ソウル瑞草洞のある法律事務所。午後三時、弁護士一人がモニターの前で額を押さえています。明日の朝までに裁判所に提出すべき準備書面の添付資料を探しているのですが、デスクトップに並んだアイコンが387個もあります。「契約書最終.pdf」「契約書最終_本当.pdf」「契約書最終_修正_0307.pdf」が並んでおり、どれが最終バージョンかを確認するには、すべてを開いてみるしかありません。ダウンロードフォルダはさらに増えています。3年分のメール添付ファイル、カカオトークで受け取った写真、裁判所の電子訴訟システムからダウンロードした決定書、出張領収書のスキャン本がごちゃ混ぜになっています。整理するにはファイルを一つずつ開いて内容を確認する必要があり、その作業自体が半日かかります。そのため整理はいつも明日に先送りされ、明日は来週になり、来週は来四半期になります。

この光景は法律事務所だけの話ではありません。会計士の月末帳簿フォルダ、ショッピングモール運営者の商品写真フォルダ、大学院生の論文資料フォルダ、自営業の税金書類フォルダが、それぞれ異なる方法で同じ混乱に陥っています。デジタルファイルは紙と異なり物理的なスペースを占有しないため、整理しなくてもすぐに不便を感じることはありません。紙の書類が膝の高さまで積み上がれば、本能として片付けたくなりますが、ハードディスクやクラウドは人間の怠惰を際限なく許容します。その代償は、いざ重要な文書が必要な瞬間に見つからず、浪費される慢性的な時間の無駄です。

2026年1月、Anthropicが発表した「Claude Cowork」は、この問題に正面から取り組むものです。Claude Coworkは、Claude Desktopアプリに搭載されたデスクトップエージェント（AIが人の指示を受けて自ら判断し実行する自動化プログラム）です。従来のAIチャットとの違いは明白です。チャットはユーザーが質問し、AIが答える対話ですが、Claude Coworkはユーザーが結果を定義し、AIが実行する委任です。フォルダを指定し、望む状態を伝え、席を離れればよいのです。戻ったときには作業は完了しています。

本章では、コワークのファイル管理機能4つについて解説します。フォルダの自動整理、ファイル名の一括変更、複数ドキュメントからの情報抽出と統合、そして画像分析によるデータ自動生成です。各節は「基本操作の練習→応用例→実践活用」の順序で進めます。本章を終える頃には、あなたのデスクトップは空になり、ダウンロードフォルダには論理的なサブフォルダのみが残っているはずです。

1 複雑なフォルダおよびデスクトップファイルの自動整理

なぜ必要なのか

コンピュータのデスクトップとダウンロードフォルダは、玄関前の宅配便保管所のようなものです。最初は一時保管場所ですが、数日が経つと永久置き場になってしまいます。スクリーンショット、契約書の草案、会議の議事録、画像のデザイン案、圧縮ファイル、メッセージアプリで受け取ったファイルが混在すると、問題は単なる美観ではありません。同じ文書を3回保存したり、最新バージョンを見つけられなかったり、削除してはいけないファイルを消したり、すでにクラウドにあるファイルを再度ダウンロードしたりする事態が繰り返されます。ファイル整理は、片付けの趣味ではなく、検索コストとミスのコストを減らす業務インフラなのです。

コワークのファイル整理が他と異なる点

従来からファイルを整理する方法は存在しました。Windows のファイルエクスプローラーでは拡張子ごとに並べ替えることができ、macOS の Finder ではスマートフォルダ（条件に合致するファイルを自動的に集める仮想フォルダ）を作成することも可能です。しかし、これらは「表示方法」を整えるだけで、ファイルを実際に移動させるわけではありません。スマートフォルダで見やすく整理されたように思えても、ファイルは依然としてダウンロードフォルダに積み重なり、バックアップや同期が混乱を招きます。

コワークは異なります。ファイルの拡張子だけでなく、その内容を直接読み取ります。PDF 内に何が記載されているか、画像に何が写っているかを分析します。そのため、同じ PDF ファイルでも、契約書は「法文書」フォルダへ、領収書は「財務」フォルダへ、論文は「研究資料」フォルダへと分類されます。ファイルを実際にサブフォルダへ移動させ、ファイル名まで変更し、重複ファイルも特定します。

セキュリティの心配は不要です。コワークは、ユーザーのコンピュータ内に設置された隔離された仮想マシン（VM）環境で動作します。ファイルが外部サーバーへ送信されることはありません。また、ユーザーが明示的に権限を付与したフォルダ内でのみ作業を行います。指定されていないフォルダはコワークが閲覧できません。ファイル削除のように元に戻しにくい操作については、必ずユーザーの許可を求めます。

サンドボックスとは？コワークの動作方式を理解するには、サンドボックスの概念を知る必要があります。サンドボックスとは、子供たちが砂遊びをするための柵の中の砂場のようなものです。柵の中では自由に遊ぶことができますが、

