Anthropic社学習コースナビゲーター

作成:2026-05-13 / 対象:社内向け

このガイドについて
📘 Anthropic社学習コースナビゲーター
Anthropic社から、Claudeを使いこなすための公式無料コース(17種)が公開されています。
「どれから見ればいい?」を解決するため、役割別・目的別に整理した実践ガイドです。
🎓 Anthropic Academy 公式トップへ
17
公式コース・無料
(2026年5月時点)
¥0
受講料・登録費用
公式
Anthropic発行の修了証
📋 何ができる?
  • 全17コースの内容がひと目でわかる
  • 自分の役割(開発・企画・営業など)に合わせた受講優先度がわかる
  • 修了するとAnthropicが発行するデジタル証明書を取得できる
💡 なぜやるの?
  • 「AIを使いこなせる」客観的な証明になる
  • 提案・職務経歴書において「公式資格」は具体的な差別化材料になる
  • まず「自分に何が足りないか」のセルフチェックとして最適
本資料の使い方(各タブ説明)
タブ目的得られるもの活用例
コース一覧 全17コースを
役割別に把握する
受講すべきコースの
選定基準
新規参加メンバーへの案内、
研修計画の立案
学習ロードマップ 役割別の受講順序を
確認する
ビジネス/開発者/クラウド別の
最短受講ルート
自分のパスを決めて
体系的に受講を進める
(参考)用語集 AI・Claude関連用語を
理解する
コース受講・社内説明・
提案書作成で使える語彙
クライアントへの説明資料作成、
社内勉強会の事前学習
(参考)システム連携概要 Claudeの全体アーキテクチャを
把握する
claude.ai〜API〜MCP〜クラウドの
5層構造の理解
システム提案・要件定義・
技術検証の下地として活用
(参考)本資料作成手順 本資料の再現・
改修方法を知る
一撃プロンプト・GitHub公開手順・
Geminiレビュー運用
社内ポータル・
他案件向け類似資料の展開
🚀 次のステップ 本資料を起点に
「Claude Code 一撃自動生成」へ展開
config.json 標準化・
段階的自動化のロードマップ
他テーマの量産、
GitHub Actions による
完全自動化への発展
Anthropicとは何か

📌 Anthropicは、元OpenAI研究者たちが2021年に設立したAI安全性企業です。GoogleとAmazonから大規模な投資を受け、AI安全性研究と高性能モデル開発の両立に取り組んでいます。

🧠
Claude(Opus 4 / Sonnet 4)
2026年現在の主要モデル
コーディング・分析・文書作成において高い評価を得ているAIモデル。claude.aiから即利用可能。
🔗
Model Context Protocol (MCP)
Anthropic発のオープン標準
AIと外部システムを繋ぐ標準規格。GitHub・Slack・DBへの接続を標準化。主要SaaSが対応を進めている。
💻
Claude Code
AIネイティブ開発エージェント
リポジトリを読み・設計し・テストを通しながらコードを書くCLIツール。コーディング支援の新しい形として注目されている。
🏢
Claude for Enterprise
組織向け管理機能
SSO・監査ログ・データ分離・カスタムポリシー対応。大企業でのガバナンス要件を満たすプランとして提供。
資格取得の価値
観点資格なしAnthropic認定あり
提案書の説得力「使ってます」「公式認定取得済み」
クライアント信頼属人的な印象体系的知識の証明
職務経歴書AI活用経験(曖昧)Certificate of completion: Claude 101(具体的)
コスト¥0・メールアドレスのみ

💼 コンサルタントとして:厳格な資格管理文化を持つクライアントほど「公式認定」の有無を参考にする傾向があります。AIツール活用の提案において、Anthropic公式認定は具体的な根拠のひとつになりえます。

修了証のLinkedIn掲載まで最短ルート
📧
①メールで登録
Skilljarアカウント作成
(無料・数分)
🎓
②コース受講
動画+クイズ
Claude 101は約1時間
📜
③修了証取得
PDF発行+
認定番号付与
💼
④LinkedIn掲載
「Add to profile」
ワンボタン
まず Claude 101 から始めてみましょう
🎓 Claude 101 を受講する 📚 全コース一覧を見る 📰 Anthropic最新ニュース
概要

Anthropicが提供するAnthropicAcademyは、2026年3月に開設された公式学習プラットフォームです。

全17コース(2026年5月時点)が無料で受講でき、修了後はLinkedInに掲載可能な修了証が発行されます。
本ガイドでは業務活用の観点から各コースのエッセンスを整理しています。

