Claude Code でタスクを自動化

Kenneth Pangan
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Kenneth Pangan

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Stanley Nicholas

Last edited 2025 10月 3

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Claude Code でタスクを自動化

現在、エージェント型AIツールが大きな注目を集めていますが、それには正当な理由があります。開発者にとって、Anthropic社のClaude Codeのようなツールは最先端を走っており、厄介なコーディングタスクの処理、テスト作成、さらにはGitワークフローの管理まで、まるで未来を垣間見るかのような自律性でこなすことを約束します。

その背後にある考え方は非常にシンプルです。AIに目標と適切なツール、ツールを使いこなすためのコンテキスト(背景情報)を与え、あとは作業を任せるというものです。こうした開発者向けツールは非常に強力ですが、AIにプレイブック(指示書)を与えて実行させるという原則は、あらゆるチーム、特にカスタマーサポート、IT、社内オペレーションの担当者にも応用できます。

まず、開発者がClaude Codeを使ってどのようにタスクを自動化しているのか、その巧妙なテクニックを詳しく見ていきます。次に、ビジネスチームが日々の業務で同じような素晴らしい成果を、よりシンプルなノーコードの方法で実現する方法をご紹介します。

Claude Codeとは?

Claude Codeは、プロが言うところの「エージェント型コーディング」のために作られたコマンドラインAIアシスタントです。開発者が一日の大半を過ごすテキストベースのインターフェースであるターミナルから、直接コードの作成、デバッグ、管理を行えるように設計されています。

これは非常に特殊な層、つまりスクリプト作成、シェルコマンドの実行、JSONファイルの設定調整などを手慣れた様子でこなし、自分たちの環境を完璧に整えるソフトウェアエンジニア向けに作られています。専門的なパワーツールのようなものだと考えてください。使いこなせる人が手にすれば素晴らしいものですが、カスタマーサービスやITサポート向けに設計されたユーザーフレンドリーなツールとは全くの別物です。

A developer uses the command line to automate tasks with Claude Code, showcasing its native terminal environment.
A developer uses the command line to automate tasks with Claude Code, showcasing its native terminal environment.

開発者がClaude Codeでタスクを自動化する方法

これらのツールがどのように機能するのかを本当に理解するためには、その内部構造を覗いてみる必要があります。開発者にとって、自動化とは派手なダッシュボードをあれこれクリックすることではありません。コーディングを行うまさにその場所で、効率的で再現性の高いワークフローを構築することなのです。

Claude Codeでタスクを自動化する方法:CLAUDE.mdとカスタムコマンドでコンテキストを構築

どんなAIを扱う上でも最も厄介なことの一つが、適切なコンテキストを与えることです。プロジェクトのコーディングスタイル、テストを実行するための特定のコマンド、あるいは最も重要なファイルはどれか、AIはどうやって知るのでしょうか?Claude Codeでは、開発者は「CLAUDE.md」という特別なファイルでこれを解決します。

このファイルは、AI専用のナレッジベースのように機能します。開発者はここに、プロジェクト固有のルールをすべて明記します。

  • プロジェクトのビルドやテストに使う一般的なbashコマンド

  • AIが認識すべきコアとなるファイルや関数

  • タブを使うかスペースを使うか(永遠の論争)といったコーディングスタイルガイド

  • 物事が混乱しないようにブランチに名前を付ける方法などのリポジトリでの作法

それに加えて、独自のカスタムスラッシュコマンドを作成することもできます。例えば、開発者は「/fix-github-issue」というコマンドを作成できます。このコマンドには、GitHub上のissueを読み込み、適切なファイルを見つけ、修正を書き、テストを実行し、最後にコミットメッセージを添えて完了させるようClaude Codeに指示する詳細なプロンプトが含まれています。

これは基本的に、AIのために超詳細な技術的プレイブックを作成するようなものです。確かに強力ですが、作成と維持には多大な労力が必要で、そもそもどこから手をつけていいかを知るためには開発者でなければなりません。

Claude Codeフックを使った高度なタスク自動化手法

ここからが、実に巧妙なところです。Claude Codeフックとは、AIのワークフローの特定の時点で開発者が独自のカスタムスクリプトをトリガーできるようにするシステムです。AIのプロセスに直接、独自のロジックを注入する方法なのです。

