月次レポート「90〜120分 → 15〜20分」
MTG準備「60〜90分 → 15〜20分」
LINE配信文作成「30〜60分 → 5〜10分」
KPI日次巡回「20〜30分 → 1案件約5分」

AI社員の作り方を教える教材は、もう山ほどあります。

このBrainで扱うのは、作ったAI社員を「クライアントワークで働かせる方法」です。

Claude Codeで作ったAI社員に、Lステップの設計・配信・KPI管理・レポート・MTG業務を渡す。

その仕組みを、11案件で実際に動かしながら公開します。

現在の自動化率は約65〜70%。

ここから「90%自動化」に到達するまでの開発過程も、すべて追記していきます。

※8月31日の公開時の見立てです。9月の実測（自社調べ）では、MTG準備と議事録は見立てより短く、配信後作業とKPI日次巡回は見立てより長くかかりました。詳しくは第4回アップデートに載せています。

Lステップの構築・運用、作業が多すぎませんか？

ヒアリングをする
ファネルを設計する
タグを設計する
シナリオを作る
配信文を書く
Lステップに設定する
テストする
配信する
数字を確認する
レポートを作る
MTG資料を作る
議事録をまとめる
タスクを整理する
クライアントに報告する

一つひとつは、それほど難しい仕事ではありません。

でも、案件が3社、5社、10社と増えていくと、ものすごい作業量になります。

売上が増えるほど、人も増やさないと回らなくなる。

そして、優秀な人ほど「タグを設定する」「数字を転記する」「レポートを作る」といった作業に時間を奪われていきます。

これ、AIでかなり消せるのでは？

ということで、実際にやっています。

公開の翌日、購入してくれた方から、こんなレビューを頂きました。

この「そのまま自分の仕事に持って帰って試せる」が、まさに目指しているところです。

現在、Lステップ業務の約65〜70%までAI化しました

20260902_CMO_教科書Brain図解_F01_構造_自動化率の現在地.png

ぼくたちが実際のLステップ構築・運用業務で使っているAIスキルを棚卸ししたところ、現時点では全体の約65〜70%を自動化できています。

構築業務は、約5〜6割です。

運用業務は、約7〜8割です。

特に運用側はかなり進んでいます。

配信企画・文面作成は、ほぼ自動化しています。

配信設計書も自動生成できます。

配信後の母数タグ設定、効果確認、実績記録も自動化しています。

KPIの日次巡回もAIが管理画面を確認してレポートします。

月次レポートやCSV分析も自動化しています。

さらに、

「MTGのアジェンダ作成」
↓
「MTG資料作成」
↓
「議事録作成」
↓
「タスク抽出」
↓
「MTG後のスプリント作成」

までAIに任せています。

もちろん、まだ人間がやっている仕事もあります。

最大のボトルネックは「Lステップ管理画面への実装」です。

タグを作る。
友だち情報を設定する。
回答フォームを作る。
シナリオを組む。
配信を予約する。

このあたりは、まだ人間の作業がかなり残っています。

なので現在は「約70%」です。

そして、ここから「90%」を目指します。

では、残りの1割は何なのか？

クライアントの意図を読む。
次の一手を決める。
数字の違和感を見つける。
本番送信の前に最終確認を行う。

ここは、90%まで行っても人が行います。

→ この「残り1割の使い方」が、このBrainでいちばん時間をかけて書いているところです。

著者について

はじめまして、らん（橋本嵐）です。

株式会社RAYSの代表をしており、LINE公式アカウント・Lステップの構築、運用代行、コンサルティングを本業にしています。

Lステップ認定代理店として、これまで100社以上のLINE・Lステップ活用を支援してきました。

現在も11社のクライアント案件を並行して運用しており、月25本前後のLINE配信について、設計・実装・効果検証まで行っています。

クライアントには、誰もが毎日使うサービスを提供する超大手企業、Yahooニュースのトップにも掲載される著名インフルエンサー、大手ハウスメーカーなどがいます。

