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文系・非エンジニアのためのClaude本ロードマップ！仕事を完全自動化するおすすめ書籍

概要～文系・非エンジニアがClaudeを部下にして仕事を自動化するまでの参考書ロードマップ～

「ChatGPTを使ってみたけれど、出力される文章がどこか機械的で、結局手直しに時間がかかっている……」
「最近よく耳にする『Claude（クロード）』や『AI自動化』に興味があるけれど、文系でプログラミングが全くわからない」

そんな悩みを抱える非エンジニア・文系の方に向けて、「Claudeを自分専用の部下にして仕事を自動化するまでのおすすめ本ロードマップ」をまとめました。

結論から言うと、Claudeは「自然な日本語表現」「長文の要約・推敲」「指示通りのタスク遂行」において、文系職種（企画・マーケ・事務・営業）に最も恩恵が大きいAIです。

私自身はエンジニア・理系で、以前はChatGPTをメインに使っていましたが、Claudeを本格導入してからは提案書の骨子作成や長文リサーチの時間が劇的に減り、残業時間を大幅に削減できました。

本記事では、実際に現場でClaudeを使い倒している私が、小難しい内容やプログラム的な内容が少なく非エンジニアが挫折せずにステップアップできる良書として「買って後悔しない選び方」を紹介します。

想定読者

  • プログラミングやコードの知識はゼロだが、日々の事務作業や資料作成をAIに任せたい人
  • ChatGPTの文章に違和感があり、もっと自然で知的な日本語を出力させたい人
  • 「Claude Code」や「AIエージェントによる自動化」を、専門知識なしで体験してみたい人

結果（忙しい人のための結論一覧）

まずは結論から。今回紹介するロードマップの全書籍リストです。

📚 Claudeおすすめ本ロードマップ厳選6冊＋番外編

レベル・分野 書籍名 難易度 主な対象者
STEP 1：超入門 『できるClaude＆Claude Cowork (できるシリーズ)』 ★☆☆ 画面を見ながら迷わず始めたい超初心者
STEP 2：基礎固め 『この1冊でしっかりわかる Claudeの教科書 (この1冊でしっかりわかる教科書)』 ★★☆ 企画・文章作成・リサーチを効率化したい人
STEP 3：実務時短 『Claude仕事術　仕事時間は1/100に成果は200%になる』 ★★☆ メールや議事録など日々のルーティンを削りたい人
STEP 4：自動化への飛躍 『Claude 最強のAI自動化術 AI仕事術シリーズ』 ★★☆ 人気著者のノウハウで、仕事をAIに丸投げしたい人
STEP 5：作業爆速化 『あらゆる仕事が爆速化する　Claude Code徹底活用術』 ★★★ 話題のClaude Codeを非エンジニア目線で使い倒したい人
STEP 6：チーム自走 『文系・非エンジニアがClaude Codeで自走するAIチームをつくる本』 ★★★ 日本語の指示だけでAI部下チームを動かしたい人
番外編：組織導入 『Claude活用大全　AIと共に学び働き遊ぶ実践ガイド』 ★★★ チームや会社で本格的にClaudeを導入したい人

💡 迷ったらここから！目的別「最初の1冊」診断

全冊を一度に買い揃える必要はありません！まずは今の課題感に合わせて、以下の1冊からスタートしてみてください。

ロードマップ詳細レビュー（1冊ずつ解説）

ここからは、ロードマップ順に各書籍の特徴・本音レビュー・向き不向きを解説していきます。

STEP 1：【超入門】画面を見ながら迷わずスタートしたい人向け

『できるClaude＆Claude Cowork (できるシリーズ)』（インプレス）

  • 難易度: ★☆☆（完全初心者）
  • こんな人におすすめ:
    • 生成AIをほとんど触ったことがなく、操作に不安がある方
    • 文字ばかりの解説書だと挫折しやすい文系・PC操作が苦手な層
  • 買わなくていい人:
    • すでにWeb版Claudeを日常的に使いこなしている人

