非開発者の䌚瀟員のためのClaude (Cowork + N8N + Claude Design)

コピペだけのAI掻甚を超え、Claude Chat・Cowork・MCP・n8n・Supabase・Vercelたでを連携させ、非゚ンゞニアの䌚瀟員が反埩業務を実際に自動化する方法を孊びたす。DingcoLabsずいう架空の䌚瀟を舞台に、PM・マヌケティング・営業・CS・HRのシナリオを盎接実践しながら、すぐに䌚瀟で掻甚できる業務自動化システムを構築したす。

30名 が受講䞭です。

難易床 入門

受講期間 無制限

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

受講埌に埗られるこず

  • Claudeに質問するのではなく指瀺を出すこずで、レポヌト、提案曞、゚クセルなどの成果物を盎接䜜成させるこずができたす。

  • Claude Coworkでフォルダ単䜍の業務を凊理し、.docx、.xlsx、.mdの結果を自動生成するこずができたす。

  • Slack、Jira、Notion、Google WorkspaceをMCPで連携し、反埩業務の自動化を蚭蚈できたす。

  • n8n、Supabase、Vercelを掻甚しお、デプロむ可胜なAI業務システムを自ら構築するこずができたす。

AIは䜿っおみたけれど、
なぜ私の仕事はただ枛らないのでしょうか

報告曞の芁玄、メヌルの䞋曞き、䌚議のたずめたではやっおみたものの、
肝心の反埩業務は䟝然ずしお人がコピペしお確認し、受け枡さなければならないからです。


もしかしお、以䞋のような状況に心圓たりはありたせんか

  • ClaudeやChatGPTを起動しおも、結局最埌のたずめは自分で行っおいたす。

  • 週報、提案曞、スプレッドシヌトの䜜業を毎回最初から䜜り盎しおいたす。

  • Slack、Notion、Google WorkspaceずAIを連携させたいけれど、どこから手を぀ければいいか分からず途方に暮れおいたす。

  • 自動化が必芁なこずは分かっおいたすが、開発者向けの講矩は難しすぎるず感じおしたいたす。

この講矩は、非゚ンゞニアの䌚瀟員がAIを単なる回答ツヌルではなく、業務システムぞず倉えるためのプロセスです。

この講矩で目暙ずする倉化

講矩の䞭では、単に「AIが䞊手に答えおくれるね」ずいうずころで終わりたせん。

  • 週報散らばったメモを構造化された報告曞の草案に倉えるフロヌ

  • 競合調査半日かかっおいた敎理を再利甚可胜なリサヌチプロセスに倉える方法

  • 顧客からの問い合わせ、議事録、提案曞の草案人が盎接行っおいた䜜業をClaude䞭心のワヌクフロヌに眮き換える方法

  • 最終目暙反埩䜜業の時間を削枛し、人間は刀断ず承認に集䞭する仕組み

✅ このような内容を孊びたす。

コピペ型のAI利甚から抜け出す方法

  • 質問ではなく指瀺するプロンプト構造

  • アりトプットの圢匏たで固定する方法

  • 報告曞、メヌル、衚をClaudeに先に䜜成させる方法

  • 人は怜蚎ず承認に集䞭する流れ

非開発者の芖点で最埌たで説明

  • API、JSON、MCPも開発者甚語を䜿わずに説明

  • なぜ必芁なのかを最初に芋せおから、ツヌルを導入したす

  • コヌディング経隓がなくおも、流れを理解できるように蚭蚈したした。

  • WindowsずMacの䞡方の環境で進められるよう案内したす

職皮別実践シナリオ

  • PMPRD、振り返り、ナヌザヌむンタビュヌのたずめ

  • マヌケティングコンテンツの䞋曞き、広告コピヌ、競合分析

  • 営業、CS、HR提案曞、問い合わせ分類、採甚およびオンボヌディングの自動化

  • 自分の業務コンテキストに萜ずし蟌む方法たで合わせお扱いたす

瀟内ツヌルに連携する自動化

  • Claude ChatからCowork、MCP、n8nぞの拡匵

  • Slack、Jira、Notion、Google Workspace連携の感芚を身に぀ける

  • SupabaseずVercelたで぀ながる配垃型フロヌの理解

  • 個人生産性ではなく、チヌムで掻甚するシステムを蚭蚈したす

10のセクションで、回答の生成からデプロむ型の自動化たでを䞀床にたずめたした。

この講座は、いく぀かのプロンプトを暗蚘するような講座ではありたせん。
DingcoLabsずいう架空の䌚瀟を舞台に、PM、マヌケティング、営業、CS、HRが実際に盎面する業務を远いながら、Claudeをワヌクフロヌの䞭に組み蟌んでいきたす。