もともとは楽天株式会社で約5年半、ECコンサルタント、チームリーダー、Webマーケターとして働いていました。

マーケティングに携わって13年、Lステップは2021年から使い続けて6年目です。

そんなぼくがClaude Codeを社内運用に取り入れたのは、2026年3月末でした。

きっかけは、クライアント案件が増えるほど、どうしても日々の細かな実務も増えていくという構造を変えたかったからです。

クライアントワークそのものは、今もぼくにとって重要な実践の場です。

一方で、レポート作成、KPI確認、配信設計、議事録、タスク登録といった繰り返し業務まで自分が抱え続ける必要はないと考えました。

そこで、Claude Codeに自分の仕事を一つずつ覚えさせていきました。

現在は130本以上の自作Skillを運用しています。

その結果、月次レポートは90〜120分から15〜20分、MTG準備は60〜90分から15〜20分、全案件のKPI日次チェックは20〜30分から約3分まで短縮できています。

※時短効果は自社調べです。一部は導入前後の作業時間をもとにした見立てを含みます。

ぼくがAI化によって取り戻したいのは、単なる「空き時間」ではありません。

コンテンツを作る。
発信する。
新しい仕組みを作る。
クライアントの成果について、もっと深く考える。
そして、子どものサッカーを観に行く。

そういう「自分が本当に時間を使いたいこと」に、時間を戻したいのです。

このBrainで紹介しているのも、机上で考えたAI活用法ではありません。

現在進行形で11社の案件を運用しながら、実際の仕事を減らすために作っている仕組みです。

現在約70%→ここから90%まで持っていく過程も含めて、公開していきます。

実際、どのくらい仕事が減るのか？

現在、Lステップ関連業務をClaude Code中心に自動化したことで、各業務の作業時間はおおむね以下まで圧縮できています。

ChatGPT Image 2026年8月31日 17_57_40.png

※8月31日の公開時の見立てです。9月の実測（自社調べ）では、MTG準備と議事録は見立てより短く、配信後作業とKPI日次巡回は見立てより長くかかりました。詳しくは第4回アップデートに載せています。

日次巡回を除いた8業務だけでも、

「約6〜8時間 → 約1〜1.5時間」まで圧縮

できています。

概算では「約76〜86%の作業時間削減」です。

さらに、毎日発生するKPI日次巡回は、

「20〜30分/日 → 約3分/日」

まで減っています。

月20営業日なら、「約6.7〜10時間 → 約1時間」です。

20260902_CMO_教科書Brain図解_F02_変化_作業時間の圧縮.png

AI導入で目指しているのは、単に仕事を速くすることではありません。

数字の転記、レポートの整形、議事録からのタスク抽出などをAIに任せて、人間が「顧客理解」「企画」「改善」「意思決定」に使える時間を増やすことです。

ChatGPTに文章を書かせる教材ではありません

20260902_CMO_教科書Brain図解_F03_対立比較_プロンプトvs仕事.png

AI活用というと、

「ChatGPTにLINEの文章を書いてもらいました」

という話になりがちです。

もちろん、それも便利です。

でも、ぼくたちがやろうとしていることは、もう少し先です。

目指しているのは、

「業務そのものをAIに渡す」

ことです。

そのためにClaude Codeを使い、Lステップ業務を一つずつ「スキル」にしています。

たとえば、現在実際に使っているものには、

「lstep-design」
「inflow-funnel」
「kgi-setup」
「line-draft」
「lflex-create」
「haishin-design」
「haishin-after」
「daily-drive」
「report-create」
「lstep-csv-analysis」
「lstep-monthly-kpi」
「agenda-create」
「mtg-slide-gen」
「minutes-create」
「mtg-task-gen」
「post-mtg-sprint」