柵の外へは出ることができません。コワークは、ユーザーが指定したフォルダという柵の中だけで、ファイルの読み取り、作成、移動を行うことができます。それ以外のシステムにはアクセスすることも、表示することもできません。

基本操作：整理ダウンロードフォルダ

最も簡単な作業から始めましょう。ダウンロードフォルダに蓄積されたファイルを種類ごとに分類することです。

① Claude Desktop アプリを実行します。上部に「Chat」「Cowork」「Code」の3つのタブが表示されます。「Cowork」タブをクリックしてください。

② 下部のテキスト入力欄の隣に「Work in a Folder」というチェックボックスがあります。このチェックボックスをクリックしてください。

③ フォルダ選択ウィンドウが開きます。「ダウンロード（Downloads）」フォルダを選択してください。権限許可のダイアログが表示されたら、Claude がこのフォルダのファイルを読み取り、編集し、削除できるかどうかを尋ねます。「Allow」をクリックしてください。このフォルダを頻繁に使用する予定であれば、「Always Allow」を選択しても構いません。

④ 入力欄に、以下のプロンプトをそのままコピーして貼り付けてください。

「このフォルダ内のファイルを種類ごとに整理してください。文書（PDF、Word）、画像（PNG、JPEG）、スプレッドシート（Excel、CSV）、動画（MP4）、その他に分けてサブフォルダを作成し、各ファイルを対応するフォルダへ移動させてください。

重複するファイルは削除せず、『要確認』という別のフォルダへ移動させてください。作業が完了したら、どのファイルをどこへ移動したかを要約してください。」

⑤ Enterキーを押しても、Coworkは即座に作業を開始しません。まずフォルダをスキャンしてファイル一覧を確認し、実行計画（Plan）を策成します。右側のサイドバーには進行状況のプログレスバーとタスクリストが表示されます。

⑥ 計画を確認した後、「Proceed」をクリックすると、Coworkが実行を開始します。ファイルの移動やフォルダの作成プロセスをリアルタイムで確認できます。Claudeが重複ファイルを検出すると、削除の可否を問うダイアログが表示されます。その際は「『要確認』フォルダへ移動」を選択してください。

⑦ 作業が完了すると、CoWork が要約を表示します。「文書 47 件、画像 89 件、スプレッドシート 12 件、動画 8 件、その他 23 件を分類しました。重複ファイル 15 件を『レビュー必要』フォルダへ移動しました」といった結果を確認できます。

実際のテスト事例では、186 件の混在したファイルを約 1 分 30 秒から 2 分の間に整理しました。あるユーザーはダウンロードフォルダに保存された 2,200 件に及ぶファイルを CoWork に任せたところ、約 20 分で 11 の主要フォルダとサブフォルダの構造に整理し、67 件以上のファイル名を内容に合わせて変更し、2GB に及ぶ古いインストールファイルを削除候補として分離しました。

応用例：日付と内容を組み合わせた分類

種類別分類だけでは不十分な場合があります。会計士なら月別、弁護士なら事件別、研究者ならプロジェクト別にファイルを分けたいでしょう。プロンプトに条件を追加するだけです。

「このフォルダの PDF ファイルを中身を読んで分類してください。契約書は『法律文書』フォルダへ、領収書と請求書は『財務』フォルダへ、論文や報告書は『研究資料』フォルダへ移動してください。各フォルダ内には年次別のサブフォルダを作成してください。ファイル内に日付情報がある場合はその日付を基準に、ない場合はファイル作成日を基準にしてください。」

コワークはPDFを開いて内容を分析します。契約書に記載された契約日、領収書に押された決済日、論文に記載された発行日を把握し、適切な位置に配置します。人が行うとファイル1つあたり30秒から1分かかる作業です。ファイルが200個あれば最低でも2時間かかります。

実践活用：フォルダ別ガイドと予約タスク

コワークには「フォルダ別固有ガイド（Folder Instructions）」という機能があります。特定のフォルダを選択した際に常に適用されるルールを事前に保存しておく機能です。設定メニューの「Cowork」項目から設定します。

例えば「顧客報告書」フォルダに以下のようなガイドを保存します。「このフォルダに新しいファイルが追加されたら、ファイル名を『顧客社名_報告書種類_日付』の形式に変更してください。報告書の冒頭に要約がない場合は、1ページ目の内容を基に3行の要約を別テキストファイルとして作成してください。」このガイドは、該当フォルダで作業するたびに自動的に適用されます。

ただし、この機能は2026年3月現在、すべてのユーザーに均等に提供されているわけではありません。設定メニューに「Cowork」項目が表示されない場合もあります。Anthropicが段階的に展開しているためです。

ご心配なく、同じ効果を得る方法があります。作業フォルダ内に「CLAUDE.md」というテキストファイルを作成して置くだけです。コワークはフォルダを開く際、このファイルを最初に読み込み、その中に記載された内容を作業の指針とします。

先ほどの例である「顧客報告書」フォルダであれば、その中にファイルを作成し、以下のように記述します。

新しいファイルが到着したら、ファイル名を「顧客社名_報告書種類_日付」の形式に変更すること。報告書の冒頭に要約がない場合は、初ページのコンテンツに基づいて要約を別途テキストファイルとして作成すること。

