みなさま、こんにちは。植木です。

前編では、Claude CoworkによるExcelとPowerPointの操作を検証しました。後編となる今回は、Chromeを利用したWeb操作、Excel・PowerPointを含む複数ツールの連携、Google Drive・Slack・Notion・Googleカレンダーなどのコネクタ連携を検証しました。

検証の結果、Web上の情報収集からExcelでの整理、PowerPointでの資料化まで、複数のツールを横断する一連の業務に活用できることが分かりました。一方、大量の繰り返し処理には時間がかかることや、今回の検証環境では、Windowsデスクトップアプリの直接操作やローカルDBへの直接接続は確認できませんでした。

本記事では、ChromeでのWeb操作、複数ツール連携、コネクタ連携の検証結果と、Claude CoworkとルールベースのRPAの違いや使い分け、安全かつ安定的に活用するためのポイントをご紹介します。

　

※本記事の検証は、2026年8月時点の環境で実施した結果に基づいています。Claudeは継続的に機能追加・変更が行われており、検証後には組み込みブラウザやComputer useなどの機能も追加されています。そのため、本文中で「実行できなかった」としている操作についても、現在のプランや環境では利用できる場合があります。最新の対応プラン・機能・制限についてはAnthropicの公式情報をご確認ください。

参考：Anthropic公式情報

・Claude Coworkの組み込みブラウザを使用する

・Coworkでクロードがあなたのコンピュータを使用できるようにする

※記載した結果は、今回使用したファイル、権限設定、プロンプト、検証環境におけるものです。すべての環境で同様の結果を保証するものではありません。

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目次

1. 検証結果クイックリファレンス
2. 今回の検証内容
3. Chromeの検証結果
4. 複数ツール連携の検証結果
5. コネクタの検証結果
6. RPAとの使い分けと業務利用のポイント
7. まとめ
   
   

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1. 検証結果クイックリファレンス

本記事は検証項目が多岐にわたるため、主な検証結果を先にまとめます。

確認したい項目がある方は、下表をご覧ください。

やりたいこと	結果	評価	主なポイント
ChromeからWebページを開く	指定サイトを表示	✅	今回の環境では事前起動とアクセス許可が必要だった
ページ情報やニュースを取得する	タイトル・URLを正しく取得	✅	閲覧中のページを前提に対話的な調査が可能
Web情報をExcelへ転記する	情報を要約し、指定形式で転記	✅	収集・要約・転記を一連で実行
Webフォームへ入力する	指定情報を正しく入力	✅	画面認識後の入力は高速
Excel記載の交通費を確認する	Web検索結果をExcelへ反映	△	正しく処理できたが、4件で約5分を要した
1週間以内の記事を一覧化する	条件に沿って一覧化	✅	基準時刻や公開日・更新日の指定が重要
ExcelからPowerPointを作成する	データ整理から資料化まで実行	✅	単純転記ではなく、内容を踏まえた構成が可能
Web・Excel・PowerPointを連携する	調査・比較・資料化を実行	✅	複数ツールを横断した成果物作成が可能
Google Drive内を操作する	作成・保存・移動に成功	✅	複数工程は分けて指示した方が安定する場合がある
Drive内のファイルをSlackへ共有する	ファイルへのリンクを送信	△	ファイル本体ではなくリンク共有となった
議事録をNotion・カレンダーへ連携する	タスク抽出から登録まで実行	✅	書き込み前に人が確認する工程を推奨
Windowsアプリを操作する	今回の環境では実行できず	❌	対応プラン・機能・環境の確認が必要
ローカルDBへ接続する	今回の構成では接続できず	❌	CSV、API、コネクタなど別経路が必要

　

【今回の検証から分かったこと】

結論を先にまとめると、Claude Coworkは次のような業務で特に有効でした。

• Web上の情報を収集・要約し、Excelへ整理する
• Web、Excel、PowerPointを横断して一つの成果物を作る
• 複数のクラウドサービスを組み合わせて業務を進める
• 文章や画面の内容を理解しながら、非定型の処理を行う
• 完成形や手順が厳密に決まっていない業務のたたき台を作る

