Operation が Claude と出会ったら：あるチームの AI 業務進化論
1 つの文書を読み解くことから、ナレッジベース全体との連携、そして会議のあり方を変えるまで。この記事でお伝えしたいのは、Operation Team が Claude を日々の業務に取り入れてきたプロセスと、その道のりで実際に直面した課題です。
Irene ChaoExecutive Assistant
1 枚の Google Sheet からナレッジベース全体の連携へ。Operation Team の AI 業務進化
要点まとめ
- OakMega Operation Team は Claude を 3 つのレイヤーで活用しています：文書処理 → 情報統合 → 意思決定支援
- 最大の収穫は時間短縮だけではなく、「まず問題をしっかり考え抜く」という仕事の習慣です
- 次の目標：受け身の回答から、自ら実行するインテリジェントエージェントへ
3 年前、OakMega の社員はおよそ 20 名ほどでした。社員データは 1 枚の Google Sheet にまとめられ、知りたいことがあれば数式を組む。手間はかかるものの、それで十分回っていました。
その後チームは 40 名近くにまで成長し、部署も増え、人の入れ替わりも多くなりました。ある日、年間の平均在籍人数を算出する必要が出てきました。一人ひとりの入社日・退職日、月ごとの在籍状況を考慮しなければならず、さらに一度退職して戻ってきた人もいます。数式が書けないわけではありません。ただ、書き終えても正しいかどうかの確認が難しく、条件を 1 つ変えるたびに最初からチェックし直す必要がありました。
そのとき、はっきりと気づいたのです。私たちの規模はもう 3 年前とはまったく違うのに、情報の扱い方だけが当時のまま止まっている、と。
これが、私たちが本格的に Claude を業務フローに取り入れる出発点になりました。
これまで多くの方にある質問をしてきましたが、返ってくる答えはほとんど同じでした。「ChatGPT は使っているけれど……何が違うのかはうまく言えない」。1 年前の OakMega Operation Team も、おそらく同じような状態でした。この記事でお伝えしたいのは、私たちが「うまく言えない」から「もう手放せない」に至るまでの道のりです。
OakMega が提供しているのは、企業が AI を上手に活用するためのソリューションです。だからこそ「御社自身は AI をどう使っているのですか？」と聞かれると、実はかなりのプレッシャーを感じます。私たちは Claude を業務に取り入れる方法を、3 つのレイヤーに分けています。文書処理（入札書類・アンケート分析）、情報統合（Notion + Google Drive と連携したリアルタイム検索）、意思決定支援（会議前のインタラクティブレポート）です。以下では、この 3 つのレイヤーが日々の業務の中で実際にどう定着していったのかをご紹介します。
私たちが Claude を使う 3 つのレイヤー
3 つのレイヤー：文書 → 統合 → 意思決定。どのレイヤーでも摩擦コストが下がっています
第 1 レイヤー：文書処理
これは最も直接的な活用法であり、私たちが最初に始めた使い方でもあります。
官公庁の調達案件の入札書類は、たいてい長く、情報が詰め込まれています。参加資格、評価基準、提出期限が別々の章に散らばっていて、少し気を抜くと重要な点を見落としてしまいます。以前は 1 ページずつ人が読み込み、手作業で入札準備リストにまとめていました。時間がかかるうえに、その場の集中力も大きく消耗します。今は文書を Claude に渡し、参加資格の要件、必須提出書類、評価項目をカテゴリ別に整理してもらい、それを私たちが一つずつ確認しています。入札すべきかどうかを Claude が判断するわけではなく、それは引き続き人が考えるべきことです。それでも「情報をわかりやすく整理する」という工程では、確実に多くの時間を節約できています。
同じ考え方を人事業務にも応用しています。半期ごとの社員アンケートを回収したら、元データを Claude に渡して一次分析を行います。スコアの分布、部署間の比較、自由記述のテーマ分類を行い、フォーマットをそろえたレポートにまとめて Notion に保存します。以前は半日かかっていたこのプロセスが、今では 1 時間以内に収まっています。
第 2 レイヤー：情報統合
単一の文書を処理するのは比較的わかりやすいものです。本当に違いを実感したのは、Claude を社内のデータソースにつないでからでした。
OakMega の運営データは Google Drive と Notion に分散しています。社員情報、支出記録、プロジェクトの進捗が、それぞれ別の場所にあります。以前は 1 つの質問に答えるにも、まずデータがどこにあるかを把握し、正しいファイルを開き、正しいシートを探してから、ようやく整理に取りかかれました。Claude のコネクタでこれらのデータソースをつなげてからは、その摩擦がなくなりました。
チームの現在の男女比や部署ごとの勤続年数の分布を知りたければ、直接質問するだけで数秒で答えが返ってきます。今月の支出の執行状況や、どの項目にまだ予算の余裕があるかを確認したいときも同様です。データはずっとそこにありました。ただ、これまでは取り出すコストが高すぎたのです。今ではそのコストがほぼゼロになりました。McKinsey の調査によると、ナレッジワーカーは平均して労働時間の 19% を情報の検索と統合に費やしているそうです。Operation の業務に当てはめると、この数字はむしろ控えめだと私たちは感じています。
第 3 レイヤー：意思決定支援
データをリアルタイムで取得できるようになると、次の課題が見えてきました。会議の席で数字を探し始めるのではなく、会議の前に情報をそろえておくにはどうすればよいのか？
