Anthropic 社内マーケティングチームが Claude Code をガチ運用してた話

Anthropic社内のグロースマーケティングチーム（非技術者1名で構成）が Claude Code を使って、Google Ads の広告コピー自動生成、Figma プラグイン自作、Meta Ads MCP サーバー構築、メモリシステムによる A/B テスト自動改善を実現した事例。広告コピー作成時間を2時間から15分に短縮し、クリエイティブ生産量は10倍に。重要なのは、エンジニアリングリソースがなくても Claude Code だけで自動化ツールを自分で作ることが可能になったということ。見出しと説明文用に別々のサブエージェントを用意することで品質を担保、Figma プラグインで100パターンの広告バリエーションを一瞬で生成、Meta Ads API と連携する MCP サーバーでキャンペーン分析を自動化。このチームが実践した「API がある繰り返し作業を見つける→サブエージェントで分割→Claude.ai で設計→Claude Code で実装」というフローは、広告運用以外の営業提案書作成やカスタマーサポート、データ集計レポートなど多くの業務に応用可能。エンジニアリング能力よりも「何を自動化すべきか」を見極める能力が重要という示唆に富んでいる。

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Claude Code Security が発表。AIが数十年見逃されたバグ500件を発見

Anthropic が発表した Claude Code Security は、AI が人間のセキュリティ研究者のようにコードを読んで脆弱性を見つけるツール。従来の静的解析（SAST）がルールベースのパターンマッチングに依存するのに対し、Claude Code Security は推論ベースのアプローチで複雑なデータフロー、ロジック欠陥、未知の脆弱性を検出。Claude Opus 4.6 を使った実験では、本番運用中のOSSコードベースで500件以上の高深刻度脆弱性を発見。これらはいずれも数十年にわたって専門家のレビューをすり抜けてきたバグ。発表直後、サイバーセキュリティ株が軒並み暴落（JFrog -25%、CrowdStrike -8%、Okta -9.2%など）し、市場が AI のセキュリティ分野への影響を認識。重要な技術的特徴として、多段階検証（Claudeが自分の発見を再検証）、深刻度・確信度の自動評価、Human-in-the-loop による承認フロー。将来的には、AI 生成コード（脆弱性率25-40%）の脆弱性を別の AI が検出して修正するというサイクルが標準化される見込み。セキュリティエンジニアの仕事は「バグ発見」から「AI の発見の影響判断」へシフトしていくと予測される。

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まとめ

以上、2件の注目記事を紹介しました。各記事の詳細は元記事リンクからご確認ください。