Make.comとClaudeでコールドメールを書くには?

簡単な答え:連絡先データを取得し、Anthropic API経由でClaudeに送り、作成されたメールを送信前の人によるレビュー待ちに入れるMake.comのワークフローを構築できます。セットアップは2時間足らずで、アウトリーチ業務から手作業の文章作成を完全になくせます。

コールドメールの問題は文章力ではなく、量と一貫性です。多くの創業者や営業チームは、良いコールドメールがどのようなものかを理解していますが、パーソナライズしたメールを週に50通書くとなると、スケジュールが圧迫されてしまいます。

このチュートリアルでは、Make.comとClaudeを接続し、連絡先データを入力するとパーソナライズされたメールのドラフトが出力され、人によるチェックなしには何も送信されない仕組みを、具体的に解説します。Claude Codeは不要です。開発者も必要ありません。

構築するもの

このワークフローは3つのステージで構成されます。

連絡先をソース(Google Sheets、Airtable、またはCRM)から取得する
Anthropic API経由でClaudeを使い、パーソナライズしたコールドメールのドラフトを生成する
送信前に、ドラフトをレビュー用の場所(Google Sheets、Notion、またはSlackメッセージ)にキュー登録する

これはMOFUのワークフローです。目的はメールを自動送信することではありません。質の高い最初のドラフトを数秒で手元に用意し、レビューと送信を1時間ではなく数分で終えられるようにすることが目的です。

始める前に必要なもの

Make.comアカウント(テストなら無料プランで十分です。本番の量にはCoreプランの月額$9で対応できます)
Anthropic APIキー(console.anthropic.comで作成できます)
Google Sheetsの連絡先リスト。最低限、名、会社名、役職、そしてパーソナライズの材料となる情報1つ(最近の資金調達、利用中のツール、求人掲載など)が必要です
レビュー済みドラフトの保存先(Google Sheetsの2つ目のタブで問題ありません)

ステップ1:Google Sheetsで連絡先ソースを設定する

Makeで何かを構築する前に、シートを次の列で構成します。

列	値の例
First Name	Sarah
企業	Acme Corp
役職	Head of Growth
パーソナライズ用シグナル	SDRを3名採用したばかり
メールアドレス	sarah@acmecorp.com
ステータス	Pending

ステータス列は重要です。新しい連絡先には「Pending」を設定してください。Makeのシナリオはこの値で絞り込み、まだドラフトが作成されていない連絡先だけを処理します。

パーソナライズ用シグナルの列は、短く事実に基づいた内容にしてください。1文で十分です。それを文章に仕上げる作業はClaudeが行います。

ステップ2:Make.comのシナリオを作成する

トリガーとしてGoogle Sheetsを接続する

Make.comを開き、新しいシナリオを作成します
トリガーとしてGoogle Sheets: Search Rowsモジュールを追加します
Googleアカウントを接続し、連絡先シートを選択します
Status列が「Pending」に等しい行だけを返すようにフィルターを設定します
シナリオをスケジュール実行に設定します(多くのチームには毎朝8時が適しています)

これにより、シナリオが実行されるたびに保留中の連絡先がまとめて取得されます。連絡先を1件ずつ処理したい場合は、Search Rowsの代わりにWatch Rowsを使い、新しい行の追加をトリガーにします。

Iteratorを追加する

Search Rowsモジュールの後に、Flow Control: Iteratorモジュールを追加します。これにより行のまとまりが個別の項目に分割され、連絡先ごとにClaudeへのAPI呼び出しが行われます。これがないと、Makeはすべての行を1つのバンドルとして渡すため、プロンプトが乱れてしまいます。

ステップ3:Claudeのプロンプトモジュールを構築する

Anthropic APIを呼び出すHTTPモジュールを追加する

Make.comにはまだClaude専用のネイティブモジュールがないため、HTTP: Make a Requestモジュールを使ってAPIを直接呼び出します。

次のように設定します。

URL:

https://api.anthropic.com/v1/messages

Method:POST

Headers:

x-api-key:ご自身のAnthropic APIキー
anthropic-version: 2023-06-01
content-type: application/json

Body type: Raw

ボディ(JSON):

