布素材とノートパソコンを囲んで相談するスタッフ
AI活用ワークショップ

AIで、仕事はもっと面白くなる。

会社紹介 02

私たちが、今日ここにいる理由。

西新宿7丁目で撮影した株式会社サイジの集合写真
01
2024年、西新宿7丁目で創業オカダヤから、歩いて3分。
02
新宿法人会で蛭川さんと出会う同じ新宿で働く会社同士のご縁。
03
今日のワークショップへ仕事で使えるAIを、みなさんと実践。
主な事業と活用例
KEISHOU AI
現場動画からマニュアルを自動生成例:新人教育・技能継承
AI・画像認識
画像や映像から違いを見つける例:外観検査・検図支援
業務アプリ・SaaS
現場に合う業務システムを開発例:入力・集計・情報共有の自動化
同じ新宿の会社として、新宿を一緒に盛り上げます。
KEISHOU AI 03
keishou-ai.cyge.co.jp

動画1本から、「手順書」と「教えるポイント」をつくる。

KEISHOU AIは、いつもの作業動画を、教育と改善に使える知識へ変えるサービスです。

KEISHOU AI公式サイト。現場動画からマニュアルを自動作成し、作業の違いを言語化するサービスを紹介している。
KEISHOU AI 公式サイト新人教育・技術継承・作業改善へ
INPUTいつもの作業動画
01
AIマニュアル作成字幕・説明・工程を自動生成。ブラウザで整え、URLやQRで共有します。
02
AI作業コーチ工程・動作や熟練者との違いを、根拠となる映像シーンとともに整理します。
AIが違いを見つけ、人が映像を見ながら「なぜ」を確かめます。
本日の担当 04

本日の担当

わからないことは、いつでも近くの担当者へ声をかけてください。

下田優輝のプロフィール画像
代表取締役・エンジニア
下田 優輝
お祭りが好きです。
小倉嵩大のプロフィール画像
取締役
小倉 嵩大
F1と甘いものに目がありません。
奈加蓮のプロフィール画像
営業部長・本日の講師
奈加 蓮
読書とランニングが趣味です。
操作で迷っても大丈夫です。3名で演習をサポートします。
今日の流れ 05

今日の流れ

前半で基本を試し、後半はチームと好きな題材に挑戦します。

01

まず試す

45分

AIの基本を知り、
その場で実際に動かします。

休憩10分
02

演習で深める

105分

チームで解き、好きな題材へ広げます。

共通演習40分
休憩・質疑10分
選択演習40分
拡張15分
03

共有する

10分

成果と気づきを
みんなで共有します。

説明を聞くだけでなく、前半から実際にAIを動かします。
今日のゴール 06

AIを仕事で使う、最初の一歩をつくる。

自分の仕事での使い道を考え、ひとつ試し、次の疑問が生まれるところまで進みます。

01

使い道を考える

仕事のどこでAIが使えそうか
アイデアを出す

02

ひとつ試す

実際にAIを動かし
できることを体験する

03

次の疑問をつくる

もっと良くするには?
ほかにも使える?を考える

今日つくる、
次への下地
01仕事で使うアイデア
02実際に試した経験
03次に確かめたい疑問
正解を覚える講座ではありません。AIを使いながら、次の問いを持てれば成功です。
はじめに 07

演習素材を、最初にダウンロード

共通演習と選択演習で使うファイルを、いままとめて準備します。

PARTICIPANT MATERIALS
演習素材をダウンロードZIP形式・約8.6MB
共通演習文章・写真選択演習文章・Excel全24ファイル
1

ボタンを押して保存

ダウンロード先は「ダウンロード」フォルダで構いません。

2

ZIPを展開する

ZIPを右クリックし、「展開」または「すべて展開」を選びます。

3

フォルダ構成を変えずに待つ

指示があるまで、ファイル名や保存場所は変更しません。

研修用の架空データです。実際の個人情報や社外秘情報はAIへ入力しないでください。
ダウンロードできない場合は、講師へお声がけください。
理解・基礎 08
理解・基礎
ここから、理解・基礎

