はじめに：広報業務の現実
広報業務に調べ物はつき物かもしれません。
調査によると、一般的な会社員でさえ1日平均1.6時間を「調べもの」に費やしているといいます。情報収集が主要業務の広報担当者なら、その時間はさらに長くなるでしょう。
本来、広報担当者が最も価値を発揮すべきは「戦略立案」や「ステークホルダーとの関係構築」のはずです。しかし現実は、日々の業務の4割が「資料を探して整理する」という作業に奪われています。
生成AIの登場で、文章作成は確かに楽になりました。ChatGPTに質問すれば、それらしい文章を生成してくれます。しかし、それでも根本的な問題は解決していません。なぜなら、AIに入力する情報の準備、過去資料との整合性確認、複数の視点からのチェックといった「前後の作業」は依然として人間が行う必要があるからです。
そんな中、2025年5月に正式リリースされたClaude Codeは、広報業務のあり方を根本から変える可能性を秘めています。単なる文章生成ツールではなく、実際にコードを実行し、システムを操作できる「業務自動化ツール」として、広報DXの新時代を切り開こうとしているのです。
Claude Codeとは
Claude Code（クロードコード）は、Anthropic社が開発したターミナル（CLI）上で動作するAIコーディング支援ツールです。
ユーザーが自然言語で指示を出すと、AIモデルのClaudeがプロジェクト全体のコードベースを読み解き、複数ファイルにまたがる検索・編集・デバッグ・リファクタリング・テスト・Git操作など、様々な開発作業を自律的にサポートします。
現時点ではコーディングに使われることが多いようですが、文章作成にももちろん利用可能です。
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イケハヤ@アニメ作る人·
【新説：Claude Codeは最強のブログエディタである。】
イケハヤです。
2日前に気づいたんですが、Claude Codeって実はブログエディタとして最強なんじゃないかと思うんです。
一般的にはClaude Codeはエンジニア向けのコーディングツールですが、これ、実はブロガー、マーケターこそ使うべきです。 さらに表示
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Claude Codeの最大の特徴は、「指示」するだけでなく「実行」できることです。
従来のAIツール（ChatGPTやClaude Web版）では、「このようなプレスリリースを書いてください」と指示すると、文章を生成してくれます。しかし、その文章をファイルに保存したり、過去の資料と照合したり、関係者に配布したりする作業は、すべて人間（もしくはブラウザを介して）が行う必要がありました。
Claude Codeは違います。ローカル環境で動作し、実際にファイルを作成・編集し、プログラムを実行し、さらにはGit操作まで自動で行えます。つまり、「過去のプレスリリースを読み込んで、文体に合わせて調整し、メディアごとにプレスリリースを作り、指定のフォルダに保存してください」という一連の作業を、すべて自動で完了させることができるのです。
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https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/overview
大量ドキュメントの一括処理能力
もう一つの革新的な機能が、大量のドキュメントを一括で処理する能力です。
参考資料フォルダに以下のようなファイルを入れておくだけで、Claude Codeはすべてを読み込み、文脈を理解します：
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過去3年分のプレスリリース（数百ファイル）
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ブランドガイドライン（100ページ以上）
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製品仕様書、技術文書
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競合分析レポート
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メディアリスト、記者プロフィール
従来のAIツールでは、トークン制限（文字数制限）があるため、これらの資料を一度に処理することは不可能でした。
Cluade Codeではファイル制限無しで、フォルダに置いておけば全てを読み取り対象とすることができます。さらにこのファイルを読み取る行為にはトークン消費がかからないので、無駄なコストが発生することもありません。
Cladue Codeはまさに仕事を完遂する 「デジタル同僚」 なのです。
Pythonによるデータ分析も可能
Claude Codeはデータ分析も得意です。 Pythonコードを実際に.py ファイルとして保存・実行するため、一貫性・再現性のある分析が可能です。
例えば、調査リリース向けに実施したアンケートデータも、何通りものクロス集計をあっという間に実行し、さらにそこからインサイトを発見してリリースとしてまとめるまで、全工程を一貫して実施できます。
【革新1】「作業」から「戦略的思考」への転換
広報業務の40%を占める「情報整理」が瞬時に
冒頭で述べたように、広報担当者の業務時間の40%は情報収集・整理に費やされています。新しいプレスリリースを作成する際、多くの担当者はこんな作業をしているのではないでしょうか：
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過去のプレスリリースを探す（30分）
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関連する製品資料を集める（20分）
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ブランドガイドラインを確認する（10分）
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競合の類似リリースを調査する（30分）
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これらの情報を整理してまとめる（30分）
