Google Workspace × Claude で
6つのAIエージェントを実現する構成
6つのテーマを、データの機密度と使う人に合わせて4つの層に振り分けました。テーマごとに「どこで何が動くか」の図解と、完成後の画面イメージ（デモ）を用意しています。
デモ画面の社名・人名・数値・出典はすべて架空です全体像：4つの層で使い分ける
A
全社員の日常利用
Gemini／NotebookLM／Workspace Studio
個人・小規模の定型業務。社員が Google Workspace の中でそのまま使います。
日常業務全般
B
部局に配る業務アプリ
GAS Webアプリ＋Claude API
社員はブラウザで開くだけ。「アクセスしたユーザーとして実行」の設定にすると、Google のデータは開いた本人の権限で読みます。
② 企画提案③ 広告主まとめ⑤ 記事下書き⑥ 校閲
C
推進担当の試作・対話
Claude（Team／Cowork）＋Google コネクタ
プロンプトやスキルをここで試作し、固まったら B・D に移します。
②③の試作分析・壁打ち
D
常時稼働のエージェント
Google Cloud 上の Claude Agent SDK＋Cloud Scheduler
決まった時刻に自動で動く。スキルと MCP サーバーを使えます。
① 連携基盤④ 情報収集
進め方：C で試作 → 社員に配るものは B、時刻で自動実行するものは D へ移す。
データの機密度で置き場所を決める
| 扱うデータ | 例 | 置き場所の目安 |
|---|---|---|
| 公開情報 | 他社の公開記事、政治家の公開投稿、企業の公開情報 | どの層でも可。Claude Managed Agents での試行も可 |
| 社内情報 | 提案書、取引実績（kintone）、議事録 | Anthropic API（法人向けの入出力は既定で学習に使われない）、または Google Cloud 経由の Claude（データの扱いは Google Cloud の規約に従う） |
| 未公開の記事・取材音声 | 取材の録音、掲載前の原稿 | Google Cloud 内で処理。日本国内での処理が必須なら Gemini 3.5 Flash（東京で国内処理に対応） |
Google Cloud 経由の Claude には東京リージョンがありません（最新モデルは global・us・eu。アジアは一部モデルのシンガポールのみ）。
① Claude と Google Workspace の連携基盤
Claude を社内の Google Workspace とつなぎ、クラウド上でエージェントを常時稼働させる土台です。
層D：常時稼働層C：対話での利用
STEP 1・Google CloudCloud Scheduler決まった時刻に起動
→
STEP 2・Google CloudClaude Agent SDKスキルを読み込む（コンテナで稼働）
→
STEP 3・ClaudeGoogle Cloud 経由の Claude作業の計画・判断・文章作成
→
STEP 4・Workspace共有された範囲だけエージェント専用アカウントの権限で読み書き
→
STEP 5・Google Cloud結果の保存とログ誰の権限で何を読んだかを記録
朝の情報まとめ
毎日 7:00
週次の案件サマリー
毎週月曜 8:00
議事録の整理
手動で実行
実行する権限
エージェント専用アカウント（ai-agent@御社ドメイン）閲覧共有ドライブ「AIエージェント用」 閲覧スプレッドシート「案件一覧」 編集フォルダ「週次サマリー」
上記以外の Drive・Gmail には触れません。
08:00:00 起動（Cloud Scheduler・毎週月曜 8:00）
08:00:02 スキル「週次サマリー」を読み込み（手順・出力形式・禁止事項）
08:00:05 Claude：先週更新された案件ファイルを確認する計画を作成
08:00:09 Drive：共有ドライブ内の更新ファイル 12件を取得（権限内）
08:00:11 スプレッドシート「案件一覧」：先週の更新 7行を取得
08:01:38 ドキュメント「週次サマリー_10月第3週」を保存
08:01:38 ログ記録：読んだファイル 12件・更新 1件・実行アカウント ai-agent@
構成のポイント
- 本番は Google Cloud 上で Claude Agent SDK を動かします。環境変数 CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 で Google Cloud 経由の Claude を使え、スキルと MCP サーバーは「全プロバイダーで動く」と明記されています。
- Workspace への接続は、エージェント専用アカウントまたはサービスアカウントに共有した範囲だけにします。
- ドメイン全体の委任は、Google が「全ユーザーのデータにアクセスできる」「避けられるなら避ける」と案内しているため使いません。
- 推進担当の対話作業は、Claude Team／Cowork の標準 Google コネクタで足ります。
