Session 4: 運用 — GitHubで業務を管理する

セッション概要

項目	内容
所要時間	120分
目的	GitHubの基本概念を理解し、Issue/PRベースのタスク管理ワークフローを自分で構築できるようになる
前提条件	Session 0〜3を受講済み、GitHubアカウント、Claude Codeインストール済み
参加者の到達目標	自分のリポジトリでIssue→Claude Code実行→PRレビューの一連フローを構築し、チーム運用のパターンとセキュリティの考え方を理解している

事前準備（講師向け）

必要な環境

参加者全員の環境確認
- GitHubアカウントにログインできること
- Claude Codeがインストール済みであること（Session 1で実施済み）
- Webブラウザが利用可能であること
講師用デモ環境
- デモ用のGitHubリポジトリ（チーム運用パターンの説明用）
- CLAUDE.mdのサンプルテンプレート（複数パターン）
- Issueテンプレートのサンプル
配布物の準備
- 参加者ハンドアウト（印刷 or 電子配布）
- CLAUDE.mdテンプレート集（ハンドアウトに含む）
- Issueテンプレートのサンプル集（ハンドアウトに含む）

リハーサルチェックリスト

GitHub上でのリポジトリ作成手順をスムーズに実演できることを確認
CLAUDE.mdの設定とIssueテンプレートの作成手順を確認
自分のリポジトリでIssue→Claude Code→PRの流れが動作することを確認
チーム運用のデモ用リポジトリが準備されていることを確認
Wi-Fi接続が安定していることを確認
プロジェクター/画面共有が動作することを確認

タイムテーブル

1. 前回の振り返り（5分）

講師の発言例:

「前回のSession 3では、Claude Codeを使ったデータ分析を体験しました。 CSVやExcelのデータを読み込んで、集計やグラフ作成を自動化できることを学びましたね。今日は最終回です。これまで学んだことを実際の業務で継続的に活用するための『運用の仕組み』を作ります。」

やること:

前回の学びを2〜3人に聞く（1分程度）
今回のゴールを共有：「自分専用の業務管理リポジトリを作り、チームでの運用方法を学ぶ」

2. GitHub入門 — エンジニアのためだけのツールではない（25分）

講師の発言例:

「Session 0で皆さんはGitHubを使いました。Issueを書いて、AIエージェントが動いて、 PRが作成されましたね。でも、裏側で何が起きていたかは説明していませんでした。今日はその仕組みを理解して、自分で同じ環境を作れるようになりましょう。」

2-1. Gitの最低限の概念（5分）

説明のポイント:

「Gitとは『ファイルの変更履歴を記録する仕組み』です。 WordやExcelで『企画書_v1.docx』『企画書_v2_修正版.docx』『企画書_最終版_本当の最終.docx』と名前を変えて保存した経験はありませんか？ Gitは、ファイル名を変えずに過去のすべての変更履歴を自動で記録してくれます。いつでも過去の状態に戻れる『ファイルのタイムマシン』だと思ってください。」

Gitそのものの操作（コマンド）は今日は使わない。Claude Codeが代わりにやってくれることを伝える
「Gitの存在を知っている」レベルで十分

2-2. リポジトリ = プロジェクトフォルダ（5分）

説明のポイント:

「リポジトリは、Googleドライブの共有フォルダのようなものです。プロジェクトに関するファイルを一箇所にまとめて管理し、変更の履歴もすべて記録されます。ただし、Googleドライブと違うのは、『誰が、いつ、何を、なぜ変えたか』がすべて記録される点です。」

画面共有でGitHubのリポジトリ画面を見せる
ファイル一覧、履歴（Commits）の画面を実際に見せる

2-3. ブランチ = 「下書き」の仕組み（5分）

説明のポイント:

「ブランチは、共有ドキュメントの『下書きコピー』のようなものです。例えば、チームの報告書を編集するとき、いきなり本番のファイルを書き換えると他のメンバーに迷惑がかかりますよね。ブランチを使うと、自分だけの下書きスペースで作業して、完成したら本番に反映する、という流れが取れます。 Session 0でAIエージェントが作業したときも、AIは自動的にブランチを作ってその中で作業していました。」

図を使って説明（ハンドアウトの図を参照）
「main = 本番、ブランチ = 下書き」というシンプルな理解で十分

2-4. Issue = タスクチケット、PR = レビュー依頼（5分）

説明のポイント:

