Claude Codeで1人マーケ部門を構築

調査・執筆・画像生成・事実確認・SNS投稿・会計処理・スケジュール管理。21の業務を1つのClaude Code環境に統合したら、1日の実働が60分になりました。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトは140,000文字超えの記事に掲載中。 私はグラフィックデザイナー出身です。コードを書く仕事はしてきませんでした。紙媒体のデザインを14年やり、2020年からWeb・AIに移行した経歴です。 その私が、Claude Codeの中に「1人マーケティング部門」を構築しました。部門と呼んでいますが、実態はマーケティングに限りません。事業運営そのものを1つのAI環境に統合した仕組みです。 この記事では、21スキルの全体設計、統合の設計思想、1日の実働タイムライン、そして構築プロセスの全てを書きます。 まだインストールしていない方はこちら KAWAI @kawai_design · Mar 14 Article 【Claude Code完全入門】買ったばかりのPCから、仕事を自動化するまで 私は毎日、Claude Codeで仕事をしています。 ニュースを集める。 記事を書く。 サムネイルを作る。 SNS投稿文を仕上げる。 この全工程を、コードを1行も書かずに やっています。 「え、それ全部AIがやってるの？」... 4 97 929 132K 【「何に使えばいいの？」が消える40分】 プロのClaude Code仕事場、全部見せます 先着100名限定ウェビナー 詳細はこちら KAWAI @kawai_design · Mar 28 Claude Codeを入れた。 でも、何に使えばいいの？ ここで止まる人が多い。 そこで、このウェビナーでは 私が毎日「Claude Code」でどうやって 仕事してるかを画面ごと紹介します。 ↓【 KAWAI LAB Vol.4 】 先着100名限定 【「何に使えばいいの？」が消える40分】プロのClaude Code仕事場、全部見せます｜KAWAI From note.com 4 12 64 97K 21スキルの全体設計 私のClaude Code環境には21のスキルがあります。それぞれが独立した専門能力を持ち、5つのレイヤーに分かれています。 調査レイヤー research-ai: AIニュースの自動収集・選別。RSSフィードとClaudeの選別を組み合わせたハイブリッド方式 research-insight: 潜在ニーズ・構造的課題の探索。定性データの三角測量で「まだ言語化されていない問題」を見つける 制作レイヤー writer-article: note記事の通貫執筆。構成設計、本文、定型文挿入、ファイル出力まで writer-post: X投稿の設計・執筆・投稿管理 writer-copy: Webサイト・LP・広告のコピーライティング thumbnail: サムネイル画像生成プロンプトの設計 diagram: セクション図解の設計 table: HTML/CSS表の生成 slide-builder: ウェビナースライドサイトの構築 ui: Webサイト・LP・ダッシュボードのHTML/CSS/JS実装 品質管理レイヤー fact-check: 数字・引用・帰属・因果関係の原典裏取り design-score: バナー・サムネイル・LP等のデザイン100点採点 オペレーションレイヤー secretary: 予定・ToDo・スケジュール管理 accounting: 請求書生成・売上帳簿記入 message: X DM・メール・問い合わせへの返信文作成 seminar: セミナー企画の通貫設計 分析レイヤー today-analytics: 直近のXパフォーマンス集計 week-review: 週次コンテンツパフォーマンスレビュー atom-suggest: 次に投稿すべきコンテンツ候補の提示 このほか、外部クライアント向けの専用バリエーション（diagram-shiftai / thumbnail-shiftai / slide-builder-shiftai）があります。 全てが `~/.claude/skills/` 配下のフォルダとして存在し、CLAUDE.mdがオーケストレーターとして機能しています。 CLAUDE.mdによるスキル統合の設計思想 21のスキルをバラバラに動かしても意味がありません。重要なのは、全スキルが同じ文脈を共有していることです。 この「文脈の共有」を実現しているのがCLAUDE.mdです。 CLAUDE.mdには、以下が書かれています。 川合卓也のプロフィール・経歴・肩書 サービス定義（ファネル構造、料金体系、各サービスの位置づけ） 承認ルール（何を自動実行し、何をエスカレーションするか） 品質基準（Output Gateの判定条件） データレイヤーの定義（atoms.csv / pipeline.csv / outputs.csvの運用ルール） どのスキルを呼んでも、このCLAUDE.mdが最初に読み込まれます。