Session 0: AIエージェントの威力を体験しよう
今日やること
今日は「AIエージェント」を実際に使ってみます。 難しい操作は一切ありません。Webブラウザだけで体験できます。
体験の流れ
あなたがタスクを書く → AIエージェントが自動で実行 → 成果物をレビューする
(GitHub Issue) (Claude Code) (Pull Request)
ステップ1: GitHubリポジトリにアクセスする
- Webブラウザで以下のURLにアクセスしてください(講師が案内します)
- GitHubにログインしていない場合は、ログインしてください
https://github.com/(講師が案内するURL)
ステップ2: AIエージェントにタスクを依頼する
- リポジトリページの上部にある 「Issues」 タブをクリック
- 右上の 「New issue」 ボタンをクリック
- 以下のテンプレートから好きなものを選んで、自分の業務に合わせてアレンジしてください
タスクテンプレート
A: 業界リサーチ
タイトル: ○○業界の最新トレンド調査
本文:
○○業界の最新トレンドを3つ挙げ、
それぞれの概要とビジネスへの影響を500字程度でまとめてください。
対象読者: 事業部のマネージャー
B: 競合分析
タイトル: ○○社と△△社のサービス比較
本文:
○○社と△△社のサービスを比較し、
機能・価格・ターゲット顧客の観点で比較表を作成してください。
対象読者: 営業チーム
C: 企画書ドラフト
タイトル: ○○に関する社内勉強会の企画書
本文:
○○に関する社内勉強会の企画書ドラフトを作成してください。
以下を含めてください:
- 目的
- 対象者
- プログラム案(60分想定)
- 必要な準備
対象読者: チームリーダー
- 内容を書いたら 「Submit new issue」 をクリック
💡 良い指示を出すコツ
- 「誰に向けた資料か」を明記する
- 「どの程度の分量か」を指定する
- 「何を含めてほしいか」を箇条書きで書く
ステップ3: 成果物を確認する
AIエージェントが作業を完了すると、Pull Request(PR) が自動的に作成されます。
- リポジトリページの 「Pull requests」 タブをクリック
- 自分のタスクに対応するPRを開く
- 「Files changed」 タブで、作成された成果物を確認
ステップ4: フィードバックを送る
成果物に修正してほしい点があれば、PRのコメント欄に書いてみましょう。
コメント例:
- 「3つ目のトレンドについて、もう少し具体的なデータを追加してください」
- 「比較表に『導入実績』の列も追加してください」
- 「全体的にもう少しカジュアルなトーンに書き直してください」
コメントの先頭に @claude と書いて投稿してください。
AIエージェントがコメントを読み取り、修正を行います。
振り返り
今日の体験を通じて、以下の点を考えてみてください:
- 驚いたこと: 一番驚いたことは何ですか?
- 可能性: 自分の業務で、これを使えそうな場面はありますか?
- 不安: 使ってみて、不安や懸念に感じたことはありますか?
今日のポイント
| AIチャット(従来) | AIエージェント(今日体験したもの) |
|---|---|
| 質問すると回答が返ってくる | タスクを渡すと自律的に実行する |
| 一問一答のやりとり | 計画→調査→作成→提出の複数ステップ |
| 結果はチャット画面の中だけ | ファイルとして成果物が残る |
| 履歴が流れていく | GitHubに記録が蓄積される |
次回予告
次回(Session 1)では、AIエージェントの仕組みを理解し、 自分のPCでClaude Codeを動かしてみます。
宿題(任意)
- 自分の業務で「AIエージェントに任せられるかも」と思うタスクを3つ書き出す
- 他の参加者のIssueとPRも見てみる(GitHubリポジトリで確認できます)