非開発者の会社員のためのClaude (Cowork + N8N + Claude Design)

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。

30名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

claude
claude
AI
AI
AI Agent
AI Agent
n8n
n8n
claude
claude
AI
AI
AI Agent
AI Agent
n8n
n8n

受講後に得られること

  • Claudeに質問するのではなく指示を出すことで、レポート、提案書、エクセルなどの成果物を直接作成させることができます。

  • Claude Coworkでフォルダ単位の業務を処理し、.docx、.xlsx、.mdの結果を自動生成することができます。

  • Slack、Jira、Notion、Google WorkspaceをMCPで連携し、反復業務の自動化を設計できます。

  • n8n、Supabase、Vercelを活用して、デプロイ可能なAI業務システムを自ら構築することができます。

AIは使ってみたけれど、
なぜ私の仕事はまだ減らないのでしょうか?

報告書の要約、メールの下書き、会議のまとめまではやってみたものの、
肝心の反復業務は依然として人がコピペして確認し、受け渡さなければならないからです。


もしかして、以下のような状況に心当たりはありませんか?

  • ClaudeやChatGPTを起動しても、結局最後のまとめは自分で行っています。

  • 週報、提案書、スプレッドシートの作業を毎回最初から作り直しています。

  • Slack、Notion、Google WorkspaceとAIを連携させたいけれど、どこから手をつければいいか分からず途方に暮れています。

  • 自動化が必要なことは分かっていますが、開発者向けの講義は難しすぎると感じてしまいます。

この講義は、非エンジニアの会社員がAIを単なる回答ツールではなく、業務システムへと変えるためのプロセスです。

この講義で目標とする変化

講義の中では、単に「AIが上手に答えてくれるね」というところで終わりません。

  • 週報:散らばったメモを構造化された報告書の草案に変えるフロー

  • 競合調査:半日かかっていた整理を再利用可能なリサーチプロセスに変える方法

  • 顧客からの問い合わせ、議事録、提案書の草案:人が直接行っていた作業をClaude中心のワークフローに置き換える方法

  • 最終目標:反復作業の時間を削減し、人間は判断と承認に集中する仕組み

✅ このような内容を学びます。

コピペ型のAI利用から抜け出す方法

  • 質問ではなく指示するプロンプト構造

  • アウトプットの形式まで固定する方法

  • 報告書、メール、表をClaudeに先に作成させる方法

  • 人は検討と承認に集中する流れ

非開発者の視点で最後まで説明

  • API、JSON、MCPも開発者用語を使わずに説明

  • なぜ必要なのかを最初に見せてから、ツールを導入します

  • コーディング経験がなくても、流れを理解できるように設計しました。

  • WindowsとMacの両方の環境で進められるよう案内します

職種別実践シナリオ

  • PM:PRD、振り返り、ユーザーインタビューのまとめ

  • マーケティング:コンテンツの下書き、広告コピー、競合分析

  • 営業、CS、HR:提案書、問い合わせ分類、採用およびオンボーディングの自動化

  • 自分の業務コンテキストに落とし込む方法まで合わせて扱います

社内ツールに連携する自動化

  • Claude ChatからCowork、MCP、n8nへの拡張

  • Slack、Jira、Notion、Google Workspace連携の感覚を身につける

  • SupabaseとVercelまでつながる配布型フローの理解

  • 個人生産性ではなく、チームで活用するシステムを設計します

10のセクションで、回答の生成からデプロイ型の自動化までを一度にまとめました。

この講座は、いくつかのプロンプトを暗記するような講座ではありません。
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が実際に直面する業務を追いながら、Claudeをワークフローの中に組み込んでいきます。

最初はClaude Chatから始めますが、
次第にCowork, Projects, Artifacts, Deep Research, MCP, n8n, Supabase, Vercelへと拡張していきます。

つまり、上手に質問する方法を超えて
反復作業をシステムに変える思考法を身につけることになります。

講義を終える頃には、自社のツール環境に合わせて
「これはすぐに取り入れて使おう」という感覚が残るように設計しました。

✨ この講義の特徴

📌 Claude Chatから始めますが、そこでは終わりません

単なる質の高い回答を得るレベルではなく、成果物が連鎖し蓄積される構造を作ります。

  • Projectsでチームの知識とトーン&マナーを記憶させ、

  • Artifactsでチャートや草案を素早く作成し、

  • Coworkでフォルダ単位の業務を任せ、

  • MCPとn8nで会社のツールと連携します

同じ仕事を毎回最初から指示しなくてもいい状態にすることが目標です。


📌 会社のシナリオなので、実務に転用しやすいです

架空の会社ですが、使用するツールや文書は実際の会社と最大限似るように設定しました。

  • PM: PRD、スプリントレトロスペクティブ、インタビューのまとめ

  • マーケティング:ブログの下書き、広告コピー、市場リサーチ

  • 営業、CS、HR:提案、応対、採用およびオンボーディング業務

ですので、単なるデモではなく、自分のチームの状況にすぐに当てはめてみるのに最適です。


📌 結局作るのは自分だけの業務オペレーティングシステムです

報告書、メール、整理文書、シート、分類作業のような繰り返される業務をClaudeが先に処理し、人間は最終的な判断と承認に集中します。

講義が終わった後に「これからAIを使ってみよう」ではなく、
「この業務はこうやって自動化すればいいんだな」という構造的な視点が持てるようになることに集中しました。


