Anthropic社内事例：Claude Codeで広告運用を自動化、Figmaプラグインも自作

Anthropic社内事例：Claude Codeで広告運用を自動化、Figmaプラグインも自作

コード生成AIの実用性を測る上で、開発元が自社業務でどのように活用しているかは一つの重要な指標だ。Anthropicのマーケティングチームが、自社のコード生成AI「Claude Code」を用いて広告運用の自動化を進め、生産性を大幅に向上させた事例が複数の情報源で報告されている。これは、AIが単なるコーディングアシスタントを超え、業務プロセスそのものを変革するツールとして活用され始めた好例と言える。ただし、現時点ではAnthropic公式ブログやプレスリリースでの直接的な発表が確認されておらず、情報は二次ソースに依存している点には留意が必要だ。

マーケティングチームによるClaude Codeの実践活用

Claude Codeは、Anthropicが提供するコード生成に特化したAIモデルで、汎用モデルであるClaude 3シリーズと比べて、コード生成の精度と速度が向上しているとされる。今回報告された事例によれば、AnthropicのマーケティングチームはこのClaude Codeを駆使し、日常業務における繰り返し作業の自動化と高速化に成功したという。

具体的な活用シーンの一つが、広告パフォーマンス分析の自動化だ。複数の情報源によると、チームはClaude Codeを用いて、Google AdsからエクスポートしたCSVデータを自動処理するスクリプトを構築した。このスクリプトは、クリック単価（CPC）やコンバージョン率などの指標を分析し、パフォーマンスの低い広告キャンペーンや広告文案を特定する。さらに、特定された低パフォーマンスの広告に対して、改善された新たなバリエーションの文案を自動生成する機能も備えていたとされる。これにより、手動でのデータ分析と文案練り直しに費やしていた時間を大幅に削減できたようだ。

Figmaプラグインの自作でクリエイティブ生成を10倍高速化

さらに注目すべきは、デザインツールとの連携だ。報告によれば、チームはClaude Codeの支援を受けて、Figma用のカスタムプラグインを自作した。このプラグインの目的は、広告用バナーや画像クリエイティブのバリエーションを自動生成することにあった。

従来、異なるサイズや文言、配色のバリエーションを作成するには、デザイナーが手作業でコピー&ペーストや微調整を繰り返す必要があり、単純だが時間のかかる作業だった。しかし、自作したFigmaプラグインはこのプロセスを自動化。情報源によれば、1バッチのクリエイティブ生成にかかる時間をわずか0.5秒まで短縮することに成功したという。その結果、チームのクリエイティブ生産量は10倍に増加し、特定のタスクに要する時間は従来の2時間から15分へと激減したと報告されている。これは、コード生成AIが「既存ツールの機能拡張」という形で、専門的な開発知識がなくてもチームのワークフローに直接介入できる可能性を示している。

MCPサーバー構築によるさらなる自動化の可能性

報告では、Meta Ads（旧Facebook広告）用のMCP（Model Context Protocol）サーバーの構築にも言及されている。MCPは、AIモデルが外部のデータソースやツールに安全に接続するためのプロトコルだ。これにより、ClaudeがMeta AdsのAPIと直接対話し、広告キャンペーンの状況取得や調整をより深く自動化できる基盤が作られた可能性がある。ただし、この部分に関する詳細な情報は限定的であり、具体的な実装内容や効果についてはさらなる情報の開示が待たれる。

Claude Codeの実務応用から見えるもの

この一連の事例が示すのは、Claude Codeのようなコード生成AIの活用が、もはや単体のスクリプト作成を超え、複数のシステムを連携させた「業務自動化パイプライン」の構築にまで発展しうる点だ。Google Adsのデータ分析、Figmaでのデザイン生成、そしてMeta Adsとの連携と、異なるプラットフォームをまたぐワークフローを、比較的少ないコーディング労力で結びつけている。

競合となるGitHub CopilotやAmazon CodeWhispererなども優れたコード生成ツールだが、開発元であるAnthropicが自社のマーケティングという非エンジニアリング部門における実践的な活用事例を（二次情報ではあるものの）具体的に示している点は特徴的と言える。これは、Claude Codeの宣伝であると同時に、「コードを書くこと自体が目的ではない」部門においても、適切なツールと発想があればAIを活用した大きな生産性向上が可能であるというメッセージでもある。

誰がどのように参考にすべきか

この事例は、特に以下のような立場の人々にとって強い示唆を与える。まずは、マーケティングや広告運用に携わり、繰り返し作業に時間を取られている実務者だ。自社で利用しているツール（広告管理画面、デザインツール、スプレッドシートなど）の間で手動で行っているデータのコピーや形式変換、バリエーション作成は、スクリプト化の第一候補となる。次に、それらの業務部門を支援する開発者やプロダクトマネージャーだ。部門が抱える業務上の「痛み」を、Claude Codeのようなツールを用いて迅速に解決するプロトタイプを作成する能力は、今後ますます価値が高まるだろう。

ただし、繰り返しになるが、この情報は現時点で一次ソース（Anthropic公式）での確認が取れていない。したがって、具体的な数値や実装方法の詳細については、参考事例として知っておくにとどめ、自社での導入を本格的に検討する際には、改めて公式な発表や詳細な技術ドキュメントを待つことが賢明だ。いずれにせよ、AIによる自動化の波が、開発部門の垣根を越えて確実に実務の現場に押し寄せていることを感じさせる事例である。