Claudeの営業活用事例をAnthropic日本チームが公開【日英メールの下書きと顧客記録を分担】

Anthropicの日本チームで営業開発(BDR)を担当するShahboz Ibragimov氏が、Claude(クロード)を使った自分の営業の1日を、2026年10月16日付でClaude公式サイトに公開しました。

その1日では、日本語と英語の返信案、顧客記録の更新、会議後のフォロー文案を役割の違う複数のAIエージェントに分けて任せ、本人は価格や扱いに注意が要る顧客の判断と、送る前の確認に回っています。
どの作業をAIに任せ、どこで人が見ているのかが分かれば、自社の営業でClaudeを試す時に何から始めて何を確かめればよいかも見えてくるでしょう。

Claudeの営業活用で日本チームが分けた5つの仕事と調整役

Ibragimov氏はClaudeの営業活用で、仕事を5つの定型業務の担当と、それらを調整する6番目の担当に分けています。

以前は毎朝2時間ほどを問い合わせの振り分けと見込み度の判断、日本語や英語のメール作成に使い、CRM(顧客管理システム)の更新は1日以上遅れることも多かったと本人は振り返っています。

今はエージェントが一日の始まりまでに大半を用意し、本人はそれを確認する役に回りました。
担当ごとに仕事を1つに絞っているのは、どこで何がずれたかを追いやすくするためです。

出典: Claude公式「How an Anthropic Japan BDR runs his day with a fleet of Claude agents」(2026年10月16日・英語)

6つの役割と人の関わり方

5つの担当の名前は、仕事の大半を日本語でこなすため本人が付けたもので、Claudeに同じ名前の機能が標準で入っているわけではありません。
調整役への変更依頼は本人しか投稿できない設定で、調整役は15分ほどごとにSlackを確認して各担当の指示を書き換えます。

自社の営業で考える時も、まず仕事をこの粒度で書き出すと、AIに渡す作業と人に残す判断を分けやすくなります。

Claudeが日英の営業メールを下書きし、本人が確認して送る

日本語と英語の営業メールは、Claudeのエージェントが下書きまでを作り、読んで直して送るのは本人という分担です。

具体的には、受信箱をHenjiが1時間ごとに確認し、返信が要る顧客メールに、やり取りに合わせて日本語か英語の返信案を用意します。
初回の連絡文はSabaki、会議後のフォロー文はNokoriが書き、どの下書きにも先頭に状況の短い要約が付く仕組みです。

そのため本人はスレッドを最初から読み直さずに、要約で状況をつかんでから確認・修正・送信へ進めます。
一方で、価格の質問、扱いに注意が要る顧客、意図があいまいな依頼は、担当ごとの範囲を決めた手順書に沿って本人へ戻る決まりです。

直した言い回しを次の下書きへ残す

文面の質を支えているのは、長い指示文より、全員で読み書きする共有の知識ベースだと本人は述べています。

この知識ベースには、エージェントが自分の下書きと本人が実際に送った文面を比べた違いが言い回しのメモとして残るため、Henjiで一度直した表現はSabakiとNokoriの下書きにも反映されます。

これはモデル本体を学習し直す仕組みではなく、修正の記録を次の下書きで参照する仕組みで、本人も数百回の下書きと修正を重ねて自分らしい文面に近づけたと書いています。

自社で日英メールの手直しを減らしたいなら、指示文を長くする前に、回答の根拠になる最新の資料、人が実際に送った文面、直した理由をそろえるところから始めると、事例と同じ考え方で試せます。
ただし、敬語の度合いや金額・納期・契約条件が日本語と英語で同じ意味になっているかは、送る前に担当者が確かめなければなりません。

顧客記録とSlackでの引き継ぎはどこまで任せるか

顧客記録は、本人が読んでから送るメールと違い、大半をClaudeのエージェントが直接更新する形です。
見込み客(リード)の記録はSabakiが、商談記録はShoudanが最近のやり取りをもとにSalesforceへ反映し、商談記録は大半が手入力なしで最新に保たれています。

本人は更新された記録に目を通すだけで済む一方、アップグレードの経路や購入方法の確認、別のチームへの引き継ぎのように次の手順が要る案件は、エージェントがClaude Tagへ渡します。

Claude TagはSlackのメンバーとして働くClaudeで、スレッドを読んでルールと条件を確かめ、選択肢と必要な下書きを用意したうえで、確認や承認が要る段階では本人を呼びます。
顧客や別のチームの返信待ちはリマインダーで追い、催促が要る時も文面を下書きしたうえで本人が送る流れです。

これらの仕事でメールとSalesforceへつなぐ認証情報は管理された保管庫(vault)に置かれ、各エージェントは必要な分だけを使い、認証情報そのものは見えず、本人が1回の操作で取り消せます。

出典: Claude Platform Docs「Managed Agentsのデプロイメントを保護する」

キーの権限を絞ったうえで、自社で顧客記録の自動更新まで進めるなら、更新してよい項目、顧客が確かに言ったことと営業側の推測の区別、誤った更新を戻す担当を先に決めておくと、記録が少しずつ崩れるのを防ぎやすくなります。

閲覧・提案・実行のどこで人が止めるかはAIエージェントの承認フローの分け方で、接続前のバックアップと権限は社内データを読ませる前の保全ルールで、順を追って確かめられます。

Claudeの営業活用を自社で試す前に確かめる利用条件

Ibragimov氏も、Managed Agentsへ移る前は通常のClaudeの中で全体を試作していました。
エージェントごとのスキル(1つの仕事の指示をまとめたもの)、それを自動で動かす定期実行、学びを書き戻すPC上の共有フォルダという組み合わせで動かし、管理しきれなくなった段階でClaude Managed Agentsへ移しました。

