最初の ChatGPT は、何でも教えてくれる賢い相談相手でした。今の AI は、そこから進んで、パソコンを操作して仕事をするところまで来ています。その代表が Claude Code（クロード・コード）です。

プログラミングの知識はいりません。日本語で「〇〇して」と頼み、出てきた結果を確かめるだけです。

この記事は YouTube 動画『Claude Codeで業務効率化！AIで9割削減できます【Claude Code・Codexセットアップ解説つき】』の内容をまとめたものです。画面や料金は動画公開時点（2026 年 7 月）のもので、変わることがあります。

Claude Code は「プログラムを動かしてパソコンを操作する AI」

人はマウスとキーボードでパソコンを操作します。AI は手を持たない代わりに、プログラムを実行してパソコンを動かします。

これが効きます。パソコンでやる仕事は、AI にもできる。

しかも、多くの人には難しいプログラミングのような専門的な作業まで、AI は自分でこなしてしまいます。業務改善に Claude Code がいちばん向いている、と代表の戸田が考える理由です。

始めるための準備

  1. Claude のパソコン用アプリ（Mac 版・Windows 版）をダウンロードしてインストールし、ログインする
  2. 左のメニューから「コード」を選ぶ
  3. 新しいセッションを作り、AI に操作を許すフォルダを選ぶ（新しいフォルダを作ってもよい）
  4. 権限のモードを「自動」にする

Claude Code を使うには有料プランの契約が必要で、動画公開時点では月 20 ドル（約 3,000 円）からでした。

代表は「普通に使えば、3,000 円は必ず回収できる」と話しています。

権限のモードは、AI がパソコンの中で何をしてよいかを決める設定です。理屈の上では、AI が大事なデータを消すこともできます。

操作のたびに許可を求めるモードもありますが、「自動」は危険な操作は勝手にしない一方で、いちいち確認も求めてこない、バランスのよいモードです。

試しに「このパソコンの無駄なファイルがないかチェックして」と頼んでみてください。中を調べて、不要なファイルを教えてくれます。

実演 1：問い合わせメールの返信下書きを作る

メール対応は、次の流れです。

メール対応の 5 つの工程のうち、読む、調べる、聞く、返信を書くまでを AI が担い、最後の確認と送信だけが人に残ることを示した図。
メール対応で、人に残るのは確認と送信だけ
  1. メールを読む
  2. 返事のために情報を調べる
  3. わからなければ関係者に聞く
  4. 返信を書く
  5. 確認して送る

AI を入れると、人に残るのは最後の確認と送信だけです。

手順

  1. 左のメニューの「カスタマイズ」から「コネクター」を開き、「＋」から Gmail（Microsoft 365 なら Outlook）を選んで連携する
  2. 「Gmail に来ている最新メールを取得して」と頼み、連携できたか確かめる
  3. 返信の材料になる情報の場所を伝えて、下書きを頼む

動画では、代表が自分で送っておいたデイトラへの問い合わせメールで試しました。

メールにデイトラに関する問い合わせが来ています。
デイトラの情報は、以下のホームページを参考にしてください。
内容を見たうえで、返信内容を考えて、下書きに保存してください。
（ここにホームページの URL）

結果は、4 件の返信下書き。内容に間違いはありませんでした。

代表の評価は「100 点ではなく 80 点くらい」。本来は過去の問い合わせ事例なども読ませて、回答を磨いていくのが大事です。

効果は大きい。仮に 1 日 30 分メールに使う社員が 10 人、月 20 日働けば、月 100 時間です。ゼロにはならなくても、半分にはできる。

空いた時間は、営業のフォローアップのような、抜け漏れが起きがちな本来の仕事に回せます。見積もり依頼のメールに、見積書の PDF まで付けて返す、といった発展もできます。

指示は、部下に頼むときと同じでいい

「AI に何と指示すればいいかわからない」という相談を、代表はよく受けます。難しく考えすぎです。

デイトラを知らない部下に返信を頼むなら、「情報はこのサイトにあるから、見てから返信しておいて」と言いますよね。同じことです。違っていたら、「違う、こっち」と言い直せば済みます。

実演 2：Excel の集計を、プログラムにやらせる

作った本人しかわからない「秘伝の Excel」で、集計や在庫管理、シフト表を回し、それを毎週・毎月、手作業でくり返している会社は、代表が支援に入る先でも少なくありません。

代表の考えでは、複雑な作業をくり返す場面ほど、Excel を AI に直接操作させるのは向いていません。賢く柔軟でも、人間と同じようにミスをするからです。

文章を作る、判断するといった仕事には向いていても、決まった計算をくり返す集計は苦手です。

ここはプログラムの出番です。Excel には VBA、Google スプレッドシートには GAS（Google Apps Script）というプログラムの仕組みがあります。

プログラムを自分で書けなくても、AI に書かせればいい。これがコツです。

手順

  1. 集計したいスプレッドシートを CSV 形式でダウンロードする（AI が読みやすい形式）
  2. Claude Code にファイルを渡し、次のように頼む
  3. できたプログラムを、スプレッドシートの「拡張機能」→「Apps Script」に貼り付けて保存する
  4. 「実行」を押す（初回は権限の確認を求められる）
このファイルから、商品別の売上集計をするプログラム（GAS）を書いてください。
商品名に表記の揺れがあるので注意してください。
集計結果は別シートに作成してください。

動画で使ったデータには、「T シャツ」の T が全角と半角で混ざっているなど、そのままでは正しく集計できない表記の揺れが、わざと入れてありました。Claude Code は、どんな揺れがあるかを先に自分で調べてから、プログラムを書いてくれました。

