Claudeをエージェントとして本格運用するには、(1)業務領域別のディレクトリ設計、(2)CLAUDE.mdによる役割・品質基準・禁止事項の定義、(3)SKILL.md+テンプレートによるスキル構築の3つを先に済ませてください。スキルの作り方はシンプルで、一度うまくいった業務をClaudeに——「スキル化して」と伝えるだけです。freee・HubSpot・Notion・SlackのMCP接続を加えれば、データ取得から分析・レポート生成まで自然言語の指示だけで完結します。
ブログ目次
HubSpot導入、AI活用、CRM整備、業務効率化までをまとめて支援しています。記事で気になったテーマを、そのまま相談ベースで整理できます。
Claudeをエージェントとして本格運用するには、(1)業務領域別のディレクトリ設計、(2)CLAUDE.mdによる役割・品質基準・禁止事項の定義、(3)SKILL.md+テンプレートによるスキル構築の3つを先に済ませてください。スキルの作り方はシンプルで、一度うまくいった業務をClaudeに——「スキル化して」と伝えるだけです。freee・HubSpot・Notion・SlackのMCP接続を加えれば、データ取得から分析・レポート生成まで自然言語の指示だけで完結します。
Claude CoworkやClaude Codeを「インストールして使ってみた」段階で止まっている方は多いのではないでしょうか。Claudeをエージェントとして本格的に業務に組み込むには、3つの準備が不可欠です。ディレクトリ構造の整備、CLAUDE.mdによる指示設計、そしてスキルの構築です。詳しくは「Claude Codeでチーム開発を効率化する方法」で解説しています。
チャエン（茶圓将裕）氏のClaude Code入門講座で「claude.mdを設定すると再現性が爆上がりする」と解説されているように、この初期設計の質がAIエージェントの出力品質を根本的に決定します。AI活用完全ガイドで、AI活用の全体像を把握できます。
本記事では、Claudeを単なるチャットツールから「自律的に業務を遂行するエージェント」に変えるための具体的なセットアップ手順を、初期設定からスキル構築、MCP接続まで網羅的に解説します。詳しくは「Claude Codeの企業導入セキュリティガイド」で解説しています。
Claude Coworkの初期セットアップとスキル構築を進めたい方に向けた記事です。
チャエン氏のClaude Code入門講座では、Anthropicが提供する3つのサービスの違いが整理されています。まず、自分の業務スタイルに合ったサービスを選ぶことが出発点です。詳しくは「Claude Code × CI/CD」で解説しています。
Claude Web版（claude.ai）: ブラウザ上でChatGPTのようにチャットするWebアプリです。手軽に使えますが、ローカルファイルへのアクセスやAPI連携はできません。
Claude Desktop / Cowork: デスクトップアプリケーションで、ローカルフォルダとの連携やプラグインによる外部サービス接続が可能です。GUIベースで操作でき、非エンジニアのビジネスパーソンに適しています。
Claude Code: ターミナル（コマンドライン）上で動作するCLI版のClaudeです。ファイルの読み書き・コマンド実行・API呼び出し・MCP接続をすべてターミナルから直接行えます。最も自由度が高く、高度な業務自動化に適しています。
ShinCode氏のCowork入門動画で示されているように、インストール自体は数分で完了します。重要なのはその後の環境構築です。
Claude Codeは、npmコマンドでインストールします。
%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png?width=130&height=39&name=%E6%9C%80%E7%B5%82Start%20Link%20(500%20x%20150%20px)%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png "StartLink"){kind=logo}
# Claude Codeのインストール（npm経由）
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# インストール確認
claude --version
# 起動（プロジェクトフォルダで実行）
cd ~/my-project
claude初回起動時にAnthropicアカウントとの認証が求められます。ブラウザが自動的に開き、OAuth認証を完了させるとターミナルでClaudeが利用可能になります。
チャエン氏の入門講座では、Claude Codeの使い方を3パターンに整理しています。
