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第7章 · Claude on the Web

実用ユースケース集 (クラウド版 × ローカル版 連携)

Practical Use Cases · 約 14 分

重要キーワード

English日本語説明
Use Case ユースケース 実際の業務での使い方の具体例
Map-Reduce Pattern マップリデュース 並列で分散処理 → 集約するパターン
Pipeline パイプライン Code → クラウド版 Claude Code → Code のように連携する作業フロー

クラウド版 Claude Code と Code の本領は 連携 で発揮される

単独で使うのも便利ですが、Code (ローカル) と クラウド版 Claude Code (クラウド) を連携 させると、実務で劇的に効きます。

連携パターンの基本

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name: weekly-slack-digest
description: ユーザーが Slack の #general の 1 週間ぶんメッセージ (URL or JSON) を貼り付けた時に、人事週報フォーマットで要約する
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# 週次お知らせダイジェスト

1. メッセージを「重要 / お知らせ / 雑談」に分類
2. 「重要 / お知らせ」のみを Notion ページ用 Markdown で要約
3. 出力フォーマット: 見出し + 日付 + 投稿者 + 1 文サマリ

→ Code = 設計と機密処理、クラウド版 Claude Code = 重い処理、と役割分担。

実用ユースケース 10 選

🎯 UC1: 競合プライシング動向 (毎週)

目的: 経営会議向けに競合の料金変動を毎週レポート

フロー:

wzxhzdk:1

所要時間: クラウド版 Claude Code 1 時間 / Code 30 分 / 人間レビュー 15 分

🎯 UC2: 大規模ライブラリ移行 (例: React 17 → 18)

目的: 老朽化したフロントエンドの依存更新

フロー:

wzxhzdk:2

所要時間: クラウド版 Claude Code 3〜4 時間 / Code レビュー 1 時間 ポイント: 機密性が低く、テストで品質を担保できるタスクは クラウド版 Claude Code に任せられる典型例

🎯 UC3: GitHub Issue 大規模トリアージ

目的: 200+ オープン Issue を分類してアクションリスト化

フロー:

wzxhzdk:3

所要時間: クラウド版 Claude Code 2〜3 時間 / 人間 30 分

🎯 UC4: 顧客フィードバック分析

目的: 直近 3 ヶ月のサポート問い合わせから改善優先順位を抽出

フロー:

wzxhzdk:4

所要時間: Code 1 時間 (匿名化) / クラウド版 Claude Code 2 時間 / レビュー 1 時間 ポイント: PII の匿名化を Code でローカル完結 させてから クラウド版 Claude Code に渡す

🎯 UC5: 社内ドキュメント整備

目的: 散らばった社内ドキュメントを統一フォーマットに

フロー:

wzxhzdk:5

所要時間: クラウド版 Claude Code 4 時間 / 人間レビュー 2 時間

🎯 UC6: マーケコンテンツ一括生成

目的: 月初に翌月分のブログ 5 本 + メールマガ 4 通を準備

フロー:

wzxhzdk:6

所要時間: クラウド版 Claude Code 2 時間 / 人間レビュー 2 時間

🎯 UC7: コードベース監査

目的: 四半期ごとの依存脆弱性 + 死んだコード検出

フロー:

wzxhzdk:7

所要時間: クラウド版 Claude Code 3 時間 / Code 修正 1〜2 時間

🎯 UC8: 採用候補者リサーチ

目的: シニアポジションの応募者プロファイルを公開情報で補強

フロー:

wzxhzdk:8

所要時間: クラウド版 Claude Code 1 時間 / 5 名分 注意: プライバシーに配慮、公開情報のみ。SNS の私的内容は触らない指示を。

🎯 UC9: 年次レポート (英文資料の和訳要約)

目的: 海外 50 社の年次レポート (英語 PDF) から要点抽出

フロー:

wzxhzdk:9

所要時間: クラウド版 Claude Code 4 時間 (50 社並列)

🎯 UC10: イベント運営支援 (登壇者調整)

目的: 来月のイベントに向けて 20 名の登壇者を調整

フロー:

wzxhzdk:10

所要時間: クラウド版 Claude Code 2 時間

連携パターンの設計原則

① 機密処理はローカル (Code)、重い処理はクラウド (クラウド版 Claude Code)

wzxhzdk:11

② 短いループは Code、長いバッチは クラウド版 Claude Code

wzxhzdk:12

③ Connector で繋いで両方から使う

社内 MCP サーバーを書いておけば: - Claude Code から: ローカル CLI で社内 API 叩く - クラウド版 Claude Code から: クラウドで社内 API 叩く (適切な認証で)

→ 同じ社内ツールを両方の文脈から使える (ch6-l4 の MCP 参照)

④ 結果は外部に保存

wzxhzdk:13

始め方の推奨ロードマップ

週 やること
1 週目 claude.ai で Project を 1 つ作る、クラウド版 Claude Code で軽いタスクを 1 件試す
2 週目 クラウド版 Claude Code で 30 分〜1 時間のタスクを 3 件、ジョブ仕様の質を改善
3 週目 機密度の低い半日タスクを クラウド版 Claude Code に任せる、Code との連携を試す
4 週目 チームに展開、Custom Connector 作成検討
1 ヶ月後 月 10〜30 時間の クラウド版 Claude Code 利用 (Pro〜Max 5x で運用)

