AI活用

軸にしていたものが、消えるらしい 2026年9月16日、AnthropicがClaude Coworkとチャットを統合すると発表した。1つの画面にまとまり、Coworkという名前は、いずれ消えるとされている。 これを知って、正直まずいと思った。 このブログは、Coworkの話で11本書いてきたからだ。できたこと・できなかったことの記事はタイトルからしてそうだし、Copilotとの比較も、その名前を前提に書いている。 軸にしていた言葉が無くなる。書き直しか、と身構えた。 ところが、気づいていなかった 自分のパソコンには、すでに統合版が来ていた。 気づいたのは、週に一度まとめているニュースを読んだときだ。ニュースで知るまで、自分の画面が変わっていたことに気づいていなかった。 しかも普段はスマートフォンから使うことのほうが多い。つまりパソコンでもスマホでも使っていて、両方とも気づかなかったということになる。 11本書いてきた当人が、である。 なぜ気づかなかったのか 考えてみて、理由はひとつしか思い当たらなかった。 頼み方が、何も変わっていなかったからだ。 前と同じように「これをやっておいて」と日本語で書いて、あとは任せる。返ってきたものを見て、直してもらう。その行為が1ミリも変わらなかったので、入れ物の名前が変わったことに気づきようがなかった。 ここで、自分の思い込みがひとつ壊れた。 自分が使っていたのは「Coworkという機能」ではなかった。「Claudeに仕事を任せる」という行為のほうだった。 機能の名前は、その行為を入れておく箱にすぎなかった。箱が別のものに替わっても、中身が同じなら、使っている側は気づかない。 AIへの頼み方をまとめた記事に、こう書いた。 同じことを二度説明したら、それは文書にすべきサイン あのとき書いたのは頼み方の話で、機能の話ではなかった。だから今回の変更で、1行も古くならなかった。 非エンジニアがAIの新機能に対して一番感じる不安は、たぶん「また覚え直すのか」だと思う。今回それを実地で確かめた形になった。 機能の名前は変わる。頼み方は残る。 覚えるなら、後者のほうが長持ちする。 何が変わって、何が変わらなかったか 公式の説明と、実際に使ってみた感触を並べるとこうなる。 内容 変わったこと チャットと作業依頼が1つの画面に統合。「どちらで頼むか」を選ばなくてよくなった Claudeが内容を見て、すぐ答えるか、裏で長めに作業するかを自分で判断する 全体の指示を書く場所が「設定 › 一般」へ移動 文書を書くClaude Docs、スライドを作るClaude Slidesがベータで追加 変わらなかったこと これまでの会話・成果物・外部サービスとの連携・登録した手順は、そのまま引き継がれる 頼み方 いちばん大きい変更は「どちらで頼むかを選ばなくてよくなった」だと思う。ただ、自分の場合はそもそも迷っていなかった。重い作業を投げるときも、軽く聞くときも、同じ調子で書いていたからだ。 だから、選択肢が消えたことにも気づかなかった。 ⚠️ ひとつだけ、気づかないと損する変化がある ここまで「気づかなくて大丈夫だった」という話をしてきたが、1つだけ例外がある。 使える量の枠が、ひとつにまとまった。 これまでは感覚として「重い作業」と「軽い質問」が別勘定のように思えていた。これからは同じ枠から引かれる。長い作業は、普通の質問より多く消費するとも明記されている。 正直に書くと、自分はまだこれを実感していない。急に上限に当たった、といった経験はない。 ただ、理屈の上ではこういうことが起きうる。 パソコンで重い作業をさせる ↓ 同じ枠から引かれる スマホで普段どおり質問したら「上限です」 食う側と、困る側で、端末が違う。 しかも時間もずれる。これは原因にたどり着きにくいと思う。知らなければ「アプリが壊れた？」で終わってしまう。 今回のことで、変化には2種類あるのだと整理できた。 例 どうすればいいか 気づかなくていい変化 画面の統合、名前が消えること 追いかけなくていい。現に気づかずに使えていた 気づかないと困る変化 使える量の枠がひとつになった これだけは知っておく 新機能の発表があるたび全部を追いかけるのは、正直しんどい。追わなくていいものと、これだけは見ておくものを分ける。今回の学びはここだった。 会社の環境には、まだ来ていない もう1つ、書いておきたいことがある。 ...

