DX/AX推進者向けプログラム

AIを導入するだけで、終わらせない。
組織を動かし、変革を生み出す人へ。

経営層と現場の間に立つ DX/AX推進担当のための育成プログラムです。ノンエンジニアの方がAIツールを用いながら業務や組織の仕組みを作り替えるために必要な知識、スキルを短時間で身につけることができます。また、組織変革を進めるための手法も合わせて提供します。

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モデルケース

実施形態

対象	DX・AX推進部門の責任者・担当者、情報システム・人事・経営企画・事務部門でAI活用を推進する方、AI活用推進プロジェクトの事務局。プログラミングの経験は問いません。
人数	1クラス 16〜24名。推進担当のみの先行実施も可能です。
期間	約90日（事前診断 → 16モジュール → 実装期間 → 経営報告会）
時間	半日 × 16回、または全8日。実装期間は6〜8週間
形式	対面とオンラインの組み合わせ。実装のモジュールは対面で実施、各自PC持ち込み
講師	経営側とエージェント構築側の2名体制。実装の回はグループごとに補助講師がつきます
教材	独自教材のみ。ケースは公開一次情報と許諾済みの受講企業事例
価格	対象人数・形式によりお見積り

進め方（約90日）

01
事前診断（約2週間）アンケートとヒアリングで、AI活用が止まっている場所と、受講者のPC環境・使用できるツールを確認し、1枚のシートにまとめます。
02
16モジュール（半日×16回、または全8日）基礎 → 業務設計 → 実装 → 組織への展開の順に進みます。実装の回は対面で実施、各自PC持ち込みのハンズオンを想定しています。
03
実装期間（6〜8週間・伴走）自部門の業務を対象に、自社環境でエージェントを作って動かします。グループワークと講師の助言で、つまずきをその場で解消します。
04
経営報告会・再診断測定項目を再測定し、前後比較・稼働エージェント一覧・次の90日の計画を経営に報告します。

演習環境について

業務PCで外部のAIツールを使えない企業でも構築演習が成立するよう、個社の状況、ご要望に合わせて環境を用意します。
いずれのパターンでも、Claude Code を使いこなすことを前提にしています。

パターン A

貴社の環境で Claude Code を使う

環境：貴社が契約・許可した Claude Code（または Codex）と社内のデータ

適する企業：業務PCで Claude Code の利用を許可できる企業

演習の到達点：自部門の実際のデータでエージェントを作り、研修後もそのまま業務で使い続けられること

パターン B

アリストル提供の演習環境

環境：Claude Code／Codex／API。演習用の匿名データ

適する企業：業務PCでの外部ツールの利用に制約があるが、演習は社外環境で可の企業

演習の到達点：AIにプログラムを書かせながら、本格的なエージェントを自分で作れるようになること

パターン C

許可済みのツールと組み合わせる

環境：Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、社内専用の生成AI 等と、パターン B の演習環境

適する企業：全社導入済みのツールで社内展開を進めたい企業

演習の到達点：演習環境で身につけた作り方を許可済みのツールに置き換え、社内のデータとつないで動かせるようになること

モデルプログラムの構成

半日 × 16回、または全8日。各モジュールをクリックすると、目標・演習・成果物が開きます。
各社の要望に合わせて構成内容を組み替えて提供いたします。

AI時代の経営環境とDX/AX推進者の役割Knowledge

目標: AIエージェントが業務・組織・競争に何を起こしているかを一次情報で把握し、DX/AX推進者の役割（業務を設計し直し、自ら作り、組織に広げる）を自分の言葉で説明できるようになる。
演習: 自社・競合・業界のAI活用の公開情報（統合報告書・IR・公式発表）をエージェントに集めて要約させ、出典付きの1枚の要約資料を作る。
成果物: AIが自社の業務・組織に与える影響をまとめた1枚、推進者としての自分の役割を言葉にした文章

