Anthropicは、なぜ「コードを書けないマーケター」に自社AIを使わせるのか？〜マーケターが"開発者"になる時代の生存戦略〜

導入：あなたの仕事は、AIに奪われるのか？

「マーケターの仕事は、AIに奪われるのか？」

生成AIの進化が加速する今、多くのマーケターがこの問いに直面し、漠然とした不安を抱いているかもしれません。しかし、もしAIが私たちの仕事を「奪う」のではなく、私たち自身を「開発者」へと進化させてくれるとしたら？

にわかには信じがたいこの物語は、ChatGPTの最大のライバルと目されるAI「Claude」を開発したAnthropic社で、実際に起きている現実です。同社は、自社のマーケターたちに、コーディング経験が一切なくても使えるAI開発環境「Claude Code」を提供。その結果、マーケティングチームは自らの手で業務を自動化するツールを次々と生み出し、驚異的な生産性向上を実現しています。

本記事では、Anthropic社が公開した一次情報[1][2]に基づき、彼らが実践する「マーケター開発者化」という未来の働き方を徹底解剖します。これは単なるツール活用事例ではありません。AI時代を生き抜くための、すべてのマーケター必見の生存戦略です。

問題提起：あなたの時間を奪う「創造性のない反復作業」

その未来像を語る前に、まずは現代のマーケティング現場が抱える根深い課題に目を向けましょう。それは、創造性のない反復作業に、あまりにも多くの時間が奪われているという現実です。

GoogleやMetaの広告を運用するためには、成果が出るまで何十、何百というパターンの見出しや説明文を考え、文字数制限に合わせて調整し続けなければなりません。バナー広告の文言を少し変えるだけでも、FigmaやPhotoshopを開き、各媒体のアスペクト比に合わせて画像を延々と複製・修正する作業が待っています。さらに、週次・月次のレポート作成では、データを抽出してExcelに貼り付け、同じ形式の資料を繰り返し作成するという単純作業が積み重なります。

これらの作業は、マーケティング活動に不可欠ではあるものの、本来マーケターが最も価値を発揮すべき「戦略立案」「顧客理解」「新しいアイデアの創出」といった創造的な業務の時間を圧迫しています。調査によれば、マーケターは業務時間の約3分の1を反復的な管理業務に費やしているというデータもあります[3]。

「この単純作業さえなければ、もっと本質的な仕事に集中できるのに…」

多くのマーケターが、一度はそう感じたことがあるのではないでしょうか。この根深い課題に対し、Anthropic社のマーケターは、AIを使って驚くべき解決策を提示しました。

解決策：30分の作業が30秒に。コード未経験マーケターが起こした革命

革命の中心人物は、Anthropic社のグロースマーケターであるAustin Lau氏。驚くべきことに、彼はClaude Codeに触れるまで、一度もコードを書いたことがありませんでした。彼自身、「ターミナルの開き方すらGoogleで検索した」と語るほど、プログラミングとは無縁の存在だったのです[1]。

そんな彼が、好奇心から社内のガイドを頼りにClaude Codeを使い始めた結果、わずか1週間で2つの画期的な業務自動化ワークフローを自ら構築してしまいました。

1. Figmaプラグイン: Googleスプレッドシートからコピーした広告文を貼り付けるだけで、数十パターンの広告クリエイティブをワンクリックで自動生成する。
2. Google Ads用CSV生成ワークフロー: 既存の広告パフォーマンスデータをClaudeに与えると、改善案をブレインストーミングし、そのままGoogle広告にアップロードできる形式のCSVファイルまで自動で作成する。

「以前は広告1つあたり30分かかっていた作業が、今では30秒で終わります」[1]

これは、生産性が60倍になったことを意味します。単純計算で、これまで40時間かかっていた作業が、わずか40分で完了するのです。彼は、AIによって単に作業を効率化したのではありません。彼は、自らの課題を解決する「ツール」そのものを、AIとの対話を通じて開発したのです。これこそが、Anthropicが示す「マーケター開発者化」の第一歩です。

