Claude Partner Network認定パートナーのplayknot、Claudeの仕組みと企業活用に必要な基礎知識を公開

生成AI / AIエージェントを業務で活用するために知っておきたい、文章理解・検索・根拠提示・実行機能を体系的に整理

株式会社playknot（本社：東京都渋谷区、代表者：本屋敷 匠真・山口 恭兵）は、Claude Partner Network 認定パートナーとして、Claude活用に関する知見を全3回のシリーズで公開いたします。

※本リリースは、Claudeの基礎機能からAIエージェントの実践活用までを段階的に整理するシリーズ全3回の第1回です。

■ 企業におけるAI活用

生成AI / AIエージェントの活用は急速に広がっています。一方で、業務で本格的に活用するには、単に「プロンプトを入力して回答を得る」だけでは不十分です。

企業で生成AI / AIエージェントを活用する際には、以下のような視点が重要になります。

• AIにどの情報を渡すのか

• 社内資料やPDFをどう読み取らせるのか

• 回答の根拠をどう確認するのか

• 同じ資料を繰り返し扱う場合のコストをどう抑えるのか

• 外部ツールやデータとどう接続するのか

• AIにどこまで作業を任せるのか

第1回となる今回は、Claudeを業務で活用するうえで重要となる主要機能を、エンジニアだけでなく、企画・営業・マーケティング・DX推進担当者にも理解しやすい形で整理しています。

■ Claude活用で理解しておきたい主な機能

1. PDF・画像の読み取り

Claudeはテキストだけでなく、PDFや画像を読み取り、内容を要約・分析できます。PDFでは、本文だけでなく、図表、表、画像、文書構造を踏まえた分析が可能です。画像では、広告バナー、Webサイトのスクリーンショット、商品画像、グラフ、写真などを対象に、内容理解や比較、品質評価を行えます。

これにより、これまで人が目視で確認していた資料や画像の読み取り作業を、AIによって効率化できる可能性があります。

2. RAGとハイブリッド検索

業務AIで重要なのは、AIに正しい情報を渡すことです。

RAGは、必要な情報を検索し、その情報をAIに渡して回答させる仕組みです。

検索には、意味の近さで探すベクトル検索と、キーワード一致に強いBM25のような検索があります。ベクトル検索は言い換えや意味的な類似に強く、BM25は文書番号、商品名、顧客名、案件IDなどの固有名詞に強いという特徴があります。

両方を組み合わせることで、業務資料検索の精度を高めることができます。

3. Citationsによる根拠提示

Claudeには、回答が元資料のどの箇所に基づいているかを示すCitations機能があります。

AIの回答は便利ですが、業務で使うには「その回答はどの資料に基づいているのか」を確認できることが重要です。Citationsを使うことで、PDFのページ番号やテキスト内の該当箇所を示し、利用者が元資料に戻って確認できるようになります。

これは、契約書、社内規程、IR資料、調査レポート、マニュアルなど、正確性が求められる文書を扱う際に特に有効です。

4. Prompt Cachingによる高速化とコスト最適化

長いシステムプロンプトや大きな資料を何度も扱う場合、毎回同じ情報を処理すると時間とコストがかかります。

Prompt Cachingは、一度処理した大きな入力を一時的に再利用する仕組みです。同じ内容を繰り返し送る場合、以降のリクエストを高速化し、コストを抑えられる可能性があります。

特に、業務ルール、ブランドガイドライン、長いツール定義、社内マニュアルなどを繰り返し使うAIアプリケーションで有効です。

5. Files APIとCode Execution

Files APIを使うと、PDFやCSVなどのファイルを事前にアップロードし、後から参照できます。

Code Executionを組み合わせると、ClaudeがPythonコードを実行し、CSVの集計、データ分析、グラフ作成、レポート生成などを行うことができます。

これにより、広告レポート、アンケート結果、営業リスト、利用ログなど、構造化データを扱う業務にもClaudeを活用できます。

■ 生成AI / AIエージェント活用に必要なのは「機能理解」と「業務設計」

Claudeの各機能は、それぞれ単体でも便利です。

しかし、業務で価値を出すには、それらを業務プロセスに合わせて組み合わせる必要があります。

たとえば、社内文書検索AIを作る場合は、RAG、PDF Processing、Citationsが重要になります。データ分析AIを作る場合は、Files APIとCode Executionが重要になります。長い業務ルールを扱うAIでは、Prompt Cachingが効果を発揮します。

生成AI / AIエージェントの導入では、モデルの性能だけでなく、どの情報を扱い、どの業務で使い、どのように検証できる状態にするかが重要です。

playknotは、Claude認定パートナーとして、本シリーズを通じ、Claudeの仕組みや実務活用に必要な知識を、社内外に向けて分かりやすく発信してまいります。

■ 次回予告

次回は、「MCPによる外部ツール連携とAIエージェントの基本構造」を公開します。

■ 初回相談について

playknotでは、マーケティング組織へのAIエージェント導入を検討する企業向けに、初回相談を受け付けています。

・どの業務からAIエージェント化できるのか

・Claude Codeを自社の広告・マーケティング業務にどう組み込めるのか

・FigmaやAdobe Illustratorなどの制作ツールとAIエージェントをどう連携できるのか

・個人利用で止まっている生成AI活用を、チーム運用に広げるにはどうすべきか

・実際にどのようなユースケースで成果が見込めるのか、デモを見て確認したい

現状の業務フローをもとに、導入すべき領域と進め方を整理します。ご希望に応じて、社内で実証済みのユースケースをもとにしたデモも紹介可能です。

▶ お問い合わせ：https://ai-marketing.playknot.co.jp/

■ playknotについて

playknotは、AIエージェントの導入支援、業務設計、スキル開発、運用定着を支援する会社です。企業の現場業務にAIを組み込み、実際に使われ続ける仕組みづくりを通じて、組織の生産性向上と新しい働き方の実現を支援しています。

会社名：株式会社playknot

代表者：本屋敷 匠真・山口 恭兵

事業内容：AIエージェント導入支援／AI活用コンサルティング／業務設計／スキル開発／マーケティング支援

所在地：東京都渋谷区千駄ヶ谷5-33-2 シャトレー新宿御苑Ⅱ 6F

URL：https://www.playknot.co.jp/