったサービス
最新の料金・キャンペーン・営業時間
最近変わった法律や制度
AI自身の最新の機能

補う方法

Web検索の道具をONにして調べさせる
公式ページの文章を貼り付けて渡す
「いつ時点の情報？　出典は？」と聞く
大事な判断は、公式の情報で人が確かめる

　01 生成AIとは何か

トークンとコンテキスト＝AIの「作業机」

AIが一度に見られる情報の量には限りがあります

机の使用量（会話が長くなるほど埋まっていく）

トークン

AIが文章を読むときの「文字のかたまり」の単位。何文字で1トークンになるかは言語やモデルによって変わります（英語ではおよそ3.5文字）。料金や上限はトークンで数えます

コンテキスト

一度に机に広げられる情報の量。机がいっぱいになると、古いものから見えなくなる（忘れる・ずれる）

コツ：話題が変わったら新しい会話にする／長い会話は要点をまとめて渡し直す

　01 生成AIとは何か

得意なこと・苦手なこと

「任せる仕事」と「人が確かめる仕事」を分けて考えます

◎ 得意なこと

文章のたたき台を作る（投稿文・メール・案内文）
長い文章の要約、言い換え、やさしい言葉への変換
アイデアをたくさん出す（企画・キャッチコピー）
情報を表や箇条書きに整理する
プログラムを書く、Webページを作る

△ 苦手なこと

最新の情報（調べる道具を渡さないと知らない）
正確な数字・計算・日付の扱い
事実であることの保証（もっともらしい間違い）
お店の事情（教えないと分からない）
結果に責任を持つこと（最後は人が判断する）

基本の分担：AIが「下書き・整理・作業」、人が「判断・確認・最終決定」

　01 生成AIとは何か

ハルシネーション＝「もっともらしい間違い」

次の言葉を「予測」している以上、知らないことでも、それらしく答えてしまうことがあります

防ぎ方

1

資料を渡して答えさせる
「この表をもとに答えて」と元データを一緒に渡す

2

根拠を聞く・分からないと言わせる
「根拠も示して。分からなければ分からないと答えて」

3

数字・固有名詞・体や健康の情報は人が確認
お客様に出す前に、必ず目で見て確かめる

　01 生成AIとは何か

主な生成AIの使い分け

どれも基本はできます。迷ったら、同じ質問を2つに聞いて比べるのがいちばんの近道です

ChatGPT

OpenAI

利用者がとても多く、使い方の情報が見つけやすい
画像・音声・検索など機能が幅広い
日常の相談やアイデア出しに

Claude

Anthropic

長い文章を読む・書くのが得意。日本語が自然
プログラム作成に強い
Claude Codeで、パソコン上の作業を任せられる

Gemini

Google

「接続アプリ」でGmail・ドライブ・カレンダーなどと連携
検索との相性が良い
Googleの仕事道具と一緒に使うなら

ツールの差より、「どう頼むか」「何を渡すか」の差の方が、結果への影響はずっと大きい

　01 生成AIとは何か

文字だけじゃない ― 写真・PDF・音声も渡せる

今の生成AIは、写真や資料を「見て」、声を「聞いて」理解できます。現場の紙仕事が一気に楽になります

チラシ・ポスター

写真を撮って渡すと、文字を起こし、改善点も提案

レシート・領収書

日付・金額・お店の名前を読み取って、表にまとめる

PDFの資料

長い資料を要約したり、中身について質問に答えさせる

声・手書きメモ

話した内容や、ホワイトボードの写真を、きれいな文章に

渡す前に、お客様の顔・名前・カルテなどが写り込んでいないかを必ず確認します（03章「お客様の情報を守るルール」）

　01 生成AIとは何か

「チャット」から「エージェント」へ

答えるだけのAIから、道具を使って自分で作業を進めるAIへ。いま一番大きな変化です

チャット型

エージェント型

　01 生成AIとは何か

02

伝え方の基本（プロンプト）

AIへの頼み方を「型」にすると、誰が頼んでも一定の品質が出せます

プロンプトの基本形は「4つの要素」

新人スタッフに仕事を頼むときと同じ。この4つがそろうと、答えが一気に良くなります

① 役割

あなたは誰として答えるのか

② 文脈

誰のために、何のために、どんな状況か

③ 出力形式

長さ・形（表／箇条書き／投稿文）・数

④ 制約

やってはいけないこと、守るべきルール

ジムでの例：体験レッスンのInstagram投稿

あなたはパーソナルジムのSNS担当です。
40代で運動が初めての女性に向けて、
A店の体験レッスンを紹介したいです。
見出し1行＋本文150字程度＋ハッシュタグ5個で、
3パターン出してください。
「痩せる」「治る」など効果は断定しないこと。
専門用語は使わないこと。

　02 伝え方の基本

1回で完璧を狙わず、やりとりで仕上げる

最初の答えは「たたき台」。追加の指示で、狙いの形に近づけていきます

あいまいな頼み方

「インスタの投稿を書いて」

→ 誰向け？何の投稿？長さは？　AIが全部「推測」で埋める

追い込みのひと言

「もっと短く。スマホで3秒で読める長さに」
「2案目の雰囲気で、もう少しやわらかく」
「お客様目線で、気になる点を指摘して」
「この文の良い点・悪い点を表にして」

