Claudeで完結する実務業務自動化:Excel・文書・PPTからSkills・Obsidianまで

Claudeに質問するだけでなく、実際の業務を任せてみましょう。 Excel・文書・議事録・レポート・PPTなどの反復業務を自動化し、自分の業務に合わせて再活用する方法を学びます。コーディングの知識がなくても取り組める、実務プロジェクト中心の講座です。

難易度 入門

受講期間 7か月

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n8n
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prompt engineering
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claude
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学習した受講者のレビュー

4.7

5.0

HellSage

100% 受講後に作成

週末に一気に進めて、最後まで受講しました。 講義時間は3時間9分と書かれていますが、あれこれ試しながら進めていると、時間はあっという間に過ぎます。 講義紹介にも書かれていますが、この講義の良いところは、未経験者を対象に、インストールや準備の手順を簡単かつ簡潔に説明したうえで、すぐに本題である業務自動化に入るところです。 例題を見ていると、どんなものが役に立つのかをよく考えて作られていることも伝わってきます。 短い自動化の例題の中に、あなたが求めているものが一つはあるでしょう?というような印象も受けました。 最近、いくつかClaudeの講義を見ましたが、これから初めて始める方にとって、この講義ならではのメリットははっきりあります。そういう方におすすめします。

5.0

보물섬

24% 受講後に作成

まだ全講義を受講し終えてはいませんが、目次を見ると私にとってまさに必要な内容ですね。 序盤だけ聴いてみましたが、今のところ難しさもなく、内容がよく頭に入ってくる感じです。後半の内容も同じような感じだと嬉しいです。

5.0

Soon ho Jeong

31% 受講後に作成

まだ初心者で慣れていませんが、わかりやすく説明してくださったので理解できました。

受講後に得られること

  • Claudeを活用した高度なデータ分析および処理自動化ワークフローの設計

  • 探索・計画・実装・検証に基づくAI自動化システムの設計および問題解決能力

  • 議事録・報告書・Excel・PPTなど、10種類以上の実務自動化事例を適用

  • データ分析、レポート、n8n連携など、さまざまな実務シナリオにAI自動化を適用


本講義を受講すると

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追加料金なしで受講できます。

※講義は継続的に更新され、
コンテンツの拡充に伴い販売価格が調整される場合があります。



























































受講後にこのようなことができるようになります

✅ Claudeに実際の業務を任せ、成果物まで自分で作成できるようになります。

✅ 反復作業を減らし、毎回同じことを繰り返さずに済みます。

✅ 学んだ例を自分の業務に合わせて変更し、自分だけの自動化として活用できます。

💬 初めて始める方が最も多く抱える悩みです。


しかし、AI業務自動化に必要なのは
高いコンピューター能力でも、プログラミング経験でもありません。

🔎 重要なのはAIをたくさん知っていることではなく、
自分の業務をAIに適切に任せる方法を知っていることです。

✨ 最初からすべての機能を知っている必要はありません。
自分の業務に必要なものから一つずつ適用していけばよいのです。

ChatGPTとClaudeは上手に使えているのに、

なぜ業務時間は変わらないのでしょうか?


質問し、要約し、文章を書く作業は
今やAIがかなり上手にこなします。

しかし、実際の業務自動化は少し異なります。


単に質問して回答を得るだけでは
毎日繰り返される作業が自動的に減ることはありません。

  • Excel・CSVの整理とデータ分析

  • 複数の文書を要約・整理

  • 繰り返し行うレポート作成

  • Web資料の調査・整理

  • レポートに基づくPPT作成


結局、このような作業を再び自分で行っているなら、
AIを使っても業務時間は大幅に減りません。

問題はAIを使えないことではありません。

AIへの「質問の仕方」だけを学び、

「仕事を任せる方法」を学んでいないからです


🎯 この講義は機能の説明よりも実際の業務自動化に重点を置いています。

💻 コードを暗記する講座ではありません。

🔁 業務を分けて → AIに任せて → 実行して → 結果を確認する流れ

🚀 この講座を実際に進めながら自分の業務に適用する方法を学びます。

🎯 講義ではこのような業務を実際に自動化します


📁 ファイル・Excel業務の自動化

フォルダ整理から複数のExcelファイルの集計、売上分析・検算、経費精算まで実際に行います。


📝 議事録・文書・報告書の自動化

音声書き起こしを議事録にまとめ、契約書の確認から業務報告書の作成までつなげます。


🌐 Web調査・情報収集の自動化

Web資料や記事を収集し、必要な内容だけを整理してレポート・インサイトメールにまとめます。


📊 PPT・コンテンツ制作の自動化

レポートをプレゼンテーション資料に変換し、希望するデザインのPPTとカードニュースまで作成します。


🤖 自分だけのAI業務アシスタントを作る

会社の資料や業務知識を記憶し、質問に答えるLLM Wiki・AI業務アシスタントを作成します。


⚙️ 反復業務・データ自動化

販売データの予測・バックテストから、決まった時間に実行される通知や業務ルーティンまで自動化します。



このような業務を毎週繰り返しているなら

今すぐ講義で直接自動化してみましょう。


Claudeに自分の仕事を任せる方法を学び、
毎回行っていた作業をもう最初から繰り返すのはやめましょう。



なぜこの講義は実務中心なのでしょうか?

