新卒営業が研修1ヶ月でAIを使い倒して、できたことできなかったこと
こんにちは！2026年度新卒・総合エンジニアリング職（営業）の楠啓介です。
今回は入社して1ヶ月が経過したので、どんな研修をしたか・その中でどのようにAIを活用できたかについて書いていきます。
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このブログの目的は以下の三つです。
- 自分の現在地を把握し、数ヶ月後・数年後の自分と比較するため
- 非エンジニアの視点でAI活用について書いてみること
- クラスメソッドに興味のある就活生などに情報を発信すること
なお、詳しい研修内容や実際の業務でのAI活用については今回は触れません。研修内容については、新卒研修タグから同期の記事もぜひ見てみてください。
研修概要
まず、研修の全体像をざっくり説明します。
前半（4/1〜4/10）：全新卒共通の研修
クラスメソッド・クラスメソッドオペレーションズ合わせて新卒14名が日比谷オフィスに集まり、8日間の合同研修を受けました。
入社式・ビジネスマナー・ストレングスファインダー、そして「事例巡り」（スタバ・スシローへの実店舗訪問と発表）などを行いました。
後半（4/13〜5/1）：営業固有の研修
クラスメソッドのサービス理解、外部営業基礎研修、事例理解ワーク・発表、IT基礎研修、総括発表など、かなり密度の濃い内容でした。
薬学部出身・IT未経験の自分がこのたくさんの研修をどう乗り越えたか。そこで大きく役立ったのが、ClaudeやGeminiなどの生成AIです。
事例巡り
研修の概要
クラスメソッドの顧客でもあるスターバックスさんやスシローさんを実際にユーザーとして訪問し、感じたことをまとめて発表するという研修です。
AIをどう使ったか
この研修でいちばんAIが役立ったのは、スライド作成でした。
訪問の翌日には発表という、非常に時間が限られたスケジュールの中で、Claude Coworkを使うことでパワポ作りの時間を大幅に削減できました。その分、内容の深掘りに集中できたと思います。デザインについても、一定レベルを超えるものを短時間で仕上げられました。
発表内容としては、DXによって経営陣・店舗スタッフ・エンドユーザーそれぞれにどんなメリットがあるかを3つの視点で考察しました。
この研修を通じて、業務をおこなう際には様々な視点をもって課題を理解し解決する姿勢が必要だと実感しました
事例理解ワーク
研修の概要
クラスメソッドの約50の事例を読んで、学んだことや感じたことをグループでまとめ、発表するという研修です。
AIをどう使ったか
この研修で最も気をつけたのは、AIだけでもできるような発表にならないようにすることでした。
事例をAIにたくさん読み込ませてまとめる、という作業だけならAIで十分できます。しかし、それでは聞く人にとってもおもしろくないし、私たちの成長にも何もつながりません。
そこで今回は独自の視点を大切にしました。それぞれが事例を読んで感じた感想や意見をグループ分けして抽象化し、クラスメソッドあるあるとして発表したのです。さらにその内容を、クラスメソッドの行動指針・価値観であるCLPと関連づけることで、「なぜクラスメソッドが選ばれ続けるのか」「なぜそのような社員・文化が生まれるのか」を深く理解することができました。
発表例：「自走させてくれがち」
クラスメソッドは技術支援だけでなく、各社が自走してシステムを開発したり、内製化を進めたりするための支援も行っています。一見すると「技術支援の余地がなくなるのでは？」と思いますが、自走支援によって生まれた信頼関係がさらなる取引につながることを学びました。これはCLPのパートナーシップを体現している事例だと考えました。
もちろん、スライド作成においてはClaude CoworkやClaude Designを使って効率化し、Googleスプレッドシート上のAI関数で事例を整理することもできました。
一方、「もっと面白い発表にしたい」とClaudeに漠然と投げかけたところ、曖昧な回答しか返ってきませんでした。
入力が曖昧だと出力も曖昧になってしまいます。「何を伝えたいか」を言語化するのは、人間の役割でした。
IT研修＆AIF資格学習
研修の概要
