Claude Codeを使ってAI秘書を作る方法【完全ガイド】

「メールの返信、会議の要約、タスク管理など、毎日のルーティン作業を自動化できたら…」と思ったことはありませんか。Claude Codeを使えば、あなた専用のAI秘書をコードで構築できます。この記事では、ゼロから動くAI秘書を作るまでの手順をわかりやすく解説します。

今回作るAI秘書は、メールの要約・返信案生成、議事録の自動作成、タスクリストの整理という3つの機能を持ちます。まずはシンプルな構成から始めて、後から必要な機能を追加していくのがおすすめです。

Claude Codeとは何か
環境セットアップ
プロジェクトの作成とCLAUDE.mdの設定
AI秘書の本体（secretary.py）を実装する
実際に動かしてみる
さらに便利にするための拡張アイデア
コストとAPIの利用について
まとめ

Claude Codeとは何か

Claude Codeは、AnthropicのAI「Claude」をコマンドラインから使えるエージェント型のコーディングツールです。単にコードを書くだけでなく、ファイルの読み書きやコマンドの実行、外部APIの呼び出しまで、一連の作業をAIが自律的にこなします。

通常のAIチャットツールと異なり、Claude Codeは「指示を与えると自分で考えて複数のステップを実行する」エージェントとして動作します。そのため、複雑な業務フローの自動化に向いています。また、Model Context Protocol（MCP）に対応しており、GoogleカレンダーやSlackなどの外部ツールとも連携できます。

環境セットアップ

はじめに、Claude Codeをインストールします。事前にNode.js 18以上がインストールされていることを確認してください。

# Claude Codeをグローバルインストール
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# バージョン確認
claude --version

# APIキーを設定（~/.bashrc や ~/.zshrc に追記）
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxxxxxxx"

APIキーはAnthropicのコンソール（“>console.anthropic.com）から取得できます。プロジェクトごとにキーを分けておくと、コスト管理がしやすくなります。設定後はターミナルを再起動するか、source ~/.bashrc を実行してください。

プロジェクトの作成とCLAUDE.mdの設定

次に、プロジェクト用のディレクトリを作成します。Claude Codeは、プロジェクトのルートに置かれたCLAUDE.mdというファイルを自動的に読み込み、AIの動作指針として使います。ここにAI秘書の役割や振る舞いを定義します。

mkdir ai-secretary
cd ai-secretary
touch CLAUDE.md secretary.py

続いて、CLAUDE.mdに以下の内容を記述します。

# AI秘書システム

あなたはプロフェッショナルなAI秘書です。以下のルールで動作してください。

## 基本方針
- 丁寧かつ簡潔に。不要な前置きは省く
- 日本語で出力する（コードを除く）
- 出力は必ずMarkdown形式で構造化する

## 処理モード
- email：メール要約と返信案の生成
- minutes：会議メモから議事録生成
- tasks：タスクリストの整理・優先度付け

AI秘書の本体（secretary.py）を実装する

続いて、secretary.pyにAI秘書のロジックを実装します。コマンドライン引数でモードと入力ファイルを受け取り、Claude Codeを呼び出す仕組みです。

import subprocess
import sys
from pathlib import Path

def run_secretary(mode: str, input_file: str):
    content = Path(input_file).read_text(encoding="utf-8")

    prompts = {
        "email": f"以下のメールを要約し、返信案を作成してください:\n\n{content}",
        "minutes": f"以下の会議メモから議事録を生成してください。アクションアイテムと担当者を明記すること:\n\n{content}",
        "tasks": f"以下のタスクを優先度（高/中/低）とカテゴリ別に整理してください:\n\n{content}",
    }

    if mode not in prompts:
        print(f"エラー: モードは {list(prompts.keys())} から選んでください")
        sys.exit(1)

    result = subprocess.run(
        ["claude", "-p", prompts[mode], "--output-format", "text"],
        capture_output=True,
        text=True
    )

    print(result.stdout)

if __name__ == "__main__":
    run_secretary(sys.argv[1], sys.argv[2])

実際に動かしてみる

サンプルのメールファイルを用意して、AI秘書に処理させてみましょう。以下のコマンドを実行するだけで、メールの要点まとめと返信の下書きが日本語で出力されます。

python secretary.py email email.txt

同様に、minutesモードで会議メモを渡せばアクションアイテム付きの議事録が、tasksモードでTODOリストを渡せば優先度別に整理されたタスク一覧が得られます。用途に応じてモードを切り替えるだけで、さまざまな業務に対応できます。

さらに便利にするための拡張アイデア

基本的なAI秘書ができたら、次のような機能を追加することで、より実用的なツールに育てることができます。

まず、Google Calendar MCPと連携することで、空き時間の自動提案や会議のスケジューリングが可能になります。さらに、Slack通知を組み込めば、処理完了をチームにリアルタイムで共有できます。cronを使って毎朝8時に自動でメールを要約するように設定すれば、朝の情報整理の手間をゼロにすることもできます。

また、FastAPIとHTMLを使ってWeb管理画面を作れば、エンジニア以外のチームメンバーもブラウザから簡単に操作できるようになります。これにより、チーム全体の業務効率化につなげることが可能です。

コストとAPIの利用について

Claude CodeのAPI呼び出しには料金が発生します。大量のメールをまとめて処理する場合は、–max-tokensオプションで出力量を制限したり、バッチ処理でAPIの呼び出し回数を最適化することをおすすめします。Anthropicのコンソールではリアルタイムで使用量を確認できるため、定期的にチェックする習慣をつけましょう。