画面で設定した場合と同じ結果が得られます。むしろファイル方式の方がより柔軟です。各フォルダに異なる指示を記載でき、テキストファイルであるため、修正やバックアップが自由に行えます。別のコンピュータにフォルダを移せば、指針も自動的に引き継がれます。実際にコワークを深く活用しているユーザーの多くは、この方式を好んでいます。

予約機能（/schedule）を使用すれば、決まった周期で自動整理を実行できます。コワークの入力窓に「/schedule」と入力すると、予約設定画面が開きます。

「毎週金曜日の午後5時にダウンロードフォルダを確認してください。新しく入ってきたファイルを種類ごとに分類し、1週間以上経過したインストールファイル（.exe、.dmg）は「削除候補」フォルダへ移動してください。」

ただし、予約タスクを実行するにはコンピュータが起動しており、Claude Desktopアプリが開かれている必要があります。コンピュータがスリープモードに入ったり、アプリを閉じたりすると、予約タスクは実行されません。

このような問題が発生した場合

(1) コワークタブが表示されない場合は、Claude Desktopアプリが最新バージョンか確認してください。claude.com/downloadから最新バージョンをダウンロードしてインストールしてください。無料プランではコワークは利用できません。Pro（月額20ドル）以上の有料サブスクリプションが必要です。

(2) フォルダへのアクセス権限エラーが発生する場合は、macOSではシステム環境設定 > プライバシーとセキュリティ > ファイルとフォルダで、Claudeアプリに権限が付与されているか確認してください。ダウンロードフォルダのようにシステムが保護するフォルダでは追加の権限が必要になる場合があります。作業用フォルダをデスクトップやドキュメントフォルダ内に別途作成し、そこで作業する方法もあります。

(3) 作業中にアプリが終了した場合、Claude Desktop アプリを閉じたり、コンピュータがスリープモードに入ったりすると、進行中の作業が中断されます。アプリを再度開いてコワークタブに戻ると、以前のセッションの記録は残っていますが、

作業は最初からやり直す必要があります。大量のファイルを整理する際は、コンピュータのスリープ設定を「しない」にしておく方が安全です。

2 ファイルの一括名前変更

なぜ必要なのか

ファイル名はデジタル世界の住所です。「IMG_2847.jpg」「Document(1).pdf」「KakaoTalk_20260303_093200123.jpg」のような名前は、保存した瞬間の状況をよく表しています。焦り、無頓着さ、面倒くささが一文字に込められています。しかし、時間が経つとこれらの名前は何も語りません。ファイルを開くまで、その中に何が入っているのか知る方法はありません。

数十個ではなく数百個のファイルがこのような状態であれば、問題は単なる不便を超え、業務のボトルネックとなります。会計チームが四半期ごとに数百枚の請求書を処理する際、税理士が顧客ごとの税務書類を管理する際、法律事務所が数年間にわたって蓄積された事件記録を統合する際、ファイル一つ一つを開いて名前を変更する作業は一日中かかります。

従来の一括名前変更ツールも存在しました。WindowsのPowerRenameは正規表現に基づいて複数のファイルの名前を一度に変更でき、macOSのFinderは選択したファイルの名前にテキストを追加または置換する機能を提供します。しかし、これらのツールはファイルの「外見」しか見ていません。ファイル内に何が記載されているかは読み取れません。「スキャン_001.pdf」というファイルが、サムスン電子との秘密保持契約書であるという事実を、拡張子やファイル名だけでは知ることはできません。

コワークの名前変更は何が違うのか

コワークはファイルの内容を読み取り、名前を付けます。PDF内のテキストを分析し、画像内の文字をOCR（光学文字認識）で読み取り、動画ファイルのフレームまで抽出して、どのような内容の動画かを把握します。そのため、「スキャン_001.pdf」は「20260115_サムスン電子_秘密保持契約書.pdf」に、「IMG_9921.jpg」は「20260307_スターバックス_領収書.jpg」に変更されます。

名前変更ルールを策定する際、多くの方が「どのようなパターンで書くか」から考え始めます。しかし、実務では順序が逆です。まず「今後どのような状況でこのファイルを探すか」を決定する必要があります。日付で探すのか、取引先名で探すのか、文書種類で探すのかによって、名前の構造は異なります。ファイル名は検索シナリオの圧縮版でなければなりません。

良いファイル名は通常、5 つの情報を含みます。日付、出所（取引先や送信者）、内容分類（契約書、領収書、議事録など）、固有識別子、バージョンまたはステータスです。「2026-03-07_ABCCorp_MSA_Draft_v02.pdf」のように、アンダースコアやハイフンで区切り、日付はソート可能な形式（年-月-日）で記述します。