AIを知り、まず動かす。

難しい仕組みを覚えるより、使いながら基本をつかみます。

0はじめに
1理解・基礎
2共通演習
3選択演習
4拡張編
まずは難しく考えず、ひとつ動かしてみましょう。
理解・基礎 09

「AI」という言葉は、入れ子になっています。

大きな概念の中に、より具体的な技術やサービスが含まれています。

AI(人工知能) 人の知的な働きをコンピューターで実現する大きな考え方 機械学習 データからルールや傾向を学ぶ 深層学習 多層の仕組みで、複雑な特徴を捉える 生成AI ChatGPT Claude Gemini

生成AIは、文章や画像など、新しい内容を作り出すAIです。

本日扱うのは、いちばん内側の生成AIです。この講座では、ChatGPT・Claude・Geminiをまとめて「AI」と呼びます。
理解・基礎 10

AIは、次の言葉を選んでいる。

文章の続きを、過去の膨大な記録から確率で予測します。

入力された文章
本日は天気が良いので
____洗濯物が
洗濯物が46%
店の前に24%
散歩に19%
気温が11%
もっともらしい ≠ 必ず正しい意味を理解して答えているわけではありません。
同じ質問でも、答えは変わる2番目以降の候補が選ばれることもあります。
理解・基礎 11

AIは70年かけて、研究から仕事の道具へ。

技術の主役が、ルール・計算から、学習・会話・実行へ変わってきました。

人工知能という研究分野の始まりとなったダートマス会議の提案書
1956–1997
人がルールを
作る時代

人が決めたルールと計算で、限られた課題を解きました。

囲碁AI AlphaGoを開発したGoogle DeepMindチーム
2016
AIが学ぶ
時代

大量のデータから、AI自身が特徴や勝ち方を学びました。

OpenAI
2022–2026
会話して作業する
時代

文章を作るだけでなく、調査や資料作成まで進めます。

ルール学習生成・実行
1956
「人工知能」という言葉が生まれる
1966
ELIZA最初の会話プログラム
1997
Deep Blueチェス世界王者に勝つ
2016
AlphaGo囲碁世界王者に勝つ
2022
ChatGPT会話型AIが一般へ
2026
答えるAIから作業するAIへ
長く研究の話でしたが、ここ数年で仕事の道具になりました。
理解・基礎 12

AIのニュースは、6社の役割で読み解ける。

報道でよく登場する米国6社を、「何を提供しているか」で整理します。

01仕事で使うAI
ChatGPT
対話・文章・画像
Gemini
検索・Gmail・資料
Claude
文章・ファイル
Copilot
Word・Excel内で活用
02モデルを公開
Llama
利用・開発できる
モデルを提供
03計算を支える
GPU
AIを動かす
計算基盤
日本でも開発
SoftBank・NTT・Preferred Networks などが、国産の生成AIモデルを開発しています。
会社名より、何を担う会社かを見るとニュースが読みやすくなります。
理解・基礎 13

どのAIも、基本は「話しかけて、直して、確かめる」。

違うのは得意分野です。まず一つを選び、同じ進め方で試せば十分です。

依頼を書く
やり取りして直す
人が確認する
OpenAI
ChatGPT
文章・画像・調査を幅広く
まず一つ試せば十分
Claude
Claude
長文・ファイルを扱う
サイジでも日常的に使用
Gemini
Gemini
検索・Gmailとつなぐ
Googleサービスと連携
Microsoft
Copilot
Word・Excelなどで使う
Microsoft 365と連携
サービス選びより、依頼 → 修正 → 確認を繰り返すことが大切です。
理解・基礎 14

主要AIの違いと使い分け

☆ 特に得意 / ◎ できる / △ 条件あり / × 非対応

できること
ChatGPT
OpenAI
Claude
Anthropic
Gemini
Google
文章を作る・直す
プログラミング
画像をみる
写真を直す・画像を作る
×
長い資料・Excelを読む
調べ物(Web検索)
Gmail・カレンダー連携
PDF作成
音声で話しかける
アプリケーションの使いやすさ
基本的には一つのサービスを使うのがおすすめ。使えば使うほど情報が溜まっていき、修正が減るためです。
※ 2026年8月時点、本講座で想定する標準機能の目安です。契約・設定で異なります。
脱走したAIのサイバー攻撃と大強盗さながらの周到な計画を報じるCNNの記事画面
理解・基礎 16

