新聞社向けClaude Codeセミナー｜広告主提案・電子版会員・記事校閲の書類仕事はどこまで自動化できるか
aikanri-admin
弊社GENAIでは、新聞社の方向けに Claude Code・Codex の無料オンラインセミナー(60分)を開催しています。本記事では、広告主提案資料の作成、電子版会員の解約予兆検知、記事校閲がどこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。
新聞社では、広告主提案資料や電子版会員管理といった収益に直結する業務に加え、取材メモの整理や校閲記号の適用など、日々積み重なる書類仕事の負担が年々重くなっています。編集局長や営業担当がこれらを一人で抱え込むケースも少なくありません。
本記事では、Claude CodeとCodexの違いから、新聞社特有の業務でどこまで自動化できるか、導入時につまずきやすいポイントまでを順を追って解説します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF ChatGPTと何が違う?記事や広告資料まで「やり切る」AIとは Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、記者や編集者でも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある方も多いと思います。
「広告料金表の作り方を教えて」「電子版の解約防止策のアイデアが欲しい」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の資料作成や集計そのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。取材メモを読み込んで記事ドラフトを作る、広告主向け提案資料を仕上げる、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「今月の電子版会員データから解約予兆のある読者をまとめて」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な分析の考え方を説明してくれますが、実際に会員データを開いて集計まではしてくれません。
Claude Codeは、その会員データのファイルを実際に開いて中身を読み込み、解約予兆リストをその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。取材メモや会員データ、広告料金表などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら集計やドラフト作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、記事ドラフト作成や広告主提案資料にもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、新聞社での活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている方には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらも新聞社向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・集計・記事/資料ドラフト作成 | ファイル読み込み・集計・記事/資料ドラフト作成 |
| 新聞社での活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「この会員データを集計して」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. 新聞社では、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。新聞社の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 広告主提案資料・広告料金表の作成
- 電子版会員の解約予兆検知とレポート作成
- 取材メモのデジタル化・記事ドラフト作成
- 校閲記号の適用・誤字脱字検出・表記統一
- 販売店業績管理と新規購読獲得施策の資料作成
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、取材先との信頼関係づくりや、記事公開の最終判断のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 数字の集計・資料のドラフト作成 | 取材先との信頼関係づくり |
| 過去の様式を踏まえた書式変換 | 記事公開の最終判断・編集責任 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる交渉ごと |
| 複数資料の突合・横断作業 | 広告主・販売店との人間関係の構築 |
| データに基づく傾向の把握 | 現場取材での臨機応変な判断 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic製の「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAI製の「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| 校閲記号 | 誤字脱字や表記の統一を示すために使う編集記号 |
02 AD_SUBSCRIPTION 広告営業・電子版会員管理が、Claude Codeでこう変わる 新聞社でもっとも収益に直結する広告と購読の工程を、入力と出力で見ます
新聞社でもっとも収益に直結するのが、広告営業と電子版/サブスクの会員管理です。広告収入と購読料は、新聞社の売上の柱そのものだからです。
一方で、新聞販売店の高齢化・撤退、電子版会員の解約、広告料金表の更新といった業務は年々負担が重くなっており、営業担当者一人ひとりの管理範囲が広がり続けています。
広告主提案資料
過去の掲載実績と広告料金表を渡すと、広告主向け提案資料のドラフトが出てきます。
電子版会員の解約予兆検知
会員の利用ログを渡すと、解約しそうな読者のリストとレポートが出てきます。
販売店業績管理
販売店ごとの部数データを渡すと、業績レポートと新規購読獲得施策の案が出てきます。
広告料金表の更新
過去の料金表と最新の掲載枠情報を渡すと、更新版の料金表ドラフトが出てきます。
2-1. 広告主提案資料のドラフト作成
過去の掲載実績データや広告料金表をClaude Codeに読み込ませると、広告主向け提案資料のドラフトが出てきます。掲載効果や過去実績をゼロから手作業でまとめる必要がなくなります。
これまで営業担当者が電卓とExcelを行き来しながら作っていた資料のうち、数字を整理してスライドの下書きに落とす部分を、AIが先に用意しておくイメージです。