例えば、開発者はClaudeがファイルを編集した直後にコード品質チェッカー(しばしば「リンター」と呼ばれます)を自動的に実行するフックを設定できます。これにより、変更がプロジェクトの基準を満たしていることを保証します。あるいは、タスクが完了したときに変更をGitに自動的にコミットし、準備ができたことをデスクトップ通知で知らせるフックを作成することもできます。

An example of the configuration file used to automate tasks with Claude Code hooks for advanced workflows.
An example of the configuration file used to automate tasks with Claude Code hooks for advanced workflows.

これにより、開発者はアクションを連鎖させて、真に自動化されたワークフローをきめ細かく制御できます。しかし、これもまた、すべてコード、スクリプト、設定ファイルを介して行われます。

Claude Codeでのタスク自動化の課題:複雑さとコンテキストの限界

これらはすべて非常に素晴らしいものに聞こえますが、経験豊富な開発者にとってさえ、頭の痛い問題がないわけではありません。Redditで少し時間を費やせば、いくつかの共通の不満が見つかるでしょう。

Reddit
コンテキストが70%ほど埋まると、Claude Codeは集中力を失ったり、的外れな方向に進み始めたりすることがあります。
  • 非常に技術的: これはプラグアンドプレイのソリューションではありません。Claude Codeを最大限に活用するには、コマンドライン、BashやRubyなどの言語でのスクリプト作成、「.json」や「.md」ファイルの手動編集に慣れている必要があります。

  • コンテキストの過負荷とコスト: AIのコンテキストウィンドウが混雑しすぎると、パフォーマンスが低下し始める可能性があります。あるユーザーが指摘したように、コンテキストが70%ほど埋まると、Claude Codeは「集中力を失ったり、的外れな方向に進み始めたりする」ことがあります。開発者は、手動でコンテキストをクリアしたり、タスクをより小さなチャンクに分割したりして、これを管理する必要があります。これはコストにも影響します。月額100ドルのMaxプランのようなプランでは、コンテキストが大きいとトークンを大量に消費する可能性があるためです。

  • 開発者による、開発者のための設計: システム全体がソフトウェア開発ツールを中心に構築されています。バージョン管理にはGit、コラボレーションにはGitHub、そして作業をこなすためにはシェルコマンドです。Zendeskでサポートチケットをトリアージするとか、顧客の注文履歴を調べるといったビジネスタスク向けには設計されていません。

ビジネスワークフローにおけるClaude Codeの限界

Claude Codeの力は、対象とするオーディエンスにとっては否定しようのないものです。しかし、その同じロジックを技術者ではないチームに適用しようとするとどうなるでしょうか?モデル全体がうまく機能しません。開発者にとって素晴らしい点そのものが、他のすべての人にとっては致命的な欠点となるのです。

この動画は、開発者がClaude Codeのフックを使用して、フォーマッター、リントチェック、ビルドテストを自動実行し、タスクを自動化する方法を示しています。

課題:非技術者向けのセルフサービスUIがない

カスタマーサポートのマネージャーに、マークダウンファイルを編集してAIのペルソナを定義するよう頼むことを想像できますか?あるいは、シェルスクリプトを書いてエスカレーションルールを設定するよう頼むのはどうでしょう?それは現実的ではありません。

ビジネスチームには、コードを書かずにAIエージェントを構築、管理、確認できるビジュアルなダッシュボードが必要です。シンプルなテキストボックスでプロンプトを調整し、クリック一つでナレッジソースを接続し、分かりやすいチャートで進捗を確認できる必要があります。コマンドラインインターフェースは、その設計上、社内のほとんどの人々にとって閉ざされた扉なのです。

不適切な連携機能

ツールの良し悪しは連携機能で決まります。Claude Codeが強力なのは、Git、GitHub CLI、カスタムサーバーといった開発者の世界に接続できるからです。

