個人活用から組織全体活用で生産性向上 Claude Code研修
- 属人化した使い方を、組織の標準に
- 技術理解に基づくAI活用ができるようになる
- エンジニア／非エンジニア両対応
- 導入実績1200社以上
- 業務効率80%アップ
- ハンズオン比率最大90%
こんな課題はありませんか？
- 生成コードのレビュー基準がない
- 非エンジニアが作った業務アプリを把握できてない
- 品質・保守性の検証ルールがない
- 使い方が個人の経験に依存している
- AIに任せてよい業務の基準がない
- 社員が技術を理解せずにAIを使っている
「The 2026 State of AI Coding
Report」によると、テクノロジーリーダーの67%が「自社で毎週作成されるコードの51%〜75%をAIが生成している、または大幅にリファクタリングしている」と回答しています。
AI生成コードは、レビュー時は高評価（94%）なのに対し、本番環境インシデントは増加（78%）しており、AI生成コードの25%以上で大幅な手直しが必要という回答が74%となっており、技術知識がない状態でのAI活用は生産性向上につながりにくくなっています。
出典：The 2026 State of AI Coding Report（New Relic株式会社調べ）
Claudeをなんとなく使う状態から、構造を理解して安全かつ再現性高く使い分けられる状態へ
引き上げる研修で課題を解決できます。
Claude Codeの
活用リスク・設計・使い分けを学ぶ
AIは開発効率を高める可能性がある一方で、技術理解がない状態や構造を理解しない状態での活用によりインシデントにつながるリスクもあります。
Claude Codeの使い方を学ぶだけでは、リスク・設計・使い分けの判断力までは身につきません。この研修では、ClaudeCodeの基本操作ではなく、組織で安全に使いこなす力を身につけます。
エンジニア向け、非エンジニア向けの両方に対応2つのコースで組織全体をカバー
| - | エンジニア向けコース | 非エンジニア向けコース |
|---|---|---|
| 目的 | 開発生産性×品質・保守・セキュリティ | 構造理解と、安全な使い分け |
| 主な内容 | CLAUDE.md設計／AI駆動開発の実践／レビュー観点・生成コード検証／テスト自動化・CI連携 | AI基礎とリスク／プロンプト設計／Code・Coworkの使い分け／ガバナンス |
| 到達目標 | AI生成コードをレビューで判別でき、品質・保守性の基準をチームで共有できる。新メンバーが入っても同じ品質で開発できるようになる。 | 自分の業務のどこをAIに任せ、どこを任せないかの判断ができる。作ったものを情報システム部門に説明でき、無断運用がなくなる。 |
1．エンジニア向け Claude Code研修
エンジニア向けのClaude Code研修では、環境構築とプロンプト設計から、設計・レビュー・テスト自動化まで学びます。実装からPoC資産化まで、演習を中心にスキルを身につけます。
Claude Codeの機能アップデート（Skills・MCP・サブエージェント等）に合わせ、カリキュラムを随時改訂しています。
| 回数 | テーマ | 主な内容 | 演習比率 |
|---|---|---|---|
| 第1回 | Claude Code基礎・環境構築 | 基礎理解／環境構築（Desktop・VS Code）／Code・Coworkの使い分け | 40% |
| 第2回 | 活用ミニワーク体験 | 文書系・データ系・業務オペ系タスク／コンテキストの基礎 | 60% |
| 第3回 | CLI導入・プロンプト設計 | CLI環境構築／コンテキスト管理／プロンプト設計の基本 | 60% |
| 第4回 | 設計基礎 | アーキテクチャ・データ構造・画面設計／CLAUDE.mdで規約設計 | 40% |
| 第5回 | 中規模実践・MCP・セキュリティ | コードベース探索／複数ファイル改修／MCP連携／セキュリティ | 60% |
| 第6回 | 開発・テスト実践 | テスト設計・自動化／CI連携／生成コードのレビュー観点 | 60% |
| 第7回 | 実践PJ①要件定義〜設計 | テーマ提示／要件定義／バイブコーディング／設計方針 | 50% |
| 第8回 | 実践PJ②実装〜統括 | ハーネスエンジニアリング／実装／検証・レビュー／導入計画 | 70% |
