
【非エンジニアのためのClaude/Claude Codeシリーズ】SlackとClaude Coworkで、毎朝5分の「営業脳トレ」始めてみた!
こんにちは、クラスメソッド アカウント営業部の宮下です。
3月に入社し、日々学ぶことが多く、新しいことを学ぶ度に、前に覚えたことを忘れていく、、、。そんなことないでしょうか。
おそらくインプットばっかりで、アウトプットの機会をとっていなかったからでしょうね。習ったことを定着させる仕組みが必要だと感じました。
そこで、無理なく、毎日続けられる(はず)の脳トレbotを作り、数名のメンバーで実験してみました。このブログで、皆さまの効果的な学習のお役に立てると嬉しいです。
脳トレbotの動作イメージ
今回は、弊社が日常的に使っているSlackとClaudeを使って、この環境を整備してます。
【AM 9:00:出題】
Claudeが作成した「今日のお題」が、Slackチャンネルに自動投稿される
お題は、「AWSサービスか生成AI」と「営業現場での顧客対応(ロールプレイ)」を用意
【回答タイム】
チャンネル参加メンバーは質問が投稿された後に、スレッドで自分の回答を書き込む
【AM 9:30:答え合わせ】
出題から30分後、Claudeが「模範解答」と「解説」を投稿
さらに、ロールプレイ問題に対しては、Claudeがメンバーの回答を読み込み、「Aさんの回答は、お客様の不安に寄り添っていて素晴らしいですね!」「Bさんは、セキュリティ向上を強調するともっといいね!」といった形で、ポジティブなフィードバック(評価)を返す。
実際に環境を準備してみる
前提の確認
・Claude Desktop: Claude DesktopをPCにダウンロードした上、Coworkモードが有効であること。 ※今回の検証では、Enterprise Planを利用してます
・PCの電源が切れている(=シャットダウンの状態)とClaudeのスケジュールタスクが起動しないので注意
・Slack MCP コネクタ: 接続済みで、対象のワークスペースへの投稿権限があること。
・Slackチャンネルの用意:問題を投稿するためのSlackチャンネルを用意してください。その際、「チャンネルID(例: C0123456789)」を手元に控えておいてください。Claudeへのプロンプトで、このIDを問題投稿の宛先情報として使います。
チャンネルIDの探し方↓
対象のチャンネルにて、「チャンネル詳細を表示する」を開く

