Webメディア向けClaude Codeセミナー｜媒体資料・記事制作・SEOの書類仕事はどこまで自動化できるか
aikanri-admin
弊社GENAIでは、Webメディア・オンラインメディアの方向けに 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、媒体資料の自動更新やタイアップ提案書の作成、記事ドラフト生成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。
編集長や広告営業担当の方は、編集会議・SEO対応・広告主対応まで幅広い書類仕事を抱えがちで、Googleのアルゴリズム変動が重なる時期は負担がさらに増えやすい傾向にあります。
本記事では、Claude Code・Codexの基本から、媒体資料・記事制作・SEO・アクセス解析での活用例、導入時につまずきやすいポイントまでを順番に紹介します。
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 編集会議で「答えるAI」と「作業するAI」はここまで違う Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニア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。
「SEOキーワード分析のコツを教えて」「タイアップ提案書の書き方は」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の分析や資料作成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。アクセス解析データを読み込んで集計する、記事ドラフトを作る、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GA4データを分析して」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な分析の観点を説明してくれますが、実際のデータを開いて集計まではしてくれません。
Claude Codeは、そのGA4のエクスポートデータを実際に開いて中身を読み込み、PV・CV分析の結果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。記事原稿やアクセス解析データなどの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら分析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、媒体資料の更新や記事ドラフト作成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、Webメディアでの活用事例は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Webメディア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・分析・資料ドラフト作成 | ファイル読み込み・分析・資料ドラフト作成 |
| Webメディアでの活用事例 | 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。
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. Webメディアでは、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。Webメディアの現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 媒体資料(月間PV/属性データ)の自動更新
- タイアップ提案書・広告主提案資料のドラフト作成
- 記事ドラフト・校閲記号適用・SEOタイトル最適化
- GA4/Search Console分析とリライト計画
- サブスク会員管理・編集者/ライター採用書類のドラフト
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。まずは自社で最も時間がかかっている業務がどれかを思い浮かべながら読んでいただくと、イメージがつかみやすくなります。
Webメディア業界では、GoogleアルゴリズムアップデートによるSEO変動、生成AIによる記事生成、Cookie規制後の広告計測再設計、サブスク型メディア・有料記事の普及、SNS/YouTube/Podcast連携、紙メディアからのデジタル移行が同時進行しています。変化の数が多いほど、書類仕事の量も増えやすくなります。
逆に、取材先との信頼関係づくりや、ステマ規制・著作権に関わる最終判断のように、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。
| 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 | 広告主・読者との信頼関係づくり |
| 過去の様式を踏まえた書式変換 | 取材判断・一次情報の確認 |
| 繰り返しの多い定型業務 | ステマ規制・著作権の最終判断 |
| 複数資料の突合・横断作業 | ライター・取材先との人間関係の構築 |
| データに基づく傾向の把握 | 編集方針そのものの意思決定 |
WordPressやmicroCMSといったCMSの用語、JIAA(日本インタラクティブ広告協会)のような業界団体名など、Webメディアの現場には固有の言葉がたくさんあります。Claude Codeを使う上で、これらの専門用語を全部覚える必要はありません。
「この記事のタイトル案を出して」「このデータを集計して」といった、普段編集会議や広告営業で使っている言葉のまま話しかければ十分です。この章の最後に、よく出てくる用語を一覧にまとめておきます。
| 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 |
| 媒体資料 | 月間PV・読者属性・広告メニューをまとめた広告主向け資料 |
