Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
チーム内のコンテキスト共有のためのClaudeプラグインを作ってみた
Search
入井 啓太
March 26, 2026
Technology
110
0
Share
チーム内のコンテキスト共有のためのClaudeプラグインを作ってみた
入井 啓太
March 26, 2026
More Decks by 入井 啓太
See All by 入井 啓太
Claude CodeによるAI駆動開発の実践 〜そこから見えてきたこれからのプログラミング〜
iriikeita
0
640
AWS発のAIエディタKiroを使ってみた
iriikeita
1
330
kiroでゲームを作ってみた
iriikeita
0
360
色々なAWSサービス名の由来を調べてみた
iriikeita
0
470
色々なIaCツールを実際に触って比較してみる
iriikeita
0
750
何故負荷試験が大切かを考える
iriikeita
0
420
Amazon GameLiftの 構成要素を整理する
iriikeita
0
690
AWSでゲームサーバーを運用! Amazon GameLiftのお話
iriikeita
0
1k
Zendeskでコールセンター・ヘルプデスク業務に手軽に生成AIのパワーを取り入れる方法
iriikeita
0
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
[OAWTT26][THR1028] Oracle AI Database 26ai へのアップグレード:ベストプラクティスと最新情報
oracle4engineer
PRO
1
110
みんなで作るAWS Tips 100連発 (FinOps編)
schwrzktz
1
300
コードや知識を組み込む / Incorporate Code and Knowledge
ks91
PRO
0
160
エージェントスキルを作って自分のインプットに役立てよう
tsubakimoto_s
0
380
LLM時代の検索アーキテクチャと技術的意思決定
shibuiwilliam
3
1.3k
レビューしきれない?それは「全て人力でのレビュー」だからではないでしょうか
amixedcolor
0
330
はじめての MagicPod生成AI機能 機能紹介から活用方法まで
magicpod
0
100
AgentCore Managed Harness を使ってみよう
yakumo
2
110
#jawsugyokohama 100 LT11, "My AWS Journey 2011-2026 - kwntravel"
shinichirokawano
0
350
Claude Code を安全に使おう勉強会 / Claude Code Security Basics
masahirokawahara
11
34k
国内外の生成AIセキュリティの最新動向 & AIガードレール製品「chakoshi」のご紹介 / Latest Trends in Generative AI Security (Domestic & International) & Introduction to AI Guardrail Product "chakoshi"
nttcom
3
1.2k
社内エンジニア勉強会の醍醐味と苦しみ/tamadev
nishiuma
0
220
Featured
See All Featured
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
150
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.2k
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
1
160
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.6k
The Language of Interfaces
destraynor
162
26k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.2k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Done Done
chrislema
186
16k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
320
Between Models and Reality
mayunak
3
270
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.8k
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
120
Transcript
チーム内のコンテキスト共有のためのClaudeプラグインを作っ てみた 入井啓太 (@iridon0920) / なごやクラメソゆる勉強会
名前: 入井啓太 (@iridon0920) 所属: クラスメソッド株式会社 ゲームソリューション部/業務効率化ソリューション部 業務: ゲーム開発・運用支援、SaaS(Zendesk)導入支援など 出身: 名古屋
コミュニティ: JAWS-UG 名古屋、DAGYA TECH 趣味: ゲーム、漫画、猫、お酒など 自己紹介 2