一方で、大量の繰り返し処理では時間やトークン利用量が増える可能性があります。また、ファイル変更や外部送信を伴う処理では、対象、権限、実行内容を人が確認する必要があります。

　

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2. 今回の検証内容

今回は、ChromeによるWeb操作、Excel・PowerPointを含む複数ツールの連携、外部サービスとのコネクタ連携を対象に検証しました。あわせて、デスクトップアプリ、ローカルDB、大量処理への対応状況を確認し、ルールベースのRPAとの違いや使い分けを整理しました。

対象	主な検証内容
Chrome	Web情報の収集・一覧化、Excelへの転記、フォーム入力、交通費検索
複数ツール連携	ExcelからPowerPointへの資料化、Web・Excel・PowerPointを横断した調査・比較・資料化
コネクタ	Google Driveでのファイル操作、Slackへの共有、Notion・Googleカレンダーへの連携
制限事項	Windowsデスクトップアプリ、ローカルDB、大量処理の速度、安全性

　

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3. Chromeの検証結果

Chromeでは、Webページへの移動、情報取得、ニュース収集、Excelへの転記、フォーム入力、交通費検索、複数ページを横断した情報収集を検証しました。

　

3-1. Chromeの起動とサイトへのアクセス

項目	内容
検証内容	本検証ではClaude in Chromeを使用し、Webページの閲覧・操作を確認
結果	今回の環境では、Chromeをあらかじめ手動で起動したうえで、対象サイトへのアクセスを許可する必要があった
評価	✅ ※ただし事前準備と許可が必要
良かった点	利用者がClaudeの操作範囲を確認・制御するための仕組み
注意点	起動状態、権限モード、サイトごとのアクセス許可により操作の流れが変わる可能性がある
推奨運用	利用前にChromeの起動状態と権限モードを確認し、業務に必要なサイトだけを許可する

　

今回の環境では、Chromeをあらかじめ手動で起動し、対象サイトへのアクセスを許可する必要がありました。確認の手間は増えますが、利用者がClaudeの操作範囲を確認・制御するうえでは重要な仕組みだと感じました。

　

3-2. Web情報を要約してExcelへ転記

項目	内容
検証内容	指定サイトからニュースを収集し、内容を要約して、指定形式でExcelへ転記するよう指示した
結果	情報収集、要約、Excelへの入力まで一連の処理が実行された
評価	✅ 問題なし
良かった点	ページ要素の取得、文字列加工、Excelへの書き込みを個別に設定せず、最終的に欲しい表の形式を自然言語で指定できた
想定用途	市場調査、競合情報の整理、ニュース一覧、公開情報の定期収集の下書き
注意点	対象記事の選び方、重複、要約の長さ、日付の基準によって結果が変わる可能性がある
推奨運用	列構成、要約文字数、対象期間、重複判定、出典の記載方法を指定する

　

一般的なルールベースRPAで同等の処理を構築する場合、ページ要素の取得や条件分岐などを個別に設計することが多くあります。Claude Coworkでは、最終成果物の形式を自然言語で説明することで、短時間で処理を開始できました。

　

3-3. Webフォームへの入力

項目	内容
検証内容	Claude in Chromeのクラシックサイドパネルにあるワークフロー記録機能を用いて、一連の操作を記録・再現できるか確認
結果	指定情報が正しく入力され、記録したワークフローから同じ入力操作を再現できた
評価	✅ 少量の入力に有効
良かった点	画面を認識した後の入力処理は高速で、入力欄の位置を細かく指定せずに操作できた
想定用途	少量のフォーム入力、試作的な業務フロー、入力手順の確認
注意点	画面更新のたびに分析が入るため、Excelの表データを大量に繰り返し入力する場合は、全体の実行時間が長くなる傾向があった
推奨運用	本番利用前に少量のデータで所要時間と成功率を測定し、送信前に入力内容を確認する

　

　

