Anthropicハッカソン優勝者が、Claude Code を単なる補助AIではなく「役割分担された開発チーム」として使うための設定集「Everything Claude Code」を公開した。エージェント、ルール、コマンド、フックを組み合わせることで、設計・実装・レビュー・ドキュメント更新までを一連の流れとしてAIに任せる発想が特徴。AI活用の焦点が“操作”から“業務プロセス設計”へ移りつつあることを示している。

 

<管理部の視点から>
より少ない労力で、非エンジニアが多い管理部ではバイブコーディングが現実的になるかもしれない。ただいくら優秀なAIでのそのアアウトプットいわゆる異なる領域のできる社員が本当にできているかや、そのアプトプットが正しいかを最小限でチェックする、できる人前提だがそのアウトプットを確認、承認できるような能力が今後ますます求められるていくと思われる。

https://qiita.com/DohyunJung/items/83a1210ab6c537cf0710?utm_source=chatgpt.com

ISAOの管理部門のAI導入事例

AIは、こうした小さな「動かない」でつまずきます。ISAOは、その先——実際の業務に
AIを乗せて回すところまでを、お客様の管理部門と一緒に進めています。

月次決算の工数を50%以上削減|東証グロース上場企業A社

少人数の経理財務部門で、決算業務を1本ずつAI化。外注に頼らず社内で決算を完結
できる体制をつくりました。(Claude Cowork/Microsoft 365 Copilot)

詳細はこちら

全社でAIを使わない日がない状態へ|医薬品・上場準備企業

ツールを配って終わりにせず、顧問として伴走。安全に使える環境の整備から
リテラシー向上まで。G検定の合格率は100%。

詳細はこちら

収益認識の判定をAIエージェント化|創薬支援CRO

月100件を超える契約の収益認識判定を、監査証跡を保ったままAIがドラフト。
ドラフト・レビュー工数を75%以上削減しました。

詳細はこちら

「AI管理部長」を数年かけて共同研究|東証上場のIT企業

管理部門の業務をAIが担う仕組みを研究。汎用LLMで足りる部分と、自社で作り込む
べき部分の線引きを実務で検証しています。

詳細はこちら