Claude Codeの活用事例｜小さな会社が半年、業務で回している6つと踏んだ罠

SalesDockは、2026年3月22日から社内の業務をClaude Codeで回し始めました。9月23日時点で、手順として登録した仕事は57個、定時に自動で動かしている仕事の設定は20本あります。社員の少ない会社なので、社長の手が止まると会社の仕事が止まります。その手を空けるために使ってきた記録です。

Claude Codeを業務に使うときの注意点はClaude Codeで業務ツールを作るときの注意点、CoworkやチャットとClaude Codeの使い分けはClaudeのAIエージェントの入口で書いています。この記事では、実際に何を任せ、何を人が見ているかに絞ります。

Claude Codeの活用事例は、同じ手順でくり返す仕事で成果が出ます

半年使って残った仕事は、頻度こそ毎時から月1回まで幅がありますが、読むファイルと書き出す場所が毎回同じで、間違えても社内で気づける点が共通していました。反対に、1回きりの資料作成や、相手ごとに判断が変わる返信は、チャット画面で十分でした。

チャット型のAIは、会話のたびに資料を渡して答えをもらいます。Claude Codeはパソコンの中のファイルを読み、書き出し、コマンドを実行できます。この違いがあるので、同じ手順を毎回同じように動かす仕事に向いています。

SalesDockが半年回している6つの活用事例

下の表は、2026年9月時点で続いている仕事です。右端の列が、人が必ず見ている部分です。

朝の予定まとめ：カレンダーと前日の議事録を1通にする

毎朝、その日の予定と、前日の打ち合わせで出た宿題を1通にまとめます。以前は朝にカレンダーと議事録フォルダを行き来して思い出していましたが、いまはできあがった1通を読み、抜けを足してから社内チャットへ出すだけです。議事録が取れなかった日は、打ち合わせが無かったのか、取得に失敗したのかを分けて書かせています。

商談後の議事録：文字起こしから宿題を抜き出す

打ち合わせの録音を文字起こしし、1時間ごとに新しいものを拾って、決定事項と宿題に分けます。顧客ごとのページに要点を足し、社内チャットへ共有します。同じ議事録を2回処理しないよう、処理済みかどうかの判定はAIに任せず、プログラム側で持たせました。議事録の時間の変化は議事録をAIに任せた記事に書いています。

入金の照合：銀行の明細と請求書を突き合わせる

月に1回、銀行からダウンロードした入出金のCSVと、発行した請求書を突き合わせます。振込名義が会社名と違うことが多いので、過去に確認した名義の対応表をファイルで持たせています。一覧で出てくるのは入金済み、未入金、金額が違う取引の3種類で、金額が違う取引をどう扱うかは毎回人が決めます。

ブログの改善：検索の実数から直す記事を選ぶ

検索順位とアクセスの数字を毎日集め、順位が落ちた記事や、検索されているのに受け皿がない言葉を候補に出します。承認した候補だけ、Claude Codeが記事の下書きと表示の確認までを済ませ、レビュー用にまとめます。公開するかどうかは、中身を読んだうえで人が決めます。この記事も、その流れで下書きを作りました。

提案ページ：議事録から顧客に見せる下書きを作る

商談の議事録と過去の提案を読ませ、顧客に見せる提案ページの下書きを作ります。図の配置や表の崩れもClaude Codeに確認させます。価格と、どこまで約束するかは、下書きに入っていても人が書き直します。

自社サイトの修正：文言の変更から表示の確認まで

このサイトの文言や構成の修正もClaude Codeで行っています。修正したら、スマホ幅で表示が崩れていないか、リンクが切れていないかを確認させます。本番に出す判断は人が持ち、確認の結果を読んでから反映します。

これらを57個まで増やした順番は自社で50のAIスキルを作った話に書いています。

Anthropic社内の活用事例では、開発以外の部署も使っています

Claude Codeを作っているAnthropicは、2025年7月24日に社内の使い方を公開しています。開発チームの事例が中心ですが、開発以外の部署の例も載っています。

