簡単な紹介

あなたが寝ている時間を、AIの勤務時間に変える。ロンドンから生中継で「昨夜AIが進めた仕事」を開き、定期実行の設計を持ち帰る60分です。

イベントについて

本セミナーは、自分が席を離れると業務が止まってしまう経営者・一人経営者・少人数チームの担当者を対象に、AIを「呼んだときだけ働く道具」から「時間帯を決めて働く夜勤スタッフ」として捉え直すための講義型セミナーです。

AIを日常的に使っていても、AIが動いているのは自分がパソコンの前で指示している時間だけ、という方がほとんどです。出張や休暇で手が止まれば仕事も止まり、重い作業を昼間に走らせれば自分の作業とぶつかる。任せたい業務はあるのに「どこまで任せてよいか」「暴走しないか」「使いすぎないか」が分からず、結局は自分で手を動かし続ける、という状態が続きます。

この状態を放置すると、AIを導入していても働ける時間は自分の稼働時間に縛られたままで、「AIに任せる仕組み」を持つ会社との差は、1日8時間ずつ開いていきます。

本セミナーでは、特定ツールの機能解説ではなく、「昼は人が決め、夜はAIが回す」という分担の考え方を軸に、①夜勤に渡す業務の選び方、②AIに渡す「申し送り」の書き方、③時間・トークン・承認境界の3つの安全弁、の順で整理します。講師が実際に運用している「要件定義とインフラを終えた開発の実装とテストを、Codexの定期実行で夜間に繰り返させる」仕組みを題材に、ロンドン朝6時（日本時間14:00）から生中継し、「昨夜AIが進めた分」をその場で開きます。同じ型はClaude Codeでも使えます。

受講後に「自分がいない時間にAIへ任せる業務を1つ決め、その申し送りを書く」ところまでを、明日から何をするかが決まる状態のゴールとして設計しています。

※今回はロンドンからの生中継のため、開始時刻が通常の8:00ではなく14:00です。

セミナーで扱う主な内容

• 「AIは指示している間だけ働く」という前提が、なぜ休めない働き方を作るのか
• 時差8時間を「夜勤枠」にする考え方 ― 時差がなくても、寝ている8時間は誰にでもある
• 夜勤に渡す業務の選び方 ― ①判断が要らない ②繰り返す ③入口と出口が決まっている
• 上流（要件定義・インフラ設計）は昼に人と、下流（実装とテストの繰り返し）は夜にAIへ、という分担
• AIに渡す「申し送り」8か条 ― 現在地の正本、巻き戻さない、二度やらない、根拠つきで判断、越えない線、失敗を隠さない、記録して黙る、終わったら止まる
• 定期実行の設定 ― 30分ごとに起動し、通知は重要な更新だけにする
• 安全弁①時間 ― 人がPCを使う昼は止め、夜にPCを明け渡す時間帯ルール
• 安全弁②トークン ― 使用枠の残りで自動停止し、時間とトークンの差分と累計を台帳に残す
• 安全弁③承認境界 ― 課金・契約・認証・削除・本番公開は止まって聞く
• 生中継デモ ― ロンドンの朝、昨夜AIが進めた開発の実行ログと台帳を開く

このセミナーで得られること

• AIを「呼んだときだけ働く道具」ではなく「時間帯を決めて働く夜勤スタッフ」として捉え直せるようになる
• 「判断が要らない・繰り返す・入口と出口が決まっている」の3条件で、AIの夜勤に渡せる業務を自社の中から選べるようになる
• 申し送り8か条を使って、人がそばにいなくても止まらず・暴走しない指示書を自分で書けるようになる
• 時間・トークン・承認境界の3つの安全弁が、どの業務のどのリスクに効くかを説明できるようになる
• 受講後30日以内に、自分がいない時間に進む業務を1つ定期実行に載せる計画を立てられるようになる

対象者

• 従業員のいる会社で、自分や特定の担当者が抜けると業務が止まる経営層・管理職の方
• 一人経営者・フリーランスで、出張や休暇のあいだも仕事を止めたくない方
• Claude CodeやCodexなどのAIエージェントを使い始めたが、自分が指示している間しか動かせていない方
• システム開発や資料作成などの重い作業を、自分の作業時間と切り分けて進めたい方
• AIに任せたいが「暴走」「使いすぎ」「承認なしの実行」が不安で踏み出せていない方
• 海外や遠隔地から日本の業務を回す必要がある方

第二部：AIなんでも相談会（15:00〜16:00／希望者のみ・無料）

第一部（14:00〜15:00）に続いて、僕（嶺本）に直接なんでも質問・相談できる時間です。

• その日のセミナー内容に限らず、AI活用の悩み・ツール選び・AIコンサルのことまで、質問はなんでもOKです。
• 「これAIでできる？」の実演リクエストも大歓迎です。その場でデモします。
• 入室・退室は自由です。

