Claude Code Routinesとは 非エンジニアの業務自動化にも効く「決めておけば勝手に動く」仕組み
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
生成AIの使い方は、この一年で段階が変わりました。質問して答えをもらうチャット型から、AIが他のツールを操作して仕事を進めるエージェント型へ。そして今、次の段階が来ています。
こちらから話しかけなくても、決めた条件で勝手に動き出す。この仕組みを提供するのが、Claude Code Routinesです。名前にCodeとありますが、活用先はソフトウェア開発だけではありません。
結論
Claude Code Routinesは、Claude Codeの処理内容をあらかじめ保存しておき、決めたタイミングや条件で自動実行させる機能です。
2026年4月14日にリサーチプレビューとして発表されました。プロンプト、リポジトリ、コネクタをまとめて一度設定すれば、スケジュール、API呼び出し、イベントへの反応という三つの方法で起動できます。実行はClaude Codeのウェブ基盤上で行われるため、手元のパソコンを開いておく必要がありません。
押さえるべき要点は三つです。
一つ目は、自前でサーバーやcronを用意する必要がなくなったことです。従来はここが最大の障壁でした。
二つ目は、コネクタを通じて外部サービスと連携できるため、開発以外の定型業務にも使えることです。
三つ目は、リサーチプレビューであるため、仕様や提供範囲が今後変わる可能性があることです。業務の根幹に組み込む前に、この点を理解しておいてください。
Claudeの製品系統を整理する
まず、混乱しやすい部分を整理します。ここ数か月でAnthropicから多数のサービスが登場しており、名前だけでは違いが分かりにくくなっています。
大きな分かれ目は二つです。
分かれ目1 チャット型かエージェント型か
| 型 | 特徴 | 例 |
|---|---|---|
| チャット型 | 質問に答える。人が毎回話しかける | ブラウザやアプリでのClaudeとの対話 |
| エージェント型 | 他のツールを操作して作業を代行する | Claude Code、Claude Cowork |
チャット型は、人が入力し、AIが返す。この往復が基本です。
エージェント型は違います。AIがファイルを読み書きし、コマンドを実行し、外部サービスに接続して、一連の作業を進めます。
分かれ目2 用途は汎用か開発か
エージェント型の中も、さらに分かれます。
| 用途 | 製品 | 対象 |
|---|---|---|
| 汎用の知的作業 | Claude Cowork | 開発者以外も含む |
| コーディング | Claude Code | 開発者 |
Claude Coworkは、調査、分析、資料作成といった作業を対象としたデスクトップアプリです。Claude Codeは、コードを書く作業を対象としたツールで、コマンドライン、デスクトップアプリ、モバイルアプリから利用できます。
分かれ目3 実行場所はどこか
Claude Codeの中も、実行される場所によって性質が変わります。
| 実行場所 | 特徴 |
|---|---|
| 手元のパソコン | 自分のファイルやアプリを直接操作できる。並行作業は台数に制限される |
| クラウド | パソコンを開いていなくても動く。複数の作業を同時に走らせやすい |
手元で動かす形は、自分の環境をそのまま触れる強みがあります。クラウドで動かす形は、同時並行と継続実行に向きます。
Claude Code Routinesは、このクラウド側に位置づけられます。しかも、人が話しかけなくても動き出す点が新しいところです。
何が新しかったのか
従来の課題
「毎晩このチェックを走らせたい」「変更提案が出たら自動でレビューさせたい」
こうした要望は以前からありました。しかし実現するには、次のどちらかが必要でした。
一つは、自分のパソコンを常時起動させ、定期実行の設定を組むこと。パソコンを閉じれば止まります。
もう一つは、サーバーを用意し、実行環境を構築し、外部サービスとの接続を自分で整えること。開発と運用の知識が要ります。
つまり、AIに定期作業を任せたいだけなのに、その手前でインフラの構築が必要でした。
Routinesが解決したこと
Anthropicの説明によれば、開発者はこれまで、cronジョブやインフラ、MCPサーバーなどの周辺ツールを自分で管理していました。Routinesは、リポジトリとコネクタへのアクセスを備えた状態で提供されるため、自動化をひとまとめにして、スケジュールやトリガーで実行できるようになっています。