私は企業や大学でAIを教え、
企業の役員・実務担当者向けの研修やAIプロジェクトを進める中で
現場で似たような質問を何度も耳にしました。


「では自分の業務にはどのように適用すればよいですか?」
「講義は理解できましたが、一人でやろうとすると行き詰まりま
す。」
「例題だけでなく、実際の会社の業務にも使えますか?」


だからこの講義では、Claudeの機能を単に紹介するだけではありません。

実際の現場で頻繁に必要となる業務をプロジェクトとして構成し、
学んだ内容を自分の業務に合わせて応用する方法まで盛り込みました。

この講座の3つの差別化ポイント


1️⃣ 実際の業務から始めます

Excel・ドキュメント・ファイル・Webのような
会社員が頻繁に繰り返す業務を中心に実習します。


2️⃣ 成果物まで自分で作成します

AIに質問して終わりではなく
分析 → 整理 → 報告書 → PPTまで完成させます。


3️⃣ 自分の業務に合わせて拡張します

例題をそのまま真似するだけで終わらず
業務を分け、指示し、実行し、検証する方法を身につけます。

Claude Codeで自分の業務を直接処理するAIを作ってみましょう

1.実務中心の多様な業務自動化プロジェクト

Excel・文書・ファイル・Web業務など、実際の会社員が頻繁に行う業務を中心に構成しています。単なる例ではなく、実務ですぐに応用できるプロジェクトを実際に進めてみます。

2.Claude一つで業務の開始から成果物まで

ファイルを読み込み、データを分析し、資料を調査し、レポートやPPTを作成するプロセスまで。複数の段階にわたる業務をClaudeに任せる方法を学びます。

3.本当の自動化は自分の業務に合わせて変更できなければなりません

例題をそのまま真似するだけでは終わりません。業務を分解し、AIに指示し、結果を検証する流れを身につけ、新しい業務にも自ら自動化を適用できるよう構成しました。

✔️

Claudeで業務自動化
を実現する秘訣

Claudeを活用した
実務業務の自動化を完全攻略

本講座では、Claude を使用して反復的な実務業務を体系的な4段階のプロセス(探索・計画・実装・検証)で自動化する方法を詳しく解説します。コーディングなしでも実際の業務にすぐ適用できる自動化フローを、自ら設計・実装する能力を身につけられます。

さまざまな実務自動化事例

議事録の要約やレポート作成、Excelデータの整理、領収書の経費処理、ウェブ資料の調査レポート作成など、Claudeの4つの作業モードを活用した10以上の実務自動化プロジェクトを実際に体験し、すぐに業務へ応用できます。

自動化ワークフローおよびAIアシスタントの構築

散らかったフォルダの整理から、個人に合わせたAI業務アシスタントの構築まで、Claudeを活用した自動化ワークフローの設計と、LLMベースの自分だけのAIアシスタントの作り方を詳しく扱います。授業で提供されるすべての例とコードを通じて、実践中心で学習できます。

受講前の参考事項


実習環境

  • 講義ではClaudeアプリと

    VS CodeのClaude AI拡張プラグインを使用して実習します。



前提知識および注意事項

  • 反復的な業務の自動化に関心のある会社員および実務担当者

  • Excelや報告書作成などの実務経験があると、より効果的です。

  • AI活用の経験がなくても大丈夫です。基礎から学びます。

学習資料

  • 実習に必要なClaude活用例を提供します。

  • 講義内容をもとに、自分だけの自動化ルーティンを設計できます。








受講前の参考事項

実習環境

  • ClaudeアプリとVS Codeを活用して実習します。

  • Windows・Macどちらでも可能です。

前提知識

  • コーディング経験がなくても大丈夫です。

  • Excel・文書・報告書などの基本的な業務経験があれば、より簡単に活用できます。

学習資料

  • 演習に必要なサンプルファイルと資料を提供します。

  • 学んだ内容をもとに、自分の業務に合った自動化フローを自分で作成できます。

講義は継続的に更新されます。

毎月、実際の業務ニーズを反映した自動化事例を1~2件追加する予定です。

コンテンツの拡充に伴い、価格は段階的に引き上げられる場合があります。

今受講すれば、現在の価格で今後のアップデートコンテンツも引き続きご利用いただけます。


🎁 受講イベント

9月中に受講レビューを投稿すると、AI基礎理論の講義を無料で提供します。

参考:https://inf.run/F2Vci

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 定型的な文書作業や報告書作成が多い会社員

  • データ分析、処理、レポート作成などの複合的な業務をAIで高度化しようとする会社員

  • AIを業務に活用してみたものの、毎回同じ説明を繰り返すのは非効率だと感じている実務担当者

  • Excelデータの整理や議事録の作成など、さまざまな業務を一人でこなすフリーランサーおよび個人事業主

  • 単純な反復自動化を超えて、AIを活用した実務上の問題解決およびシステム構築能力を高めたい企画者、開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • ChatGPTなどの生成AIツールを1回以上使用した経験

