社員が何度も同じ質問をベテラン社員に聞きに行く、マニュアルがどこにあるか分からない、会議後に議事録を書く時間がない——こうした課題を解決するのが「社内AIアシスタント」です。Claude APIとSlackを連携させることで、Slackのチャット上でAIが即座に回答・サポートしてくれる社内ボットを構築できます。
Claude×Slack連携で実現できること
社内Q&Aへの自動回答
就業規則・業務手順・製品知識などのドキュメントをClaudeに読み込ませ、Slackで「有給の申請方法は？」「製品Aの在庫はどのくらいある？」と聞くと即座に正確な回答が返ってきます。ベテラン社員への質問集中を減らし、回答品質も均一化されます。
会議メモの要約・議事録生成
Slackのスレッドに貼り付けた会議メモ・音声文字起こしテキストをClaudeが自動要約し、「決定事項・TODO・次回アジェンダ」形式に整理してくれます。会議終了後すぐに議事録をSlackに投稿できるため、情報共有のスピードが格段に上がります。
Slack Botの構築手順
ステップ1：Slack Appの作成
Slack API（api.slack.com）でSlack Appを新規作成します。Bot User OAuth Tokenを発行し、必要なスコープ（channels:read・chat:write・app_mentions:readなど）を付与します。インストール先のワークスペースにBotを追加します。
ステップ2：Claude APIキーの取得
Anthropicのコンソール（console.anthropic.com）でAPIキーを発行します。使用するモデルはコストと性能のバランスからClaude Haiku 3.5（大量Q&A用）またはClaude Sonnet 4（議事録・高品質回答用）が適しています。
ステップ3：サーバーの構築（またはMakeで代替）
技術者がいる場合はNode.js/Pythonで受信→Claude API呼び出し→Slack返信のサーバーを構築します。技術者がいない場合は、Make（Integromat）のSlackトリガー→Claude APIモジュール→Slack返信の流れをノーコードで構築できます。Makeを使えばコーディング不要で実装可能です。
ステップ4：知識ベースの整備とプロンプト設計
社内Q&A用の場合、回答の根拠となる社内ドキュメント（マニュアル・FAQ・規程集）をClaudeへのシステムプロンプトに組み込みます。「以下のドキュメントのみを参考にして回答してください」と指示することで、AI特有の「でたらめな回答（ハルシネーション）」を防ぎます。
実際の活用事例
従業員15名の製造業で構築した事例では、①製品仕様Q&Aボット（在庫・規格・価格への質問を自動回答）、②週次報告の自動要約（月曜朝にSlackに前週のポイントを自動投稿）、③受発注確認ボット（注文内容をSlackに投げると処理ステータスを返答）の3機能を2週間で構築。月約40時間の問い合わせ対応工数が削減されました。詳細はAI・DX支援サービスにお問い合わせください。
まとめ
Claude×Slack社内AIアシスタントは、中小企業でも数週間・数万円の投資で構築できる高コスパな自動化施策です。Q&A対応・議事録生成・情報共有の自動化から始めて、徐々に機能を拡張していくアプローチが成功率を高めます。
Claude×Slack構築時のセキュリティと運用上の注意点
社内AIアシスタントを長く安心して使い続けるために、セキュリティと運用ルールを最初から整備しておきましょう。
APIキーの管理を徹底する
Claude APIキーとSlackのBot Tokenは、絶対にソースコードや社内チャットに直接貼り付けないでください。サーバーの環境変数や、AWS Secrets Managerなどのシークレット管理サービスを使って安全に管理しましょう。万が一キーが漏洩した場合は、すぐにAnthropicとSlackのダッシュボードから無効化・再発行を行います。
情報入力のガイドラインを作る
SlackのAIアシスタントに個人情報・取引先情報・未公開の経営数値などを入力しないよう、社内ガイドラインを明文化しましょう。「AIチャンネルに書いた内容はAIが処理する」という認識を全員が持てるよう、導入時に説明会を開くと効果的です。
利用状況のモニタリングと改善サイクル
月に1度は利用ログを確認し、よく使われている質問パターンや「AIが答えられなかった質問」を集計しましょう。よくある質問はプロンプトに組み込むことでAIの回答精度が向上し、より使いやすいアシスタントに育てることができます。
