【実務向け】Claude CodeでAIと一緒に開発・分析を進める方法を学びます

できること

■ できること

はじめまして。
大手ITコンサル企業でデータ分析・AI開発に約4年従事しているRyoと申します。

これまで小売・製薬・エンタメ・航空など複数業界の案件で、

Python / SQLによるデータ分析
AI・LLMを活用したシステム開発
AWS / GCPを利用した開発環境構築
AIエージェント開発
業務自動化
課題整理〜設計〜実装〜運用

などに携わってきました。

現在はClaude Codeを開発・分析業務でも活用しており、
「AIにコードを書かせる」だけではなく、「AIと一緒に仕事を進める」ための使い方
を重視しています。

本プランでは、Claude Codeの基本操作だけでなく、

課題整理 → AIへの指示 → 実装 → レビュー → 修正 → テスト → Git管理

まで、実際の開発・分析を想定して進めます。

■ このプランで学べること

Claude Codeを単なるコード生成ツールとしてではなく、
開発・分析を一緒に進めるAIパートナーとして使う方法を学びます。

具体的には、

Claude Codeの基本的な使い方
プロジェクトへの導入方法
AIへの指示の出し方
要件をどう分解して渡すか
CLAUDE.mdなどのプロジェクトルールの考え方
AIに実装させる範囲の決め方
AIが生成したコードのレビュー方法
エラーが出たときの修正の進め方
テストをAIにどう行わせるか
Git / GitHubを使った開発フロー
データ分析への活用
既存コードの理解・修正への活用
AIエージェント的に複数の作業を進める方法

などを扱います。

■ こんな方におすすめです

Claude Codeを使い始めたい方
Claude Codeを入れたものの、何をさせればいいかわからない方
AIにコードを書かせているが、毎回細かく指示する必要がある方
Python / SQLなどの基礎はあるが、開発スピードを上げたい方
データ分析をAIと一緒に進めたい方
AIを使ったアプリ・サービスを作ってみたい方
自分のアイデアをAIを使って形にしたい方
AIエージェント開発に興味がある方
「AIに任せる」と「自分で判断する」の境界を知りたい方

プログラミング完全未経験の方向けというより、
ある程度コードを書いた経験があり、AIを使って実務の進め方を変えたい方
を想定しています。

■ 特に重視すること

Claude Codeでは、単純に

「○○という機能を作って」

と指示するだけでもコードは生成できます。

しかし、実務ではそれだけでは十分ではありません。

重要なのは、

何を作るのか
↓
どこまでAIに任せるのか
↓
どういう条件なら正しいと言えるのか
↓
どう検証するのか
↓
問題があればどう修正するのか

という開発プロセスそのものです。

そのため、本プランではプロンプトのテクニックだけではなく、
AIを開発プロセスの中にどう組み込むか
を重視します。

■ 進め方

基本的には、実際にPCを操作しながら進めます。

Step 1：環境構築

Claude Codeの導入
プロジェクトの準備
Git / GitHubとの連携
基本的な操作方法

Step 2：AIへの仕事の渡し方

要件の整理
タスク分解
指示の出し方
コンテキストの与え方
プロジェクトルールの設定

Step 3：実装

実際にClaude Codeへ作業を依頼し、

コード生成
ファイル編集
エラー修正
リファクタリング
テスト

などを行います。

Step 4：レビュー・検証

AIが作ったものをそのまま採用するのではなく、

何を確認するべきか
どこにバグが入りやすいか
期待した動作になっているか
AIの判断が妥当か

を確認します。

Step 5：実務への応用

最終的には、受講者自身のテーマを使って、

「自分の仕事をClaude Codeと一緒に進める」

ところまで持っていきます。

■ 対応できるテーマ

例えば以下のようなテーマに対応できます。

Pythonによるデータ分析
SQLを使ったデータ処理
Webアプリ開発
API開発
FastAPI / React等を利用した開発
LLMアプリケーション
AIエージェント
データ分析環境の構築
既存コードの理解・修正
業務自動化
Git / GitHubを使った開発

※内容によっては対応できない技術領域もありますので、事前にご相談ください。

■ 実績（一部）

需要予測システムの企画〜開発・運用
因果推論によるマーケティング施策効果検証
LLMを利用した医療論文検索システム
AIエージェントを利用した業務システムのPoC〜運用
Pythonによるデータ分析・機械学習
AWSを利用した分析環境構築
業務自動化による月100時間以上の削減
AI・データ案件におけるPM / プロジェクト推進

■ 最後に

Claude Codeを使う目的は、
「コードを書く時間を短くすること」だけではありません。

AIに実装・調査・分析・テストなどを任せながら、
人間は「何を作るべきか」「本当に正しいか」「次に何をするか」という判断に集中する。

そのための実践的な使い方を、一緒に身につけていきます。

すでにClaude Codeを使っている方の、

「こういうことをやりたいけど、どうAIに任せればいい？」

という相談にも対応します。

まずは現在のスキルや作りたいものをお聞かせください。