AI・AIエージェントの仕組みと現在地Knowledge

目標: AIが文章を作る仕組み・一度に扱える情報量の限界・誤りが起きる理由と、エージェントが「考える → 道具を使う → 結果を確かめる」を繰り返して作業を進める仕組みを理解し、目的に応じてツールを選べるようになる。
演習: 同じ業務を複数のツールに依頼して、得意・不得意を比べる。エージェントの動作記録を講師と一緒に読み、どの道具をどの順で使って作業を進めたかを追う。
成果物: 自社向けのAI用語集、ツールの選び方の比較表

AIと一緒に作るためのエンジニアの基礎知識Foundation

目標: フォルダとファイルの仕組み、コマンドによるPC操作、表やデータの形式（CSV・JSON）、システム同士がデータをやり取りする仕組み（API）を理解し、AIが書いたプログラムの流れを読んで、意図どおりかを確かめられるようになる。
演習: コマンドでファイルの作成・移動・検索を行う。CSVとJSONを見比べ、同じデータの形を変換する。AIが書いた短いプログラムを、AIに1行ずつ説明させながら読む。
成果物: 自分用の操作メモ（よく使うコマンドと用語の一覧）

Claude Code の基本操作と安全な使い方Foundation

目標: Claude Code に普段の言葉で作業を依頼し、作業前に計画を確認する・許可する操作を選ぶ・変更内容を確かめる・元に戻す、という一連の操作を安全に行えるようになる。
演習: 手作業で行っているExcelの集計を Claude Code に依頼し、計画の確認 → 実行 → 結果の確認 → やり直しまでを体験する。変更の履歴を残し、いつでも前の状態に戻せることを確かめる。
成果物: 動く集計プログラム1本、Claude Code の利用ルールのメモ

業務の棚卸しとAIに任せる業務の選定Design

目標: 自部門の業務を洗い出し、頻度・かかる時間・手順の決まりやすさ・ミスの影響の大きさで評価して、AIに任せる業務の優先順位を決められるようになる。
演習: 自部門の業務を一覧にし、評価の基準で採点する。上位の業務について、AIに任せた場合に削減できる時間を見積もり、最初に取り組む3つを選ぶ。
成果物: 業務一覧と、AIに任せる業務の優先順位表

AIを前提にした業務プロセスの設計Design

目標: 業務を「入力・処理・判断・出力・確認」に分け、AIが担う部分と人が確認する部分を決めて、AIを前提とした業務の流れに描き直せるようになる。判断の基準を言葉にし、AIに渡せる形にする。
演習: 選んだ業務1つの今の流れを書き出し、AIを前提とした流れに描き直す。判断の基準を文章にまとめ、エージェントの役割シート（目的・使ってよい情報・任せる範囲・確認する人・止める条件など8項目）を書く。
成果物: AI前提の業務フロー図、エージェントの役割シート

AIにプログラムを書かせて業務を自動化するBuild

目標: 作りたいものを要件として伝え、小さく作って動かし、結果を確かめながら育てる進め方を身につける。エラーが出ても、AIと一緒に原因を読み解いて直せるようになる。
演習: Claude Code に指示して、複数のExcel・CSVファイルの集計・転記・帳票作成を自動で行うプログラムを作る。期待どおりに動くかを確かめる手順（テスト）もAIに作らせ、修正のたびに確認する。
成果物: 業務の自動化プログラム1本と、使い方の説明書

指示と手順を型にして、部門で共有するBuild

目標: 毎回同じ指示を書かなくて済むよう、共通のルール（CLAUDE.md）・作業の手順書（スキル）・よく使う指示の呼び出し（コマンド）にまとめ、部門のメンバーが同じ品質で使える形にできるようになる。
演習: 週報や定例資料の作成手順をスキルにまとめ、他の受講者に使ってもらって改善する。部門共通のルールに、入力してよい情報や出力の形式を書き込む。
成果物: 部門で共有できる手順書（スキル）1つ以上、部門共通のルール