などがあります。

名前だけ見ると、少し難しく感じるかもしれません。

考え方はシンプルです。

これまで人間がやっていた仕事を分解して、

「この仕事は、このAI社員に渡す」

という状態を作っているだけです。

ぼくが「AI社員」と呼んでいるのは、キャラクターでも、チャットの相手でもありません。

仕事を1つ覚えて、毎回同じ手順で動くClaude CodeのSkill。

→ これが1人分のAI社員です。

AIに毎回ゼロから指示するのではありません。

「業務フローそのものをAI化」していきます。

ここが、このBrainで一番伝えたいことです。

なぜ、ここまで自動化するのか

20260902_CMO_教科書Brain図解_F04_移動_1日の重心が移る.png

ここまで読んで、

「そこまで自動化する必要があるのか？」

と思う方もいるでしょう。

ぼくがAIを使ってLステップ業務を自動化している目的は、単に「仕事を楽にしたいから」ではありません。

もちろん、作業時間が減るのはうれしいです。

人件費も抑えられますし、少人数でも多くの案件を回せるようになります。

でも、本当に作りたいのは、

「人間がマーケティングに使える時間を取り戻せる仕組み」

です。

ぼくは、マーケティングとは「望ましい変化を起こすこと」だと考えています。

お客さんが抱えている問題を理解する。
どんな未来を求めているのかを考える。
そのための商品やサービスを作る。
必要な人に、必要なメッセージを届ける。
数字を見ながら、もっとよい顧客体験に改善していく。

本来、人間が時間を使うべきなのはこちらです。

一方で、実際のLステップ運用では、

数字を取得する。
レポートを整える。
議事録からタスクを拾う。
配信設計書を作る。
同じような設定作業を繰り返す。

こうした作業に、かなりの時間を取られます。

もちろん必要な仕事ではあります。

でも、人間が毎回やる必要があるかというと、そうではありません。

AIが安定してできる仕事なら、AIに任せればいいのです。

人間は「何をするか」を決める。
AIは「決めたことを実行する」。
そして人間が最後に確認する。

ぼくは、この役割分担がかなり重要になると考えています。

目指しているのは「人間がいらない会社」ではありません。

「人間が、人間にしかできない仕事に集中できる会社」です。

だから、Lステップ構築・運用の90%自動化に挑戦しています。

作業を減らした先に生まれた時間を、顧客理解、企画、改善、意思決定に使う。

→そして、「もっと顧客に望ましい変化を届けられるように」する。

そこまでできて、AIによる業務自動化には意味があると考えています。

そのための「Lステップ自動化」です。

このBrainは、まだ完成していません

ここは最初に伝えておきます。

現在の自動化率は約65〜70%です。

90%には到達していません。

なので、このBrainも「完成版」ではありません。

β版として公開します。

では、なぜ完成前に販売するのか。

理由は、この「70%→90%」の過程そのものに価値があると考えているからです。

今後、

「タグ作成を自動化してみた」
「フォーム作成までAIに任せてみた」
「シナリオ構築でClaudeが事故った」
「この操作は人間に残したほうがよかった」
「自動検品までつながった」