  • Excel、Word、PPTなどの基本的なオフィスソフトの操作能力

  • 自動化したい反復業務に対する明確な理解と実務経験

こんにちは
HappyAIです。

5,560

受講生

335

受講レビュー

54

回答

4.5

講座評価

12

講座

イ・ジンギュ | Lee JinKyu

AI工学博士・AIソフトウェア学科兼任教授・ハッピーAI代表

こんにちは。
自然言語処理(NLP)と大規模言語モデル(LLM)を中心に、AIの研究・開発・教育に携わっているイ・ジンギュです。 and I research, develop, and teach AI, focusing on natural language processing (NLP) and large language models (LLMs).

人工知能専攻の工学博士号を取得し、自然言語処理とLLMを中心に研究してきました。 and have conducted research primarily in natural language processing and LLMs.

現在AIソフトウェア学科の兼任教授として自然言語処理やコンピュータービジョンなどのAI関連科目を講義しており、生成AI専門企業ハッピーAIを運営しています。

政府出資研究機関で自然言語処理・ビッグデータ分析の研究員として勤務した後、AI専門企業の開発者を経て、現在は企業や公共機関のAIプロジェクトと教育に携わっています。

SamsungSDS、KT、現代ウィア、ソウルデジタル財団など、さまざまな企業・機関で生成AI、LLM、RAG、AIエージェント、ファインチューニングに関する研修やプロジェクトを実施してきました。

また、文書・アンケート・レビュー・報道・政策・学術データなど、さまざまな非構造化データを対象に自然言語処理とテキストマイニングの研究を行い、医療・政策・環境・法学・経済・教育など、幅広い分野の研究・分析プロジェクトを経験してきました。


主な経歴

  • AIソフトウェア学科兼任教授

    • 自然言語処理

    • コンピュータビジョン

    • 生成AI

    • データマイニング

  • 工学博士(人工知能)

     

    • 大規模言語モデル(LLM)・Agent研究

  • Happy AI代表

    • 生成AI・LLM・RAG・AI Agentの研究開発および教育

  • 政府出資研究機関の研究員

    • 自然言語処理・ビッグデータ分析

  • AI・ビッグデータ専門企業の開発者

  • AIコラムニスト

    • 生成AI、LLM、RAGおよびAI技術に関する寄稿


主な専門分野

  • 生成AIおよび大規模言語モデル(LLM)

  • RAG · プライベートLLM

  • AIエージェント・Agentic AI

  • LangChain・LangGraphベースのAIアプリケーション

  • LoRA・QLoRAベースのLLMファインチューニング

  • 自然言語処理(NLP)・テキストマイニング

  • AIを活用したデータ分析および業務自動化


主要企業・機関向け研修

  • サムスンSDS – LangChain・RAGベースのLLMプログラミング

  • KT – LLM/sLLMアプリケーション開発

  • ソウルデジタル財団 – LLM理論およびRAGチャットボット開発

  • 現代ウィア – 生成AI・AX研修

  • ソウル科学技術大学 – Pythonベースのテキスト分析

  • 京畿大学 – ChatGPT活用Python

  • 檀国大学校 – ビッグデータ専門家課程


主なAIプロジェクト

  • Private LLMベースのRAG文書検索・チャットボット構築

  • 社内ネットワーク環境におけるPrivate LLMソリューション開発 in an internal network environment

  • LLMファインチューニングおよびInstruction Tuning

  • AI Agentベースの業務プロセス設計

  • 自然言語処理・テキストマイニングに基づく研究・分析

  • アンケート・レビュー・報道・政策・学術データのAI分析


研究および著書

  • 自然言語処理・LLM関連の国内外における学術研究の実施

  • LLMバイアスの測定および緩和に関する研究

  • NLP・テキストマイニング分野の論文多数

  • AI関連の特許およびソフトウェアの研究開発経験

  • 著書 『ChatGPTと学ぶ株式データ分析』


私が講義で最も重視していること

AI技術は急速に変化しますが、核心原理を理解すれば、新しい技術もはるかに早く習得できます。

講義では、単に機能やコードを真似することよりも

「何なのか → なぜ必要なのか → どのように動作するのか → 実際にどこで活用するのか」

明確に理解できるように説明することを最も重視しています。

複雑なAI技術を難しく説明するのではなく、
初めて触れる方にも全体の構造を理解し、実際の業務やプロジェクトに適用できるようお伝えします。


講演およびプロジェクトに関するお問い合わせ

Email
leejinkyu0612@naver.com

ホームページ
https://happyaidata.kr

YouTube
https://www.youtube.com/@HappyAI_0612

GitHub
https://github.com/leejin-kyu

※ クモンPrime専門家

 

