URUTEQ (ウルテク)× Claudeで何ができる？AI同士が連携するBtoBマーケの新しい実務フロー

「AIを使ってマーケティングを効率化したいけれど、ツールをまたぐたびにコピペが発生する」「Aのデータを取って、Bで調べて、Cに入力して…の繰り返しで結局手が動かない」。

BtoBマーケティングの現場では、こんな”分断された作業”に時間を奪われがちです。データはあるのに、それを動かすためのパイプラインがない。AIは使えるのに、自分の業務データとつながっていない。

この状況を変える組み合わせとして注目されているのが、URUTEQ（ウルテク）とClaudeの連携です。URUTEQがBtoBマーケに必要な顧客データを集約し、Claude Codeがそのデータをもとに分析・コンテンツ生成・ツール連携までを自律的に実行する。言ってしまえば「AI同士が勝手に動いてくれる状態」を作れます。

本記事では、URUTEQ × Claudeで実現できる3つの実務シナリオを、マーケ担当者の視点で紹介します。コードを書かない前提で、「こんなことが自動化できるんだ」という体験イメージをつかんでもらえる構成にしました。

※ URUTEQのAI活用全般は「AIマーケティング完全ガイド」、BtoB×AIの実例は「生成AI活用事例6選」もあわせてご覧ください。

URUTEQ × Claude で何が変わるのか

URUTEQは来訪企業データ・インテント・CRM情報を統合するBtoBマーケティングエージェント、ClaudeはAnthropic社のAIエージェント環境です。この2つを組み合わせると、「顧客データを持っているAI」と「それを自律的に動かすAI」が連携し、BtoBマーケと営業の業務フローを一気通貫で自動化できます。

従来のAI活用は、どうしても”点”の作業でした。

• ChatGPTにコピペして下書きを作る
• 別のツールでデータを分析する
• CRMに手で登録する
• メール文面を考えて送る

URUTEQ × Claudeの組み合わせでは、これらの作業が”線”でつながります。データの取得から分析、コンテンツ生成、他ツールへの連携までをAIが自律的に進める――そんな働き方が現実になります。

【Case 1】URUTEQのデータ × Claude Codeで自社専用レポートを自動生成

URUTEQから来訪企業データやCVリードのCSVをエクスポートし、Claude Codeに渡すと、自社の事情を踏まえたオリジナル分析レポートが数分で手元に届きます。

想像してみてください。月曜の朝、Claude Codeに「先週のCVリードのCSVを読み込んで、業種別の特徴と共通するインテント、次に打つべき施策案をまとめてほしい」と伝えるだけ。

返ってくるのは――

• 業種別のCV企業プロファイルと共通する閲覧行動パターン
• そのクラスタが抱えていそうな課題仮説（表には出てこない本音）
• 次に狙うべき類似企業の属性条件
• 優先的に書くべきブログ・WPのテーマ案
• 既存LPで改善すべき具体的なポイント

――を含む、HTMLやドキュメント形式のインタラクティブなレポートです。

ここでのポイントは、Claude CodeがURUTEQのデータ構造を理解したうえで分析してくれることです。「リードが何人いた」の集計ではなく、「なぜそうなったか」「次に何をすべきか」まで踏み込んだ示唆が返ってきます。

毎週のレポート作成に半日かけていた担当者が、指示して待つ時間だけで同じ品質のアウトプットを手にできます。

【Case 2】URUTEQのAIチャット × Claude拡張機能で「AI同士が会話してコンテンツを作る」

URUTEQのAIチャットはBtoBマーケの顧客データに詳しいAI、Claude Chrome拡張機能は汎用的なリサーチ・文章作成が得意なAI。この2つを”会話させる”ことで、コンテンツ制作が一気に加速します。

具体的なイメージはこうです。

1. Claude拡張機能に「今月のブログ企画を考えて」と依頼
2. Claude側がURUTEQのAIチャットに「最近のCV企業の関心テーマは？」と問い合わせ
3. URUTEQ側がインテントデータを参照し「比較検討系のKWと、営業連携に関心が高い」と回答
4. Claude側がその情報をもとに、競合比較視点と営業連携視点のブログ企画案を5本生成
5. 担当者はブラウザ上で最終チェックと承認をするだけ

人間は最後の判断をするだけで、リサーチ・分析・構成案の生成まではAIが役割分担して進めます。

従来は担当者がURUTEQのダッシュボードを眺めて、別タブでChatGPTに要約を投げて、さらに別タブで記事構成を考えて…と何度もコピペしていました。このムダがなくなります。