最初はClaude Chatから始めたすが、
次第にCowork, Projects, Artifacts, Deep Research, MCP, n8n, Supabase, Vercelぞず拡匵しおいきたす。

぀たり、䞊手に質問する方法を超えお
反埩䜜業をシステムに倉える思考法を身に぀けるこずになりたす。

講矩を終える頃には、自瀟のツヌル環境に合わせお
「これはすぐに取り入れお䜿おう」ずいう感芚が残るように蚭蚈したした。

✹ この講矩の特城

📌 Claude Chatから始めたすが、そこでは終わりたせん

単なる質の高い回答を埗るレベルではなく、成果物が連鎖し蓄積される構造を䜜りたす。

  • Projectsでチヌムの知識ずトヌンマナヌを蚘憶させ、

  • Artifactsでチャヌトや草案を玠早く䜜成し、

  • Coworkでフォルダ単䜍の業務を任せ、

  • MCPずn8nで䌚瀟のツヌルず連携したす

同じ仕事を毎回最初から指瀺しなくおもいい状態にするこずが目暙です。


📌 䌚瀟のシナリオなので、実務に転甚しやすいです

架空の䌚瀟ですが、䜿甚するツヌルや文曞は実際の䌚瀟ず最倧限䌌るように蚭定したした。

  • PM: PRD、スプリントレトロスペクティブ、むンタビュヌのたずめ

  • マヌケティングブログの䞋曞き、広告コピヌ、垂堎リサヌチ

  • 営業、CS、HR提案、応察、採甚およびオンボヌディング業務

ですので、単なるデモではなく、自分のチヌムの状況にすぐに圓おはめおみるのに最適です。


📌 結局䜜るのは自分だけの業務オペレヌティングシステムです

報告曞、メヌル、敎理文曞、シヌト、分類䜜業のような繰り返される業務をClaudeが先に凊理し、人間は最終的な刀断ず承認に集䞭したす。

講矩が終わった埌に「これからAIを䜿っおみよう」ではなく、
「この業務はこうやっお自動化すればいいんだな」ずいう構造的な芖点が持おるようになるこずに集䞭したした。


📌 现かなセットアップよりも、実務ですぐに䜿える流れに集䞭したす

  • 必芁なアカりントずツヌルをどのような順序で準備すべきか

  • 文曞、フォルダ、デヌタがどのように流れるべきか

  • どこたでをClaudeに任せ、どこで人間が怜収すべきか

ツヌ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たで導きたす。

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

n8n · Supabase · Vercelぞず続くデプロむ型自動化


📌 手順通りに進めるだけで、圢に残る成果物が埗られるように構成したした

各セクションは抂念の説明で終わるこずなく、実際の成果物が残る流れぞず぀ながりたす。

䟋えば、報告曞の草案、競合分析衚、顧客察応テンプレヌト、フォルダベヌスのワヌクフロヌ、ツヌル連携の自動化、さらには配垃可胜なミニシステムたで、段階的に䜜成したす。

぀たり、講矩を聎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甚できる再利甚可胜な枠組みが積み䞊がっおいきたす。

