旧車やネオクラシックカーを中心とした自動車の買取・販売・整備事業を手がけるカレント自動車株式会社。ITを駆使した業務の効率化・高度化を進める同社は、Claudeの法人向けプランであるClaude Enterpriseの採用にあたり、導入時のガバナンス設計支援をクラスメソッドに依頼しました。着手から1カ月弱で利用環境を整備し、業務部門のリーダーを中心にClaude Coworkの活用を開始。現在は、営業書類のチェック、資料作成、市場調査やデータ処理など、幅広い用途で活用しています。導入プロジェクトと現在の活用について、須田さん、堀内さん、皆川さんにうかがいました。
Claude Coworkの登場を契機にAI中心の業務設計へ
カレント自動車は2000年に神奈川県横浜市で創業し、取扱いの難しいとされる製造から10年以上が経過した旧車に特化して事業を成長させてきました。現在は「カーテックで自動車再生メーカーへ」をビジョンに掲げ、買取からパーツ供給、修理・整備、販売までを自社内で完結しています。
自動車に関する専門技術とITを駆使して成長を遂げてきた同社はAI活用にも積極的で、早くからGoogle Workspaceに標準搭載されているGeminiを全社員が利用できる環境を整えていました。しかし、その用途は文章のドラフト作成や簡単な質問、車輌情報の検索など、補助的な用途が中心でした。
AI活用を推進していた須田さんは、業務そのものをAI中心に変えていく可能性を模索し、複数のAIサービスを個人で試しながら、業務の大半をAI前提に再設計する構想を描いていました。
「構想を始めた2024年の段階では、複数のアプリケーションやツールを組み合わせなければ業務を完結できないケースも多かったように思います。AIを使うための作業そのものが社員の負担になってしまう可能性もあり、本格導入には至りませんでした」（須田さん）こうした中で転機となったのが、2026年1月頃にプレビュー版が登場したClaude Coworkです。須田さんはようやくAIが日常的に使えるレベルまで簡単になったという感覚とともに、Claudeを全社導入してAIを中心とした業務設計に取り組むことで、圧倒的なメリットを出せると考えました。
「背景には、当社が進めていた組織改革もありました。当時、買取事業やショールーム、整備工場など、それぞれの組織に配置されていた事務業務を横断的に集約し、車輌の流通を最適化する新たなユニットを立ち上げる構想を進めていました。しかし、単純に事務作業を一つの組織に集約するだけでは、重複業務の発生などにより必ずしも大幅な効率化につながるとは限りません。そこでAIを業務に組み込むことで効率化を実現できると考え、全社方針として導入を決定しました」（須田さん）
ガバナンス設計をピンポイントで支援するクラスメソッドを採用
Claude Coworkが含まれるClaudeの全社導入にあたっては、情報システム部門からセキュリティや個人情報の取扱いに懸念の声が上がりました。また、AIは情報のアップデートが速く、自社だけでキャッチアップし続けるのは簡単ではありません。そこで外部ベンダーの支援を受けることを検討しましたが、大規模なAI導入支援メニューを掲げるベンダーが多く、同社が求める「Claude Coworkを安全に立ち上げるためのピンポイントな支援」を提供するベンダーは限られていました。
そうした中、須田さんがクラスメソッドに問い合わせたところ、Claudeの導入に必要なガバナンスやセキュリティ、各種設定など、まさに求めていた領域に特化した支援を受けられることがわかり、依頼を決めました。
「私たちは『すべて任せれば安心』という保証を求めていたわけではなく、情報セキュリティやAIに詳しい専門家と、その提案に基づいてセットアップを進めるプロセスを重視していました。クラスメソッドは、私たちの期待にマッチしたサービスを提供していました」（須田さん）
1カ月弱で利用を開始するスピード導入
プロジェクトは2026年6月にスタートしました。特筆すべきは、わずか1カ月弱で利用を開始できたことです。SSO連携、ロール設計、利用上限設定、外部ツール連携の統制などを実施し、6月末にはユニットリーダーを中心とした20名にアカウントを配布しました。
その後、監査ログの収集・管理設計、組織設定の一元管理、外部SaaS連携の利用方針策定を実施し、トータルでも2カ月で完了しました。
「やりたいことが明確でしたので、設計段階の要件確認で悩むことはありませんでした。設定作業は、クラスメソッドが作成した設計書に基づき、情報システム部門で設定内容を確認の上で私自身で対応しました。難しい言葉もクラスメソッドのエンジニアから適宜フォローをいただき、非エンジニアの私でも迷うことなく進められました」（須田さん）
早期に初期設定を終え、社内のユーザーがAI活用を進めやすい環境を整えられたことは、後のAI活用の成功要因だったと須田さんは振り返ります。その背景の一つに、クラスメソッドのレスポンスの速さがありました。
「私自身、早く社内にClaude Coworkを展開したかったこともあり、聞けることは何でも質問しましたが、クラスメソッドのレスポンスの速さには驚きました。セキュリティやガバナンスに関する質問にも、自信を持って回答いただき、安全対策の拠り所にすることができました。支援が終わるまで『何でも聞いてください』と言っていただいたことも印象に残っています」（須田さん）
約30名が利用し業務を劇的に効率化
クラスメソッドの支援を受けて実施したClaudeのガバナンス設計により、情報システム部門が当初抱いていた懸念に対する対応が整理され、上場企業として求められる水準を意識した設計のもとで本格利用を開始しました。「車輌や免許証などの個人情報を扱う事業者として、情報の取扱いルールやAIの利用規程を整備し、安心して利用できるようになりました」（堀内さん）