やりとりの回数と、仕上がりのイメージ

※ 説明のためのイメージ図です

　02 伝え方の基本

03

ハーネスの設計

AIに「仕事を任せる」ための、装備と仕組みの考え方

ハーネスとは？

もとは「馬具」のこと。力の強い馬を、目的の方向へ安全に走らせるための装備一式です

ハーネス＝ AIモデルのまわりに用意する、仕事のための仕組み全体

AIモデルそのものは、私たちには変えられません。
でもまわりの仕組み（ハーネス）は、自分たちで設計できます。

Claude Code の公式ドキュメントでも、モデルのまわりで道具を用意し、モデルが見る情報を管理する層を「エージェント・ハーネス」と呼んでいます

　03 ハーネスの設計

成果＝モデル × ハーネス

同じAIを使っても、まわりの仕組みしだいで結果は大きく変わります

モデル

×

ハーネス

モデル：AIの地頭（選ぶもの）
ハーネス：仕事の環境（作るもの）

同じモデルに、ハーネスを足していくと…（イメージ）

　03 ハーネスの設計

考え方 1

新人スタッフに引き継ぐつもりで「文脈」を渡す

AIは毎回、記憶ゼロで出勤してきます。引き継ぎ書に書くことは、AIにも渡します

引き継ぎ書に書くことチェックリスト

文脈なし

「予約確認のメッセージを作って」
→ どこの店の、どんな予約？　口調は？

文脈あり

「初回体験の前日に送る予約確認です。持ち物（動きやすい服・タオル・飲み物）と、遅れる時の連絡先を入れて。初めての方が不安にならない、やわらかい口調で」

　03 ハーネスの設計

考え方 2

ルールは「指示書ファイル」に、1か所にまとめて書く

毎回説明する代わりに、AIが作業の最初に必ず読むファイルを用意します。Claude Code では CLAUDE.md（AGENTS.md だけがあれば、それを読みます）

指示書（CLAUDE.md）の例

# 店舗の業務ルール ## お店について - パーソナルジムを運営（A店ほか） - お客様は運動が初めての方が中心 ## 書き方 - やさしい言葉で。専門用語には説明をつける - 「痩せる」「治る」など効果を断定しない ## 必ず守ること - お客様の氏名・身体の情報はAIに入れない - メール・LINEは、送る前に必ず人が確認する

1

同じことを何度も言わなくてよい
AIは作業の前に、毎回このファイルを読む

2

誰が頼んでも同じ品質
スタッフが変わっても、ルールは引き継がれる

3

1つの情報は1か所だけに
同じルールを何か所にも書くと、直し忘れて矛盾が生まれる

4

短く保つ
長すぎると大事なことが埋もれる。詳しい資料は別ファイルに

　03 ハーネスの設計

考え方 2

ルールフォルダで指示書を整理する

指示書が長くなったら、共通ルールと、仕事やファイルごとのルールを分けます

プロジェクト/ ├ CLAUDE.md　← 全体の基本 └ .claude/ 　 └ rules/ 　　 ├ writing.md　← 文章のルール　　 └ web.md　← Web制作のルール

フォルダ名は .claude/rules/。Markdownファイルに分けて置きます。

CLAUDE.md

プロジェクト全体で共有する、短い基本ルールを書く。

rules/ の各ファイル

テーマごとに分ける。paths を指定すると、該当ファイルを扱うときに読み込まれる。

スキルとの違い

ルールは守る約束。スキルは特定の仕事を進めるための手順書。

同じルールを複数の場所に重ねて書かず、内容に合った場所を1つ決める。
必ず止めたい操作はフックや権限設定でも制御します。

　03 ハーネスの設計

考え方 3

よく使う仕事は「スキル」にまとめる

スキル＝仕事ごとの「手順書セット」。AIは、その仕事を頼まれたときだけ手に取って読みます

中に入っているもの

手順書（SKILL.md）：何を、どの順で、どこまでやるか
テンプレート・参考資料：文面のひな形、持ち物リストなど
プログラム：集計など、毎回同じ計算をする道具

ふだんは「表紙」だけ見ている

AIが常に見ているのは、各スキルの名前と「いつ使うか」の説明だけ。頼まれた仕事に合うものがあれば、その1冊だけを開いて読みます

一度うまくいったやり方を、誰が頼んでも・何度でも同じ品質で再現できるようになります

　03 ハーネスの設計

指示書・スキル・MCPの違い

新人スタッフで言えば「就業規則を守り、マニュアルを見ながら、道具を使って働く」

指示書（CLAUDE.md）

＝就業規則・店の基本ルール

スキル

＝仕事ごとのマニュアル

MCP

＝仕事道具（外とつながる手）

	指示書	スキル	MCP
読まれるとき	毎回、作業の最初に必ず	その仕事を頼まれたときだけ	外のサービスを使うときだけ
書くこと	いつも守るルール（短く）	1つの仕事の手順と資料（詳しく）	（書くのではなく、つなぐ）
ジムの例	お客様の情報は入れない	体験の確認メールの作り方	カレンダー・Gmailとの接続

　03 ハーネスの設計

スキルの中身をのぞいてみる

スキルは1つのフォルダ。中心は手順を書いた SKILL.md です（置き場所：自分用は ~/.claude/skills/、プロジェクト用は .claude/skills/）

上の枠（表紙）：名前と「いつ使うか」。AIはふだん、ここだけを見ている

下の本文：使うと決めたときに読む、具体的な手順

--- name: trial-confirm-mail description: 体験レッスンの予約確認メールを作る。「体験の確認メール」「前日の連絡」と頼まれたら使う --- # 体験レッスン確認メールの作り方 1. カレンダーで、明日の体験予約を確認する 2. テンプレート.md の文面に、日時と担当者を入れる 3. 持ち物リスト.md の内容を必ず入れる 4. Gmailに下書きとして保存する（送信はしない） 5. 作った件数と宛先を一覧にして報告する ## 完成の基準 - 名前・日時・持ち物・遅刻時の連絡先が入っている - 初めての方が不安にならない、やわらかい口調