大量データを扱う場合は、所要時間だけでなく、利用量、失敗時の再実行、途中停止後の再開方法も確認する必要があります。

　

3-4. ExcelとWebブラウザの連携

項目	内容
検証内容	Excelに記載された経路の交通費をWebで検索し、結果をExcelへ反映するよう指示した
結果	検索結果は正しくExcelへ反映されたが、今回の検証では、4件の処理に約5分を要しました。※所要時間は環境や対象サイト、モデル、ネットワーク状況などによって変動します。
評価	△ 少量の確認には有効だが、大量処理には時間がかかる
良かった点	自然言語の指示だけで、Excelの読み取り、Web検索、結果の反映まで開始できた
注意点	検索条件や候補経路の判断が必要なため、同じ処理を大量に繰り返す用途では速度と利用量が課題になる可能性がある
推奨運用	正解条件と処理ルールを明示し、最終成果物として使う前に人が確認する。件数が多い場合はRPAなどとの使い分けを検討する。

　

　

今回の結果をもとに、交通費検索におけるClaude CoworkとルールベースのRPAの違いを整理すると、次のようになります。

観点	Claude Cowork	ルールベースのRPA
構築の手軽さ	自然言語で指示しやすい	ワークフロー開発が必要
少量の確認	短時間で始めやすい	開発工数が相対的に大きい場合がある
大量の繰り返し	分析に時間がかかる	事前に定義したルールに沿う定型処理では、高速・安定した反復処理を実現しやすい
画面変更への対応	内容を再認識して対応できる可能性がある	セレクターなどの修正が必要な場合がある

　

3-5. 複数ページを横断した情報収集

項目	内容
検証内容	「○○のサイトの1週間以内の記事をテンプレートに合わせて一覧化して」と指示した
結果	条件に該当する記事が抽出され、テンプレートに沿って一覧化された
評価	✅ 問題なし
良かった点	更新日の確認、対象記事の選別、項目の抽出、テンプレートへの転記をまとめて依頼できた
想定用途	定期的なニュース収集、サイト更新確認、公開情報の一覧作成
注意点	「1週間以内」の基準時刻、タイムゾーン、公開日と更新日のどちらを使うかにより対象が変わる
推奨運用	基準日時、タイムゾーン、採用する日付、巡回範囲、出力形式を明示する

　

やや複雑な条件でも問題なく情報収集とテンプレート通りの出力ができました。厳密な再現性や大量処理の速度を重視しない場合は、RPAワークフローを新規構築する場合と比べ、短期間で処理を開始できる可能性があります。

　

3-6. Chrome検証のまとめ

Chromeを利用したWeb操作では、情報収集、要約、Excelへの転記、少量のフォーム入力に高い実用性がありました。特に、ページの内容を読んで判断する必要がある処理は、Claude Coworkの強みが生きる領域です。

一方、事前の起動やアクセス許可が必要な場合があり、大量の繰り返し処理には時間がかかりました。定型処理を大量・高速に行う場合は、RPA、API、Webスクレイピングなどとの使い分けが必要です。

項目	内容
総合評価	Webページの内容を理解し、情報収集・要約・入力・Excelへの転記まで実行できた
特に適する業務	Web調査、ニュース収集、非定型の情報整理、フォーム入力の試作
強み	自然言語による指示、画面・文章の理解、収集から転記までの一連処理
留意点	Chromeの起動・権限、対象期間や選定条件、処理時間、利用量を確認する必要がある
使い分けが必要な業務	大量・高速・定型のWeb入力や巡回、厳密な再現性が必要な処理
代替・併用候補	RPA、API、Webスクレイピング、専用システム

　

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4. 複数ツール連携の検証結果

複数ツール連携では、Web上の調査からExcelでの整理、PowerPointでの資料化までを一連の業務として依頼しました。

　