📌 受講に必要なものはメールアドレスのみです。下の新規登録ボタンからSkilljarアカウントを作成して受講を開始してください。

📝 新規登録
コース一覧
🌱
Claude 101
〜1時間 / 全員対象
Claudeの基本操作・プロンプトの書き方・日常業務への活用方法を網羅した入門コースです。AIツールを初めて使う方に最適です。
非技術者開発者
📌 習得できる内容
  • Claudeの基本UI操作とアカウント設定
  • プロンプトの基本構造と書き方
  • 日常業務(要約・翻訳・文書作成)への活用
受講する
🧭
AI Fluency: Framework & Foundations
2〜3時間 / マネージャー・PMO推奨
4D AIフレームワーク(Discover・Define・Design・Deploy)でAI思考モデルを体系的に習得します。組織へのAI導入設計・DXコンサル提案に直結するコンテンツです。
PMO向け推奨
📌 習得できる内容
  • 4D AIフレームワーク(Discover/Define/Design/Deploy)
  • AI思考モデルの体系的理解
  • 組織へのAI導入設計とガバナンス
受講する
Building with the Claude API
8時間以上 / 開発者必修
システムプロンプト・ツールユース・コンテキスト管理・アーキテクチャパターン・ストリーミングなど、APIの全機能を体系的に習得します。AIプロダクト開発の根幹となるコースです。
開発者最重要
📌 習得できる内容
  • API認証・基本呼び出し方法
  • ツールユース・関数呼び出し(Tool Use)
  • ストリーミング・コンテキスト管理
受講する
💻
Claude Code 101
〜2時間 / 開発者向け
Claude Code CLIの入門コースです。インストール・承認モード・Plan Mode・CLAUDE.md・サブエージェント・Skills・MCP・Hooksを体系的に習得します。
開発者
📌 習得できる内容
  • Claude Codeのインストール・初期設定
  • 基本コマンドとワークフロー
  • リポジトリ・MCPとの連携
受講する
🔧
Claude Code in Action
〜3時間 / 開発者向け
実務ワークフロー統合を学ぶコースです。コーディングアーキテクチャ・ビジュアル入力・カスタムコマンド・MCPサーバー・GitHubワークフロー・HooksおよびSDKを扱います。
開発者推奨
📌 習得できる内容
  • 実践的なコーディングタスクの委任
  • 複数ファイル編集・大規模リファクタリング
  • デバッグ・テスト・コードレビュー自動化
受講する
🔌
Introduction to MCP
〜2時間 / 開発者向け
Model Context Protocolの3コアプリミティブ(tools・resources・prompts)を学びます。ClaudeとSlack・GitHub・データベースなど外部サービスとの接続を標準化する規格です。
開発者
📌 習得できる内容
  • MCP(Model Context Protocol)の基本概念
  • サーバー・クライアントモデルの理解
  • 既存ツール(GitHub・Slack等)との統合
受講する
🕸️
Advanced MCP
〜3時間 / 開発者向け
本番MCPサーバー開発の応用コースです。サンプリング・通知・ファイルシステムアクセス・トランスポート機構など、エンタープライズ環境への実装パターンを学びます。
開発者推奨
📌 習得できる内容
  • カスタムMCPサーバーの実装
  • 認証・セキュリティ・権限管理
  • 大規模システム連携パターン
受講する
🤖
Introduction to Subagents
〜2時間 / 開発者向け
Claude Code上でのサブエージェント設計を学びます。コンテキスト分離・タスク委任・特化ワークフロー構築など、マルチエージェントシステムの構成要素を習得します。
開発者推奨
📌 習得できる内容
  • Subagentsの基本概念と設計思想
  • タスク分解と並列実行
  • 専門エージェント設計パターン
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🪄
Claude Agent Skills
〜2時間 / 開発者向け
再利用可能なMarkdown指示書(Skills)の設計・配布・チーム展開を学びます。チーム全員が同一品質のエージェント操作を実現するための仕組みです。
開発者
📌 習得できる内容
  • エージェントのスキル定義方法
  • 再利用可能なスキル設計パターン
  • 拡張性とメンテナンス戦略
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🏢
Introduction to Claude Cowork
〜1時間 / 非技術者向け
デスクトップアプリとして動作するClaudeエージェントの入門コースです。ローカルフォルダ管理・ドキュメント自動作成・継続タスクの処理など、プログラミング不要のAI活用を学びます。
非技術者
📌 習得できる内容
  • Cowork機能の基本操作
  • チーム共有・コラボレーション運用
  • 業務ワークフローへの統合
受講する
☁️
Building with Claude on AWS Bedrock
〜3時間 / クラウド開発者向け
AWSエコシステムでClaudeをデプロイする全工程を学びます。エンタープライズ向けのセキュリティ・スケーラビリティ・監視機能を備えたAI導入の実装パターンです。
AWS
📌 習得できる内容
  • AWS Bedrockでの環境構築
  • インフラ設計・IAM権限管理
  • スケーラビリティ・コスト最適化
受講する
☁️
Building with Claude on Google Vertex AI
〜3時間 / クラウド開発者向け
GCPのVertex AI上でClaudeをフル活用する実装パターンを学びます。GeminiとClaudeを組み合わせたマルチAIアーキテクチャの設計にも応用できます。
GCP
📌 習得できる内容
  • Vertex AIでのデプロイ手順
  • GCP統合・モニタリング
  • エンタープライズ運用ベストプラクティス
受講する
📚
AI Fluency for Educators / Students / Nonprofits
各〜2時間 / Creative Commons
教育者・学生・非営利向けのAI活用コースです。Creative Commonsライセンスで提供されており、研修資料や教材として二次利用・カスタマイズが可能です。
教育者学生
📌 習得できる内容
  • 教育現場でのAI活用ユースケース
  • 学習者向けプロンプト設計
  • 非営利分野での倫理・運用方針
受講する
役割別推奨受講順序