　03 ハーネスの設計

スキルが動く仕組み ―「作業机」を節約する

マニュアルを全部机に広げると、すぐにいっぱいになります。表紙だけ並べておき、必要な1冊だけ開きます

机（コンテキスト）の使い方の違い（イメージ）

全部のマニュアルを最初から広げる

関係ない手順で机が埋まり、肝心の作業の場所がない

表紙だけ並べて、必要な1冊を開く（スキル）

作業のための場所がたっぷり残る

指示書スキルの表紙開いた1冊全マニュアル

1

「明日の体験の確認メールを作って」と頼む

2

AIが表紙を見比べて「trial-confirm-mail の仕事だ」と判断

3

SKILL.md を開いて読み、手順どおりに作業（必要ならMCPで予定を確認）

4

完成の基準で確かめてから、下書きを報告

Claude Code では /trial-confirm-mail のように、名前を打って直接呼び出すこともできます

　03 ハーネスの設計

良いスキルの作り方・育て方

スキルは一度で完成させなくていい。使いながら直して、お店の「仕事の型」に育てていきます

1

1つのスキルに、1つの仕事
「確認メール」と「口コミ返信」は分ける

2

説明に「いつ使うか」を具体的に
実際に頼むときの言い方（「前日の連絡」など）も入れる

3

手順は番号付きで、完成の基準まで書く
「何ができたらOKか」がないと、AIは途中でも完了と言う

4

赤信号は手順の中にも書く
「下書きまで。送信はしない」のように

5

うまくいったら「今のやり方をスキルにして」と頼む
スキル作りそのものも、AIに任せられる

講師が実際に使っているスキルの例

ブログ記事の作成と公開銀行明細の取り込みと月次集計スクショ付き操作ガイド動画講義づくりポッドキャストからメルマガ

　03 ハーネスの設計

考え方 4

道具を渡す ― MCPは「AIの共通コネクタ」

USB-Cのように、決まった差し込み口でAIとさまざまなサービスをつなぐ仕組みです（詳しくは05章で）

道具がないAI

「メールの文面はこうです」と答えるだけ。送るのは人

道具を持ったAI

予定を見て、空き時間を探し、メールの下書きまで作る

道具は必要なものだけ渡す。多すぎると迷い、事故の元にもなります

　03 ハーネスの設計

考え方 5

権限は「信号機」で設計する

何でも確認させると作業が止まり、何でも任せると事故が起きる。行動ごとに色を決めます

青：自動でOK

取り消しがきく・外に出ない

調べる、ファイルを読む、下書きを作る、自分用のメモを整理する

黄：確認してから

影響はあるが戻せる

ファイルの書き換え、カレンダーへの予定登録、新しい道具の追加

赤：必ず人が判断

外に出る・お金・戻せない

メールやLINEの送信、データの削除、支払い・課金、お客様の情報を外へ出すこと

確認で止まりすぎるときは「青」を増やす。ただし「赤」は増やさない。Claude Code の任せ方は4段階：Manual（毎回確認）／Accept edits（編集は自動）／Plan（計画だけ）／Auto（安全チェック付きでおまかせ。今の標準）

　03 ハーネスの設計

考え方 6

「できました」をうのみにしない ― 確かめる仕組み

AIは自信満々に「完了しました」と言います。確認の手順まで、最初から指示に入れておきます

確かめ方の例

チェックリストと照らし合わせる
作ったページを実際に開いて表示を見る
サンプルデータで動かしてみる
別の視点（お客様目線）で読み直す

指示の例：「LPを作ったら、スマホの画面幅で表示して崩れがないか確認し、確認した内容も一緒に報告して」

　03 ハーネスの設計

考え方 7

小さく任せて、うまくいったら広げる

いきなり全自動を目指さない。実績を積みながら、任せる範囲を一段ずつ広げます

　03 ハーネスの設計

考え方 8

「必ずやること」はフックで仕組みにする

指示書は「お願い」なので、AIがうっかり忘れることがあります。フックは、決めたタイミングで必ず動く「自動ルール」です

止める

メールやLINEの送信、ファイルの削除をしようとしたら、必ず止めて人に聞く

確かめる

ファイルを保存したら、電話番号などの個人情報が入っていないかを自動で調べる

知らせる

作業が終わったら、通知を鳴らす。待っている間はほかの仕事ができる

公式ドキュメントでも「CLAUDE.md は強制される設定ではない。必ず止めたい操作にはフックを使う」と説明されています。設定は /hooks で確認、作るときはAIに頼めばOK

　03 ハーネスの設計

考え方 9

大きな仕事は「係」に分けて任せる ― サブエージェント

リーダー役のAIが、調べる係・作る係・確かめる係に仕事を振り分けます。係はそれぞれ自分の作業机を持っています

リーダーの机が散らからない

調べものの細かい中身は係の机に置き、結果だけを受け取る

同時に進められる

関係のない作業は、係が並行して進める

作った人と別の目で確かめる

自分の作品の間違いは見落としやすい。人間と同じです

「サブエージェントを使って進めて」と頼めば使えます。よく使う係は .claude/agents/ に役割を書いておき、@ で指名もできます

　03 ハーネスの設計

考え方 10

仕組みごと配る ― プラグイン

スキル・MCP・フック・係（サブエージェント）を1つの箱にまとめたもの。お店のやり方を、まるごとほかの人に渡せます

ノウハウが「人の頭の中」から「配れる仕組み」に変わる。多店舗経営ほど効いてくる考え方です

　03 ハーネスの設計

お客様の情報を守るルール

ジムは身体や健康の情報を扱う仕事です。AIを使う前に、ここだけは必ずそろえておきます

AIに入れない情報

氏名・電話番号・住所・メールアドレス
体重・体組成などの記録、既往歴、ケガや持病
顔や体が写った写真
カード・口座などのお金の情報

代わりにこうする

「Aさん（40代女性・運動初心者）」のように置き換える
練習や演習は架空のサンプルデータで行う
入力した内容をAIの学習に使わない設定を確認する
お店として使ってよいAIツールを決めておく