{
  "model": "claude-opus-4-5",
  "max_tokens": 400,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Write a cold email to {{First Name}} who is {{Job Title}} at {{Company}}. The email is from [Your Name] at [Your Company]. We help [one-line value prop]. Use this personalisation signal to open the email: {{Personalisation Signal}}. Keep the email under 120 words. Use a plain, direct tone. No fluff. End with a single low-friction call to action asking for a 15-minute call. Output the subject line first, then the email body. No preamble."
    }
  ]
}

斜体のプレースホルダーを実際の情報に置き換えてください。連絡先ごとに固有のプロンプトになるよう、 {{First Name}}, {{Job Title}}, {{Company}}、および {{Personalisation Signal}} フィールドをIteratorの出力からマッピングします。

このプロンプトが有効な理由

このプロンプトは、使えるドラフトを書くためにClaudeが必要とする4つの要素、つまり受信者の情報、送信者の情報、パーソナライズのフック、そして長さとトーンに関する厳格な制約を与えています。「前置きなし」の指示により、Claudeが「承知しました。コールドメールはこちらです…」のような書き出しをするのを防ぎ、後続の出力解析が崩れるのを避けられます。

ステップ4:Claudeのレスポンスを解析する

APIはJSONオブジェクトを返します。メール本文はその中にあります。 choices[0].message.content OpenAI形式のレスポンスではこの位置ですが、Anthropicの構造は少し異なります。

Makeで生成テキストを参照するパスは次のとおりです。

{{body.content[].text}}

Text Parser: Get Substringsを追加するか、この値をそのまま次のモジュールにマッピングします。この段階では、ドラフトの生テキストが文字列として得られています。次のような内容になります。

Subject: Quick question about your SDR team

Hi Sarah,

Saw you recently brought on three new SDRs at Acme Corp. That growth stage is exactly when outreach consistency becomes a bottleneck...

ステップ5:ドラフトをレビュー待ちに入れる

ドラフトをGoogle Sheetsに書き戻す

Google Sheets: Update a Rowモジュールを追加します。Iteratorの行番号を使って、元の連絡先の行に対応付けます。

シートにDraft SubjectとDraft Bodyの2つの列を追加します。解析した件名と本文をそれらの列に書き込みます。

同時に、ステータス列を「Pending」から「Review」に更新します。これにより、次回の実行時に同じ連絡先が再処理されるのを防げます。

シートは次のようになります。

名前	企業	ステータス	Draft Subject	Draft Body
Sarah	Acme Corp	Review	SDRチームについてのご質問	Sarahさん、こんにちは。最近…

任意:Slack通知を送る

新しいドラフトの準備ができたときに通知を受けたい場合は、最後にSlack: Create a Messageモジュールを追加します。連絡先の名前とシートへのリンクを、非公開チャンネルに投稿します。こうすることで、レビューは確認を思い出す必要のある作業ではなく、1日10分の定型作業になります。

ステップ6:レビューと送信のレイヤー

このワークフローは、意図的に送信の手前で止まります。これは制限ではなく、機能です。

レビューにかかる時間は、1ドラフトあたり60秒以内が目安です。

シートでドラフトを読む
セル内で直接編集する
Statusを「Review」から「Approved」に変更する
承認したメールを送信ツール(Instantly、Smartlead、Gmail、または普段送信に使っているもの)にコピーする

後で送信ステップも自動化したい場合は、Status = 「Approved」の行を監視し、そのAPI経由でメール送信ツールに渡す2つ目のMakeシナリオを追加できます。まずレビューのレイヤーを構築してください。人の確認を外す前に、出力の品質に十分慣れておきましょう。

出力品質を継続的に改善する

最初の20件のドラフトから、どんなガイドよりも多くのことをプロンプトについて学べます。次のようなパターンに注意してください。

メールが長すぎる場合:プロンプトに「最大100語」を追加し、件名は8語未満にするよう指定します。

パーソナライズが不自然な場合:シートのシグナル列を具体的にします。「成長中の企業」より「最近Series Aを調達」のほうが適切です。具体的なシグナルからは、具体的な文章が生まれます。

トーンが合わない場合:ご自身で書いたメールを2〜3通、文体の参考としてプロンプトに追加します。Claudeはすぐに文体を合わせてくれます。

CTAのばらつきが大きすぎる場合:固定します。プロンプトに使いたいCTAの文をそのまま書きます。「次の1文だけで締めてください:'Worth a 15-minute call this week?'」

