Claude Codeで「メディアリスト」を爆速整理。バラバラの連絡先をAIが賢く名寄せする仕組み

「同じ記者さんが3回も登録されている」「部署異動した連絡先が古いまま残っている」。メディアリストや営業の連絡先リストが、いつの間にかぐちゃぐちゃになっていませんか。

この記事では、バラバラの連絡先データをClaude Code（クロードコード）というAIツールで賢く「名寄せ」して整理する具体的な手順を解説します。名寄せとは、かんたんに言うと「同じ人・同じ会社の重複データを1つにまとめる作業」のことです。手作業だと丸一日かかる作業を、AIに下準備させて人は確認だけ、という形にする方法を現場目線でお伝えします。非エンジニアの方にも分かるように書いていますので、安心して読み進めてください。

まず押さえるべき。Claude Codeでの名寄せを成功させる3つの軸

細かい手順の前に、結論からお伝えします。AIを使った名寄せでやるべきことは、突き詰めるとこの3つだけです。ツール選びや難しい設定よりも、まずこの考え方を押さえるのが成功の近道です。

• 役割を分ける：「機械的な作業はAI」「最終判断は人間」と線を引く。AIに全部任せると、別人を勝手に同じ人としてまとめてしまう事故が起きます。
• ルールを言葉で決める：「メールアドレスと電話番号の両方が一致したら重複とみなす」のように、判断の基準を先に文章で書き出しておく。
• 元データは消さない：必ず元ファイルのコピーで作業する。AIの整理結果がおかしくても、いつでも元に戻せる状態をキープします。

なぜClaude Codeがこの作業に向いているのか。ひとことで言うと、あなたのパソコンの中にあるExcelやCSVファイルを直接読んで、その場で整理してくれるからです。チャット型のAIのように「コピペして貼り付ける」手間がいりません。大量の連絡先データをまるごと渡して、「重複を探して」「表記を揃えて」とお願いできるのが大きな違いです。

連絡先データの整理は、AIによる名寄せ手法の精度がここ1〜2年で大きく上がった分野です。表記ゆれを吸収する「ファジーマッチング」が主流の手法として紹介されています。これをコマンド一つで自社のデータに適用できるのが、今の時代の強みです。

実際のやり方。連絡先をClaude Codeで整理する5ステップ

ここからは、読みながらそのまま進められるように、プロセスの流れを5つのステップに分けて説明します。画面のどのボタンを押すか、といった操作は更新で変わりやすいので、ここでは「何を、どの順番でやるか」に絞ってお伝えします。細かい操作はClaude Codeの公式ヘルプを見ながら進めてください。

ステップ1。バラバラのデータを1つのフォルダに集める

まずは、あちこちに散らばっている連絡先ファイルを、パソコンの中の1つのフォルダにまとめます。ExcelでもCSV（カンマ区切りの軽い表ファイル）でも構いません。たとえば「media_list」というフォルダを作り、そこに全部入れるイメージです。AIに「この棚の中を整理してね」と頼むための、棚を用意する作業だと思ってください。

ステップ2。判断ルールを書いた「指示書」を用意する

次に、そのフォルダの中に CLAUDE.md という名前のメモファイルを置きます。これは、Claude Codeが毎回読んでくれる「永続的な指示書」です。ここに、あなたの会社のルールを日本語で書いておきます。たとえばこんな内容です。

• 重複の判定基準：会社名とメールアドレスが一致したら同一人物とみなす。氏名だけの一致では統合しない。
• 表記の統一ルール：会社名の「(株)」「株式会社」は「株式会社」に揃える。電話番号はハイフン付きに統一する。
• 触ってはいけないこと：：過去のやり取り履歴の列は消さない。判断に迷ったら統合せず「要確認」と印をつける。

この指示書があるかないかで、仕上がりの精度がまったく変わります。AIは賢いですが、あなたの会社の事情までは知りません。だからこそ、判断の物差しを先に渡しておくのが大事です。

ステップ3。表記ゆれの統一をお願いする

準備ができたら、Claude Codeに「フォルダ内の連絡先データの表記を、CLAUDE.mdのルールに従って統一して」と頼みます。すると、「カ）」「(株)」「株式会社」がバラバラだった会社名がきれいに揃います。たとえるなら、漢字とひらがなが入り混じった名簿を、ルールどおりに書き直してくれる感じです。無効なメールアドレス（@が抜けている、空欄など）も、この段階で洗い出してもらえます。

ステップ4。重複候補を「信頼度つき」で出してもらう

次が名寄せの核心です。「重複していそうな連絡先を、確信度の高い・中・低の3段階に分けてリストにして」とお願いします。ここで活躍するのが、先ほど触れたファジーマッチングです。「山田太郎」と「山田 太郎」、「Jon Smith」と「Jonathan Smith」のように、完全一致ではないけれど同じ人らしい組み合わせを見つけてくれます。AIが勝手にまとめるのではなく、あくまで「候補」として並べてもらうのがポイントです。