💡 小さく始めて、成功体験を積んでから広げる のが定石。最初から「100 件のタスクを並列に」と欲張ると失敗します。

▶ ユースケース設計
あなたの業務 (役職・業界を仮定して構いません) で Code と クラウド版 Claude Code を連携させた業務改善案を 3 つ提案してください。各案に「フロー (Code/クラウド版 Claude Code のどちらが何をするか)、所要時間、期待効果、リスク」を含めてください。

演習問題

演習 1: 自社向けユースケース 5 件を設計

あなたの業務で Code × クラウド版 Claude Code 連携 で価値が出るユースケースを 5 件設計してください。

各ユースケースに含める: 1. 目的 (なぜやるか、ビジネス価値) 2. フロー (Code / クラウド版 Claude Code / 人間 の役割分担を明示) 3. 所要時間 (Code / クラウド版 Claude Code / 人間それぞれ) 4. 機密度 (低/中/高、データの扱い注意) 5. 期待効果 (時短時間 / 品質向上 / その他) 6. リスク (失敗時の影響、緩和策)

フォーマット: 1 ユースケースあたり Markdown で 8〜15 行。

スタータープロンプト:
私の業務 (B2B SaaS のテックリード) で、Claude Code × クラウド版 Claude Code の連携で価値が出るユースケースを 5 件設計してください。各案に目的・フロー・時間・機密度・期待効果・リスクを含めてください。
ヒントを見る

上記の UC1〜UC10 を参考に、自社の文脈に合わせてアレンジしましょう。「機密処理は Code、重い処理は クラウド版 Claude Code」の原則を守ると失敗しにくいです。

演習 2: 1 つのユースケースを実際に試す

上記の UC1〜UC10 から 1 つを選び、実際に試してください (機密データを使わない範囲で)。

おすすめスタート: - UC1 競合プライシング (公開情報、判りやすい成果物) - UC8 採用候補者リサーチ (公開情報のみ) - UC9 年次レポート要約 (公開 PDF)

手順: 1. ジョブ仕様を 5 要素 (ch7-l3 参照) で書く 2. クラウド版 Claude Code に投げる (Pro 月枠で OK な範囲で) 3. 完了後、成果物の品質と所要時間を評価 4. 改善点をジョブ仕様に反映 → 翌週もう一度試す

評価項目: - 所要時間が予想通りか - 成果物の品質 (10 段階) - 人間が手直しした時間 - 実コスト (Compute Hours)

スタータープロンプト:
UC1 (競合プライシング) を試したいので、私が選んだ 5 社 (公開ドメイン: stripe.com / notion.so / linear.app / vercel.com / supabase.com) について、料金プランの構造を比較する クラウド版 Claude Code ジョブ仕様を完全に書いてください。5 要素 (目的/入力/手順/出力/DoD) を満たすこと。
ヒントを見る

最初は 5 社程度の小規模で試して、感触を掴んでから 30 社規模に広げるのが安全。失敗しても Pro 月枠を使い切らずに済みます。

理解度チェック

  1. Code と クラウド版 Claude Code の連携で **最も典型的な役割分担** は?
    1. Code: クラウド処理、クラウド版 Claude Code: ローカル処理
    2. Code: 機密処理 + 設計、クラウド版 Claude Code: 重い処理 + 並列
    3. Code: 短時間、クラウド版 Claude Code: GPU を必要とするタスク
    4. 両者は同じ役割で交換可能
  2. 顧客フィードバック (PII を含む) を クラウド版 Claude Code に分析させたい時の **正しい順序** は?
    1. そのまま クラウド版 Claude Code に投げる
    2. Code でローカルに PII マスキング → 匿名化済みデータを クラウド版 Claude Code に
    3. クラウド版 Claude Code に「PII マスキングしてから処理して」と依頼
    4. Opus を使えば PII は処理されない
  3. 「200 件の GitHub Issue を分類」のような大量バッチ作業に最適な組み合わせは?
    1. 通常チャットで 1 件ずつ手動
    2. Code で全件処理
    3. クラウド版 Claude Code で全件 (Map-Reduce 風に並列分散)
    4. Computer Use で 1 件ずつクリック
  4. クラウド版 Claude Code の成果物を 確実に永続化する方法は?
    1. VM 内に保存
    2. Drive / GitHub / Notion などの外部に保存
    3. クラウド版 Claude Code のセッション ID で保管される
    4. 自動でローカルにダウンロード
  5. クラウド版 Claude Code 活用の始め方として **推奨される進め方** は?
    1. 最初から 100 件並列で試す
    2. 1 週目に小さなタスクで成功体験 → 段階的に広げる
    3. Max 20x プランから始める
    4. 全業務を一気に クラウド版 Claude Code 化
解答と解説を見る
  1. B — Code は機密データを扱う設計・前処理、クラウド版 Claude Code は重く時間がかかる本処理。これが基本の役割分担です。
  2. B — PII は **クラウド版 Claude Code に渡す前に Code で匿名化** が原則。クラウド VM に生の機密を上げない。
  3. C — 大量・反復・ローカル特殊環境不要 → クラウド版 Claude Code。並列で分散処理するのが効率的。
  4. B — VM はタスク終了でクリア。Connector 経由で外部に保存する設計が必要です。
  5. B — 小さく始めて成功体験を積み、徐々に広げるのが定石。最初から欲張ると失敗します。