効いたのは技術ではなく、頼み方だった このブログではここまで、業務をどう自動化したかを事例として書いてきた。書類の仕分け、記入漏れの通知、46万件のファイル整理——どれも、こちらはプログラミングができないまま作ったものだ。 一通り書き終えて振り返ってみると、うまくいったかどうかを分けていたのは技術の知識ではなかった。何かを覚えたから作れるようになったわけではない。変わったのは頼み方のほうだ。 そして面白いのは、身についたコツのほとんどがAI特有のテクニックではないことだった。人に仕事を頼むときとほぼ同じだったのだ。 この記事では、実際に失敗したり助かったりしながら身につけた6つを書いておきたい。 ① 言葉で説明できないなら、画面を見せる これがいちばん即効性があった。 初めて触るツールは、画面の各部分に何という名前が付いているのかが分からない。だから言葉で説明できない。 「右上の……なんか歯車みたいなやつの下に出てくる、青い文字の部分」 こんな説明で伝わるはずがない。だから画面を撮って貼り付けて、「これのどこを押せばいい？」と聞く。 用語を知らなくても質問できるようになると、調べる時間がまるごと消える。「この機能の正式名称は何だろう」と検索する手間がなくなるからだ。 （この点は使うAIによってかなり差が出た。詳しくはClaudeとCopilotを使い比べた話に書いている） ② 「何が起きているか分からない」まま聞いていい 非エンジニアがいちばん躊躇するのは、たぶんここだと思う。きちんと整理してから聞かないと失礼な気がする、という感覚だ。 でも実際には、こんな聞き方で十分だった。 「フィルターが効かない。空の行があるはずなのに0件になる。なんで？」 症状しか言えていない。原因の見当もついていない。それでも会話は成立するし、むしろこちらが思いつかない仮説を出してもらえる。 このときの答えは「列の名前に、目に見えない文字が混ざっている可能性がある」だった。自力では一生たどり着けなかったと思う。 分からないことを分からないまま渡していい。 ただし、次の点だけは押さえておく必要がある。 ③ 道筋は分からなくていいが、ゴールだけは自分で決める ②と矛盾するようだが、「何がどうなってほしいか」だけは自分で決めておく必要がある。 ❌ 「この作業を効率化したい」 → 何をもって効率化かが分からない ⭕ 「毎朝この表を開いて未入力を探している。これを自動で知らせてほしい」 道筋（どうやるか）は知らなくていい。むしろそこを一緒に考えるのがAIの得意分野だ。でもゴール（どうなったら成功か）を決められるのは自分だけだ。ここを預けてしまうと、それらしいけれど的外れなものが出てくる。 自分の場合、AIに相談するときの型はだいたいこの4つを揃える形に落ち着いた。 伝えること 例 ゴール 未入力の行を毎日チャットに通知したい 場所 対象のファイルはここにある 出力の形 一覧の表で、宛先はこのチャット 判断のルール この取引先は対象外。空欄と「未確認」の両方を拾う この4つが揃っていると、たいてい一発で話が進む。逆に足りないと「これはどうしますか？」の往復が増えて、時間も費用もかかる。 ④ 迷ったときにどちらへ倒すかを、先に決めて渡す これは失敗しかけて学んだことだ。 46万件のファイルを「消していいもの／残すもの」に仕分けてもらったとき、最初に決めたルールがこれだった。 迷ったら全部「要確認」に入れる。 AIに「たぶん消していいと思います」と判断させない、ということだ。確信が持てないものはすべて人間が見る側に回す。 判断を任せるときは、正解の基準よりも「迷ったときの倒し方」を決めておくほうが大事だと感じている。人に仕事を頼むときも同じで、「困ったら止めて相談して」と言っておくかどうかで結果が変わる。 （この話は46万件の整理の記事に詳しく書いた） ⑤ 毎回言うことは、書いて置いておく AIとの会話は、次に新しく始めたときには引き継がれない。前回どれだけ丁寧に説明していても、翌日にはゼロからになる。 だから毎回同じ説明をするはめになる。これが地味に効いてくる。時間もかかるし、従量課金の環境なら費用にも直結する。 解決策は単純で、決まりごとを文書にして置いておくこと。しかもこれは、2段階に分けられる。 全体に効くもの（グローバル指示） 設定画面に書いておくと、どの作業をするときにも効く。ここに書くのは「どの仕事でも変わらないこと」だけにしている。 呼び名や口調 確認のやり取りを最小限にする方針 費用を意識してほしいという方針 その業務だけに効くもの（作業フォルダの指示書） 業務ごとのフォルダに CLAUDE.md という名前の文書を置くと、そのフォルダで作業するときだけルールが効く。自分が書いているのはこういうことだ。 ファイル名やフォルダの付け方のルール 処理が終わったら完了の合図を残すこと この業務で使う言葉の定義 迷ったら業務フォルダ側に書くのがいいと思う。全体に書いたことは全部の作業に付いて回るので、増やしすぎると毎回それを読ませることになるし、他の業務では邪魔になる。 ...