[知っておいてください] ファイル名に使用してはならない文字 Windows、macOS、クラウドストレージでは、ファイル名に使用できない文字があります。スラッシュ(/)、バックスラッシュ(\)、コロン(:)、アスタリスク(*)、疑問符(?)、二重引用符(")、角括弧(<>)、パイプ(|)などです。Cowork が自動的に名前を変更する際にはこれらの文字は避けられますが、直接ルールを定める際にも覚えておくと便利です。

基本操作：領収書ファイル名の一括変更を体験する

確定申告の時期に、数十枚の領収書スキャンコピーがランダムな名前で保存されていると仮定します。

① Cowork タブで、領収書が入っているフォルダを選択します。「Work in a Folder」チェックボックスをクリックし、該当フォルダを指定します。

② 入力欄に以下のプロンプトを貼り付けます。「このフォルダ内のすべての領収書ファイルの内容を読み取り、ファイル名を「年-月-日_店舗名_金額」の形式に改名してください。例えば「2026-03-07_スターバックス_4500円.jpg」のような形式です。元のファイル名と改名後のファイル名を記録した「changelog.txt」ファイルも作成してください。」

③ コワークが各ファイルを開き、内容を分析します。領収書画像から OCR により日付、店舗名、金額を抽出します。右側のサイドバーで進行状況を確認できます。

④ 作業が完了すると、フォルダ内のファイル名が一括で変更されます。同時に「changelog.txt」ファイルが生成され、「Scan_001.jpg → 2026-03-07_スターバックス_4500円.jpg」のような変更履歴が記録されます。

「changelog.txt」の作成を指示することは、実務において重要な習慣です。コワークが大量のファイルを処理する途中で中断したり、後で続きの作業を行う場合でも、この記録ファイルがあればどこまで完了したかを即座に把握できます。

応用例：ビデオファイルの内容に基づく名前変更

コワークのマルチモーダル（テキスト、画像、動画など複数の形式のデータを同時に処理する方式）分析機能は、動画ファイルにも適用されます。画面録画ファイルが「screen_recording_001.mp4」から「screen_recording_015.mp4」まで並んでいる場合、コワークは動画のフレームを抽出し、画面に表示されているウェブサイトやプログラムを分析します。

「このフォルダの画面録画ファイルを分析し、動画の内容に基づいてファイル名を変更してください。動画に表示されているウェブサイトやプログラムの名前、主要な活動内容を名前に反映してください。形式は「日付_プログラム名_活動内容.mp4」としてください。」

コワークは動画内の画面を読み取り、「2026-03-05_Figma_ロゴデザイン案検討.mp4」や「2026-03-06_Excel_月別売上分析.mp4」のようにファイル名を変更します。

実践活用：法律事務所の10年分の事件記録整理

実際の業務では、数百、数千のファイルを一度に処理しなければならない場合があります。法律事務所で10年間にわたり一貫性なく管理されてきた事件記録を整理すると仮定します。

「このフォルダにあるすべての PDF と Word ファイルの内容を読み取ってください。各ファイルから事件番号、依頼者名、文書タイプ（訴状、準備書面、判決書、意見書など）、作成日付を抽出してください。ファイル名を「事件番号_文書タイプ_作成日付」の形式に変更し、事件番号ごとのサブフォルダを作成して該当フォルダへ移動させてください。事件番号の特定が難しいファイルは「未分類」フォルダに移動させてください。全体の作業履歴を「整理報告書.txt」として作成してください。」

ファイルが数千件ある場合、コワークは内部で複数のサブエージェントを同時に実行して並列処理を行います。ファイルの束を分割し、複数のエージェントが同時に分析し、メインエージェントが結果を集約します。進行状況はリアルタイムで表示され、途中で方向修正や追加指示を出すことも可能です。

注意点として、領収書のインクが滲んで日付が判別できない場合や、外国企業との契約書で日付形式が韓国と異なる場合は、機械が混乱を来すことがあります。コワークが数百件の名前を改名した直後、人間は必ず全体目録を目で確認し、誤りがないか確認する必要があります。

技術は反復的なタイピングから私たちを救いましたが、最終的な記録の正確性を担保する責任は画面前の人間に残されています。changelog.txt ファイルがあれば、この検収作業ははるかに容易になります。

このような問題が発生した場合は

(1) ファイル名が重複して衝突が発生した場合、同じ日に同じ業者から発行された領収書が2枚あると、同じ名前のファイルが作成される可能性があります。コワークでは通常自動的に数字を付与して区別しますが、プロンプトに「重複した名前が発生した場合は後ろに順番番号を付与してください」という条件を事前に設定しておけば安全です。

(2) OCRの認識率が低い場合、にじんでスキャンされた領収書やしわくちゃの紙を撮影した写真では文字認識が不正確になる可能性があります。コワークが内容を把握できなかったファイルについては、名前を変更せず元のままにするか、「確認必要」タグを付与するようにプロンプトで指示します。「内容が読み取れないファイルは名前を変更せず、『確認必要_』という接頭辞のみ付与してください」と追加してください。