• グロースマーケティングのチームは、数百件の広告が入ったCSVを読ませ、成果の悪い広告を見つけ、文字数の上限を守った新しい案を作る流れを組みました。数時間かかっていた作業が数分になったと書かれています。
• 法務のチームは、社内の人を適切な弁護士へつなぐ電話窓口の試作品を作りました。
• TypeScriptに慣れていないデータサイエンティストが、分析結果を見るための画面をまるごと作っています。
• 機械学習の経験がないメンバーが、コードの意味を説明させることで、1時間ほどかかっていた調べものを10〜20分にしたとあります。

どの例も、担当者が毎回やっている仕事を持ち込み、その人が結果を確かめています。記事の結びでも、人の仕事の流れに沿わせたときに一番うまくいくと書かれています。出典：Anthropic「How Anthropic teams use Claude Code」

止まった原因は、精度より運用の側にありました

半年のあいだに、仕事が止まったり、間違った結果が出たりしたことは何度もあります。振り返ると、AIの答えの精度が原因だったことは少なく、ほとんどが手順と運用の問題でした。

手順書が古いまま、同じ間違いを繰り返した

Claude Codeは、登録した手順書どおりに動きます。ブログの手順書に古いリンク先が書かれたままだったため、しばらくのあいだ、書いた記事の末尾に存在しないページへのリンクが入り続けました。気づいてから手順書を直し、リンク先を書く前に実際に開けるかを確かめる手順を足しました。手順書は作って終わりではなく、間違いが見つかるたびに直す前提で持っています。

定時の仕事が、古い手順で動き続けた

定時に動かす仕事は、夜間も動いている別のパソコンに置いています。手順を直しても、そのパソコンの手元が古いままだと、定時の仕事は直す前のやり方で動き続けます。いまは毎朝、最新の手順をそのパソコンに取り込む仕事を先に動かしています。

同期の指定を誤って、実データを消した

2026年9月には、2台のパソコンのフォルダをそろえる操作で、送り元にないファイルを受け側から消す指定を使い、受け側にしかなかった資料を失いました。Claude Codeは指示された操作をそのまま実行します。いまは、消す操作の前に、受け側にしか無いファイルを数える確認を挟んでいます。任せる範囲の決め方は人の承認を挟むAIワークフローの記事にまとめています。

最初の1件は、任せる前の時間を測ってから始めます

私たちが悔やんでいるのは、任せる前の作業時間を記録していなかったことです。任せた後で「楽になった」とは感じても、何分減ったかを数字で言えない仕事がいくつもあります。任せる前の時間は、始めてしまうと二度と測れません。

1. 毎週くり返している仕事を3つ書き出し、1回あたりの時間と月の回数を横に書きます。
2. その中から、読むファイルと書き出す先が毎回同じで、間違えても社内で気づける仕事を1つ選びます。
3. 任せる前に、その仕事を2〜3回、ストップウォッチで測って記録します。
4. Claude Codeに任せるのは、集めて整える部分までにします。送る、払う、公開する操作は人の手に残します。
5. 任せた後の4週間、確認にかかった時間、人が直した箇所の数、止まった回数を記録します。

4週間たって、確認の時間が任せる前の半分を下回っていれば、手順を固めて定時に動かす段階へ進めます。直した箇所が減らないなら、手順書に書く条件が足りていないと考えて、そこを先に直します。

Claude Codeに向かない仕事もあります

月に1回もない仕事は、手順を作る時間のほうが長くなります。相手ごとに言い回しを変える返信や、価格の判断のように、毎回の判断が中身の大半を占める仕事も向きません。社外の人の個人情報を扱う仕事は、どのフォルダを見せるかを決めてから検討します。こうした仕事はチャット画面で下書きを作り、人が仕上げるほうが早く済みます。ChatGPTとClaudeのどちらを会社で使うかはClaudeとChatGPTの比較で扱っています。