派手なことをやる前に、地味な確認をした 会社でClaudeのトライアルが始まって、最初に手をつけたのは業務の自動化ではなかった。ひたすら地味な動作確認だった。 どのフォルダなら読めるのか。Excelは開けるのか。作ったファイルはどこに置けるのか。チャットの履歴は取ってこられるのか。ひとつずつ試して、結果を書き留めていく作業に丸一日使っている。 なぜ最初にこれをやったかというと、AI活用の記事をいくら読んでも、自分の会社の環境で同じことができるとは限らないからだ。会社にはそれぞれのファイル置き場があり、セキュリティの設定があり、契約している範囲がある。記事の通りにやってみて「うちの環境ではできませんでした」が何度も続くと、たいてい心が折れる。 だから先に地図を作ることにした。結果的に、これが一番効いた。以降に作った自動化は全部、このときの調査結果を前提に設計している。 この記事では、そのとき分かったことをそのまま公開する。同じように社内でAIを触り始めた人が、遠回りせずに済めばいいと思っている。 大前提：Coworkは「PCの中の別の小部屋」で動いている 個別の話に入る前に、ひとつだけ理解しておくと全部が繋がる前提がある。 Claude Coworkは、パソコンの中に用意された隔離された作業スペースの中で動いている。技術的にはLinuxのサンドボックスと呼ばれるものだが、イメージとしては「自分のPCの中に、もう一つ小さな部屋がある」と思えばいい。 この小部屋は、外の世界から切り離されている。だから何でも勝手に触られる心配がない代わりに、こちらが「この棚は見ていいよ」と許可したものしか手が届かない。 これを分かっていないうちは、「できる／できない」が脈絡のない豆知識の羅列に見えてしまう。逆に分かってしまえば、ほとんどの制約は「その小部屋から手が届く範囲か」で説明がつくようになる。 できたこと 自分の環境で実際に動いたのは、次のような操作だった。 やりたいこと 結果 補足 指定した作業フォルダの読み書き ✅ ローカルもOneDriveも可。複数のフォルダを指定できる Excelファイルの読み取り・加工・保存 ✅ 手元に保存されているファイルであれば可 PDF・Word・Excel・PowerPointの作成 ✅ 日本語フォントも書式もそのまま反映された Teamsの個人チャット・グループチャットの検索と閲覧 ✅ 過去のやり取りを探してもらえる Box上のテキスト系ファイルの読み書き ✅ Boxへのアップロードもできた ウェブ検索 ✅ — ファイル作成については、想像していたより出来がよかった。表の罫線、セルの色、列幅、文字色まで指定通りに反映される。報告書のドラフトを作らせて、そのまま体裁を整えた状態で出してもらえるレベルだ。 このとき意識してやったのは、「何を使って作られたか」まで記録に残すことだった。PDFはweasyprint、Wordはpython-docx、Excelはopenpyxl、PowerPointはpython-pptx——ここまで書いておくと、次に同じことをやるときに調べ直さずに済む。地味だが後々かなり効いた。 この横文字はAIが裏側で使っている道具の名前で、意味が分からなくても全く問題ない。自分も中身は分かっていない。「こういう名前を控えておくと後がラクになる」とだけ知っていれば十分だ。 できなかったこと 一方で、はっきり無理だったものもある。 やりたいこと 結果 理由・状況 指定していないローカルフォルダを読む ❌ そういう仕様。安全のための制限 ネットワーク共有フォルダを直接指定する ❌ ただし回避策あり（後述） Excelのマクロ（VBA）を動かす ❌ 小部屋の中にExcelそのものが無いため SharePoint上のExcelを直接読む ❌ 手元にコピーすれば読める SharePointへのファイルのアップロード ❌ 読み取り専用の扱いだった Teamsのチャンネル投稿を取得する ❌ 接続設定の権限による。管理側に要望中 ブラウザ（Chrome）を自動で操作する ❌ 「Claude in Chrome」の導入待ち。実装されれば解決する見込み このうち「マクロが動かない」は、言われてみれば当然なのだが最初は驚いた。小部屋の中にはExcelというソフト自体が入っていないので、ファイルの中身は読めても、Excelの機能を使う処理は動かせない。ファイルを「データとして」扱うのと、「Excelで開く」のは別物だということだ。 一番ハマったのは「見えているのに見えない」問題 調査の中で一番わかりにくく、原因究明に時間を取られたのがこれだった。 同じファイルなのに、どうやってアクセスするかによって、見えたり見えなかったりする。 ...

