2026 年 6 月 26 日、社内のスタッフ向けに AI の学習資料を 2 つ書きました。1 つは全員が読む「AI の仕組みと決まり」の資料で、8 章あります。もう 1 つは、Claude Code を使う人が読む操作の資料で、7 章です。社内のシステムを AI から操作するための手引きも、同じ日に添えました。
全員向けの資料は、技術者でなくても分かることを目標にしました。専門の言葉を避け、仕組み・使い方・限界・社内の決まりに絞っています。
2 つの資料の目次
全員向け（AI の仕組みと決まり）
- 1. 生成 AI とは（得意なこと・苦手なこと）
- 2. うまく使うための頼み方の型
- 3. 事実を確かめる習慣
- 4. 情報の取り扱い
- 5. 成果物の扱い
- 6. 当社での使いどころ
- 7. AI の限界
- 8. 3 つの原則
使う人向け（Claude Code の操作）
- 1. Claude Code とは
- 2. 起動と基本の操作
- 3. うまく使う 3 つのコツ
- 4. 当社での使いどころ
- 5. やってはいけないこと
- 6. 困ったとき
- 7. もっと知りたい人へ
2 つの資料は、互いの章からリンクでつないでいます。全員向けの資料で AI の仕組みが分かった人が、操作の資料に進めるようにするためです。
1 章目は「賢い新人だと思って使う」から始めました
生成 AI は、大量の文章を学び、次に来る言葉を確率で予測して文章を作ります。最初の章では、その仕組みを 1 段落で書き、得意なことと苦手なことを並べました。
| 得意なこと | 苦手なこと・注意すること |
|---|---|
| 文章の作成、要約、言い換え | 最新の情報 |
| 下書きづくり、調べものの整理 | 正確な事実、専門的な数値の根拠 |
| 翻訳、アイデア出し | 計算 |
そのうえで、「賢い新人」だと思って使うのが近道だと書きました。下書きは速いが、事実の確認と最後の判断は人がする、という意味です。もっともらしい間違い（ハルシネーション）の言葉も、この章で初めて出します。
頼み方は、4 つの要素で書くことにしました
2 章目では、良い頼み方に入れる要素を 4 つにしています。資料に載せた例と一緒に並べます。
| 要素 | 例 |
|---|---|
| 役割・状況 | 「あなたは当社の営業担当として」 |
| してほしいこと | 「この議事録から、お客様への報告のメールを作って」 |
| 制約 | 「丁寧語で、300 字以内、専門の言葉は避けて」 |
| 完成の条件・見本 | 「次回の打ち合わせの日程の確認で締めて」 |
うまくいかないときは、こういう文体、こういう構成という見本を見せると、結果が近づきます。
操作の資料の方では、Claude Code に頼むときのコツを 3 つ書きました。「いい感じにして」ではなく、対象・してほしいこと・どうなれば完成かを書くこと。大きな作業は、調べる、計画を見せる、実行する、と段階に分けること。削除・送信・本番への反映は、内容を読んでから許可すること。悪い例と良い例も 1 組載せています。
- 悪い例: 「提案書を直して」
- 良い例: 「提案書のフォルダの見積もりの節を、金額の根拠が分かる箇条書きに直して。1 枚に収めて」
事実の確かめ方と情報の扱いは、表と箇条書きで短く書きました
3 章目の事実の確かめ方は、確かめる対象を具体的に書きました。AI が出した数字、固有名詞、法令、補助金の条件です。「自信ありげに書いてある」ことと「正しい」ことは別なので、出典を聞き、元の資料に当たります。補助金・契約・金額にかかわる内容は、AI の答えをそのまま使いません。確かめ方の手順は、AI の間違いをお客様に届く前に止める記事に詳しく書いています。
4 章目は、入れてよい情報と、入れてはいけない情報の表です。
| 入れてよい | 入れてはいけない |
|---|---|
| 公開している情報、一般的な相談、社内の機密でない文書 | API キー、パスワード、認証の情報 |
| 自分で書いた下書き | お客様の個人情報（必要のないものを大量に） |
| 名前を伏せた事例 | 契約で秘密を守る義務がある情報 |
機密や個人情報を使う必要があるときは、名前を伏せ、要る分だけにしてから入れます。伏せ方は、名前と金額を伏せる手順の記事に書きました。業務では会社が認めた道具とアカウントを使い、個人のアカウントに会社の情報をためない、とも書いています。
5 章目の成果物の扱いでは、AI の出力はそのまま納品しないと書きました。社外に出す文書は、抽象的な宣伝の言葉や絵文字を使わず、業務の動詞と数字で書く、という社内の文章の決まりもここに置いています。
AI の限界は、4 つに絞って書きました
- 最新ではない。学んだ時点より後の出来事を知らないことがある。新しい情報は自分で確かめる
- 計算が苦手。金額の計算や集計を間違える。検算する
- 文脈を忘れる。長い会話では前の内容が要約される。大事な前提は、そのつど書く
- 偏りがある。学んだデータの偏りを引き継ぐ。うのみにしない
限界を並べるだけでは、読んだ人が何をすればよいか分かりません。そこで、それぞれに「そのときにすること」を 1 つずつ付けました。
社内のシステムを AI から操作する人には、できないことも書きました
当社の社内のシステムは、Claude から検索したり、タスクを作ったりできるようにしてあります。操作の手引きには、できることの一覧と一緒に、意図してできなくしてあることを書きました。
| できること | できないこと（意図して外してある） |
|---|---|
| 担当者や取引先を探す、タスクや勤怠の一覧を見る、問い合わせの一覧を見る | データを消す |
| タスクを新しく作る | 社外にメールを送る |
| 開発の予定の進み具合を見る | 本番に公開する |
重要な操作は、人が画面で確かめてから行います。AI からの操作は、すべて記録に残ります。社内のシステムを AI と作った経緯は、当社の事例に書いています。
最後の章は、3 つの原則にまとめました
8 章の最後には、資料全体を 3 つの原則にまとめています。
- 下書きは AI、判断は人（事実の確認と最後の責任は人が持つ）
- 秘密は入れない（鍵、個人情報、契約上の秘密）
- 具体的に頼み、出典を確かめる
社員の方に AI の基礎とセキュリティの基礎を聞いていただく場として、1〜2 時間の AI基礎研修を行っています。社員全員の学び直しを計画的に進めるなら、リスキリング研修もあります。