パターン1: ターミナルで直接使う
最もシンプルな方法です。ターミナルで claude と入力して起動し、対話形式で指示を出します。コマンドライン操作に慣れているエンジニアに最適です。
パターン2: Cursor（コードエディタ）と連携して使う
チャエン氏が「非エンジニアにはCursor連携が最強」と推奨している方法です。CursorはVisual Studio Codeベースのコードエディタで、Claude Codeをエディタ内から呼び出せます。ファイルの内容がエディタ上で可視化されるため、ターミナル操作に不慣れな方でも直感的に使えます。
Cursorとの連携セットアップ手順:
）を開き、claude` を実行パターン3: Claude Desktop（Cowork）で使う
GUIベースで最も手軽に始められます。技術的なセットアップが最小限で、ビジネスパーソンの日常利用に適しています。
| 特徴 | Claude Desktop（Cowork） | Claude Code |
|---|---|---|
| 操作方法 | GUI（グラフィカル） | ターミナル（CLI） |
| 対象ユーザー | 経営者・マネージャー・営業 | エンジニア・データアナリスト |
| MCP接続 | 設定ファイルで追加 | 設定ファイルで追加 |
| ファイル操作 | フォルダ指定で読み書き | フルアクセス |
| コマンド実行 | 不可 | bash / zsh実行可能 |
| スキル | プラグインとして利用 | カスタムスキル作成可能 |
| マルチエージェント | プラグイン経由 | サブエージェント起動可能 |
業務自動化の初期段階ではClaude Desktop（Cowork）で十分ですが、スキルの自作やマルチエージェント構成、API操作を行う段階ではClaude Codeが必要になります。
CLAUDE.mdは、プロジェクトのルートフォルダに配置する「指示書ファイル」です。Claudeがそのフォルダで作業を開始する際に自動的に読み込まれ、以下の情報をClaudeに伝えます。
チャエン氏がClaude Code入門講座で「claude.mdを設定すると再現性が爆上がりする」と述べているように、CLAUDE.mdが存在しないプロジェクトでClaudeを動かすと、毎回ゼロから指示を与える必要があり、出力品質にバラつきが生じます。CLAUDE.mdを適切に設計することで、Claudeが「常に同じ基準で、同じ品質の仕事をする」状態を実現できます。
CLAUDE.mdには業務ルールだけでなく、AIエージェントの「人格」そのものを定義することができます。これがCLAUDE.mdの最も強力かつ見落とされがちな機能です。
たとえば、以下のような人格規定を書き込めます。
## Claudeの人格・振る舞い
- あなたはStartLinkのマーケティング担当者です。代表の今枝の意思決定を代行する立場で振る舞ってください
- 陽気なキャラクターで、クリエイティブなアイデアを積極的に出してください
- コスト意識を常に持ち、費用対効果の高い方法をデフォルトで選択してください
- 不明点は推測せず確認してください。ただし明らかに正解がある場合は自律的に判断して進めてくださいあるいは、レビュー用のエージェントには正反対の人格を設定できます。
## Claudeの人格・振る舞い
- あなたは悲観主義の品質管理責任者です
- すべてのリスクを厳しく指摘し、「これで本当に大丈夫か」と常に疑ってください
- 楽観的な見通しには必ず反論を提示してください同じClaude Codeでも、CLAUDE.mdに書かれた人格規定が異なれば、まったく異なる振る舞いをする「別の部下」になります。マルチエージェント構成と組み合わせれば、楽観派と悲観派の議論をAI同士にさせるといった高度な活用も実現可能です。
通常のチャットでは、会話が新しくなるたびにClaudeは前回の文脈を忘れます。CLAUDE.mdに書かれた情報は毎回自動的に読み込まれるため、「プロジェクトの前提知識」がリセットされません。新しい会話を開始しても、Claudeは常にプロジェクトの目的・ルール・使用ツールを把握した状態で作業を始めます。
「実名企業の事例のみ使用」「メタディスクリプションは120文字以内」「専門用語には必ず日本語の説明を併記」といったルールをCLAUDE.mdに定義しておけば、誰がClaudeに指示しても同じ品質基準が適用されます。これは、組織でClaudeを共有する場合に特に重要です。
「画像生成にはBatch APIを使う」「CRMデータの取得にはHubSpot MCPを使う」「会計データにはfreee MCPを使う」といったツール選択の指針をCLAUDE.mdに明記しておくことで、Claudeが最適な手段を自動的に選択します。
実務で使えるCLAUDE.mdの構成テンプレートを紹介します。