(3) 間違って名前を変更したファイルを元に戻したい場合は、changelog.txtに元のファイル名と変更後のファイル名が記録されているため、このファイルをコワークに渡して「changelog.txtを参照してすべてのファイル名を元に戻してください」と指示すれば大丈夫です。大量処理の前には、フォルダ全体をコピーしておく習慣が最も確実な安全装置です。

3 大量のドキュメント情報抽出および精製

なぜ必要なのか

業務現場では、情報は一つのきれいなファイルに収まっているわけではありません。一つのプロジェクトに関連する資料が、PDFレポート5件、メモ帳テキストファイル3件、マークダウン形式の議事録2件、CSVデータファイル1件と、散在しているのが現実です。これらを一つのレポートやスプレッドシートに統合するには、各ファイルを開いて内容を確認し、重複を除き、書式を統一し、論理的な順序で再配置する必要があります。人が行うと半日かかります。

十六カ国の人工知能政策を比較分析するガイドブックを執筆すると仮定してみましょう。欧州連合の人工知能法（EU AI Act）の原文、米国の行政命令、各国の議会議事録、産業界の声明書が、それぞれ異なる形式でフォルダに積み上げられています。

過去の方式であれば、文書を一つずつ開いて画面の半分に表示し、残りの半分には空のワード文書を開いて、重要な段落をコピーして貼り付ける作業を繰り返さなければなりませんでした。各文書で使用される用語の定義や規制の強さが異なるため、一貫した基準表を作成するには、並外れた忍耐と高度な集中力を同時に要求されます。

ナ・コワークはこの作業をどのように処理するか

コワークによる文書の統合は、三つの段階で行われます。抽出、精製、組み立てです。

抽出段階において、コワークはさまざまな形式のファイルから構造化されたデータを引き出します。PDF内に表がテキストと混在していても、表の行と列を分離して抽出します。テキスト層のないスキャン版PDFについては、OCRを介して文字を読み取ります。マークダウンファイルでは見出しと小見出しの階層構造を把握し、CSVファイルでは列名とデータ型を認識します。

精製段階では、抽出されたデータの形式を統一します。ファイルによって日付の表記が異なる場合があります。ある文書には「2025年3月15日」と記載され、別の文書には「03/15/2025」、さらに別の文書には「15-Mar-2025」と記されていることもあります。コワークはこうした不一致を検知し、一つの標準形式に整えます。数字の単位、通貨の表記、名前のスペルの違いについても同様です。

組み立て段階において、コワークは精製されたデータを一つの文書にまとめます。ここでコワークが既存のチャットボットと決定的に異なる点が明らかになります。コワークは画面にテキストを表示するのではなく、実際に編集可能なWord（.docx）ファイルやExcel（.xlsx）ファイルをユーザーのコンピュータに生成します。表やグラフを含む完成したレポートがフォルダ内に保存されます。

ファイルの量が多い場合、コワークは内部的に複数の下位エージェントを同時に起動します。文書を五つのグループに分け、五つのエージェントがそれぞれのパートを分析して核心情報を抽出した後、メインエージェントがそれらを統合し、矛盾がないか確認して最終文書を作成する仕組みです。

トークン（Token）とは？AIがテキストを処理する単位をトークンと呼びます。韓国語の基準では、一文字がおよそ1〜2トークンに相当します。コワークは最大100万トークンのコンテキストウィンドウ（Context Window）を備えており、これは一度に読み取ることができるテキストの総量を意味します。A4用紙の基準では、数百ページにわたる文書を同時に分析できることを意味します。

基本操作：将分散的会议记录合并为一份报告

假设已进行了五次项目会议，且会议记录分别以文本文件和Word文件的形式单独保存。

① 在Cowork标签页中选择包含会议记录的文件夹。

② 在输入框中粘贴以下提示词。

「请读取该文件夹内的所有会议记录文件，并将其整理为一份Word文档。请按照以下结构制作：第一页包含项目概览和整体摘要，随后按会议日期顺序整理每次会议的核心决议、各负责人的后续行动（Action Items）以及未决事项。最后，请附上将整场会议产生的后续行动按负责人分类汇总的表格。」

③ コワークが各ファイルを読み込み、実行計画を表示します。ファイル分析の順序、レポートの骨格構造、予想完了時間がサイドバーに表示されます。

④「Proceed」をクリックすると、コワークが作業を開始します。コワークは内部でpython-docxライブラリなどのツールを実行し、実際のWordファイルを作成します。

⑤ 作業が完了すると、フォルダ内に完成した.docxファイルが生成されます。このファイルをWordで開くと、目次、表、番号付けが整った編集可能なレポートになります。

応用例：複数の形式のデータを1つのExcelに統合

形式がバラバラのファイルを1つのExcelファイルに統合する作業は、実務で頻繁に発生します。競合他社の分析PDFが3件、市場調査のCSVが2件、社内メモのテキストファイルが4件あると仮定します。

「このフォルダ内のすべてのファイルを読み込み、競合他社ごとの比較エクセルファイルを作成してください。最初のシートには、競合他社ごとの主要指標（売上、従業員数、主力製品、市場シェア）を比較する表を、2番目のシートには各文書から抽出した原データを、3番目のシートにはデータの出所と信頼度を記録してください。数値の通貨単位が異なる場合は、すべて日本円に統一してください。」