事例深掘り：マーケターは、いかにして「開発者」になったのか？

Austin氏の成功は、魔法ではありません。彼がClaudeといかに対話し、課題を解決していったのか、そのプロセスを追体験してみましょう。

ケース1：Figmaプラグイン開発

課題: 広告クリエイティブのバリエーションを作成するため、FigmaとGoogleドキュメントの間を何度も行き来し、コピー＆ペーストを繰り返すのが苦痛だった。

プロセス:

1. 課題を自然言語で相談: Austin氏はClaude Codeに対し、専門用語を一切使わず、同僚に相談するかのように話しかけました。
2. AIによる調査とプロトタイピング: この指示を受け、Claudeは自らFigmaのAPIドキュメントを調査し、プラグインの作り方や制約を学習。そして、たたき台となるプロトタイプコードを生成しました。
3. 対話による改善: 最初から完璧なものができたわけではありません。Austin氏は、生成されたコードを試しながら、うまくいかない部分をClaudeにフィードバックし、対話を繰り返すことでプラグインを完成させました。この全プロセスにかかった時間は、わずか45分〜1時間程度だったといいます[1]。

ケース2：Google広告コピー生成

課題: Googleのレスポンシブ検索広告では、15種類の見出しと4種類の説明文が求められ、その組み合わせを考えること、そして文字数制限（見出し30字、説明文90字）のチェックに膨大な時間がかかっていた。

プロセス:

1. カスタムコマンドの作成: 彼はまず、/rsa（Responsive Search Adsの略）という自分専用のカスタムコマンドを作成しました。
2. インプットとルールの指定: /rsaと入力すると、Claudeが「キャンペーンデータ」「既存のコピー」「キーワード」を尋ねてくるように設定。さらに、事前に「スキル」として登録しておいた「Anthropicのブランドボイス」「製品の正確性」「Google広告のベストプラクティス」といったルールを考慮してコピーを生成するように指示しました。
3. 人間による微調整と最終化: Claudeが生成したコピーは、あくまでたたき台です。Austin氏は、AIとの対話を通じて「この価値提案は響くか？」「トーンは適切か？」といった人間ならではの判断軸でコピーを磨き上げます。
4. CSVへの自動エクスポート: コピーが完成したら、ClaudeがGoogle広告のアップロード形式に準拠したCSVファイルを自動で生成。手作業による転記ミスやフォーマット調整の手間を完全に排除しました。

この2つの事例に共通するのは、マーケターが課題定義と最終判断という最も重要な部分に集中し、面倒な調査、コーディング、データ整形といった作業をすべてAIに任せている点です。マーケターはコードを書く必要はなく、ただAIに「何がしたいか」を明確に伝えるだけでよいのです。

成功の秘訣：なぜ「コード未経験」でもできたのか？

Austin氏の成功は、彼が特別な才能を持っていたからではありません。Anthropic社は、非技術者でもAIを使いこなすための、普遍的なベストプラクティスを公開しています[1][2]。

成功の秘訣	具体的なアクション
1. 小さな反復作業から始める	「電卓アプリを作ってみる」など、ごく簡単な課題からスタートし、AIとの対話に慣れる。
2. 好奇心と粘り強さを持つ	「なぜできないのか？」「どうすればできるのか？」と、答えが見つかるまでAIに問い続ける。
3. 同僚に話すようにAIに話す	専門用語は不要。「自分の課題」と「実現したいこと」を、明確かつ簡潔な言葉で伝える。
4. 既存のリソースを最大限活用する	APIドキュメントや社内ガイドなど、AIが学習できる材料を積極的に与える。

重要なのは、AIを「完璧な答えをくれる魔法の箱」ではなく、**「共に課題解決を目指す不完全なパートナー」**と捉えることです。AIは間違うこともありますが、その間違いを指摘し、正しい方向へ導くことで、人間とAIが互いに学び合い、より良い成果を生み出すことができるのです。

水平展開：マーケティング組織全体の「OS」になるAI

Austin氏の成功は、一個人の「ハック」に留まりませんでした。彼の事例に触発され、Anthropicのマーケティング組織全体で「マーケター開発者化」の動きが加速しています。その成果は驚くべきものです[1][2]。

