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講義では、Claude Codeのアーキテクチャを通じて、なぜモデルよりもハーネスが重要なのかを説明します。そして、Context Harness、Permission Harness、Verification Harness、Tool Harness、Subagent & Worktree Harness、Debugging Harnessという6つの構造でClaude Codeの作業システムを設計する方法を扱います。その後、CLAUDE.md、セッション管理、大規模なコードベースの制御、worktreeの並列運用、エラーログの分析、環境変数および設定スコープの問題の追跡まで繋げながら、実際のバックエンド・DevOpsの実務でClaude Codeを使い続けるための基準を提示します。

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この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

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コピペだけのAI活用を超え、Claude Chat・Cowork・MCP・n8n・Supabase・Vercelまでを連携させ、非エンジニアの会社員が反復業務を実際に自動化する方法を学びます。DingcoLabsという架空の会社を舞台に、PM・マーケティング・営業・CS・HRのシナリオを直接実践しながら、すぐに会社で活用できる業務自動化システムを構築します。

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ExcelとChatGPTのシナジーを通じて、データ集計、整理、可視化、レポート作成、テンプレート自動化、コード不要のスケジュール作成、VBA自動化、そしてGoogleスプレッドシート連携まで全領域をカバーする実務中心の教育で、実習中心に構成されており、Excel初心者から中級者まで段階的に学習しながら実務にすぐ活用できる能力を身につけられるように設計されている。

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このコンテンツは、公共機関および非営利団体を対象に、生成AIを効率的に活用するための実践的なガイドを提供します。生成AIとの協業の基本原則から始まり、情報の要約、文書作成、業務能力の向上といった具体的な応用事例を段階的に提示することで、学習者が各状況に合わせた活用法をすぐに適用できるよう設計されています。

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