💡 現場目線の本音レビュー

定番「できるシリーズ」ならではの大きな画面キャプチャと丁寧なステップ解説が魅力です。アカウント開設からチャットの基本操作、日常業務での活用、さらには注目のCowork/エージェント機能の触りまで平易に網羅されています。手元に置いて画面通りにクリックしていくだけで設定が完了するため、「1冊目の入門書」として最も安心感があります。

  • 紙 vs Kindle どちらがおすすめ？:
    画面を見比べながら操作するため、手元で平積みにして広げておける「紙の書籍」が圧倒的に扱いやすいです。

💬 まずは目次と操作画面をチェック
Amazonの商品ページで冒頭の画面構成や目次が確認できます。
👉 できるClaude＆Claude Cowork (できるシリーズ)

STEP 2：【基礎固め】日本語力と長文処理を極めたい人向け

『この1冊でしっかりわかる Claudeの教科書 (この1冊でしっかりわかる教科書)』（SBクリエイティブ）

  • 難易度: ★★☆（初級〜中級）
  • こんな人におすすめ:
    • 企画職、広報・マーケター、事務、ライターなど、テキスト業務が多い文系職種
    • ChatGPTの回答に「不自然な言い回しが多い」と不満を感じていた人
  • 買わなくていい人:
    • プログラミングやAPI連携など、エンジニア向けの開発手法を知りたい人

💡 現場目線の本音レビュー

Claude最大の強みである「自然で知的な日本語作成」「数万文字におよぶ長文ドキュメントの要約・推敲」「壁打ちアイデア出し」を体系的に学べる1冊です。実務ですぐに使えるプロンプトの型が豊富に収録されており、真似して指示を出すだけで、人間が書いたような滑らかな企画書やレポートが仕上がります。文系ビジネスパーソン必読の基礎バイブルです。

  • 紙 vs Kindle どちらがおすすめ？:
    文章中心の内容なので、通勤中やスキマ時間にもスマホ・タブレットでサクサク読める「Kindle版（電子書籍）」と好相性です。

💬 プロンプトのテンプレートをチェック
Amazonの試し読みで、本書で紹介されている実務用プロンプトの一部を確認できます。
👉 この1冊でしっかりわかる Claudeの教科書 (この1冊でしっかりわかる教科書)

STEP 3：【実務時短】日々のルーティンワークをゴッソリ削りたい人向け

『Claude仕事術　仕事時間は1/100に成果は200%になる』（SBクリエイティブ）

  • 難易度: ★★☆（初級〜中級）
  • こんな人におすすめ:
    • メール返信、議事録作成、競合リサーチなど日々の作業に追われている人
    • 残業を減らし、成果物のクオリティを高めたい中間管理職・ビジネスパーソン
  • 買わなくていい人:
    • AIの技術的な仕組み（LLMのアルゴリズムなど）を深く学びたい人

💡 現場目線の本音レビュー

「どうすれば日々の作業時間を削れるか」に特化した即効性の高い仕事術本です。「AIを使うと逆に時間がかかる」という初心者が陥りがちな罠を回避し、Claudeを真の時短ツールにするための指示の出し方が具体的に書かれています。翌朝のメール作成や会議前の準備からすぐに変化を実感できる実務書です。

  • 紙 vs Kindle どちらがおすすめ？:
    Kindle版でも紙でも読みやすい構成です。プロンプトをPCでコピペ利用したい方は、PC版Kindleアプリでの閲覧がおすすめです。

💬 時短のノウハウをチェック
👉 Claude仕事術　仕事時間は1/100に成果は200%になる

STEP 4：【自動化への飛躍】AIに仕事を丸ごと任せる自律化を学びたい人向け ★注目！

『Claude 最強のAI自動化術 AI仕事術シリーズ』（芸術新聞社）

  • 難易度: ★★☆（初級〜中級）
  • こんな人におすすめ:
    • 企画、営業、事務職などで、まとまったタスクをAIに丸投げして手離れさせたい人
    • ビジネスAI活用の第一人者・池田朋弘氏の手法を体系的に学びたい人
  • 買わなくていい人:
    • Pythonなどのスクリプトを使った本格的なシステム連携を組みたいプログラマー

