Claude Codeで業務を爆速自動化する極意

中小企業や個人が「作れないから」という理由でSaaSの月額費用を払い続けている現状を変えるには、AIを使って自社専用のツールを構築し、固定費を削る道があります。今回の事例では、Claude CodeというAIエージェントを活用することで、人間が判断する場面以外の「収集・実行・判定・執筆」といった手作業をほぼゼロにしました。これにより、本来なら数日かかる複雑な検証タスクをわずか1日で完遂させています。SaaSを借りるのではなく、必要な機能を自分の環境で動く仕組みとして構築できれば、サブスクリプションによる固定費の流出を防げるはずです。

私は1995年から業務システムを作ってきました。現場での基幹システム開発からパッケージの販売、オフショア開発の会社経営を経て、現在はAI事業を行っています。その中で一貫して考えているのは「作れるなら借りなくていい」ということです。制度対応のために買わされるようなシステムや、毎月課金が発生するツールは、多くの場合「自社で構築するコスト」を外注化しているに過ぎません。私はあえて買い切りやソース同梱、自分のサーバーで動くものを作ることにこだわっていますが、今回のClaude Codeの活用術もその思想の延長線上にあります。

具体的には、広聴AIにおけるローカルLLMの誤読率を測定するタスクを例に挙げます。Slackから議論を読み取り、特定のモデル（12B）で208件のサンプルを回し、別のLLMで判定を行い、最後にGitHubへ結果を投稿するまでの一連の流れです。この中で私がやったことは「返信するか」「どのモデルで測るか」「公開してよいか」といった意思決定と、最終的な確認だけです。それ以外のスクリプト作成や大量のデータ判定といった泥臭い作業はすべてAIに任せました。

重要なのは、測定のために独自の処理を真似て書くのではなく、本物のコード（広聴AIの関数）をコンテナ内で呼び出すようにした点です。これにより、導き出した数字がそのまま「実環境での結果」として信頼できるものになりました。また、通知メールの時刻のずれやリポジトリの公開権限といった細かな事象を一つひとつ「確かめる」工程を挟むことで、自動化によるミスを防いでいます。AIを単なるチャットツールとして使うのではなく、業務フローの各工程を繋ぐエージェントとして組み込むことで、一人でも圧倒的なスピードで実用的な成果を出せる時代になったと確信しています。

この記事は、次の動画をつくったときに考えたことです。

動画: https://kurage.exbridge.jp/kuragev.php?id=78c3ec69d61a4e19

出典: https://exbridge.jp/vibeblog/2026-10-08-claude-code-kouchou-ai-gidoku.html