Claude Code（Cowork）導入支援
「試した人の道具」で終わらせない。
チームの“業務基盤”になるまで、伴走します。
Claude Code（Cowork）というAIによる作業支援ツールを、マーケティングや管理など開発者でないチームの日常業務の基盤にするための、導入と定着を伴走します。
売り込みはいたしません。「一部の人しか使えていない」段階からのご相談で構いません。
チームでAIを、と言われて——こんな状態になっていませんか？
AIが得意な一部の人だけが、爆速になっている
同じチームなのに、AIを使いこなす人とそうでない人で差が開いていく。チーム全体としては、成果が揃わない。
研修をやっても、翌週には誰も使っていない
一度きりの勉強会やプロンプト集の共有では定着しない。結局、日々の業務は元のやり方に戻ってしまう。
ノウハウが、個人のチャット履歴の中に消えていく
うまくいったやり方がその人の中だけにあり、チームの資産になっていない。異動や退職で、まるごと失われる不安がある。
自由に使わせるとバラバラ、縛ると使われない
品質を揃えたいがガチガチのルールにすると誰も使わない。この匙加減が分からず、手が止まっている。
足りないのは、個人のAIスキルではありません。「うまくいったやり方を、チーム全員が同じように使える形にして、残していく仕組み」です。
AIのノウハウを、「人」ではなく「チーム」に残す
当社がたどり着いた答えは、Claude Code を「個人が使うチャット」ではなく「チームで共有する業務の基盤」として運用することでした。中核は、次の2つの仕組みです。
プロジェクトを GitHub で管理する
AIとのやり取りや作業の設定を、チームで共有・管理できる置き場所（GitHub＝ファイルやノウハウをチームで共同管理する仕組み）にまとめます。誰かのパソコンの中ではなく、チームの共有資産として蓄積・改善していけます。
スキル・エージェントをチームで共通利用する
うまくいったやり方を「スキル」（AIへの手順の型）や「エージェント」（特定の役割を任せられるAIの担当者）として登録し、チーム全員が同じ品質で呼び出せるようにします。属人的な職人技を、誰でも再現できるチームの型に変えます。
- 一部の人の職人技 → 誰がやっても同じ品質で進む
- 個人のチャット履歴に消える → チームの資産として蓄積・改善される
- 新しいメンバーも、共通の型にすぐ乗れる
- 「どう変わったか」を経営に見せられる形で残る
開発者でなくても、日常業務のこんな場面で
当社の非エンジニアチームが、実際の日常業務で使っている場面をご紹介します。
商談の準備
商談前に、相談内容や過去の記録からヒアリング観点の候補をAIが洗い出し、何を聞くかは人が選ぶ
商談後の振り返り
議事録をもとに、準備した観点と実際の商談とのギャップ整理をAIに任せ、次にどう活かすかは人が決める
メール配信の文面作成
文面の下書きを手順の型（スキル）に沿ってAIが作り、内容の最終判断は人が行う
配信後の分析レポート
配信結果を、クリック先ページの反応まで含めてAIが突き合わせ、次の配信の打ち手は人が考える
Webページの作成・更新
サービス案内など簡易なWebページの作成・更新を、実装担当のAI（エージェント）に任せ、内容の確認と公開の判断は人が行う
公開前の一次レビュー
メールや記事を出す前に、チェック観点の型（スキル）でAIが抜け漏れを指摘し、直すかどうかは人が決める
どの場面でも、最終的な判断・確認は人が行います。AIに任せる範囲と人が確認する範囲を決め、うまくいったやり方をチームで共有していくことが、定着の鍵です。
このやり方で、当社の非エンジニアチームが動いています
ご提案する仕組みは、当社が自分たちの業務で実践しているものです。当社のマーケティング等のチームは、Claude Code を日常業務の基盤として運用し、特定の個人に頼らずチームとして業務を回しています。
実は、このAI活用支援のページ群自体も、その体制で制作しています。「開発者でないチームが、AIを業務基盤にして回す」——そのやり方を、実体験にもとづいてお客様のチームに合わせて設計し直すのが、私たちの導入・定着伴走です。
進め方 — 小さく試し、型にして、チームに広げる
いきなり全員展開はしません。小さく試して効果と課題を確かめ、うまくいったやり方を型（スキル・エージェント）にしてから広げます。
現状ヒアリング（無料）
チームの業務・いまのAIの使われ方・扱う情報の機密度を整理し、「どの業務から始めるか」を設計します。
成果物例:現状整理と導入方針のメモ
パイロット導入
一部のメンバー・業務で試行し、効果が出る場面・出ない場面、運用上の課題を確認します。
成果物例:パイロット結果のふりかえり（効果・課題・次の判断材料）
型づくり・ルール整備
うまくいったやり方をスキル・エージェントとして登録し、GitHubでチーム共有できる形に。あわせて、読ませてよい情報の範囲などの利用ルールを整えます。
成果物例:共通スキル・エージェント／利用ルール・ガイドライン
定着・展開
研修とレビューを通じてチーム全体へ広げ、活用状況を見ながら型を改善し続けます。
成果物例:研修／定期的な活用レビュー
※期間の目安は、チームの規模・業務範囲により異なるため、ご相談時にご提示します。
よくある質問
Qエンジニアがいないチームでも導入できますか？
はい。むしろ本支援は、マーケティングや管理・企画など開発者でないチームを主な対象としています。当社自身の非エンジニアチームで実践してきたやり方をベースに、専門知識がなくても業務の基盤として使えるよう、型づくりから伴走します。
Q社内の情報をAIに読ませて大丈夫ですか？
無条件に読ませることはおすすめしません。導入時に「読ませてよい情報の範囲」「扱ってはいけない情報」を利用ルールとして定め、その線引きの中で運用する形を設計します。機密度の高い情報の扱い方も、ヒアリングの段階で一緒に整理します。
Q研修だけやって終わり、にならないか不安です。
その不安はもっともです。本支援は一度きりの研修ではなく、うまくいったやり方をスキル・エージェントとしてチームに残し、GitHubで共有・改善し続ける「仕組み」をつくるところまで伴走します。人が入れ替わっても型が残るので、元に戻りにくいのが特徴です。
Q効果はどうやって測ればいいですか？
パイロット導入の段階で、「何をもって効果とするか」（対象業務・比較の観点）をお客様と一緒に設計します。導入前後の変化を同じ物差しで確認し、結果は数字と根拠のセットで文書に残します。
まずは30分、現状の整理からご一緒します
30分のオンライン相談（無料）で、チームの業務といまのAIの使われ方の整理からお手伝いします。
30分オンライン相談を予約する無料・オンライン・30分。ご相談内容が曖昧なままで大丈夫です。