つまり、全スキルが「同じ人格・同じ判断基準・同じ品質水準」で動きます。 これが「スキルを並べただけ」の状態と「21の専門能力を持つ1人の人間」の違いです。 スキルを分離して独立動作させると、スキルAが調査した結果をスキルBが記事にする際、Aの文脈は消えます。Bは改めてブランドトーンを読み込み、過去記事との整合性を確認し、ペルソナを再構築しなければなりません。 CLAUDE.md統合では、その再構築コストがゼロです。調査スキルが拾ったネタは、そのまま記事スキルの入力になります。 記事が生成されると同時にサムネイルと図解が自動設計されます。完成した記事は事実確認を通過し、SNS投稿に展開されます。 パフォーマンスデータは分析スキルで回収され、次のコンテンツ戦略にフィードバックされます。 コンテキストの共有が、品質と速度の両方を決めます。 スキル間のデータフロー スキル統合の効果を具体的に見ます。 データは3つのCSVで管理しています。 atoms.csv: コンテンツの種（ニュース、体験、分析結果）。全てのコンテンツの原料 pipeline.csv: 各atomをどのチャネルに展開するかの計画。ステータス管理付き outputs.csv: 実際に公開されたコンテンツの記録。パフォーマンスデータも蓄積 流れはこうです。 research-aiが毎朝AIニュースを収集し、atoms.csvに追加します。research-insightが週次で潜在ニーズを探索し、同じくatoms.csvに追加します。 pipeline.csvで展開判定が走ります。「このatomはnote記事にする」「このatomはX投稿にする」「このatomは両方」。判定基準はエンゲージメント率やインプレッション数で自動化されています。 writer-articleが記事を書く際、atoms.csvの元データとCLAUDE.mdの品質基準が同時に読み込まれます。記事完成と同時にthumbnailとdiagramがプロンプトを生成し、fact-checkが事実確認を実行します。 公開後、today-analyticsとweek-reviewがパフォーマンスを回収し、outputs.csvに蓄積します。そのデータがatom-suggestに流れ、次に何を書くべきかの判断材料になります。 全スキルが同じデータベースを参照・更新しているから、このループが回ります。 1日60分の実働タイムライン ある1日の実働を公開します。 合計: 約60分。 同じ内容を手作業でやれば、記事だけで3〜4時間、SNS・メール・スライド・請求書を含めると1日8時間は軽く超えます。 60分で済む理由は、スキル間の引き継ぎにかかる時間がほぼゼロだからです。記事を書いたらサムネイルが勝手に設計される。 事実確認が自動で走る。SNS展開文が自動で生成される。「次の作業のために情報を整理し直す」時間が存在しません。 構築プロセス — デザイナー出身の私がやったこと この仕組みを構築するのに、プログラミングスキルは使っていません。 必要だったのは以下の5ステップです。 ステップ1: 業務の言語化 何をどの順番で、どんな判断基準でやっているか。これをMarkdownで書き出す作業が全体の80%を占めます。 Claude Codeの設定ではありません。自分自身の仕事の棚卸しです。 「note記事を書くとき、何を最初に確認するか」 「サムネイルを作るとき、何を基準にコピーを決めるか」 「請求書を出すとき、どの情報をどこから取るか」。 暗黙知になっていた作業手順を、全て明文化しました。 ステップ2: CLAUDE.mdの設計 全スキルに共通するルール、ブランド定義、承認フロー、品質基準を1ファイルに集約します。 これは「会社の経営方針書」に相当します。どのスキルを呼んでも、この方針に従って動く。人格と判断基準の統一がここで決まります。 KAWAI @kawai_design · Mar 11 Article AIの設定を99%消したら、逆にうまくいった話 「Claude Code」の設定ファイルが、気づけば300行を超えていました。 「こう書け」「これは禁止」「この順番で処理しろ」。 ルールを増やすたびに、AIが賢くなった気がしていました。... 7 245 1K 553K ステップ3: SKILL.mdの作成 各スキルのトリガー条件、実行手順、品質基準、参照ファイル、出力先をMarkdownで定義します。1スキルあたり100〜300行程度です。 writer-articleなら「構成テンプレ」「トーンルール」「定型文の挿入位置」「タイトルのルール」「過去記事との重複チェック手順」が全て書かれています。 KAWAI @kawai_design · Feb 15 Article あなたのAIは「たいあたり」しかできない？