会社にAIが来た。でも自分に使えるのか？ ある日、会社でClaudeのトライアルが始まった。 正直なところ、最初に思ったのは「自分に関係あるのだろうか」だった。AIで業務効率化、という言葉はよく聞く。ただ、そういう話に出てくるのは決まってエンジニアの人たちで、コードを書いて、システムを組んで、という世界の話に見えていた。 こちらはプログラミングの経験がない。Excelの関数はそれなりに使うけれど、それ以上のことはやったことがない。そんな人間にAIを渡されても、結局「文章を少し整えてもらう」くらいで終わってしまうのではないか。そう思っていた。 結論から言うと、その予想は外れた。 数ヶ月のあいだに、共有フォルダに眠っていた約46万件のファイルを整理する仕組みを作り、紙の報告書をスキャンしたPDFを自動で仕分けする処理を組み、毎日手で確認していた記入漏れのチェックを自動通知に置き換えた。どれも、これまでの自分なら「システム部門に依頼するしかない」と諦めていた類の作業だ。 このブログは、その過程で分かったこと・つまずいたことを、非エンジニアの視点から記録していく場所にしたいと思っている。 社内のClaudeを「黒子」と名付けた まず名前の話から始めたい。というのも、これがこのブログの立ち位置そのものを表しているからだ。 会社で使っているClaudeには「黒子（くろこ）」という名前を付けた。舞台の黒子——役者の後ろで小道具を渡したり、衣装を替えたりする、あの黒い装束の裏方だ。観客からは見えないことになっているけれど、いなければ芝居は回らない。 AIに求めていた役割が、まさにそれだった。表に立って何かを判断してくれる存在ではなく、こちらが判断するための下ごしらえを黙々とやってくれる相棒。名前を決めるとき、真っ先に浮かんだのがこのイメージだった。 ちなみに個人で使っているClaudeのことは、前から「クロコ」と呼んでいる。Claude Code、Claude Cowork の頭文字を取ったものだ。音が同じで表記だけ違うのは意図的で、「同じ相棒だけれど、立っている場所が違う」という区別のつもりでいる。 名前を付けると、扱いが変わる これは完全に個人的な感覚の話なのだけれど、名前を付けてから明らかに使い方が変わった。 「AIツール」と呼んでいるあいだは、どうしても検索エンジンの延長で見てしまう。質問を投げて、答えが返ってきて、それで終わり。けれど「黒子」という名前で呼ぶようになってから、こちらの頼み方が変わった。前提を先に共有するようになったし、失敗したときも「なぜ伝わらなかったか」を考えるようになった。人に仕事を頼むときの感覚に近い。 道具に名前を付けるなんて、と思う人もいるかもしれない。ただ、AIを業務で使うときに一番効くのは、実はこの「頼み方」の部分だったりする。その話はまた別の記事で書きたい。 個人環境は「設計室」、社内環境は「実行エンジン」 もうひとつ、最初に決めておいてよかったルールがある。 社内のClaudeは従量課金の環境で動いている。つまり、やり取りをすればするほどコストがかかる。自分は情報システム部門の人間ではないので、会社のお金を使っている以上、無駄な使い方はしたくないという意識が最初からあった。 そこで役割を分けることにした。 個人環境＝設計室：どう作るか迷っている段階、試行錯誤、原因の切り分けはこちらでやる 社内環境（黒子）＝実行エンジン：やることが固まったタスクだけを、完成した指示として渡す 「何をどうしたいのか」がぼんやりしたまま社内環境に持ち込むと、確認のやり取りが往復するぶんだけコストが積み上がる。逆に、手順が固まった状態で渡せば一発で終わる。この切り分けを最初に決めたおかげで、コストを気にせず実験できる場所と、本番データを扱う場所の両方を確保できた。 従量課金でAIを導入した会社にいる人には、この考え方はけっこう役に立つのではないかと思っている。 個人契約と会社の環境は、別物だと思ったほうがいい ここまで「個人環境」「社内環境」と書き分けてきたが、この2つは料金の払い方が違うだけではない。データの扱いそのものが違う。同じことをやってみようという人に一番気をつけてほしい部分なので、少しだけ詳しく書いておきたい。 個人で契約しているプランは定額制で、どれだけ使っても月額は変わらない。一方、会社の環境はAmazon Bedrock経由の従量課金なので、やり取りした量に応じて費用がかかる。前の章で環境を分けた理由はこれだ。ただ、本題はここではない。 