しかし、サポートチームは全く異なる世界で活動しています。彼らが必要とするのは、以下のようなツールとの簡単な連携です。

  • ヘルプデスク: ZendeskFreshdeskGorgiasのようなツール。

  • ナレッジベース: ConfluenceGoogle Docs、Notionなど、情報が保存されている場所。

  • コミュニケーションツール: SlackMicrosoft Teamsなど、チームが毎日使っているコラボレーションハブ。

これらの接続がなければ、AIエージェントはビジネスワークフローにとってほとんど役に立ちません。過去のチケットを読んだり、ヘルプ記事を検索したり、実際に作業が行われる場所でアクションを起こしたりすることができないのです。

ビジネスコンテキストにおける「YOLOモード」のリスク

開発者コミュニティには、「--dangerously-skip-permissions」のようなフラグを使ってClaude Codeを「YOLOモード」で実行するという考え方があります。これにより、AIは許可を求めることなくコマンドを実行でき、コーディングタスクを完了するための完全な自由が与えられます。

管理されたコーディング環境で作業する開発者にとっては、これで大幅な時間短縮になるかもしれませんが、同じ「ハンズオフ」のアプローチをカスタマーサポートに適用するのは非常に危険です。しっかりとしたガードレールなしに、実際の顧客との会話でAIを野放しにすることはできません。AIの挙動をシミュレーションし、その応答を承認し、ゆっくりと展開していく必要があります。これらの安全機能は顧客対応の自動化には絶対に必要ですが、開発者向けのツールには見当たりません。

よりシンプルな方法:コードの自動化からサポートの自動化へ

では、開発者が愛用するような自動化の力を、ビジネスチーム向けに構築された形で手に入れるにはどうすればよいのでしょうか?それには、中核となるアイデア(コンテキスト、カスタムアクション、安全な実行)を、シンプルでノーコードな体験に変換するプラットフォームが必要です。

ワンクリック連携で数分で稼働開始

何時間もかけて「CLAUDE.md」ファイルを手作りしたり、「.json」設定をいじったりする代わりに、数クリックでツールを接続できるとしたらどうでしょう?eesel AIのようなセルフサービスプラットフォームなら、それが可能です。

サインアップすれば、営業担当者と話したり、開発者を待ったりすることなく、ヘルプデスク、ナレッジベース、その他のツールを即座に接続できます。eesel AIは、過去のチケット、ヘルプ記事、ドキュメントからすぐに学習を始めます。AIの知識をスクリプトで記述する代わりに、知識がすでに存在する場所を指し示すだけです。数ヶ月ではなく、数分で実用的なAIエージェントを準備できます。

ノーコードエンジンでカスタムワークフローを構築

カスタムスラッシュコマンドやフックは、開発者がAIに何をすべきかを伝える方法です。ビジネスにおけるそれに相当するのが、ビジュアルなワークフローエンジンです。

eesel AIでは、シンプルなプロンプトエディタを使ってAIのペルソナ、トーン、具体的な指示を定義します。そして、AIアクションを設定することで、単に質問に答える以上のスキルをAIに与えることができます。これにより、次のようなタスクを自動化できます。

  • Shopifyで注文情報を検索する

  • ヘルプデスクでチケットにタグ付けやトリアージを行う

  • 複雑な会話を適切な担当者にエスカレーションする

これにより、開発者がフックで得られるようなきめ細かい制御を、すべて直感的なノーコードインターフェースを通じて実現できます。一行もコードを書くことなく、AIの振る舞いを完全にコントロールできるのです。

リスクのないシミュレーションで安心してテスト

開発者ツールの「YOLOモード」は、顧客対応の自動化には通用しません。実際の顧客を実験台にするわけにはいきません。だからこそ、リスクのないテスト環境は必須です。

eesel AIのシミュレーションモードでは、安全なサンドボックス環境で、過去の何千ものチケットに対してAIの設定をテストできます。AIが実際の顧客の質問にどのように応答したかを正確に確認し、その精度をチェックし、潜在的な解決率に関する確かな予測を得ることができます。これにより、AIが一人のお客様と話す前に、その振る舞いやプロンプトを微調整できます。当て推量をなくし、まずはシンプルで量の多いトピックから始めてそこから拡大していくことで、自信を持って自動化を展開できます。