4-1. Web・Excel・PowerPointの連携

項目	内容
検証内容	WebでRPA製品を調査し、Excelで比較表を作り、PowerPointにまとめるよう指示した
結果	情報収集、比較表作成、資料化まで一連の処理が実行された
評価	✅ 複数ツールを横断する処理に有効
良かった点	情報の意味を解釈しながら複数ツールをつなぎ、成果物まで作成できた
想定用途	製品比較、市場調査、提案資料、社内説明資料の下書き
注意点	一つの指示に多くの条件を含めると、工程の抜けや比較条件の不一致が起こる可能性がある
推奨運用	調査、出典確認、比較表作成、数値確認、資料化を段階的に実行する

　

　

一度の指示でPowerPoint資料の作成まで完了できました。時間はかかりましたが、複数のツールを連携させて一連の作業を実行できる点は、強みだと思います。

　

4-2. 複数ツール連携検証のまとめ

Webで調べた情報をExcelで整理し、PowerPointで資料化するところまで実行できました。Claude Coworkは、単一アプリの操作よりも、情報の内容を理解しながら複数ツールをつなぎ、成果物へ変換する業務に強みがあります。

一方、途中の解釈違いは最終成果物にも影響するため、重要な業務では工程を分け、各段階の結果を確認する必要があります。

項目	内容
総合評価	Web、Excel、PowerPointを横断し、調査から資料化まで実行できた
特に適する業務	市場調査、比較資料、月次報告、提案資料のたたき台作成
強み	情報の意味を踏まえた整理、ツール間の連携、成果物までの一連処理
留意点	工程の抜け、出典・比較条件の不一致、数値や表現の誤りを確認する必要がある
使い分けが必要な業務	大量データの定型転記、厳密な処理順序と再現性が必要な業務
代替・併用候補	RPA、ETL、API、専用スクリプト、BIツール

　

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5. コネクタの検証結果

Google Drive、Slack、Notion、Googleカレンダーなど、外部サービスとの連携を検証しました。

コネクタを利用すると、接続したアプリやサービスの情報を取得するだけでなく、対応する範囲でファイル操作や予定登録などのアクションを実行できます。

　

5-1. Google Driveでのファイル作成・管理・共有

項目	内容
検証内容	Google Driveへのドキュメント作成・保存、ファイル移動、Slackへの共有を指示した
結果	作成・保存・移動に成功し、Slackにはファイルへのリンクが送信された
評価	△ 実行可能だが、処理内容の確認が必要
良かった点	ファイルの作成、検索、移動、共有を自然言語で指示できた
課題	「ファイル送信」という指示が「リンクの共有」になるなど、制限事項や意図しない操作への注意が必要
注意点	同名ファイル、保存先、共有方法、閲覧権限、リンクの公開範囲に注意する
推奨運用	「作成」「内容確認」「保存・移動」「共有」の順に分け、実行前に対象と権限を確認する

　

　

利用者が「ファイルを送信」と表現しても、実際の動作はサービスやコネクタの仕様によりリンク共有となる場合があります。外部共有では、何が送信されるかに加え、受信者が閲覧できる権限になっているかを確認することが重要です。

　

5-2. 議事録からNotion・Googleカレンダーへの連携

項目	内容
検証内容	Google Drive内の議事録からタスクと期限を抽出し、Notionへ出力してGoogleカレンダーへ登録した
結果	議事録の読み込み、タスク整理、Notionへの出力、カレンダー登録まで実行された
評価	✅ 複数サービスを横断する処理に有効
良かった点	議事録の文章を理解し、タスク・担当者・期限を整理したうえで複数サービスへ反映できた
想定用途	会議後のタスク整理、アクションアイテム管理、期限のカレンダー登録
注意点	内容を誤って解釈すると、誤ったタスクや予定が登録される可能性がある
推奨運用	登録予定の一覧を先に表示させ、人が承認した後に書き込む

　

　

一度の指示から、複数サービスをまたぐ処理まで進めることができました。そのため便利な一方、誤った処理が実行されないよう注意が必要です。

　