💡 現場目線の本音レビュー

チャットAIに「メールを書いて」「要約して」と毎回1問1答するだけの使い方に限界を感じていた時、この本で「AIを自律的なアシスタントとして動かす思考法」を学び、仕事のやり方が激変しました。タスクを適切なステップに分解してClaudeに渡すフレームワークが解説されているため、指示を出した後は別の仕事に集中できるようになります。まさに「文系が手に入れるべきAI自動化術」です。

  • 紙 vs Kindle どちらがおすすめ？:
    ワークフローの図解やプロンプト例を見ながらPC作業することが多いため、手元で開いておける「単行本（紙）」、またはPC横に置いたタブレットでの閲覧が快適です。

💬 まずは目次と業務自動化の設計図をチェック
Amazonの商品ページで第1章が試し読みできます。まずは目次を見て、自分の日常業務に当てはまるタスクがあるか確認してみてください。
👉 Claude 最強のAI自動化術 AI仕事術シリーズ

STEP 5：【作業爆速化】話題のClaude Codeをノーコードで使い倒したい人向け ★注目！

『あらゆる仕事が爆速化する　Claude Code徹底活用術』（日本実業出版社）

  • 難易度: ★★★（中級）
  • こんな人におすすめ:
    • 「Claude Code」という言葉を聞いて気になっていたが、技術書難民になっていた人
    • コードを書かずに、パソコン内のファイル整理や情報収集を一括で自動化したい人
  • 買わなくていい人:
    • チャットでの文章添削だけで満足しており、PC作業の代行に興味がない人

💡 現場目線の本音レビュー

発売直後から増刷され大反響を呼んでいる話題書。「Code」という名前に怯えがちですが、中身は完全に非エンジニア向けに書かれています。プログラミング言語を書くのではなく、自然言語（日本語）で指示を出してPC上の定型作業をAIに代行させるアプローチが秀逸です。「エンジニアに依頼するしかなかった自動化が、自分一人で完結するようになった」という感動を味わえる一冊です。

  • 紙 vs Kindle どちらがおすすめ？:
    手順やコマンドの入力例が多いため、PC画面の横に広げておける「単行本（紙）」が最も作業しやすいです。

💬 話題のベストセラーの内容をチェック
👉 あらゆる仕事が爆速化する　Claude Code徹底活用術

STEP 6：【チーム自走】自分専用のAI部下チームを編成したい人向け

『文系・非エンジニアがClaude Codeで自走するAIチームをつくる本』

  • 難易度: ★★★（中級〜上級）
  • こんな人におすすめ:
    • AIを単なる「ツール」ではなく、「チーム（部下）」として組織的に動かしたい人
    • 複数のタスクを自動連携させて、自走するワークフローを作りたい人
  • 買わなくていい人:
    • まずは手軽なプロンプトテクニックだけを知りたい初心者

💡 現場目線の本音レビュー

本ロードマップの最終到達点です。Claude Codeを「リサーチ担当AI」「企画構成AI」「校正AI」のように役割分担させ、日本語で業務を投げるだけでチームのように自律して仕事が進む仕組みを構築します。文系であっても「AIチームを束ねるディレクター」になれる、実践的かつ近未来的な1冊です。

  • 紙 vs Kindle どちらがおすすめ？:
    構想を練りながらじっくり読み込む本なので、Kindle・紙どちらでも快適に読めます。

💬 AIチーム構築の目次をチェック
👉 文系・非エンジニアがClaude Codeで自走するAIチームをつくる本

番外編：組織・チームでAIを導入したいリーダー層向け

『Claude活用大全　AIと共に学び働き遊ぶ実践ガイド』（日経BP / アクセンチュア編）

  • 難易度: ★★★（中級〜リーダー層）
  • こんな人におすすめ:
    • 企業のDX担当者、チームリーダー、個人事業主でワークフローを刷新したい人
    • 個人の時短テクニックにとどまらず、組織全体の生産性を底上げしたい人
  • 買わなくていい人:
    • 自分一人の日々のメール返信や要約を手早くこなしたいだけの人