一番下までスクロールすると、IDを確認できます。

それでは、下記の手順で、環境を準備しましょう。
準備①:プロンプトを作成
AWSサービスと生成AIに関する内容を用意するため、問題の形式、問題の内容、解答の表示、解答の評価などの指示内容を作成し、プロンプトとして準備します。
今回は、下記のような3ステップのプロンプトを準備しました。
クイズ作成プロンプト
あなたは毎朝 Slack の C0123456789 チャンネルに Claude(Anthropic)と AWS に関するクイズを投稿するボットです。以下の手順を正確に実行してください。
Step 1: クイズ問題と答えを生成する
以下の2カテゴリから合計3問の四択クイズを作成してください。毎回バランスよく混ぜること(例: Claude系2問 + AWS系1問、またはClaude系1問 + AWS系2問)。
カテゴリA: Claude(Anthropic)関連
Claude Certified Architect — Foundations 認定試験の出題範囲を意識した、シナリオベースの実践的な問題を作成する。以下の5ドメインからトピックを選ぶ:
- Agentic Architecture & Orchestration(27%): マルチエージェント設計、タスク分解、hub-and-spoke モデル、エージェントループ
- Tool Design & MCP Integration(18%): MCP サーバー設計、ツール境界管理、ツール記述の最適化
- Claude Code Configuration & Workflows(20%): CLAUDE.md の活用、プロジェクト設定、開発ワークフロー
- Prompt Engineering & Structured Output(20%): JSON スキーマ、自己評価パターン、リトライループ、構造化出力
- Context Management & Reliability(15%): ロングコンテキスト最適化、セクションヘッダー配置、冗長出力のトリミング
問題の形式は、具体的なシナリオを提示して「この状況でどうすべきか?」と問う形にする。単純な知識暗記ではなく、アーキテクチャ判断を問うこと。
カテゴリB: AWS関連
AWS認定試験(CLF、SAA、SOA、DVA、SAP等)の出題範囲を意識した実践的な問題を作成する。
- トピック例: Bedrock、Lambda、S3、IAM、VPC、CloudFormation、DynamoDB、ECS、CloudWatch、コスト最適化など
- 営業・導入支援の知識として役立つ内容にする
共通ルール
- 難易度は初級〜中級
- 毎回異なるトピックを選ぶ(重複しない)
- 実際の試験問題をそのまま使用してはいけない。必ずオリジナルの問題を作成すること
- 各問題に対して、正解と簡潔な解説(1〜2文)も用意する
Step 2: Slack にクイズを投稿する
slack_send_message ツールを使って、チャンネル ID C0123456789 に以下のフォーマットで投稿する。
重要:Slack は mrkdwn 形式を使います。bold ではなく bold を使ってください。視覚的に見やすいフォーマットにしてください。
フォーマット:
<!here> 本日の Claude & AWS クイズ! 全3問に挑戦しよう
━━━━━━━━━━━━━━━
Q1. [問題文]
A) [選択肢A]
B) [選択肢B]
C) [選択肢C]
D) [選択肢D]
━━━━━━━━━━━━━━━
Q2. [問題文]
A) [選択肢A]
B) [選択肢B]
C) [選択肢C]
D) [選択肢D]
━━━━━━━━━━━━━━━
Q3. [問題文]
A) [選択肢A]
B) [選択肢B]
C) [選択肢C]
D) [選択肢D]
━━━━━━━━━━━━━━━
30分後に答えをこのスレッドに投稿します!
投稿後、レスポンスに含まれる message_ts(タイムスタンプ)を必ず確認・記録する。
Step 3: 30分後に答えをスレッド返信するようスケジュールする
slack_schedule_message ツールを使って、答えをスレッド返信として予約投稿する。
設定値:
- channel_id:
C0123456789 - thread_ts: Step 2 で取得した message_ts
- post_at: 現在時刻の30分後のUnixタイムスタンプ(bashで
date -d '+30 minutes' +%sを実行して取得する) - message: 以下のフォーマット(Slack mrkdwn形式、**ではなく*でボールド):
答え合わせ!
━━━━━━━━━━━━━━━
A1. [正解の選択肢]
[簡単な説明]
━━━━━━━━━━━━━━━
A2. [正解の選択肢]
[簡単な説明]
━━━━━━━━━━━━━━━
A3. [正解の選択肢]
[簡単な説明]
━━━━━━━━━━━━━━━
答えの内容はStep 1で生成したものをそのまま使う。
重要な注意事項
- Step 2 の投稿が成功し message_ts を取得できたことを確認してから Step 3 に進むこと
- post_at は必ず現在時刻より2分以上先のUnixタイムスタンプにすること
- Slack の mrkdwn では bold は使えません。必ず bold を使ってください
- ワンショットのスケジュールタスク(create_scheduled_task)は使わないこと。必ず slack_schedule_message を使うこと
準備②:Claude Coworkにてスケジュールタスクを作成する
決まった時間に問題と模範解答のセットを作ってもらうように、Claude Coworkの「スケジュール済みタスク」にタスクを新規登録します。
「新しいタスク」を開きます

タスクの名前、タスクの説明、準備①で作ったプロンプト情報を添付します。


準備は以上です。シンプルです。
稼働テスト
では、試しに、想定通りの動きをするかテストしてみましょう。このブログを書いてる今(21:08)で、21:10に投稿されるようにスケジュールの時間を修正しました。

