Claude Code × 資料作成|企画書・報告書・スライドを自動生成する方法

Claude Code 資料作成 自動生成のイメージ画像

Claude Codeを活用すると、企画書・報告書・スライドなどのビジネス資料を数分で自動生成できます。

  • 要点1: スライド生成はMarp連携で10分以内に完成。PowerPoint形式での出力も対応
  • 要点2: 月次報告書など定型文書はClaude Code Hooksで定期自動化が可能
  • 要点3: CLAUDE.mdにテンプレートを記録すれば、毎回同じ品質の資料を繰り返し生成できる

対象: 資料作成を効率化したい経営者・管理職・DX推進担当者

今日やること: 社内で最も頻繁に作成する資料を1種類選び、Claude Codeでプロトタイプを生成してみる

Claude Codeを使えば、企画書・報告書・スライドといったビジネス資料の大部分を自動生成できます。作成時間を従来の数分の一に短縮しながら、品質も一定に保てるのが大きなメリットです。

「資料作成に時間を取られて本来の業務に集中できない」「毎月同じような報告書を手作業で作っている」——こうした悩みを持つビジネスパーソンは少なくありません。

この記事では、Claude Codeを使った資料作成の自動化について、業務種別ごとに具体的な手順とコピペで使えるプロンプトテンプレートを解説します。非エンジニアの方でも今日から実践できる内容です。

Claude Codeの活用、何から始めればいい?

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企画書・報告書の自動生成:Markdown活用の手順

テキスト系ビジネス文書の自動生成では、Markdown形式を中間フォーマットとして活用するのが効率的です。

企画書のプロンプトテンプレート

以下のテンプレートを使い、[]内を書き換えて使います(コピペ可)。

以下の条件で新規事業企画書を作成してください。

【企画名】: [例: AIチャットボット導入による問い合わせ対応自動化]

【背景・課題】: [例: 問い合わせ対応に月200時間かかっており、人件費が増加している]

【目的・ゴール】: [例: 問い合わせ対応工数を50%削減し、対応スピードを向上させる]

【施策概要】: [例: 社内FAQ対応のAIチャットボットを導入する]

【対象部門・規模】: [例: カスタマーサポート部門(10名)]

【予算感】: [例: 初期費用200万円、月額10万円以内]

【スケジュール感】: [例: 3ヶ月でPoC、6ヶ月で本番導入]

出力構成:
1. エグゼクティブサマリー
2. 現状課題の整理
3. 施策概要
4. 期待効果(定量・定性)
5. 実施スケジュール
6. 必要リソースと予算
7. リスクと対応方針

このプロンプトに対してClaude Codeが構造化された企画書のMarkdownを生成します。生成後、Wordや他のツールに貼り付けて仕上げを行います。

月次報告書の自動生成(データ入力→レポート出力)

月次報告書では、数値データを与えてClaude Codeに解釈・文書化させるのが効果的です。

以下の月次データをもとに、経営層向けの月次報告書を作成してください。

【報告月】: 2026年2月

【売上データ】:
- 2月売上: 1,200万円(前月比+8%、前年同月比+15%)
- 新規顧客: 3社
- 解約顧客: 0社
- 顧客単価: 平均120万円

【KPI進捗】:
- リード獲得数: 48件(目標40件、達成率120%)
- 商談化率: 25%(目標20%)
- 受注率: 35%(目標30%)

【課題・懸念事項】:
- 3月末の大型案件(500万円)の受注可否が不透明

出力構成:
1. 月次ハイライト(100文字以内の要点)
2. 数値実績サマリー(表形式)
3. KPI達成状況
4. 特記事項・課題
5. 来月の見通しと重点施策

このアプローチを毎月繰り返すことで、月初のデータ貼り付け→報告書生成という効率的なワークフローが実現します。

生成したMarkdownをWordやPDFに変換する

Claude CodeがMarkdownファイルを生成した後、以下の方法で他の形式に変換できます。

# Pandocを使ってWordに変換(要: Pandocインストール)
pandoc report.md -o report.docx

# md-to-pdfを使ってPDFに変換
npx md-to-pdf report.md

実務での活用ポイント報告書のテンプレートと数値入力の部分を分けて管理することで、毎回の作業は「数値の更新」だけになります。Claude Codeに「前月の報告書データを更新して新しいレポートを作成して」と指示すれば、差分のみ反映した報告書を自動生成できます。

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この記事の監修者

川島陸

株式会社Nexa 代表取締役

川島 陸

一橋大学経済学部卒業後、フォーティエンスコンサルティング株式会社(旧 株式会社クニエ)にて法人向けAI導入支援等を経験。独立後、AI系メディア運営やDify/n8nの導入支援を経て、株式会社Nexaを創業。法人向けAI研修・AI導入支援・AI関連メディア運営を手掛ける。

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