私たちが試したのは、会議の前に Claude にインタラクティブなデータレポートを生成してもらい、参加者に事前に目を通してもらう方法です。ここでは静的な PDF では不十分です。PDF は情報を見せることはできても、各自の関心に合わせて切り口を変えたり、詳細を掘り下げたりすることはできません。それができるのはインタラクティブな Web レポートです。ただし、ここには現実的な問題がありました。Claude が生成した HTML を共有するには一般公開する必要があり、公開すればそれがセキュリティ上の穴になってしまうのです。
私たちの解決策は、Claude が生成したコードを OakMega のアクセス制限ページに直接貼り付けることでした。この製品を使えば、インタラクティブレポートを自社のデータベース上で公開でき、私たちが許可した人だけが開けるうえ、誰が閲覧済みで誰がまだなのかも追跡できます。インタラクティブ性を保ちながら、セキュリティの問題も同時に解決できました。
これによって、私たちの会議のあり方は本当に変わりました。参加者は会議室に入る時点ですでに現状を基本的に把握しているため、その場で数字を確認する時間が要りません。議論の重心は「現状の把握」から「分析と意思決定」へと直接移り、会議のテンポが上がり、結論も実行に移しやすくなりました。
本気で使う、だからこそ限界とも向き合う
私たちは Claude のヘビーユーザーではありません。ですが、真剣に使っているユーザーではあります。
うまく使えなかったこともあります。提供する背景情報が不十分だと結果は偏りますし、問題そのものを考え切れていないと、出力の方向性がずれてしまいます。あるとき、部署横断の費用比較を Claude にまとめてもらったのですが、どの月を除外するかを伝え忘れていました。返ってきたのは、フォーマットは完璧、ロジックも正しい、けれど対象期間がすべて間違っているレポートでした。私自身もすぐには気づかず、会議で質問されて初めて発覚しました。
出力の品質は入力の品質で決まる。AI は教えてくれないので、この習慣は自分で身につける必要があります
こうした経験から、私たちはあることに気づきました。ツールの出力品質は、使い手の入力品質に大きく左右されるということです。これは Claude に限った話ではありませんが、Claude を通じて特に強く実感しました。
ある意味では、これは思わぬ収穫でもありました。Claude をうまく使うために、私たちは「まず問題をしっかり考えてから質問する」という習慣を身につけました。このプロセスそのものが、仕事の進め方の見直しになっています。
これから目指す場所
現在の私たちの Claude の使い方は、本質的にはまだ「私たちが聞き、Claude が答える」というものです。次のステップでは、受け身の回答から自ら実行する存在へと進化させたいと考えています。
Operation の業務には、周期的でルール化できるものが数多くあります。定期レポート、費用の照合、人事手続きの各節目、契約期限の管理。こうした業務は人が「考える」必要はなく、求められるのは、正しいタイミングで確実に実行されることです。自動化フローとインテリジェントエージェントを構築することで、こうした定型業務をバックグラウンドで回し続け、私たちの力はすべて例外対応と判断が必要な意思決定に注ぎたいと考えています。
理想は、Operation の定型業務を支える自動化の仕組みが裏側で静かに動き続け、私たちの時間はすべて、本当に人が判断すべきことのために使える状態です。この目標はまだ完全には実現できていませんが、方向性ははっきりしています。
ツールは進化しても、Operation の本質は変わらない
最後に、ひとつお伝えしたいことがあります。
AI ツールが入ってくると、「では自分たちの仕事には何が残るのか」と不安に思う人もいます。けれど Operation という立場を経験した人ならわかるはずです。本当に価値のある仕事は、ルール化できる部分ではありません。情報が不完全なときに判断を下すこと、プロセスが詰まったときに突破口を見つけること、適切なタイミングで適切な仕事を適切な人に託すこと。そこにこそ価値があります。
こうしたことは、Claude には代われません。
それでも、Claude が雑務をいくらか片付けてくれることで、私たちはこうした仕事により多くの時間とエネルギーを注げるようになりました。それで十分なのです。
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よくある質問
Q：OakMega Operation Team は具体的にどのように Claude を使っていますか？
A：3 つのレイヤーに分かれています。文書処理（入札書類の分析、社員アンケートの整理）、情報統合（Google Drive と Notion を連携したリアルタイム検索）、意思決定支援（会議前のインタラクティブなデータレポート生成）です。
Q：企業が AI ワークフローを導入する際の第一歩は何ですか？
A：ツールそのものを追い求めるのではなく、現実の課題から出発することです。OakMega の出発点は「手作業での平均在籍人数の算出が複雑すぎて、ミスも起きやすい」ことでした。具体的な課題を見つけてから、それを解決できるツールを逆算しました。
Q：Claude が生成したレポートで、インタラクティブ性とセキュリティをどう両立していますか？
A：Claude が生成したコードを一般公開せず、自社のアクセス制限ページに配置しています。許可されたユーザーだけが開けるため、インタラクティブ性とアクセス追跡の機能を両立できます。
Q：Claude を業務に使う際に最もよくある問題は何ですか？
A：入力の品質が出力の品質を決めます。背景情報が不十分だったり、問題そのものを考え切れていなかったりすると、結果は偏ります。この習慣は自ら身につける必要があり、ツールが教えてくれることはありません。
Q：Claude は Operation 担当者の仕事を奪いますか？
A：いいえ、少なくとも中核の部分は奪いません。情報が不完全なときに判断すること、プロセスが詰まったときに突破口を見つけること、適切なタイミングで適切な人に仕事を託すこと。これらは AI には代われません。Claude の役割は雑務を片付け、人が本当に判断を要する仕事により多くのエネルギーを注げるようにすることです。