社内AI利用ガイドラインの3原則：①入れない（個人情報）　②うのみにしない（人が確認）　③勝手に外へ出さない（送信は人）

　03 ハーネスの設計

社内AI利用ガイドラインの作り方

7つの項目を埋めれば、お店のガイドラインの土台ができます。右の列は記入例です

	項目	決めること	記入例
1	目的	なぜAIを使うのか	事務作業を減らし、お客様と向き合う時間を増やす
2	使ってよいツール	会社として認めるAIとアカウント	会社で契約したClaudeなど、許可したものだけ
3	入れてはいけない情報	個人情報・機密の範囲	氏名・連絡先・身体の記録・既往歴・写真
4	人が必ず確認すること	AIの出力をうのみにしない場面	お客様に出す文章、数字、体や健康に関する表現
5	外に出す前のルール	送信・投稿・公開の手順	担当者が内容を確認してから、自分の手で送る
6	困ったとき・事故のとき	連絡先と最初にやること	すぐ代表に連絡。何を入力したかを記録しておく
7	見直し	いつ、誰が見直すか	3か月ごとに、使い方の変化に合わせて更新

作り方：①今の使い方を聞き取る → ②ひな形をAIに書かせる → ③全員で読み合わせる → ④AIにも守らせるルールは指示書（CLAUDE.md）に書く

　03 ハーネスの設計

04

開発の基礎知識

AIと一緒に「ものを作る」ために、最低限知っておきたい土台

ファイルとフォルダ ―「パス」はファイルの住所

パソコンの中は、フォルダの中にフォルダが入った「木」のような形をしています

index.html の「住所」（パス）

/Users/studio/予約システム/index.html

「/」で区切って、外側のフォルダから順に書きます。手紙の住所が「県 → 市 → 番地」と書くのと同じです

AIに作業を頼むときは、「どこの、何を」をパス（フォルダ）で伝えると、取り違えが起きません

　04 開発の基礎知識

GUIとCLIの違い

パソコンへの命令のしかたは2通り。「絵とマウス」で操作するか、「文字」で操作するか

GUI グラフィカル・ユーザー・インターフェース

画面のボタンやアイコンを、マウスで押す（Finder、普段のアプリ）

studio$ ls 写真資料報告書.pdf studio$ mkdir 予約システム studio$ cd 予約システム studio$

CLI コマンドライン・インターフェース

黒い画面に文字で命令を打つ（Macの「ターミナル」）

	GUI	CLI
はじめやすさ	◎ 見れば分かる	△ 命令を知る必要がある
くり返し・まとめて処理	△ 100回クリックが必要	◎ 1行で100件処理できる
AIとの相性	△ 画面を見てクリックするのは苦手	◎ 文字なので、AIが直接操作できる

　04 開発の基礎知識

AIの時代に、CLIが主役になる理由

AIは「文字」で考え、「文字」で動く。だから、文字で操作できるCLIと相性が抜群です

コマンドは覚えなくていい

打つのはAI。人は日本語で頼むだけ

でも「読める」と安心

AIが何をしようとしているか、確認の画面で判断できる

記録が残る

何をしたかが文字で残るので、やり直しや点検がしやすい

　04 開発の基礎知識

これだけ読めればOK ― 基本のコマンド

AIの確認画面に出てきたとき、「何をしようとしているか」が分かれば十分です

コマンド	意味	危険度
pwd	今いる場所（フォルダ）を表示	安全
ls	フォルダの中身を一覧表示	安全
cd 場所	別のフォルダへ移動	安全
cat ファイル	ファイルの中身を表示	安全
mkdir 名前	新しいフォルダを作る	注意
mv / cp	移動・名前の変更／コピー	注意
rm	削除。ゴミ箱を通らず、元に戻せない	危険

$ pwd /Users/studio $ ls 予約システム集客日報 $ cd 日報 $ cat 2026-10-28.md # 10/28 日報 ...