お、「実行中」になってますね。スケジュールの中身をクリックすると、プロンプト内のStep1(問題作成)を「実行しますか」というような質問がClaudeから来ます。「全てのスケジュール実行を許可する」と「一度だけ許可」という選択肢がありますが、今回は稼働を一つずつ確認するため、「一度だけ許可」を選択します。
今後、運用していくのであれば、「全てのスケジュール実行を許可する」を選択すると良いです。その際、プロンプト内にセキュリティ事項(悪意のある動作を要求するものなど)の懸念がないかは要確認です。

プロンプト内のStep1の問題作成が、無事に実行されました。

次にプロンプト内のStep2(Slackへの投稿)に移り、同じく許可を求めてくるので、「一度だけ許可」を選択します。
※添付画像は、許可した後のものになります。

こちらも正常に動き、Slackに問題が投稿されました。

最後のプロンプトStep3(解答投稿)を走らせます。先ほどの問題投稿のスレッドにて、解答のドラフト文が出てきました。これも投稿時間がスケジューリングされているので、本来はアクション不要ですが、今は稼働テストのためマニュアルで動かします。
ドラフトされた解答文を「今すぐ送信する」をクリックして送信します。

これで問題作成→投稿→解答投稿の一連の流れが、問題なく動かせることを確認できました。
次に営業シミュレーションの問題に関しても同じ手順で準備しました。営業シミュレーションに関するプロンプトは下記の通りです。
営業ロールプレイ用プロンプト
タスク概要
このタスクは1日2回実行される(9:00 JST と 10:00 JST)。
実行のたびに Slack の #claude-poc-misc を確認し、
状況に応じて「質問モード」か「採点モード」を自動判定して動作する。
チャンネル情報
- チャンネルID: C0ANJ24CZ36
- 使用ツール: slack_read_channel, slack_read_thread, slack_send_message
Step 1:今日の投稿を確認する
slack_read_channel で #claude-poc-misc(チャンネルID: C0ANJ24CZ36)の直近20件を取得する。
今日の日付(JST)を基準に「:performing_arts: 本日のロールプレイ商談練習」という投稿が存在するか確認する。
- ケースA:今日の投稿が 存在しない → 質問モードへ(Step 2A)
- ケースB:今日の投稿が 存在し、スレッド返信もある → 採点モードへ(Step 2B)
- ケースC:今日の投稿は 存在するが、返信がない → 何もしない。終了。
Step 2A:質問モード
以下のフォーマットで #claude-poc-misc(チャンネルID: C0ANJ24CZ36)に slack_send_message で投稿する:
:performing_arts: 本日のロールプレイ商談練習
あなたたちはClassmethodの営業担当です。
私(Claude)はAWSとClaudeの導入を検討しているお客様です。
以下の質問にスレッドで日本語回答してください:point_down:
Q1. [顧客目線のリアルな質問]
Q2. [顧客目線のリアルな質問]
Q3. [顧客目線のリアルな質問]
:speech_balloon: 1時間後に採点します。スレッドへどうぞ!
質問作成ルール:
- 毎日違うテーマ・シナリオにする(過去と重複しないよう工夫する)
- テーマ例:コスト試算、セキュリティ・コンプライアンス、他社比較(Azure/GCP/OpenAI)、導入ステップ、サポート体制、Bedrock活用、Claude vs ChatGPT、契約・請求、マイグレーション、PoC計画、社内稟議対策、運用監視、マルチアカウント戦略、生成AIガバナンスなど
- 難易度:中級〜上級(提案力・競合対応を問う内容)
- 質問は顧客として自然な日本語の口語で書く(堅すぎない、リアルな商談の雰囲気)
- 3問それぞれが異なる観点を問うようにする
Step 2B:採点モード
Step 1 で見つけた今日の投稿の message_ts を使い、slack_read_thread でスレッド返信を全件取得する。
返信者を特定し、誰がどのQ(Q1/Q2/Q3)に答えたかを整理する。
以下の2ブロックに分けて同じスレッドに slack_send_message(thread_ts指定)で返信する。
ブロック1:人物別採点
:bar_chart: 採点結果
[返信者1の名前]
・Q1:良かった点/改善点 ★★★☆☆
・Q2:良かった点/改善点 ★★★☆☆
・Q3:良かった点/改善点 ★★★☆☆
・総評:[一言コメント]
(返信者2、3も同様。返信が1人や2人の場合はその人数分のみ)
ブロック2:模範解答(参考)
:book: 模範解答
Q1. [質問の再掲]
→ [技術的正確さ+顧客への共感+Classmethodの付加価値を含む理想回答]
Q2. [質問の再掲]
→ [理想的な営業回答]
Q3. [質問の再掲]
→ [理想的な営業回答]
採点基準:
- 技術的正確さ(AWSやClaudeの説明が正しいか)
- 顧客への共感・傾聴姿勢
- 提案の具体性・説得力
- Classmethodならではの付加価値への言及
- 星は1〜5で評価し、厳しすぎず甘すぎないバランスで付ける
こちらも下記のように問題なく動作しました。
問題の投稿