きっかけの一つは社内への共有で、同僚に頼まれても渡せたのはスキルなどをまとめた圧縮ファイルだけで、受け取った側には読み込みと初期設定の手間がかかっていました。
移行後はPCが閉じていても定期実行が進み、指示の変更は番号付きの版として残るため、社内で広げるなら指示と共有の知識を1か所で管理し、変更を追える形にしておくと引き継ぎやすくなります。

移行の作業について、本人は開発者ではないと書いていますが、各エージェントの役割を言葉で説明し、Claudeが書いた短い設定用のスクリプトをターミナルで実行する手順は踏んでいます。

Claude Managed AgentsはClaude Platformのベータ版で、APIキー(自社の仕組みからClaudeを呼び出すための鍵)を用意すれば、APIアカウントでは既定で使える状態になっています。
会話の履歴などをAnthropic側に保存する設計で、現時点ではゼロデータ保持(送受信した内容を保存しない取り扱い)の対象外のため、顧客情報を扱う前に、保存される範囲と削除の手順を確かめておくと安心です。

出典: Claude Platform Docs「Claude Managed Agentsの概要」

例外処理を受け持つClaude Tagは、TeamとEnterpriseのプラン向けのベータ版で、設定できるのは組織のプライマリオーナーかオーナーに限られます。
チャネルでの作業は組織に請求される仕組みで、請求先の違いはClaude TagのSlack利用料金が参考になるでしょう。

出典: Anthropicヘルプセンター「Claude Tagとは？」

Managed AgentsとClaude Tagの利用条件(2026年10月時点)

項目	Claude Managed Agents	Claude Tag
提供状況	ベータ版	ベータ版
動く場所	Claude Platform	Slack
使える契約	APIアカウント	Team・Enterprise
費用のかかり方	トークンと実行時間	利用量に応じた請求

Managed Agentsの費用はトークン(AIが読み書きした文章の量)と実行時間に応じてかかり、2026年10月7日の更新でMaxとTeamのプランに付いた月次APIクレジットを充てられるようになりました。
受け取るにはClaude Consoleの組織を1つ連携する必要があり、Free・Pro・Enterpriseは対象外で、使い残しは次の請求期間へ繰り越されません。

出典: Anthropicヘルプセンター「MaxおよびTeamプランの月次APIクレジット」

つまり、Maxの契約でManaged Agentsを試すことはできても、Slackで例外を受け渡すClaude Tagまで含めた事例と同じ構成は、Maxだけではそろいません。
自社で検討する時は、使う契約、つなぐメールとCRMの権限、顧客情報が保存される範囲の3点を先に確かめると判断しやすくなります。

Claudeの営業活用を小さく始める手順と効果の測り方

事例と同じ規模を一度に作るより、繰り返し届く問い合わせを1種類選び、人が送る形から試すほうが、確認の手間と効果を見極めやすくなります。

試し始める段階では、AIにメールの送信や顧客記録の書き込みの権限を渡さず、依頼文でも送信と更新をしないよう書いておくと、文面の質を落ち着いて確かめられます。
依頼文の言葉だけで権限の代わりにはならないため、止める仕組みは権限の側に置くのが安全です。

試した後の効果は、AIが下書きを出すまでの時間ではなく、担当者の確認・修正・作り直しまで含めた時間と、直した箇所の数で比べます。
本人が挙げる「週に約60時間分の作業が浮いた」という数字も、週の処理記録にある各作業を手作業でした場合の時間に置き換えて数えたもので、勤務時間や売上の変化を測った数字ではありません。

確認込みの時間をタスク単位で前後比較する方法は、AIエージェント導入効果の測定で具体例を挙げているので、記録の付け方の参考になります。

効果を確かめて定期実行へ広げる段階で気をつけたいのが、本人が無駄の膨らむ典型として挙げる「指示を書き換えずに継ぎ足す」「必要以上の情報を渡す」「すべての作業を最も大きいモデルで動かす」の3つです。
本人は1つの担当に1つの仕事を持たせ、共有メモリで修正を使い回し、ルールどおりに進む振り分けと記録の更新は小さいモデル、判断が要る分類や会議後の下書きは大きいモデルで動かして抑えています。

そのうえで対象を広げる前に、次の5点がそろっているかを見ておきます。

• メールを送る権限を担当者に残している
• 顧客記録で更新してよい項目を決めた
• 共有の知識に入れる情報と入れない情報を分けた
• 接続先のキーの権限を必要な範囲に絞った
• 費用の上限と止める手順を決めた

自社の営業フローに合わせた実装はノーサイドに相談できる

Anthropic日本チームの事例が示すClaudeの営業活用とは、問い合わせ対応や顧客記録の更新を役割ごとにAIへ分け、価格や扱いに注意が要る顧客の判断を人に残す業務設計のことです。

今回の内容はAnthropicが自社の営業で使った公開事例で、運営会社ノーサイドの支援実績ではありませんが、問い合わせへの返信、日英の顧客メール、商談記録の更新を抱える営業チームなら、規模が違っても同じ分け方を応用できます。

実際に自社へ当てはめると、どの仕事から切り出すか、メールやCRMとどの権限でつなぐか、誰がどこで確認するか、効果をどう測るかを、業務ごとに決めなければなりません。
こうした判断も含めて、AI経営手帖を運営するノーサイドは、AIとマーケティングの両面の知見をもとに、営業の業務設計からツール連携、運用の定着までを御社の体制に合わせて支援しています。

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