AIは、整理と下書きが得意。正確さは、人が確認する。

AIには材料と確認方法を渡し、最後は人が確かめます。

作業を速めやすい

01文章メール・案内文・商品説明のたたき台
02整理会議メモ → 議事録/箇条書き → 比較表
03言葉敬語修正・やさしい日本語・翻訳
04データExcel・CSVの分類・集計・グラフ化を補助

まだ人の確認が必要

01厳密な図編み図・設計図・記号配置は、位置や寸法を確認
02未共有情報社内ルールや背景事情は、伝えないと分からない
03正確な数値合計・件数・桁を元ファイルと照合
04暗黙の前提相手の意図や社内事情を勝手には補えない
理解・基礎 17

AIは、図の記号より、文章と数値を確認しやすい。

同じ編み物資料を確認させると、見つけやすい誤りと、見落としやすい誤りが分かれました。

見落とした例記号・配置

編み図の誤りを断定できなかったAIの回答

編み図に仕込んだ誤りを、複数のAIサービスが揃って見落としました。

見つけた例糸量・玉数

使用糸の分量と玉数の矛盾を指摘したAIの回答

10gなのに4玉という数値の矛盾は、文章から自力で発見しました。

図や配置は人が確認。文章・数値の整理はAIに任せやすい。
※ 弊社が検証用に作成した資料での一例です。結果はサービスや入力条件によって変わります。
理解・基礎 18

全員で実施

まず、実際に入力してみてください。

毛糸を置いた机でノートパソコンへ入力する手元
1
日常の日本語で構いません誤字があっても、おおむね正しく伝わります。
2
音声入力も使えますマイクを押して話すと、文字に変換されます。
3
何度でもやり直せます回答を見ながら、追加や修正を頼めます。

この入力文を「プロンプト」と呼びます。次の文をそのまま入力してください。

秋の毛糸フェアの、売り場に貼るPOPの文案を5つ作ってください
理解・基礎 19

全員で実施

うまくいかないときは、追加のひと言で直せます。

回答は一度で完成させず、いまの状況に合う文を続けて入力してください。

方向性は合っている場合

01いまの3案目の方向で、もう5つ
02もっと短く。売り場で立ち止まって読める長さで
03表現が硬いです。店頭で手書きしたような口調に

意図が伝わっていない場合

01いまの案の、良くない点を3つ挙げてください
02この内容で困る人がいるとすれば、どのような人ですか
03足りない情報があれば、先に質問してください
理解・基礎 20

ハルシネーション

自信のある口調でも、正しいとは限りません。

誤った内容を、もっともらしく答えることがあります。まず、次の3か所で止まって確認します。

AIの回答 「確認しました。○○社の記事によると、2025年4月に……」 自信のある口調
1

出典・URL

記事名・引用・リンクリンクを開く
2

数値・日付

価格・数量・更新日元資料と照合
3

固有名詞

商品名・会社名・人名公式表記を確認
口調では判断しない。元の情報へ戻る。
出典:NIST AI 600-1「Confabulation」/OpenAI Help Center「Does ChatGPT tell the truth?」
理解・基礎 21

全員で実施

確認の手順を、先に決めておきます。

回答を受け取ってから迷わないように、依頼の中へ4つの確認ルールを入れます。

1
出典を示させる元の記事のリンクを出してください。どこにそう書かれていたかを引用してください。
2
根拠を書かせるその数字の根拠を、一緒に書いてください。
3
分からないと言わせる分からない場合は、分からないと書いてください。
4
数値はこちらが渡す調べさせず、渡した数字の計算のみを任せます。
人が渡す
迷ったら、この一言だけで構いません。「元の記事を見せてください」
出典:NIST AI 600-1(MS-2.5-003)/OpenAI Help Center「Does ChatGPT tell the truth?」
理解・基礎 22

情報リテラシー

入力は公開できるか、操作は取り消せるか。

AIに入れる情報と、AIに任せる操作は、別々の基準で判断します。

入力する情報

公開できるか?