社内外のシステム・データとつなぐConnect

目標: カレンダー・チャット・スプレッドシート・社内システムなどを、API や MCP（AIに外部の道具を使わせる仕組み）でエージェントにつなぎ、必要な情報を自動で集められるようになる。接続に使う認証情報の安全な管理方法も身につける。
演習: カレンダーとスプレッドシートから情報を集め、要点をチャットに送る「週次報告」エージェントを作る。
成果物: 外部のサービスとつながって動くエージェント1つ

決まった時間に動かし、人が確認する仕組みを作るAutomate

目標: エージェントを決まった時間に自動で動かし、人が承認する場面・結果の通知・動作記録・失敗したときに止めて知らせる仕組みを組み込めるようになる。
演習: モジュール9のエージェントを毎週自動で動かす設定をする。送信の前に人が承認する手順と、失敗したときに担当者へ知らせる仕組みを加え、動作記録を確認する。
成果物: 定期実行の設定、承認・通知の手順、動作記録の確認方法

出力の品質を確かめ、改善を続けるVerify

目標: 出力の形式と確認の観点を決め、チェック用のエージェントと人による確認を組み合わせて、誤りを減らす仕組みを作れるようになる。誤りの傾向から、指示や手順を改善できるようになる。
演習: 作ったエージェントの出力を、チェック用のエージェントに確認させる。見つかった誤りを分類し、指示・手順書・確認の観点を直して、改善前と後を比べる。
成果物: 確認のチェックリスト、改善前と後の比較表

エージェントの安全運用ルールと統制Govern

目標: エージェントを使う上でのリスクを整理し、入力してよい情報・任せる範囲の上限・人による確認のしかた・記録の残し方・止める条件を決められるようになる。あわせて、経営会議に報告する項目を決める。
演習: 受講者が作ったエージェントの役割シートをリスクの大きさで分け、ルールを決める。役割シートを読んで抜け漏れを指摘するチェック用のエージェントを作り、実際の動作記録を見直す。
成果物: エージェントの安全運用ルール、経営会議向けの報告のひな形

部門・全社への展開と社内の仲間づくりSpread

目標: 「変わりやすさ」と「周りへの影響力」から誰から順に広げるかを決め、率先して広げてくれる仲間を育てる。社内勉強会や相談窓口など、つまずきを解消する仕組みを設計できるようになる。
演習: 自社の部門・メンバーの一覧から、展開の順番を決める。自分が作ったエージェントを題材に、社内勉強会の教材と手順書をエージェントに下書きさせて仕上げる。
成果物: 展開の順番を決めた計画、社内勉強会の教材

効果を測り、経営に報告するMeasure

目標: 利用率・削減時間・品質・稼働エージェント数を定義して継続して測る仕組みを作り、結果を経営に報告できる形にまとめられるようになる。
演習: 利用状況と業務時間のデータから、経営会議向けの月次報告を自動で作るエージェントを作る。
成果物: 測定項目の定義、自動で作られる月次報告

自部門の業務をエージェント化する（実装演習）Practice

目標: モジュール5で選んだ業務を対象に、設計・実装・確認・運用ルールまでを自分で仕上げ、実際の業務で動かせるようになる。
演習: 講師の助言を受けながら、自分の業務のエージェントを仕上げる。他の受講者の作品を互いに試し、改善点を出し合う。
成果物: 実際に動くエージェント（役割シート・動作記録・使い方の説明書付き）

AXの推進計画（90日計画）と最終発表Road Map

目標: これまでの成果物をまとめて90日の推進計画として経営会議に提案し、実装期間に実行して成果を数字で示す。
演習: 計画を読んで、よくある失敗パターン（一斉研修だけで終わる・禁止するだけで守ろうとする・全員一斉に始める・効果の測定を後回しにする）に当てはまらないかを確認するエージェントを使い、経営会議への提案資料（1枚＋補足）を仕上げる。
成果物: 90日の推進計画、経営会議への提案資料（最終発表）

