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CodeWords が Claude で非技術ユーザーのワークフロー 自動化構築を実現
業種：
ソフトウェア
会社規模：
小規模
製品：
Claude Platform
地域：
ヨーロッパ
非技術系ユーザーの92%
が1回のセッションで自動化の構築に成功（オープンベータ時の43% から向上）
6 分
で複雑なマルチソース自動化を構築。従来の25 分から短縮
動画のキャプション
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CodeWords は Agemo が構築した AI ワークフロー自動化プラットフォームで、非技術系ユーザーが会話型 AI チャットを通じて自動化を作成できるようにします。スタートアップや中小企業のオペレーション、マーケティング、管理業務の非技術系プロフェッショナル、そして強力な自動化ツールを必要とするソロプレナーやフリーランサーにサービスを提供しています。
Claude により、CodeWords は以下を実現しました。
- ワークフロー構築における非技術ユーザーの初回セッション成功率が43% から92% に向上
- 複雑な自動化の構築時間を25 分から6 分に短縮
- シンプルな自動化の構築時間を11 分から115 秒に短縮
- Jira、社内ドキュメント、Salesforce、Supabase などの複数のインテグレーションを組み合わせたマルチソースナレッジアグリゲーターなど、複雑なユースケースの自動化を非技術ユーザーが作成可能に
- 製品の使用状況をレビューし、自身のコンテキストへの更新を提案することで自己改善
自動化プラットフォームには依然として技術的専門知識が必要
ワークフローの自動化は、数十年にわたる簡素化の試みにもかかわらず、依然として技術的なハードルが高いままです。非技術系ユーザー向けにウェブサイト作成を簡素化するツールは登場しましたが、自動化プラットフォームには依然として高度な技術知識が求められます。ワークフローを自動化したいオペレーションチーム、マーケター、中小企業経営者は、高額な技術者の雇用か自動化の断念かという選択を迫られることが少なくありません。
「自動化には依然として技術的な思考が必要であり、ビジュアルなノーコードビルダーであっても参入障壁が高いのが現状です」と、Agemo の共同創業者 Aymeric Zhuo 氏は述べています。
課題は自動化の構築だけにとどまりません。自然な会話を通じてユーザーの意図を理解し、ベストプラクティスに準拠したクリーンなコードを生成し、技術的な介入なしに自己改善するシステムが必要です。従来の自動化プラットフォームは、ユーザーにプログラマーのような思考を強いり、ロジックフローやエラーハンドリングを手動でマッピングさせていました。
Claude が CodeWords を支え、本番対応の複雑なワークフローを生成
Agemo は、卓越したコード生成能力を理由に Claude を選びました。「Claude を中心にエージェントアーキテクチャを構築することで、私たちの AI ワークフロービルダー Cody を、私たちのベストプラクティスに沿ったクリーンでコミュニティに採用されたコードの生成に優れたものに設計しました」と、Agemo の共同創業者 Ramadan 氏は述べています。
コンテキストインテリジェントな Claude を搭載した Cody は、新しいワークフローのオーケストレーションと CodeWords のルールや基準に準拠した新しいコードの生成を通じて、継続的な学習による自己改善が可能です。これにより、非技術ユーザーが会話のスピードで高度な自動化を構築できるようになります。
CodeWords の構築：LLM をインフラのステークホルダーとして扱う
Agemo は、ワークフロー自動化のためのバックエンドシステムを生成できる AI システムの構築に注力する応用 AI ラボとしてスタートしました。Keras の発明者 François Chollet 氏や Zapier の共同創業者 Mike Knoop 氏などのパイオニアと協力し、AI 推論能力を開発しました。今年は CodeWords に焦点を移し、その技術基盤を誰もが使える製品に落とし込みました。
CodeWords は LLM をインフラ設計におけるステークホルダーとして扱っています。「私たちは最初から LLM のための環境を構築し、インフラにおけるステークホルダーとして考慮しました」と Ramadan 氏は説明しています。「これにより、モデル固有の配管作業ではなく、インテリジェンスの向上に集中できるようになりました。」
CodeWords は、Claude のコード生成と周囲のコンテキストインテリジェンスを組み合わせ、ユーザーが構築したいものを理解します。ユーザーが自動化を平易な言葉で説明すると、CodeWords がリクエストを解釈し、必要なコードを生成してデプロイします。すべて会話を通じて行われます。このシステムは、Jira、社内ドキュメント、Salesforce、Supabase のデータを組み合わせて Slack でサポートチケットに直接回答するマルチソースナレッジアグリゲーターの構築など、複雑なシナリオにも対応します。
「私たちは Claude Agent SDK を出発点として使用しており、Anthropic の API チームと、私たちの成果を広い開発者コミュニティに還元する方法について積極的に議論しています」と Ramadan 氏は述べています。
Agemo は社内でも CodeWords を使用し、自社の製品、オペレーション、マーケティングのワークフローの自動化を構築し、手作業のプロセスを置き換え、SaaS ツールへの依存を削減しています。新機能のローンチ用メールのドラフト作成やコードレビューへのプッシュにも AI を活用しています。「私たちは AI 以前の会社だったことは一度もありません」と Zhuo 氏は述べています。「AI の時代に創業し、製品のコアに AI があります。」
成果
CodeWords のトラクションは、会話型 AI と本番対応のコード生成の組み合わせの力を実証しています。非技術ユーザーが1回のセッションでワークフローを構築する成功率は、オープンベータ時の43% から92% に跳ね上がりました。これは Claude のインテリジェンスと CodeWords の周囲のコンテキストシステムによるものです。
構築時間も劇的に短縮されました。11 分かかっていたシンプルな自動化が115 秒で完了するようになりました。複雑な自動化は25 分から6 分に短縮され、これは主に問題修正のための反復回数が減少したためです。
カスタマーからのフィードバックでは、予想外のメリットとして感情的なつながりが強調されています。「Claude Sonnet 4.5 は他のモデルと比較して最も優れた感情的成熟度を持っています」と Ramadan 氏は説明しています。「ユーザーに共感する方法を知っており、それが私たちにとってのスティッキネスを生み出しました。」Zhuo 氏によると、ユーザーからは「CodeWords は私を理解してくれる」、会話は「ワークフローセラピスト」や「豊富な知恵と経験を持つ人」と話しているようだという声が寄せられています。
この技術的能力と会話品質の組み合わせが、リテンションを促進しています。ユーザーは訪問するたびにプラットフォームが改善されるのを実感し、エンゲージメントを維持するフィードバックループが生まれています。
今後、Agemo は技術的障壁を取り除く AI ネイティブ製品を構築することで、ワークフロー自動化の領域に変革をもたらすことを目指しています。「私たちは自動化を誰もが利用できるものにすることで知られたいと考えています」と Zhuo 氏は述べています。「WhatsApp から、個人の生産性、時間管理、仕事に関連することまで、誰もが自動化を構築できるべきです。Lovable はウェブサイト作成を誰もが利用できるようにしました。今では誰でもウェブサイトを構築できます。私たちは自動化でそれを実現したいのです。」
「Claude Sonnet 4.5 は他のモデルと比較して最も優れた感情的成熟度を持っています。ユーザーに共感する方法を知っており、それがスティッキネスを生み出しました...」
共同創業者、Agemo
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