02 AD_SALES 媒体資料・タイアップ提案の書類仕事が、Claude Codeでこう変わる Webメディアでもっとも時間とお金が動く広告営業の工程を、入力と出力で見ます
Webメディアでもっとも時間とお金が動くのが、広告営業の工程です。媒体資料(月間PV/属性データ)の更新、タイアップ提案、予約管理まで、収益に直結する業務が集中しています。
Cookie規制後の広告計測の再設計や、サブスク型メディア化への対応も重なり、広告営業担当は月150時間規模の負担を抱えやすい状況です。専任の営業担当を置けない中小Webメディアほど、この負担が編集長にのしかかりやすくなります。
媒体資料自動更新
月間PV・属性データを読み込ませると、媒体資料のドラフトが更新されます。
タイアップ提案書ドラフト
広告主の業種と過去実績を渡すと、提案書のドラフトが出てきます。
予約管理表の整理
空き枠と申込データを突き合わせ、予約管理表を整理します。
サブスク会員管理
会員データを読み込ませると、解約傾向のレポートが出てきます。
2-1. 媒体資料の自動更新
月間PVや属性データ(年齢層・性別・流入経路など)をGA4やSearch Consoleから読み込ませると、媒体資料のドラフトが更新された状態で出てきます。毎月手作業でグラフや表を差し替えていた作業が、下書きとして先に用意されるイメージです。
最終的な数字の確認と、広告主への提示は、これまで通り広告営業担当が行います。
媒体資料の更新頻度と精度が、広告主からの信頼にそのまま直結します。ここを自動化の起点にすることが、広告営業全体の時間短縮につながります。
| 媒体資料に載せる項目 | 主な参照データ |
|---|---|
| 月間PV・UU | GA4 |
| 読者の年齢層・性別・流入経路 | GA4・Search Console |
| 過去のタイアップ実績 | 広告営業の商談記録 |
| 会員数・サブスク比率 | サブスク会員管理システム |
2-2. タイアップ提案書ドラフトと予約管理
広告主の業種や過去のタイアップ実績を渡すと、その広告主向けの提案書ドラフトが出てきます。予約管理表も、空き枠と申込データを突き合わせて整理できます。
📚 用語解説
媒体資料：自社メディアの月間PV・読者属性・広告メニューなどをまとめた、広告主への提案に使う資料です。数字の鮮度が信頼に直結します。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 媒体資料の自動更新 | GA4データ・Search Consoleデータ | 月間PV/属性データを反映した媒体資料ドラフト |
| タイアップ提案書ドラフト | 広告主の業種・過去実績 | 提案書ドラフト(訴求ポイント付き) |
| 予約管理表の整理 | 空き枠情報・申込データ | 整理済みの予約管理表 |
| 広告計測レポート | Cookie規制後の計測データ | 計測方法の再設計案とレポート |
たとえば「今月のGA4データから媒体資料を更新して」と渡すと、月間PVと属性データを反映したドラフトが数分で出てきます。
続けて「この広告主向けにタイアップ提案書を作って」と渡せば、業種に合わせた提案書のドラフトが出てきます。これを土台に、担当者が訴求ポイントを調整します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. Cookie規制後の広告計測とサブスク型メディア化
Cookie規制後は、広告効果測定の設計自体が難しくなっています。計測方法の見直しを進める際にも、複数の計測データを横断して整理する作業にClaude Codeを使えます。
サブスク型メディア化への対応でも、会員データの分析や解約防止施策の下書きに活用できます。
📚 用語解説
サブスク型メディア：月額課金の会員に限定コンテンツを提供する運営形態です。会員維持のための読者分析が、収益の安定性を左右します。
サブスク会員の解約防止施策では、退会前の閲覧履歴やログイン頻度といったデータを読み込ませ、解約が近い会員の傾向を洗い出すレポートを作らせられます。最終的にどの会員にどんな案内を送るかは、編集部やカスタマーサポート担当が判断します。
| 会員データの指標 | 見えてくること |
|---|---|
| 直近1ヶ月のログイン頻度 | 離脱の兆候が早い段階で見える |
| 閲覧記事のジャンル比率 | コンテンツの好みの変化が見える |
| 有料記事の閲覧完了率 | 料金に見合う満足度を得ているかが見える |
Claude Codeが担うのは媒体資料と提案書の下書きまでです。最終的な金額判断と広告主対応は、これまで通り広告営業担当が行います。
2-4. 大手Webメディアとの競合環境の中で
中小Webメディアの周りには、東洋経済オンラインやダイヤモンドオンライン、NewsPicksのような大手Webメディア、新聞社・雑誌社のWeb版、個人ブログやYouTuberといった複数の選択肢が並んでいます。広告主から見れば、どこに出稿するかは常に比較対象がある状態です。
大手が持つ広告基盤の規模には敵いませんが、専門特化・編集長の感性・読者との距離の近さは、中小Webメディアならではの強みです。この強みを媒体資料でどう見せるかが、広告主への説得力を左右します。AI自動生成メディアのような低コスト・大量記事の路線とも、正面から戦う必要はありません。
📚 用語解説
JIAA：日本インタラクティブ広告協会の略称です。広告表示の適正化などを推進する業界団体で、加盟や認証が広告主への信頼材料になることがあります。
JIAAのような第三者認証の取得状況や、読者アンケートの結果を媒体資料に反映させる作業も、過去データを読み込ませておけば、更新のたびにゼロから作り直す必要がなくなります。
サブスク型メディア・専門特化メディア・YouTube/Podcast連携・ステマ規制対応・第三者認証は、いずれも需要が拡大している分野です。媒体資料に新しい取り組みを反映させ続けることが、広告主からの継続的な信頼につながります。
反対に、記事生成だけをAIに任せて他の業務を旧来のまま残すやり方では、負担の総量はあまり変わりません。編集・SEO・広告営業・採用・コンプラ対応といった月次/日次サイクル全体に組み込んでいく発想が、効果を実感しやすい進め方です。
