Claude Codeで業務自動化｜営業・マーケ・管理部の実務例15選

Claude Codeはプログラミングだけでなく、ローカルにあるCSV、Markdown、テキスト、Webサイトのファイルを調べ、成果物を作る業務にも使えます。特に、入力形式が決まり、同じ手順を繰り返し、人が最後に確認できる仕事は、小さく検証しやすい対象です。

一方、「何でも自動化して」と任せると、入力漏れ、数字の誤読、元ファイルの上書き、機密情報の混入を見逃しやすくなります。自動化する単位はアプリではなく、次の5点が決まった一つの成果物にします。

1. 入力：何を読ませるか
2. 出力：何を完成とするか
3. 制約：触れてはいけないものは何か
4. 検証：正しさをどう確かめるか
5. 承認：誰が最終判断するか

すぐ試したい場合は、部門別プロンプト・テンプレート集から営業・マーケティング・管理部・情シス向けの依頼文をコピーできます。

最初に選ぶべき業務

候補を「頻度」「定型度」「検証しやすさ」「データリスク」の4軸で見ます。

最初の成功は「人を完全に置き換える」ことではありません。下準備、構造化、初稿、検算表の作成を任せ、担当者が判断へ集中できる状態を目指します。

営業向けの実務例5選

1. 営業週報をCSVから作る

• 入力：案件ID、担当、ステータス、金額、更新日を含む架空CSV
• 出力：件数・金額・前週差・停滞案件をまとめたMarkdown週報
• 検証：入力行数、ステータス別件数、金額合計を別計算で照合
• 注意：元CSVを上書きせず、顧客名は匿名化する

実際にダミーデータで完走する場合は、営業CSVから週報を作る実務ラボを使えます。集計の考え方は、

でも解説しています。

2. 商談メモから次回アクションを整理する

• 入力：社内利用を許可された商談メモ
• 出力：顧客課題、未確認事項、担当、期限、次回質問
• 検証：原文にない事実が追加されていないか、担当者が照合
• 注意：録音・個人情報・契約情報の利用条件を事前に確認

「要約」だけでなく、各項目に根拠となる原文の位置を付けるとレビューしやすくなります。

3. 提案書の骨子を作る

• 入力：承認済みのサービス資料、顧客の公開情報、ヒアリング項目
• 出力：課題、提案、範囲、前提、次の行動を含む骨子
• 検証：価格・実績・機能の主張を一次資料と照合
• 注意：架空の導入実績や成果保証を作らせない

4. 失注理由を分類する

• 入力：匿名化した失注メモ
• 出力：共通分類、件数、代表例、追加で聞くべき質問
• 検証：分類前後の件数一致と、複数人によるサンプル確認
• 注意：件数が少ない分類から個社を推測できないようにする

5. 顧客向けフォロー文の下書きを作る

• 入力：承認済みの定型文、伝えるべき事実、禁止表現
• 出力：用途別のメール下書き
• 検証：宛先、日付、価格、約束、添付への言及を人が確認
• 注意：自動送信せず、初期段階は下書き作成までに限定

マーケティング向けの実務例5選

6. 競合ページの更新点を比較する

• 入力：利用条件を確認した公開ページの保存データ
• 出力：変更点、想定影響、確認すべき仮説
• 検証：変更前後の差分と公開日を人が確認
• 注意：利用規約、robots、著作権を守り、長い転載を避ける

7. 一次情報からコンテンツブリーフを作る

• 入力：公式ドキュメント、Search Consoleのクエリ、既存記事
• 出力：検索意図、読者の疑問、独自検証、構成、根拠一覧
• 検証：事実と仮説を分離し、すべての仕様主張へ一次ソースを付ける
• 注意：検索流入だけを目的に他サイトを要約しない

8. 1つの検証を複数チャネルへ展開する

• 入力：自社で実施した一つの検証記録
• 出力：記事、短報、メール、SNS、営業用1枚資料の下書き
• 検証：チャネルごとに主張とCTAが変わっていないか確認
• 注意：各媒体の文字数や規約に合わせ、人が最終編集する