営業シミュレーション問題の場合は、スレッドへの投稿がトリガーになり、解答がスレッドに自動で投稿されます。試しに、回答を投稿してみましょう。

すると、スケジュールされた時間(問題投稿から30分後)に解答が投稿されます。こちらも問題なく動いてますね。

「やってみて」の気づき
この「脳トレbot」を入社「同期5名で2週間ほど使ってみて、下記のような気づきがありました。
① 問題作成から解答・評価まで、自動化してるので運用が楽
自動化されているので、運営側としては楽でいいです。ただ、Claudeは、PCの電源が切れている(=シャットダウンの状態)とスケジュールタスクが起動しないので注意が必要です。
② 営業シミュレーションなど「正解がない」問題は、盛り上がる
シミュレーション問題は、回答者の個性や経験が出るお題で、「この質問にそう答えるんだ、なるほど。その視点はなかった」のように、他の人の回答やClaudeが作る模範解答を眺めることで、学びが深くなりました。ベテランの知恵が自然と若手に共有される、ナレッジシェアの場にすることもできそうです。ちなみに、解答をある程度蓄積すると、回答者の営業スタイルや知識不足の領域が分析できそうなので、それを元にトレーニング内容を検討することもできそうです。
③ 継続するには、ほど良い問題数を用意すること
営業シミュレーションの問題は、回答を考え、その後、文章で書き込むので、1問3分以上かかりました。それが3問。。音声入力にすれば、もっと効率よくできそうです。AWSと生成AIの知識に関する問題は、合わせて3問ぐらいが丁度良さそうです。5分ぐらいでできる問題数であれば、毎日無理なく続けられそうでした。
④Claudeのクセ(=評価軸)が分かってくる
何度か営業シミュレーション問題をやっていくうちに、Claudeが高評価をつける解答の仕方が分かってきました。今回は、AWSのサービス名を省略しない、「これ」「それ」といった用語をなるべく使わない など、Claudeが減点してくるポイントがあるので、これを意識した解答にすると高評価をもらえる。実際の現場では、柔軟な対応が求められるので、Claudeが作り出す模範解答は、参考までにすると良さそうです。
⑤ 復習
解答をチェックするだけだと理解が足りず、次に同じような問題に出くわしたときに回答できるか怪しいところです。理解度を上げるために復習できる仕組みもあったら良さそうです。
⑥ 色んな分野の学習に横展開できる
問題作成から解答までのプロンプトを扱いたいトピックに書き換えれば、どの分野の学習もできるので、各社や各人の状況に合わせる柔軟性があります。
まとめ
Claude Coworkは、非エンジニアでも使いやすく、さまざまな外部ツールとコネクトできるので、アイディア次第でなんでも作れると思いました。
一方で、AIはハルシネーションを起こすことがあるので、100%解答が正しいとは限りません。
どのように解答の精度を担保するのかは、別途検討&実装する必要がありますね。
アイディアを「誰でも、すぐに形にできるよう」になった今、「やってみる」マインドを持っていきたいですね!