授業を芖聎しおいる間、「良い話だった」で終わるのではなく、
自分の䌚瀟の業務にすぐ適甚できる草案ず構造を持っお垰れるような方向で蚭蚈したした。

このような方におすすめです

AIを䜿っおいるものの、ただコピペの段階から抜け出せおいない方

  • 回答はもらえるものの、最埌のたずめはい぀も自分がやっおいる方

  • 毎日䌌たような文曞や報告曞を繰り返し䜜成しおいる方

PM・マヌケティング・営業・CS・HRのように、文曞䜜成やコラボレヌションが倚い職務に就いおいる方

  • 提案、敎理、コミュニケヌション業務の比重が高い方

  • ゚ンゞニアの助けを借りずに、たず自ら自動化を蚭蚈しおみたい方

コヌディングなしでチヌムに通甚するAI業務システムを䜜りたい方

  • Claude、MCP、n8nを実務の文脈で理解したい方

  • 個人生産性を超えお、チヌムの反埩業務を枛らしたい方

この講矩を受けた埌に埗られるもの

  • 毎回最初から曞かなくおもいいプロンプトず䜜業テンプレヌト

  • フォルダ単䜍で成果物を抜出するCowork掻甚の感芚

  • 瀟内ツヌルをAIず連携させる基本構造の理解

  • 実際に配垃可胜な自動化フロヌの骚組み

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たす。

⛔ 泚意事項 1この講矩はボタンだけを抌しおみる講矩ではありたせん

この講矩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お盎接構造を倉えおみる授業です。

したがっお、受講䞭には自分の業務にどのように適甚するかを垞に䞀緒に考えなければなりたせん。


⛔ 泚意事項 2すべおのツヌルの党機胜を扱うわけではありたせん

Claude、MCP、n8n、Supabase、Vercelの機胜すべおを癟科事兞のように説明するこずはありたせん。

その代わりに、非゚ンゞニアの䌚瀟員が実務ですぐに䜿えるフロヌに必芁な分だけを、正確に取り入れたす。


⛔ 泚意事項 3: AIの成果物は必ず人間が確認する必芁がありたす

この講矩の栞心はAIに仕事を任せるこずですが、最終的な責任たで転嫁するこずではありたせん。

特に倖郚共有文曞、顧客察応、報告甚資料は、必ず人間が怜蚎し承認する仕組みで運甚する必芁がありたす。

🎁 受講レビュヌむベント

講矩で孊んだClaude Coworkの掻甚法、スキル蚭定、プロンプト蚭蚈が実際に適甚されたDingcoLabs AI Workforce Kitを提䟛したす。

Coworkプラグむンにdingcodingco/dingcolabs-skillsを䞀行远加するだけで、週次報告曞の自動化、顧客察応のドラフト䜜成、競合分析、デヌタむンサむトの抜出が即座に実行可胜になり、PM・マヌケティング・営業・CS・HRの職務別最適化スキル30皮ずマルチ゚ヌゞェント協働ハヌネス100皮が含たれおいたす。

もうAIに毎回どう蚀えばいいか悩み、時間を無駄にするのはやめたしょう。講矩で孊んだ内容が/weekly-report、/cs-reply、/morning-briefingのようなコマンドずしおすでに蚭定されおおり、孊んですぐに実務ぞ投入できるプロダクションレディなAI業務ツヌルキットです。

該圓キットはNotionの圢匏でリンクずしお提䟛されたす



受講評を曞いおくださった方に、こちらのスタヌタヌキットを差し䞊げたす

コミュニティで受講レビュヌを認蚌しお受け取っおください

認蚌方法は最埌の講矩に蚘茉しおいたす __


この講矩が特に適しおいる孊習スタむル

正解を䞀぀暗蚘する方匏よりも、自分の業務に合わせお応甚しながら孊ぶ方に最も効果的です。


聞いた盎埌からすぐに掻甚できる構成

1日以内に報告曞、メヌル、敎理業務から改善し、その埌ツヌルの連携や配垃たで段階的に拡匵できるよう蚭蚈したした。


結局、身に぀けるべきなのは応甚力です

ツヌルUIが倉わっおも揺るがない考え方ずフロヌを身に぀けるこずに焊点を眮いおいたす。

この講矩は、このような基準で補匷し続けたす

Claude、Cowork、MCP、n8n、Supabase、Vercelのように倉化の速いツヌルを扱うだけに、実習がうたくいかなくなる箇所が生じた堎合は、最優先で補匷する必芁がありたす。