💡 現場目線の本音レビュー

アクセンチュアのAnthropicビジネスグループが監修した、骨太で網羅的な決定版です。ツールの小手先の操作ではなく、「AIと人間がどう業務を分担すべきか」「セキュリティやルールはどう設計すべきか」といった本質的なテーマが語られています。会社でAI推進の旗振り役になった方には必携の書です。

💬 組織活用の決定版をチェック
👉 Claude活用大全　AIと共に学び働き遊ぶ実践ガイド

まとめ：迷ったらまずはこの2冊から！

今回は、文系・非エンジニアがClaudeを使いこなし、仕事を自動化するまでのロードマップをご紹介しました。

すべてを一度に揃える必要はありません。まずはご自身の「今すぐ解決したい課題」に合わせて、次のどちらか1冊から手に取ってみるのが一番の近道です。

  1. 「まずは画面を見ながら、自然な文章作成や日々の業務効率化を実感したい」
    👉 この1冊でしっかりわかる Claudeの教科書 (この1冊でしっかりわかる教科書)

  2. 「チャットの枠を超えて、PC作業やリサーチをAIに丸投げして自動化したい」
    👉 Claude 最強のAI自動化術 AI仕事術シリーズ

AIの進化スピードは非常に早いため、悩んでいる間にも業務効率の差はどんどん開いてしまいます。気になる1冊をぜひ今日手に取って、明日からの仕事を「AI部下」に任せてみませんか？

おまけ：Web版Claudeの「Artifacts（アーティファクト）」を試してみよう！

本を読むのと並行して、Web版Claudeの画面右側に出てくる「Artifacts」機能をぜひ触ってみてください。

「この売上データをグラフにして」「この企画のフロー図を描いて」と指示すると、右側の専用ウィンドウに動くグラフや図表、HTMLのモックアップが一瞬で生成されます。コードを見ることなく直感的に成果物が手に入るので、文系・非エンジニアがClaudeの凄さを実感するのに最適です！

ChatGPT・GPTs・生成AI・AIエージェント書籍10選【入門～実践

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ChatGPT・GPTs・生成AI・AIエージェントおすすめ本10選【入門～実践】

はじめに

みなさん、ChatGPTがどんどん便利になっていますが、使っていますか？
私はヘビーユーザーです。無料ユーザでしたが便利さに驚き、ChatGPT Plusの有料プランにも遂に課金してしまいました。

本記事では、それらChatGPTに代表されるGPTsやAIエージェントを活用してAIをより効果的に使うためのおすすめ本を紹介します。これらの本は、GPTの基礎知識から実践的な応用までをカバーしており、初心者から上級者まで幅広く役立つ内容となっています。

この記事で分かること

  • GPTsやChatGPT、生成AIに関するおすすめ本
  • 各本の特徴やおすすめポイント
  • 自分に合った本の見つけ方

おすすめ本リスト

プログラム無しですぐ使えるChatGPTオススメ本リスト3選

１－１．「GPTsでChatGPTを優秀な部下にしよう！」


GPTsでChatGPTを優秀な部下にしよう！ GPTsパーフェクト作成ガイド

１－２．「ChatGPT GPTsが作れるようになる本」


ChatGPT GPTsが作れるようになる本

１－３．「ChatGPT 120%投資術」


ChatGPT 120％投資術

生成AIをプログラムしたいエンジニア向けおすすめ本（AWS 主にBedrock編）

２－１．[AWS生成AIアプリ構築実践ガイド]


AWS生成AIアプリ構築実践ガイド

２－２．「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門 ［AWS深掘りガイド］」


Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門 ［AWS深掘りガイド］

２－３．[AIエージェント開発／運用入門 ［生成AI深掘りガイド］]