# プロジェクト名
プロジェクトの概要を1〜2行で記述。
Claudeがこのフォルダで何を達成すべきかを明確に伝える。
## Claudeの役割
- このプロジェクトにおけるClaudeの立場
（例: マーケティング担当、データアナリスト、営業アシスタント等）
- 判断基準
（例: コストを意識する、品質を最優先する、スピード重視等）
- 不明点がある場合の行動指針
（確認するか、自律判断するか）
### ディレクトリ構造
プロジェクトのフォルダ構成をツリー形式で記述。
Claudeがどのフォルダに何があるかを即座に把握できるようにする。
### 利用するツール・MCP
| ツール | 用途 | 備考 |
|--------|------|------|
| freee MCP | 会計データ取得 | 読み取り専用 |
| HubSpot MCP | CRM操作 | 商談・コンタクト管理 |
| Notion MCP | ドキュメント管理 | ナレッジDB更新 |
### スキル一覧
| スキル名 | 用途 | 呼び出しタイミング |
|----------|------|-------------------|
| seo-article | SEO記事生成 | 新規記事作成時 |
| monthly-report | 月次レポート | 月末 |
### ルール・制約
- 具体的な品質基準（文字数、フォーマット等）
- 禁止事項（匿名事例の使用禁止、機密情報の外部出力禁止等）
- コスト意識（API呼び出しの効率化等）
### ワークフロー
主要な業務の処理フローを記述。
Claudeが作業の全体像を理解し、ステップごとに進められるようにする。ポイント1: ディレクトリ構造を必ず記載する
Claudeはフォルダ構造を把握して作業を進めるため、CLAUDE.mdにツリー形式でフォルダ構成を明記しておくと、目的のファイルに素早くアクセスできます。
### ディレクトリ構造
my-company/
├── marketing/
│ ├── blog/articles/ ← ブログ記事（Markdown）
│ ├── blog/keyword-map/ ← SEOキーワード管理
│ └── sns/ ← SNS投稿テキスト
├── sales/
│ ├── proposals/ ← 提案資料
│ └── reports/ ← 営業レポート
├── finance/
│ ├── monthly-reports/ ← 月次財務レポート
│ └── forecasts/ ← 売上予測
└── knowledge/
├── meeting-notes/ ← 議事録
└── playbooks/ ← 業務マニュアル
ポイント2: 禁止事項を明確に書く
Claudeが「やるべきこと」だけでなく「やってはいけないこと」を明記することで、事故を防ぎます。
## 禁止事項
- 顧客の個人情報を含むファイルを外部サービスに送信しない
- finance/confidential/ フォルダのファイルを読み取らない
- 本番環境のデータベースに書き込み操作を行わない
- APIキーやトークンをログファイルに出力しないポイント3: 判断基準を具体的に示す
「良い記事を書いて」ではなく、具体的な基準を示します。
### 品質基準
- 記事の本文は3,000文字以上
- 事例は実名企業の公開事例のみ使用（匿名のA社・B社は禁止）
- メタディスクリプションは120文字以内
- H2見出しは5〜8個
- 各セクションに具体的な数値またはデータを含めるCLAUDE.mdはプロジェクトのルートフォルダだけでなく、サブフォルダにも配置できます。Claudeは作業中のフォルダから上位に向かってCLAUDE.mdを検索し、見つかったすべてのCLAUDE.mdを読み込みます。
my-company/
├── CLAUDE.md ← 会社全体の共通ルール・ツール一覧
├── marketing/
│ ├── CLAUDE.md ← マーケティング部門固有のルール
│ └── blog/
│ ├── CLAUDE.md ← ブログ記事制作の詳細ワークフロー
│ └── articles/
└── finance/
├── CLAUDE.md ← 経理・財務固有のルール
└── reports/ルートのCLAUDE.mdには全社共通のルール（用語統一・セキュリティポリシー・使用ツール）を記述し、各部門のCLAUDE.mdには部門固有の業務フローや品質基準を記述します。これにより、Claudeは「全社ルール + 部門ルール」を両方理解したうえで作業を実行します。
Claude CodeやCoworkを事業の根幹に据えるうえで、最も重要なノウハウが「会社をフォルダで表現する」という考え方です。
