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Claude Coworkとは?AIに”作業”を任せるという選択肢

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はじめに

生成AIはこれまで、

  • 文章を書く
  • アイデアを出す
  • 要約する

といった「思考支援」に使われることが中心でした。
一方で、エンジニア向けにはClaude Codeのように、実際にコードを書き、修正し、開発作業を進めるための“作業寄り”の機能も登場しています。
つまり、

生成AIは「考えるAI」から「手を動かすAI」へ

と進化し始めています。
そして今回紹介するClaude Coworkは、その“作業を任せる”という考え方を、エンジニア以外の業務にも広げる機能です。
チャットで相談するのではなく、フォルダを渡して「これ、やっておいて」と任せる。
そんな使い方が可能になります。
本記事では、Claude Coworkの基本と、業務活用の可能性を整理します。

Coworkとは

Claude Coworkは、Claude Desktop上で動作するタスク実行型ワークスペースです。
通常のチャットと違い、

  • ローカルフォルダを指定
  • ファイルを読み込み
  • 新しいフォルダを作成
  • ファイルを移動・複製
  • 複数ステップを実行
  • 処理結果をレポート

といった「実際の作業」まで行います。
単なる文章生成ではなく、

計画 → 実行 → 確認

までを一連のタスクとして完結させる点が特徴です。

Coworkでできること

Coworkの特徴は、「ファイルを扱えること」にあります。
チャットのようにテキストだけで完結するのではなく、

  • フォルダを読み込む
  • 複数ファイルを横断して処理する
  • 新しいファイルを生成する
  • 既存ファイルを書き換える

といった操作が可能です。ほんの一例ですが、例えば次のようなことが実現できます。

フォルダ単位での処理

フォルダを指定して、

  • 中身を確認
  • 条件に基づいて分類
  • 新しいフォルダを作成
  • ファイルを移動・複製

といった整理作業をまとめて実行できます。
「ファイルを1つずつ見る」のではなく、「フォルダごと渡す」という発想です。

ドキュメントを読み込んで再構成

複数のファイルを読み込み、

  • 内容を整理
  • 要点抽出
  • 統合
  • 再構成

といった処理が可能です。
メモやレポート、調査資料などを元に、新しいドキュメントを生成できます。

PowerPointなどの成果物生成

既存情報をもとに、

  • プレゼン資料の構成案作成
  • スライド原稿の生成
  • 既存資料のブラッシュアップ

といったアウトプットも可能です。
単なる文章生成ではなく、「資料作成プロセス」に組み込める点が特徴です。

データ抽出と構造化

ファイルの中身を読み取り、

  • 特定情報の抽出
  • 一覧化
  • CSVやExcel形式への整理

といった構造化処理も実行できます。
“読む”だけでなく、“整理して次の工程に渡せる形にする”ところまで担えるのがポイントです。

このようにCoworkは、

テキストを生成するAIではなく
ファイル・アプリを扱い、作業を完了させるAI

という位置づけになります。

Coworkの対象ユーザー

Coworkは、非エンジニアを含むすべてのビジネスユーザーが使えます。後半にデモを載せていますが、使い方は非常に簡単で、プログラミングは不要です。自然言語で手順を説明するだけで使えます。

ただし注意点として、Coworkは無料プランでは利用できません(2026年3月10日現在)。利用できるのは、以下の有料プランです。

  • Pro
  • Max
  • Team
  • Enterprise

個人ユーザーでもProプラン以上であればCoworkを利用可能です。
なお、Coworkは初期の研究プレビュー版として提供されています。今後仕様や提供条件が変更される可能性がある点は留意しておきましょう。

デモ:猫画像を猫種ごとに自動で仕分ける

今回はシンプルな例として、猫の画像のフォルダ整理を行いました。
(本当は領収書仕訳などを行いたかったのですが、個人情報のマスク等の都合上、猫の画像にしました)

お題

3匹の猫の写真が格納されているフォルダがあります。それを見て、猫種ごとにフォルダに分配してもらいます。

実行前の猫の写真フォルダの様子

実行の仕方

Coworkに実行させるのは、非常に簡単です。
フォルダを指定して、次のように依頼するだけで実行してくれます。

3種類の猫の画像が混ざってるので、猫種ごとにフォルダ分けして下さい。複数写っている場合は、複製し、それぞれのフォルダに分配して下さい。

Coworkの指示画面

実行が完了すると通知が来るため、放置しておいて別の作業に取り組んでおく、ということができます。

Coworkの作業内容

実行プロセス

Coworkは、指示内容とフォルダの状態をもとに、実行手順を自動で計画します(下記画像右上の進行状況)。
その後、自身で立てた戦略通りに実行します。
今回Coworkは、