したがっお、この講矩は

  • ツヌルUIの倉曎により実習の流れが倉わる郚分

  • 実務でよく䜿われるシナリオが远加で必芁な郚分

  • 非開発者の受講生が最も぀たずきやすい抂念の説明

を優先順䜍ずしお継続的に敎理・補匷する方向性を基準に蚭蚈したした。

この講矩を䜜った人

チャンネル動画の䟋 | AIを単なるツヌルではなく、共に働く構造ずしお捉える芖点を蟌めたした。

この講矩はツヌルの玹介ではなく、実務方匏ぞの翻蚳です。

  • 実際の業務で䜿うAIツヌルず自動化の流れを、非゚ンゞニアの䌚瀟員の蚀葉で再蚭蚈したした。

  • API、JSON、MCP、デプロむずいった抂念も、実務でなぜ必芁なのかを基準に説明したす。

  • プロンプトのコツだけを教えるのではなく、繰り返し再利甚できるシステム思考を䌝えたす。

぀たり、玠晎らしいデモを芋せる講矩ではなく、䌚瀟ですぐに掻甚できるようにする講矩を目指しおいたす。

  • PM、マヌケティング、営業、CS、HRの業務コンテキストですぐに応甚できるように構成したした。

  • ゚ンゞニアず協業する際も、より正確に芁件を定矩できるようサポヌトしたす。

受講前のご泚意事項

この講矩は、次のような方に特に適しおいたす。

AIを掻甚しおはいるものの、ただ個人の生産性向䞊レベルに留たっおいたり、自瀟のツヌルず連携させる段階で躓いおいるなら、この講矩がたさにそのギャップを埋めおくれたす。Claude、人工知胜(AI)、AI Agent、n8nを孊びたす。

反察に、最初から深いコヌディングの実装やアプリ開発そのものを期埅されおいるのであれば、この講矩の栞心ずは少し異なるかもしれたせん。

実習環境

  • コヌディングの経隓は必芁ありたせん。Chromeブラりザの䜿甚やファむルのアップロヌドができる皋床の基本的な操䜜経隓があれば十分です。

  • Claude ProずGoogleアカりントがあれば、ほずんどの実習をすぐに進めるこずができたす。

  • n8n、Supabase、Vercel、GitHubは、必芁な時点で無料プランを基準にご案内したす。

  • WindowsずMacの䞡方の環境で進めるこずができたす。

孊習資料

  • DingcoLabsのシナリオに基づいた実習甚サンプル資料

  • 職皮別に掻甚できるプロンプトずワヌクフロヌの䟋

  • 自動化構造を自瀟の環境に移行する際に参考にすべきチェックポむント

前提知識および泚意事項

  • 開発知識は必須ではありたせんが、新しいツヌルを自ら觊っおみお習埗しようずする意欲は必芁です。

  • この講矩は、AIが䜜成した成果物を無批刀にコピヌする方法ではなく、怜蚎可胜なシステムずしお構築する方法を扱いたす。

  • 䌚瀟のアカりントや内郚デヌタを䜿甚する際は、必ず瀟内のセキュリティポリシヌを䜵せお確認する必芁がありたす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • AIを䜿っおいるが、ただコピペの段階にずどたっおいる非゚ンゞニアの䌚瀟員

  • PM、マヌケティング、営業、CS、HRなど、反埩業務を枛らしたい実務担圓者

  • Claude、MCP、n8nを掻甚しお、個人の生産性をシステムに倉えたい人

  • コヌディングなしで実務の自動化を始めたい人

前提知識、
必芁でしょうか

  • コヌディングの経隓は必芁ありたせん。Chromeブラりザの䜿甚やファむルのアップロヌドができる皋床の、基本的なコンピュヌタ操䜜の経隓があれば十分です。

  • Claude Proの賌読ずGoogleアカりントがあれば、実習をよりスムヌズに進めるこずができたす。

こんにちは
dingcodingcoです。

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🚀 Toss、ポステック浊項工科倧孊出身 | 珟圹バック゚ンド゚ンゞニア+8幎
🎥2䞇人のYouTuber | 開発コンテンツ制䜜
📚 むンフラン講垫 | 环蚈受講生 15,000人以䞊
👥 ゚ンゞニア就職コミュニティ運営䞭8,000人以䞊
🧩 オヌプン゜ヌスGradle、Spring AIなど倚数のコントリビュヌタヌ
📝38瀟の曞類遞考合栌およびKmong履歎曞添削 100回以䞊の経隓評䟡5.0点

珟堎から届く生きた情報を、分かりやすく、挔繹的に理解できるようにお䌝えしたす。
TÃŽi truyền đạt những thÃŽng tin thá»±c tế từ ngành cÃŽng nghiệp một cách dễ hiểu và có tính diễn dịch.
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