Claude CodeとGemini Notebookで「AI社員」を作る実践ガイド

個人の判断基準をAIに移植し、自分がいなくても仕事が進む「分身」のようなAI社員を構築する方法を解説します。GoogleのGemini Notebookで知識と判断基準を整理し、AnthropicのClaude Codeで実務を自動化する具体的な連携手順を紹介します。

AI社員の核となる「判断基準」の作り方

AIに仕事を任せられない最大の理由は、個人の頭の中にある「判断基準」が言語化されていないことにあります。これを解決するために、GoogleのAI「Gemini Notebook」を活用します。Gemini Notebookは、渡した資料の中からだけ回答するため、ハルシネーション（嘘の回答）が起きにくく、出典も明示されるのが特徴です。具体的には、過去の返信メール、在庫表、取引先との決まり事などの資料をNotebookに放り込み、「私が決める時の判断基準を箇条書きにしてください」と依頼します。資料から読み取れない部分はAIが質問してくるため、それに答えるだけで、わずか5分ほどで自分の「人格」を反映した判断基準ファイル（.md形式）が完成します。

Claude Codeによる実務の自動化手順

作成した判断基準をもとに、Anthropicの「Claude Code」を使って実務を動かします。Claude Codeはチャットで答えるだけでなく、パソコン内のファイルを読み書きし、フォルダに保存するまでを実行できます。まず「知識（社内資料）」「受信（注文メール等）」「下書き（空フォルダ）」「判断基準.md」を1つのフォルダにまとめます。次に、Claude Codeへの指示書（CLAUDE.md）を作成し、「返信を作る前に判断基準と知識を先に読む」「下書きフォルダにファイルを作る」といったルールを3行ほど記述します。これにより、「受信フォルダの5通に対して、納期回答の下書きを作って」と1行頼むだけで、在庫や工程表を照らし合わせた正確な返信案が自動生成されます。

「スキル」として仕事を増やす方法

AI社員に持たせる仕事のやり方を「スキル（SKILL.md）」という文章ファイルで管理します。GeminiのGemやChatGPTのGPTsのように特定の製品内に指示を閉じ込めるのではなく、独立したファイルとして保存するのがポイントです。これにより、製品の仕様変更やサービス終了の影響を受けず、Claude Code、Codex、Gemini Sparkなど30以上のツールで同じ指示ファイルを使い回すことが可能になります。分け方のコツは、「納期回答」「シフト作成」「発注業務」のように1仕事1スキルで作成することです。共通の判断基準と知識をベースにしつつ、仕事ごとの手順書を増やすだけで、1人の分身が複数の業務をこなせるようになります。

安全運用のための「確認役」の設置

AIが勝手に誤った処理をしないよう、2人目の分身として「確認役」のスキルを作成します。これは「作成役」とは別の立場で点検だけを行う人格です。例えば、作成役が作った納期回答案を、確認役が工程表と突き合わせて「機械の空きが足りない」と判断した場合、自動的に「要確認」フォルダへ移動させるといった運用が可能です。また、設定ファイル（settings.json）で「知識フォルダや工程表は読み取り専用にする」「書き込みは下書きフォルダだけ許可する」といった権限設定を行うことで、社内の重要なデータを書き換えられるリスクを防ぎ、安全な職場環境を構築できます。

なぜ重要か

明日から変えられる具体的な行動は、自分のルーチンワークを「何を基準に判断しているか」という視点でGemini Notebookに整理させることです。これにより、特定の個人に依存していた業務を、ツールを乗り換えても継続可能な「スキルファイル」という資産に変換できます。AIを賢くすることよりも、AIが止まるべき場所（確認役の設置）を設計することが、実務導入のトレードオフである「誤処理への不安」を解消する鍵となります。

こんな人におすすめ

ベテランの経験や勘に頼った属人的な業務を解消したい経営者や事務担当者。AIを導入したものの、毎回指示を出すのが手間で効率化を実感できていない人。