もちろん、広告主ごとの関係性を踏まえた提案の切り口や、最終的な料金交渉は、これまで通り営業担当者が行います。
広告主提案資料は、その後の商談・料金交渉のすべての土台になります。ここを最初に整えることが、以降の営業活動全体の時間短縮につながります。
| 広告種別 | 資料に含める主な内容 |
|---|---|
| 紙面広告 | 掲載面・サイズ・料金表・過去の反響データ |
| 電子広告/ネイティブ広告 | 表示回数・クリック率・掲載枠の在庫状況 |
| 折込チラシ | 配布エリア・部数・配布時期 |
| タイアップ企画 | 過去の企画実績・想定リーチ |
2-2. 電子版会員の解約予兆検知
電子版会員のログイン頻度や閲読履歴、契約更新日などのデータを渡すと、解約しそうな読者を絞り込んだリストと、解約防止施策の案が出てきます。最終的にどの読者にどう働きかけるかの判断は、担当者が行います。
📚 用語解説
電子版会員管理：電子版・サブスクを購読している読者の契約状況や利用状況を管理する業務です。解約率の低下が新聞社の収益に直結します。
解約防止のためのメールやお知らせ文面のドラフトも、読者の利用状況に応じて内容を出し分けたパターンを用意させることができます。実際に送信するかどうかの判断は担当者が行います。
📚 用語解説
解約予兆検知：利用状況の変化などから、解約しそうな読者をあらかじめ見つけ出す取り組みです。早めに気づければ、引き止めの働きかけがしやすくなります。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 広告主提案資料 | 過去の掲載実績・広告料金表 | 広告主向け提案資料のドラフト |
| 電子版会員の解約予兆検知 | 会員の利用ログ・契約更新日 | 解約しそうな読者のリストとレポート |
| 広告料金表の更新 | 過去の料金表・最新の掲載枠情報 | 更新版の広告料金表ドラフト |
| 販売店業績管理 | 販売店別の部数・売上データ | 業績レポートと新規購読獲得施策の案 |
| 解約防止メールの下書き | 会員の利用状況データ | 状況別の解約防止メール文面案 |
| 広告主別の提案履歴整理 | 過去の商談記録 | 広告主ごとの提案履歴一覧 |
たとえば「この掲載実績データから、A社向けの提案資料を作って」と渡すと、過去の反響データを踏まえた提案資料のドラフトが数分で出てきます。
続けて「電子版の会員データから、直近3ヶ月ログインしていない会員をリストアップして」と渡せば、解約予兆のある読者のリストが出てきます。これを土台に、担当者が働きかけの内容を検討します。
毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の広告主や次の月の集計でもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. 新聞販売店の管理と新規購読獲得
新聞販売店の高齢化・撤退が進む中、販売店ごとの部数推移や配達効率を一覧化しておくと、どの販売店を重点的に支援すべきかが見えやすくなります。最終的な支援方針の判断は営業担当者が行います。
新規購読獲得施策についても、過去の反響が良かった施策のパターンを整理しておけば、地域特性に合わせた施策案のドラフトを作らせやすくなります。
Claude Codeが担うのは資料作成とデータ整理の下書きまでです。最終的な料金交渉や販売店との関係構築は、営業担当者が行います。
提案書作成までのリードタイムが短い案件ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。急な広告出稿の相談にも、担当者は数字の整理ではなく提案の中身を練る時間に集中できます。
結果として、これまでは資料作成の負担を理由に見送っていた小口の広告案件にも、対応しやすくなります。広告営業の負担軽減は、収益機会そのものを広げる効果も持っています。
03 EDITORIAL 取材・記事執筆・校閲も、同じように変わる 取材メモのデジタル化、記事ドラフト、校閲記号の適用を具体的に見ます
広告営業・会員管理以外にも、新聞社には日々発生する取材・編集の業務があります。取材メモのデジタル化、記事ドラフト、校閲、紙面/電子版編集などです。
いずれも「毎日・毎号」発生する定型業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
背景には、紙の発行部数の長期的な減少や、電子版へのシフト、生成AIによる記事作成の普及といった環境変化があります。記者一人ひとりが担う業務量は増える一方で、取材や調査報道に使える時間は圧迫されがちです。
3-1. 取材メモのデジタル化と記事ドラフト
取材時に録音した音声や手書きメモをClaude Codeに読み込ませると、テキスト化された取材メモと、記事構成に沿ったドラフトが出てきます。実際の取材判断や記事の公開判断は、記者と編集者が行います。
📚 用語解説
取材メモのデジタル化：録音や手書きの取材メモを、テキストとして整理し直す作業です。記事執筆の下準備として使われます。
過去に書いた記事の文体や構成を読み込ませておけば、その記者らしい言い回しに近いドラフトを作らせることもできます。文体を寄せるかどうかは記者本人の判断です。
関連記事のリンク付けも、過去の記事データベースを横断して探させることで、手作業で探すよりも早く候補を挙げさせられます。
3-2. 校閲記号の適用と表記統一
原稿を渡すと、誤字脱字の検出、表記統一のチェック、校閲記号の適用まで含めたドラフトが出てきます。最終的な公開判断は、校閲担当と編集局長が行います。
📚 用語解説
校閲記号：原稿の誤りを訂正するために使う、校正・校閲の現場で使われる記号のことです。表記統一や誤字脱字の指摘にも使われます。
新聞倫理綱領や、社内で定めている表記ルール(用字用語集)を読み込ませておけば、それに沿っているかどうかのチェックもドラフトの段階で行わせられます。
📚 用語解説
新聞倫理綱領：日本新聞協会が定める、報道機関としての取材・報道姿勢に関する自主的な行動規範です。名誉毀損や誤報を防ぐための指針として参照されます。
引用元の確認も、記事中の引用箇所と元の資料を突き合わせる作業として任せられます。ただし、引用の妥当性そのものの判断は、これまで通り編集者が行います。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. 紙面/電子版編集とSNS発信
紙面レイアウトの候補案や、電子版CMSへの入稿用データ、SNS投稿用の見出し案なども、記事本文を渡すことでドラフトとして用意させられます。
📚 用語解説
CMS：電子版の記事を管理・配信するためのシステムです。Content Management Systemの略で、記事の入稿や公開スケジュールの管理に使われます。