AIエージェント開発／運用入門 ［生成AI深掘りガイド］

生成AIをプログラムしたいエンジニア向けおすすめ本（AWS ChatGPT/OpenAI編）

３－１．[Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 エンジニア選書]


Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 エンジニア選書

３－２．「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」


ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門

３－３．[LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 (エンジニア選書)]


LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 (エンジニア選書)

３－４．「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門」


つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門

内容紹介

ここからはいくつかのおすすめ本の抜粋での紹介になります。
もう少し詳細を知りたい人は読んでみてください。

１－１．「GPTsでChatGPTを優秀な部下にしよう！」

本の概要

この本は、ChatGPTを使ったGPTsの作成方法が丁寧に書かれていてオススメです。
解説内容も読者の目的に合わせた「文章作成」「意思決定支援」「画像生成」といった内容から、GPTsのメニューに合わせた「Code Interpreter」「Knowlege」「API」という構成になっているので非常に自分の目的に合わせて読みやすくこんなことも出来るのかとワクワクして読める内容でした。
コードサンプルとして付属しているnoteの内容も流用可能なものが多く秀逸でした。

おすすめポイント

  • 実践的なアプローチ：目的な別な構成になっており、具体的な使用例が豊富に紹介されています。
  • 初心者にも優しい：GPTの基礎知識から丁寧に説明されているので、初心者でも理解しやすいです。
  • 即実践可能：読んだその日から実践できるテクニックが満載です。

１－２．「ChatGPT GPTsが作れるようになる本」

本の概要

この本は、GPTモデルの構築からカスタマイズまでを詳しく解説しています。技術的な部分を深く掘り下げており、GPTを自分で作りたいと考えている人に最適です。サンプルコードや具体的な手順が豊富に含まれており、実践的なガイドとなっています。
特に、購入者特典としてGPTを活用するためサンプルが用意されていて、これには、プロンプト集や、API認証設定の解説、サムネイル画像を自動生成する方法などがあります。情報をまとめたスプレッドシートも提供され、初心者から上級者まで幅広く役立つ内容となっています。

おすすめポイント

  • 技術的な深掘り：モデルの構築プロセスが詳細に説明されており、開発者にとって非常に有益です。
  • 具体的なサンプルコード：サンプルコードが豊富に掲載されており、実践に役立ちます。
  • 応用例が豊富：様々な応用例が紹介されており、実際の開発に活かせる内容です。

１－３．「ChatGPT 120%投資術」

本の概要

この本は、ChatGPTを活用した投資戦略について解説している一冊です。GPTsの分析能力を駆使して、効果的な投資判断を行う方法を学ぶことができます。市場の動向を予測するための具体的な手法や、過去のデータを基にしたシミュレーションが紹介されています。
120%シリーズとしてシリーズされている本の投資編になります。

おすすめポイント

  • 投資に特化：投資に特化した内容で、具体的な戦略が紹介されています。
  • 実践的なアプローチ：理論だけでなく、実際の投資シミュレーションが豊富に含まれています。
  • 幅広い応用：GPTを活用した投資以外の応用方法も紹介されています。

３－４．「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門」


つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門

本の概要

PythonをベースにLangChain、Streamlitを使って以下のようなAIアプリやAIエージェントを作成している本です。アーキテクトの解説や実際のコードが含まれるため実践的な良書と思える1冊でした。

  • URLを入力すると、そのページの内容を自動で取得して要約してくれるAIアプリ
  • YouTubeのURLを投げると、その動画を見て内容を要約してくれるAIアプリ
  • PDFをアップロードして、その内容についてLLMに質問できるAIアプリ
  • Webで検索を行い、調べ物をしてくれるAIエージェント
  • BigQueryと連携して、データ分析を行うAIエージェント

おすすめポイント

  • 最新技術を学べる：Python、LangChain、Streamlitといった技術が学べます。
  • 実務に使えそうなサンプルアプリ：サンプルアプリでいろいろカスタマイズして実務に使えそうです。