といった試行錯誤が出てくるでしょう。

成功例だけではなく、失敗例も含めて追記していきます。

完成したシステムを後からきれいに解説するのではありません。

「実際に現場で作っている過程」を、そのまま教材にしていきます。

90%自動化へのロードマップ

現在考えている完成形は、下記の流れです。

20260902_CMO_教科書Brain図解_F06_流れ_90へのロードマップ.png

そのために今後、

「lstep-implement」

「lstep-builder」

「lstep-qa」

といった仕組みを開発していく予定です。

特に大きいのが「Lステップ管理画面の操作」です。

設計書を作るところまではAIができる。
文章もAIが作れる。
検品もAIが手伝える。

でも、その間にある、

「Lステップの管理画面を開いて、人間がポチポチ設定する」

という仕事が残っています。

ここを攻略します。

これができれば、構築側の自動化率も大きく上げられると考えています。

実際、購入してくれたLステップ正規代理店の方からも、こんなメッセージをもらいました。

Claude Codeを使い込んでいる同業の方でも、最後に残るのはやっぱりここなんですよね。

このBrainで公開する内容

20260902_CMO_教科書Brain図解_F07_抽象具体_全8章の地図.png

第1章では、「Lステップ業務はどこまでAI化できるのか」を扱います。

第2章では、Lステップ業務を分解し、AI自動化マップ（どこまでAI社員に渡し、どこから人が持つか）を作ります。

第3章では、Claude Codeを使って「AI社員」を作る基本的な考え方を解説します。

第4章では、ファネル設計、KGI設計、配信文など「構築業務の自動化」を扱います。

第5章では、配信設計、配信後処理、KPI巡回、CSV分析、月次レポートなど「運用業務の自動化」を扱います。

第6章では、アジェンダ、MTG資料、議事録、タスク化など「クライアントワークの自動化」を扱います。

第7章では、現在最大のボトルネックである「Lステップ構築の自動化」に挑戦します。

第8章では、「70%→90%」までの自動化ロードマップと開発記録を公開します。

※内容は開発に合わせて随時追加・更新していきます。

実際に使っているものも公開します

可能な範囲で、概念だけではなく「実物」を見せていきます。

購入後すぐに受け取れるのは、

実際に使っているSkillsの一覧
SKILL.mdの実例
業務棚卸しテンプレート

の3点です。

そして今後、

Lステップ業務のAI自動化マップ（どこまでAI社員に渡し、どこから人が持つか）
Claude Codeへの指示例
実際のLステップ設計書サンプル
配信設計書サンプル
Claude Code初心者向けの導入解説
動画講義
購入者向けオープンチャットでのサポート

を順次追加していきます。

「AIはすごいですよ」という話だけしても、仕事は楽になりません。

自分の業務にどう組み込むかまで持っていって、初めて意味があります。

こんな方におすすめです

20260902_CMO_教科書Brain図解_F09_対立比較_向いている人.png

このBrainは、Lステップの基本操作をゼロから学ぶ初心者向け教材ではありません。

Lステップ構築代行をしている方
Lステップ運用代行をしている方
LINEマーケティングを仕事にしている方
一人、あるいは少人数で複数のクライアントを抱えている方
案件が増えるほど作業量も増えてしまい、頭打ちを感じている方
AIを仕事に取り入れたいけれど、「ChatGPTで文章を書く」くらいで止まっている方
「AI社員」という言葉は聞くけれど、自分のLステップ業務のどこに当てはまるのか見えていない方

こういう方には、かなり参考になるはずです。

逆に、

「Lステップとは何ですか？」

というところから学びたい方には、現時点ではおすすめしません。

Lステップに関係なく、AI社員の作り方だけを学びたい方にも、おすすめできません。

β版価格について

20260902_CMO_教科書Brain図解_F10_因果_β版価格の時間軸.png

このBrainは、まず「β版」として4,980円で公開します。

現在は約65〜70%の自動化ですが、今後90%を目指して内容を追加していきます。

✓Lステップ構築の自動化
✓新しいスキル
✓失敗事例
✓改善したプロンプト
✓自動検品
✓実際の削減時間

こうした内容を追加するにつれて、販売価格も段階的に上げていく予定です。

早い段階で購入した方は、その後追加される内容も追いかけられる形にします。

すでに10名の方に購入いただいています。※9/9時点

早く買ってくれた方が損をしない形で、更新を続けていきます。

※具体的なアップデート内容や提供条件は、販売時点の案内をご確認ください。

購入後、すぐに実践できる特典も用意しています

このBrainは、読んで終わる教材にはしたくありません。

購入後、実際に自分の業務をAI化するための特典も用意しています。

現在すぐに受け取れるのは、

・実際に使っているSkills一覧
・SKILL.mdの実例
・業務棚卸しテンプレート

です。

さらに今後、

・Lステップ業務のAI自動化マップ
・Claude Codeへの指示例
・実際のLステップ設計書サンプル
・配信設計書サンプル
・Claude Code初心者向け導入解説
・動画講義
・購入者向けオープンチャットでのサポート