Claude Codeは、PC内のローカルフォルダを直接読み込んで作業します。そのため、「ストラテジー」「マーケティング」「ファイナンス」といった会社の部署や機能を、そのままフォルダ階層として設計します。これにより、「来期のマーケティング予算を立てて」と指示するだけで、AIが自律的にマーケティング部と財務部のフォルダを探索し、適切な情報をピックアップして予算案を作成してくれます。
なぜフォルダ設計がここまで重要なのか。それはAI活用における最大のボトルネックが「人間の認知負荷」にあるからです。
これまでAIに良い仕事をさせるには、人間が100ある情報の中から必要な5つの情報を手作業で探し出し、コピー＆ペーストでAIに渡す必要がありました。この「前提情報を整理してAIに渡す」作業が、実はAI活用において最も時間がかかり、最もストレスのかかる工程です。
フォルダが整理されていると、Claudeはフォルダ構造そのものから「どこに何があるか」を自動的に読み取ります。人間が前提情報を手動でピックアップする必要がなくなり、「何を達成したいか」という願望だけを伝えればよくなります。つまりフォルダ設計とは、「AIへの情報の渡し方」を自動化する仕組みなのです。
Claudeは作業開始時に、プロジェクトフォルダの構造を把握して「どのフォルダに何があるか」を理解します。フォルダ構造が乱雑だと、Claudeは必要なファイルを探すのに時間を浪費し、誤ったファイルを参照するリスクが高まります。
ShinCode氏のCowork解説で「Coworkでデスクトップを片付ける」デモが行われていますが、これは逆説的に「整理されたフォルダ構造がAIの作業効率を決める」ことを示しています。人間がデスクトップに散らかったファイルで仕事を始めると効率が落ちるのと同じように、Claudeもフォルダが整理されていないと性能が低下します。ディレクトリ設計の第一歩として、まず既存のファイルをClaudeに整理させるところから始めるのも有効なアプローチです。
原則1: 業務領域で分離する
project/
├── marketing/ ← マーケティング関連の全ファイル
├── sales/ ← 営業関連の全ファイル
├── finance/ ← 経理・財務関連の全ファイル
├── product/ ← プロダクト開発関連の全ファイル
└── knowledge/ ← 社内ナレッジベース業務領域ごとにフォルダを分離することで、Claudeが「マーケティングの作業をしているときに経理のファイルを誤って参照する」事故を防げます。
原則2: 命名規則を統一する
ファイル名・フォルダ名に一貫した命名規則を適用します。Claudeはファイル名からコンテンツの内容を推測するため、規則性があると精度が上がります。
# 良い例: 規則的で内容が推測できる
reports/
├── 2026-01_monthly-report.md
├── 2026-02_monthly-report.md
└── 2026-03_monthly-report.md
# 悪い例: 規則性がなく内容が推測しにくい
reports/
├── レポート最新版.md
├── report_final_v2(修正).md
└── 3月のやつ.md原則3: 入力と出力を分離する
Claudeに読み込ませるデータ（入力）と、Claudeが生成する成果物（出力）を別フォルダに分離します。
marketing/
├── inputs/ ← Claudeが参照するデータ
│ ├── keyword-list.csv
│ ├── competitor-data/
│ └── brand-guidelines.md
├── outputs/ ← Claudeが生成する成果物
│ ├── articles/
│ ├── reports/
│ └── sns-posts/
└── CLAUDE.md原則4: 機密情報を明確に隔離する
Claudeに渡すべきでないファイル（認証情報・人事データ・未公開財務情報等）は、アクセス対象外のフォルダに配置します。CLAUDE.mdに「secretsフォルダは参照禁止」と明記することも有効です。
スキルとは、特定の業務タスクを遂行するための「手順書 + テンプレート + ルール」をパッケージ化したものです。チャエン氏のCowork完全版では「プロンプトとナレッジをパッケージ化したもの」と解説されています。
Claudeにスキルを読み込ませることで、「毎回同じ品質で、同じ手順で業務を実行する」ことが可能になります。たとえば「SEO記事を生成するスキル」を作成しておけば、キーワードを指定するだけで、競合調査・構成案作成・本文執筆・メタデータ生成までを一貫した品質で毎回実行できます。
スキルは以下の3つの要素で構成されます。
スキルの目的・入力・出力・処理手順・品質基準・制約条件を定義するドキュメントです。Claudeはこのファイルを読み込んで作業手順を理解します。