📌 細かなセットアップよりも、実務ですぐに使える流れに集中します

  • 必要なアカウントとツールをどのような順序で準備すべきか

  • 文書、フォルダ、データがどのように流れるべきか

  • どこまでをClaudeに任せ、どこで人間が検収すべきか

ツールを眺めるだけで終わらせず、実際の業務に定着させる段階まで導きます。

Slack · Jira · Notion · Google Workspace 連携フロー

n8n · Supabase · Vercelへと続くデプロイ型自動化


📌 手順通りに進めるだけで、形に残る成果物が得られるように構成しました

各セクションは概念の説明で終わることなく、実際の成果物が残る流れへとつながります。

例えば、報告書の草案、競合分析表、顧客対応テンプレート、フォルダベースのワークフロー、ツール連携の自動化、さらには配布可能なミニシステムまで、段階的に作成します。

つまり、講義を聴くほど知識が積み重なるだけでなく
自分の業務にすぐ転用できる再利用可能な枠組みが積み上がっていきます。

授業を視聴している間、「良い話だった」で終わるのではなく、
自分の会社の業務にすぐ適用できる草案と構造を持って帰れるような方向で設計しました。

このような方におすすめです

AIを使っているものの、まだコピペの段階から抜け出せていない方

  • 回答はもらえるものの、最後のまとめはいつも自分がやっている方

  • 毎日似たような文書や報告書を繰り返し作成している方

PM・マーケティング・営業・CS・HRのように、文書作成やコラボレーションが多い職務に就いている方

  • 提案、整理、コミュニケーション業務の比重が高い方

  • エンジニアの助けを借りずに、まず自ら自動化を設計してみたい方

コーディングなしでチームに通用するAI業務システムを作りたい方

  • Claude、MCP、n8nを実務の文脈で理解したい方

  • 個人生産性を超えて、チームの反復業務を減らしたい方

この講義を受けた後に得られるもの

  • 毎回最初から書かなくてもいいプロンプトと作業テンプレート

  • フォルダ単位で成果物を抽出するCowork活用の感覚

  • 社内ツールをAIと連携させる基本構造の理解

  • 実際に配布可能な自動化フローの骨組み

プロンプト数行ではなく、自分の業務を自動化する基準線が手に入ります。

⛔ 注意事項 1:この講義はボタンだけを押してみる講義ではありません

この講義はきれいなデモを眺める授業ではなく、自分の業務に合わせて直接構造を変えてみる授業です。

したがって、受講中には自分の業務にどのように適用するかを常に一緒に考えなければなりません。


⛔ 注意事項 2:すべてのツールの全機能を扱うわけではありません

Claude、MCP、n8n、Supabase、Vercelの機能すべてを百科事典のように説明することはありません。

その代わりに、非エンジニアの会社員が実務ですぐに使えるフローに必要な分だけを、正確に取り入れます。


⛔ 注意事項 3: AIの成果物は必ず人間が確認する必要があります

この講義の核心はAIに仕事を任せることですが、最終的な責任まで転嫁することではありません。

特に外部共有文書、顧客対応、報告用資料は、必ず人間が検討し承認する仕組みで運用する必要があります。

🎁 受講レビューイベント

講義で学んだClaude Coworkの活用法、スキル設定、プロンプト設計が実際に適用されたDingcoLabs AI Workforce Kitを提供します。

Coworkプラグインにdingcodingco/dingcolabs-skillsを一行追加するだけで、週次報告書の自動化、顧客対応のドラフト作成、競合分析、データインサイトの抽出が即座に実行可能になり、PM・マーケティング・営業・CS・HRの職務別最適化スキル30種とマルチエージェント協働ハーネス100種が含まれています。

もうAIに毎回どう言えばいいか悩み、時間を無駄にするのはやめましょう。講義で学んだ内容が/weekly-report/cs-reply/morning-briefingのようなコマンドとしてすでに設定されており、学んですぐに実務へ投入できるプロダクションレディなAI業務ツールキットです。

(該当キットはNotionの形式でリンクとして提供されます!)



受講評を書いてくださった方に、こちらのスターターキットを差し上げます!

コミュニティで受講レビューを認証して受け取ってください!