扱う題材はすべて貴社の実業務です。編集データ・記事原稿・アクセス解析・広告データなど、サンプル課題ではなく自社のデータを例に、どこから着手すべきかを一緒に確認していきます。
| 比較対象 | 相手の強み | 自社(中小Webメディア)の強み |
|---|---|---|
| 大手Webメディア | 大手広告基盤・新聞社/雑誌社連携 | 専門特化・編集長感性・直接読者対応 |
| 新聞社/雑誌社のWeb版 | 取材力・既存ブランド力 | Web専業の機動力・SEO/SNS集客 |
| 個人ブログ/YouTuber | 低コスト・自由な発信 | 編集責任・ファクトチェック・複数ライター体制 |
03 CONTENT_SEO 記事制作・SEO・アクセス解析も、同じように動きが変わる 編集会議から校閲、GA4分析、採用・コンプラまでを具体的に見ます
広告営業以外にも、Webメディアには年間を通じて負担の大きい業務があります。記事制作、SEO対応、アクセス解析、採用、コンプラ対応です。
いずれも「毎日・毎月・毎年」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。
3-1. 編集会議・記事企画・記事ドラフト
取材メモや過去記事のデータ、競合分析の材料を読み込ませ、編集会議資料や記事企画のドラフト、編集カレンダーを作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
編集カレンダー：いつ・誰が・どの記事を公開するかを一覧化したスケジュール表です。複数ライターを抱えるメディアほど管理の手間が増えます。
競合メディアの直近の掲載記事を一覧化し、自社がまだ扱っていないテーマを洗い出す競合分析も、Claude Codeに任せられる作業のひとつです。ゼロから企画会議の材料を作る手間が減ります。
編集会議の資料も、前月のPV上位記事・読者コメントの傾向・競合分析の結果をまとめて渡せば、議題候補付きの叩き台として用意できます。会議の場では、その叩き台をもとに企画の優先順位を議論することに時間を使えます。
ライターアサインの管理も、各ライターの得意ジャンルと稼働状況を一覧化しておけば、新規案件が来たときの割り振り候補をすぐに出せます。誰に何を依頼するかの最終決定は、これまで通り編集長が行います。
記事ドラフトそのものも、取材メモとファクトチェック済みの情報を渡せば下書きが出てきます。取材判断とファクトチェック、引用元確認は、これまで通り記者・編集者が行います。
| 工程 | Claude Codeの介入例 |
|---|---|
| 編集会議・企画 | 編集会議資料・記事企画ドラフト・SEOキーワード分析・編集カレンダー |
| 取材・記事執筆 | 取材メモのデジタル化・記事ドラフト・ライターアサイン表の整理 |
| 校閲・SEO最適化 | 校閲記号適用・誤字脱字検出・タイトル/見出し最適化・内部リンク設計 |
| アクセス解析・改善 | GA4/Search Console分析・PV/CV分析・記事リライト計画 |
| 広告営業・媒体資料 | 媒体資料更新・タイアップ提案・予約管理 |
| サブスク/有料記事運営 | サブスク会員管理・解約防止施策・読者分析 |
| 採用・コンプラ | 採用書類ドラフト・月次経営レポート・ステマ規制表現チェック |
3-2. 校閲・SEO最適化
校閲記号の適用、誤字脱字検出、タイトルや見出しのSEO最適化、内部リンク設計のドラフト作成まで、まとめて任せられます。公開前の最終確認は編集者が行います。
検索流入とダイレクト流入、どちらの読者を意識したタイトルにするかといった編集判断は、引き続き人が担う領域です。AIはその判断材料となる候補を複数出す役割です。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. GA4/Search Console分析とリライト計画
GA4とSearch Consoleのデータを読み込ませ、PV・CV分析と記事リライト計画、サムネイル最適化案のドラフトを作らせられます。Googleのアルゴリズムアップデートで月間PVが大きく変動した際の要因整理にも使えます。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 記事制作(1本) | 4〜12時間 | 1〜3時間程度に圧縮できた例あり |
| 校閲+SEO最適化(1本) | 1〜3時間 | 15〜30分程度に圧縮できた例あり |
| GA4/Search Console分析+リライト計画 | 月30〜60時間 | 月5〜10時間程度に圧縮できた例あり |
| 編集者1人あたり月間処理記事数 | 30〜60本 | 100〜200本程度まで拡大できた例あり |
3-4. 採用・コンプラ対応
編集者・ライターの採用書類ドラフトや、月次経営レポートの作成にもClaude Codeを使えます。書類の型が決まっている業務ほど、下書き作成の効果を実感しやすい領域です。求人票の下書きに加え、応募書類の一次スクリーニング項目の整理にも使えます。
ステマ規制(景表法2023年〜)、特定電子メール法、著作権法への対応も、チェックリストとの適合度判定はAIが補助できます。最終的なステマ判断や法的な確認は、編集者と法務が行います。
📚 用語解説
ステマ規制(景表法)：広告であることを明示せずに宣伝する行為を規制する法律です。2023年から本格運用され、タイアップ記事や広告主提供記事での表記確認が必須になりました。
AIが担うのはドラフト作成とチェックリスト適合度判定までです。取材判断・ステマ判断・公開の最終確認は、これまで通り編集者や法務が行います。
3-5. 検索流入とダイレクト流入、両方を意識した記事戦略
Googleアルゴリズムアップデートのたびに、検索流入に頼りきったメディアは月間PVが大きく変動します。SNSやニュースレターからのダイレクト流入を並行して育てておくことが、長期的な安定運営には欠かせません。
📚 用語解説
検索流入・ダイレクト流入：検索エンジン経由でサイトに来る「検索流入」と、SNS・ブックマーク・メルマガ経由で直接来る「ダイレクト流入」の総称です。両方のバランスが変動リスクを下げます。