出力のフォーマットを定義するファイルです。レポートのMarkdownテンプレート、メールの文面テンプレートなどが該当します。
スキル実行時にClaudeが参照する固定データです。ブランドガイドライン、用語集、過去の成功事例などが含まれます。
実際にスキルを作成する手順を、「月次営業レポート生成スキル」を例に解説します。
ステップ1: スキルフォルダの作成
skills/
└── monthly-sales-report/
├── SKILL.md ← スキル仕様書
├── template.md ← レポートのテンプレート
└── references/
└── kpi-definitions.md ← KPI定義の参照データステップ2: SKILL.md（仕様書）の作成
# 月次営業レポート生成スキル
#### 概要
HubSpotのCRMデータを取得し、月次の営業活動レポートを生成するスキル。
#### 入力
- 対象月（例: 2026年3月）
- レポートの宛先（例: 経営会議向け / マネージャー向け）
#### 処理手順
1. HubSpot MCPを使い、対象月のDeal（取引）データを全件取得する
2. 取引ステージ別に件数・金額を集計する
3. 前月比の増減を算出し、変動が大きい項目にコメントを付ける
4. 新規商談の獲得チャネル（Webフォーム・紹介・展示会等）を分析する
5. template.mdのフォーマットに沿ってレポートを生成する
6. 生成したレポートを outputs/reports/ に保存する
#### 出力
- Markdownフォーマットの月次営業レポート
- ファイル名: {YYYY-MM}_sales-report.md
#### 品質基準
- 金額は千円単位で表示（¥1,234千円の形式）
- 前月比の増減率は小数点1桁まで表示
- 商談件数が0件のステージも省略せず表示する
- KPIの定義は references/kpi-definitions.md に準拠する
#### 制約
- HubSpotのデータは読み取りのみ（書き込みは行わない）
- 顧客名はレポートに含めてよいが、外部共有用ではないことを明記するステップ3: テンプレートの作成
# {対象月} 月次営業レポート
作成日: {作成日}
#### サマリー
{3行以内の月次サマリー}
#### 商談パイプライン
| ステージ | 件数 | 金額 | 前月比 |
|----------|------|------|--------|
| {ステージ名} | {件数} | {金額} | {前月比} |
#### 新規商談の獲得チャネル分析
{チャネル別の分析}
#### 注目ポイント
{前月比で変動が大きい項目のコメント}
#### 次月のアクション推奨
{データに基づいた推奨アクション}ステップ4: スキルの呼び出し
スキルを作成したら、Claudeに以下のように指示するだけで実行されます。
skills/monthly-sales-report/ のSKILL.mdを読み込んで、
2026年3月の月次営業レポートを生成してください。
宛先は経営会議向けです。ShinCode氏のCowork解説で実演されているように、スキルの作成自体をClaudeに依頼することも可能です。たとえば、Cowork上で以下のように指示します。
X（旧Twitter）の投稿分析スキルを作成してください。
以下の機能を含めてください:
- 直近30日間の投稿データを分析
- エンゲージメント率（いいね・RT・リプライ）の高い投稿を抽出
- 投稿時間帯別のパフォーマンス分析
- 次回投稿の最適な時間帯と内容パターンの提案Claudeは対話形式で要件を確認しながら、SKILL.mdとテンプレートを自動生成します。プログラミング知識がなくても、自分の業務に特化したスキルを構築できます。
スキル作成の最も強力なアプローチは、「うまくいった業務をそのままパッケージ化する」方法です。手順は極めてシンプルです。
ステップ1: まず普通にClaudeに業務を実行させる
初めての業務は、対話形式で細かく指示を出しながら進めます。「こういうレポートを作って」「ここはもう少し詳しく」「この数字も入れて」と、修正を重ねながら理想の成果物を完成させます。
ステップ2: うまくいったら「スキル化して」と伝える
完成したレポートの品質に満足できたら、「今後もお願いしたいからスキル化して」とClaude伝えるだけです。たったこの一言で、Claudeは先ほどの作業フロー全体を分析し、SKILL.md（仕様書）とテンプレートを自動生成します。
ステップ3: 以降はコマンド一つで再現
スキルが保存されれば、次回からは「3月の月次レポートを作成して」と指示するだけで、同じ品質のレポートが毎月自動生成されます。プログラミング知識は一切不要です。