★ セミナーにご参加の方には、ご希望に応じて第二部まで含めたアーカイブ動画を無料でお送りします（参加者限定）。当日お時間がない方・途中退出の方も、あとからじっくり見返せます。

参加者の声

• AI（Claudeなど）は長期記憶できないというデメリットがありますが、Notionにナレッジとして記録することで知識を貯められるとわかりました。
• 前半・中盤・後半すべてよかったのですが、NotionとClaude Codeをつなげるという考え方が特に役立ちました。後半のデモで具体的なところを見せていただけたのもよかったです。
• 『指示書を作る指示書』を作るという考え方を持っていなかったので、ハッとさせられました。
• 概念的には知っていても、実際に自分で動かそうと思うと心理的な障壁がありできていませんでした。実際に動かしている画面を見せてもらうことで、そのハードルが大きく下がるのでありがたいです。
• ちょっとした作業の面倒くささを何も意識せずこなしていましたが、お話を聞いて省けるものだと気づかされました。学ぶ時間・成長する時間を確保するために、よりAIに任せていきたいと思いました。
• やはり具体的なプロンプトや作業手順、考え方が具体的にわかるので大変参考になりました。取扱説明書をきちんと作るところなど参考になりました。
• 実際に作るところ・動くところが見れるのが、何より参考になります。
• 基本的なことも、他の方が同様に疑問に感じている点までQ&Aで丁寧に教えていただけました。
• いつものことながら、実際の手順・動きを見せていただけるのがありがたいです。
• いつも具体的に話を進めて下さるので、どのセミナーよりも分かりやすいです。
• ChatworkやGmail、ClickUpなどさまざまなツールを使われていて、Claudeにシステムを構築させてTodoistに定期的に入れさせているので、Todoistだけ見ればいいのがよかったです。
• チャットとエージェントの使い分けを詳細に教えていただき、とてもためになりました。特に、タスクと報告がセットという考え方で同じスレッド内で行う、という点については合理的と感じました。
• AIエージェントについて、使い分けが必要とは思っていたものの、判断軸を持っていませんでした。今回のセミナーによって、現時点での判断軸がはっきりしました。
• 嶺本さんのAI活用の高度なテクニック、AIを活用してタスクを圧縮させ、別のことに時間を使う考え方に、感銘を受けました。
• 後半の質疑応答の部分がとてもよかったです。今回のテーマだけでなく、AI全般に真摯に答えてくださることに、とても好感をもてます。
• MCPに憧れはありつつも、さすがに非エンジニアにはハードルが高いかなと腰が引けていたのですが、簡単にできそうで夢が広がりました。
• ClaudeのCLAUDE.mdとスキルの違いがよく分かっていなかったので参考になりました。また、Claude ホームとClaude Code のスキルの置き場が異なるのは全く知らなかったです。
• スキルの考え方も分かりやすかったですが、実際の事例や、Claude Codeの定義の他のPCでの共有方法などもご紹介いただき、より具体的に理解を深めることができました。
• スキルについては名前と概要は知っていましたが、具体的な運用方法については今ひとつわかっていなかったので、考え方などがわかり、良かったです。
• AIに関する情報をYouTubeで追っかけするのではなく、自分が欲しい情報を取りに行く仕組みはノイズを減らせて素晴らしいです。
• 今回のテーマもとても良かったです。動画を見続けてしまう自分を戒める意味でも意識変革しましたのと、動画要約とファクトチェック、スキル化、取り組んでみます。
• 技術だけではない姿勢について、実体験をご紹介いただけるのが毎回とても参考になります。参加者からのQ&Aへのご回答が、さらに具体的でよかったです。
• 考え方もためになりました。デモで要約を取ったり、それをスキル化する箇所も勉強になりました。
• AIにタスクを一つ一つ指示する（マイクロマネジメント）のではなく、目的を達成するためのプロジェクト全体をAIに任せるという概念をよく理解できた。
• プロジェクト単位でAIに仕事を任せるために、「案件を渡す3条件（目的・情報、判断基準、完了の定義）」をCLAUDE.mdにまとめる、という部分。是非実行したいと思います。
• 自分のできているAI活用がまだタスク単位のため、プロジェクト単位でのAI活用の考え方・具体例を知ることができ、よかったです。
• Claude CodeとCodexそれぞれの得意分野が理解できた点です。設計はClaude Codeで行い、spec.mdを渡してCodexで実装させる、という本日推奨されていた流れを是非実践してみたいと思います。
• NotionにAI指示書やナレッジを蓄積し、ClaudeやCodexなどのAIエージェントに必要に応じて読み込ませて業務を実行する仕組みが非常に参考になりました。