Mita | Claude for Business ・ 2026.07.29 ・ LT資料
Claude Codeで業務システムを
AI時代に合わせて再設計する
— 12年間育てたSalesforceを「バニラ」に戻す挑戦
平塚 武(Takeshi Hiratsuka)
リバネスナレッジ株式会社 取締役副社長
話し手について
平塚 武 ／ リバネスナレッジ株式会社 取締役副社長
Data & AI Advisor and Salesforce Architect
米国で開催されたSalesforceカンファレンスでの登壇(Marketing Cloud Next / Data 360セッション)
海外カンファレンスも含め、様々なイベントで年間20回以上登壇
今日話すこと
SaaSとClaudeを組み合わせた価値を、
最大化するために
Salesforceのような業務システムとClaudeを組み合わせれば、できることは大きく広がります。ただしその効果は、AIが読み取れるデータ構造があって初めて出てきます。
まずはClaude Codeを活用して、
AIが活用しやすいデータ構造にする。
いま起きていること
AI導入は進んでいる。
でも「期待した答え」が返ってこない
- AIによる社内情報の検索
- AIによる営業情報の分析
- AIによる業務判断の支援
「AIが賢くない」のではなく、
AIが見るべき情報が整理されていない。
私たちの場合
2013年から12年間、
Salesforceを業務の中心に育ててきた
リバネスグループでは、営業・研究・教育事業の情報をSalesforce上に集約し、業務基盤として使い続けてきました。
成功した業務システムほど、時間とともに複雑化する。
構造的な問題
業務システムは、成長すると複雑になる
12年間の結果 ・ 自組織の実データ
独自に追加したデータの入れ物が、135件まで積み上がった
その年に追加した件数
前年までの累計
※ Salesforceで「カスタムオブジェクト」と呼ばれる、自社独自に追加したデータの入れ物
転機
AIエージェントの登場で、問題が一気に顕在化した
人間
- 経験から「どの情報を見るべきか」を判断できる
- 重複や例外を暗黙知で補える
AIエージェント
- 大量の情報をそのまま参照する
- 似たデータが複数あると判断に迷う
- 不要なデータまで根拠にしてしまう
人間の暗黙知で回っていたシステムは、AIには読み解けない。
私たちの選択
Project Vanilla Core
「バニラ」とは、ソフトウェアの世界で手を加えていない標準状態を意味する言葉です。
新しいAIを追加する前に、
AIが理解しやすい業務基盤へ「戻す」。
足し算ではなく、引き算の改革。標準機能を活かしたシンプルな構造こそが、AIエージェントが活躍できる土台になります。
どうやって実現するか
Claude Code × MCP・CLI・API で、12年分の複雑さを読み解く
Claude Code
分析・立案・実装を担う⇄3つの経路で接続
MCPAIとシステムをつなぐ接続規格
CLIコマンドラインツール
APIシステム連携の窓口
⇄取得と変更の反映
メタデータ(設計情報)
実データ
メタデータと実データの両方を取得できるから、
ASISの理解からTOBEの実装まで一気通貫で回せる。
実際に起きた変化
「時間がなくて後回し」だった改善が、動き出した
Before
- 改善したいテーマは存在した
- 調査だけで膨大な時間が必要
- 結果、ずっと後回し
After
- 分析と実行をClaude Codeが支援
- 複数の改善テーマが同時に進行
- 継続的な改善サイクルへ
生成AIの価値は時短ではなく、
できなかった改善をスケールさせること。
あなたの会社では
これは、Salesforceだけの話ではない
- Notion、kintoneなどの業務アプリケーション
- CRM・ERPなどの基幹システム
- 長年運用してきた社内データベース
長く使い、育ててきたシステムほど、
AI時代に向けた「整理」が必要になる。
Closing Message
AIを賢くする前に、
AIが理解できる
業務環境を作る。
新しいシステムを作ることだけがAI時代の準備ではありません。これまで育ててきたシステムを、AIが理解できる状態へ戻すこと。Claude Codeは、そのための強力なパートナーになります。