合計2時間。そして、ようやく「書き始める」準備が整います。
Claude Codeが変える情報処理
Claude Codeを使えば、この2時間が数秒に短縮されます。
参考資料フォルダに必要な資料をすべて入れておけば、以下のような指示一つで準備が完了します：
「新製品『AI-Assistant Pro』のプレスリリースを作成する準備をしてください。過去のプレスリリースの文体を分析し、製品仕様書から主要機能をまとめ、競合製品との差別化ポイントを整理してください」
Claude Codeは即座に：
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100件以上の過去プレスリリースから文体パターンを抽出
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製品仕様書から訴求すべき機能を選定
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ブランドガイドラインに基づく表現ルールを適用
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競合分析から差別化ポイントを明確化
そして、これらの情報を構造化してレポートとして出力します。
CLAUDE.mdファイルが処理の要
Claude Codeで重要となるのが、プロジェクトごとに設定するCLAUDE.mdというマークダウン形式のファイルです。
このファイルにタスク内容や指示を入れておくことで、AIに一貫した挙動を取らせることが可能です。
広報やマーケティングの課題などを詳しく入れておくことで、頼もしいAIバディとして一貫した行動を振る舞ってくれるのです。
ultrathink機能で推論させる
Claude Codeの特長の一つは、より深く考えさせる「拡張思考モード」が備わっていることです。
これは通常のClaudeではThinking機能として追加されているもので、APIではThinking Tokenを自由に設定できる一方で、Clauede Codeではプロンプトとして用意されているようです。
例えばプロンプトに「考えて」や「think」をつけることで、Claudeがより多くの計算時間を得て、より綿密に思考できるようになります。
thinking機能はReasoningと言われたり推論と言われたり正直分かりにくいですが、要は上記図のように、最初のLLMからの出力を次のLLMのinputに入れて、それを繰り返している（これを思考と呼んでいる）、という捉え方が一番分かりやすいのではと思います。
Claude Codeではプロンプトに「ultrathink」を入れることで、最も多く（長く）考えることが可能となります。
拡張思考モデルはオフィシャルでは以下のような場合に特に有効だと記載があります。
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複雑な分析：複数のパラメータと要因を含む財務、法務、またはデータ分析
高度なSTEM問題：数学、物理学、研究開発
長文脈の処理：広範な入力からの情報の処理と統合
制約最適化：複数の競合する要件を持つ問題
詳細なデータ生成：包括的な表や構造化された情報セットの作成
複雑な指示に従う：複雑なシステムプロンプトと考慮すべき多くの要因を持つチャットボット
構造化された創造的タスク：詳細な計画、アウトライン、または複数の物語要素の管理を必要とする創造的な文章
広報業務でも、アイディアを出し尽くした後の精査や、校正チェックにも効果的だと思います。
生まれた時間で実現できること
Claude Codeで仕事を任せると、単なる時間短縮以上の意味を持ちます。
広報担当者は以下のような、本来の価値創造業務に集中できるようになります：
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深いメディアリレーション構築：記者一人ひとりの関心事項を研究し、パーソナライズされたアプローチを展開
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戦略的なコミュニケーション設計：短期的な発信だけでなく、中長期的なブランドストーリーの構築
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ステークホルダーエンゲージメント：社内外の関係者との対話を通じた、より効果的なメッセージング開発
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データドリブンな改善：発信後の反響分析と、次回への戦略的フィードバック
「作業者」から「戦略家」へ。これがClaude Codeがもたらす最初の革新です。
【革新2】複数のプレスリリースを自動生成＆記者目線で評価
Claude Codeにはサブタスクを並列で扱う機能もついています。
このTaskツールを使えば、プレスリリース作成においても全く新しいアプローチが可能になります。
ステップ1：複数の原稿案を同時作成
まず、異なるアプローチで3～5パターンの原稿を同時に作成します。
パターンA：データと実績を全面に出した論理的アプローチ
パターンB：顧客の成功事例を中心にしたストーリー型
パターンC：社会的意義を強調した大局的アプローチ
パターンD：技術革新を詳しく解説した専門的アプローチ
ステップ2：各原稿を異なる記者視点で同時評価
次に、それぞれの原稿を4つの記者タイプの視点で同時に評価します。例えば以下のような設定などもおすすめです。
・経済記者（日経新聞ビジネス報道ユニット）の視点
数字の妥当性、市場へのインパクト
投資対効果、ビジネスモデルの革新性
業界への影響、競合との差別化
・技術記者（ITmedia）の視点
技術的正確性、イノベーションの程度
実装の現実性、スケーラビリティ
特許や知的財産の観点
・生活部記者（読売新聞）の視点
一般読者への分かりやすさ
社会的意義、生活への影響
倫理的配慮、持続可能性
・業界専門記者（専門誌）の視点
業界トレンドとの整合性
競合他社との比較優位性
業界への長期的影響
ステップ3：質問／FAQの生成
各記者視点から、想定される質問や懸念点を生成します。これにより、リリースに足りていない要素や、抽象的な箇所など、発表前に潜在的な問題点を発見できます。
ステップ4：最適な原稿の選定と統合
最後に、マネージャー役の