わからなければ聞く。「これ、どこから実行するの？」で十分です。何度聞いても、AI は怒りません。

保存したプログラムは、次からは「実行」を押すだけで集計が終わります。

代表は以前、プログラマーとして、週に 100 時間ほど手作業でしていた集計を、数分で終わるプログラムにした仕事を請け負ったことがあります。当時は AI がなく、200 万円ほどで受注していました。

今なら、同じことを AI でできます。

実演 3：データ入力を、システム同士の連携で自動にする

EC サイトの在庫を確かめて会計システムに転記したり、届いた書類を読んで別のシステムに手で入力したりする作業は、どの会社にもたくさんあり、しかも面倒です。

多くのシステムには、外から操作するための窓口が用意されています。これを API（エーピーアイ）と呼びます。

たとえば、Shopify の受注や在庫、Salesforce の顧客データ、SmartHR の社員情報を取り出したり、別のシステムに書き込んだりできます。以前はプログラマーでなければ使えませんでしたが、今は Claude Code がやってくれます。

動画では、EC サイトの Shopify で試しました（連携の設定は済ませた状態）。

  1. 「Shopify のデータを取得して、在庫数が少ない商品を出して」と頼む。AI が「何個以下を少ないとするか」を聞いてくるので「5 個以下」と答えると、在庫の少ない商品が一覧で出る
  2. 架空の納品書をアップロードし、「納品書の内容をチェックして、在庫に反映させて」と頼む
  3. 在庫が 1 から 2 に増えたことを、管理画面で確かめる

途中で、「納品書に『仮』『サンプル』とあるけれど、本当に反映していいか」と確認されました。在庫を自動で反映させず、最後は人が判断する、という設定にもできます。

連携の方法は、知らなくていい。「SmartHR と連携したい」と頼めば、やり方を教えてくれます。

逆に、API のないシステムを使っている会社は、そこから見直さないと AI 化はうまくいかない、と代表は考えています。システムの入れ替えは一社員には決めにくいので、経営者が判断すべきところです。

実演 4：見積書や請求書を PDF で作る

見積書は面倒です。内容を確かめ、過去の見積もりや社内のルールを調べ、テンプレートに入力して金額を計算し、手直しして PDF にして送る、という流れです。

このほとんどを AI に任せ、人は確認するだけ、が理想の形です。

プログラムで PDF を作る仕組み（動画では Puppeteer というツール）を使い、「開発の受託の見積書を作って。内容はシステム開発で、テストも含む。会社情報は株式会社デイトラに」と頼むと、見積書の PDF ができました。

住所を「調べて入れておいて」と頼めば、それも反映されます。

会社情報や、取引先ごとによく使う項目、備考に書くことは、パソコンの中に保存しておけます。代表も、見積書や請求書は全部自動で出しています。

取引先ごとの情報を保存してあるので、「今月はこれを、この値段で請求書にしておいて」と言うだけで済みます。

手順を「スキル」として保存すれば、新人もベテランの品質に

毎回同じ指示を出すのは面倒です。そこで、作業の手順を AI 向けのマニュアルとして保存しておく機能が「スキル」です。

  1. 「＋」から「プラグイン」を開き、「スキルクリエイター」をインストールする（スキルを作るためのスキル）
  2. 「/」でスキルクリエイターを選び、「今回の見積書作成の流れをスキルとして保存しておいて。デイトラの会社情報も保存しておいて」と頼む
  3. 次からは「600 万円の見積書を作成して。内容は〇〇」と頼むだけで、保存した会社情報入りの見積書ができる

しかも配れます。代表が作った見積書のスキルを新人に渡せば、新人でもすぐにベテランと同じ品質の見積書を作れます。

問い合わせメールから見積書を作り、返信の下書きに添付する、という組み合わせもできます。

知っておくと発想が広がる「オープンソース」

AI がプログラムを動かせることには、もう一つ大きな意味があります。オープンソース（世界中のプログラマーが無料で公開しているプログラム）を、誰でも仕事に組み込めるようになったことです。

代表は、ここがいちばん大事な話だと言います。

代表が挙げた例は、次のようなものです。

  • Whisper：音声の文字起こし
  • FFmpeg：動画の編集
  • Stable Diffusion：画像の生成
  • Dify：チャットボットづくり
  • n8n：Gmail にメールが来たら Slack に通知する、といったツール同士の連携

AI で画像を作れると知らなければ、広告を AI で作ろうとは思いつきません。何ができるかを最低限知っておくことが、活用の出発点です。

自社で任せる業務の選び方

最初は分解です。営業なら、リストづくり、電話、アポの調整、商談、議事録の整理、顧客管理システムへの入力、フォローアップのメール、と分けられます。

分ければ、「リストづくりは AI にできる」「商談の録画を要約して入力し、そこからフォローアップのメールも送れる」と考えられます。電話や商談は、今のところ人がやるほうがいい。

一気に全部ではなく、少しずつ広げるほうが導入しやすくなります。

AI に任せやすいのは、次のような業務です。

  • 毎日のように繰り返している
  • ルールや手順がはっきりしている
  • 文字や数字が中心である
  • 使っているシステムに API がある

任せにくいのは、手順が暗黙知になっている業務です。代表は以前、トップ営業の技術を社内に広めたいという相談を受けました。しかし本人も、なぜ自分が売れるのかを言葉にできない。

こういう業務を AI で再現するのは難しいものです。物理的な作業が多い業務も、技術的に難しく費用もかさみます。

請求書のように、ミスが致命的になる業務は、最後に必ず人が確かめます。

AI に業務を任せることは、社内の情報を AI に渡すことでもあります。社員の給与の情報を AI に渡していて、社員同士で給料が見えてしまう、といったことも起こりえます。渡す情報と、誰が結果を見られるかは、始める前に決めてください。

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