コスト比較:Claude Code vs 予測可能な価格設定

フォーラムの開発者たちが指摘したように、強力なAIモデルを使用する際の懸念の一つは、予測不可能なコストです。トークンの消費量はタスクによって大きく変動し、思わぬ高額請求につながることがあります。

ここで、明確な価格モデルが大きな違いを生みます。eesel AIのプランは、明確な機能ティアと月間のAIインタラクション数に基づいています。そして重要なことに、解決ごとの料金は一切かかりません。つまり、忙しい月の後に請求額が予期せず跳ね上がることはありません。価格は予測可能で、ニーズに応じてスケールし、サポート量に左右されないため、コストの暴走を心配することなく予算を組むことができます。

Claude Codeと他の選択肢を使い分けるべき時

Claude Codeのようなツールは、コーディング環境でタスクを自動化しようとする開発者にとって大きな前進です。それらを使いこなすスキルを持つ人々には、生産性を大幅に向上させる、深く技術的な制御を提供します。

しかし、サポート、IT、オペレーション部門のビジネスチームにとって、その複雑さは機能ではなくバグです。目標は同じで、反復的な作業を自動化し、人々をより重要なタスクに解放することですが、ツールは異なっていなければなりません。

そこでeesel AIの出番です。エージェント型AIの力を、ビジネスワークフローのためにゼロから設計された、シンプルでセルフサービス、かつ安全なプラットフォームで提供します。開発者たちが熱狂している驚異的な自動化を、それを最も必要とするチームに届けます。コマンドラインは必要ありません。真の生産性は、すべてのチームに、彼らの世界のために作られたAIツールを与えることから生まれるのですから。

次のステップ

あなたが開発者なら、コーディングワークフローのためにClaude Codeのようなツールの力を探求する価値は間違いなくあります。

しかし、あなたがサポートリーダー、ITマネージャー、あるいは技術的な頭痛の種なしに顧客サービスや社内サポートを自動化したいと考えている方なら、あなたのために作られたツールを試す時です。

eesel AIでサポートワークフローの自動化を無料で始めましょう 数ヶ月ではなく、数分で稼働を開始できます。


よくある質問

開発者は、AIのワークフローの特定の時点でカスタムスクリプトをトリガーするフックを通じて、Claude Codeでタスクを自動化します。これにより、コード品質チェックの実行やGitへの変更コミットといった独自のロジックを組み込み、高度に制御された自動化プロセスを構築できます。

Claude Codeでタスクを自動化するために、開発者は「CLAUDE.md」ファイルを使用してコンテキストを提供します。これはAI専用のナレッジベースとして機能します。このファイルには、コーディングスタイル、必須ファイル、一般的なbashコマンド、リポジトリの作法が、詳細なプロンプト用のカスタムスラッシュコマンドと共に指定されます。

開発者がClaude Codeでタスクを自動化する際、コマンドラインへの習熟を必要とする高度に技術的な性質、AIのパフォーマンスに影響を与えトークンコストを増加させる可能性のあるコンテキストの過負荷、そしてシステムがGitのような開発者ツール専用に構築されており、より広範なビジネスタスクには対応していないといった課題にしばしば直面します。

非技術系のチームにとってClaude Codeでタスクを自動化することは非現実的なのです。なぜなら、セルフサービスのビジュアルUIがなく、コマンドラインインターフェースとコード設定に依存しているためです。さらに、その連携機能はヘルプデスクのような必須のビジネスシステムやナレッジベースではなく、開発者ツール向けに作られています。

はい、Claude Codeでタスクを自動化する場合、タスクの複雑さやコンテキストウィンドウの使用状況によってトークン消費量が変動するため、コストが予測不能になる可能性があります。対照的に、eesel AIのようなソリューションは、解決ごとの料金なしで、機能ティアと月間インタラクション数に基づいた予測可能な価格設定を提供することが多いです。

開発者がClaude Codeでタスクを自動化する際、連携機能は主にバージョン管理用のGitやGitHub CLIなどの開発者ツールに接続します。これは、ヘルプデスク(例:Zendesk)、ナレッジベース(例:Confluence)、コミュニケーションプラットフォーム(例:Slack)との連携といったビジネスニーズとは大きく異なります。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.