見出しは紙面用と電子版用、SNS用でそれぞれ最適な文字数や表現が異なります。同じ記事から複数パターンの見出し案を出させておき、担当者が選ぶという使い方が現実的です。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 取材メモの整理・記事ドラフト | 1本あたり2〜6時間 | 1本あたり30分〜1.5時間程度に圧縮できた例あり |
| 校閲(誤字脱字・表記統一) | 1本あたり30分〜1.5時間 | 1本あたり10〜20分程度に圧縮できた例あり |
| 電子版会員管理・解約予兆検知 | 月80〜150時間 | 月20〜40時間程度に圧縮できた例あり |
| 広告主提案資料の作成 | 案件あたり数時間 | 下書き作成の時間を大幅に圧縮できた例あり |
| 販売店業績レポートの作成 | 月次で手作業集計 | データを渡すだけで自動集計 |
3-4. 採用書類・経営レポート・コンプラ対応
取材・編集・営業以外にも、新聞社には記者/編集者の採用書類、月次の経営レポート、倫理委員会対応といった、代表や編集局長が抱えがちな業務があります。
求人媒体からの応募書類や職務経歴書を渡すと、選考基準に沿った一次評価コメントのドラフトが出てきます。最終的な合否判断は、これまで通り採用担当者や編集局長が行います。
📚 用語解説
月次経営レポート：発行部数・広告収入・電子版会員数といった経営指標を月次でまとめた報告書です。経営判断の基礎資料として使われます。
発行部数や広告収入、電子版会員数の推移をまとめた月次経営レポートも、各部門のデータを渡せば、数字を整理したドラフトが出てきます。経営判断そのものは、代表と会社役員が行います。
倫理委員会への報告資料についても、対象となった記事や苦情内容を時系列で整理する下準備として活用できます。委員会での審議や最終判断は、これまで通り人が行います。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 採用書類の一次評価 | 応募書類・職務経歴書 | 選考基準に沿った評価コメントのドラフト |
| 月次経営レポート | 発行部数・広告収入・電子版会員数のデータ | 指標を整理したレポートドラフト |
| 倫理委員会報告資料 | 対象記事・苦情内容の記録 | 時系列で整理した報告資料の下準備 |
代表や編集局長が一人で抱えがちなこれらの業務も、資料整理の部分だけを切り出してAIに任せることで、判断そのものに使える時間を増やせます。
特に中堅・地方紙では、代表や編集局長が取材/編集/販売/広告/採用/コンプラの全業務を抱え込みがちです。資料整理の負担を減らすことは、判断そのものに使える時間を取り戻すことに直結します。
3-5. 編集局長と営業担当、それぞれの負担
編集局長には、取材判断や紙面構成、調査報道の企画という、毎日の判断業務があります。編集会議資料や記事企画のたたき台を先に用意しておくだけでも、判断のスピードは変わります。
背景には日本新聞協会加盟や、特定商取引法・景表法への対応も必要で、広告表示に関するチェック項目も年々増えています。見落とすと信頼を損ないかねない、地味だが重要な確認項目です。
営業担当側は、広告主提案資料の作成に加えて、販売店とのやり取りも負担になりやすいです。繁忙期が決算期や大型広告企画の時期と重なりやすいことも、負担を重くしている要因です。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| 編集局長 | 取材・編集・販売・広告・採用・コンプラの全業務を抱え込みがち | 編集会議資料・記事企画ドラフトの下準備 |
| 記者・編集者 | 取材メモの整理と校閲に時間を取られる | 取材メモのテキスト化・記事ドラフト・校閲記号適用 |
| 営業担当 | 広告主提案資料と販売店対応が同時並行になる | 提案資料の下書き作成、販売店業績の一覧化 |
| 電子版/サブスク責任者 | 会員10〜100万人規模の管理と解約防止が重い | 解約予兆検知、状況別の解約防止施策案 |
記者がClaude Codeを使う場面は、編集局のパソコンの前とは限りません。取材の合間にスマートフォンで取材メモを整理したり、移動中に関連記事のリンク候補を確認したりする使い方もできます。
編集局に戻ってからまとめて作業する必要がなくなること自体が、残業削減につながる場面も少なくありません。
校閲記号の適用や解約予兆の集計は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
AIが担うのはドラフト作成と集計の下準備までです。記事公開・広告掲載・料金交渉に関する判断は、これまで通り編集者や営業担当者が行います。
04 MECHANISM なぜAIが取材メモや広告資料まで処理できるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが取材メモや広告資料の整理を代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野を編集局や営業の書類仕事に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきた広告提案資料や校閲の例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、取材メモのテキストファイルや広告料金表のExcel、会員データのCSVといった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい資料を作ったり、既存の書類を書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したり文書を作ったりしてくれる新人の編集アシスタントのような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「集計方法を教えてくれる」のではなく「実際に集計してくれる」——この一歩の差が、書類仕事の時間を大きく左右します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この形式で校閲記号を適用して」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
校閲や解約予兆検知のように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる調査報道の取材のような業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
会員データベース・広告料金表・過去の掲載実績など、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。広告主提案資料の作成はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、過去実績・料金表・広告主ごとの傾向を別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