まとめ

今回紹介した書籍は、いずれもAIを活用するための具体的な知識と実践的な方法が書かれています。みなさんにもそれぞれの本が持つ独自の視点とアプローチを活かせる場面がきっとあると思うのでぜひ読んでみてください。

おまけ：ChatGPTのおすすめ本

ChatGPTのおすすめ本ならこの1冊です。
最近流行りでたくさんの本ができてますが、誰でも入門書として最初に購入する1冊と思っています。

頭がいい人のChatGPT＆Copilotの使い方

本の概要

ChatGPTとCopilot、両者の違いや特徴、実務への活かし方が豊富な事例とともに説明されていて、プロンプト設計例やAIを“思考の補助輪”として使う発想法、ブレストやデータ分析への応用法など、使いこなせる具体的なノウハウが満載です。

おすすめポイント

  • AI本にありがちな難解さがなく、やさしい言葉と多彩なケーススタディが特徴です。営業・企画・マーケター・主婦など幅広い読者を想定し、「すぐ試せる」活用法が多数紹介されています。
  • ChatGPTとCopilotのダブル解説です。ChatGPTだけでなく、ExcelやWordの自動化・資料作成に強いCopilotの活用法が章立てで丁寧に説明されています。
  • 「仕事時間が1/3になる」「プロンプト例が豊富」「Chapter0からステップ式で初歩から実践まで身につく」といった、効果をすぐに実感できる内容になっています。

LINE Messaging API を使ってAWS Lambdaに連携する

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概要

最近、LINE Messaging API x AWS Lambda x Google スプレッドシート を連携してサクッと便利ツールを作っている日々です♪
個人的にサクッと作れる便利ツールとして、UIをLINE Messaging APIにして、ロジックをAWS Lambdaに、ＤＢをGoogle スプレッドシートで作るという構成が簡単に出来て気に入っています。

そこで今回はLINE Messaging API x AWS Lambda の連携編になります。
LINE Messaging API と AWS Lambda をWebhookを使ってHTTPSで連携します。
LINE Developersアカウントがあれば誰でも簡単・無料で出来るので、気になった人はやってみてください。

Lambdaの良書が増えてきたので、おすすめ本5冊を以下で紹介しています。Lambdaについて本格的に勉強したい方はぜひ読んでみてください。

AWS Lambdaおすすめ書籍5冊の紹介

前提条件

  • LINE Developersアカウント（LINE Business ID）取得
    • 無料で作成できるのでアカウントがない人は取得しましょう。
  • AWS Lambda関数の HTTP(S) エンドポイント割り当て
    • LINEからLambdaに連携するために、Lambda関数にHTTP(S) エンドポイントが必要になります。Lambdaを作成する際に、関数 URL を有効化する方法が簡単ですが、アクセス制御はしっかり行ってHTTP(S) エンドポイントを公開しましょう。

公式ページ

Messaging APIを始めよう
https://developers.line.biz/ja/docs/messaging-api/getting-started/

LINE Developersにログイン

まずは、LINEにログインします。
LINE Developersアカウント（LINE Business ID）を作成していない人はアカウントを作成から作成します。

https://account.line.biz/login

プロバイダー／チャネル作成　

ログイン後、LINE DevelopersコンソールというLINEの画面でプロバイダーとチャネルを作成します。

  • プロバイダー：サービスを提供し、ユーザーの情報を取得する開発者個人、企業、または団体等のことです。個人で運用する場合は自由に登録すれば良いと思います。
  • チャネル：LINEが提供する機能を、サービス提供者が利用するための通信路です。今回の場合は、AWS Lambdaと LINE Messaging API を使って連携するLINEアプリのことです。