rm や「削除」「送信」が出てきたら、一度手を止めて内容を読む。考え方5の「赤信号」です

　04 開発の基礎知識

ローカルとクラウド

作ったものが「どこで動いているか」で、できることが変わります

ローカル：自分だけが使える。PCを閉じると止まる。
試作・練習はここで行う

クラウド：インターネットの向こうのコンピューター。24時間動き、お客様のスマホからも使える

　04 開発の基礎知識

gitとは ― ゲームの「セーブポイント」

ファイルの変更を、メモ付きで記録していく仕組み。失敗しても、いつでも前のセーブに戻れます

いつ・何を変えたか

全部の変更が、メモ付きで残る

こわくない

AIが大きく書き換えても、すぐ元に戻せる

AIと作るなら必須

「作業の前後でセーブ」を指示書に書いておく

　04 開発の基礎知識

gitの基本用語

4つのことばを押さえれば、AIの説明が読めるようになります

リポジトリ

変更の記録をまとめて入れておく「保存箱」。プロジェクトごとに1つ

コミット

セーブすること。「何を変えたか」のメモを付けて記録する

ブランチ

本番を壊さずに試すための「分かれ道」

マージ

試作がうまくいったら、本番に「合流」させる

　04 開発の基礎知識

GitとGitHubの違い

Git＝記録する「仕組み」。GitHub＝その記録をインターネット上に保管・共有する「場所」

たとえるなら Git＝スマホのカメラで撮った写真、GitHub＝Googleフォト（ネットに保管して共有）

　04 開発の基礎知識

Webサービスの仕組みは「レストラン」

予約システムもカルテも、この3つの部分でできています

フロントエンド

＝ホール（客席）

お客様が見て、触る画面。
予約画面・ボタン・フォーム

バックエンド

＝厨房

見えない所で処理をする。
空き確認・予約の確定・通知

データベース

＝倉庫・台帳

情報をしまっておく場所。
予約・会員・カルテの記録

AIに作ってもらうときも、「画面」「処理」「保存するデータ」の3つに分けて伝えると、話が整理されます

　04 開発の基礎知識

Webページは3つの言語でできている

家づくりにたとえると、HTML＝骨組み、CSS＝内装、JavaScript＝電気や設備

HTML

.html

骨組み：何が、どの順に並ぶか

<h1>体験レッスン</h1> <p>初めての方も安心</p> <button>予約する</button>

<h1>＝大見出し、<p>＝文章、<button>＝ボタン、のように「札」で部品を囲む

CSS

.css

内装：色・大きさ・配置

h1 { color: blue; } button { background: green; border-radius: 8px; }

「どの部品を」「どんな見た目に」するかを書く。スマホ用の並べ方もここで決める

JavaScript

.js

設備：押したら動く仕組み

button.onclick = () => { form.hidden = false; }; // 押したらフォームを表示

ボタンを押した、入力した、などの「出来事」に合わせて画面を動かす

　04 開発の基礎知識

3つの言語を重ねると、こう変わる

同じ「体験レッスンの予約」の部品に、HTML → CSS → JavaScript の順で手を加えていきます

① HTMLだけ

体験レッスン

初めての方も安心

予約する

中身はそろったが、飾り気がない

② ＋CSS

体験レッスン

初めての方も安心

予約する

色・余白・角の丸みで、ぐっと見やすく

③ ＋JavaScript

予約フォーム

お名前

希望日

11月5日（水）▾

送信する

ボタンを押すと、予約フォームが開く

　04 開発の基礎知識

裏側・データ・文書で使う言語

画面の外でも、役割ごとに決まった言語や書き方があります。ファイル名の最後（拡張子）で見分けられます

名前	拡張子	役割	ジム業務での例
Python（パイソン）	.py	自動化・データ処理・AIまわり	売上のCSVを店舗ごとに集計する
TypeScript	.ts	JavaScriptに「型」の確認を足したもの。アプリの裏側の処理にも	予約アプリで、空き枠を計算する
SQL（エスキューエル）	.sql	データベースに質問・登録する言葉	今月入会した会員を一覧にする
JSON（ジェイソン）	.json	データを書くときの決まった形	会員1人分の情報（名前・プラン・店舗）
Markdown	.md	見出しや箇条書きを記号で書く文書	CLAUDE.md、日報、マニュアル

JSON の例 { "名前": "Aさん", "プラン": "月4回", "店舗": "A店" }

Markdown の例 # 10/28 日報 - 体験 2件 - 入会 1件

書くのはAI。人は「どのファイルが何の役割か」が分かれば、指示も確認もできます

　04 開発の基礎知識

APIとWebhook ― サービス同士の会話

別々のサービスをつなぐための「決まったやりとりの窓口」です

API ＝注文票

決まった書式で頼むと、決まった形で返してくれる窓口。こちらから聞きに行く

Webhook ＝呼び出しベル

何かが起きたら、向こうから知らせてくれる仕組み。待っていなくてよい

例：予約が入る → Webhookで知らせる → APIでカレンダーに登録 → スタッフのLINEに通知。これが業務自動化の土台です

　04 開発の基礎知識

AIと進める開発の流れ

作るのはAI。人の仕事は「何を作るかを言葉にする」ことと「確かめる」こと

いちばん大事なのは①。うまくいかない原因の多くは、AIの能力ではなく「注文のあいまいさ」です

　04 開発の基礎知識

05

Claude Codeを使いこなす

実際の画面を見ながら、毎日の仕事で使うための操作と仕組みを押さえます

確認画面の読み方

AIがファイルを作ったりコマンドを動かす前に、こう聞いてきます。（講師のPCでの実際の画面）

❯ memo.txt というファイルを作って、中に「明日の体験：2件」と書いて ⏺ Write(memo.txt) ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Create file memo.txt ╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌ 1 明日の体験：2件 ╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌ Do you want to create memo.txt? ❯ 1. Yes 2. Yes, and switch to accept edits (auto-approve file edits and common file commands) for this session (shift+tab) 3. No Esc to cancel · Tab to amend

Manualモードでの画面です。標準のAutoモードでは、安全チェックを通った操作はこの画面を出さずに進みます

1

何をしようとしているか
Write(memo.txt) ＝ memo.txt を書く

2

中身のプレビュー
点線の間が、実際に書かれる内容。ここを読む

3

答え方
1 今回だけ許可／2 この会話の間はファイル編集を自動でOK／3 断る

4

Esc でやめる、Tab で指示を足す
「件数ではなく名前の一覧にして」のように直せる

よく出る名前	意味
Read / Write / Edit	読む／新しく書く／書き換える
Bash	ターミナルのコマンドを実行
WebFetch / WebSearch	Webページを読む／検索する

　05 Claude Codeを使いこなす

Claude Code の「/コマンド」― まず覚えたい10個

入力欄で「/」を打つと一覧が出ます。会話の整理や設定を、ひと言で呼び出せるボタンのようなものです

コマンド	こんなときに
/help	使えるコマンドの一覧を見たい
/clear	話題を変える。机をまっさらにして新しい会話へ（前の会話は残る）
/compact	会話が長くなった。ここまでを要約して机を空ける
/context	机がどれだけ埋まっているか、色のマス目で見る
/resume	前の会話の続きから再開する

コマンド	こんなときに
/rewind	失敗した。少し前の会話とファイルの状態に巻き戻す
/model	使うAIモデルを切り替える
/permissions	自動でOK・禁止のルールを決める（信号機の設定）
/usage	使った量と、プランの上限までの残りを見る
/init	フォルダの中身を調べて、指示書（CLAUDE.md）のたたき台を作る

❯ /copy Copy Claude's last response to clipboard (or /copy N for the Nth-latest) /color Set the prompt bar color for this session /config Open settings /compact Free up context by summarizing the conversation so far ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

