Anthropic が公式ブログで、社内チームが Claude Code をどう使っているかの事例を公開した。中でもグロースマーケティングチームの使い方がえぐい。しかも全部、真似できる
このチームは検索広告、SNS 広告、アプリストア、メールマーケティング、SEO を担当していて、驚くのは「非技術者 1 人のチーム」ということ。エンジニアがいない。Claude Code だけで、普通ならエンジニアリングリソースが必要な仕事を回してる
公式ブログ（英語）
Xでの資料を参考にした
何をやっているのか、4 つのユースケースを紹介する
ちなみにこの事例が面白いのは、「AI を使ってマーケティングを効率化した」という話じゃなくて、「Claude Code で自分専用の自動化ツールを作った」という話であること。ここが重要
1. Google Ads のクリエイティブ自動生成
数百件の既存広告データ（CSV）をまるごと Claude Code に読ませて、成果が悪い広告を自動で特定する。そこから新しい広告コピーを生成するんだけど、ここが面白い
見出し用（30 文字制限）と説明文用（90 文字制限）で、別々のサブエージェントを用意してる。1 つのプロンプトに全部やらせるんじゃなくて、タスクごとに専門のエージェントを分けてる
これで複数キャンペーン分の広告を数分で生成。手作業だと何時間もかかるやつが、一瞬で終わる
ポイントは「サブエージェントに分ける」という設計判断。1 つのプロンプトで見出しも説明文も全部生成させると品質が下がる。それぞれに専門のエージェントを割り当てることで、文字数制限を守りながら品質を担保してる
2. Figma プラグインで広告を大量生産
SNS 広告の静止画って、基本的に同じデザインの見出しと説明文を差し替えて量産する作業なんよね。これを手動でやると、コピペ地獄になる
そこで Claude Code を使って Figma プラグインを自作した。フレームを自動認識して、見出しと説明文を差し替えることで、最大 100 パターンの広告バリエーションを一気に生成する
数時間のコピペ作業が 1 バッチ 0.5 秒に。クリエイティブの生産量は 10 倍になったらしい
3. Meta Ads の MCP サーバーでキャンペーン分析
Meta Ads API と連携する MCP サーバーを構築して、Claude Desktop アプリ内から直接キャンペーンの成果を確認できるようにした
何がいいかというと、広告管理画面にログインしてタブを切り替えて数字を確認して、みたいな作業が全部なくなる。Claude Desktop を開くだけで、キャンペーンのパフォーマンス、支出、広告効果がまとめて見れる
地味だけど、毎日やる作業の効率化は ROI に直結する
MCP（Model Context Protocol）はまさにこういう使い方のために設計されてる。外部ツールの API を Claude に繋いで、自然言語で操作できるようにする仕組み。広告運用以外でも、Slack、GitHub、データベースなど応用範囲は広い
4. メモリシステムで自己改善する広告テスト
これが一番賢い。広告の A/B テストって、何を試して何が効いたのかを人間が管理し続けるのは限界がある
このチームは Claude Code で簡易メモリシステムを作って、過去の仮説と実験結果を記録するようにした。新しい広告バリエーションを生成するたびに過去のテスト結果を参照して、精度を上げていく仕組み
テストするたびに賢くなるフレームワーク。手動では絶対に追いつけない
なぜこの事例が参考になるのか
よくある「AI で業務効率化しました」系の事例って、大企業のエンジニアチームが何ヶ月もかけて作りましたみたいな話が多い。再現性がない
でもこのチームは非技術者 1 人。Claude Code を使って、自分で Figma プラグインも MCP サーバーも作ってる。つまりコードを書く能力じゃなくて「何を自動化すべきか」を見極める能力が重要だということ
広告運用じゃなくても、同じ発想は使える。営業の提案書作成、カスタマーサポートの定型対応、データの集計レポート。API があって繰り返してる作業なら、全部候補になる
結果
- 広告コピーの作成時間が 2 時間 → 15 分に短縮
- クリエイティブの生産量は 10 倍
- 1 人で、大きなチームと同じ仕事量をこなせるようになった
- 手作業の実行ではなく、戦略設計に時間を使えるようになった
チームが語る 3 つのコツ
- API があるツールの繰り返し作業を狙う
広告プラットフォーム、デザインツール、分析基盤。API を持ってるツールでの反復作業は、Claude Code による自動化の最有力候補。まずはここから探す
- タスクごとにサブエージェントを分ける
1 つのプロンプトに全部やらせない。見出しエージェントと説明文エージェントを分けたように、タスクごとに専門のエージェントを作る。デバッグが楽になるし、出力の品質も上がる
- いきなり Claude Code でコードを書かない
まず Claude .ai でワークフロー全体を設計する。何をどういう順番でやるか、プロンプトの構成はどうするか。全体像を固めてから Claude Code に渡す。一発で完成させようとしないのがコツ
まとめ
エンジニアじゃなくても、Claude Code でここまでできる。「エンジニアリングリソースがない」はもう言い訳にならない時代になってきてる
特に参考になるのは、Figma プラグインや MCP サーバーを「自分で作る」という発想。既存のツールを使うだけじゃなくて、自分の業務に合った自動化ツールを Claude Code で作るという選択肢がある
API がある繰り返し作業を見つけて、サブエージェントで分割して、Claude .ai で設計してから Claude Code に渡す。このフローは広告運用に限らず、どんな業務にも応用できる
自分の業務で「これ毎回同じことやってるな」と思う作業があったら、それが Claude Code で自動化できる最初の候補。エンジニアかどうかは関係ない