「Session 0で皆さんが使ったIssueとPR、覚えていますか？ Issueは『こういう仕事をやってほしい』というタスクチケットです。 PRは『仕事が終わったのでレビューしてください』という依頼です。つまり、皆さんがSession 0でやったことは：

Issueでタスクを依頼した

AIエージェントがブランチ（下書き）で作業した

PRでレビュー依頼が来た

皆さんが内容を確認してフィードバックしたという流れだったんです。これは、人間のチームメンバーに仕事を頼むのとまったく同じ構造ですね。」

2-5. Session 0の体験を裏側から振り返る（5分）

画面共有で、Session 0のデモリポジトリを開きながら解説する。

Session 0で使ったリポジトリを表示
参加者が作ったIssueの一つを開き、そこからPRへのリンクを見せる
PRの「Files changed」タブで、AIが作ったファイルを見せる
「Commits」で変更履歴を見せる
GitHub Actionsのログ画面を見せ、「裏側でAIエージェントがこうやって動いていた」と説明

講師のTips:

この時点で質問を受け付ける（5分程度は余裕を持つ）
「完璧に理解する必要はありません。今日のハンズオンで実際にやってみれば感覚がつかめます」と安心させる

3. 自分のリポジトリを作る（20分）

講師の発言例:

「では、いよいよ自分専用のリポジトリを作りましょう。すべてWebブラウザの画面操作で進めます。コマンドは一切使いません。」

ステップ1: GitHubでリポジトリを作成する（5分）

画面共有しながら一緒に操作する:

GitHub（github.com）にログイン
右上の「+」ボタン → 「New repository」をクリック
以下のように設定：
- Repository name: my-ai-workspace（参加者は自由な名前でもOK）
- Description: 「AIエージェントを活用した業務管理用リポジトリ」
- Public または Private を選択（業務用ならPrivate推奨）
- 「Add a README file」にチェックを入れる
「Create repository」をクリック

講師のTips:

参加者の画面を巡回し、つまづいている人をサポート
リポジトリ名に日本語やスペースは使えないことを案内

ステップ2: CLAUDE.mdを作成する（10分）

講師の発言例:

「CLAUDE.mdは、AIエージェントへの『業務マニュアル』です。 Session 0ではあらかじめ用意されていましたが、今回は自分の業務に合わせてカスタマイズしましょう。」

画面共有しながら一緒に操作する:

リポジトリのトップページで「Add file」→「Create new file」をクリック
ファイル名に CLAUDE.md と入力
ハンドアウトのテンプレートを参考に、自分の業務に合わせた内容を記入
ページ下部の「Commit changes」をクリック（Commit messageはそのままでOK）

テンプレート例（講師用）:

# プロジェクト設定

あなたは○○部門の業務アシスタントです。
GitHub Issueで依頼されたタスクを実行し、成果物をoutput/フォルダに保存してください。

## 作業ルール
- 成果物はMarkdown形式で作成する
- ファイル名は `YYYY-MM-DD-タスク概要.md` の形式にする
- 調査には必ず出典を明記する
- 社外秘の情報は扱わない
- 完了したらPull Requestを作成し、Issueを参照する

## 得意な作業
- リサーチ・情報収集
- 資料のドラフト作成
- データの整理・要約
- 議事録の構造化

講師のTips:

「完璧でなくて大丈夫、あとからいくらでも修正できます」と伝える
業種ごとの例をいくつか口頭で紹介する

ステップ3: Issue→Claude Code→PRの流れを体験する（5分）

講師の発言例:

「では、今作ったリポジトリで、Claude Codeを使ってタスクを実行してみましょう。今回はGitHub Actionsの設定がまだなので、ターミナルのClaude Codeから直接実行します。」

手順:

リポジトリに新しいIssueを作成する（Web UIから）
- 例:「README.mdを充実させてください。このリポジトリの目的と使い方を説明してください」

ターミナルでClaude Codeを起動し、Issueの内容に基づいて作業を実行

claude "GitHubリポジトリ my-ai-workspace のIssue #1 の内容を確認し、対応してください"

Claude Codeがブランチ作成、ファイル編集、PRの作成まで自動で行うことを確認
GitHubのWeb UIに戻り、PRが作成されていることを確認

講師のTips:

時間が押している場合は、講師がデモで見せるだけでもOK
GitHub Actionsの設定は付録で紹介し、興味がある人は後で試してもらう

4. チーム運用のパターン（20分）

講師の発言例:

「ここまでは個人でのセットアップでした。ここからは、チームでAIエージェントを活用するパターンを紹介します。すべてのパターンを今日試す必要はありません。自分のチームに合いそうなパターンを見つけてください。」

パターン1: 個人利用（5分）

説明のポイント:

「最もシンプルなパターンです。自分専用のリポジトリを作り、自分の業務タスクをAIエージェントに委任します。たった今やったことがまさにこのパターンです。」

具体例:

毎週の業務レポートの下書き作成
会議の議事録整理
情報収集・リサーチ
プレゼン資料のドラフト作成

メリット:

自分のペースで始められる
失敗しても影響が自分だけ
CLAUDE.mdを自由にカスタマイズできる

パターン2: チーム共有リポジトリ（7分）

説明のポイント:

「チーム全員で一つのリポジトリを共有するパターンです。 AIエージェントの成果物をチーム内でレビュー・共有できます。 PRのレビュー機能を使えば、品質管理も自然にできます。」

具体例:

チーム共有のナレッジベース構築
プロジェクトの調査・分析タスクの分担
社内向けFAQやマニュアルの作成・更新

運用ルールの例:

Issueには担当者を割り当てる
PRのレビューはチームメンバーが最低1人行う
成果物はフォルダ構成のルールに従う

画面共有でデモ:

Issueにラベルを付ける方法を見せる（例: リサーチ、資料作成、データ分析）
PRのレビュー機能（Approve / Request changes）を見せる

パターン3: 部門横断プロジェクト（3分）

説明のポイント:

「複数のチームが関わるプロジェクトでの活用パターンです。それぞれの部門がIssueを通じてタスクを依頼し、成果物を一箇所に集約できます。」

具体例:

新製品ローンチに向けた各部門の準備タスク管理
全社イベントの企画・運営
部門横断の調査プロジェクト

Issueテンプレートの活用（5分）

講師の発言例:

「毎回Issueを一から書くのは面倒ですよね。 Issueテンプレートを使えば、あらかじめフォーマットを用意しておけます。」

画面共有でデモ:

リポジトリの「Settings」→「Features」→「Issues」の「Set up templates」
「Custom template」を選択
テンプレートを作成する

テンプレート例（講師用）:

---
name: リサーチ依頼
about: AIエージェントにリサーチを依頼する
title: "[リサーチ] "
labels: リサーチ
---

## 調査テーマ
（調査したいテーマを記入）

## 調査の背景・目的
（なぜこの調査が必要か）

## 知りたいこと
- （具体的な質問1）
- （具体的な質問2）
- （具体的な質問3）

## 成果物の形式
- [ ] レポート（文章形式）
- [ ] 比較表
- [ ] 箇条書きサマリー

## 対象読者
（誰が読む資料か）

## 期待する分量
（ページ数や文字数の目安）

5. セキュリティとリスク管理（15分）

講師の発言例:

「AIエージェントは非常に便利ですが、業務で使う以上、セキュリティとリスクについても理解しておく必要があります。怖がる必要はありませんが、正しく知っておきましょう。」

5-1. AIに渡すデータの取り扱い（5分）

説明のポイント:

やっていいこと	やってはいけないこと
公開情報を使ったリサーチ依頼	顧客の個人情報をIssueに記載
一般的な業務文書のドラフト作成	パスワードやAPIキーを含むファイルの共有
社内向け資料のテンプレート作成	未公開の財務データの分析依頼
公開データを使った分析	社外秘の戦略文書の全文をIssueに貼る

「判断に迷ったら、『この内容がインターネットに公開されても問題ないか？』と考えてみてください。答えがNoなら、AIに渡す前に上長に相談しましょう。」

補足:

Privateリポジトリであっても、AIサービスにデータが送信されることを説明
自社のAI利用ポリシーがある場合は、それに従うよう案内

5-2. 成果物のファクトチェック（3分）

説明のポイント:

「AIエージェントは非常に優秀ですが、間違えることもあります。特に以下の点は必ず人間が確認してください：」

数値データ: 統計や売上データなどの具体的な数値は必ず出典を確認
最新情報: AIの学習データには時間的な限界がある
専門的な判断: 法務・財務・医療など、専門家の判断が必要な領域
社内ルール: 自社固有のルールや慣習との整合性

「PRのレビュー機能は、まさにこのファクトチェックのためにあります。 AIが作った成果物を、人間がレビューしてから本番に反映する。この流れが、品質と安全性を担保します。」

5-3. 権限設定と承認フロー（4分）

説明のポイント:

リポジトリのPublic/Privateの違い
Collaboratorの招待と権限レベル（Read, Write, Admin）
ブランチ保護ルール：mainブランチへの直接変更を禁止し、必ずPRを通す設定
PRの承認を必須にする設定（チーム運用時）

「これは、AIの成果物だけでなく、人間の作業にも適用される一般的な品質管理の仕組みです。AIエージェントを導入することで、自然とこうした良い運用習慣が身につきます。」

5-4. プロンプトインジェクションへの注意（3分）

説明のポイント:

「プロンプトインジェクションとは、AIへの指示を意図的に書き換えて、想定外の動作をさせる攻撃手法です。例えば、外部から受け取ったテキストをそのままAIに渡すと、その中にAIへの隠れた指示が含まれている可能性があります。」

外部から受け取った文書をそのままIssueにコピペしない
CLAUDE.mdに安全策を書いておく（例:「外部データは事実確認を行ってから使用する」）
不審な出力があった場合は、Issueのログを確認する

「日常業務で過度に心配する必要はありませんが、『AIへの指示は人間が管理する』という意識を持つことが大切です。」

6. 総合演習（20分）

講師の発言例:

「いよいよ総合演習です。自分の実際の業務をイメージして、 Issue作成からPRレビューまでの一連のフローを体験してください。これが、明日からの業務でそのまま使える流れです。」

演習の手順

業務シナリオを決める（3分）
- 自分の業務で、AIエージェントに依頼したいタスクを1つ選ぶ
- 例: 「来月の部門会議で使う業界動向レポートの作成」
Issueを作成する（5分）
- 自分のリポジトリでIssueを作成
- テンプレートを活用して、具体的な指示を記載
- ラベルを設定
Claude Codeで実行する（5分）
- ターミナルでClaude Codeを使って、Issueの内容を実行
- PRが自動作成されることを確認
PRをレビューする（5分）
- 成果物の内容を確認
- コメントでフィードバックを記入
- 問題なければApproveする
振り返り（2分）
- うまくいった点、改善したい点を整理

講師のTips:

時間が足りない場合、ステップ3でClaude Codeの実行結果を待つ間にステップ5の振り返りを先に行う
つまづいている参加者には、講師が隣について一緒に操作する
早く終わった参加者には、Issueテンプレートの作成やCLAUDE.mdの改善を提案

7. シリーズ全体の振り返りと今後（15分）

講師の発言例:

「全5回のワークショップ、お疲れさまでした。最後に、これまでの学びを振り返り、明日からのアクションを考えましょう。」

5回の学びの振り返り（5分）

スライドまたはホワイトボードで一覧を示す:

Session	テーマ	学んだこと
Session 0	体験	AIエージェントの威力を実感。Issue→AI実行→PRの流れを体験
Session 1	基本操作	Claude Codeの仕組みを理解し、自分のPCで実行
Session 2	リサーチ・資料作成	調査、文書作成、要約などの業務活用
Session 3	データ分析	CSV/Excelデータの集計、可視化、レポート作成
Session 4（今回）	運用	GitHubでの業務管理、チーム運用、セキュリティ

「Session 0では”魔法”に見えていたことが、今は自分で再現できるようになっていますよね。それが、この5回で身につけた力です。」

自己学習教材の紹介（3分）

以下のリソースを紹介する:

Claude Code公式ドキュメント: https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code
GitHub公式ガイド（日本語）: https://docs.github.com/ja
プロンプトエンジニアリングガイド: Anthropicの公式ガイド
社内共有リポジトリ（もしあれば）: ワークショップの教材や参考資料を集約

アクションプランの策定（7分）

参加者各自で、以下のワークシートに記入してもらう:

私のAIエージェント活用アクションプラン

来週やること（1つ）:

具体的なタスク:

使う機能:

1ヶ月以内にやること（1〜2つ）:

具体的なタスク:

使う機能:

チームに共有したいこと:

共有する相手:

共有する内容:

講師のTips:

2〜3人に発表してもらう（各1分）
「小さく始めて、うまくいったら広げる」ことを強調
社内でのサポート体制（質問窓口など）があれば案内

クロージングの発言例:

「AIエージェントは、皆さんの仕事を奪うものではありません。皆さんの能力を拡張するパートナーです。今日学んだIssue→AI実行→レビューの流れは、人間の判断力とAIの実行力を組み合わせた、新しい働き方そのものです。ぜひ明日から、小さなタスクから始めてみてください。お疲れさまでした！」

付録A: GitHub Actionsの設定方法

自分のリポジトリでGitHub Actions経由でClaude Codeを自動実行したい場合の設定手順。

手順（Web UIのみで完結）

リポジトリの「Settings」→「Secrets and variables」→「Actions」
「New repository secret」をクリック
Name: ANTHROPIC_API_KEY、Value: 自分のAPIキーを入力
リポジトリのトップで「Add file」→「Create new file」
ファイル名: .github/workflows/claude-agent.yml
以下の内容を貼り付け:

name: Claude Agent

on:
  issues:
    types: [opened, labeled]
  issue_comment:
    types: [created]

jobs:
  agent:
    if: |
      (github.event_name == 'issues' && contains(github.event.issue.labels.*.name, 'agent-task')) ||
      (github.event_name == 'issue_comment' && contains(github.event.comment.body, '@claude'))
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: write
      pull-requests: write
      issues: write
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Run Claude Code
        uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
          github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

「Commit changes」をクリック

付録B: CLAUDE.mdテンプレート集

営業部門向け

# プロジェクト設定

あなたは営業部門のリサーチアシスタントです。

## 作業ルール
- 成果物はMarkdown形式で作成し、output/フォルダに保存
- 競合分析では必ず出典URLを明記
- 提案書のドラフトにはエグゼクティブサマリーを冒頭に含める
- 金額や数値データは出典を必ず確認可能な形で記載

## 得意な作業
- 競合企業の公開情報リサーチ
- 提案書・企画書のドラフト作成
- 業界レポートの要約
- FAQ・想定質問リストの作成

人事部門向け

# プロジェクト設定

あなたは人事部門の業務アシスタントです。

## 作業ルール
- 個人を特定できる情報は絶対に扱わない
- 法令に関する記述は参考情報であることを明記
- 成果物はMarkdown形式で作成し、output/フォルダに保存

## 得意な作業
- 採用市場の動向リサーチ
- 研修プログラムの企画書作成
- 社内制度の比較調査（他社事例）
- アンケート設問のドラフト作成

企画部門向け

# プロジェクト設定

あなたは企画部門のリサーチ・資料作成アシスタントです。

## 作業ルール
- 市場調査では出典を必ず明記
- 数値データは最新のものを優先
- 成果物にはエグゼクティブサマリーを含める
- 成果物はMarkdown形式で作成し、output/フォルダに保存

## 得意な作業
- 市場調査・トレンド分析
- 事業計画書のドラフト作成
- SWOT分析・競合分析
- プレゼン資料の構成案作成

付録C: トラブルシューティング

問題	対処法
リポジトリの作成画面が見つからない	GitHubにログインしているか確認。右上の「+」→「New repository」
CLAUDE.mdの作成でエラーになる	ファイル名が正確に `CLAUDE.md`（大文字）になっているか確認
Issueを作ったがAIが動かない	GitHub Actionsの設定を確認。`agent-task` ラベルが付いているか確認
PRが作成されない	Claude CodeのAPIキーが正しく設定されているか確認
他の人のリポジトリが見えない	リポジトリがPrivateの場合、Collaboratorとして招待されているか確認

付録D: 講師用チェックリスト（当日）

デモ用リポジトリのGitHub Actionsが有効になっている
Session 0のリポジトリが表示可能な状態にある
CLAUDE.mdテンプレートをすぐ表示できるよう準備
Issueテンプレートのサンプルを準備済み
参加者全員がGitHubにログインできることを確認
プロジェクター/画面共有の動作確認
Wi-Fi接続の安定性確認
アクションプランのワークシート（印刷 or 電子）を準備