Claude Code（Anthropic CLI）の MCP（Model Context Protocol）を業務で活用するには、職種ごとに合わせたプロンプトが欠かせません。本記事では、エンジニア・マーケ・営業・総務の4職種ごとに実用プロンプトを合計50点公開します。
Claude Code MCP プロンプト設計の基本
MCP プロンプトは「ツール呼び出し + 自然言語指示」のハイブリッド構成で書くと精度が大幅に向上します。Anthropic 公式ガイド（Prompt Engineering）でも推奨される設計原則は次の通りです。
| 要素 | 役割 | 例 |
|---|---|---|
| 役割定義 | Claude の立場を明示 | "You are a senior backend engineer." |
| ツール指定 | 使う MCP を明示 | "Use the github MCP to fetch PR #123." |
| 入出力フォーマット | 結果の構造を指定 | "Return JSON with summary and risks." |
| 制約 | 失敗時の挙動を指定 | "If the PR is closed, ask before proceeding." |
エンジニア向けプロンプト 15選（GitHub / Filesystem / Slack MCP）
1. PR レビュー自動化
GitHub MCP で PR #{番号} を取得し、以下の観点でレビューしてください:
1. ロジックの正しさ（特に境界値）
2. テストカバレッジ
3. セキュリティリスク（SQLi / XSS / 認証漏れ）
4. パフォーマンス懸念（N+1 / 同期 I/O）
レビューコメントを GitHub に投稿し、Slack の #code-review に要約を送ってください。
2. 障害ポストモーテム作成
直近 24時間の Sentry エラー上位 5件を取得し、各エラーについて
- 原因仮説
- 影響範囲
- 再発防止策
をまとめて Notion の Postmortem テンプレートに追記してください。
3. リリースノート自動生成
GitHub の v{バージョン} と v{前バージョン} の間の commit / PR を集計し、
Conventional Commits の prefix で分類してリリースノートを Markdown で出力してください。
Breaking change は ⚠️ マークを付けてください。
4〜15 主要パターン一覧
| # | プロンプト概要 | 主要 MCP |
|---|---|---|
| 4 | 依存ライブラリ脆弱性レポート | GitHub + Filesystem |
| 5 | コードレビュー前のセルフチェック | Filesystem |
| 6 | テストケース自動生成 | Filesystem |
| 7 | エラーログ分析と修正提案 | Filesystem + Sentry MCP |
| 8 | データベースマイグレーション計画 | PostgreSQL MCP |
| 9 | API ドキュメント自動更新 | GitHub + Filesystem |
| 10 | ブランチ命名規約チェック | GitHub |
| 11 | 開発タスクの GitHub Issue 化 | GitHub |
| 12 | 週次の開発ベロシティ集計 | GitHub |
| 13 | コミットメッセージのリライト | GitHub |
| 14 | デプロイ前チェックリスト実行 | Filesystem + Slack |
| 15 | 技術的負債リストの可視化 | GitHub + Filesystem |
マーケティング向けプロンプト 15選（GA4 / GSC / Ahrefs / Lighthouse MCP）
16. 週次 SEO ダッシュボード
GSC MCP で過去7日 vs 前週の以下指標を取得してください:
- クリック数 / 表示回数 / CTR / 平均掲載順位
急落キーワード（順位低下 5位以上）と、急上昇キーワード上位10件を抽出。
Slack の #marketing-weekly に絵文字付きで投稿してください。
17. 競合分析レポート
Ahrefs MCP で {自社ドメイン} と {競合ドメイン3社} のオーガニックキーワードを取得し、
- 競合が獲得しているが自社が獲得していないキーワード上位30
- 検索ボリューム / KD / トラフィックポテンシャル
を表形式でまとめ、優先施策5つを提案してください。
18. ページパフォーマンス改善
Lighthouse MCP で {URL} を測定し、
- Core Web Vitals（LCP / INP / CLS）
- 改善余地のある項目 Top 5
を出力。改善コードサンプル（Next.js を想定）を提示してください。
19〜30 主要パターン一覧
| # | プロンプト概要 | 主要 MCP |
|---|---|---|
| 19 | 月次 GA4 トラフィックレポート | GA4 |
| 20 | コンバージョン経路の分析 | GA4 |
| 21 | リファラルドメインの確認 | GA4 + Ahrefs |
| 22 | キーワードギャップ分析 | Ahrefs |
| 23 | バックリンク獲得機会の発見 | Ahrefs |
| 24 | コアアップデート影響調査 | GSC + GA4 |
| 25 | 404 / リダイレクト監査 | GSC + Lighthouse |
| 26 | サイテーション機会探索 | Ahrefs |
| 27 | コンテンツリフレッシュ対象選定 | GA4 + GSC |
| 28 | YouTube チャンネルの伸び率分析 | YouTube Data MCP |
| 29 | 広告クリエイティブのテキスト案 | Filesystem |
| 30 | A/B テスト結果のサマリー | GA4 |
営業向けプロンプト 10選（HubSpot / Salesforce / Slack / Calendar MCP）