校閲でも同じことが言えます。原稿・用字用語集・過去記事という、性質の異なる3種類の資料を横断して、誤字検出と表記統一を一度に進められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。記事の最終確認や、公開・送信の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 新聞社での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 会員データや料金表を開いて、集計やドラフト作成ができる | 会員ログから解約予兆リストを作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎日の校閲作業を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 会員DB・料金表・過去実績などをまとめて参照できる | 広告主提案資料を横断的に作成 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | 記事ドラフトの表現を対話で修正 |
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
05 PITFALLS 新聞社が導入でつまずきやすいポイントと、現実的な対処 セキュリティ・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude Codeを新聞社の現場に導入する際、多くの社が最初につまずくのはセキュリティ面の線引きです。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
地方紙では、全国紙やWebメディアへの読者流出、広告収入の減少にどう対応するかが導入の出発点になることが多いです。まずは負担の大きい業務を一つ選び、そこから効果を確認していく進め方が現実的です。
5-1. セキュリティと情報の取り扱い範囲
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、情報システム担当が不在の社でも無理なく運用できます。
会員の個人情報や取材源に関わる情報など、機微な情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。何を渡して、何を渡さないかを、あらかじめ決めておくということです。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・集計・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 営業担当・情報システム担当 |
| 慣れてきた段階 | 社内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | 業務担当者本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各業務の責任者 |
5-2. 社内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、電子版会員の解約予兆検知や校閲など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全社に一斉導入するよりも、まず一人か二人が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自社の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 観点 | 確認しておきたいこと |
|---|---|
| セキュリティ | どのデータをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 社内定着 | 最初に試す業務を1〜2個に絞れているか |
| ツール選定 | 自社の業務で実際に動かして比較したか |
| 記録の残し方 | 元データとドラフトを案件フォルダに保存しているか |
| 教育・サポート | 最初の数回、誰が一緒に操作をサポートするか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、校閲・解約予兆検知・広告主提案資料を、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、記者や営業担当がプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「この原稿に校閲記号を適用して」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、新聞倫理綱領や社内の表記ルールを読み込ませずに記事ドラフトをそのまま使い、表記のばらつきが残ってしまうケースです。ルールを事前に読み込ませておかないと、ドラフトの精度は上がりません。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | 校閲や解約予兆検知など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 社内ルールを考慮せず表記のばらつきが残る | 用字用語集や新聞倫理綱領を事前に読み込ませてから始める |
| 記者・営業担当がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は編集局長や情報システム担当が一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 案件フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの記事や広告主で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。案件フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
特別なシステムを新たに導入する必要はありません。今使っているフォルダ構成やファイル管理のルールに、AIとのやり取りの保存を一項目加えるだけで十分です。
記事の校閲経緯や広告掲載の判断根拠は、後から説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な記録として役立ちます。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、校閲記号の適用や解約予兆検知を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT 新聞社向けセミナー当日、実際に何を話すのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | 新聞社の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 広告主提案資料の作成、電子版会員の解約予兆検知、記事校閲の実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加社の規模・地方紙/専門紙といった特性に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。新聞社の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