この「まず手作業で成功させる → スキル化して自動化する」というサイクルが、AIエージェント活用の基本パターンです。最初から完璧なスキルを設計する必要はありません。実際にうまくいった業務フローをそのままパッケージ化するからこそ、実用的なスキルが出来上がります。Claude Codeを使った経営データの可視化やコンテンツマーケティングにも、こうした考え方が活かされています。
1つのスキルに複数の業務を詰め込まない。「営業レポート生成」と「営業戦略提案」は別スキルにする
曖昧な指示では出力品質がブレる。「何を渡して、何が出てくるか」を具体的に記述する
「わかりやすく書く」ではなく「1文50文字以内」「専門用語には必ず（ ）で日本語説明を付記」のように定量的に定義する
「対象月のデータが0件の場合はどうするか」「APIエラーが発生した場合はどうするか」を事前に定義しておく
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが外部ツールやデータソースに安全に接続するための標準プロトコルです。チャエン氏はCowork完全版で「USB-Cのような存在」と表現しています。USBがどんなデバイスでも同じポートで接続できるように、MCPを使えばClaudeはfreee・HubSpot・Notion・Slack・GitHubなど、どんなサービスにも統一的な方法で接続できます。
MCPサーバーの設定は、Claudeの設定ファイルに記述します。
Claude Desktopの場合:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonClaude Codeの場合:
~/.claude/claude_code_config.json
またはプロジェクトルートの .claude/settings.jsonMCPサーバーの設定例を示します。複数のMCPサーバーを同時に接続できます。
{
"mcpServers": {
"freee": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic-ai/freee-mcp"],
"env": {
"FREEE_CLIENT_ID": "your-client-id",
"FREEE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
},
"hubspot": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic-ai/hubspot-mcp"],
"env": {
"HUBSPOT_ACCESS_TOKEN": "your-access-token"
}
},
"notion": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic-ai/notion-mcp"],
"env": {
"NOTION_API_KEY": "your-notion-api-key"
}
},
"slack": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic-ai/slack-mcp"],
"env": {
"SLACK_BOT_TOKEN": "xoxb-your-token"
}
}
}
}各MCPサーバーの接続手順と、接続後にClaudeが実行できる操作を紹介します。
freee MCP（会計システム連携）
freee MCPを接続すると、Claudeが会計データに直接アクセスできます。ShinCode氏のCowork解説で「確定申告をClaudeにやってもらう」デモが行われているように、会計処理の効率化に直結します。
利用可能な操作:
freee MCPの初回設定では、freee開発者ページでOAuthアプリを作成し、Client IDとClient Secretを取得する必要があります。Claudeを起動すると自動的にOAuth認証フローが開始され、ブラウザでfreeeアカウントとの連携を承認します。
HubSpot MCP（CRM連携）
HubSpot MCPを接続すると、CRMの全オブジェクト（コンタクト・会社・取引・チケット等）にClaudeがアクセスできます。
利用可能な操作:
HubSpotのアクセストークンは、HubSpot管理画面の「設定 > 連携 > プライベートアプリ」から取得できます。必要なスコープ（crm.objects.contacts.read 等）を選択してトークンを発行します。
Notion MCP（ドキュメント管理連携）
チャエン氏のCowork完全版でデモされているように、Notion MCPを接続するとClaudeが直接Notionにページを作成できます。YouTube台本からNotionページを自動生成するデモでは、構造化されたドキュメントが数分で作成されていました。
