画像フォルダを丸ごとブランド監査:Claude Coworkでガイドライン違反を一括チェックする
「マーケティング素材のロゴ、古いバージョンのままじゃない?」「このバナーの色、ブランドカラーと微妙に違う気がする」——大量の画像アセットをブランドガイドラインと照らし合わせるチェック作業は、地味に消耗する仕事です。Claude公式のユースケース紹介に、この作業をClaude Coworkで自動化する方法が載っていたので、内容を整理します。
何ができるのか
Claude Cowork上でClaude Opus 4.7を使うと、大量の画像エクスポートが入ったフォルダをフル解像度で読み込み、ブランド外の色、古いロゴ、抜けている法的表記を検出できます。アセットフォルダとブランドガイドラインを指定するだけで、違反のカテゴリ別リストが、1件ごとの確信度付きで返ってきます。
チェック対象は「画像フォルダ × 文書化されたルール」の組み合わせなら何でもOK。マーケ素材とブランドガイドライン、UIスクリーンショットとアクセシビリティ基準、デザインエクスポートとスタイルガイド、といった具合です。
ポイントはOpus 4.7の視覚性能です。従来モデルより高解像度で画像を読めるため、判定を左右する細部——HEX値、ロゴのバージョン、法的表記の一行——がはっきり認識できます。ルール文書と画像を同時に保持し、フォルダ全体にわたって突き合わせられるのが強みです。
実際のプロンプト例
紹介されている例では、公開中のマーケティング素材のフォルダを、ブランドガイドラインPDFと法務要件シートに照らしてチェックしています。
このフォルダ内のすべてのPNGとJPGを brand-meridian-2025-q2.pdf と legal-required-copy.txt に照らして監査して。
フラグを立てる対象:
旧2024年版ロゴ
ブランド外のHEXコード(#004B9F のはずが #0052B3、#C9A961 のはずが #D4AF37)
法的表記の欠落または規定サイズ未満
違反タイプ別にグループ化。各件について、ファイル名・問題・ガイドラインの値・アセットの実際の値・確信度を出して。最後に全チェックを通過したアセット数で締めて。
セットアップ
やることは2つだけです。
Coworkのプロジェクトを対象フォルダに向ける。ブランドガイドラインPDF、法務シート、アセット(PNG/JPEG)が入ったフォルダを指定します
モデルピッカーでOpus 4.7を選択。ガイド内の小さな文字を読み、同じディテールを数百枚の画像と突き合わせるには、視覚性能が向上したOpus 4.7が適しています
オプションとして、AsanaやLinearを接続しておけば高確信度の違反をそのままタスク化でき、Slackを接続すればサマリーをチャンネルに投稿できます。また、「法的表記は必須、HEXの数ポイントのズレは許容」のようにルールの重み付けをプロジェクト指示に書いておくと、Claudeがその優先度で判定してくれます。
返ってくるアウトプット
Claudeはガイドと法務シートを読み込んだうえで、フォルダ内の全アセットをチェックします。紹介例では200ファイルを監査し、次のような結果が返っています。
ロゴ&ロックアップ:3件(2024年版ロゴの残存、クリアスペース不足、未承認タグライン)
カラー:2件(バナーがガイド外のHEX値、など)
タイポグラフィ:2件(本文がManropeのはずがHelvetica、H1のサイズ不足)
必須法的表記:3件(フッターのフォントサイズ不足、「© 2024」のまま、フッター欠落)
未承認の訴求:1件(承認済みクレームリストにない「3倍高速」の表現)
合格:189アセット
各違反には確信度(high / medium)が付き、さらに「確信度が低い項目」のブロックが分かれているのが実用的です。例えば「このゴールドの色ズレはJPG圧縮による変化かもしれない」「この緑は承認済みの地域バリアントの可能性がある」のように、人間が自分の目で開いて確認すべきものが明示されます。最後には「高確信度の10件をAsanaタスク化する? レポートをフォルダに保存する?」と次のアクションまで提案してきます。
フォローアップで広げる3つの使い方
① 公開中のページも同じ基準でチェック。エクスポートファイルは、顧客が実際に見るものの一歩手前です。Claude in Chromeを使えば、asset-urls.csv に載っている公開ページをClaudeが開き、同じチェックを実施。「ファイルは直したがページは古いまま」というケースを捕捉できます。
② 高確信度の違反をタスク化。AsanaやLinearを接続しておけば、各違反をファイル名・ルール・修正内容付きのタスクとして起票。監査結果がチャットで終わらず、トラッカーに着地します。
③ スキル化して定期実行。ルールとグループ化の形が固まったら、スキル(例:brand-compliance-audit)として保存すれば、次回からはひとことで実行できます。さらにスケジュールタスクに設定すれば、「毎週金曜14時にフォルダの新規分を監査してSlackの#brand-opsにサマリーを投稿」まで自動化できます。
うまく使うためのコツ
成果物の形式とグループ化をプロンプトで指定する。「Logo / Color / Legal / Claims でグループ化」「各件はファイル名・問題・ガイドライン値・実際の値・確信度」のように指定すれば、散文ではなく、そのまま行動に移せる構造化リストが返ってきます。
モデルとCoworkの役割分担を理解する。高解像度の読み取りはモデル(Opus 4.7)の性能で、フォルダ全体を処理できるのはCoworkの機能です。claude.aiのチャットに数枚アップロードしても同じ読み取り品質は得られますが、200枚規模を1タスクで回し、定期実行まで組めるのはCoworkだからこそです。
必須ルールと許容ルールを伝える。法的表記は絶対、色の微差は許容——と伝えておけば、Claudeは法務違反を高優先度、色のニアミスを低優先度として重み付けし、最初から自分がトリアージする順番でアウトプットが並びます。
まとめ
このユースケースの肝は、「目視で全件チェック」という誰もやりたくない仕事を、確信度付きの監査レポートに変えてくれる点です。高確信度の違反はタスク管理ツールへ、迷う項目だけ人間が確認、サマリーはSlackへ——ここまでがワンプロンプトで完結します。ブランド管理に限らず、UIのアクセシビリティチェックや制作物の検品など、「画像 × ルール文書」の照合作業全般に応用できそうです。