主な演習

ケーススタディは補助です。受講者自身の部門の業務を題材に、設計から実装・運用まで行います。

自部門の業務を一覧にし、頻度・かかる時間・手順の決まりやすさで採点して、AIに任せる業務を3つ選ぶ
選んだ業務の流れを書き出し、AIが担う部分と人が確認する部分に分けて描き直す。判断の基準を言葉にし、エージェントの役割シートを書く
Claude Code に指示して、複数のExcel・CSVファイルの集計・転記・帳票作成を自動で行うプログラムを作る。エラーが出たら、AIと一緒に原因を読み解いて直す
繰り返し使う指示と手順を、共通のルール（CLAUDE.md）と手順書（スキル）にまとめ、部門のメンバーが同じ品質で使えるようにする
カレンダー・チャット・スプレッドシートとつないで情報を集め、週次の報告書を作るエージェントを作り、決まった時間に自動で動かす
役割シートを読んで、リスクの見落とし・任せすぎ・止める条件や残す記録の不備を指摘するチェック用のエージェントを作り、実際の動作記録を見直す
利用状況と業務時間のデータから、経営会議向けの月次報告を自動で作るエージェントを作る
90日の推進計画を、よくある失敗パターン（一斉研修だけで終わる・禁止するだけで守ろうとする・全員一斉に始める・効果の測定を後回しにする）と照らし合わせて見直し、経営会議への提案資料を仕上げる

プログラムで得る成果物

業務一覧と、AIに任せる業務の優先順位表

自部門の業務を洗い出し、効果と実現しやすさで順位をつけたもの。

AI前提の業務フロー図とエージェントの役割シート

AIが担う部分と人が確認する部分を描き直した業務の流れと、目的・使ってよい情報・出すもの（形式・頻度）・任せる範囲・確認する人・止める条件・評価のしかた・見直す日の8項目をまとめた役割シート。

Claude Code で自ら作った、実際に動くエージェント

業務の自動化プログラムやエージェントを、動作記録を残しながら実際の業務で動かしている状態。

部門で共有できる手順書（スキル）と共通のルール

他のメンバーも同じ品質で使えるよう、指示と手順を型にまとめたもの。

エージェントの安全運用ルールと経営会議向けの報告のひな形

禁止せずに安全かつ速く使うための決まりと、報告する項目。

効果を測る仕組みと、自動で作られる月次報告

利用率・削減時間などを継続して測り、経営に報告できる状態。

90日の推進計画と経営会議への提案資料

部門から全社へ広げる順番と打ち手をまとめ、経営会議で承認を得ます。

測定項目

研修で「理解した」で終わらせず、数字で前後を比べて経営会議に報告することを修了の条件にしています。

測定項目	測るもの	測るタイミング
浸透度	30問のアンケートで、組織のAI活用がどこまで浸透しているか、どこで止まっているかを数値にする	事前診断と90日後（以後は年1回）
利用率	貴社で使用するAIツール・稼働エージェントを実際に使っている人の割合	事前診断・実装期間中・90日後
削減時間	エージェント・自動化に任せた業務にかかる時間（任せる前と後の比較）	実装期間中と90日後
稼働エージェントと運用の状況	実際に動いているエージェントの数、任せる範囲の内訳、トラブルの件数、動作記録の確認率	実装期間中と90日後

修了要件（成果物で判定）

業務設計	自部門の業務一覧と優先順位表、AI前提の業務フロー図、エージェントの役割シート3枚以上
実装	Claude Code で自ら作り、実際に動いているエージェント・自動化プログラム1つ以上（動作記録・使い方の説明書付き）
共有	部門で共有できる手順書（スキル）1つ以上と、部門共通のルール
運用	エージェントの安全運用ルール、利用率・削減時間の測定結果
計画	90日の推進計画と経営会議への提案資料、最終発表