✅ まずは自分の役割に最も近いパスを選択してください。各コースは独立しているため、途中から始めることも可能です。

パスA ― ビジネス・管理職向け
ステップコース習得内容所要時間
Step 1入門Claude 101基本操作・日常業務への活用〜1h
Step 2戦略AI Fluency: Framework & Foundations4D AIフレームワーク・組織導入設計2〜3h
Step 3実務Introduction to Claude Coworkデスクトップ自動化・継続タスク管理〜1h
Step 4応用AI Fluency for Educators(研修設計者向け)AI研修プログラムの設計・展開〜2h
パスB ― 開発者・エンジニア向け
ステップコース習得内容所要時間
Step 1基礎Claude Code 101Claude Code CLI・MCP・Hooks・Skills〜2h
Step 2実装Building with the Claude APIAPI全機能・アーキテクチャパターン8h+
Step 3応用Introduction to MCP + Introduction to Subagents外部連携・マルチエージェント設計〜4h
Step 4深化Advanced MCP + Claude Code in Action本番環境対応・実務ワークフロー〜6h
Step 5資格CCA-F受験準備Claude Certified Architect取得TBD
パスC ― クラウド・インフラ担当向け
ステップコース習得内容所要時間
Step 1基礎Building with the Claude APIAPI基礎・アーキテクチャ理解8h+
Step 2AWSBuilding with Claude on AWS BedrockAWSエンタープライズデプロイ〜3h
Step 3GCPBuilding with Claude on Google Vertex AIGCPマネージドAI実装〜3h
修了証の取得・活用方法

⚠️ Skilljarの修了証はコース完了後に発行されます。LinkedInの資格情報欄に「Anthropic」発行として追加できます。CCA-F(Claude Certified Architect Foundations)はパートナー向けの別途試験です。