利用可能な操作:
NotionのAPIキーは、Notion管理画面の「設定とメンバー > コネクト > インテグレーション」から新規インテグレーションを作成して取得します。
MCPサーバーを設定したら、Claudeを起動して接続を確認します。
Claude Codeの場合、起動時にMCPサーバーの接続状況がターミナルに表示されます。接続に成功すると、Claudeに「freeeから今月の売上を取得して」と指示するだけで、MCPを通じてデータが取得されます。
接続エラーが発生する場合は、以下を確認してください。
npx は自動的に最新版を使用）Claude Desktop（Cowork）では、MCPサーバーの設定に加えて、プラグインシステムが利用できます。チャエン氏のCowork解説で「Plugins＝全部入りパッケージ」と表現されているように、プラグインはスキル・コネクタ・コマンド・サブエージェントをひとつにまとめた仕組みです。ワンクリックでインストールでき、個別のAPI設定は不要です。
2026年2月のアップデートで、Google Workspace（Drive・Gmail・Calendar）、DocuSign、Apollo、FactSet、WordPressなど多数のプラグインが追加されました。
| プラグイン | 連携先 | 主な機能 |
|---|---|---|
| Google Workspace | Gmail・Drive・Calendar | メール下書き・ドキュメント検索・予定管理 |
| Slack | Slackチャンネル | メッセージ要約・返信下書き |
| DocuSign | 契約管理 | 契約書送付・ステータス確認 |
| Apollo | 営業データ | リード情報取得・企業データ分析 |
| FactSet | 金融データ | 財務分析・市場データ取得 |
チャエン氏のCowork完全版では、独自のプラグインを対話形式で自作するデモも紹介されています。Enterprise プランでは、管理者がカスタムプラグインを作成し、プライベートマーケットプレイスで組織内に配布できます。自社の業務に特化したプラグインを作成することで、組織全体の生産性を底上げできます。
ShinCode氏のCowork解説で紹介されているスケジュール機能を使うと、定型業務を定期的に自動実行できます。たとえば以下のようなスケジュールが設定可能です。
スケジュール機能とスキルを組み合わせることで、「設定したら放置しておいても定期的に成果物が生成される」環境が構築できます。
PIVOT公式チャンネルで梶谷健人氏が強調しているのが、「願望の質＝アウトプットの質」という原則です。細かなプロンプトの技法を覚えるよりも、「こういう状態を実現したい」という「筋のいい願望（イシュー）」を高い解像度で言語化して伝えることが最も重要です。
たとえば「今月の売上レポートを作って」よりも、以下のように指示する方が意図通りの結果を得られます。
freee MCPから2026年3月の損益データを取得し、
勘定科目別の前月比増減を分析して、
outputs/reports/2026-03_pl-analysis.md に保存してください。
金額は千円単位、増減率は小数点1桁で表示してください。Claudeに業務を指示する際は、以下の3要素を含めることで精度が大幅に向上します。
目的（What）: 何を作成・実行してほしいのか
対象（Where）: どのファイルやデータを使うのか
条件（How）: 出力形式・制約条件・品質基準
CLAUDE.mdに業務の前提条件を記述し、スキルに具体的な処理手順を定義しておけば、日常的な指示は極めてシンプルになります。
3月の月次レポートを作成して。この短い指示だけで、Claudeは自動的にCLAUDE.mdを読み込んでプロジェクトの前提を理解し、スキルの手順に従ってデータ取得・分析・レポート生成を実行します。
初期設定やエラー対応を含め、分からないことは全てClaudeに直接聞くのが基本です。「MCPの接続でエラーが出た」「スキルの作り方がわからない」といった技術的な問題も、Claudeに相談すれば必要なコマンドやファイルの編集を実行してくれます。AIエージェントの時代においては、「自分で調べて解決する」よりも「Claudeに聞いて一緒に解決する」方が圧倒的に速くなります。
MCPを通じてClaudeが外部システムにアクセスする際は、最小権限の原則に従います。
フォルダをGitHubやGoogle Drive等でチーム共有する際は、フォルダ単位でアクセス権限を設計します。社長は全フォルダにアクセスでき、マーケティングのメンバーはマーケティングフォルダのみにアクセスできるよう設定します。これにより、各メンバーのClaudeが読み込める情報も自動的に制限され、セキュアなAI運用が可能になります。