31. 商談前リサーチ
HubSpot MCP で {企業ID} の最新コンタクト履歴を取得し、
Web Search MCP で同社のプレスリリース過去90日分を要約。
Calendar MCP で今日の {商談名} の参加者を確認し、
最終ブリーフを Slack DM に送ってください。
32. 提案書ドラフト生成
HubSpot MCP のリード情報と業界 / 規模 / 課題を取得し、
Filesystem MCP で当社の過去提案書テンプレートを参照。
{業界} 向けカスタマイズ済みドラフト（10ページ想定）を Markdown で出力してください。
33〜40 主要パターン一覧
| # | プロンプト概要 | 主要 MCP |
|---|---|---|
| 33 | フォローアップメール自動化 | Gmail + HubSpot |
| 34 | 商談議事録の構造化 | Filesystem |
| 35 | 失注理由の傾向分析 | Salesforce |
| 36 | 受注確度スコアリング | Salesforce |
| 37 | パイプライン週次レビュー | Salesforce + Slack |
| 38 | 紹介依頼メール作成 | Gmail |
| 39 | 競合比較表生成 | Filesystem + Web |
| 40 | 営業日報の自動投稿 | Slack |
総務 / バックオフィス向けプロンプト 10選（Notion / Google Drive / Calendar MCP）
41. 社内文書検索
Notion MCP で「{キーワード}」を含む過去6ヶ月のページを検索し、
更新日が新しい順に5件、要約と URL を一覧化してください。
42. 出張稟議書ドラフト
Calendar MCP で {日付範囲} の予定を取得し、出張対象案件を特定。
Filesystem MCP で稟議書テンプレートを読み込み、
- 出張目的
- 期待効果
- 予算
を埋めたドラフトを生成してください。
43〜50 主要パターン一覧
| # | プロンプト概要 | 主要 MCP |
|---|---|---|
| 43 | 議事録の Notion 自動保存 | Notion |
| 44 | 社内 FAQ 検索 | Notion |
| 45 | 経費精算データの集計 | Google Drive |
| 46 | 勤怠データの異常検知 | Filesystem |
| 47 | 採用候補者の比較表 | Notion |
| 48 | 契約書の有効期限アラート | Google Drive |
| 49 | 月次経営レポート骨子 | Notion + GA4 |
| 50 | 全社アナウンス文の整形 | Slack |
プロンプト運用の3原則
1. CLAUDE.md でチーム共有
リポジトリ直下の CLAUDE.md にプロンプト集の方針を書き、各プロンプトはスキルとして .claude/skills/{name}/SKILL.md に置くと、/{name} で呼び出せます（以前の形式の .claude/commands/{name}.md も使えます。Claude Code 公式ドキュメント「Extend Claude with skills」、2026-10-20確認）。
2. バージョン管理
プロンプトは「コード」と同じく Git 管理。月1回レビューを実施し、Claude のモデルの更新や MCP サーバーの仕様変更に追従させます。
3. 精度テスト
四半期に一度、各プロンプトに対する期待出力を定義し、新モデルでの再現性を検証。差分が出た箇所は CLAUDE.md に「失敗例」として記録します。
当社のAI研修・Claude Code 業務導入
当社の Claude Code 業務導入研修では、次の内容で MCP の業務導入を支援します。
- 4つの研修（環境構築・MCP連携・業務別プロンプト設計・チーム展開とセキュリティ。合計10〜20時間）
- 業務プロンプト集（職種別のテンプレート）
- settings.json の設定代行（Claude Code の権限などの設定。業務要件のヒアリング込み）
- 主要MCPの接続テスト・初期設定（GitHub / Slack / GA4 / GSC / Notion など）
- 3ヶ月のフォローアップ
330,000円〜（税抜）、合計10〜20時間のプログラムのため、人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）の対象になり得ます（合計10時間に満たない半日・1日の研修は対象外）。要件を満たす場合、経費助成の対象になり得るのは料金のうち訓練にかかる費用で、中小企業事業主の区分で75%（大企業は60%）、受講者1人あたりの限度額があります。settings.json の設定代行・環境構築など訓練以外の費用は対象外になり得るため、見積りで訓練部分と分けて確認します。助成金は訓練後の支給申請・審査を経て支給されるため、受講料はいったん全額の支払いが必要です。令和8年8月3日の改正で、同コースでは汎用的なプロンプトの作り方など、職務に間接的に必要な内容や職業人に共通する内容の訓練が対象外になったため、最終判断は労働局への事前相談をおすすめします。当社は申請の代行をしていません（申請書類の作成・提出の代行は社会保険労務士にご依頼ください）。
AI研修・Claude Code 業務導入へのご相談はこちら ／ Claude Code 業務導入研修の詳細
参考文献
- Claude Code 公式ドキュメント
- Claude Code 公式ドキュメント「Extend Claude with skills」（2026-10-20確認。スキルの保存場所、
.claude/commands/との関係） - Model Context Protocol 仕様
- MCP Servers Registry (GitHub)
- Anthropic Prompt Engineering Guide
- 厚生労働省 人材開発支援助成金
- 厚生労働省 令和8年8月3日からの変更点について（事業展開等リスキリング支援コース）