ここで重要な設計原則があります。出力物の骨格はプロンプトで事前に定める必要があります。「すべてを1つのシートにまとめてください」と指示すると、探しにくい巨大な表ができてしまいます。シートを分ける必要があります。原抽出シート、精製シート、最終比較シート、出所確認シートを分離しておけば、後でエラーを修正する際にも他のシートを触らずに済みます。

Claude Coworkにエクセル作成を依頼する際、数式（Formula）を含めるよう指示することも可能です。「カテゴリ別の合計をSUMIF数式で入力してください」「条件付き書式で目標超過項目を緑色で表示してください」のように具体的に依頼すれば、単なるCSVではなく、数式が機能する実際のエクセルファイルが作成されます。

実践活用：採用履歴書評価の自動化

数十名の応募者の履歴書がPDFで提出され、会社の採用評価基準表が別文書として存在すると仮定します。

「このフォルダには『採用評価基準.docx』と、応募者の履歴書 PDF ファイルが入っています。評価基準表の項目（経歴年数、職務関連スキル、学歴、資格、プロジェクト経験）に基づいて、各履歴書を検討してください。応募者ごとに各項目の強みと弱みを分析し、項目ごとに 1～5 点の採点を行ってください。結果を Excel ファイルとして作成し、総点で降順に並べ替えてください。『推薦意見』列には一行のコメントも追加してください。」

Claude Cowork はまず評価基準表を読み、評価の枠組みを理解した上で、各履歴書をその枠組みに当てはめて採点を行います。応募者が 20 名いる場合、人間が半日以上かかる作業を、Claude Cowork は数分以内で完了させます。

履歴書には個人情報が含まれています。氏名、連絡先、学校、経歴事項は機微なデータです。Claude Cowork は利用者のコンピュータ内でローカルに処理を行い、ファイルを外部へ送信することはありませんが、それでも組織の個人情報保護ポリシーに従い、これらのデータを AI ツールに提供してもよいかを確認する必要があります。Claude Cowork 自体が研究用プレビュー段階であり、Anthropic 社も規制対象業務での使用を明確に禁止しています。

AI が付けた点数をそのまま採用決定に用いるのも危険です。Claude Cowork は履歴書に記載された文字を読み取り、評価基準に当てはめるだけであり、応募者の実際の能力や組織適合性を判断することはできません。AI の評価結果は一次選考の参考資料として活用し、最終的な判断は必ず人間が行う必要があります。

幻覚（ハルシネーション）に関する警告

大量の文書を要約・統合する過程で、Claude Coworkが時に存在しない内容を生成することがあります。これを「幻覚（Hallucination）」と呼びます。これはAIが実際には存在しない情報をあたかも事実であるかのように生成する現象です。

例えば、複数の国のAI規制を比較するレポートを作成する際、文脈を誤読して実際には存在しない法条項を捏造したり、A国の制裁規定をB国に誤って適用したりする事例が発生することがあります。数百

ページに及ぶ原文を人間がすべて記憶することはできないため、巧妙に包装された誤りは迅速なレビュー過程では見逃されることがあります。

対応策は二つあります。第一に、プロンプトに「各データ項目の隣に必ず出典のファイル名とページ番号を明記してください」という条件を追加します。出典が明記されれば、原文との照合による検証作業が格段に容易になります。第二に、Claude Coworkが生成した結果物のうち、数字、日付、固有名詞、法条項番号など、誤りが致命的となり得る項目については、人間が原文と照合して確認します。機械が下書き作成やデータ収集といった身体的な作業を代行するほど、人間は結果物の真偽を見極める検閲者の役割を担うことになります。

しかし、このような問題が発生した場合

(1) 表が壊れてエクセルに正しく読み込まれない場合、PDF 内の表は外見上は綺麗に見えても、内部ではテキストと画像が混在していることがよくあります。コワークが表を正確に認識できない場合は、プロンプトで「表の列名は『日付、項目、金額、備考』であり、各行は 1 つの取引を表す」といったように表の構造を直接指示することで、精度が向上します。

(2) ファイル数が多すぎて作業が途中で停止する場合、コワークのコンテキストウィンドウには限界があります。ファイルが数十件を超えると、一度に処理するのが難しくなることがあります。そのような場合は、フォルダを分けて作業を行うのが安定しています。「まず 1 月〜3 月のファイルだけを処理してください」のように範囲を狭めて指示すると、コワークはひとまとめずつ安定して処理してくれます。

(3) 元ファイルがスキャン本でテキスト抽出ができない場合、スキャン PDF はテキストではなく画像です。コワークは OCR で文字を読み取りますが、スキャン品質が低いと認識率が低下します。元ファイルが傾いている、インクが滲んでいる、解像度が低いなどの場合はエラーが発生します。プロンプトに「OCR 認識が不確かな項目は備考欄に『確認必要』と表示してください」と追加することで、検収すべき箇所を事前に把握できます。