(認証方法は最後の講義に記載しています __)


この講義が特に適している学習スタイル

正解を一つ暗記する方式よりも、自分の業務に合わせて応用しながら学ぶ方に最も効果的です。


聞いた直後からすぐに活用できる構成

1日以内に報告書、メール、整理業務から改善し、その後ツールの連携や配布まで段階的に拡張できるよう設計しました。


結局、身につけるべきなのは応用力です

ツールUIが変わっても揺るがない考え方とフローを身につけることに焦点を置いています。

この講義は、このような基準で補強し続けます

Claude、Cowork、MCP、n8n、Supabase、Vercelのように変化の速いツールを扱うだけに、実習がうまくいかなくなる箇所が生じた場合は、最優先で補強する必要があります。

したがって、この講義は

  • ツールUIの変更により実習の流れが変わる部分

  • 実務でよく使われるシナリオが追加で必要な部分

  • 非開発者の受講生が最もつまずきやすい概念の説明

を優先順位として継続的に整理・補強する方向性を基準に設計しました。

この講義を作った人

チャンネル動画の例 | AIを単なるツールではなく、共に働く構造として捉える視点を込めました。

この講義はツールの紹介ではなく、実務方式への翻訳です。

  • 実際の業務で使うAIツールと自動化の流れを、非エンジニアの会社員の言葉で再設計しました。

  • API、JSON、MCP、デプロイといった概念も、実務でなぜ必要なのかを基準に説明します。

  • プロンプトのコツだけを教えるのではなく、繰り返し再利用できるシステム思考を伝えます。

つまり、素晴らしいデモを見せる講義ではなく、会社ですぐに活用できるようにする講義を目指しています。

  • PM、マーケティング、営業、CS、HRの業務コンテキストですぐに応用できるように構成しました。

  • エンジニアと協業する際も、より正確に要件を定義できるようサポートします。

受講前のご注意事項

この講義は、次のような方に特に適しています。

AIを活用してはいるものの、まだ個人の生産性向上レベルに留まっていたり、自社のツールと連携させる段階で躓いているなら、この講義がまさにそのギャップを埋めてくれます。Claude、人工知能(AI)、AI Agent、n8nを学びます。

反対に、最初から深いコーディングの実装やアプリ開発そのものを期待されているのであれば、この講義の核心とは少し異なるかもしれません。

実習環境

  • コーディングの経験は必要ありません。Chromeブラウザの使用やファイルのアップロードができる程度の基本的な操作経験があれば十分です。

  • Claude ProとGoogleアカウントがあれば、ほとんどの実習をすぐに進めることができます。

  • n8n、Supabase、Vercel、GitHubは、必要な時点で無料プランを基準にご案内します。

  • WindowsとMacの両方の環境で進めることができます。

学習資料

  • DingcoLabsのシナリオに基づいた実習用サンプル資料

  • 職種別に活用できるプロンプトとワークフローの例

  • 自動化構造を自社の環境に移行する際に参考にすべきチェックポイント

前提知識および注意事項

  • 開発知識は必須ではありませんが、新しいツールを自ら触ってみて習得しようとする意欲は必要です。

  • この講義は、AIが作成した成果物を無批判にコピーする方法ではなく、検討可能なシステムとして構築する方法を扱います。

  • 会社のアカウントや内部データを使用する際は、必ず社内のセキュリティポリシーを併せて確認する必要があります。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIを使っているが、まだコピペの段階にとどまっている非エンジニアの会社員

  • PM、マーケティング、営業、CS、HRなど、反復業務を減らしたい実務担当者

  • Claude、MCP、n8nを活用して、個人の生産性をシステムに変えたい人

  • コーディングなしで実務の自動化を始めたい人

前提知識、
必要でしょうか?

  • コーディングの経験は必要ありません。Chromeブラウザの使用やファイルのアップロードができる程度の、基本的なコンピュータ操作の経験があれば十分です。

  • Claude Proの購読とGoogleアカウントがあれば、実習をよりスムーズに進めることができます。

こんにちは
dingcodingcoです。

16,641

受講生

1,687

受講レビュー

327

回答

4.9

講座評価

20

講座

🚀 Toss、ポステック(浦項工科大学)出身 | 現役バックエンドエンジニア(+8年
🎥2万人のYouTuber | 開発コンテンツ制作
📚 インフラン講師 | 累計受講生 15,000人以上
👥 エンジニア就職コミュニティ運営中(8,000人以上)
🧩 オープンソース(Gradle、Spring AIなど)多数のコントリビューター
📝38社の書類選考合格およびKmong履歴書添削 100回以上の経験(評価5.0点)

現場から届く生きた情報を、分かりやすく、演繹的に理解できるようにお伝えします。
Tôi truyền đạt những thông tin thực tế từ ngành công nghiệp một cách dễ hiểu và có tính diễn dịch.
I deliver vivid, real-world industry insights in an easy-to-understand and deductive manner.

Inflearnインタビューリンク!

もっと見る

カリキュラム

全体

44件 ∙ (2時間 17分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

まだ十分な評価を受けていない講座です。
みんなの役に立つ受講レビューを書いてください!

dingcodingcoの他の講座

知識共有者の他の講座を見てみましょう!

似ている講座

同じ分野の他の講座を見てみましょう!

期間限定セール

¥90

29%

¥21,086