自動化のアイデア

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2025-12-23

【Claudeでメール作成を効率化】モデル毎や他AIツールとも比較してみた！

Suguru Nakazawa

✍️Claudeについて
🤔メール作成にClaudeを実際に使ってみた
✅検証結果1：Claude 4.5ファミリーでの比較
✅検証結果2：Claude・ChatGPT・Geminiとの比較
🖊️検証結果まとめ
💡Yoomでできること

イベントの熱気が冷めやらぬ中、デスクに積まれた名刺の山…。一枚一枚に可能性を感じつつも、それぞれの文脈に合わせたフォローアップメールを送るという、時間のかかる現実に直面していませんか？

本記事では、メール作成を効率化する選択肢の1つとなるClaudeが、パーソナライズされた営業メールを自動で作成できるかを検証します。
検証では、Claudeの各モデルでの比較に加え、ChatGPTとGeminiでもメール作成を行い、生成AIごとの性能も比較します。

本記事を読めば、メール作成業務に適切なAIやモデルを選択できるようになり、業務の効率化を図れるはずです！

✍️Claudeについて

本記事の想定読者

生成AIの存在は知っているものの営業メールやフォローアップメールといった具体的な業務にどう使えば良いか分からない方
すでに生成AIで文章作成を試しているが、もっと人間らしく、自然で、成果につながる文章を作りたいと考えている方
Claudeを日常的に利用しており、パーソナライズメールの量産方法やモデルの使い分けによるコストと品質の最適化を模索している方

そもそもClaudeとは？

Claudeは、単なるAIチャットボットではありません。
その本質は、文脈を深く理解し、人間らしい自然な文章を生み出すAIコピーライター兼AIエージェントです。
研修なしで、即座にあなたの指示や顧客のペルソナを理解してくれる優秀なアシスタントのような存在です。
複雑な指示を出さなくても、意図を汲み取り、的確な回答を作成してくれます。

手作業でのメール作成との違い

利用時の注意点

モデル選択の重要性：同じClaudeでも、モデルによって得意なことや料金が異なります。
高速・低コストで大量処理に向くHaiku 4.5、性能とコストのバランスに優れたSonnet 4.5、そして最高峰の知能を持つOpus 4.5など、目的に応じた選定が鍵です。
特にHaiku 4.5とOpus 4.5では、API利用料金に5倍の差があるため、単純作業はHaiku、重要な交渉メールはOpusといった戦略的な使い分けがコスト最適化につながります。
情報の正確性：Claudeの知識は、有料プランで利用できるWeb検索機能によって最新情報で補完できます。
しかし、モデルが持つ記憶には限界があります。
例えばClaude Sonnet 4.5の場合、最も信頼性の高い知識は2025年1月までのものであり、トレーニングデータ自体は2025年7月までの情報です。
最新のニュースや数値については、必ずWeb検索機能を併用するか、人間が事実確認を行う必要があります。

🤔メール作成にClaudeを実際に使ってみた

ここでは、ビジネスの現場で最も頻繁に発生する展示会のお礼メールを題材に、Claudeがどれほど実用的かを検証しました。
単なる定型文の置換ではなく、個別のメモ書きをどれだけ自然に文脈に組み込めるかという、より高度な空気を読む力をテストしています。

検証条件

検証に使用したAIモデルとプランは以下になります。

Claude

プラン：プロ
モデル：Haiku 4.5, Sonnet 4.5, Opus 4.5

ChatGPT

プラン：Plus
モデル：GPT-5.1 Auto

Gemini

プラン：Google AI Pro
モデル：3 Pro（思考モード搭載）

検証内容とポイント一覧

求めるアウトプット：リストに基づきパーソナライズ要素を反映した複数の営業フォローアップメールの作成

検証内容1：Claude 4.5ファミリー内での性能を比較（Haiku vs Sonnet vs Opus）

検証内容2：競合となるChatGPT（GPT-5.1）、Gemini（Gemini 3 Pro）との性能比較

検証ポイント：

メールの作成時間（スピード）
メールの作成数（指示した20件を作成できるか）
パーソナライズ箇所の精度（会社名などの単純置換だけでなく、メモ書きを自然な文章に変換できているか）

