簡単な紹介

公式コネクタに無いデータも、自分でAIに繋げる。デジタル庁の補助金APIを題材に、MCPサーバーを自作してClaudeから使うまでを通しでお見せします。

イベントについて

本セミナーは、Claudeを業務で使い始めた経営者・個人事業主を対象に、AIを「使う側」から「データを繋ぐ側」として捉え直すための講義＋実演型セミナーです。

公式コネクタで、NotionやGmailはAIと繋がるようになりました。ところが、業務で本当に欲しいデータの多くはその外にあります。補助金の公募情報、行政の公開データ、業界団体の一覧、自社の時刻表や料金表。こうしたデータは、いまも画面からコピーしてAIに貼り付けるか、Web検索で拾った古い情報をAIが答えてしまうか、「コネクタに無いから」と諦めるか、の3つに落ち着いています。補助金なら、締切が過ぎたものや自社の従業員数では対象外のものを、AIがもっともらしく並べてくる、という形で表面化します。

この状態のままだと、AIは「知っていること」しか答えられず、自社の業務データに接続されないまま止まります。コネクタが用意された人気ツールだけが自動化され、自社にとって重要なデータほど手作業に残る、という逆転が固定されます。

本セミナーでは、特定ツールの操作手順ではなく、「API → MCP → スキル」という3層の役割分担を軸に整理します。題材は、デジタル庁が公開している補助金検索API。認証不要・無料で誰でも叩ける行政データを、Claude CodeにMCPサーバーとして作らせ、Vercelに置き、Claudeから呼び、「自社に合う補助金を締切順に出す」スキルに仕上げるまでを通しでお見せします。講師が日常で使っている自作MCP（バス時刻表と電車を組み合わせた移動時間、従量課金の画像生成）も、同じ型でできていることを示します。

コネクタ・Composio・自作MCPのどれで繋ぐかを自分で判断できるようになり、自社に必要な「公式に無いデータ」を1つ決めて、来週から最初のMCPに着手できる状態をゴールに設計しています。

セミナーで扱う主な内容

• 公式コネクタに無いデータを、いまAIにどう渡しているか — コピペ・Web検索・諦める、の3つの現状
• MCPとは何か — コネクタ・Composio・自作MCPの役割分担と、どれで繋ぐかの判断軸
• 自作MCPで何が変わるか — 移動時間（バス時刻表＋電車）と画像生成（fal.ai）、講師が毎日使っている2つの実例
• 題材：デジタル庁の補助金検索API — 認証不要・無料で叩ける行政データと、その癖（キーワード必須・絞り込みが弱い）
• 実演：Claude CodeにMCPサーバーを作らせる — ツールの定義と、APIの癖をMCP側で吸収する設計
• 実演：Vercelに置いて、Claudeに繋ぐ — URLと秘密鍵だけで、複数のPCから同じMCPを使う
• MCPとスキルの分業 — MCPは「取る」だけ、「自社に合うものを締切順に」はスキルが担う
• 自社に必要な「公式に無いデータ」の見つけ方 — 毎回コピペしているものが候補になる
• 最初の1本をどこから始めるか — 認証不要の公開APIから入り、認証ありは2本目に回す

このセミナーで得られること

• AIを「使う側」から「データを繋ぐ側」として捉え直し、公式コネクタの有無に使い方を制限されなくなる
• 「API → MCP → スキル」の3層の役割分担を、自社の業務データに当てはめて設計できるようになる
• コネクタ・Composio・自作MCPのどれで繋ぐかを、データの所在と認証の有無で判断できるようになる
• 補助金や行政情報のような「AIが古い情報を答えがちな領域」を、一次データに繋いで答えさせられるようになる
• 自社に必要な「公式に無いデータ」を1つ決め、30日以内に最初のMCPに着手できるようになる

対象者

• 従業員がいる会社の経営層で、補助金や行政情報の確認を担当者の手作業に頼っている方
• 一人経営者・個人事業主で、公式コネクタに無いデータをAIに毎回コピペで渡している方
• Claudeのコネクタは使っているが、「無いものは諦める」で止まっている方
• Composioでも繋がらないデータをどうするか、次の手を探している方
• プログラミングの経験はないが、Claude Codeに作らせれば自分でも作れるのではと考えている方
• 移動時間や画像生成のような自作MCPの実例を見て、自分の業務でも作ってみたい方

第二部：AIなんでも相談会（9:00〜10:00／希望者のみ・無料）

第一部（8:00〜9:00）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

• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 移動に際してNavitimeのWebAPI連携をVercelのMCPサーバーを利用している例を聞けた点。手順書とスキルの使い分けについて聞けた点。「手順書」活用は嶺本さんのオリジナルだと思うので、大変勉強になります。
• Claudeはコネクタを設定する程使いこなせてないですが、将来積極的に利用しそうだったので参考になりました。公式コネクタは痒い所に手が届かなそうだったので、運用の隙をカバー出来そうです。
• skillを知っており使ったこともあるのですが、AIがどう参照しているかまで知らなかったので知れてよかったです。また、手順はスキルに書かない点についてとても納得感がありました。
• 生成AIモデルのAPIに直接リクエストを飛ばすツールを作るのかと思ったのですが、fal.aiというものがあることを知れて、良かったです。
• フロンティアAIをサブスクリプション契約プランで使うと利用頻度に関わらず固定費が発生するので、必要な時だけAPIで呼び出して利用する仕組みというのは目から鱗でした。