【Case 3】AIタスクのメール通知 → 調査 → HubSpot/Gmailまで自動化

これが最もインパクトのあるシナリオです。URUTEQのAIタスクが送ってくるアプローチ候補のメールを起点に、Claude Codeが企業調査、資料準備、メール下書き作成までを一気通貫で進める流れです。

想定される1日の流れはこうです。

1. 朝5時：URUTEQのAIタスクから「今アプローチすべき3社」が背景情報つきでメール通知
2. 9時3分：Claude Codeがそのメールを自動で読み取り、3社それぞれの追加情報（直近の動向、競合導入状況など）を拡張機能で調査
3. 9時10分：調査結果をもとに、企業ごとにカスタマイズしたメール下書きを作成
4. 9時15分：HubSpotに活動ログを自動で記録し、Gmailに下書きを保存
5. 9時30分：担当者はGmailの下書きを開き、最終調整して送信するだけ

「朝の準備」が丸ごと、AIに引き渡せる状態になります。担当者は「決裁」と「調整」に集中でき、本来価値を生む活動に時間を使えるようになります。

なぜ「URUTEQ × Claude Code」の組み合わせが強いのか

この組み合わせの強みは、”データ基盤を持つAI”と”汎用的な実行力を持つAI”が補完関係にあることです。

URUTEQだけでも、Claude Codeだけでも、それぞれ単体で価値はあります。ただ、両者を組み合わせると、こんな違いが生まれます。

観点	単体で使った場合	組み合わせた場合
データの深さ	URUTEQ：顧客データに強い Claude：データがないと一般論	URUTEQのデータをClaudeが解釈し、顧客固有の示唆を生成
作業の連続性	ツールをまたぐたびに手作業が発生	調査→分析→作成→連携まで自動で進む
アウトプット	集計・要約が中心	次のアクションまで含めた提案
運用負荷	担当者が都度指示・確認	定期タスクで回せる（朝届く・夜届く）

一言でまとめると、URUTEQ × Claude Codeは「判断と調整だけに集中できる状態」をつくる組み合わせです。

「コードを書けない」マーケ担当者でも始められる

ここまで読んで、「でも自分はエンジニアじゃないから…」と思った方もいるかもしれません。

安心してください。今回紹介したシナリオの多くは、自然言語での指示だけで動かせます。

• URUTEQのAIチャットは、日本語で質問するだけで分析結果を返す
• Claude CodeもClaude拡張機能も、「〜してほしい」と書くだけでタスクを進める
• HubSpotやGmailとの連携部分は、一度設定すればあとは自動で動く

もちろん、より高度な使い方にはエンジニアリングの知識も役立ちますが、入り口は「チャットに指示を出す」だけです。実際、マーケ担当者がコードを書かずに日次レポートの自動化を実現している例も出始めています。

データ設計の考え方については「BtoBマーケでAI活用が失敗しやすい理由」もあわせてご覧ください。

まずは、URUTEQの体験デモから

本記事で紹介したAI連携の土台になるのが、URUTEQが持つ顧客データ基盤とAI機能です。

URUTEQを触ってみると、以下のような機能が標準で使えることが分かります。

• AIチャット：蓄積データに対して自然言語で質問・分析ができる
• AIタスク：定期的に分析レポートやアプローチ候補を自動通知
• データエクスポート：CSVで自由に外部ツールに渡せる
• CRM連携：Salesforce、HubSpotとのシームレスな連携
• マルチLLM対応：Gemini、GPT、Claudeなど使い慣れたAIと組み合わせ可能

Claude Codeや他のAIツールと組み合わせる前提の自動化は、このデータ基盤があってこそ成立します。逆に言えば、URUTEQさえあれば、いくらでも自社の業務フローに合わせた自動化が可能です。

よくある質問

まとめ

1. URUTEQ × Claude Codeは「AI同士が連携する」新しい実務フローを可能にする。データを持つAIと、実行力を持つAIを組み合わせることで、調査・分析・コンテンツ生成・ツール連携までが一気通貫で進みます。
2. レポート自動生成、AI同士の会話によるコンテンツ制作、AIタスクからHubSpot/Gmailまでの自動化――3つのシナリオで実務に直結する価値が得られる。マーケ担当者は「判断と調整」に集中できる状態に近づきます。
3. 土台はURUTEQのデータ基盤とAI機能。まずはURUTEQの体験デモで、どんなデータが集まり、AIチャット・AIタスクで何ができるかを体感するのが最短の第一歩です。