📜 修了証の取得方法
各コースの最終評価(クイズ)を通過するとSkilljarから修了証PDFが発行されます。anthropic.skilljar.comのプロフィールページからダウンロードできます。
🔗 LinkedInへの掲載
修了証はLinkedInの「資格情報・バッジ」セクションに追加できます。発行機関は「Anthropic」として登録します。AIスキルのエビデンスとして有効です。
🏆 CCA-F(上級資格)
Anthropicパートナー向けの正式認定資格です。本番アプリケーション構築のソリューションアーキテクト向けで、2026年内に追加認定区分が予定されています。
用語検索
Claude APIApplication Programming Interface開発者
AnthropicのClaudeモデルをプログラムから呼び出すためのインターフェースです。HTTPリクエストでClaudeに指示を送り、応答を受け取ります。Claudeの全機能の根幹であり、料金はトークン単位で発生します。
Claude CodeCLI Agent Tool開発者
ターミナルから`claude`コマンドで操作するAIエージェントツールです。ローカルファイルの読み書き・Git操作・コード実行を直接行えます。MCPサーバーと接続することで外部ツールとも連携できます。
Claude CoworkDesktop Automation Agentビジネス
デスクトップアプリとして動作するClaudeエージェントです。ローカルフォルダ・プラグイン・サブエージェントを使って複雑な継続タスクを処理します。プログラミング不要でファイル整理・ドキュメント自動作成・スケジュールタスクの自動実行が可能です。
MCP(Model Context Protocol)Open Standard for Tool Integration開発者
AnthropicがオープンソースとしてリリースしたAIとツールの接続規格です。Claude(AI)とSlack・GitHub・データベースなど外部サービスをUSB規格のように標準化された方法で繋ぎます。MCPサーバーとMCPクライアントの2役で構成されます。
Artifact(アーティファクト)Generated Standalone Content全般
claude.aiのチャット内でClaudeが生成するHTML・React・コード・Markdownなどの独立したコンテンツです。サイドパネルに表示されプレビューやダウンロードができます。ドキュメント・ダッシュボード・スクリプトなどを対話的に作成できます。
Subagent(サブエージェント)Specialized Delegated Agent開発者
メインのClaudeエージェントが特定タスクを委任する子エージェントです。コンテキストを分離して並列実行したり、特化ワークフローを独立して管理したりできます。大規模な自動化パイプラインの構成要素として活用します。
Skills(Claude Code Skills)Reusable Instruction Sets開発者
Claude Codeが特定タスクに自動適用する再利用可能なMarkdown指示書です。プロジェクト横断で共有でき、チームメンバー全員が同一の操作品質を得られます。CLAUDE.mdと組み合わせてプロジェクト固有のルールを定義します。
Hooks(Claude Code Hooks)Event-Triggered Automation開発者
Claude Codeの特定イベントをトリガーにして自動処理を実行する仕組みです。ファイル保存・コマンド実行前後などのイベントに対して、テスト実行・通知送信・ドキュメント自動更新などを設定できます。
CLAUDE.mdProject Configuration File開発者
Claude Codeがプロジェクト開始時に自動読み込むMarkdownファイルです。プロジェクト固有のルール・コンテキスト・指示を記述することで、毎回の指示入力を省略できます。チーム共通ルールの一元管理にも活用できます。
Plan Mode(プランモード)Review-Before-Execute Mode開発者
Claude Codeが実行前に計画を提示し、確認を待つ安全モードです。ファイル削除・大規模変更など取り消せない操作を安全に行えます。本番環境への変更や重要なファイル操作時に推奨されます。
Tool Use(ツールユース)Function Calling開発者
ClaudeがAPIを通じて外部ツールや関数を呼び出す機能です。「検索する」「計算する」「データベースを参照する」などをClaudeが自律的に実行できます。エージェント化の核心機能であり、OpenAIのFunction Callingに相当します。
System Prompt(システムプロンプト)Persistent Instructions開発者
API経由でClaudeに事前設定する永続的な指示です。役割・制約・応答形式・専門分野などを定義します。ユーザーの入力より優先され、一貫した動作を保証します。プロダクト設計の核心的な要素です。
Context Window(コンテキストウィンドウ)Active Memory Limit開発者
Claudeが一度に処理できるテキストの最大量(トークン数)です。Claude Sonnet 4.6は200Kトークン(約15万字相当)を処理できます。長い会話・大きなファイルはコンテキストを消費するため、長期プロジェクトでは管理が必要です。
Dreaming(ドリーミング)Self-Improving Agent Memory開発者
2026年5月発表のClaude Managed Agents新機能です。過去のエージェントセッションをバックグラウンドで定期レビューし、パターンを抽出・記憶を整理して自己改善します。Harvey社では導入後タスク完了率が約6倍に向上した事例があります。
→ Claude Managed Agents(API)経由で利用可能。リサーチプレビュー中。
RAG(検索拡張生成)Retrieval Augmented Generation開発者
AIが回答する前に外部知識ベースを検索し、その情報を参照して回答する手法です。社内ドキュメントをAIに参照させて回答精度を高める「社内AI検索」はRAGの典型例です。MCPと組み合わせることで強力なナレッジベースを構築できます。
4D AI FluencyフレームワークDiscover, Define, Design, Deployビジネス
Anthropic AcademyのAI Fluencyコースで教えるAI活用の4段階モデルです。Discover(発見)→Define(定義)→Design(設計)→Deploy(展開)の順で組織のAI導入を体系的に推進します。DX推進・AI導入戦略の立案に直接応用できます。
Claude Certified Architect(CCA)Anthropic Partner Certification開発者
Anthropicパートナー向けの初の技術認定資格です(2026年3月発表)。本番アプリケーション構築のソリューションアーキテクト向けで、Academy修了証とは別の正式資格です。AIエージェント設計の専門資格として、キャリア証明に活用できます。
Streaming(ストリーミング)Real-time Token Output開発者
Claudeが応答を生成しながらリアルタイムで出力する方式です。チャット画面で文字が順番に表示されるのはStreamingによるものです。API開発でもStreaming対応にすることでユーザー体験が大幅に向上します。
本ドキュメントAI活用アーキテクチャ 全体像
👤 ユーザー層 🔗 接続層(MCP) 🤖 AI コアエンジン 🧠 知識・自動化層 ☁️ インフラ層 claude.ai チャット・Artifact Claude Code CLI・Git・MCP Claude Cowork ローカル自動化 Excel / Slack チーム連携 Claude in Chrome Web自動化 🔗 MCP / API Gateway ― すべてのクライアントが同一のClaude APIコアに接続 Model Context Protocol による外部サービス・社内システム接続の標準化レイヤー 🤖 Claude API コアエンジン Claude Opus / Sonnet / Haiku ― Anthropicが管理・提供するLLMエンジン 🧠 RAG・ナレッジベース 社内DB・ドキュメント検索 🔄 Subagents / Hooks マルチエージェント並列処理 ✨ Dreaming(自己学習) 過去セッション分析・改善 ☁️ AWS Bedrock エンタープライズ展開 ☁️ Google Vertex AI GCPマネージドAI 🏢 Claude Team/Enterprise 組織向けプラン 🔒 オンプレミス / VPC プライベートデプロイ
製品エコシステム全体像

📌 すべてのAnthropicクライアントは同一のClaude APIコアエンジンに接続しています。異なるGUI(インターフェース)が異なる用途に最適化された形で提供されています。