注意点
- Google Cloud 経由の Claude では、Managed Agents・MCP コネクタ・Agent Skills（いずれも API 側の機能）・Files API・web fetch が使えません。
- Google 公式の Workspace MCP は開発者向けの先行提供（Developer Preview）です。規約に「正式提供前の API 経由のデータを Google が利用し得る」「自社ドメイン外のユーザーに提供しない」とあるため、試作だけに使います。
- Google Cloud 経由の Claude に東京リージョンはありません。
実機での確認が必要：Google Cloud 経由で Agent SDK のスキル・MCP（stdio／HTTP）が動くか。Cloud Run での稼働（公式のホスティング手順の例は Docker・Modal・Kubernetes で、Cloud Run の記載はありません）。
② 営業：広告企画提案エージェント
自社の成功事例と商品を根拠に、顧客の課題に合う企画とセールストークを作ります。
層B：GAS Webアプリ層C：Cowork で試作
STEP 1・営業担当課題・業種・予算を入力ブラウザで Web アプリを開く
→
STEP 2・GASDrive の好事例を検索開いた本人が見られる資料だけ
→
STEP 3・Claude API企画構成とトークを作成決まった形式（JSON）で返す
→
STEP 4・GASテンプレートに差し込みGoogle スライドを自動作成
→
STEP 5・営業担当確認して仕上げる価格・掲載枠は人が確認
食品メーカー
300〜500万円
新しい冷凍食品ブランドの認知を、首都圏の30〜40代に広げたい
企画を作る
参照した好事例（Drive・3件）
事例A飲料メーカー × 週末版タイアップ特集。掲載後の問い合わせが前年の1.8倍
事例B菓子メーカー × デジタル記事広告。読了率が平均の1.4倍
事例C調味料メーカー × 料理教室イベント協賛。参加者 120名
企画案
週末版「いつもの食卓、ひと工夫」タイアップ特集＋デジタル記事広告
ねらい：共働き世帯の「平日夜の時短」に絞って認知を作る（事例A・Bの成果を根拠に提示）
構成：紙面 全5段×1回／デジタル記事 2本（レシピ動画付き）／任意で試食イベント（事例C）
セールストーク「同業の飲料メーカー様では、週末版の特集で問い合わせが1.8倍になりました。御社の新ブランドなら……」
ねらい：共働き世帯の「平日夜の時短」に絞って認知を作る（事例A・Bの成果を根拠に提示）
構成：紙面 全5段×1回／デジタル記事 2本（レシピ動画付き）／任意で試食イベント（事例C）
セールストーク「同業の飲料メーカー様では、週末版の特集で問い合わせが1.8倍になりました。御社の新ブランドなら……」
確認待ち価格表・掲載枠の空き状況は営業担当が確認して記入します。AI は価格を出しません。
構成のポイント
- まず Cowork でスキルとして試作し、固まったら GAS Web アプリにして営業全員に配ります。
- デザインは AI に作らせずテンプレートで固定します。AI は中身だけを決まった形式で返し、GAS がスライドに差し込みます。
- 好事例は「1案件1ページのテキスト（業種・課題・企画・成果）」に整えておきます。
注意点
- claude.ai の Drive コネクタはテキストだけを読み取り、資料内の画像は処理しません。図版中心の過去資料は要点をテキストにしておきます。
- 出力の質は、好事例の整理の質に左右されます。
③ 営業：広告主データのまとめAI
訪問前に、企業の動向と自社との取引実績から、提案の切り口を壁打ちします。
層B：GAS Webアプリ
STEP 1・営業担当企業名を入力訪問の前日などに
→
STEP 2・ClaudeWeb 検索で企業動向結果には出典が付く
→
STEP 3・GAS → kintone取引実績・案件履歴REST API・操作を絞った API トークン
→
STEP 4・Claude提案の切り口を作成動向 × 実績から
→
STEP 5・Workspace得意先レポートGoogle ドキュメントに保存
ひかり台フーズ株式会社（架空）
2026年11月5日
レポートを作る
企業動向（Web 検索・出典付き）
・関東に新しい冷凍食品工場を建設中（2027年稼働予定）［1］
・健康志向の新ブランドを今秋から展開［2］
・新卒採用を前年より拡大する方針［3］
［1］〜［3］：検索結果の出典 URL が入ります（デモでは省略）
・健康志向の新ブランドを今秋から展開［2］
・新卒採用を前年より拡大する方針［3］
［1］〜［3］：検索結果の出典 URL が入ります（デモでは省略）
取引実績（kintone）
| 年度 | 案件 | 媒体 | 金額 |
|---|---|---|---|
| 2024 | 新商品発売告知 | 紙面 | 280万円 |
| 2025 | 工場見学イベント協賛 | 事業 | 150万円 |