GA4のデータから、記事ごとに検索流入とダイレクト流入の比率を分類する集計も、Claude Codeに任せられます。検索流入に偏っている記事群を把握できれば、SNS展開を強化すべき記事の優先順位もつけやすくなります。
専門特化メディア(IT/医療/金融/グルメなど)ほど、この比率の管理が競合との差別化に直結します。ジャンルを絞り込むほど、コアな読者のダイレクト流入比率を高めやすい傾向があります。
| 流入経路 | 特徴 | AIでできる集計例 |
|---|---|---|
| 検索流入 | Googleアルゴリズムの影響を受けやすい | 順位変動と記事別PVの相関整理 |
| ダイレクト流入 | SNS・メルマガ経由で安定しやすい | リピート読者の閲覧記事傾向の集計 |
| SNS/YouTube/Podcast連携 | 拡散力があるが持続性にばらつき | 連携記事の流入数比較 |
記事制作やSEO対応、GA4分析の自動化は、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。
04 MECHANISM なぜ、Claude Codeにここまで任せられるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが書類仕事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・広告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。
ここまで見てきた媒体資料や記事制作の例も、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、記事原稿のWordファイルや、GA4のエクスポートデータ、Excelの媒体資料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、既存の資料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。「分析方法を教えてくれる」のではなく「実際に分析してくれる」——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「この形式で媒体資料を更新して」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。
月次の媒体資料更新やGA4分析のように、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。
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
編集データ・アクセス解析データ・広告データなど、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。GA4分析はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、複数の指標を別々に確認する手間を、まとめて引き受けられます。
媒体資料の作成でも同じことが言えます。GA4データ、Search Consoleデータ、過去のタイアップ実績という、性質の異なる資料を横断して、更新作業を一度に進められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
| 特徴 | 何ができるか | Webメディアでの具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 記事原稿やGA4データを開いて、分析やドラフト作成ができる | GA4データから月間PV分析レポートを作成 |
| 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 | 毎月の媒体資料更新を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | アクセス解析・広告データ・編集データをまとめて参照できる | PV分析とタイアップ実績を横断した提案書作成 |
| 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 | 記事タイトル案を対話で複数パターン出す |
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。
4-4. 対話しながら精度を上げていける
一度で完璧な出力を求める必要はありません。「もう少し具体的なタイトル案にして」「この段落は削って」といった対話を重ねながら、少しずつ望む形に近づけていけます。
この対話のしやすさが、従来のマクロやテンプレートによる自動化とは大きく異なる点です。条件を事前にすべて定義しておく必要がなく、使いながら細かい調整ができます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
05 PITFALLS Webメディア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Webメディアの現場に導入する際、多くの会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。
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会社でも無理なく運用できます。
読者や会員の個人情報、広告主の未公開データなど、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・分析・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 編集長・広告営業担当 |
| 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、GA4分析や媒体資料の更新など、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。Anthropic API課金プランと月額目安については、セミナー冒頭の全体像整理でも触れています。