| 第9回 | 各自演習① | 自業務テーマで実装を進める／講師は伴走・レビューのみ | 90% |
| 第10回 | 各自演習②・PoC資産化 | 成果のPoC化・再利用資産へ／ドキュメント化／発表準備 | 90% |
2．非エンジニア向け Claude Code研修
AIエージェントの仕組み・リスク理解から、Cowork・Claude Codeを用いた業務自動化の実装までを全12回で体系的に習得します。実践的な演習を中心に学習し、最終回では自社業務に適用した成果物（CLAUDE.md・業務設計書）を完成させます。
Claude Codeの機能アップデート（Skills・MCP・サブエージェント等）に合わせ、カリキュラムを随時改訂しています。
| 回数 | テーマ | 主な内容 | 演習比率 |
|---|---|---|---|
| 第1回 | AIエージェント基礎理解と体験 | AIエージェントと関連技術／指示文を変えてAIの回答変化を確認 ／業務活用例の検討と適用案の発表 | 40% |
| 第2回 | AIの仕組み・リスクと社内ナレッジ活用 | ハルシネーション・著作権リスク／MCPリスクの4象限分類演習/業務活用例の検討 | 60% |
| 第3回 | AIエージェント実践① 構築・ナレッジ設計・ワークフロー化 | AIエージェント構築の基礎／ワークフロー化と回答制御／ワークフローを使った回答制御の実装 | 40% |
| 第4回 | AIエージェント実践② プロンプト設計と社内導入 | 指示文設計と回答の安定化／適性業務の見極めと社内導入設計 | 40% |
| 第5回 | Cowork概要と実装イメージ | Cowork登場の背景・概要・動作検証／Coworkのリスクとガイドライン | 60% |
| 第6回 | Coworkの仕組み・セキュリティ・業務自動化 | Coworkの仕組み・活用シーン・外部連携／セキュリティ原則とデータ分類／業務自動化の一連の流れ | 60% |
| 第7回 | 業務再設計とセキュアな実装計画 | 業務再設計の視点とCowork活用の勘所／自業務の入力・処理・出力の設計と現状分析／セキュリティを加味した実装／実装計画書の作成 | 60% |
| 第8回 | Claude Code基礎 CLAUDE.md・Hooks実践 | Claude Codeの全体像とカスタマイズ／コンテキスト管理とCLAUDE.md／HooksとセッションJK制御／ CLAUDE.md設計演習 | 60% |
| 第9回 | 安全な環境設計とSkills開発 | 安全な環境設計／Permission設計演習／Skillsの基礎と開発 | 60% |
| 第10回 | サブエージェント 入門と実践 | サブエージェントの必要性と役割／コンテキスト整理と並列化の設計／実装方針と適用業務の見極め／サブエージェント設計演習・動作体験 | 70% |
| 第11回 | MCP連携・統合実装と業務自動化 | MCPによる外部ツール連携／Claude CodeとCoworkの役割分担設計／業務フルフロー実装 | 70% |
| 第12回 | 成果発表・定着 | 完成版CLAUDE.md最終整備と業務設計書レビュー／継続改善サイクル設計／成果発表 | 90% |
Claude研修導入事例
インターネット・アカデミーでは、業種・企業規模を問わずClaude研修を提供しており、その実績の一部を紹介します。
※守秘義務に伴い個別の社名は伏せています。
- 対象：開発部門エンジニア
- 時間：12時間
開発部門エンジニア対象に、全社AI推進の第一歩としてClaude Code研修を実施。
- 対象：非IT部門
- 時間：36時間
Claude／Claude Codeが社内で活用され開発・改善が進む一方、設計の作法やガバナンス面の底上げが課題。安全に使いこなす基盤づくりを実施。
- 対象：情シス部門、間接・営業部門
- 時間：12時間
全社的にAI導入が進む一方で使いこなせている社員は少なく、情報システム部（内製開発）と間接・営業部門でニーズが異なるため、部門別のClaude研修を実施。
- 実務に沿った内容だったのでとても助かりました。色々Errorなどが出てその対応も学べたので、うまくいくよりも逆に良かったと感じています。
- 2日間ありがとうございました。とても分かりやすい説明で、基礎からの応用（スキル）まで理解することができました。