実際の画面：「/co」まで打つと候補がしぼられます。名前を全部覚えなくても「/」から探せば大丈夫

　05 Claude Codeを使いこなす

つなぐ・任せる・確かめる /コマンド

慣れてきたら使いたい、一歩進んだコマンドです。自分で作ったスキルも「/名前」で並びます

つなぐ・広げる

/mcp	つないでいるMCPの確認・管理
/skills	使えるスキルの一覧
/plugin	スキルやMCPをまとめた拡張パックを入れる
/add-dir	作業できるフォルダを追加する

スマホから・自動で

/remote-control	この作業をスマホから操作する
/mobile	スマホアプリのQRコードを出す
/schedule	決まった時間にクラウドでAIを動かす（お試し版）
/loop	開いている間、同じ作業を一定の間隔でくり返す

考える・確かめる

/plan	作業の前に、計画だけを立てさせる
/btw	作業を止めずに、ちょっと質問する
/code-review	変更したプログラムの不具合を探す
/security-review	安全上の問題がないか調べる

振り返る・設定する

/insights	自分の使い方を分析したレポート
/export	会話をファイルに書き出す
/memory	指示書や記憶の設定を開く
/hooks	「〇〇の前後に必ず△△」の自動ルールを見る

　05 Claude Codeを使いこなす

知っておくと便利なキー操作と記号

/コマンドと合わせて、この6つを覚えておくと操作がぐっと楽になります

Esc

作業を止める

AIが違う方向に進み始めたら、すぐ止めて指示し直す。確認画面では「No」と同じ

EscEsc

巻き戻す

入力欄が空のとき2回押すと、ファイルと会話を前の地点に戻せる。送信など外への操作は戻せない

ShiftTab

任せ方を切り替える

Auto（標準）→ Manual（毎回確認）→ 編集は自動 → 計画だけ、の順に切り替え

/

コマンドとスキル

/コマンドや、自分で作ったスキルを呼び出す

@

ファイルを指名する

「@予約システム/index.html を見て」のように、読ませたいファイルを指定

!

コマンドを直接打つ

先頭に「!」をつけると、ターミナルのコマンドをそのまま実行

　05 Claude Codeを使いこなす

/context で「作業机」を実際にのぞいてみる

講師のPCで /context を打った実際の画面。01章の「作業机」と、03章の「表紙だけ見る」仕組みが数字で見えます

❯ /context ⎿ Context Usage ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛀ ⛁ ⛀ ⛁ ⛁ ⛀ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ Opus 5.5 ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ claude-opus-5-5 ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ 34.3k/1m tokens (3%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ Estimated usage by category ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ System prompt: 4.4k tokens (0.4%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ System tools: 13.8k tokens (1.4%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ MCP tools: 665 tokens (0.1%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ MCP server instructions: 4.6k tokens (0.5%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛁ Memory files: 1k tokens (0.1%) ⛁ Skills: 9.9k tokens (1.0%) ⛁ Messages: 10 tokens (0.0%) ⛶ Free space: 932.7k (93.3%) ⛝ Autocompact buffer: 33k tokens (3.3%) Auto-compact window: 1m tokens MCP tools · /mcp (loaded on-demand) └ 501 tools · 665 tokens Skills · /skills └ 184 skills · 9.9k tokens /context all to expand ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ❯ ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

34.3k / 1m tokens（3%）
机の広さは100万トークン。今使っているのは3%

Skills：184 skills · 9.9k tokens
184冊のスキルがあっても、表紙だけなら机の約1%

MCP tools：501 tools · 665 tokens
501個の道具も、必要になるまでは名前だけ（loaded on-demand）

Autocompact buffer
机がいっぱいになる前に、自動で要約するための余白

スキルやMCPをたくさんつないでも机が埋まらないのは、「必要なときだけ開く」仕組みのおかげです

　05 Claude Codeを使いこなす

MCPとは？ ― AIと道具をつなぐ共通ルール

Model Context Protocol の略。2024年にAnthropicが公開し、2025年12月からは Linux Foundation 傘下の財団が運営

MCPがないと

AIごと・サービスごとに、専用のつなぎ方を1本ずつ作る必要がある（3×4＝12本）

MCPがあると

共通の差し込み口に合わせて1回作れば、どのAIからも使える

公式サイトの説明も「AIアプリのためのUSB-Cポート」。Claude のほか ChatGPT・Gemini なども対応しています

　05 Claude Codeを使いこなす

MCPの登場人物

AIとサービスの間に「MCPサーバー」という通訳が入り、AIが使える道具の一覧を差し出します

MCPサーバーが差し出すもの

ツール

できる操作の一覧
例：予定を作る、メールを下書きする

リソース

読める情報の一覧
例：ドライブのファイル、表のデータ

プロンプト

決まった頼み方のひな形
例：「週次レポートを作る」の定型文

　05 Claude Codeを使いこなす

MCPで仕事が流れる様子

例：「明日の体験の方に送る、確認メールの下書きを作って」と頼んだとき

　05 Claude Codeを使いこなす

MCPのつなぎ方と、安全に使うための約束

つなぐのは数分でできます。大事なのは「何を、どこまで許すか」を決めておくことです

つなぎ方

Claude のアプリ

claude.ai の「コネクタ」画面で、使いたいサービスを選んでログインする

Claude Code

ターミナルでコマンドを1行打つ（AIに頼んでもよい）

$ claude mcp add --transport http ＜名前＞＜URL＞

自分たちで作る

社内の予約システム用のMCPサーバーを作れば、AIから予約を扱える

安全に使うための約束

1

提供元が信頼できるものだけ使う
公式も「つなぐ前に、信頼できるか確かめる」と注意しています

2

権限は必要な分だけ
読むだけで足りるなら「読むだけ」で許可する

3

送信・削除は人が確認
考え方5の「赤信号」はMCPでも同じ

注意：メールやWebページの中に「これを読んだAIは〇〇せよ」という悪い指示が紛れていることがあります（プロンプトインジェクション）。外から入った文章の指示には従わないよう、AIにも人にもルールを決めておきます