APIキーやトークンは環境変数またはMCPの設定ファイルで管理し、CLAUDE.mdやスキルファイルに直接記述しないでください。Gitリポジトリを使用する場合は、設定ファイルを .gitignore に追加して漏洩を防ぎます。
Enterprise プランでは、以下のガバナンス機能を利用できます。
AIエージェントの本格活用において、1体だけでは限界があります。コンテキストウィンドウ（AIが一度に処理できる情報量）には上限があるため、1体に複数の業務を同時に任せると、記憶がパンクして品質が低下します。人間の組織と同じように、AIにも「役割分担」が必要です。
実務での最適解は3〜5体のAIエージェントの並列稼働です。Claude Codeのターミナルタブ（またはClaude Desktopの複数ウィンドウ）を3〜5個開き、それぞれに異なる役割を割り当てます。
[タブ1] マーケティング担当: ブログ記事の執筆・品質レビュー
[タブ2] 営業支援担当: CRMデータ分析・提案資料作成
[タブ3] 経営管理担当: freee会計データ取得・月次レポート生成
[タブ4] リサーチ担当: 競合調査・市場分析2体では分業の効果が薄く、10体以上では人間のマネジメント負荷が高くなりすぎます。3〜5体であれば、人間1人がすべてのエージェントの進捗をモニタリングしながら適切に指示を出せる範囲です。
各エージェントにはそれぞれのCLAUDE.mdで「役割」と「人格」を定義します。前述の人格規定と組み合わせれば、「楽観派のクリエイターエージェント」と「悲観派のレビュアーエージェント」が同じ成果物を別角度からチェックする、といった多角的な品質管理体制をAIだけで構築できます。
複数のエージェントが同時に作業する場合、ファイルの競合を防ぐ連携ルールが必要です。具体的には、共有ファイル（例: AGENT_SYNC.md）に各エージェントの作業状況を記録し、他のエージェントがその状態を確認してから次のアクションを取る設計にします。詳しい実装パターンは「Claude × 業務自動化の全体像」で解説しています。
全社一斉導入はリスクが大きいため、以下のステップで段階的に進めることを推奨します。
Phase 1: 環境構築（1〜2日）
Phase 2: 単一業務の自動化（1〜2週間）
Phase 3: MCP接続と範囲拡大（2〜4週間）
Phase 4: マルチエージェントと組織展開（1〜3ヶ月）
本記事では、Claude CoworkとClaude Codeのセットアップから、CLAUDE.mdの設計、スキル構築、MCP接続まで、エージェントとして本格運用するための具体的な手順を解説しました。このテーマの全記事はClaude Code実践ガイドでご覧いただけます。
ポイントを振り返ります。
CRMとAIエージェントを活用した業務自動化のご相談は、CRM特化型コンサルティングのStartLinkまでお気軽にお問い合わせください。
プロジェクトのルートフォルダ（最上位フォルダ）に配置します。サブフォルダにも追加のCLAUDE.mdを配置でき、Claudeは作業フォルダから上位に向かって全てのCLAUDE.mdを読み込みます。
「1回の指示で完結する業務単位」が目安です。たとえば「月次レポート生成」は1スキル、「年次予算策定」は複数のスキル（データ収集→分析→資料作成）に分解するのが適切です。
技術的な上限は明確に定められていませんが、実用上は5〜10個程度の同時接続が一般的です。接続数が多いとClaudeの起動時間が若干長くなる場合があります。
明確な文字数制限はありませんが、Claudeのコンテキストウィンドウを消費するため、必要な情報を簡潔に記述することが推奨されます。目安として、1,000〜3,000文字程度に収めると、他の作業に使えるコンテキストを十分に確保できます。
スキルの作成・カスタマイズにはClaude Codeが適しています。作成したスキルをGUIで簡単に呼び出したい場合は、Claude Desktop（Cowork）のプラグインとしてパッケージ化する方法があります。
チャエン氏が解説しているように、Cursor（コードエディタ）と連携させることで、ターミナル操作に不慣れな方でもClaude Codeの機能を活用できます。ただし、最も手軽に始めるにはClaude Desktop（Cowork）がおすすめです。
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株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。
HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。