ZETTAI 股份有限公司推出「Claude Code 培訓 e-learning 版」，非工程師也能在 10 天內學會實作 AI

將實體 CLAUDE 培訓中累積的學習障礙點全面反映於系統中。

我們準備了即使是高中生也能堅持到最後、具備高重現性的課程。

ZETTAI 股份有限公司（總部：東京都港區，代表董事：小潟 一翔）為支援企業實現 AI 內部開發，於 2026 年 5 月 20 日起正式推出「Claude Code 培訓 e-learning 版」。

本服務是一項專為企業打造的培訓服務，即使是毫無程式設計經驗的員工，也能在短期內實踐 AI 業務改善工具的企劃、原型製作及上線發布。

針對「導入了 AI，但現場應用卻毫無進展」、「有改善的好點子，卻沒有具備實作能力的人才」等企業面臨的難題，本服務將協助建立在尋求外包前，先於企業內部進行原型製作與改善的體制。

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解決 AI 導入往往淪為「製造話題」的窘境...為眾多企業排憂解難。

許多企業雖然導入了生成式 AI，但真正能將其落實到業務改善上的員工卻寥寥無幾。結果導致改善方案在現場停滯不前、即使是輕微的業務調整也需要外包、專案僅止步於概念驗證（PoC）而無法推進至現場實作，AI 的導入最終淪為單純的「話題製造」。

本培訓正是為了解決這些課題而生，旨在將員工的能力提升至能夠親手打造出業務改善工具的程度，進而加快企業整體的改善速度。

這套重視重現性的學習系統，是將非工程師比例高達 88% 的實體企業培訓中所累積的學習障礙點予以系統化，進而達成了 99% 的 e-learning 完課率。

服務詳情與導入諮詢：https://claudecode.co.jp/

■ 為什麼現在需要的不是「會用 AI 的企業」，而是「能用 AI 進行改善的企業」？

生成式 AI 的導入本身正以驚人的速度發展。

然而，在許多企業中，其應用仍僅限於「文章撰寫」或「資訊搜尋」，遲遲未能踏入實質業務改善的領域。

真正重要的，是打造一個讓了解自家業務的現場員工，能夠一邊運用 AI、一邊高速推動小型改善循環的狀態。不論是業務、人資、管理部門還是客服中心，工作現場都存在著大量的改善空間。

但是，由於缺乏能夠「實作」的人才，許多改善方案只能被迫停擺。

本培訓的目標並非培養「會用 AI 的人才」，而是旨在培育「能運用 AI 來改善自家業務的人才」，這也是我們提供本服務的核心目的。

■ 聚焦於能用最短時間達成現場實作的課程設計

在本服務中，學員將嚴選學習 Claude Code、Render、Supabase 等為了在最短時間內達成現場實作所不可或缺的元素。

基於自 CLAUDECODE 發布以來累積超過 300 天以上的使用經驗，

我們從非工程師的視角出發，

根據「這部分不需要」、「只要學這裡就夠了」等實際體驗，設計出能以最少工時學習基礎素養的課程。

受訓者將透過總計 39 個關卡的實作練習，一氣呵成地體驗從整理業務課題、設計給 AI 的指令、工具原型製作、數據管理，一直到正式上線發布的完整流程。

這不僅僅是吸收 AI 知識，而是從最終目標回推，只學習必要的部分，讓學員能在最短時間內獲得能直接應用於實務的經驗。

透過 39 個關卡，從整理業務課題到正式上線一貫學習。

此外，本服務在教材設計之初，就已預先融入了以下考量：

「首先該做什麼」

「哪裡最容易卡關」

「照著什麼順序推進才不會停滯不前」

因此，這不僅僅是學習操作方法，最大的特色在於學員在學完的當天，就能輕鬆著手進行業務改善的原型製作。

■ 目標不是「上完就結束的 AI 教育」，而是「讓現場改善開始運轉的狀態」。

本服務所重視的，絕不是讓受訓者以「我了解 AI 了」作為句點。

我們更看重的是，在培訓結束後，學員能自己動手開發出貼近實際業務的工具，並開始在公司內部實際使用。

■ 導入前 / 導入後的變化

導入前：改善方案在會議上卡關　→　導入後：能在現場進行小型原型製作

導入前：即便微小的修正也需外包　→　導入後：能在公司內部完成初步原型

導入前：AI 的應用過度依賴少數員工　→　導入後：各部門都能萌生出改善主題

導入前：需求整理模糊不清　→　導入後：能在公司內部進行假設驗證

導入前：止步於 PoC（概念驗證）　→　導入後：更容易推進至現場實際運作

關鍵不在於一開始就打造大型系統，而是建立起一種狀態，讓團隊能親手改善現場存在的小型低效率問題。

只要能在公司內部成功打造出第一個工具，後續的改善主題也就更容易在內部推動，進而孕育出在尋求外包前先自己嘗試的企業文化。