そのまま入力

公開中の商品・価格・仕様
機密を含まない自作メモ

加工して入力

お問い合わせは個人情報を外す
会社で承認された環境で、必要な部分だけ

入力しない

パスワード・カード情報
健康・人事情報/未公開の機密

人が承認する操作

取り消せるか?
01送信誤送信や誤案内が外へ出る
02公開・投稿公開範囲が一気に広がる
03発注・支払い金銭・契約上の責任が生じる
04削除・上書き元に戻せず、復元できない場合がある
迷ったら、公開情報か → 個人情報・機密を外せるか → 取り消せるか
現在お使いの法人プランでは、学習に使用されないとされています。
ただし、「学習に使わない」=何でも入力してよい、ではありません。
保護範囲は製品・アカウント・設定・契約で異なります。
出典:個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起」/OpenAI Business data privacy/Google Workspace with Gemini privacy hub
木漏れ日の中、毛糸と編み地とお茶を置いた落ち着く作業机
休憩・質疑応答 23

休憩・質疑応答

10分休憩

お手洗い・飲み物など、ご自由にどうぞ。
質疑応答も可能です。気になることはお気軽に。

残り時間
開始ボタンでカウントします

終了時:「再開しましょう」と表示します。

共通演習 24
共通演習
ここから、共通演習

全員で、同じ課題を2つ。

説明を聞く時間から、AIを動かして試す時間へ。

0はじめに
1理解・基礎
2共通演習
3選択演習
4拡張編
まずは全員で、同じ条件から始めます。
共通演習 25
全員で実施

操作するのは、3か所だけです

ChatGPT・Claude・Gemini・Copilot、いずれも基本は同じです。

1プロンプトを貼り付ける枠
2ファイルと写真は、この「+」から
3送信は、このボタン
なんでも聞いてください
まずは、入力・添付・送信だけ覚えれば十分です。
共通演習 26
共通演習全員で実施

問い合わせを、返信案と確認事項に分ける

回答できることと、確認が必要なことを切り分けます。

問い合わせお客様から届いた質問
  • 初心者でも大丈夫ですか
  • 子どもと参加できますか
  • キャンセル料はありますか
2つに分ける回答と社内確認
返信案分かっている情報で回答する
確認事項書かれていないことを分ける
共通演習 27
全員で実施

共通演習① 作成するもの

1作成するもの
2使用するデータ
3入力する文
4確認する
5修正する

問い合わせを、返信案と確認事項に分ける演習です。

シチュエーション

手芸講習会について、お客様から問い合わせが届きました。

お題

分かっている情報だけで、返信案と確認事項を作ります。

使用するもの
  • お問い合わせ
  • 講習会情報
  • 回答ルール
ゴール

お客様への返信案と、担当者が確認することが分かれている。

手芸店の店頭でパソコンを使い、お客様からの問い合わせを確認する担当者
チャレンジポイント書かれていないことを、それらしく補わない。
共通演習 28
全員で実施

共通演習① 使用するデータ

1作成するもの
2使用するデータ
3入力する文
4確認する
5修正する

① お問い合わせ

来月のかぎ針編み講習会に参加したいです。初心者でも大丈夫ですか。道具を持っていません。子どもと一緒に参加できますか。キャンセル料も教えてください。

② 講習会情報

  • 初心者参加可
  • 材料費は参加費に含まれる
  • かぎ針は貸し出し可能
  • 子どもの同伴について記載なし
  • キャンセル料について記載なし
講習会情報を表す資料用紙と、毛糸、かぎ針、編み地を並べた机
③ 回答ルール
  • 書かれている情報だけを使う
  • 分からないことは推測しない
  • 不明点は確認事項に分ける
  • そのまま送信しない
個人情報を含まない、研修用の架空データを使用します。
共通演習 29
全員で実施演習後に確認

共通演習① 入力する文|完成例

1作成するもの
2使用するデータ
3入力する文
4確認する
5修正する
問い合わせ講習会情報依頼文送信

来月のかぎ針編み講習会に参加したいです。初心者でも大丈夫ですか。道具を持っていません。子どもと一緒に参加できますか。キャンセル料も教えてください。

  • 初心者参加可
  • 材料費は参加費に含まれる
  • かぎ針は貸し出し可能
  • 子どもの同伴について記載なし
  • キャンセル料について記載なし

上の情報だけを使って、お客様への返信案を作ってください。書かれていないことは推測せず、不明点は「担当者が確認すること」に分けてください。返信は200字程度で、結論を先にし、初めて参加する方にも分かる表現にしてください。