  1. 全画像の猫種を確認する
  2. 猫種ごとのフォルダを作成する
  3. 画像をフォルダに振り分ける(複数猫種は複製)
  4. 結果を確認する

という手順で処理が実行されました。

実行中の様子

完了レポート

どのような手順で実行されたかが、最後にレポートとして提示されます。
意図と異なる処理が行われていないかを確認し、必要に応じて再指示を出すことが可能です。

完了レポート

仕分け後のフォルダ構成

実行後、新たに3つのフォルダが作成されていました。
またそれぞれの中に、分類された画像が複製されていました。

作成されたフォルダ

例えば「スコティッシュフォールド」のフォルダを見てみると、しっかり分類されていました。

分類された画像

なぜこのデモが重要か

重要なのは「猫」ではありません。

  • フォルダを渡す
  • すべてのファイルを1つ1つ確認する
  • 条件に応じて指示通りに実行してくれる

という構造にあります。テキストファイルだけでなく、各種ドキュメントファイルや画像にも適用できるので、応用の幅が大きく広がります。

応用

猫の画像の整理で行ったことは、そのまま請求書処理に応用できます。
例えば:
ケース1:取引先ごとの自動仕分け

このフォルダ内の請求書を、取引先名ごとにフォルダ分けして下さい。

ケース2:月別整理+Excel台帳転記

発行日を読み取り、年月別フォルダに整理してください。
さらに取引先名・金額・請求日をExcel台帳に追記してください。

ケース3:未処理請求書の抽出

支払期限が過ぎているものを一覧にして下さい。

上記のような、「目視確認+転記+整理」という作業をまとめて任せられます。

さらに便利に使うには

Coworkは単体でも十分に活用できますが、Skills・外部連携・Pluginsを組み合わせることで、業務レベルの活用へと拡張できます。

1. Skills:よく使う作業を“再利用可能”にする

Skillsは、特定の作業手順や知識をまとめて定義できる仕組みです。
例えば:

  • 請求書から必要項目を抽出する
  • 議事録を社内フォーマットに整形する
  • レポートを経営向けサマリーに変換する

といった処理をスキルとして登録しておけば、毎回プロンプトを書かなくても、同じ品質で実行できる、という状態を作れます。
定型業務が多い組織ほど効果が出やすい部分です。

2. 外部連携(MCP):業務システムとつなぐ

MCP(Model Context Protocol)を活用することで、Claudeを外部ツールや社内システムと接続できます。
例えば:

  • Google Drive上のファイルを直接扱う
  • Gmailの添付ファイルを処理する
  • 社内データベースを参照する
  • 会計システムと連携する

フォルダ整理の延長ではなく、「業務フローの中に組み込む」という使い方が可能になります。単体タスクから、プロセス全体の自動化へと発展させられるのが外部連携の価値です。

下記では、外部連携できるコネクタが紹介されていますので、ご参照下さい。
Claude Connectors

3. Plugins:Skillsや外部連携を“まとめて拡張”

Pluginsは、

  • Skills
  • MCPによる外部連携
  • 追加機能

などをパッケージとしてまとめた仕組みです。個別に設定するのではなく、特定業務向けの機能セットをまとめて導入する、というイメージです。
特定業務に特化した環境を整えたい場合に有効です。様々なプラグインがすでに提供されていますので、簡単に利用することができます。

さいごに

Claude Coworkは、文章を書くAIではなく、作業を実行するAIという位置づけです。
「考える」だけでなく「やっておいて」と任せられる。この違いは、業務効率において大きな意味を持ちます。
今後このブログでも、

  • 実務に落とし込んだ具体例
  • Plugins / Skills / MCPの活用方法
  • チーム導入の設計

などを紹介していく予定です。

生成AIを「使う」から「任せる」へ。その一歩として、Coworkは非常に有力な選択肢の一つと言えるでしょう。

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  3. コンサルティングサービス:生成AI導入戦略の策定から運用体制構築までを包括的に支援します。

生成AIに限らず、Web・業務システム開発やインフラ設計など、技術領域を問わずご相談を承っています。「何から始めれば良いか分からない」という段階でも構いませんので、ぜひお気軽にお問い合わせください。

執筆・編集

Tech Fun Magazine R&Dチーム
Tech Funの生成AI研究に携わるエンジニアが、最新のAIモデル動向やプロンプト設計、実業務への応用手法など、生成AIに特化した知見を執筆・編集しています。
モデル評価や業務シナリオに応じたAI活用設計など、日々のR&D活動で得られる実践的なノウハウをわかりやすく紹介します。

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