4 画像ファイルの分析とデータ化

なぜ必要なのか

東大門のあるスタジオ。夜通し点滅していたカメラのフラッシュが止み、撮影を終えた数百着の春物衣類がハンガーに掛けられています。写真家のモニターには、数千枚の高解像度画像を収めたフォルダが開かれています。撮影は終了しましたが、仕事はこれから始まります。これらの画像がオンラインショップに掲載されるためには、誰かが一枚一枚の画像を確認し、エクセルに商品名、カテゴリ、色、素材、タグを入力する必要があります。

写真に写るワンピースのネックラインがVネックかラウンドネックか、色が薄いコバルトブルーか濃いネイビーか、素材がリネン混紡か綿100パーセントかを肉眼で判別し、キーボードを叩く作業は、途方もない忍耐を要求します。商品が10点なら我慢できますが、100点、500点となれば、この工程がチーム全体の時間を奪ってしまいます。数百回繰り返されるタイピングの中で、「ネイビー」を「ブラック」と誤入力したり、必須タグを忘れたりするミスが混じります。ファッションブランドがシーズンごとに数百点の新商品を発売する際、商品登録の遅れはそのまま売上の損失です。

この問題は衣料品ショップだけの話ではありません。出張後に溜まった領収書の写真から日付と金額を抽出して経費報告書を作成する仕事、不動産物件の写真から面積や構造を把握して物件リストを整理する仕事、工事現場の写真から進行状況を記録する仕事は、すべて同じ構造です。写真という視覚情報をテキストというデータに変換する作業がボトルネックとなっています。

ナ・コワークは写真から何を読み取るのか

コワークはマルチモーダルAIの視覚分析能力を活用しています。一枚の写真を受け取ると、複数の層にわたる分析が同時に進行します。

物体検出（Object Detection）が写真内の製品の輪郭を把握します。それがシャツか、パンツか、バッグかを判断します。色分析が主な色を抽出し、ネイビー、ベージュ、バーガンディといった具体的な色名に変換します。質感や光沢のパターンを分析して素材を推定し、粗いデニムか、滑らかなシルクか、ボロボロしたニットかを区別します。OCRが写真内の文字を読み取り、ブランドラベルや洗濯表示、

価格表示に記載された文字を認識します。キャプション生成（Captioning）は写真全体を一文で要約し、「レディース ネイビー リネン Vネック カードigan、オーバーフィット、カジュアルスタイル」のように商品の特徴を組み合わせた説明を生成します。

これらのすべてのプロセスは、一枚の写真に対して数秒で完了します。

基本の使い方：衣類写真で商品リストのエクセルを作成する

28枚の衣類写真が収められたフォルダがあると仮定します。

① Cowork タブで、写真が入っているフォルダを選択します。

② 入力欄に、以下のプロンプトを貼り付けます。

「このフォルダ内の製品写真を分析し、EC サイトの商品登録用の Excel ファイルを作成してください。各写真を見て、以下の項目を抽出して列（Column）として整理してください。ファイル名、商品名（AI が自動生成）、大分類（トップス/ボトムス/アウター/アクセサリー）、小分類（T シャツ/ブラウス/ジーンズ/コートなど）、主要な色、推定素材、スタイルタグ（カジュアル/フォーマル/スポーティーなど）、推奨検索キーワード。色やカテゴリ別に並べ替えて、見やすくしてください。」

③ Cowork が写真を一つずつ分析し始めます。サイドバーには「写真 1/28 分析中... 写真 2/28 分析中...」のように進行状況が表示されます。

④ 作業が完了すると、フォルダ内に Excel（.xlsx）ファイルが生成されます。ファイルを開くと、28 行にわたって写真ごとのデータが記入されています。最初の列にはファイル名、2 番目の列には「女性用 春 リネン V ネック カディガン スカイブルー」のような商品名が自動で付与され、その後の列にはカテゴリ、色、素材、タグが整理されて表示されます。

人間が28枚の写真を見てこの表を埋めるには1時間から2時間がかかりますが、コワークは数分で同じ作業を完了します。

応用例：出張領収書から経費報告書の作成

商品写真だけではありません。出張領収書の写真も同じように処理されます。

「このフォルダの領収書写真を読み込んで、経費報告書のエクセルを作成してください。日付、業者名、カテゴリ（食費・交通費・宿泊費・その他）、金額を抽出してください。エクセルにはカテゴリ別の合計を計算するSUMIF数式を挿入してください。写真が暗かったり文字がぼやけて金額が確認できない場合は、備考欄に『確認必要』と記載してください。」

コワークはしわくちゃの領収書からもOCRで情報を抽出します。エクセルに数式を適用することで、食費の合計や交通費の合計が自動計算された報告書が作成されます。『確認必要』と表示された項目だけを抽出して元々の領収書と照合すれば、すべてを手作業で行う場合に比べて大幅に時間を短縮できます。