電子版会員の解約予兆検知では、会員の利用ログを読み込ませるところから、解約しそうな読者のリスト化までを実際に動かします。
記事校閲では、原稿を読み込ませて誤字脱字の検出や表記統一のチェックができるまでの流れをお見せします。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| 新聞倫理綱領や名誉毀損リスクはAIで判断できるか | 校閲記号適用や引用元確認の下書きまでで、最終判断は編集者・編集局長が行う前提です |
| 新聞販売店との伝統的な関係をAIで変えられるか | 販売店業績管理の支援までで、関係構築は人が担当する前提です |
| セキュリティ面でどこまでデータを渡していいか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象は代表・編集局長・会社役員としていますが、広告営業や電子版運営を担当する方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、取材・編集・販売・広告のすべてを代表お一人で完結されている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数人で業務を分担している社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
07 SEMINAR_BOOKING 新聞社向けセミナーへの参加方法と、予約から当日までの流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自社の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自社ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| 広告主提案資料・会員管理・校閲の変わり方 | 自社の記事原稿や会員データを例にした質疑応答 |
| セキュリティ・社内定着の考え方 | 自社の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. 名誉毀損や新聞倫理綱領のリスクはAIで判断できるのでしょうか。
A. AIが行うのは校閲記号の適用・誤字脱字検出・表記統一・引用元確認までです。記事公開の最終判断は、これまで通り編集者と編集局長が行います。新聞倫理綱領や社内の表記ルールを事前に読み込ませておけば、チェック漏れを防ぐセーフティネットとして機能します。ルールの読み込みが不十分だと精度は落ちるため、事前準備が重要です。
Q. 電子版会員の解約予兆検知は、どこまで精度が期待できますか。
A. 会員のログイン頻度や閲読履歴など、渡すデータの質と量によって精度は変わります。まずは読み取り専用の範囲でリストアップまでを試し、実際の解約防止施策と照らし合わせながら精度を確認していく進め方が現実的です。最終的にどの読者に働きかけるかの判断は担当者が行います。
Q. 新聞販売店との伝統的な関係を、AIで変えられるのでしょうか。
A. AIは販売店業績管理や新規購読獲得施策の資料作成を支援するのみで、販売店との関係構築は人が担当します。事務作業を減らして、関係構築や現場訪問に時間を回せるようにするのが狙いです。
Q. 取材メモや会員データなど機微な情報をAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 社内のデータをどこまでAIに渡すか、扱う範囲の線引きも含めてセミナー内で説明しています。permission modeの設定で、最初は読み取り専用の集計・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で、許可する操作の範囲を少しずつ広げていく進め方が現実的です。
Q. パソコン操作に不慣れな記者や編集者が多い社でも導入できますか。
A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回は編集局長や情報システム担当が一緒に操作するところから始める社が多いです。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、新聞社の現場業務での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。
Q. Claude Codeを使うと、記者や編集者の仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは資料の下書き作成や集計までで、取材判断やファクトチェック、記事公開の最終判断といった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類仕事の時間を減らし、調査報道や取材そのものに集中する時間を増やすための道具です。
Q. セミナーは代表本人が参加しないといけませんか。
A. 代表・編集局長・会社役員向けを基本としていますが、広告営業や電子版運営の担当者が実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。
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オンライン(Google Meet) / 60分
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新聞社の書類仕事は、広告主提案資料や電子版会員管理のように収益に直結する業務から、取材メモの整理や校閲のように毎日積み重なる業務まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社の記事原稿や会員データを例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AIBPO by AI鬼管理でこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。総額はいまの業務コストの50%が目安、月額基本料は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
NEXT STEP
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