インターフェース(GUI)エンジン主な用途対象ユーザー
claude.ai(ブラウザ・モバイル)Claude APIチャット・Artifact生成・日常業務支援全員
Claude Code CLIClaude API + ローカルツールファイル操作・Git・スクリプト・MCP連携開発者
Claude Cowork(デスクトップ)Claude API + ローカルファイル継続タスク・ドキュメント自動化全員(非技術者も可)
Claude in ChromeClaude API + ブラウザDOMWebブラウジング自動化・情報収集開発者・パワーユーザー
Claude for ExcelClaude API + Excelスプレッドシート分析・データ処理ビジネスユーザー
Claude / Slack統合Claude API + Webhooksチームコミュニケーション自動化チーム全体
AWS BedrockClaude API(エンタープライズ)企業システムへのAI組み込みクラウド開発者
Google Vertex AIClaude API(GCPマネージド)GCP環境でのAI開発・デプロイクラウド開発者
典型的なAI活用アーキテクチャ
入力層 ― 人間とAIの接点
claude.ai / Claude Code
日常的な問い合わせ・文書作成・コード生成
Claude Cowork / Excel
繰り返し業務の自動化・ドキュメント管理
Slack / Teams統合
チームコミュニケーションへのAI組み込み
知識層 ― 社内ナレッジとの連携
MCP接続
社内システム・データベース・ファイルサーバーとの接続
RAG(検索拡張生成)
社内ドキュメントを参照しての高精度回答
エージェントメモリ
過去のやり取りを記憶した継続的な業務支援
自動化層 ― 業務プロセスの自動化
Subagents
複数エージェントの並列実行・タスク分散処理
Hooks / Workflows
イベント駆動型の自動処理・承認フロー
Dreaming
エージェントの自己学習・継続的な品質向上
インフラ層 ― エンタープライズ展開
AWS Bedrock
AWSセキュリティポリシー準拠の企業内デプロイ
Google Vertex AI
GCP環境でのClaudeおよびGemini統合活用
Claude Team / Enterprise
チーム・組織向けプラン・管理コンソール
本資料について

📌 このタブは、本資料をゼロから再現するための手順書です。Claude(AI)との対話のみで作成しており、再現・改修・社内展開の参考にしてください。

作成環境・前提
項目内容
AIツールClaude(claude.ai / Claude MAX プラン)
レビューGemini 2.5 Pro(生ファイル渡しでコードレビュー)
公開基盤GitHub Organization(dx-nexus)+ GitHub Pages
ローカル環境Windows 11 / PowerShell / Python 3.x / Git
所要時間初回ゼロから約3〜4時間(GitHub設定込み)
STEP 1|GitHub Organization作成 → Pages公開
手順
  1. github.com/organizations/new でOrganization作成(例:dx-nexus)
  2. 既存リポジトリを Settings → Danger Zone → Transfer でOrganization配下に移動
  3. 転送後、Settings → Pages → Branch: main / root → Save
  4. 公開URL:https://[org名].github.io/[リポジトリ名]/
STEP 2|ローカル環境の整備スクリプト群
update_master.py
作業ログ記録 → hancho-kb push → knowledge-hub同期push を一括実行。日次更新の主力スクリプト。
add_navigation.py
全HTMLファイルに右下フローティングナビゲーション(ホーム・前後ページ)を一括追加。
patch_academy.py
Academyページに受講ボタン・skilljarリンク・概要改行を追加するパッチスクリプト。
fix_card_layout_v2.py
カードをflex-columnにしてボタンをカード下部に統一固定するCSSパッチ。
STEP 3|一撃再現プロンプト(Claude向け)

⚡ 以下のプロンプトをClaudeに貼り付けると、本資料と同等のHTMLをゼロから生成できます。GitHub環境が整っていれば、あとはupdate_master.pyで即公開まで完結します。

以下の仕様でAnthropicAcademy社内向け活用ガイドHTMLを作成してください。 【デザイン仕様】 - カラー:ネイビー(#1a2744)×ホワイト、アクセントにblue(#2563eb) - フォント:Noto Sans JP(Googleフォント) - タブ切り替え型UI(JavaScriptのshowTab関数) - レスポンシブ対応・max-width:1080px中央寄せ 【タブ構成(5タブ)】 1. はじめに:受講動機・Anthropic企業概要・資格価値・LinkedIn連携フロー・CTAボタン 2. コース一覧:全17コースをカードグリッド表示。カテゴリフィルター付き。各カードに受講するボタン(skilljar URLリンク) 3. 学習ロードマップ:パスA(ビジネス)・パスB(開発者)・パスC(クラウド)・修了証活用の4セクション 4. 用語集:AI関連用語15件以上。検索ボックス付き 5. システム連携概要:SVGアーキテクチャ図(ユーザー層→MCP→AIコア→知識層→インフラ層の5層構造)+製品一覧表 【コンテンツ要件】 - 対象:社内向け(社名・個人情報は入れない) - skilljar URL形式:https://anthropic.skilljar.com/[コース名] - 外部リンク:anthropic.com・docs.anthropic.com・modelcontextprotocol.io等を積極的に付与 - フッター:「Anthropic社学習コースナビゲーター / 更新:YYYY-MM-DD」のみ 【UX要件】 - 右下ナビゲーションボタンなし(社内向けページのため) - 受講ボタンはカード下部に統一(flex-column + margin-top:auto) - 新規登録ボタンは水色枠内中央配置 - 社名・個人情報が一切含まれないこと 完成後、Geminiに生ファイルを渡して構造・動作・リンクのコードレビューを依頼してください。
STEP 4|汎用一撃プロンプトテンプレート(変数指定型)

