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

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。