「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記事フォルダに保存しているか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、媒体資料更新とGA4分析、記事ドラフト作成を、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、編集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。「この記事にタイトル案を3つ出して」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。
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 | 媒体資料更新やGA4分析など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 編集担当がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は編集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 | 記事フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
5-5. 教育・サポート体制をどう用意するか
導入初期でつまずきやすいもうひとつの要因は、質問できる相手が社内にいないことです。情報システム担当を専任で置けないWebメディアがほとんどのため、最初の数回は編集長やベテラン編集者が横についてサポートする体制が現実的です。
特別な研修を組む必要はありません。実際にGA4データを開いて分析させる、記事ドラフトを作らせるといった作業を、担当者と一緒に2〜3回やってみるだけで、多くの人がひとりで使えるようになります。
| 段階 | サポートの形 |
|---|---|
| 導入1〜2回目 | 編集長やベテラン担当者が隣で一緒に操作 |
| 3〜5回目 | 困ったときだけ相談できる状態にする |
| 6回目以降 | 本人が自走し、型を他のメンバーに共有 |
5-6. 元データとドラフトの記録の残し方
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・どの記事や広告主対応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。記事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。
広告主提案やステマ規制対応など、後から経緯を説明する必要が出る場面もあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な監査ログとして役立ちます。
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、媒体資料の更新やGA4分析を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT Webメディア向けセミナー当日、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 | Webメディアの業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 媒体資料更新から提案書ドラフト、記事ドラフト、GA4分析の実演デモ |
| 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、参加企業の業種・規模に応じて多少調整することもあります。総合Webメディアでも専門特化メディアでも、扱う資料の種類が近いため、同じ流れで進行できます。
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。Webメディアの具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
記事ドラフト作成では、取材メモを読み込ませるところから、記事の骨子・タイトル案の生成までを実際に動かします。
GA4/Search Console分析では、実際のデータをClaude Codeに読み込ませ、PV・CV分析とリライト計画のドラフト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 |
|---|---|
| ステマ規制対応はAIに任せられるか | チェックリスト適合度判定の補助までで、最終判断は編集者・法務が行う前提です |
| AI自動生成メディアとの差別化はどうするか | AIは量産の下書きに使い、編集者は取材記事・特集に集中する使い分けを説明します |
| 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・編集長・経営層としていますが、広告営業や現場のライターの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、記事制作や広告営業を代表お一人で完結されており、当面人を増やす予定もない場合は、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メディアほど、持ち帰れる材料は多くなります。
総合Webメディア、専門特化メディア(IT・医療・金融・グルメなど)、オウンドメディア運営代行、サブスク型メディアなど、扱うジャンルや収益構造が異なっていても、媒体資料・記事制作・SEOという業務の型自体は共通しています。自社のジャンルに置き換えて聞いていただけます。
| 会社のタイプ | よくある悩み |
|---|---|
| 中小Webメディア代表(月間PV50〜500万) | 大手メディアへの流入流出、Googleアルゴリズム変動で月間PVが上下しやすい |