参考ページ
https://developers.line.biz/ja/docs/line-developers-console/overview/

プロバイダー作成

それではプロバイダーから作成していきます。
LINE Developersコンソールの画面操作だけで作成できるので簡単です。

LINE Developersコンソールにログイン後、表示される左メニューのプロバイダーを選択しし、プロバイダーの作成を選択します。

作成画面が表示されるため、任意のプロバイダー名を入力し、作成ボタンで作成されます。
簡単ですね。

チャネル作成

続いてチャネルの作成に移ります。
こちらもLINE Developersコンソールの画面操作だけで作成できます。

プロバイダーを選択する（今回は、AWS Lambdaとの連携が目的なのでLambdaProviderというプロバイダーを作成しています）と、チャネルの設定画面が表示されるため、AWS Lambdaと連携する Messaging API をクリックします。

チャネルの種類が Messaging API になっていること、プロバイダーが作成したプロバイダーになっていることを確認しましょう。あとは、必須項目を自身の情報で入力すれば大丈夫です。
利用規約を確認して、作成ボタンを押しましょう。

チャネル設定

無事にチャネルが作成されたらチャネルの設定に移ります。
この設定作業でAWS Lambdaとの連携情報、認証情報、LINEアプリの応答メッセージの設定などを行います。

作成したチャネルを選択します。（今回は、MessagingLambdaというチャネル名で作成しています）

Messaging API設定をクリックします。

ページ中央にあるWebhook URLに連携するAWS Lambdaの公開されたURLを編集ボタンを押して設定します。

URLを設定すると、検証ボタンやWebhookの利用、Webhookの再送、エラーの統計情報の設定ができるようになるので、必要な設定を行います。
Webhookの利用は必ず必要になるので、必ずONにします。

ページ下部にあるチャネルアクセストークンを設定します。
LambdaからこのLINEアプリに連携する際に指定するキーになる情報なので外部に漏れないないように管理しましょう。

応答／あいさつメッセージのカスタマイズ

ページ中央部にある応答メッセージ／あいさつメッセージの編集ボタンからこのLINEアプリにメッセージを送った時の応答メッセージ、LINEアプリを友だち追加した時のあいさつメッセージを編集できます。必要であれば編集しましょう。

編集ボタンをクリックすると以下の応答設定用の専用画面が表示されるため、専用画面で設定を変更します。

今回、AWS Lambdaから応答メッセージを自動作成して送信予定のため、応答メッセージをオフに設定します。

AWS Lambdaの実装

いよいよここからはAWS Lambda側の実装になります。
前提条件のところに書きましたが、LINEと連携するためHTTP(S) エンドポイントが公開されているLambda関数の使用が前提になります。
今回は、最も基本的なLINEからLambdaにメッセージを送った時にLambdaからLINEへの応答メッセージを送る方法と、LambdaからLINEへプッシュメッセージを送る方法を記載します。

応答メッセージを送る

LINEからLambdaにメッセージを送った時に送られたメッセージをもとにして応答メッセージを送信するAPIは以下になります。

https://developers.line.biz/ja/reference/messaging-api/#send-reply-message

具体的には以下のhttpsリクエストを応答メッセージとして送信する必要があります。

curl -v -X POST https://api.line.me/v2/bot/message/reply \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Authorization: Bearer {channel access token}' \
-d '{
    "replyToken":"{Reply token}",
    "messages":[
        {
            "type":"text",
            "text":"Hello, user"
        },
        {
            "type":"text",
            "text":"May I help you?"
        }
    ]
}'

  • channel access token：LINE Developersコンソールで発行したチャネルアクセストークンを設定します。
  • Reply token：メッセージのやり時の度にLINEからLambdaに送られたリクエストメッセージの中からReply tokenを取得して設定します。

LINEから送られてくるリクエストメッセージのReply tokenの具体例は以下になります。replyToken部から取得しましょう。
text部にLINEから送られてくるメッセージが格納されており、userId部がLINEの送信者を特定するIDになります。（userIdは次の「プッシュメッセージを送る」で使用します）

{
  "destination": "xxxxxxxxxx",
  "events": [
    {
      "type": "message",
      "message": {
        "type": "text",
        "id": "14353798921116",
        "text": "Hello, world"
      },
      "timestamp": 1625665242211,
      "source": {
        "type": "user",
        "userId": "U80696558e1aa831..."
      },
      "replyToken": "{Reply token}",
      "mode": "active",
      "webhookEventId": "01FZ74A0TDDPYRVKNK77XKC3ZR",
      "deliveryContext": {
        "isRedelivery": false
      }
    }
  ]
}

