將實體 CLAUDE 培訓中累積的學習障礙點全面反映於系統中。
我們準備了即使是高中生也能堅持到最後、具備高重現性的課程。
ZETTAI 股份有限公司（總部：東京都港區，代表董事：小潟 一翔）為支援企業實現 AI 內部開發，於 2026 年 5 月 20 日起正式推出「Claude Code 培訓 e-learning 版」。
本服務是一項專為企業打造的培訓服務，即使是毫無程式設計經驗的員工，也能在短期內實踐 AI 業務改善工具的企劃、原型製作及上線發布。
針對「導入了 AI，但現場應用卻毫無進展」、「有改善的好點子，卻沒有具備實作能力的人才」等企業面臨的難題，本服務將協助建立在尋求外包前，先於企業內部進行原型製作與改善的體制。
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解決 AI 導入往往淪為「製造話題」的窘境...為眾多企業排憂解難。
許多企業雖然導入了生成式 AI，但真正能將其落實到業務改善上的員工卻寥寥無幾。結果導致改善方案在現場停滯不前、即使是輕微的業務調整也需要外包、專案僅止步於概念驗證（PoC）而無法推進至現場實作，AI 的導入最終淪為單純的「話題製造」。
本培訓正是為了解決這些課題而生，旨在將員工的能力提升至能夠親手打造出業務改善工具的程度，進而加快企業整體的改善速度。
這套重視重現性的學習系統，是將非工程師比例高達 88% 的實體企業培訓中所累積的學習障礙點予以系統化，進而達成了 99% 的 e-learning 完課率。
服務詳情與導入諮詢：https://claudecode.co.jp/
為什麼現在需要的不是「會用 AI 的企業」，而是「能用 AI 進行改善的企業」？
生成式 AI 的導入本身正以驚人的速度發展。
然而，在許多企業中，其應用仍僅限於「文章撰寫」或「資訊搜尋」，遲遲未能踏入實質業務改善的領域。
真正重要的，是打造一個讓了解自家業務的現場員工，能夠一邊運用 AI、一邊高速推動小型改善循環的狀態。不論是業務、人資、管理部門還是客服中心，工作現場都存在著大量的改善空間。
但是，由於缺乏能夠「實作」的人才，許多改善方案只能被迫停擺。
本培訓的目標並非培養「會用 AI 的人才」，而是旨在培育「能運用 AI 來改善自家業務的人才」，這也是我們提供本服務的核心目的。
聚焦於能用最短時間達成現場實作的課程設計
在本服務中，學員將嚴選學習 Claude Code、Render、Supabase 等為了在最短時間內達成現場實作所不可或缺的元素。
基於自 CLAUDECODE 發布以來累積超過 300 天以上的使用經驗，
我們從非工程師的視角出發，
根據「這部分不需要」、「只要學這裡就夠了」等實際體驗，設計出能以最少工時學習基礎素養的課程。
受訓者將透過總計 39 個關卡的實作練習，一氣呵成地體驗從整理業務課題、設計給 AI 的指令、工具原型製作、數據管理，一直到正式上線發布的完整流程。
這不僅僅是吸收 AI 知識，而是從最終目標回推，只學習必要的部分，讓學員能在最短時間內獲得能直接應用於實務的經驗。
透過 39 個關卡，從整理業務課題到正式上線一貫學習。
此外，本服務在教材設計之初，就已預先融入了以下考量：
「首先該做什麼」
「哪裡最容易卡關」
「照著什麼順序推進才不會停滯不前」
因此，這不僅僅是學習操作方法，最大的特色在於學員在學完的當天，就能輕鬆著手進行業務改善的原型製作。
目標不是「上完就結束的 AI 教育」，而是「讓現場改善開始運轉的狀態」。
本服務所重視的，絕不是讓受訓者以「我了解 AI 了」作為句點。
我們更看重的是，在培訓結束後，學員能自己動手開發出貼近實際業務的工具，並開始在公司內部實際使用。
導入前 / 導入後的變化
導入前：改善方案在會議上卡關 → 導入後：能在現場進行小型原型製作
導入前：即便微小的修正也需外包 → 導入後：能在公司內部完成初步原型
導入前：AI 的應用過度依賴少數員工 → 導入後：各部門都能萌生出改善主題
導入前：需求整理模糊不清 → 導入後：能在公司內部進行假設驗證
導入前：止步於 PoC（概念驗證） → 導入後：更容易推進至現場實際運作
關鍵不在於一開始就打造大型系統，而是建立起一種狀態，讓團隊能親手改善現場存在的小型低效率問題。
只要能在公司內部成功打造出第一個工具，後續的改善主題也就更容易在內部推動，進而孕育出在尋求外包前先自己嘗試的企業文化。
FACT BOX · 重點整理
- 來源：PR TIMES
- 分類：新品
- 原文日期：2026年5月20日