  • 1. お客様への返信案
  • 2. 担当者が確認すること
Claudeへお問い合わせ、講習会情報、依頼文、出力形式をまとめて入力した画面

「何を書くか」と一緒に、分からない場合の扱いも伝えます。

共通演習 30
全員で実施承認確認

共通演習① 確認する箇所

1作成するもの
2使用するデータ
3入力する文
4確認する
5修正する
Claudeが、お客様への返信案と担当者が確認することを分けて回答した画面
1お客様の質問に答えているか
2講習会情報と食い違っていないか
3子どもの同伴やキャンセル料を推測していないか
4返信案と確認事項が分かれているか
修正を依頼する

内容は変えず、初めて参加する方が安心できる、もう少し柔らかい表現に直してください。

本演習の要点AIに下書きを任せても、事実確認と送信は人が行います。
共通演習 31
共通演習全員で実施

ファイル名を、内容に沿って付け直す

1枚ずつ開いて確認していた作業を、一覧の形で受け取ります。

変更前開かないと分からない
JPGIMG_7832.jpg
JPGIMG_7833.jpg
JPGIMG_7834.jpg
変更後名前だけで内容が分かる
JPG赤い毛糸_正面.jpg
JPG青い毛糸_ラベル.jpg
JPG編み針セット_全体.jpg
共通演習 32
全員で実施

共通演習② 作成するもの

1作成するもの
2使用するデータ
3入力する文
4確認する
5修正する
現状変更前のファイル名の一覧
意味の分かりにくい英数字のファイル名が並ぶ変更前の一覧
完成の状態変更後のファイル名の一覧
写真の内容に沿った日本語のファイル名が並ぶ変更後の一覧

新旧の対応表と、掲載可否の判定

変更する前に、人が目視で突き合わせる

共通演習 33
全員で実施

共通演習② 使用するデータ

1作成するもの
2使用するデータ
3入力する文
4確認する
5修正する
○ 掲載可掲載できる写真の例
商品全体とラベルが確認できる毛糸の商品写真

商品全体とラベルが見える

× 掲載不可透かしのある写真
透かしのある青い編み地の写真

権利表示が残っている

× 掲載不可極端な横長の写真
極端に横長で掲載時に小さくなる編み針の写真

掲載すると小さくなりすぎる

× 掲載不可手が写り込んだ写真
商品以外に手と道具が写り込んだポンポンの写真

商品以外が写り込んでいる

本日は、掲載できる写真だけをAIへ添付します。
共通演習 34
全員で実施

共通演習② 入力する文

1作成するもの
2使用するデータ
3入力する文
4確認する
5修正する
1写真をまとめて添付する

「+」から5〜10枚を選択

掲載できる毛糸の商品写真 透かしのある編み地の写真 手が写り込んだポンポンの写真 +5〜10枚
2下の文を貼り付ける

続けて掲載基準も貼り付ける

画像掲載基準.txt
3表の形式で受け取る

4列の一覧で確認する

元の
ファイル名
掲載
可否
不可の理由
(基準番号)
新しい
ファイル名
コピーして使う読めない品番は
「要確認」

添付した写真を、次の掲載基準で1枚ずつ点検してください。表は[元のファイル名/掲載可否/不可の理由(基準の番号)/新しいファイル名の候補]の4列で作成してください。新しい名前は「品番_色番_用途_連番.jpg」の形式にしてください。写真から品番が読み取れないものは、推測せず「要確認」と記載してください。——このあとに、画像掲載基準.txt の内容を貼り付けてください。