| 専門特化メディアの編集長 | ライター確保が難しく、AI記事との品質競争が経営課題になりやすい |
| オウンドメディア運営代行責任者 | 複数クライアントの制作・SEO・広告営業を並行して抱えやすい |
どのタイプの会社であっても、まず自社の業務のどこにClaude Codeを組み込めそうかを一緒に確認するところから始めます。セミナー内で扱う実演テーマも、参加企業の状況に応じて調整可能です。
07 SEMINAR_BOOKING Webメディア向けセミナーの参加方法と当日までの流れ 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。
セミナー後、研修・講座・導入支援・コンサル・内製化伴走・顧問といった他の形態について質問や個別相談も承ります。扱う題材はすべて貴社の実業務(編集データ・記事原稿・アクセス解析・広告データ等)で、サンプル課題は使いません。まずは60分のセミナーで、自社に合うかどうかを見極めるところから始めていただければと思います。
| セミナー後に検討できる形態 | 特徴 |
|---|---|
| 研修(2〜4時間) | 代表・編集長と現場リーダーがClaude Code基礎を一気に習得する短期型 |
| 講座(全6回) | Webメディアの典型業務シーンを毎回1つ取り上げ、並走しながら習得する継続型 |
| 導入支援(3〜6ヶ月) | 現業務にClaude Codeを組み込むまでハンズオンで伴走 |
| 顧問(月次) | 毎月の業務変化に合わせてClaude Code設定と業務フローを継続調整 |
| 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 |
| 媒体資料・記事制作・SEOの変わり方 | 自社のアクセス解析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. AI自動生成メディアとの品質競争が心配です。Claude Codeを使うとさらに埋もれませんか。
A. AIに任せるのはあくまで下書き作成と量産的な作業です。編集者は取材記事・特集・解説記事に集中できるようになるため、AI生成記事との差別化はむしろつけやすくなります。品質×量の両立を目指す使い方が現実的です。
Q. ステマ規制(景表法2023年〜)対応はAIで判断できますか。
A. AIができるのはチェックリスト適合度判定(ステマ表記・景表法表現の確認)までです。最終的なステマ判断は編集者と法務が行う前提で、記載漏れを防ぐセーフティネット役として機能します。判断そのものをAIに委ねることはありません。
Q. 会員データやアクセス解析データをAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 社内の会員データや解析データをどこまで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分析・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で操作範囲を広げていく進め方が現実的です。
Q. WordPressやmicroCMSと連携できますか。
A. セミナーでは記事データやアクセス解析のエクスポートファイルを読み込ませる使い方を中心に紹介しています。CMS本体への直接書き込みまで含めた連携範囲は、自社の運用や許可範囲に合わせて個別にご相談いただく内容です。
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、Webメディア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. 編集長ひとりで編集からSEO、広告営業まで抱えている小規模メディアでも導入できますか。
A. むしろそうした会社ほど、負担が大きい業務からAIに下書きを任せる効果を実感しやすい傾向にあります。最初の数回は情報システム担当や編集長本人が操作をサポートするところから始める会社が多いです。パソコン操作に不慣れでも、日本語で指示を出せれば十分です。
Q. ライター不足で記事本数を増やせません。Claude Codeで解決できますか。
A. 記事ドラフトの下書きを用意することで、ライター一人あたりが手を動かす時間そのものを短縮できます。ただし、取材や一次情報の確保はAIには代われないため、ライター不足そのものを解消する魔法ではなく、既存メンバーの処理量を底上げする位置づけになります。専門特化メディアでライターの確保が難しい場合ほど、この底上げの効果を実感しやすい傾向があります。
Q. セミナーは代表・編集長本人が参加しないといけませんか。
A. 代表・編集長・経営層向けを基本としていますが、広告営業担当やライターの方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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Claude Code セミナー(参加無料・60分・オンライン)の予約フォームです。
日程調整のメール往復はありません。実際の空き日程が下に表示されています。
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Webメディアの書類仕事は、広告営業の媒体資料更新から、記事制作・SEO・アクセス解析のように日々積み重なる業務、そしてステマ規制のように制度への対応が求められる業務まで、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。自社の記事データやアクセス解析を例に、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、AI社員AIKATA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。料金は月30万円の月額定額、追加費用は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