浸透計画の立て方

当社独自の浸透メソッドで、「誰から・どう定着させ・どう測るか」を設計します。

01
現状の診断（30問のアンケート）全社または部門ごとのアンケートで、AI活用がどこで止まっているかを診断し、1枚の所見にまとめます。
02
誰から広げるかを決める「変わりやすさ」と「周りへの影響力」から、率先して広げてくれる人と、丁寧な説明が必要な人を見極めます。
03
状況に合う打ち手を選ぶ立ち上げ期／利用が伸び悩む時期／成果につなげる時期／定着・自走の時期の4つの状況ごとに用意した22の打ち手から選びます。
04
浸透の段階を管理する「知る」から「習慣になる」までの6つの段階で、どこで止まっているかを見て打ち手を変えます。
05
再診断同じアンケートで浸透の度合いを数値にし、90日後・1年後に比べます。次の計画の起点になります。

講師紹介

経営側とエージェント構築側の2名体制で担当します。

代表取締役CEO

宮崎学

東京大学大学院修了。電通でデジタルマーケティングの戦略立案を統括後、ベンチャーキャピタリストとしてAI・ロボティクス領域への投資に従事。2018年に当社を設立。AI関連の講師実績は延べ10,000名超。著書『生成AIタスク爆速大全』。

チーフデータサイエンティスト

市野穣

ANAシステムズでデータベースエンジニアとして国内線基幹システムに従事後、2019年に当社へ参画。データ分析やレコメンドのアルゴリズム構築を経て、現在は生成AIを活用したプロダクト開発とデータ解析を統括。

DX/AX推進者向けのテーマ別講座

ツール×レベル別に様々なラインナップを用意しています。コース名をクリックすると、詳細をご覧いただけます。

	Level 1 入門	Level 2 実践	Level 3 定着・伴走
Claude CodeClaude Code 研修	Claude Code for Engineers 入門半日（3時間）／オンライン可、ハンズオン	Claude Code 実践：チーム開発への組み込み1日（6時間）／対面 / オンライン、自社リポジトリ持ち込み可	開発組織向け定着・内製化伴走週1回 × 3か月〜／オンライン中心、必要に応じてペアワーク
CodexCodex 研修	Codex for Engineers 入門半日（3時間）／オンライン可、ハンズオン	Codex 実践：チーム開発への組み込み1日（6時間）／対面 / オンライン、自社リポジトリ持ち込み可	開発組織向け定着・内製化伴走週1回 × 3か月〜／オンライン中心
Microsoft 365 CopilotMicrosoft 365 Copilot 研修	情シス向け Copilot 展開の基礎半日（3時間）／オンライン可	Copilot Studio エージェント開発実践1日（6時間）／対面 / オンライン、ハンズオン	IT部門向け定着・内製化伴走週1回 × 3か月〜／オンライン中心
生成AI生成AI研修（全社向け）	AIリスク管理・倫理研修（情シス・法務向け）60〜90分／オンライン可	API・自動化入門（IT部門向け）半日（3時間）／ハンズオン	AIエージェント導入準備伴走週1回 × 2〜3か月／オンライン中心

過去の取引先企業様（一部）

大阪ガスグループ様（グループ内子会社含む）
北海道ガスグループ様
太陽生命様
四国電力様
東急Re:デザイン様
日本ソフトウェア協会様
エネオスウィング様
日本健康検定マスター様
ロッテ様
野澤組様
全国農業会議所様
太田丸様

※ 順不同。当社の研修・コンサルティング事業を含む取引実績です。パートナー企業様経由の取引も含みます。

DX/AX推進者向けプログラムについて相談する

現在の推進体制、貴社で使用するAIツールと利用状況、業務PCの環境制約をお伺いした上で、最適な育成計画を提案します。