〜Skillsは現代のわざマシンである〜 話題の「Skills」を理解したい人へ。1分で読み終わります。 「AIを使いこなしたいけど、結局プロンプトを コピペして、各サイトをハシゴする作業に疲弊している……」... 2 8 73 25K ステップ4: 参照データの整備 定型文、ブランドガイドライン、過去記事アーカイブ（878記事）、コピーパターン集、図解型カタログ。スキルが参照する「教材」を揃えます。 過去記事は全文をデータベース化し、キーワード検索できるようにしています。新しい記事を書く前に必ず過去記事を検索し、同じテーマの既存記事と矛盾しないことを確認します。 ステップ5: 反復改善 最初から完成形にはなりません。実際に使い、出力を見て、SKILL.mdを修正する。この繰り返しで精度が上がります。 構築期間は約1週間です。ただし「1週間ずっと構築していた」のではなく、通常業務をClaude Codeで行いながら、うまくいったパターンをスキル化していった結果が1週間でした。 コンテキスト共有がなぜ重要か スキル統合の核心をもう少し掘り下げます。 私のwriter-articleスキルは、記事を書く前に必ず過去記事アーカイブを検索します。878記事分のデータベースから関連記事を引き、既存の主張と矛盾しないことを確認してから執筆に入ります。 これができるのは、CLAUDE.mdに「過去記事アーカイブの参照方法」「検索コマンド」「アーカイブの格納パス」が明記されているからです。 writer-articleスキルは、自分の中にデータベースを持っているわけではありません。共有のデータレイヤーを参照しているだけです。 同様に、fact-checkスキルが事実確認を行う際も、CLAUDE.mdの品質基準を参照します。 「誇張はないか」 「元ソースが言っていないことを言い切りで書いていないか」 「数字の裏取りは取れているか」。 この基準がスキルごとにバラバラだったら、品質にムラが出ます。 design-scoreスキルがサムネイルを採点する際も、同じCLAUDE.mdのブランド定義を参照します。ブランドトーンを理解した上で採点するから、意味のあるフィードバックが返ります。 全スキルが「同じ記憶」を持つこと。これが統合型の設計で最も重要な点です。 これから始める人へ 「21スキルは多すぎる。何から始めればいいのか」。 当然の疑問です。 答えはシンプルです。毎日やっている作業を1つだけスキル化する。 私が最初にスキル化したのは、note記事の執筆でした。構成テンプレ、定型文の挿入位置、トーンルール。これをSKILL.mdに書き出したのが出発点です。 1つ目のスキルが安定したら、2つ目を作ります。2つ目ができたら、1つ目との接続を考えます。この繰り返しで、気づけば10個、20個と増えていきます。 重要なのは、全部を一気に作ろうとしないことです。 具体的な始め方を書きます。 1. 毎日やる作業を1つ選ぶ メール返信、SNS投稿、レポート作成、議事録整理。何でも構いません。「毎回同じことを説明しているな」と感じる作業が最適です。 2. その作業の手順をMarkdownで書き出す 完璧でなくていい。「最初にこれを確認して、次にこれを書いて、最後にここに保存する」レベルで十分です。 3. SKILL.mdとしてClaude Codeに読ませる 書き出した手順をSKILL.mdに整形し、`~/.claude/skills/` に置きます。 4. 使って直す 出力がおかしければSKILL.mdを修正します。3〜5回の修正で実用レベルになります。 5. 2つ目を作り、接続する 2つ目のスキルができたら、CLAUDE.mdで共通ルールを定義します。ここからスキル統合が始まります。 業務の中で「これ、毎回同じことを説明しているな」と感じた瞬間が、次のスキルの種です。 【「何に使えばいいの？」が消える40分】 プロのClaude Code仕事場、全部見せます 先着100名限定ウェビナー 詳細はこちら↓ KAWAI @kawai_design · Mar 28 Claude Codeを入れた。 でも、何に使えばいいの？ ここで止まる人が多い。 そこで、このウェビナーでは 私が毎日「Claude Code」でどうやって 仕事してるかを画面ごと紹介します。 ↓【 KAWAI LAB Vol.4 】 先着100名限定 【「何に使えばいいの？」が消える40分】プロのClaude Code仕事場、全部見せます｜KAWAI From note.com 4 12 64 97K ───────────────── この他にも、AI時代の未来予測やツール解説など、多数の記事を投稿しています。全て無料で読むことができるので、ぜひ覗いてみてください。 https://x.com/kawai_design/articles ───────────────── 研修・登壇のご依頼・ご相談はプロフィールに 記載のWebサイトよりお願いいたします。