当初20名で開始したClaude Coworkのユーザー数は、2026年10月時点で30名まで拡大しています。ユーザーは、ユニットリーダーや各部門でAI推進の旗振り役が期待される社員などに限定したうえで、対象者に積極的な活用を呼びかけています。利用機能は業務に必要な範囲に限定しています。
「自分の業務を理解し、最終的なアウトプットが明確な人でなければ、Claude Coworkを使いこなして実務で成果を上げることは難しいと考えています。そこで、ユニットリーダーを中心に、業務の理解度が高い従業員にアカウントを配布しています。ユーザーには、チャットだけでなく資料作成やデータ分析など、横展開につながる用途で実績を残してもらい、成功事例を社内で共有しています」（須田さん）
アカウントを配布している30名のうち、複数システムと連携して日次データを収集し、レポートを自動作成するような超ヘビーユーザーが1名、複数プロジェクトで資料作成を効率化しているヘビーユーザーが数名、通常業務で利用するユーザーが10数名います。その中で、ヘビーユーザーの1人が車輌事業部の皆川さんです。皆川さんは新ユニットの立ち上げ責任者として、その活用に向け、メンバーとともに日常業務への組み込みを推進しています。
皆川さんが進める取り組みの一つが、業務に必要な書類の不備チェックです。従来は人が目視で行っていた作業にClaude Coworkによるダブルチェックを加える検証をしています。外注依頼の書類作成では、社内フォーマットへの転記をClaude Coworkに任せることで効率化しています。さらに、Google Workspaceに蓄積された大量のデータをClaude Coworkで整理・分析しKPIの数字に起こす取り組みも進めています。例えば過去の車輌買取台数から繁忙期の処理件数を分析し、書類チェックなどの業務量予測に活用しています。
「人が付加価値を出す業務に集中できるよう、人がやらなくてもよい業務はどんどんClaudeを通して自動化していきたいと考えています。本格活用に向けてまずは実装可能性と効果を検証し、より効率的な活用方法を検討中です。事業規模が拡大する中でも、コストを抑えつつ処理件数を伸ばし、業務の処理速度を高めたいと考えています」（皆川さん）情報システムと社内の総務を兼務する堀内さんも、定期的な業務やデータを整理し、AIを活用しやすい環境を構築することで、業務の標準化や改善を目指しています。
「社内規程などの情報を参照できるエージェントを作成し、労務業務で活用しています。関連情報や社内の取り組みは日々変化するため、必要な情報を確認して業務に着手するまでの初動を大幅に早められました」（堀内さん）
「唯一無二」と評価されたクラスメソッドの伴走
2年ほど前から業務の大半をAI前提に再設計する構想を描き、スピードを重視して支援を依頼した須田さんは、クラスメソッドの支援を次のように振り返ります。
「夢がかなったと感じます。スピード感は有言実行だったと思いますし、唯一無二だと思います」（須田さん）
評価の理由の一つが、同社の状況に即した助言です。一般論ではなく、同社のケースで対処が必要かどうかの適切なアドバイスが得られたといいます。
「ネットで調べても、自社のケースで本当に対処が必要なのかは判断がつきません。クラスメソッドからは、こちらの状況を踏まえたうえで『この状況であればこうするのが良いです』といった意見をいただけました。そこがよかったと思います」（須田さん）
もう一つが、依拠できる情報が少ない場面での伴走です。
「自分で調べる限りでは、どこにも書かれていなかったり、AIに聞いても要領を得ない回答が続いたりする情報もありました。そうした中でクラスメソッドの皆さんに一度頼って、ロジックをつなぐことで、筋の通るところにたどり着けました。新しい疑問が出てきて整合がつかなくなったときも、『そうするとこういう整理になるのでしょうか』といったつなぎの部分を、しっかりサポートいただけました」（須田さん）
活用裾野を広げAIによる業務改革を推進
今後は、Claude Coworkを個別の業務で使うだけにとどめず、業務の中に再現性のある形で組み込み、AIを前提とした業務へシフトすることを目指しています。ただし、活用の裾野を広げるには、「使ってみたい」というユーザーの意識を醸成することが重要だと、須田さんは考えています。
「定型的な使い方であれば、手順書を用意することで一定の活用は可能です。それ以上の使い方をするには、『自分が実現したいことをClaude Coworkで実現できるのではないか』という発想が必要になります。『AIを使って仕事を変えてみたい』と思えるきっかけを作ることが、組織全体への定着に向けた重要なテーマとなっています」（須田さん）
今後、Claude Coworkを活用した取り組みが増えていけば、個別の小さな施策をつなぎ、より大規模な業務システムやサービスへ発展させる構想もあります。
「例えば既存の業務システム領域でも、将来的にはAIを前提とした業務システムの構築にも挑戦したいと考えています。とはいえ、AIだけですべてを実現できるわけではありません。既存システムやサーバーに蓄積されたデータなどをAIと適切につなぎ合わせ、必要なデータを構造化する仕組みが不可欠です。そうした段階では、クラスメソッドに対して、システムやデータを含めた全体設計からの支援を期待しています」（須田さん）
AIを駆使して中古車ビジネスの変革に挑み続けるカレント自動車。クラスメソッドは、その取り組みを継続的に支援してまいります。
