360 ACADEMY

ClaudeCodeでAI社員を雇う

#01_この授業のテーマ

#02_AI社員という発想

#03_Claude Codeの導入

#04_最初のAI社員をつくる

#05_自分のビジネスに応用する

【お詫び】

授業スライド｜AIの活用に必要な「非AIスキル」トレーニング

#01_AI活用に必要な「非AIスキル」

#02_ステップ①言語化する力

#03_WORK①言語化する

#04_ステップ②構造化する力

#05_WORK②構造化する

2026年5月7日　業務改善デスクトップアプリを自社で開発する

授業スライド｜Claudeで業務改善デスクトップアプリをつくる

#01_デスクトップアプリ開発の紹介とAI活用への期待

#02_AI活用の3つのレベルと陥りやすい落とし穴

#03_AIに「仕事の道具」を作らせるという発想

#04_デモンストレーション：キャッシュフロー管理アプリ

#05_デスクトップアプリ開発の全体像とファイル構造

#06_ブラウザアプリとデスクトップアプリの違い

#07_デスクトップアプリのファイル役割とAIの活用

#08_AIと共同での要件定義とUIデザイン

#09_開発環境のセットアップとマスタープロンプト設定

#10_要件定義書作成とAIによる追加機能提案

#11_UIモックアップの生成とフィードバックの重要性

#12_AIによるコード生成開始と開発の効率化

#13_GitとGitHubによるバージョン管理の基礎

#14_アプリのファイル配置、初回起動とエラーデバッグ

#15_UI表示のバグ発見とAIへの修正指示

#16_GitHub Desktopでの変更管理（コミットとプッシュ）

#17_ファイル移動と仮想環境の再構築によるエラー解消

#18_継続的なデバッグとGitignoreの重要性

#19_GitHubブランチ機能による並行開発とバグ修正

#20_コード品質の向上のために

#21_修正済みコードの適用と機能の確認

#22_今後の課題

#01_AIチャットボット導入のメリット

#02_デモ：ジビエのコンシェルジュ

#03_Difyによる実装手順の全体像

#04_ガイド役のClaudeプロジェクトを作成する

#05_Difyのアカウント設定とAPIキー取得

#06_DifyでのLLMモデル設定

#07_ナレッジ（知識情報）の作成

#08_LLMブロックの設定と稼働テスト

#09_チャットボットの公開とWEBサイト埋込み

授業スライド｜売れない原因をAIで分析する

#01_本日のテーマ

#02_孫子の兵法から学ぶ自己分析と理想像

#03_3つの目標と中小企業の現状課題

#04_ワーク1：具体的な「売れない」課題の特定

#05_なぜAIを使うのか？人間とAIの役割分担

#06_ワーク2：課題を構成する4要素の明確化

s07_AIデモンストレーション：仮想企業の現状診断

#08_ワーク3：理想的な「売れる状態」の定義と10項目チェック

#09_ワーク4：AIが導く改善ポイントトップ3

#10_AIによるホームページ改善と稟議パックの作成

#11_まとめと今後のアクション

#01_AIエージェントの紹介と本講義のテーマ

#02_AI汚染の警告とAI活用成功の二大原則

#03_AIツールを使った実践的な学習法と「手を動かす」重要性

#04_ワーク：面倒な仕事の言語化とプロセス分解

#05_AIエージェントに仕事を任せるための詳細な指示構造

#06_現実的なAIエージェントの活用

#07_AIとの対話を通じたゼロからの学習とロードマップ作成

#08_探求心と実践：AI時代を生き抜くためのマインドセット

授業スライド｜AIと対話しながら組織の暗黙知を可視化する

#01_暗黙知とは？

#02_暗黙知の可視化がもたらす組織課題とメリット

#03_AI新人弟子システムの実演

#04_マルチモーダルAI（動画入力）の実演

#05_暗黙知実践のための7日間チャレンジ

授業スライド｜AIを適切に動かすための「メタ認知」能力を鍛える

#1_導入と今日のテーマ

#2_ワーク1 業務説明に挑戦（初期試行）

#3_講師の業務説明例とメタ認知の必要性

#4_AIとの対話を通じた指示の具体化

#5_ワーク2導入 分数の足し算説明

#6_メタ認知の3要素手順・概念・条件分岐

#7_ワーク3業務説明の再構築と実践的応用

#8_7日間チャレンジとまとめ

【Miroボード】AIをマーケティング担当にしてWEB集客の仕組みをつくる

#1_マーケティングは全ての会社共通の必要スキル

#2_データから見る日本企業の抱える共通の問題

#3_マーケティングの本質と誤解

#4_マーケティングの力

#5_AI時代でも変わらないマーケティングの思考プロセス

#6_思考の準備運動～雑な指示だとどうなるか？

#7_STEP①プロジェクト作成

#8_STEP②専門家として思考プロセスを定義させる

#9_STEP③ターゲット層の問題をリサーチして定義する

#10_STEP④市場と競合をリサーチする

#11_STEP⑤ポジショニング戦略の設計

#12_STEP⑥WEBサイト、動画広告台本、チラシ原案

#13_まとめ

#1_AIでアプリを創るという事

#2_業務改善のためにアプリをつくるという事

#3_AIによるアプリ開発の全体工程

#4_チーム全体が「改善脳」になる

#5_STEP①課題解決のアイデアをAIと一緒に整理する

#6_STEP②アプリ設計の要件定義

#7_STEP③アプリの公開と技術解説

#8_実際の開発の様子を紹介します

#9_AIでアプリをつくるためのシンプルな秘訣

#1_会議の現状認識：AI活用による時間創出の必要性

#2_AIを活用した議事録作成と管理の自動化

#3_質疑応答

#4_休憩_余談

#5_会議断捨離アプリのデモ

#1_自社専用AIの概念、仕組み、そして避けたい落とし穴

#2_自社専用AIの構築パターンとコストの注意点

#3_自社専用AI活用に向けた暗黙知の収集と実践方法

#4_Googleフォーム作成デモ

要約資料_自社専用AIの必要性と構築方法

#1_ライブ授業の概要とアジェンダ

#2_AI活用における「I」dentity情報の重要性

#3_ライブ授業の進行とアーカイブ授業

#4_ライブ授業のリクエスト機能と利用方法

#5_疑問解決のためのディスカッション機能活用

#6_AIに活用する情報の発掘と対話：全てをする記録

#7_AIが読み取りにくいデータ形式（神エクセル）

#8_AIが読みやすいデータ形式（データベース・マークダウン）

#9_AIに質問する学習習慣の重要性

#10_AIへの効果的な質問方法とマークダウン形式の説明

#11_AIからの回答：データベース・Markdown形式の詳細解説

#12_データ管理におけるAI活用の具体例とツール紹介

#13_360AcademyのAI活用事例：子供向け数学カリキュラムの改善

#14_業界別のAI活用アイデアと情報収集.

#15_製造業向けAI導入シミュレーション：図面からの材料拾い出し自動化

#16_AIによるプログラミング方法の提案と相互評価

#17_AI時代における「行動してから学ぶ」学習法

#18_AIによる自動アプリ作成デモンストレーションと今後の展望

#19_まとめとリクエストの範囲