SaaS Hackersでの構築とテストの方法

SaaS Hackersは、このワークフローを手作業でのドラフト作成と比較し、4週間にわたって200件の連絡先でテストしました。手作業では1ドラフトあたり平均8分かかりました。MakeとClaudeのワークフローでは、連絡先1件あたり40秒未満でレビュー可能なドラフトが生成され、レビュー時間は平均90秒でした。正味の時間削減は連絡先1件あたり約6分、200件のバッチ全体で約20時間です。

最初のレビューでレビュー担当者が「良い以上」と評価したドラフトの割合は74%でした。残りの26%は軽微な修正が必要で、主にシート内のシグナルデータが曖昧だった場合のパーソナライズのフック部分でした。

品質を左右した最大の要因は、パーソナライズ用シグナルの列でした。具体的で最近のシグナル(求人掲載、資金調達の発表、LinkedInのプロフィールに記載されたツールなど)がある連絡先では、61%のドラフトが修正不要でした。

よくある質問

Anthropic APIの呼び出しでは、どのモデルを使うべきですか?
Claude Opus 4.5は最も優れたコールドメールの文章を生成しますが、1回あたりのコストは高くなります。Claude Haiku 3.5は大幅に安価で、ほとんどのアウトリーチ用途には十分な速さです。1日50通のバッチなら、コストの差は$1未満です。まずHaikuで始め、品質が基準に届かなければOpusに切り替えてください。

このワークフローを動かすには、Make.comの有料プランが必要ですか?
無料プランでは月1,000オペレーションまで利用できます。連絡先1件の処理には、およそ4〜6オペレーション(トリガー、Iteratorステップ、HTTP呼び出し、シート更新)を使います。この割合だと、無料プランで月に約200件の連絡先をカバーできます。それ以上の量には、月額$9のCoreプランでこの制約がなくなります。

欧州の連絡先にメールを送る場合、GDPRには準拠していますか?
このワークフローは、メールの下書きを作成し、レビュー用のキューに入れるだけです。自動で送信することはありません。コンプライアンスの問題は、送信ツールと連絡先の取得方法に関わるものであり、下書き作成の工程には関係しません。連絡先リストが正当な利益に基づいて作成されており、メールに配信停止の仕組みが含まれていれば、下書き作成の工程によって新たなコンプライアンス上のリスクが生じることはありません。

連絡先のソースとして、Google Sheetsの代わりにAirtableを使えますか?
はい、使えます。Make.comにはAirtableのネイティブモジュールがあります。Google Sheetsのトリガーを、Airtable: Search Recordsモジュールに置き換え、ステータスフィールドで絞り込んでください。それ以外のワークフローは同じです。

この方法と、コールドメールにClaude Codeを使う方法の違いは何ですか?
Claude Codeを使うには、ターミナルの操作と、コードを書いたり編集したりするスキルが必要です。一方、このMake.comのワークフローではコーディングは不要で、ビジュアルなインターフェースでモジュールを設定するだけです。複雑なロジックを組むならClaude Codeのほうが柔軟性があり、技術的な知見のないチームならMake.comのほうが短時間で設定でき、保守も容易です。

このワークフローに取り込む連絡先データの質を高めたい場合は、より広い視点でまとめたB2B SaaSのデジタルマーケティングガイドが、ターゲティング、メッセージング、チャネル戦略を見直す出発点として役立ちます。

このようなワークフローを軸に、アウトバウンドとデマンド創出の仕組み全体を構築するうえで外部の支援を求めるチームは、B2B SaaSデジタルマーケティングエージェンシーも比較してみてください。特に、このメール下書きの自動化が、より大きなパイプライン施策の一部にすぎない場合におすすめです。

幅広い見込み客リストではなく、価値の高いターゲットアカウントに絞ってアウトリーチを行う場合は、大手のB2B SaaS ABMエージェンシーが、パーソナライズ、アカウント選定、複数タッチのキャンペーンにどう取り組んでいるかを確認してみる価値があります。

さらに、下書きのレビュー工程をLinkedInなどの配信チャネルにも広げていく場合は、B2B SaaSソーシャルメディアエージェンシーが、アウトバウンドのメッセージをブランド全体の発信と揃えるうえで力になります。

Make.comとClaudeでコールドメールを作成するには?