実践活用：大規模商品カタログの構築

シーズン交代期に、500枚の新商品写真を一度に登録する状況を想定します。写真にはフロントカット、バックカット、ディテールカットが混在しており、同一製品のカラーバリエーションも含まれています。

「このフォルダ内の全製品写真を分析してください。同一製品のフロント/バック/ディテールカットは一つの製品としてまとめ、カラーバリエーションは同一製品のオプションとして処理してください。Excel には以下の列を作成してください。製品コード（自動生成）、代表商品名、大分類、小分類、基本色、色変形リスト、推定素材、スタイルタグ、シーズンタグ（春/夏/秋/冬）、推奨検索キーワード、代表画像ファイル名、追加画像ファイル名。素材が不確かな項目は『検収必要』列にチェックを入れてください。」

このプロンプトにおける核心は最後の一文です。「素材が不確かな項目は『検収必要』列にチェックを入れてください。」この一文があるかないかで結果は大きく異なります。AI が生成した全データを人間が最初から最後まで精査するのは非効率的です。AI に自身で確信の低い項目を明示させることで、人間はその項目のみを集中的に確認すればよいのです。

機械が読み取れないもの

コワークの画像分析は、客観的事実や数値を抽出する点で優れています。色、形状、文字を正確に捉えます。しかし、ファッションというジャンルが内包する主観的な感性まで理解することを期待するのは難しいでしょう。

機械が「褪せたグレーの綿Tシャツ」と判読した結果を、ブランド企画担当者は「ヴィンテージウォッシュのグランジスタイル」という感覚的な言葉で表現したいと考えるかもしれません。意図的な破れデザインを機械が「損傷した不良品」と誤認したり、非対称デザインを「裁断ミス」と解釈したりする事態が生じ得ます。これは機械の論理不足ではなく、感性と文化的文脈の欠如に由来するものです。

色の判別においても注意が必要です。写真の背景がクリーム色であれば、背景色が製品の色よりも先に検出される可能性があります。また、光沢素材は照明の反射により実際よりも明るく認識されます。そのため、実務ではAIが抽出した色の候補を、ECサイトの色辞書に合わせて整理します。アイボリー、クリーム、オフホワイトをすべて「アイボリー」にまとめ、チャコールとダークグレーを「チャコール」に統合するといった処理です。

素材の判別にはより一層の注意が必要です。画像のみから綿とウール、リネンとポリエステルをある程度推測することはできますが、正確な混用率を当てるのは困難です。素材表示は消費者トラブルに直結する情報であるため、写真のみで素材を確定する自動化は「候補」レベルとして扱うのが安全です。洗濯表示やブランドタグの画像を併せてOCRで補完すれば、精度は向上します。

機械は数千枚の写真をエクセルに整理しました。その規格化された表に、ブランド固有の哲学と感性を吹き込む最後の調整作業は人間の役割です。コワークが骨格を構築し、人間が肉付けをする分業です。退屈なキーボード入力から解放された作業員は、機械が生み出したデータの中から顧客の心を掴む言葉を選ぶことに集中できます。

このような問題が発生した場合

(1) 写真の製品が切り取られたり重なって認識が不正確な場合、製品撮影時には背景を単色に統一し、製品が写真フレームの中央に来るようにすると、認識率が大幅に向上します。複数の製品が一枚の写真に写っているとコワークが混乱する可能性があるため、原則として一枚の写真に一つの製品とします。

(2) 色の判別が実際と異なる場合、撮影環境の照明は色の認識に大きな影響を与えます。自然光で撮影した写真と蛍光灯の下で撮影した写真では、同じ服でも異なる色として表示されることがあります。プロンプトに「色は正確な単一色名よりも、色系統（青系統、赤系統）のように広く分類してください」という条件を付与すると、エラーが減少します。正確な色は人間が最終確認します。

(3) カテゴリ分類が曖昧な場合、T シャツとスウェットシャツ、シャツとブラウス、ローファーとフラットシューズのように境界が不明確な項目は機械でも混乱します。プロンプトで会社のカテゴリ基準を直接指示すると、精度が向上します。「当社のショッピングサイトのカテゴリは以下の通りです。上衣：T シャツ、ブラウス、シャツ、ニット、パーカー。下着：ジーンズ、スラックス、スカート、ショートパンツ。アウター：ジャケット、コート、ジャンパー、カーディガン。」このように選択肢を制限すれば、機械はその範囲内で判断します。

この章で取り上げた四つの作業は、共通した構造を持っています。フォルダを指定し、望む結果物の形態を説明し、コワークが計画を立てたらそれを検討した上で実行を承認します。作業が完了したら、人間が結果を確認します。この流れを一度習得すれば、次の章から登場する財務分析、マーケティングコンテンツの生成、リサーチの自動化にも、同じ方式を適用することができます。

デスクトップが空で、ダウンロードフォルダに論理的なサブフォルダのみが残っているなら、最初のステップは正しく完了しています。次の章では、整理されたファイルを使って何ができるか、財務とデータ分析の世界へと足を踏み入れます。