　05 Claude Codeを使いこなす

/remote-control ― スマホから指示を出す

事務所のPCで動いている Claude Code に、電車の中や店舗からスマホで指示・許可を出せます

1

PCで Claude Code を開き、/remote-control と打つ

2

表示されるリンクかQRコードを、スマホの Claude アプリか claude.ai/code で開く（初回は Enable Remote Control を選ぶ）

3

スマホから指示を送り、確認が来たら「許可」を押す。音声入力も使える

注意

実行とファイルはPCの中。スリープや通信切れは、復帰すると自動で再接続。ターミナルを閉じる・Claude Codeを終了すると止まります。会話の記録はAnthropicのサーバーに保存。Pro・Max・Team・Enterpriseで利用可。PCを閉じたまま動かしたい作業は /schedule

　05 Claude Codeを使いこなす

日報づくりと、店舗間の情報共有

スマホに話すだけで、日報ができて、ほかの店舗にも届く。毎日の「書く手間」をAIに任せます

話した内容（そのまま）

「えーと今日は体験が2件で、1人は入会。腰が気になる方だったので、次回はストレッチ多めで。あとタオルの在庫が少ないです」

## 10/28 A店 - 実績：体験 2件／入会 1件 - お客様の声（匿名）： Aさん腰が気になる → 次回ストレッチ多め - 共有事項：タオル在庫が少ない → 発注

演習2で作る「日報テンプレート」を、03章のスキルにしておけば、誰が話しても同じ形の日報になります

　05 Claude Codeを使いこなす

今ある自動化ルーティンの点検方法

すでに動いている自動化も、この6つの点で見直すと、止まる・漏れる・危ないを防げます

	点検する点	確かめること	よくある問題
1	目的	何のための自動化か。今も必要か	誰も見ていない出力がたまり続けている
2	きっかけ	いつ動くか（手で起動・決まった時間・出来事）	動いたのか、止まったのか分からない
3	権限	何を許可しているか（信号機で整理）	必要以上に「自動でOK」になっている
4	指示とスキル	手順が書かれているか。古くなっていないか	毎回、口で同じ説明をしている
5	確認	結果を、誰が、どうやって確かめるか	失敗していても気づかない
6	記録と戻し方	何をしたか残るか。gitなどで戻れるか	壊れたときに元に戻せない

点検もAIに頼めます：「このルーティンを6つの点で点検して、改善案を出して」

確認で止まりすぎるなら /permissions で青信号を増やす。赤信号は増やさない

　05 Claude Codeを使いこなす

よくある失敗と、その対処

どれも、仕組みでほぼ防げます。困ったときはこの表に戻ってきてください

起きたこと	原因	対処
それらしい数字や事実を報告してきた	元のデータを渡していない	資料を渡す。根拠を出させる（01章）
長く話すと、最初の指示を忘れる	作業机がいっぱい	/compact・/clear。守るルールは指示書へ
確認ばかりで、作業が止まる	権限が「毎回確認」のまま	/permissions で青信号を増やす
頼んでいないところまで変えた	作業の範囲があいまい	「このファイルだけ」「〇〇は変えない」と書く
「完了しました」なのに動かない	確かめる手順がない	完成の基準と確認方法を指示に入れる
ファイルが消えた・壊れた	戻れる地点がない	Esc 2回で巻き戻し。長く残すならgitでセーブ
毎回、同じ説明をしている	やり方を仕組みにしていない	「今のやり方をスキルにして」と頼む
送ってはいけないものを送りそうになった	送信が自動でOKになっている	送信は赤信号に。フックで必ず止める（送信は巻き戻せない）

　05 Claude Codeを使いこなす

まとめ

1

生成AIは「次の言葉を予測する、超・読書家の新人」

知識は広いが、お店のことも最新のことも知らない。文脈と資料を渡し、人が確かめる

2

頼み方は「役割・文脈・出力形式・制約」

1回で完璧を狙わず、やりとりで仕上げる

3

成果は「モデル × ハーネス」で決まる

指示書・スキル・MCP・権限・フック・確認を設計し、小さく任せて広げる。お客様の情報は入れない

4

開発の基礎を知ると、任せられる範囲が広がる

CLIは「読めれば十分」。gitで戻れる安心を作る。Webは画面・処理・データと3つの言語

5

Claude Codeは「画面を読んで、仕組みで回す」

確認画面を読んで許可する。/コマンドとスマホ操作を使い、日報や点検もAIと一緒に

　まとめ

演習

自分の業務で使うテンプレートとスキルを作ろう

練習には架空のサンプルデータを使います。本物のお客様の情報は入れません

演習 1

業務プロンプトを3つ

担当業務ごとに1つずつ、4要素で作る

予約管理：予約確認・変更の連絡文／顧客記録：セッションメモの整理／集客：体験レッスンの告知文

演習 2

日報テンプレート

音声で話した内容を、日報の形に整えるプロンプトを作る

今日やったこと／お客様の声（匿名）／明日やること・共有事項

演習 3

指示書の最初の5行

指示書（CLAUDE.md）に書く、お店のルールを5行で書き出す

お店とお客様のこと／言葉づかい／必ず守ること（赤信号）

演習 4

自分の仕事を1つスキルにする

演習1・2でうまくいったやり方を、AIに頼んでスキルにする

説明に「いつ使うか」／番号付きの手順／完成の基準

　演習

用語集 ① AIとハーネス

ことば	意味
生成AI	文章・画像などを新しく作り出すAI
プロンプト	AIへの指示・お願いの文章
トークン	AIが文章を数える単位。料金や上限の基準
コンテキスト	AIが一度に見られる情報（作業机）
ハルシネーション	もっともらしい間違い
知識の締め切り	AIが学習した時点。それより新しいことは知らない
エージェント	道具を使って、自分で作業を進めるAI
ハーネス	AIに仕事を任せるための仕組み全体