📌 本資料以外のテーマでも使える汎用テンプレートです。下の入力項目を埋めて、テンプレートに当てはめてClaudeに投げれば、同等のクオリティのHTML資料が生成できます。

① 入力すべき項目({{変数名}}に対応)
区分変数名説明
基本情報{{title}}資料タイトルAnthropic社学習コースナビゲーター
{{audience}}対象読者社内向け/顧客向け/一般公開
{{purpose}}資料の目的社員のAI研修・受講動機づけ
{{date}}作成日2026-05-13
デザイン{{primary_color}}メインカラー(HEX)#1a2744(ネイビー)
{{accent_color}}アクセントカラー(HEX)#2563eb(ブルー)
{{font}}フォントNoto Sans JP(日本語)/Inter(英語)
構成{{tab_count}}タブ数5
{{tab_list}}各タブの名前と目的(番号付きリストで列挙)1.はじめに:受講動機
2.コース一覧:全コース一覧
...
{{key_content}}必ず含めるコンテンツ要素比較表・SVG図・カードグリッド・検索機能
条件{{include}}外部リンク・参考情報公式ドキュメントURL・関連ニュース
{{exclude}}除外すべき情報社名・個人情報・断定的な未確認情報
{{tone}}文体・トーン業務文書・敬体・穏やか
② 汎用テンプレート(Claude向け)
以下の仕様で「{{title}}」というHTML資料を作成してください。 【目的・対象】 - 目的:{{purpose}} - 対象読者:{{audience}} - 文体・トーン:{{tone}} - 作成日:{{date}} 【デザイン仕様】 - メインカラー:{{primary_color}}×ホワイト - アクセントカラー:{{accent_color}} - フォント:{{font}}(Googleフォントから読み込み) - タブ切り替え型UI(JavaScriptのshowTab関数で実装) - レスポンシブ対応・max-width:1080px中央寄せ - カードグリッド・テーブル・notice(情報ボックス)スタイルを統一CSS変数で定義 【タブ構成({{tab_count}}タブ)】 {{tab_list}} 【必須コンテンツ要素】 {{key_content}} 【インクルード要件】 - 外部リンク・参考情報:{{include}} - 公式ソースへのリンクを積極的に付与 【除外要件】 - 含めない情報:{{exclude}} 【UX要件】 - タブidは tab0〜tab(N-1) で連番統一すること - doc-footerは最下部に1個のみ配置すること - 各タブのコンテンツが他タブに混入しないこと - script重複を避けること 【セルフチェック実施】 完成後、以下の観点でセルフチェックを実施し結果を報告してください: 1. タブid整合性(tab0〜連番) 2. doc-footer重複なし 3. 除外情報の残存なし 4. 角の立つ表現なし 5. 事実と異なる記述なし 6. script重複なし 【外部レビュー推奨】 複数パッチ積み重ね・タブ構造変更などのメジャーアップデート時は、生ファイルをGeminiに渡してコードレビューを依頼すること。
③ 入力テンプレート(記入用)
【入力項目記入欄】 title: audience: purpose: date: primary_color: accent_color: font: tab_count: tab_list: 1. 2. 3. key_content: include: exclude: tone:

💡 使い方の流れ:①入力テンプレートを埋める → ②汎用テンプレートの {{変数}} を実際の値に置換 → ③Claudeに投げる → ④出力されたHTMLをGitHub Pagesにpush → ⑤Geminiでレビュー

作成の振り返り・ポイント
工程ポイント・落とし穴
タブ順変更showTab(n)はDOM順依存。タブコメント・pane・ボタンの3点を必ず同時に変更する
複数パッチ積み重ねCSS競合・重複タグが発生しやすい。メジャーアップデート後は必ずGeminiコードレビューを挟む
文字化けPowerShellの表示はShift-JIS/UTF-8不一致で化けるが実ファイルは正常。ブラウザで確認する
GitHub Pages反映push後1〜2分かかる。キャッシュが残る場合はCtrl+Shift+Rでハード再読込
役割分担Claude=設計・実装・修正の実行役 / Gemini=完成後の構造チェック・コードレビュー役
参考リンク
🎓 Anthropic Academy
anthropic.skilljar.com
📖 Anthropic 公式ドキュメント
docs.anthropic.com/ja
📰 Anthropic 最新ニュース
anthropic.com/news
🔗 Model Context Protocol
modelcontextprotocol.io
🚀 Claude Codeで一撃自動生成への道

📌 本資料の構造を「config.json + Claude Code」で他テーマに展開・量産する自動化フローです。理論上はワンコマンドで完結します。

📊 自動化レベルの段階整理

📌 現状は「半自動」レベル:Claude Codeを開いて指示を投げる操作は人間が行う。
完全自動化(フォーム入力1回のみ)を実現するには、追加の仕組みが必要です。