5-3. コネクタ検証のまとめ

コネクタ連携では、ファイル作成・移動・共有に加え、複数の議事録を読み取ってタスク管理サービスやカレンダーへ連携する処理も実行できました。

一方、複数アクションを一度に依頼した場合の安定性や、「ファイル送信」と「リンク共有」のような動作差には注意が必要です。重要な更新や外部送信を行う場合は、対象と実行内容を事前に表示させ、人が承認してから実行する設計が安全です。

項目	内容
総合評価	複数のクラウドサービスを横断し、情報取得から登録・共有まで実行できた
特に適する業務	議事録からのタスク整理、ドキュメント作成、ファイル整理、少量の共有・予定登録
強み	文書理解とサービス操作の組み合わせ、自然言語による連携、複数工程の実行
留意点	対象の特定、共有方法、権限、保存先、登録内容について確認が必要
使い分けが必要な業務	大量登録、厳密なトランザクション管理、ローカルPC操作を伴う定時実行、詳細な監査が必要な処理
代替・併用候補	RPA、iPaaS、ワークフロー製品、各サービスのAPI

　

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6. RPAとの使い分けと業務利用のポイント

今回の検証結果から、Claude CoworkはRPAを全面的に置き換えるものではなく、異なる得意分野を持つツールだと考えられます。主な違いと今回確認した制限をまとめます。

　

6-1. Claude CoworkとRPAの比較

観点	Claude Cowork	RPA・代替手段
非定型業務・文書理解	文章や画面を解釈し、要約・分類・判断を行う処理が得意	条件や例外の事前定義が必要
複数ツールでの成果物作成	Web調査、データ整理、資料化を一連で実行可能	定められた位置への転記や固定手順の実行が中心
大量処理	分析に時間がかかる場合がある	RPAやAPIによる高速・安定した反復処理が適する
再現性	指示や文脈により結果が変わる可能性がある	定義済みの手順を繰り返す処理では、再現性を確保しやすい
操作対象・接続先	プランや環境により、デスクトップアプリやローカルDBへの接続に制約がある	RPA、API、ETL、MCP、CSVなどとの使い分けが必要

　

本検証時点の環境では実行できませんでした。なお、その後の機能追加により、プランや環境によってはComputer useを利用してデスクトップアプリを操作できる場合があります。ただし、利用可否はプラン、OS、ネットワーク、管理者設定、操作対象などに左右されるため、今回の検証環境における結果として捉えてください。

少量で内容の理解や判断が必要な業務にはClaude Cowork、同じ操作を大量かつ高速に繰り返す業務にはRPAが向いています。たとえば、RPAで基幹システムからデータを取得し、Claude Coworkで整理・分析・資料化を行い、人の承認後にRPAやコネクタで登録・配信するといった役割分担が考えられます。

　

6-2. 業務で利用する際のポイント

元ファイルの保護、対象範囲の指定、判断できない項目の扱いなど、Officeファイルに共通するポイントは前編で紹介したため、ここでは後編で扱ったWeb操作やコネクタ連携におけるポイントをまとめます。

ポイント	指示例
出典と基準日時を記録する	参照したURL、公開日、取得日時を記録する
接続範囲を限定する	指定したサイト、ファイル、フォルダ、サービス以外は操作しない
外部操作前に確認する	共有・送信・移動・予定登録などの書き込み操作では、コネクタの承認確認を省略せず、対象と内容を確認する

　

※Webページやファイル内の指示によって意図しない操作へ誘導される「プロンプトインジェクション」のリスクもあるため、接続範囲を限定し、外部送信や更新前に確認する運用がおすすめです。

　

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7. まとめ

Claude Coworkは、Webでの情報収集からExcelでの整理、PowerPointでの資料化、外部サービスへの連携まで、一連の業務を横断して実行できました。特に、文章やデータの内容を理解し、成果物へ変換する非定型業務に強みがあります。一方、大量かつ定型的な処理にはRPAが適しており、重要な更新や外部送信には人による確認が必要です。両者の特性を踏まえ、まずは影響の小さい業務から試すことをおすすめします。

前編・後編を通じた検証結果が、Claude Coworkの活用や、RPAとの使い分けを検討する際の参考になれば幸いです。