ことば	意味
指示書	AIが毎回最初に読むルール（CLAUDE.md・AGENTS.md）
スキル	仕事ごとの手順書セット。必要なときだけ読まれる
MCP	AIと外部サービスをつなぐ共通の規格
MCPサーバー	サービスごとに、AIが使える道具を差し出す通訳役
フック	決めたタイミングで必ず動く自動ルール
サブエージェント	仕事を分担する「係」のAI
プラグイン	スキル・MCP・フックなどをまとめて配る箱
プロンプトインジェクション	外から入った文章に紛れた、悪い指示

　用語集

用語集 ② 開発とClaude Code

ことば	意味
GUI / CLI	マウスで操作する画面／文字で命令する画面
パス	ファイルやフォルダの住所
拡張子	ファイル名の最後（.html など）。種類の目印
git / GitHub	変更を記録する仕組み／その記録をネットで保管する場所
コミット	変更をメモ付きでセーブすること
デプロイ	作ったものをクラウドに公開すること
フロント／バック	お客様が見る画面／裏側の処理
API	サービス同士が決まった形でやりとりする窓口
Webhook	何か起きたら向こうから知らせる仕組み

ことば	意味
HTML / CSS	Webページの骨組み／見た目を決める言語
JavaScript	Webページに動きをつける言語
Python / SQL	自動化・データ処理の言語／データベースへの質問
JSON / Markdown	データを書く形／記号で書く文書
/コマンド	Claude Codeの機能を「/名前」で呼び出す
確認画面	AIが作業の前に許可を求める画面
/remote-control	PCのClaude Codeをスマホから操作する
/schedule	決まった時間にクラウドでAIを動かす（お試し版）
/context	作業机の使い方を数字と色で見る

　用語集

参考資料（一次情報）

機能や名前は変わることがあります。このスライドの内容は、2026年10月27日に以下で確認しました

出典	確認した内容
Claude Code 公式ドキュメント code.claude.com/docs	仕組みとハーネス／CLAUDE.md・AGENTS.md／スキル／サブエージェント／フック／プラグイン／MCP／任せ方のモード／キー操作／巻き戻し／Remote Control／スケジュールされたタスク
Claude 用語集（Anthropic） platform.claude.com/docs/en/about-claude/glossary	トークン、コンテキスト、事前学習、ファインチューニング、RLHF
Model Context Protocol 公式サイト modelcontextprotocol.io	MCPの概要（USB-Cのたとえ）、ホスト・クライアント・サーバー、ツール・リソース・プロンプト
Anthropic ニュース（2025年12月9日） anthropic.com/news/donating-the-model-context-protocol-and-establishing-of-the-agentic-ai-foundation	MCPの寄贈と Agentic AI Foundation の設立、対応サービス
Gemini アプリヘルプ「接続アプリ」 support.google.com/gemini/answer/14959807	GeminiとGmail・ドライブ・カレンダーなどの連携
実機での確認 Claude Code v2.1.311（講師のPC）	/コマンドの一覧と説明、確認画面、/context の画面

　参考資料

生成AIの基礎と開発の基本

講師紹介

自分の仕事で、毎日AIに任せていること

今日の流れ

生成AIとは何か

伝え方の基本

ハーネスの設計

開発の基礎知識

Claude Codeを使いこなす

生成AIとは何か

AI・機械学習・生成AIの関係

生成AIの本質は「次の言葉の予測」

生成AIはどうやって作られるのか

たとえるなら「超・読書家の新人スタッフ」

AIの知識には「締め切り」がある

知らない・古いかもしれないこと

補う方法

トークンとコンテキスト＝AIの「作業机」

トークン

コンテキスト

得意なこと・苦手なこと

◎ 得意なこと

△ 苦手なこと

ハルシネーション＝「もっともらしい間違い」

主な生成AIの使い分け

ChatGPT

Claude

Gemini

文字だけじゃない ― 写真・PDF・音声も渡せる

チラシ・ポスター

レシート・領収書

PDFの資料

声・手書きメモ

「チャット」から「エージェント」へ

伝え方の基本（プロンプト）

プロンプトの基本形は「4つの要素」

① 役割

② 文脈

③ 出力形式

④ 制約

1回で完璧を狙わず、やりとりで仕上げる

ハーネスの設計

ハーネスとは？

成果 ＝ モデル × ハーネス

新人スタッフに引き継ぐつもりで「文脈」を渡す

引き継ぎ書に書くことチェックリスト

ルールは「指示書ファイル」に、1か所にまとめて書く

ルールフォルダで指示書を整理する

CLAUDE.md

rules/ の各ファイル

スキルとの違い

よく使う仕事は「スキル」にまとめる

中に入っているもの

ふだんは「表紙」だけ見ている

指示書・スキル・MCPの違い

指示書（CLAUDE.md）

スキル

MCP

スキルの中身をのぞいてみる

スキルが動く仕組み ―「作業机」を節約する

良いスキルの作り方・育て方

講師が実際に使っているスキルの例

道具を渡す ― MCPは「AIの共通コネクタ」

道具がないAI

道具を持ったAI

権限は「信号機」で設計する

「できました」をうのみにしない ― 確かめる仕組み

確かめ方の例

小さく任せて、うまくいったら広げる

「必ずやること」はフックで仕組みにする

大きな仕事は「係」に分けて任せる ― サブエージェント

リーダーの机が散らからない

同時に進められる

作った人と別の目で確かめる

仕組みごと配る ― プラグイン

お客様の情報を守るルール

AIに入れない情報

代わりにこうする

社内AI利用ガイドラインの作り方

開発の基礎知識

生成AIの基礎と
開発の基本

成果＝モデル × ハーネス

API ＝注文票

Webhook ＝呼び出しベル