ステップ5。「中くらいの確信度」だけ人がチェックする

最後に人間の出番です。確信度が高いものは基本そのまま統合してOK、低いものは別人として残す。問題は真ん中の「どっちかな」というグループです。ここだけを人がざっと目視して、最終判断します。全部を人が見るのではなく、AIが絞り込んだ怪しい部分だけを確認すればいいので、作業時間が劇的に減ります。慣れてきたら、Claude Codeの「プランモード」という機能を使い、レポート作成まで一連の流れを自動で組むこともできます。

全部をAIに任せず「AIが下ごしらえ→人が味見」の分担にする。これが失敗しない名寄せの黄金パターンです。

取り組むとどうなる。時間とお金で見る効果イメージ

「やり方は分かったけど、本当に効果あるの」と思いますよね。実際の数字でイメージしてみましょう。

たとえば、海外のAIメディアリストツールを使った企業では、リスト作成にかかる時間が約半分に減ったという報告があります。ジャーナリスト向けのデータベースを毎日AIで更新し、古い連絡先に自動で印をつける仕組みを持つサービスも登場しています。

お金の面でも考えてみましょう。仮に、担当者が月に1回、半日（4時間）かけて手作業でリストを整理しているとします。時給2,000円換算なら月8,000円、年間で約10万円分の人件費です。さらに「重複に気づかず同じ記者に2回同じ案内を送ってしまった」といった信用の損失も、目に見えないコストとして積み重なります。Claude Codeでこの作業を15分に短縮できれば、浮いた時間を「記者一人ひとりに合わせた提案を考える」といった、人間にしかできない仕事に回せます。

うまくいっている企業に共通するのは、AIを「人の代わり」ではなく「下ごしらえ担当」として使っている点です。きれいに整理されたデータがあってこそ、その後のメール配信やAI分析の精度も上がります。データのきれいさは、すべての土台なのです。メディアリストの自動更新まで踏み込みたい方は、AIで「メディアリスト」を自動更新する管理術もあわせて読むと、整理から運用までの全体像がつかめます。

よくある失敗と回避法

便利な反面、AIの名寄せには「やりがちな落とし穴」があります。現場で実際に起きるミスと、その防ぎ方を知っておきましょう。

最大のリスクは「AIが似ている人を同じ人だと思い込んで、別人を1つにまとめてしまう」ことです。大企業に同姓同名がいるケースは特に危険です。

これを防ぐには、ステップ2でお伝えしたように、判断ルールを厳しめに設定するのが基本です。「名前だけの一致では統合しない」と決めておくだけで、誤統合はぐっと減ります。代表的な失敗を一覧にまとめました。

よくある失敗	何が起きるか	回避のコツ
似た名前を同一人物と誤判定	別人のデータが混ざり、誤った相手に連絡してしまう	「メール＋会社名の一致」など複数条件を必須にする
転職した人を統合して履歴が消える	「以前A社、今はB社」という時間の流れが分からなくなる	重複ではなく「経歴の変化」の可能性をルールに明記する
ワンクリック整理ツールに頼りきる	速さ優先で、貴重なデータが勝手に消される	人の確認を挟める、途中経過が見えるやり方を選ぶ
消したはずの個人情報が残る	名寄せ後のファイルに古い個人データが残存する	削除前に保管ルールを決め、不要データは確実に消す

特に4つ目の個人情報の扱いは、広報・営業にとって見過ごせません。連絡先データには個人情報が含まれます。社内でAIを使う際のルールがあいまいだと、思わぬ情報漏れにつながります。この機会に、会社の情報をAIに入力しないための社内ルールの作り方もチェックしておくと安心です。

もう一つ大切なのが、AIの判断を鵜呑みにしないこと。AIは「なぜこの2件を同じと判断したか」の理由をきちんと示せるとは限りません。だからこそ、最終的に「これは統合してよし」と決めるのは、文脈を理解している人間であるべきです。AIは万能の魔法ではなく、優秀なアシスタントだと考えるのがちょうどいい距離感です。

よくある質問（FAQ）

まとめ。データ整理を「仕組み」に変えよう

バラバラの連絡先整理は、これまで担当者の根性と時間に頼る作業でした。Claude Codeを使えば、その大部分をAIに下ごしらえさせ、人は最終チェックに集中できます。大事なのは、判断ルールを言葉で決め、元データを守りながら、AIと人で役割を分けること。この3つさえ守れば、誰でも今日から始められます。

コレットラボでは、こうしたAIによる業務システム化を、お客さまの実際の業務に合わせてカスタマイズしてお手伝いしています。「うちのこの作業、AIで楽にできる？」という素朴な疑問からで大丈夫です。まずは気軽にコレットラボまでご相談ください。現場目線で、無理のない一歩を一緒に設計します。