共通演習 35
全員で実施承認確認

共通演習② 確認する箇所

1作成するもの
2使用するデータ
3入力する文
4確認する
5修正する
1
枚数が一致しているか

渡した枚数=表の行数

2
品番を推測していないか

読めない品番が「要確認」になっているか

3
同名が2件ないか

ファイル名と連番の重複を確認

4
不可の理由に納得できるか

納得できなければ、掲載基準を書き直す

修正を依頼する

掲載不可と判定した写真について、どう撮り直せばよいかも書いてください。

本演習の要点 変更前に、新旧の一覧を人が確認する。
理解・基礎 36
サービスの選び方

複数のサービスを、使い分けるべきか

まずは1つ。疑問があるときだけ、2つ目で突き合わせます。

1

1つに絞って差し支えありません

社内で利用できるものを1つ使い込むのが近道です。

主に使う1つ
2

2つ目を使う場面

出力に疑問がある場合に限り、同じ内容を別のサービスに尋ね、突き合わせます。

いつもの
サービス
別の
サービス

同じ質問を送り、違いを見つける

3

弊社の場合

3つ契約していますが、9割は1つで完結します。

9割完結
主軸は1つ残りは、疑問があるときの照合や得意分野に限定。
ただし、2つ目が同じ回答をしても、正しさの証明にはなりません。最後は元の情報で確認します。
木漏れ日の中、毛糸と編み地とお茶を置いた落ち着く作業机
休憩・質疑応答 37

休憩・質疑応答

10分休憩

お手洗い・飲み物など、ご自由にどうぞ。
質疑応答も可能です。次は、選択演習です。

残り時間
開始ボタンでカウントします

終了時:「再開しましょう」と表示します。

選択演習 38
選択演習
ここから、選択演習

ご自身の業務に近い題材を1つ。

用意した題材から選ぶか、ご自身の題材を持ち込んで挑戦します。

0はじめに
1理解・基礎
2共通演習
3選択演習
4拡張編
ここからは、自分の仕事に近い使い方を試します。
選択演習 39
全員で実施

ここからは、ご自身の業務に近い題材を選びます

手芸店でスタッフがお客様と毛糸や生地を見ながら相談している様子
店頭で接客する様子(生成画像)
1
次の画面から1つ選びます

迷われる場合は、現在お困りの業務に近いものをお選びください。

2
画面の手順どおりに進めます

どの題材も「作成 → 入力 → 確認」の同じ順で進めます。

3
必ず1回は修正します

1往復で終えないでください。結果を見て、追加の依頼を送ります。

進まなくなった場合は、お声がけください。担当3名で伺います。
選択演習 40
選択演習|題材を選ぶ

難易度から、1題だけ選びます

個人演習25分。Claude Teamと対話しながら、ご自身の仕事に近いカードを1題選んでください。

初級

1つの素材から下書き

中級

結果を見て条件調整

上級

複数資料を照合・判断
選択中 まだ選ばれていません カードをクリックして内容を表示
拡張編 41
拡張編
ここから、拡張編

作業そのものを任せた実例。

答えをもらうだけでなく、仕事の工程まで進める使い方を見ます。

0はじめに
1理解・基礎
2共通演習
3選択演習
4拡張編
ここからは、講師による実演でご紹介します。
拡張編 42
講師デモ

拡張編では、3つご覧いただきます

任せられる範囲が、作業 → ブラウザ → 外部サービスへ広がります。

01
Anthropic

CoworkClaude Cowork

一連の作業を、まとめて任せる。

ローカルファイルと複数工程を扱う

02
Claude

Claude in ChromeClaudeの拡張機能

ブラウザの画面を、そのまま操作させる。

読む・クリック・入力・移動

03
Google

MCP連携外部サービスとの接続

メールと予定表に、直接つなぐ。

Gmail・Googleカレンダーなど

講師がお見せします みなさまの操作は不要です。画面の動きと、任せられる範囲をご覧ください。
出典:Anthropic Claude Help Center/Model Context Protocol公式ドキュメント(2026年8月確認)
拡張編 43
AI BASICS|AIとAIエージェント

違いは、完成までをどこまで任せるか。

同じ成果物を作れても、人が工程を進めるか、AIが工程を進めるかが変わります。

CLAUDE CHAT|対話型

一緒に進める

人が会話を進め、AIがその都度の作業を支援します。PDFやExcelも作れます。

人が指示AIが回答人が次を指示
CLAUDE COWORK|自立実行型

まとめて任せる

目的と権限を渡すと、AIが工程を組み立てて、複数の作業を進めます。

計画実行確認調整
同じ成果物売上報告PDF
ChatExcelを渡す → 分析を頼む → 確認 → PDF化を頼む → 人が保存
Cowork目的と作業場所を渡す → 資料を探す → 分析 → PDF作成 → 保存して報告