クラスメソッドの総合エンジニアリング職では、業務時間中に学習の時間が確保されています。IT知識がなくてもゼロからしっかり学べる環境です。
私は、営業でも技術への理解が深いほど、ヒアリングや提案の解像度が上がると考えていました。そこで業務が本格的に始まる前に、入社前に取得していたAWS CLFに続く形で、AIに関連するAIF（AWS AI Practitioner）の取得を目指しました。
AIをどう使ったか
① Gemを作って繰り返し使えるチューターにする
GeminiにはGemという、カスタムAIアシスタントを作る機能があります。毎回同じ前提を説明しなくて済むので、学習専用のチューターとして設定しておきました。
実際に使っていたプロンプトがこちらです。
あなたはAWS Certified AI Practitioner（AIF）の専属チューターです。
以下にWeb画面を全選択してコピーしたテキストが入力されます。
不要なメニューなどの情報は無視し、テキスト内から「問題」「私の解答」「正解」「解説」を
自動で抽出して、私の理解が深まるように解説してください。
私の前提知識：
・AWS CLF取得済み
・基本情報技術者試験（FE）取得済み
・ただし知識が抜け落ちている部分もあるため、基本に立ち返りつつ優しく教えてください
出力は以下の構成でお願いします。
1. 正解の理由と技術的深掘り（基本情報の知識と関連づけて）
2. AWSサービス名・用語の由来（丸暗記ではなく意味から覚えられるように）
3. 不正解の解説と類似サービスとの比較（使い分けの境界線を明確に）
4. 周辺知識のまとめ
5. 例え話で理解（CLFで学んだサービスや日常生活に例えて）
② 間違えた問題をClaudeで分析して苦手分野を整理する
問題演習をしていても、自分だけでは「どの分野が苦手か」「残り時間でどこに集中すべきか」を客観的に把握するのが難しいと感じていました。そこで間違えた問題をClaudeに貼り付けて分析させ、苦手分野の特定と学習の優先順位づけに使いました。さらに苦手分野に絞った問題を生成してもらうことで、知識の定着にもつなげました。
これらの方法により、1週間でAIFに合格することができました。
おまけ：趣味での活用（健康管理アプリをつくってみた）
番外編として、業務外でのAI活用も紹介します。
社会人になると、学生のときよりさらに自己管理が重要になります。そこで自分用の健康管理アプリをClaudeに作ってもらいました。
機能としては、普段スマートウォッチで取得している心拍数や睡眠データを連携したり、食事の写真をもとにAIが推定したカロリーデータ・体重・運動記録を入力し、見やすく可視化できるものです。Claude Codeでコードを書いてもらい、Claude Designでデザインを整えることで、「毎日使いたい」と思えるアプリに仕上がりました。
IT未経験の自分でも、AIを使えば動くものが作れる。この体験は、仕事でAIを使うときとは違う驚きがありました。また、実際に手を動かしてAIと対話することで、「顧客がAIに何を期待しているか」が少し実感として分かった気がします。クラスメソッドはClaudeの総合支援などを行っているので、営業として熱意をもって伝えられると思っています。
最後に：うまくいかなかったことと、1ヶ月で見えてきたこと
正直なところ、うまくいかなかったことも4つあります。
- 曖昧な指示は曖昧な答えしか返ってこない 「面白くして」「もっとよくして」はNG
- パワポは「ほぼできるが完璧ではない」 Claude Designで改善傾向はあるが、細かい調整は自分でやる必要がある
- 薄くなりがち 骨格はAIに作ってもらい、肉付けは自分の言葉でやる必要がある
- ハルシネーションはまだまだある 事実確認はしっかり行う
この1ヶ月で、AIにできることとできないこと、そしてよりよく使うにはどうすればいいかが少しずつ見えてきました。
AIは人間の伴走者です
さぼるために使うのではなく、AIに任せた分のリソースをどこか別のことに集中させる——それがAIとの正しい付き合い方だと、改めて実感しました。
クラスメソッドでは非エンジニアでもAI活用に力を入れているので、自分ももっと情報をキャッチアップしながら、いろいろ試してベストプラクティスを探し続けていければと思います。