なども順次追加予定です。

※追加予定の特典は、準備できたものから公開します。

買ったら、まず何をすればいい？

最初から9割自動化を目指す必要はありません。

「自分のLステップ業務を全部書き出す」
↓
「時間・頻度・判断量を整理する」
↓
「AI化する仕事を1つだけ決める」
↓
「Claude CodeでSkill化する」

ここから始めましょう。

最初のゴールは、「自分の仕事を1つ、AI社員に渡すこと」です。

1つできれば、その前後の業務も少しずつつなげられるようになります。

購入後のアップデートは無料です

このBrainは、2026年8月31日時点で完成版ではありません。

現在の自動化率は約65〜70%です。

ここから90%を目指して、実際の業務で開発を続けます。

更新予定は、

・8月31日：β版公開
・9月9日：第1回アップデート公開済み
・9月16日：第2回アップデート公開済み
・9月23日：第3回アップデート（9月30日に公開）
・9月30日：第4回アップデート公開済み

です。

これまでに実際に直したところは、こちらです。

・9月1日：第5章の運用ループの図を、スマホでも読める形に差し替えました
・9月2日：本編の図を5枚から55枚に増やしました。章ごとの扉図と、各Skillの中身を1枚で見せる図を入れて、読みながら全体像がつかめるようにしています
・9月7日：タイトルを「LステップAI社員の教科書」に変えました。β版を買ってくださった方の反応がいちばん大きかった「AIと人の線引き」を軸に、説明を組み直しています
・9月9日：第1回アップデート（リッチメニュー実装の実録＋Skill配布）を追加しました

・9月14日：本編の図を62枚まで増やし、すべての章に入れ終えました

・9月16日：第2回アップデート（Claude Codeへの入れ方＝導入から最初のSkillが動くまでの手順＋入れ方パッケージ＋最初の1Skillを作るテンプレ）を追加しました
・9月30日：第3回アップデート（管理画面操作の検証結果＋操作別の可否一覧）を追加しました。予定の9月23日から遅れての公開です
・9月30日：第4回アップデート（時短の実測＋9月にできなかったこと）を追加しました

9月のアップデートは、4回すべて公開しました。10月以降も、できたものから足していきます。

※直近の分だけ載せています。全部の履歴は購入後の第25章にあります。

購入後のアップデートは「無料」です。

新しい自動化の仕組み、実例、特典などを追加した際は、購入者専用LINEでお知らせします。

完成してから結果だけを公開するのではなく、「約70%→90%」へ進む開発過程そのものも共有していきます。

最後に

AIの進化を見ていると、これから「人間がやらなくてもいい仕事」は、どんどん増えていくでしょう。

でも、ぼくは人間の仕事をなくしたいわけではありません。

面倒な作業をAIに任せて、そのぶん、

「お客さんは何に困っているのか」
「どうすれば、もっと喜んでもらえるのか」
「次にどんな施策をやるべきか」

を考える時間を増やしたいです。

マーケティングは「望ましい変化を起こすこと」です。

Lステップも、Claude Codeも、AIも、そのための道具にすぎません。

このBrainも、まだ約70%地点です。

ぼく自身、ここから実際の案件で試しながら、失敗しながら、90%を目指していきます。

なので、完成された正解を受け取るというより、「自分の仕事も一緒にAI化していく」という気持ちで参加してもらえたらうれしいです。

まずは、一つでいいです。

毎週、毎月繰り返している面倒な仕事を、AIに渡してみましょう。

一つ減れば、また一つ減らせます。

その積み重ねで、仕事のやり方はかなり変わるはずです。

ぼくも90%を目指して進めます。

ぜひ、一緒に「人間が本当にやるべき仕事に集中できる仕組み」を作っていきましょう。

購入したら、まずこれをやってください