レベル内容人間の操作状態
手動 HTML を1から自分で書く 編集・保存・git push すべて ❌ 採用していない
半自動
(現状)
Claude Code に指示を投げる config.json作成 + Claude Code起動
+ コマンド入力
今ココ
準自動 スクリプト1本で Claude Code 起動まで config.json作成 + .\generate.ps1 実行 △ 検討中
完全自動 ブラウザフォーム入力のみで完結 フォーム入力 + 送信ボタン 🚧 構想段階
🛤️ 完全自動化への3つの選択肢
🖥️
A. ローカルスクリプト化
難易度:中
PowerShellがClaude Code を起動し指示を渡す。Claude Code CLI のheadlessモード活用。
ローカル完結・APIキー不要
🌐
B. Anthropic API直接呼び出し
難易度:高
ブラウザJSがClaude APIを呼ぶ→HTML生成→GitHub APIでpush。APIキー必須・セキュリティ要件複雑。
フォーム完結・コスト発生
⚙️
C. GitHub Actions連携
難易度:中・推奨
config.jsonをpush → GitHub ActionsがClaude APIでHTML生成 → 自動commit・公開。APIキーはSecret管理。
pushだけで完結・最も現実的

🎯 推奨ルート:C(GitHub Actions)が現実的。「config.jsonをpushするだけ」で公開URLが返ってくる構造を構築可能。
ただし現状はまずB方式(半自動)で運用し、必要に応じてC方式に発展させる段階アプローチが安全です。

⚡ コマンド実行までのプロセス(フロー全体図)

🎯 理解のポイント:人間がやるのは「config.json を作る」「Claude Code に1つコマンドを投げる」の2つだけ。
JSON読み込み → HTML生成 → セルフチェック → git push → GitHub Pages反映 → 公開URL発行 まですべてAIが連続実行します。

👤 人間 🤖 Claude Code(AI 自動実行) 🌐 GitHub Pages 📝 STEP 1 config.json を作成 💬 STEP 2 Claude Codeに指示 ↓ AIが連続自動実行 ↓ 📥 A. config.json 読み込み 変数を解析・デフォルト値補完 ✍️ B. HTML 生成 既存テンプレ参照・コンテンツ生成 🔍 C. セルフチェック tab整合性・除外語・script重複 📂 D. ファイル配置 docsリポジトリへ書き出し 🚀 E. git add / commit / push バージョン管理+リモート反映 📋 F. 完了報告 サイズ・チェック結果・URL返却 🌐 自動反映・公開 GitHub Pagesが URLを発行 🔗 公開URLで確認 人間:ブラウザで閲覧 📌 STEP 2 で人間が打つコマンド例(これ1行だけ): claude "config.json を読み込んで、構造テンプレを参照しHTML生成・セルフチェック・git push まで実行して"

💡 人間の操作は2回だけ:①config.jsonを保存 → ②Claude Code に一撃指示。
その後はA〜Fまで全自動。完了報告として「生成サイズ・セルフチェック結果・公開URL」が返ってきます。

📌 「コマンド実行までやる」とは:JSONをClaude Codeに渡した瞬間から、Claude Codeがローカルファイル操作・git操作までを内部で完結します。人間が個別にgit add / commit / push を打つ必要はありません。

🛤️ 段階的自動化ロードマップ(最終形=完全手放し運用)

🎯 最終目標:「ファイア・アンド・フォーゲット」運用。
人間は意図(テーマ・要件)を与えるだけ、AIが生成・公開・ログ記録まで完結。
何かあれば成果物URLとログで事後確認すればよい状態に。

1
現状・今すぐ着手
半自動の安定化
状態:Claude Codeに指示を投げる運用
やる:テンプレ整備・config.json標準化・
deploy.ps1運用定着
得る:毎回安定して同品質の生成
2
3〜6ヶ月以内
GitHub Actions構築
状態:config.json push → 自動生成・公開
やる:Actions workflow作成・
Anthropic APIキーをSecret登録
得る:「pushだけで完結」を実現
3
6〜12ヶ月
ログ・通知の整備
状態:生成のたびにログが自動蓄積
やる:CHANGELOG自動更新・
失敗時のSlack/メール通知
得る:状況確認の脱・手動
4
12ヶ月〜(最終形)
完全手放し運用
状態:意図を与えるだけで成果物が公開
やる:品質チェック・リンク切れ検知・
異常自動修復
得る:「忘れても回る」運用
📋 各段階の判定基準(次に進むタイミング)
段階次に進める判定基準残課題
1→2 「半自動」での生成が週1回以上の頻度で安定稼働
config.jsonテンプレが3パターン以上完成
テンプレ標準化・運用定着
2→3 GitHub Actionsで月10回以上の自動生成が成功
失敗率5%以下
Secret管理・コスト監視
3→4 失敗通知・ログ追跡が運用に組み込まれている
異常検知の精度80%以上
品質チェック・異常自動修復
🔍 最終形(L4)で人間に残るタスク