実際にLambdaで replyToken を取得して、応答メッセージを送信するサンプルは以下になります。

import json
import requests
from pprint import pprint

def lambda_handler(event, context):
    #=========================
    # LINEからのリクエスト解析
    #=========================
    bodyjson = json.loads(event['body'])
    messagetext = bodyjson['events'][0]['message']['text']
    print("messagetext: " + messagetext)
    replyToken = bodyjson['events'][0]['replyToken']
    print("replyToken: " + replyToken)

    #=========================
    # LINEへのレスポンス作成
    #=========================
    resmessage = [
        {'type':'text','text':messagetext}
    ]
    payload = {'replyToken': replyToken, 'messages': resmessage}
    # カスタムヘッダーの生成(dict形式)
    headers = {'content-type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer XXX'}
    # headersにカスタムヘッダーを指定
    r = requests.post("https://api.line.me/v2/bot/message/reply", headers=headers, data=json.dumps(payload))
    print("LINEレスポンス:" + r.text)
    return

LINEから送られてきたメッセージをそのまま送り返すサンプルになっています。
LINEからのメッセージと replyToken を取得して、応答メッセージ用のhttpsリクエストに設定して送信すればOKです。簡単ですね。

プッシュメッセージを送る

次はLambdaからLINEにプッシュメッセージを送るAPIは以下になります。

https://developers.line.biz/ja/reference/messaging-api/#send-push-message

具体的には以下のhttpsリクエストを送信することでプッシュメッセージを送ることができます。

curl -v -X POST https://api.line.me/v2/bot/message/push \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Authorization: Bearer {channel access token}' \
-d '{
    "to": "{user id}",
    "messages":[
        {
            "type":"text",
            "text":"Hello, world1"
        },
        {
            "type":"text",
            "text":"Hello, world2"
        }
    ]
}'

  • channel access token：LINE Developersコンソールで発行したチャネルアクセストークンを設定します。
  • user id：プッシュメッセージを送りたい相手の userId を設定します。（userId は「応答メッセージを送る」で確認したLINEからメッセージが送られてきた時のリクエスト内容から確認できます）

実際にLambdaでプッシュメッセージを送信するサンプルは以下になります。

import json
import requests
from pprint import pprint

def lambda_handler(event, context):
    #===========================
    # LINEへのPUSHメッセージ作成
    #===========================
    resmessage = [
        {'type':'text','text':'メッセージ１'},
        {'type':'text','text':'メッセージ２'}
    ]
    payload = {'to': 'XXX', 'messages': resmessage}
    # カスタムヘッダーの生成(dict形式)
    headers = {'content-type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer XXX'}
    # headersにカスタムヘッダーを指定
    r = requests.post("https://api.line.me/v2/bot/message/push", headers=headers, data=json.dumps(payload))
    print("LINEレスポンス:" + r.text)
    return
  • ['to': 'XXX']：プッシュメッセージを送りたい相手の userId を設定します。
  • [Bearer XXX]：LINE Developersコンソールで発行したチャネルアクセストークンを設定します。

送信先のuserIdとチャネルアクセストークンを設定するだけになります。こちらも簡単ですね。

まとめ

今回は、LINE Messaging API x AWS Lambda の連携編を説明しました。
基本的にはLINE Developersコンソール上の設定作業がメインで、Lambda上の実装はMessaging API のリファレンス通りやるだけなので比較的簡単にできたのではないでしょうか。
これで何かあったらLINEにメッセージを送るとツールを動かせたり、定期的にLambdaを起動してLINEにメッセージを送ったりできるので簡単なツールだったら自分でサクッと作ってしまおうかなと思って個人的には気に入っている方法になります。
興味がある方がいたらぜひやってみてください。