詳細な経歴
https://bit.ly/jinkyu-profile

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カリキュラム

全体

40件 ∙ (3時間 48分)

講座資料:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

15件

4.7

15件の受講レビュー

  • hellsage77님의 프로필 이미지
    hellsage77

    受講レビュー 8

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    週末に一気に進めて、最後まで受講しました。 講義時間は3時間9分と書かれていますが、あれこれ試しながら進めていると、時間はあっという間に過ぎます。 講義紹介にも書かれていますが、この講義の良いところは、未経験者を対象に、インストールや準備の手順を簡単かつ簡潔に説明したうえで、すぐに本題である業務自動化に入るところです。 例題を見ていると、どんなものが役に立つのかをよく考えて作られていることも伝わってきます。 短い自動化の例題の中に、あなたが求めているものが一つはあるでしょう?というような印象も受けました。 最近、いくつかClaudeの講義を見ましたが、これから初めて始める方にとって、この講義ならではのメリットははっきりあります。そういう方におすすめします。

    • leejinkyu0612
      知識共有者

      貴重な受講レビューをお寄せいただき、ありがとうございます!😊 受講レビューイベントへの参加確認のため、インフランのニックネーム、登録メールアドレス、受講レビューのスクリーンショットを leejinkyu0612@naver.com までお送りいただければ、確認後にLLM理論講義を公開いたします。ありがとうございます!

  • treasureisland님의 프로필 이미지
    treasureisland

    受講レビュー 2

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    24% 受講後に作成

    まだ全講義を受講し終えてはいませんが、目次を見ると私にとってまさに必要な内容ですね。 序盤だけ聴いてみましたが、今のところ難しさもなく、内容がよく頭に入ってくる感じです。後半の内容も同じような感じだと嬉しいです。

    • leejinkyu0612
      知識共有者

      大切な受講レビューをお寄せいただき、ありがとうございます!😊 受講レビューイベントへの参加確認のため、インフランのニックネーム、登録メールアドレス、受講レビューのスクリーンショットを leejinkyu0612@naver.com までお送りください。確認後、LLM理論講座を公開いたします。ありがとうございます!

  • bravetop734702님의 프로필 이미지
    bravetop734702

    受講レビュー 1

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    31% 受講後に作成

    理解しやすく、内容も素晴らしいです。

    • leejinkyu0612
      知識共有者

      貴重な受講レビューを残していただき、ありがとうございます!😊 内容が分かりやすかったとのこと、大変嬉しく思います。これからも実務に役立つ良い講義でお応えしていきます! 受講レビューイベントへの参加確認のため、Inflearnのニックネーム、加入メールアドレス、受講レビューのキャプチャを leejinkyu0612@naver.com までお送りください。確認後、LLM理論講義をオープンさせていただきます。ありがとうございます!

  • felix509819948님의 프로필 이미지
    felix509819948

    受講レビュー 1

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    10% 受講後に作成

    第4講のVS Codeの授業に関する資料はどこにありますか?

    • leejinkyu0612
      知識共有者

      こんにちは!😊 第4講「フォルダを整理する」の実習は、別途用意された例題資料を使う形式ではなく、受講生の皆さまが整理してみたいPC内のフォルダを任意に選び、そのまま実習していただく形になっています。 そして、心温まる受講レビューをお寄せくださり、本当にありがとうございます!😊 受講レビューイベントへの参加確認のため、以下の3点を[leejinkyu0612@naver.com](mailto:leejinkyu0612@naver.com)までお送りいただけましたら、確認後にLLM理論講義を公開いたします。 * インフランのニックネーム * インフラン登録時のメールアドレス * ご記入いただいた受講レビューのスクリーンショット ありがとうございます!

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  • shjeong1932님의 프로필 이미지
    shjeong1932

    受講レビュー 4

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    31% 受講後に作成

    まだ初心者で慣れていませんが、わかりやすく説明してくださったので理解できました。

    • leejinkyu0612
      知識共有者

      貴重な受講レビューをお寄せいただき、ありがとうございます!😊 受講レビューイベントへの参加確認のため、インフランのニックネーム、登録メールアドレス、受講レビューのスクリーンショットを leejinkyu0612@naver.com までお送りください。確認後、LLM理論講義を受講できるようにいたします。ありがとうございます!

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