| 2026 | 採用広報特集（提案中） | デジタル | — |
切り口1新ブランド × 週末版特集
健康志向ブランドの立ち上げ時期に合わせる。2024年の告知実績を根拠に
健康志向ブランドの立ち上げ時期に合わせる。2024年の告知実績を根拠に
切り口2新工場 × 地域版
2027年の稼働に向け、地元向けの認知と採用を同時に
2027年の稼働に向け、地元向けの認知と採用を同時に
切り口3採用拡大 × 就活特集
提案中の採用広報特集を、採用拡大の方針と結びつける
提案中の採用広報特集を、採用拡大の方針と結びつける
保存済みGoogle ドキュメント「得意先レポート_ひかり台フーズ_20261105」を作成しました。
構成のポイント
- MCP を使わず、GAS から kintone の REST API を直接呼びます。社員に配りやすく、権限も絞りやすくなります。
- kintone の API トークンはアプリごとに発行し、許可する操作をチェックで選びます。
- Web 検索の結果には出典が必ず付きます。
注意点
- kintone 公式の MCP サーバーには読み取り専用の設定がなく、レコード削除などの機能も含みます（2026年10月の当社調査）。全社に配る用途には向きません。
- Web 検索の料金は、Anthropic API 経由で 1,000回あたり10ドル。Google Cloud 経由の場合は組織ポリシーで既定は無効で、検索中は暗号鍵の管理（CMEK）とデータ所在の保証の対象外です。
実機での確認が必要：API トークンの権限を「レコード閲覧」だけに絞れるか（公式ヘルプの本文に記載がなく、画面で確認）。ご契約の kintone のコースで API が使えるか。
④ 編集：情報収集エージェント
他社の速報・独自記事や政治家の投稿を毎朝集めて要約し、担当者に自動で通知します。
層B：GAS の時刻起動から開始層D：量が増えたら移行
STEP 1・GAS時間主導トリガー毎朝 7:00 に起動
→
STEP 2・外部指定サイト＋X API新着だけを取得
→
STEP 3・Claude要約・重要度判定重複をまとめる
→
STEP 4・WorkspaceGoogle Chat に通知webhook（メールも可）
→
STEP 5・記者・デスク元記事で確認判断は人が行う
07:00 トリガー起動（毎日 7:00 の設定。実行時刻は多少前後します）
収集結果：指定サイト 12件・X 30アカウント → 新着 86件（前日 7:00 以降）
情報まとめエージェント 7:04
重要C新聞（架空）が「県の新年度予算案の概要」を速報
要約：一般会計の規模と重点事業3つを報道。他社は未報道。 元記事を開く
要約：一般会計の規模と重点事業3つを報道。他社は未報道。 元記事を開く
重要B党 A議員（架空）が委員会での質問予定を投稿（3件をまとめ）
要約：来週の委員会で交通政策を質問する予定と発信。 元の投稿を開く
要約：来週の委員会で交通政策を質問する予定と発信。 元の投稿を開く
注目D通信（架空）が地元企業の新工場計画を報道
要約：2027年稼働予定。地域面の関連取材の候補。 元記事を開く
要約：2027年稼働予定。地域面の関連取材の候補。 元記事を開く
その他ほか 9件（定例の会見告知など）
送信済みChat スペース「朝の情報まとめ」に投稿しました（同時にメールでも送信）。
確認要約は短くし、本文は元記事・元の投稿を開いて確認する運用にします。
構成のポイント
- まず GAS の時間主導トリガーで作ります（毎分〜月1回で設定でき、実行時刻は多少前後します）。
- 収集量が増えて 1回 6分に収まらなくなったら、Cloud Scheduler＋Agent SDK（層D）に移します。
- 扱うのは公開情報なので、Claude Managed Agents での試行にも向いています。
注意点
- GAS の上限（Workspace アカウント）：1回の実行 6分、トリガーの合計 6時間/日、外部への通信 10万回/日。
- Chat の webhook はスペースごとに毎秒1件まで。Business／Enterprise のアカウントが前提です。
- X は公式 API の従量課金（投稿の読み取り 1件 0.005ドル）。API を使わない収集は利用規約で禁止されています。
- 他社記事は、事実の抽出と短い要約＋出典リンクにとどめます（文化庁「AIと著作権に関する考え方について」）。JavaScript で表示するサイトは別の取得手段が必要です。
事前の確認が必要：収集対象サイトの利用規約と robots.txt。
⑤ 編集：文字起こしドラフト記事作成AI
インタビューの録音から、過去記事の型に沿った記事の下書きを作ります。
層B：GAS Webアプリ処理は Google Cloud 内
STEP 1・記者録音をアップロードWeb アプリから
→
STEP 2・Gemini文字起こしGoogle Cloud 内で処理
→
STEP 3・スキル記事フレームを選ぶジャンル別の型＋代表記事
→
STEP 4・Claude下書きを作成Google Cloud 経由（global・us・eu）