🎯 「忘れても回る」状態でも、人間が担うべき重要タスク:

  • 意図の設定:「何を作るか」「なぜ作るか」の判断は引き続き人間が持つ
  • 異常時のレビュー:通知が来た時にログを読み、判断する
  • 戦略の見直し:四半期ごとにテンプレ・自動化ルールの妥当性をチェック
  • 意味づけ:生成物の価値判断(公開する・しない、改善する・しない)

📌 AIに渡してはいけない領域:判断・感情・意味づけ・余白。
自動化は「作業」を肩代わりするが、「考えること」は人間に残し続ける。

🚀 Claude Codeで一撃自動生成への道

🚀 config.jsonに変数を書く → Claude Codeに投げる → HTMLが生成・push されるという完全自動化フローです。未指定の変数はデフォルト値が適用されます。

① config.json(変数指定ファイル・デフォルト値付き)
{ "title": "Anthropic社学習コースナビゲーター", "audience": "社員・関係者", "purpose": "Anthropic Academy受講の動機づけと役割別ガイド", "date": "2026-05-13", "primary_color": "#1a2744", "accent_color": "#2563eb", "font": "Noto Sans JP", "tab_count": 6, "tab_list": [ {"name": "はじめに", "purpose": "受講動機・資格価値・LinkedIn連携フロー"}, {"name": "コース一覧", "purpose": "全17コースをカードグリッド表示・フィルター付き"}, {"name": "学習ロードマップ", "purpose": "役割別の受講順序(ビジネス/開発/クラウド)"}, {"name": "(参考)用語集", "purpose": "AI関連用語と検索機能"}, {"name": "(参考)システム連携概要", "purpose": "SVGアーキテクチャ図と製品一覧"}, {"name": "(参考)本資料作成手順", "purpose": "再現・改修方法・一撃プロンプト"} ], "key_content": [ "比較表(資格あり/なし)", "SVG 5層アーキテクチャ図", "カードグリッド + 受講するボタン", "用語集 + 検索ボックス" ], "include": [ "anthropic.skilljar.com への受講リンク", "docs.anthropic.com への参照リンク", "modelcontextprotocol.io への参照リンク" ], "exclude": [ "社名・個人情報", "断定的な未確認情報", "煽り表現" ], "tone": "業務文書・敬体・穏やか", "output_path": "/mnt/user-data/outputs/navigator.html", "deploy": { "enabled": true, "target_repo": "C:/git/hancho-docs", "github_pages_url": "https://dx-nexus.github.io/knowledge-hub/" } }
② Claude Codeへの実行指示(このまま貼り付ければOK)
あなたはHTML資料の自動生成エージェントです。以下の手順を順番に実行してください。 【STEP 1】config.jsonを読み込む - パス: ./config.json - 未指定の変数があれば下記デフォルトを適用: * title: "学習コースナビゲーター" * audience: "社員・関係者" * primary_color: "#1a2744" * accent_color: "#2563eb" * font: "Noto Sans JP" * tab_count: 5 * tone: "業務文書・敬体・穏やか" * date: 今日の日付(ISO形式) 【STEP 2】HTML資料を生成 - config.jsonの仕様に基づき、既存の `Anthropic_Academy_Plan_Internal.html` を構造のテンプレートとして参照し、新しいHTML資料を生成する - タブ切り替え型UI(showTab関数使用) - レスポンシブ対応・max-width:1080px中央寄せ - カードグリッド・テーブル・notice・SVGアーキテクチャ図のスタイルを統一CSS変数で実装 - 各コードブロックにコピペボタン(copyCode関数)を実装 - タブidはtab0〜tab(N-1)で連番統一 【STEP 3】セルフチェック実施 完成後、以下6項目を実施し結果を報告: - タブid整合性 - doc-footer重複なし - exclude指定情報の残存なし - 角の立つ表現なし - 事実と異なる記述なし - script重複なし 【STEP 4】ファイル配置 - output_pathに保存 - deploy.enabled=trueの場合: 1. target_repoにコピー 2. git add . && git commit -m "auto: ${title} 自動生成" 3. git push 4. GitHub Pages URLを報告 【STEP 5】完了報告 - 生成ファイル数・サイズ - セルフチェック結果 - 公開URL - 次のステップ(Geminiレビュー依頼コメントを生成)
③ ローカル実行コマンド
# Claude Codeのセッションで実行 cd C:\git\hancho-kb\scripts # config.jsonを編集してから↓を実行 claude "$(cat instruction.md)" # あるいはワンライナーで claude "config.jsonを読んで学習コースナビゲーターHTMLを生成、hancho-docsにコピーしてpush"

💡 このフローの利点:config.jsonを書き換えるだけで「Claude学習コース」「MCP活用ガイド」「社内DXハンドブック」など、他テーマのナビゲーター資料を一撃で量産できます。デフォルト値が用意されているため、最小指定(titleだけ)でも動作します。