5名チームのプレイングマネージャーをやっています チーム運営 — 月次報告・QBR・マーケティング施策 プリセールス — 顧客ヒアリング・提案書・見積書作成 導入支援 — 設定代行・トレーニング・データ移行・開発
QAサポート — 問い合わせ対応・トラブルシュート 同時に3社程度の案件が並走、チームにはエンジニアも営業もいる Zendeskチームの業務 3
業務が違えば、追うべきコンテキストも違う
商談の経緯 → Slack の過去ログを遡る 議事録 → Google ドキュメント のどこかにある 課題の進捗
→ Backlog を確認 次の予定 → Google カレンダー を開く 案件 × 業務種別 × ツール … 組み合わせが多すぎる コンテキストを追うのがとにかく大変 5
チーム内でも同じ問題が起きていた
ルールを決めても、忙しくて着手できない 「今週中にまとめよう」→ 他の案件が入って後回し そのうちどこに・どういう状態で保存したかも曖昧に 気づいたら最終更新が半年前のナレッジが放置 5人全員が忙しい → 誰もメンテしない → 情報が腐る
ナレッジ蓄積が続かない現実 7
モデルは賢くなった でも渡すコンテキストが整備されていない
今日伝えたいこと AIにいい仕事をさせるカギは 「コンテキストの整備」 そしてその整備自体も、AIに任せられる
Claude Code / Cowork にチーム独自の機能を追加できる仕組み /コマンド名 でユーザーが呼び出すと、事前に定義した手順に従ってClaudeが 作業する プロンプトの塊をチームで共有できる(再現性) MCP経由で外部サービスのデータを読み書きできる(連携力)
チームの業務フローに合わせて自由にカスタマイズできる あくまでコマンド入力は人間が主導。 Claudeは指示された手順を実行する そもそもClaudeプラグイン(スキル)とは 10
ユーザーのコマンド操作で、コンテキストの蓄積・活用をClaudeに実行させる プラグイン context-stocker という解決策 11
コマンド 役割 /zd-deal-load /zd-deal-save 案件コンテキストの読み込み・保存 /zd-knowledge-save /zd-knowledge-search ナレッジの蓄積・検索 /zd-doc 商談準備シート・提案書・見積書の生成
/zd-engdoc ヒアリングリスト・設定シート・テストケースの生成 /zd-log 日次ログ・週次/月次/QBRレポートの生成 /zd-admin 設定管理・運用保守 この中から、特に効果を実感している4つの活用例を紹介します スキル一覧 12
デモ 13
デモ 14
コマンド一つで、案件の全体像が出てくる 顧客の課題・予算・意思決定者・スケジュール 競合状況・体制 これまでの意思決定ログ・次のアクション 情報はBANTCHフレームワークで自動構造化 保存時は、Claudeが会話の中から情報を拾って更新 書くのはClaude、確認するのが人間 実例① 案件コンテキストを一発で把握 15
蓄積したナレッジに、キーワードでいつでもアクセス 4カテゴリで整理 製品・技術仕様 — プラン別の機能、料金情報など 業務フロー・ガイドライン — 提案書の書き方、見積ルール パートナーナレッジ —
パートナー活動に関する規約など マーケティング施策 — ウェビナー・オフラインイベントの施策情報、事例 保存も会話の中から自然に → 書く手間なし、Claudeが構造化 実例② チームのナレッジを検索 16
Gmail Calendar Slack Backlog Drive ↓ 5つのツールから当日の活動を自動収集 ↓ 人間がやること:内容を確認して、微修正するだけ 日次ログ
→ 週次レポート → 月次レポートと自動で積み上がる Coworkのスケジュール機能で毎日自動実行も可能 実例③ 日次ログを自動生成 17
蓄積したコンテキスト × チームのガイドライン → 資料 商談準備シート — 案件情報+過去のやりとりから自動作成 提案書 —
顧客課題に合わせた構成 ヒアリングリスト — 聞き漏れ防止 情報が足りない箇所は マークで明示 → 「何がわかっていないか」も可視化される 実例④ 蓄積した情報から資料を自動生成 18
Before 案件準備に15〜30分 日次ログは記録なし 情報は属人化 ナレッジは半年放置 After 案件把握はコマンド一発 日次ログは確認10分だけ 誰でも同じ情報にアクセス ナレッジは自然に蓄積
Before / After 19
このプラグイン、あなたのチーム用にも作れます context-stocker-forge = プラグインを生成するプラグイン チーム名・商材・ストレージを選ぶだけで専用プラグインを自動生成 対応ストレージ:Backlog Wiki / Obsidian Vault
営業フレームワーク:BANTCH / BANT / MEDDIC 等 GitHubで公開中 — 興味ある方はブログ記事をチェック! おまけ:context-stocker-forge 20
AI活用のボトルネックは、モデル性能ではなくコンテキスト 散らばった情報を整備して渡せば、AIはちゃんと仕事をしてくれる その整備自体もAIに任せよう Claudeが集めて構造化、人間は確認するだけ ブログでも詳しく解説しています 事業チームのコンテキスト情報をClaudeに蓄積・活用させるプラグインと、それを作るためのプラ グインを作った | DevelopersIO まとめ
21
ありがとうございました