必要な準備を、提供側がまとめて用意してくれた。これが今回の変化です。
Claude Managed Agentsとの違い
似た名前のサービスがあるため、区別しておきます。
Claude Platform上で独自のクラウドホスト型エージェントを構築している場合は、Claude Managed Agentsのスケジュール実行機能が、自作エージェントに同様の定期実行の挙動を与えます。
つまり、Claude Codeの自動化を求めるならRoutines、自分で作ったエージェントを運用したいならManaged Agents、という住み分けです。後者は、より開発寄りの選択肢になります。
設定する内容
Routinesの構成要素を整理します。
基本の三つ
ルーティンは、プロンプト、リポジトリ、コネクタを一度設定して作ります。
| 要素 | 役割 |
|---|---|
| プロンプト | 何をしてほしいかの指示 |
| リポジトリ | 作業対象となるコードの置き場所 |
| コネクタ | 外部サービスとの接続 |
プロンプトの重要性は、通常の対話以上に高くなります。実行のたびに人が確認するわけではないため、指示の曖昧さがそのまま結果のばらつきになります。
コネクタは、MCPを通じた外部サービスとの接続です。チャットツール、課題管理ツール、監視ツールなどが該当します。ここが、開発以外の用途につながる入口になります。
三つのトリガー
起動の方法は三種類あります。
一つ目はスケジュールです。プロンプトと実行間隔を指定すると、その周期で動きます。指定できるのは、1時間ごと、毎晩、毎週といった単位です。たとえば「毎晩2時に、課題管理ツールから優先度の高い不具合を取得し、修正を試み、下書きの変更提案を作成する」といった使い方ができます。
なお、コマンドラインで従来のスケジュール機能を使っていた場合、それらのタスクはスケジュール型のルーティンとして扱われます。
二つ目はAPIです。ルーティンごとに専用のエンドポイントと認証トークンが発行されます。そこにメッセージを送ると、セッションのURLが返ります。HTTPリクエストを送れる場所であれば、監視の通知、デプロイの通知、社内ツールなど、どこからでも起動できます。
これは応用範囲が広い仕組みです。既存の社内システムから呼び出せるということは、既存の業務フローの中に組み込めるということです。
三つ目はイベントです。GitHubのリポジトリで発生したイベントに反応して、自動的に起動するよう設定できます。
一つのルーティンに複数のトリガーを組み合わせることもできます。
実行の頻度と上限
報道によれば、1時間より短い間隔の指定は受け付けられず、プランごとに1日あたりの実行回数に上限が設けられています。また、実行分は対話利用と同じ利用枠を消費するとされています。
自動実行を多用すると、自分が対話で使える分を圧迫する可能性があるということです。この点は、導入前に確認しておいてください。具体的な上限や課金の扱いは変更される可能性がありますので、最新の情報は公式ドキュメントでご確認ください。
実行環境の制御という観点
自動実行を任せる以上、安全に動く範囲を決めておく必要があります。
人が毎回確認していれば、おかしな動きをその場で止められます。しかし自動実行では、誰も見ていない時間に処理が進みます。ここで効いてくるのが、実行できる範囲の制限です。
特に重要なのが、外部との通信範囲です。AIは目的を達成しようとして、想定外の経路を試すことがあります。接続先を必要な範囲に絞っておけば、意図しない情報の送信が構造的に起こりにくくなります。
同様に、扱えるデータの範囲、実行できる操作の種類も、あらかじめ決めておくべき項目です。
このあたりの設定項目は、機能の更新に伴って変わる可能性があります。実際に運用を始める前に、公式ドキュメントで現在の仕様をご確認ください。
開発以外での活用例
ここからが本題です。コーディング用のツールですが、コネクタと組み合わせることで、一般的なオフィス業務にも使えます。
例1 日報の自動生成
チャットツールと接続しておき、業務終了時刻に起動するルーティンを設定します。
処理の流れは次の通りです。
- その日の自分の発言ログを取得する
- 決めたフォーマットに整形する
- 指定したチャンネルに投稿する
日報作成は、内容そのものより「思い出して書く」手間が負担になっている業務です。記録が既に残っているのであれば、そこから組み立てるほうが速く、漏れも減ります。
例2 見落としの検出
参加チャンネルが多いと、自分宛の明示的な通知がなくても、把握しておくべき情報が流れていきます。
朝の時間帯に起動し、前日分の投稿を確認して、自分に関係する内容だけを抽出して通知する。こうした使い方が考えられます。
