［事例紹介］Anthropic社内事例に学ぶ、AIコーディングツールが組織の生産性を変革する仕組み

2025-07-26

はじめに

　本稿では、AIアシスタント「Claude」の開発元であるAnthropic社が公開した記事、「How Anthropic teams use Claude Code」を基に、AIコーディングツールが実際の業務現場でどのように活用され、組織全体の生産性を向上させているのかを、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。

参考記事

タイトル: How Anthropic teams use Claude Code
発行元: Anthropic
発行日: 2025年7月25日
URL: https://www.anthropic.com/news/how-anthropic-teams-use-claude-code

要点

Anthropic社のAIコーディングツール「Claude Code」は、開発者から非技術者まで、部門を横断して活用されている。
その用途は、コード生成やデバッグといった基本的なものから、複雑なインフラの問題解決、反復作業の完全自動化、専門外領域のアプリケーション開発まで多岐にわたる。
特に、非技術系のチームが自らツールを開発し、業務を自動化している点は、組織全体のスキルギャップを埋め、イノベーションを加速させる可能性を示している。
成功の鍵は、AIに作業の進め方を具体的に指示するドキュメント（Claude.md）の整備や、AIに自律的に作業させるワークフローの構築、スクリーンショットなどの画像情報を活用するマルチモーダルなアプローチにある。
結果として、チームは単純作業から解放され、より戦略的で創造的な業務へ集中できるようになり、個人の生産性だけでなく組織全体の能力向上に貢献している。

詳細解説

Claude Codeとは何か？

　Claude Codeは、Anthropic社が開発したAIコーディングアシスタントです。単にコードの一部を生成するだけでなく、プロジェクト全体のコードベースを理解し、人間と対話しながら、あるいは自律的にタスクを実行する能力を持っています。開発環境に統合されており、開発者はコンテキストを切り替えることなく、シームレスにAIの支援を受けることができます。本稿で紹介する事例は、このツールが単なる「コード補完」を超えた、「協働パートナー」として機能していることを示しています。

【開発者向け】専門業務の生産性を飛躍させる事例

　開発チームでは、Claude Codeを日常業務に組み込むことで、これまで時間のかかっていた作業を大幅に効率化しています。

複雑なインフラのデバッグ（データ基盤チーム）
　ある時、アプリケーションの基盤であるKubernetesクラスタで問題が発生しました。担当チームは、エラーが表示されているダッシュボードのスクリーンショットをClaude Codeに読み込ませました。するとClaude Codeは、UIのメニューを一つひとつ指示しながら問題箇所へと誘導し、最終的にIPアドレスの枯渇が原因であることを特定。さらに、問題を解決するための正確なコマンドを提示しました。これにより、通常であればネットワーク専門家の協力が必要な問題を、チーム内だけで迅速に解決できました。
高速プロトタイピング（製品開発チーム）
　新しい機能のプロトタイプを作成する際、チームはClaude Codeの「自律モード」を活用しています。大まかな要件を伝えると、Claude Codeが自律的にコードを書き、テストを実行し、エラーがあれば修正するというサイクルを繰り返します。この方法で、Vimのキー操作をエディタに実装するという複雑な機能開発において、最終的なコードの約70%をClaude Codeが自律的に書き上げました。人間は最終的な仕上げに集中するだけで、開発速度を大幅に向上させています。
コードベースの探索と理解（製品エンジニアリングチーム）
　大規模なプロジェクトでは、他の人が書いたコードを理解するのに多くの時間がかかります。製品エンジニアリングチームでは、新しいタスクに取り組む際、まずClaude Codeに「この機能に関連するファイルはどれか？」と尋ねることから始めます。これにより、手作業でコードを追いかける時間をなくし、すぐに本質的な作業に着手できるようになりました。

【非技術者向け】専門知識の壁を越える事例

　Claude Codeの最も注目すべき点は、プログラミング経験のないチームが、自らの手で業務課題を解決するツールを開発していることです。

マーケティング業務の自動化（グロースマーケティングチーム）
　マーケティング担当者は、数百もの広告クリエイティブ（見出しや説明文）を手作業で作成・改善する業務に多くの時間を費やしていました。そこでClaude Codeを使い、広告のパフォーマンスデータを分析し、改善案を自動生成するエージェント（自動化プログラム）を構築しました。さらに、デザインツールFigmaのプラグインも開発し、画像とテキストを組み合わせた広告バナーを大量に自動生成できるようにしました。これにより、2時間かかっていた作業が15分に短縮され、10倍のクリエイティブを試せるようになりました。
デザインの直接実装（プロダクトデザインチーム）
　通常、デザイナーが作成したデザイン案は、エンジニアに渡されてから実装されます。しかし、細かい色や間隔の調整には、何度もやり取りが発生しがちです。プロダクトデザインチームでは、デザイナーがClaude Codeを使い、自らフロントエンドのコードを直接修正しています。これにより、エンジニアとのコミュニケーションコストを大幅に削減し、デザイナーの意図を完璧に反映した製品を迅速に作れるようになりました。
法務部門によるツール開発（法務チーム）
　法務チームのメンバーは、Claude Codeを使って、社内の問い合わせに対し適切な弁護士を案内するシステムや、家族のためのアクセシビリティツール（発話が困難な家族のための予測テキストアプリ）などを自ら開発しました。これは、専門知識を持つ現場の人間が、外部のIT部門に頼ることなく、自分たちの課題を最もよく理解した上で解決策を形にできることを示しています。

成功を支える重要なポイント

　これらの成功事例の背景には、いくつかの共通した活用法があります。

AIへの「指示書」となるClaude.md
　各チームは、プロジェクトの概要、使用するツール、コーディングの規約、期待する動作などを記述したClaude.mdというファイルを用意しています。Claude Codeはこのファイルを読み込むことで、プロジェクトの文脈を深く理解し、より的確なサポートを提供します。これは、AIを組織で効果的に活用するためには、AIに「良き同僚」として振る舞ってもらうための丁寧な情報提供が不可欠であることを示唆しています。
自律的なワークフローの構築
　単にコードを書かせるだけでなく、「テストを実行し、成功したら次のステップへ進む」といった一連の作業を自律的に行わせることで、人間は監督役に徹することができます。これにより、長時間のタスクもAIに任せることが可能になります。
チーム内でのナレッジ共有
　多くのチームが、自分たちの活用法を共有するセッションを定期的に開催しています。これにより、他のメンバーが思いつかなかったような効果的な使い方を学び、組織全体のスキル向上につながっています。