- 単なる操作説明にとどまらず、概念設計の考え方、Cowork特有の癖、設計・構造化の重要性まで体系的に学ぶことができ、今後のデザイン業務にも十分に活かせるという手応えを得ています。（中略）これまで培ってきたUXやIA設計の専門性を強みとして、AIを前提とした業務設計に取り組んでいけるという前向きな展望を持つことができました。
LMSで学習状況を把握できる
インターネット・アカデミーでは、企業研修のご担当者向けに、研修の管理ができる学習管理ツール（LMS）を提供しています。受講者の研修スケジュールや学習状況の管理はもちろん、受講者ごとの理解度を測定するテストやアセスメントも充実しており、研修効果の可視化ができます。
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小テストで理解度を測定スキルチェックテストを通じて学習効果を把握できます。研修の前後でテストを行うことで、研修による知識の伸びを定量把握することもできます。
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受講者からの研修評価を確認研修に対する受講者の評価シートで満足度を確認できます。この内容は弊社も確認し、研修の進行スピードや難易度の調整に使用します。
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研修日報で意欲の把握＆定着促進LMSから受講者の日報を提出できます。日報を通じて受講者の学習意欲を把握したり、学びをアウトプットすることによる研修内容の定着が期待できます。
講師紹介
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インターネット・アカデミー講師
谷川大虎大手金融機関・大手通信会社の研修で、Webやアプリ開発、インフラ、UXなどを担当。Claude・Cowork活用研修の主要講師を務め、生成AIや業務改善にも精通している。
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インターネット・アカデミー講師
岡野 隼NTTコミュニケーションズ、オリンパス等の研修を担当。データ分析やサービス開発、など幅広な知識・経験が求められる専門技術者への指導を得意とする。開発現場ではClaude Codeを活用。
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インターネット・アカデミー講師
太平貴裕大手コンサル会社のネットワーク・インフラ研修を担当のほか、セキュリティ、データ分析、システム開発まで幅広い実績を有する。Claudeによる業務効率化・データ分析の研修を多数実施。
よくあるご質問
- エンジニアではないメンバーも対象になりますか？
- はい。エンジニア向けと非エンジニア向けの2コースをご用意しています。Claude Codeで業務アプリを作っている非エンジニアの方には、後者が適しています。
- Claude Codeを導入していなくても受講できますか？
- 受講いただけます。ただし本研修はすでに使っている組織の課題を前提に設計しているため、導入前・検討中の場合は内容を調整してご提案します。
- オンラインでの実施はできますか？
- 可能です。対面・オンラインのいずれにも対応しており、拠点が分かれている場合の併用実施も承ります。
- 何名から実施できますか？
- 少人数から実施可能です。ハンズオン中心のため、講師が全員の進捗を確認できる規模を推奨しています。具体的な人数はご相談ください。
- カリキュラムのカスタマイズはできますか？
- できます。演習テーマを自社の実務に差し替えるなど、対象者・目的に合わせて調整します。標準構成をもとに、ご相談のうえ最終決定します。
- 費用はどのくらいかかりますか？
- 対象人数・回数・カスタマイズ内容により個別にお見積りします。費用の考え方と構成の目安は、資料内でご案内しています。
Claude Code研修や導入事例を
まずは無料相談で質問
大企業をはじめ1000社を超えるIT・AI研修の実績を持つインターネット・アカデミーのコンサルタントが、AI人材育成に関するお悩み相談から解決策のご提案まで、無料でご案内いたします。
- ・Claude Code研修のカリキュラムやカスタマイズ例
- ・AI人材育成の成功事例
- ・助成金を使った研修費用の削減方法