判断基準をプロンプトに書き込む必要がありますので、最初は精度が出ないはずです。実際に運用しながら、拾いすぎ、拾い漏れの両方を見て、条件を調整していくことになります。
例3 定例会議の準備
毎週決まった指標を確認する会議があるとします。
会議前日の朝に起動し、対象となるデータを収集し、前週との比較を含めたレポートを作成しておく。会議の場では、数字を集める作業ではなく、数字を読む議論から始められます。
定例会議の準備は、作業内容が固定されているほど自動化に向きます。逆に、毎回内容が変わる会議には向きません。
例4 会議後のタスク抽出
文字起こしのデータを対象に、決定事項と担当者、期限を抽出する。
さらに、日程調整が必要なタスクが見つかった場合に、候補日を提示するところまで進めることも考えられます。ただし、この段階では確定させず、人の確認を挟む設計にしてください。予定の確定は、影響範囲が大きい操作です。
導入を検討する際の判断基準
すべての業務が自動化に向くわけではありません。次の四つを満たす業務から着手してください。
| 条件 | 理由 |
|---|---|
| 手順が決まっている | プロンプトに書き下せる |
| 発生タイミングが読める | トリガーを設定できる |
| 判断の幅が狭い | 誤った判断のリスクが小さい |
| 失敗しても取り返しがつく | 自動実行の前提条件 |
四つ目が最も重要です。作成、抽出、通知といった処理は、間違っていても人が気づいて直せます。一方、送信、削除、確定といった処理は、実行した時点で取り返しがつきません。
最初に自動化すべきは、前者です。後者は、人の確認を挟む設計にしてください。
注意点
四点あります。
一つ目は、リサーチプレビューであることです。プレビュー段階の機能ですので、提供範囲や動作は今後も変わる可能性があります。業務の根幹に組み込む前に、信頼性を検証してください。
二つ目は、権限の設計です。自動実行では、人が都度承認しません。接続するサービスに与える権限は、必要最小限にとどめてください。特に、書き込みや削除の権限は慎重に扱うべきです。
三つ目は、ログの確認です。自動化した業務は、動いていることが当たり前になり、止まっていても気づきにくくなります。定期的に実行結果を確認する習慣を、運用に組み込んでください。
四つ目は、社内規程との整合です。外部サービスにデータを送る処理が含まれる場合、情報管理の規程に抵触しないかを事前に確認してください。特に顧客情報や個人情報を扱う業務では、必須の手順です。
研修での扱い方
新人エンジニア研修や、生成AI活用の研修でこのテーマを扱う場合、次の順序を推奨します。
- チャット型とエージェント型の違いを説明する
- 自分で毎回指示する形の限界を、具体例で示す
- トリガーという考え方を導入する
- 受講者自身の業務から、自動化候補を三つ挙げさせる
- そのうち一つについて、プロンプトを書かせる
- 自動化に向かない業務も挙げさせ、理由を説明させる
所要時間は90分程度です。5番と6番を必ず対にしてください。何を任せてよいかの判断は、任せ方の技術より重要です。
まとめと次の検討ステップ
Claude Code Routinesは、Claude Codeの作業内容を保存し、スケジュール、API呼び出し、リポジトリのイベントによって自動実行する機能です。実行はAnthropicのクラウド基盤上で行われるため、パソコンを開いておく必要がありません。
これまで自動化の障壁だったのは、AIの能力ではなく、実行環境の構築でした。そこが取り除かれたことで、検討の焦点は「何を任せるか」に移ります。
まず着手すべきは、手順が決まっていて、失敗しても取り返しがつく業務です。日報の生成、情報の抽出、レポートの下書き。この三つは、多くの職場で候補になります。
次の検討ステップとしては、自社の業務の棚卸しをおすすめします。毎日、毎週、毎月に発生する定型作業を書き出し、それぞれについて「決まった手順で説明できるか」を判定してください。説明できるものは、自動化の候補です。説明できないものは、まだ自動化の段階にありません。
なお、この機能はプレビュー段階にあり、仕様や上限は変更される可能性があります。導入を検討する際は、Anthropicの公式ドキュメントで最新の情報をご確認ください。
- 発表内容: https://claude.com/blog/introducing-routines-in-claude-code
- Claude Code公式ドキュメント: https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/overview
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