マーケティング部門	Claude活用内容	成果
インフルエンサーマーケティング	インフルエンサー・ポッドキャスト用台本の自動生成	月100時間以上を高付加価値業務へ再配分
カスタマーマーケティング	導入事例（ケーススタディ）のドラフト作成	作成時間を2.5時間→30分に短縮（週10時間節約）
デジタルマーケティング	Web開発ワークフローの自動化	チーム生産性を前年比5倍に向上
プロダクトマーケティング	新製品リリース用ブリーフィング資料の作成	1リリースあたり5〜10時間を削減
パートナーマーケティング	営業向けイベント準備の自動化	展示会準備時間を40%削減

もはやAIは、単なる「ツール」ではなく、マーケティング組織全体の生産性を飛躍的に向上させる**「OS（オペレーティングシステム）」**として機能しているのです。反復作業から解放されたマーケターたちは、より戦略的で創造的な業務に集中し、ビジネスの成長を本質的なレベルで牽引しています。

XTV社の視点：日本企業がこの未来から学ぶべきこと

Anthropic社の事例は、遠いシリコンバレーの夢物語ではありません。これは、数年以内に日本のすべての企業が直面する未来の縮図です。この変化の波に乗り遅れないために、日本企業、特にリソースの限られる中小〜中堅企業は何を学ぶべきでしょうか。

多くの企業が「AI導入」を検討する際、「どのツールを導入するか」という議論に終始しがちです。しかし、Anthropic社の成功の本質は、特定のツールを導入したことではありません。彼らが成功した真の理由は、**「AIを使いこなし、業務プロセスそのものを変革するための戦略と文化」**を組織全体で構築したことにあります。

成功の構造を分解すると、3つの要素が見えてきます。第一はトップダウンのビジョンです。経営層がAI活用の重要性を深く理解し、従業員が失敗を恐れずに挑戦できる文化を意図的に醸成しました。第二はボトムアップの自発性です。Austin氏のように、現場の従業員が自らの課題意識に基づき、AI活用を「自分ごと」として捉え、主体的に学び、試行錯誤する姿勢が組織全体に広がっています。そして第三はプロセスの再設計です。AIの導入を前提として、既存の業務フローをゼロベースで見直し、人間とAIの最適な協業体制を設計しているのです。

これらの要素が揃って初めて、AIは真の力を発揮します。しかし、多くの企業では「どのツールを導入すればよいかわからない」「AIを使いこなせる人材がいない」「既存の業務プロセスを変えられない」といった壁に直面するのが現実です。

私たちXTV社は、まさにこの「戦略」と「実行」のギャップを埋めるためのプロフェッショナル集団です。単にツールを提案するだけでなく、お客様のビジネス課題を深く理解し、AIを活用したマーケティング戦略の立案から、業務プロセスの再設計、そして組織への定着までを伴走支援します。

まとめ：マーケターよ、「開発者」たれ

Anthropic社の事例が示す未来において、マーケターの役割は大きく二極化していくでしょう。一方は、AIが生成した選択肢の中から最適なものを選び、キャンペーンを実行する「オペレーター」。もう一方は、AIに指示を与え、ビジネス課題を解決するための仕組み（プロダクト）そのものを創り出す「開発者」です。

言うまでもなく、後者の「開発者」こそが、これからの時代に圧倒的な価値を生み出す存在となります。そして、そのために必要なのは、コーディングスキルではありません。自社のビジネス課題を深く理解し、それを解決するための道筋を論理的に描き、AIというパートナーと粘り強く対話する能力です。

この変革は、決して一朝一夕には成し遂げられません。しかし、恐れる必要はありません。XTV社は、貴社がAI時代の「開発者」集団へと進化するための、最適な戦略と実行プランを共に描き、その航海に伴走します。

マーケティングの未来を、共に創りませんか？

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参考文献

[1] Anthropic. "How Anthropic uses Claude in Marketing". Claude Blog, January 26, 2026. https://claude.com/blog/how-anthropic-uses-claude-marketing

[2] Anthropic. "How Anthropic teams use Claude Code". PDF, February 2026. https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf

[3] Salesforce. "State of Marketing, 8th Edition". https://www.salesforce.com/resources/research-reports/state-of-marketing/ （マーケターの業務時間配分に関する調査データより）