境界は白黒ではありません。AIエージェントも許可された範囲で動き、最終確認は人が行います。

出典:Anthropic「Create and edit files with Claude」「Claude Cowork」(2026年8月確認)
拡張編 44
CLAUDE COWORK

目的と作業場所を渡すと、工程ごと進めます。

Coworkは、Claudeへ仕事の進行役を任せやすくした機能です。

例|来月の手芸講習会を準備する
HUMAN|人が渡す

目的と作業場所

「講習会を企画する」と依頼し、使ってよい資料を許可します。

1お客様アンケート
2商品・価格一覧
3会場・人数の条件
Claude
COWORK|進行を担当

必要な工程を組み立てる

資料を確認し、完成までの作業をまとめて進めます。

探す比べる企画作る保存
OUTPUT|成果物

3つをまとめて完成

PDF企画書
XLSX費用表
DOC告知文
人が持つ責任 許可するファイルと道具は人が決め、最終確認も人が行います。Coworkが責任を負うわけではありません。
出典:Anthropic「Get started with Claude Cowork」(2026年8月確認)
拡張編 45
CLAUDE IN CHROME

開いているChromeを、Claudeが直接操作します。

違いはWebを読めることではなく、いま開いているタブでクリックや入力ができることです。

Web検索

公開Webを検索し、最新情報を回答します。

Research

複数の情報源を深く調べ、出典付きで整理します。

Claude
in Chrome

開いているページを読み、ブラウザ上の作業まで進めます。

商品ページ在庫表フォームスプレッドシート
ClaudeClaudeが
画面を操作
読む
移動
クリック
入力

Web検索は「調べる」。Claude in Chromeは「ブラウザで作業する」

拡張編 46
CLAUDE IN CHROME|操作例

3つの商品ページから、比較表まで入力します。

Chromeで商品ページ3つと、空のGoogleスプレッドシートを開いて依頼します。

開いておくもの
3 商品ページ
1 空の表

依頼文
商品名・素材・重量・長さ・価格を比較し、開いている表へ入力してください。見つからない項目は「記載なし」としてください。

01ページを読む
02タブを移動
03情報を比較
04表へ入力する
商品名
素材
重量
長さ
価格
毛糸A
ウール
30g
105m
¥—
Chat:調査結果を回答として返す
Cowork:仕事全体を計画して進める
Chrome:Webを操作する「目と手」。最終的な権限と責任は人が持つ
出典:Anthropic「Get started with Claude in Chrome」「Use Claude in Chrome safely」(2026年8月確認)
拡張編 47
MCP|MODEL CONTEXT PROTOCOL

Claudeと会社のシステムをつなぐ、共通の接続口

Claudeが考えても、メールや共有フォルダを使えなければ仕事は進みません。MCPは、外部システムへ接続する共通規格です。

人からの依頼目的を伝える
Claude・Cowork仕事を考える
MCPコネクタ許可された範囲で接続
メール・共有フォルダ・業務システム情報を探す/操作する
Claude

依頼を理解し、仕事の内容を考える担当者。

Cowork

複数の作業をまとめ、完成まで進行する担当者。

MCP

AIと外部システムをつなぐ共通規格。

コネクタ

各システムへつなぐ実際の接続部品。

接続後の例
「仕入先から届いた価格改定メールを探し、最新の商品表と比較して、変更一覧と返信案を作ってください」
出典:Anthropic「Model Context Protocol」「Use connectors」(2026年8月確認)
拡張編 48
MCP|導入前の確認

MCPは、何でもつながる魔法ではありません。

実際に接続するには、対応コネクタ・API・管理者の許可を確認します。

コネクタがある
管理者の許可、ログイン、権限設定
APIはある
専用コネクタの開発と保守
APIもない
CSV出力・ファイル添付で代替

導入前に確認する6項目

1製品名
2コネクタ
3API
4管理者の許可
5見せてよい情報
6検索だけか、登録・送信までか
接続先の例
Microsoft 365
Google Workspace
Adobe製品
POS・在庫・EC

できることは、利用中のシステム・契約・権限で決まります。PDFを読ませるだけなら、MCPは不要です。

出典:Anthropic「Custom connectors」「Microsoft 365 connector」(2026年8月確認)