→
STEP 5・記者確認して仕上げる固有名詞・数字を原音で確認
アップロード：interview_1104.m4a（48分）処理：Google Cloud（Claude は global）
文字起こし（抜粋）
記者：今回の企画展の見どころを教えてください。館長（架空）：地元の作家 40人の作品を、初めて一度に並べます。会期は 12月 1日から 1月 25日までです。
記者：来場の目標は。
館長（架空）：前回の企画展が 2万人でしたので、それを上回りたいですね。
催事告知（リード → 概要 → 見どころ → 会期）
400字
下書き（398字）
地元ゆかりの作家 40人の作品を一堂に集めた企画展「ふるさとの色」が 12月 1日、さくら台市立美術館（架空）で始まる。同館が地元作家の作品をまとめて展示するのは初めて。会場には油彩や版画など約 120点を並べる。館長は「前回の企画展の 2万人を上回る来場を目指したい」と話す。……（以下略）
会期は 1月 25日まで。
原音で確認固有名詞 3件（企画展名・館名・作家数）、数字 2件（約 120点・2万人）。「約 120点」は録音に出てこないため、出典の確認が必要です。
構成のポイント
- 文字起こしは Google 側の Gemini で行います（1回の指示で音声は約8.4時間まで）。
- 過去記事の型は、記事データベース全体を検索させるより、「ジャンル別の記事フレーム＋代表記事数本」をスキルにまとめるほうが早く仕上がります。
- 日本国内での処理が必須なら、文字起こしから下書きまで Gemini 3.5 Flash で完結させます（東京で国内処理に対応）。上のスイッチで図が切り替わります。
注意点
- Claude は音声ファイルを直接読み込めません。
- Google Cloud 経由の Claude に東京リージョンはありません。取材内容を国外で処理してよいかが判断の軸になります。
- Google の音声認識（Chirp 3）の国内処理は、資料によって記載が食い違うため、国内処理の手段としては使わない前提にしています。
社内での判断が必要：取材音声・掲載前の原稿を国外で処理してよいか。
⑥ 編集：校閲・ファクトチェックAI
表記ルールの点検と、文脈・数値の確認を、出典付きの一覧で返します。
層B：GAS Webアプリ表記はライセンス製品と分担
STEP 1・記者・校閲原稿を貼り付けWeb アプリから
→
STEP 2・ライセンス製品表記ルールの点検記者ハンドブックの正規製品
→
STEP 3・Claude文脈・数値を抽出矛盾と確認対象を洗い出す
→
STEP 4・ClaudeWeb 検索で確認公的資料に絞り、出典を付ける
→
STEP 5・Workspace指摘の一覧スプレッドシートに出力
さくら台市（架空）の観光客数は、昨年度は 前年より減少し、約 310万人だった（前年度は約 290万人）。市は来年度、観光案内所の運営をおこなう事業者を公募する。市によると、同市の道の駅の売り上げは県内 1位という。
表記（ライセンス製品の判定）文脈（Claude）事実確認（Claude・Web 検索）
Claude が抽出した確認対象
・「前年より減少」と数値（310万人 ＞ 290万人）が矛盾・「約 310万人」「県内 1位」は出典の確認が必要
Web 検索での確認
・観光客数：市の統計資料（デモ用の架空の出典）で「309万人」を確認・道の駅の売り上げ順位：公的資料が見つからない
| 原文 | 種類 | 指摘 | 修正案 | 判定・根拠 |
|---|---|---|---|---|
| おこなう | 表記 | 表記ルールとの不一致 | ライセンス製品の候補を表示 | 表記製品の判定 |
| 前年より減少 | 文脈 | 数値は増加を示している | 前年より増加 | 要修正本文の数値と矛盾 |
| 約 310万人 | 事実 | 統計値は 309万人 | 約 309万人 | 要確認市の統計資料（出典 URL） |
| 県内 1位 | 事実 | 裏付けとなる公的資料なし | 出典を確認のうえ記載 | 確認できず— |
構成のポイント
- 表記ルールはライセンス製品、文脈の校閲と事実確認は Claude、と分担します。
- 出力は「原文・指摘・修正案・根拠」の一覧にし、確認できなかったものは「確認できず」と区別して出します。最終判断は校閲担当が行います。
- Web 検索は公的機関のサイトに絞って行えます（Anthropic API 経由の場合、検索先のドメインを指定できます）。
注意点
- 記者ハンドブックの本文を AI に読み込ませてよいかは明確ではありません。共同通信社への確認、または正規のライセンス製品（ATOK・Just Right! 用の辞書、日立ソリューションズの文書診断など）との併用を前提にします。
- Google Cloud 経由の Claude では、ページを読み込む機能（web fetch）が使えません。公的資料の本文は GAS 側で取得して渡します。Web 検索は組織ポリシーで既定では無効です。
事前の確認が必要：記者ハンドブックを AI で利用することについての許諾。