重要なのはデータの扱いのほうだ。 個人向けのプランでは、自分の会話をAIの改善（モデルの学習）に使ってよいかどうかを、利用者自身が設定で選ぶ形になっている。許可すればその会話は将来の学習に使われ、データの保存期間も長くなる。許可しなければ以降の学習には使われず、保存期間も短くなる。どちらを選ぶかは自由だが、そういう設定項目があること自体を知らないまま使っている人は少なくないと思う。 対して、会社で使っているBedrock経由の環境は構造が違う。AWSの公式ドキュメントには、モデルの提供元（この場合Anthropic）はBedrockのログや利用者のプロンプト・応答にアクセスできない仕組みになっている、と明記されている。こちらが入力した業務データが提供元に渡って学習に使われる、ということが起きない構造だ。会社の情報を扱ううえで、この違いは大きい。 ひとつ補足しておくと、これはBedrockだけの特長ではない。API経由の利用や法人向けプランでも、既定では会話が学習に使われない扱いになっている。分かれ目は「個人向けプランかどうか」だと考えたほうが正確だ。 そのうえで、このブログの内容を試してみようという人には、先に確認してほしいことがある。 自分が今触っているのは個人契約か、会社が用意した環境か 会社の環境なら、どういう形態で提供されているのか 個人契約なら、学習利用の設定が今どうなっているか そして何より、自分の会社の情報取扱いルールで何が許可されているか 最後の項目が一番大事だ。仕組みとして安全であることと、社内で許可されていることは別の話で、それを決めるのは自分ではない。自分の場合も、業務データを扱う前に社内のルールを確認したうえで進めている。少しでも迷うなら、自己判断せず情報システム部門に聞いたほうがいい。個人の判断で会社の情報を外部サービスに入れて問題になったとき、失うものが大きすぎる。 ※ここに書いた内容は2026年8月時点で公開情報を確認したもの。規約や仕様は変わるので、実際に判断するときは必ず最新の公式情報を確認してほしい。参考：Anthropic プライバシーセンター／Amazon Bedrock のデータ保護 これまでにやったこと 具体的に何をしてきたのか、ダイジェストで挙げておきたい。それぞれ後日、個別の記事にしていく予定だ。 ① 社内環境で「できること・できないこと」の洗い出し 最初にやったのは、地味だが徹底的な動作確認だった。どのフォルダが読めてどこが読めないのか、Excelは扱えるのか、ファイルは作れるのか。AI活用の記事はたくさんあるけれど、会社の環境には会社ごとの制約がある。そこを把握しないまま進めても、途中で必ず行き詰まる。 → 詳しくはこちら：Claude Coworkでできたこと・できなかったこと｜社内導入で最初にやった動作確認 ② 記入漏れの督促を自動通知に置き換えた 毎日、台帳を開いて未記入の行を探して、担当者に声をかける。この作業をMicrosoft Power Automateで自動化した。決まった時刻に台帳をチェックして、未入力があればチャットに通知が飛ぶ。フローを組んだのは自分だが、設計と、詰まったときの原因究明はClaudeに付き合ってもらった。ここではMicrosoft Copilotとの比較も実際にやっていて、その違いは記事にする価値があると思っている。 → 詳しくはこちら：ClaudeとCopilotを非エンジニアが使い比べた｜Power Automateで自動化して分かった差 ③ 共有フォルダの約46万件を安全に整理する仕組み 長年の蓄積で膨れ上がった共有フォルダの整理。ポイントは「AIに全部を読ませない」ことだった。この規模を素直にAIに渡すとコストが跳ね上がるので、機械的に処理できる部分は別の方法で削ってから渡す設計にした。 → 詳しくはこちら：共有フォルダの46万件を整理する｜AIに「全部読ませない」ための設計 ④ 「確証格納して」の一言で終わる仕組み スキャンしたPDFを、中身を読んで名前を付け替え、決まったフォルダに振り分ける作業。39ページのPDFから7件の書類を自動で切り出す、といったこともやっている。今では一言指示するかボタンを押すだけで完結する。ここではPower Automate Desktopと組み合わせていて、ファイルの運搬はPower Automate、中身の判断はAI、最終確認は人という役割分担にしている。この分け方は他の業務にもそのまま応用が効いた。 ...