9. FAQ候補を問い合わせログから抽出する

• 入力：匿名化・集約した問い合わせログ
• 出力：質問のクラスタ、頻度、回答に必要な一次情報
• 検証：原文サンプルと分類の一致を確認
• 注意：氏名、メール、企業名、契約内容を除去する

10. LPの公開前チェックを行う

• 入力：ローカルで動くLP、要件、ブランドルール
• 出力：リンク、フォーム、見出し、モバイル、アクセシビリティの確認結果
• 検証：ブラウザで実際に操作し、スクリーンショットと再現手順を残す
• 注意：勝手に公開せず、デプロイは承認後に分ける

LPを一つ完成させる流れは、90分で公開するLP制作ラボで試せます。

管理部・バックオフィス向けの実務例5選

11. 月次ファイルの形式をそろえる

• 入力：コピーしたサンプルCSV
• 出力：列名、日付、表記を統一した新規ファイルと変換ログ
• 検証：行数、キーの一意性、合計値、変換前後の差分
• 注意：元ファイルを変更せず、例外行を勝手に捨てない

12. 会議資料から決定事項を抽出する

• 入力：社内利用を許可された議事資料
• 出力：決定事項、担当、期限、未決事項、次回議題
• 検証：原文のページ・節と対応させる
• 注意：曖昧な発言を決定事項へ変換しない

13. 規程改定の差分表を作る

• 入力：改定前後の文書
• 出力：追加、削除、表現変更、影響部署の候補
• 検証：機械的な差分と人による法務・人事レビュー
• 注意：法的判断をAIの出力だけで確定しない

14. 社内FAQの初稿を作る

• 入力：現行規程、承認済みマニュアル、問い合わせ例
• 出力：質問、短い回答、根拠、更新責任者
• 検証：回答を一次資料と照合し、古い資料を除外
• 注意：給与・健康・人事評価など閲覧範囲が限定される情報を分離

15. 定型フォルダの棚卸し表を作る

• 入力：作業用コピーのファイル一覧
• 出力：重複候補、古い版、所有者未設定、確認待ちの一覧
• 検証：削除せず、候補リストだけを人が確認
• 注意：自動削除・一括移動を最初の工程に含めない

安全に進める共通ワークフロー

Step 1：作業用コピーとダミーデータを用意

本番フォルダではなく、範囲を限定した作業フォルダを作ります。個人情報や秘密情報は架空値へ置き換えます。

Step 2：読み取りと計画だけを依頼

最初の指示では変更させず、入力ファイル、想定手順、リスク、確認方法を報告させます。

まだファイルを変更しないでください。
このフォルダの入力候補を確認し、目的を達成する手順、
データ品質の懸念、検算方法、作成予定ファイルを提案してください。
不明点は推測せず質問として残してください。

Step 3：出力先と禁止事項を固定

「元ファイルは変更しない」「output/だけへ新規作成」「削除・外部送信・公開はしない」と具体的に伝えます。よく使う条件はCLAUDE.mdジェネレーターでプロジェクト指示へまとめられます。

Step 4：小さなサンプルで実行

全件ではなく10〜50行程度から始め、例外を確認します。処理が正しくても、業務上の意味が間違っていないか担当者が見ます。

Step 5：独立した検算を行う

同じ計算手順を繰り返すだけでは誤りを見つけられません。件数、合計、ランダムサンプル、別式での再計算など複数の方法を使います。

Step 6：成果と手戻りを記録

自動化前後の時間だけでなく、レビュー時間、修正回数、エラー、利用費用を残します。3〜5回繰り返してから標準化を判断してください。

成果測定シート

PVや「便利だった」という感想だけでは、業務自動化の成功を判断できません。完成した成果物と、検証にかかった人の時間を一緒に測ります。

次にやること

1. 部門別プロンプト・テンプレート集から一つ選ぶ
2. 架空データを10〜50行用意する
3. 読み取り・計画・実行・検算を分ける
4. 結果を保存し、2回目の改善点を決める

チームへ広げる前に、導入成熟度診断でデータ、権限、品質、運用の不足を確認してください。

公式情報・最終確認

• Anthropic公式：Claude Code overview（最終確認：2026年8月16日）
• Anthropic公式：Claude Code common workflows（最終確認：2026年8月16日）
• Anthropic公式：Claude Code security（最終確認：2026年8月16日）