検証方法

【事前準備】

SaaS展示会で20名の方と名刺交換をしたシーンを想定して、以下の顧客リストを用意しました。
検証時は、以下のデータを.xlsxファイルとして添付しています。

【Claude】

1.アカウントにログイン

2.モデルを選択

入力欄右下のプルダウンからモデルを選択します。

3.ファイルを添付

「＋」マークをクリックし、「ファイルをアップロード」から準備したファイルを添付します。

4.機能を選択

「ツール」マークをクリックし、「じっくり考える（拡張思考）」を選択します。
コネクタ機能を使うと、Google Driveなどと連携することもできます。

5.プロンプトを入力して送信

検証するためのプロンプトを入力して送信します。

【検証プロンプト】

添付した顧客リストのデータに基づき、一人ひとりに送信するメールを作成してください。
件名：昨日のSaaS展示会ではお世話になりました。
本文：
「【会社名】　【役職】
【フルネーム】様
お世話になっております。
サイトエンジンの橋本です。
昨日は、大変興味深いお話を聞かせていただき大変勉強になりました。
【メモ】
今後ともよろしくお願いします。」
上記の【】をそれぞれパーソナライズさせた内容に置き換えてください。
また、【メモ】は前後の文章と自然な流れになるように調整してください。

【ChatGPT】

1.アカウントにログイン

2.モデルを選択

左上のプルダウンからモデルを選択します。

3.テキストデータを添付

「＋」マークをクリックして「写真とファイルを追加」を選択し、ファイルを添付します。
必要に応じて情報源の追加を行ってください。

4.プロンプトを入力して作成開始

【Gemini】

1.アカウントにログイン

2.モデルを選択

入力欄の右下からモデルを選択します。

3.テキストデータを添付

「＋」マークをクリックして「ファイルをアップロード」を選択し、ファイルを添付します。

今回はメール作成のため、「ツール」は何も選択していません。

4.プロンプトを入力して作成開始

✅検証結果1：Claude 4.5ファミリーでの比較

各モデルで作成されたメールは以下になります。
※出力が長いため、一部を掲載します。

【Haiku 4.5】

【Sonnet 4.5】

【Opus 4.5】

検証結果

出力結果を、「作成時間」「メールの作成数」「パーソナライズの精度」の3項目で比較すると以下になります。

文脈理解においてOpus 4.5が圧勝

結果を見て最も驚いたのは、Opus 4.5のメモの文章化精度が100%だった点です。
「雑談で盛り上がった」といった断片的なメモ書きでも、前後の文脈に合わせて自然な文章を作成できていました。
一方で、Haiku 4.5はメモをそのままコピペしてしまい、文章として成立していませんでした。
顧客一人ひとりに寄り添うメールを送るなら、迷わずOpus 4.5を選ぶべきです。

Sonnet 4.5は中途半端な結果に

普段使いに便利なSonnet 4.5ですが、今回のテストではメモの文章化の成功率が45%にとどまりました。
半分以上は手直しが必要になる計算です。
これでは自動化のメリットが薄れてしまいます。
単純なデータ入力作業ならSonnet 4.5で十分ですが、相手への配慮が必要な文章作成においては、上位モデルのOpus 4.5に軍配が上がります。

Haiku 4.5はスピード特化、質は期待できず

Haiku 4.5は1分20秒と最速で処理を完了させましたが、パーソナライズの質は0%でした。
これは「速いけれど、雑」と言わざるを得ません。
社内向けの事務的な通知や、定型文を一言一句変えずに送るようなケースであればHaiku 4.5のスピードが生きますが、営業メールのような感情が関わるタスクには不向きです。

✅検証結果2：Claude・ChatGPT・Geminiとの比較

ChatGPTとGeminiの結果は以下になります。

【ChatGPT】

【Gemini】

検証結果

出力結果を、「作成時間」「メールの作成数」「パーソナライズの精度」の3項目で比較すると以下になります。

Claudeのみが20件作成という安定性を発揮

特筆すべきは、Claudeだけがリストの20件すべてを漏れなく作成できたことです。ChatGPTは最速でしたが、たった2件作成したところで処理を止めてしまいました。
Geminiも11件でストップしています。
ビジネスの現場で、指示した件数を確実にこなすという信頼性において、Claudeは頭一つ抜けています。

Gemini 3 ProはClaudeに肉薄

作成数こそ11件にとどまりましたが、GoogleのGemini 3 Pro（思考モード）が作成した文章の質は非常に高く、メモの反映精度も100%でした。
文章の自然さや気の利いた言い回しという点では、Claude Opus 4.5と互角の勝負ができるレベルです。
プロンプトで「必ず20件出力して」と強く念押しすれば、Geminiも有力な選択肢になり得ます。

ChatGPT（GPT-5.1）は大量処理に不向きか

最新のGPT-5.1 Autoは、34秒という驚異的な生成速度を見せましたが、結果として2件しか出力できず、メモの反映もできていませんでした。
これは、複雑な指示を一度に大量に処理するタスクにおいて、今回の検証条件下では息切れしてしまった印象です。
1件ずつ対話しながら作成するスタイルなら強さを発揮しますが、一括自動化には工夫が必要です。