Claude Code(クロードコード)を使ってみた|業務効率化の実践レポート

コラム

「AIでコーディングを効率化したい」「ChatGPTとは違うツールも試してみたい」——そんな方に注目されているのが、Anthropic社が提供する「Claude Code」です。

当社マスタングでは、実際にClaude Codeを業務に導入し、SEOコンテンツ作成の自動化やクライアント向けシステム開発に活用しています。本記事では、Claude Codeの基本から実際の使用感まで、率直にお伝えします。

Claude Codeとは

Claude Codeは、Anthropic社が開発したエージェント型のコーディング支援ツールです。2025年5月に正式リリースされ、わずか半年で年間10億ドル規模の収益を達成するなど、開発者の間で急速に普及しています。

最大の特徴は、ターミナル(コマンドライン)上で自然言語を使って操作できる点です。「このファイルのバグを修正して」「テストコードを書いて」といった指示を日本語で入力するだけで、AIがコードベース全体を理解した上で作業を実行してくれます。

ChatGPTやCopilotとの違いは、単にコードを生成するだけでなく、ファイルの編集、Git操作、テスト実行まで一連の作業を自律的に行える点です。まさに「AIペアプログラマー」として機能します。

Claude Codeでできること

Claude Codeが対応できる主な作業は以下のとおりです。

コードの理解と説明では、プロジェクト全体をスキャンし、複数ファイルにまたがるコードの構造やロジックを解説してくれます。「この関数は何をしている?」といった質問にも的確に回答します。

コードの作成・編集では、新規コードの生成だけでなく、既存コードの修正やリファクタリングも可能です。複数ファイルを横断した大規模な変更にも対応します。

バグ修正とデバッグでは、エラーメッセージを伝えるだけで原因を特定し、修正案を提示・実行してくれます。

テストコードの作成では、既存のコードに対するユニットテストを自動生成できます。

Git操作の自動化では、コミット、プッシュ、プルリクエストの作成まで自然言語で指示できます。

実際に使ってみた:SEOコンテンツ作成の自動化

当社では、SEOコンテンツ制作のワークフローにClaude Codeを導入しました。

従来の作業フローでは、キーワード調査、競合分析、構成案作成、記事執筆という工程を、それぞれ別のツールや手作業で行っていました。これをClaude Codeで一気通貫の自動化に挑戦しました。

具体的には、キーワードを入力すると、検索意図の分析、競合記事の構成調査、見出し構成の作成、本文の下書き生成までを連続して実行するスクリプトを構築しました。

結果として、1記事あたりの作業時間が大幅に短縮されました。もちろん、AIが生成した下書きはそのまま使うのではなく、人間がファクトチェックと編集を行いますが、「ゼロから書く」負担がなくなったのは大きなメリットです。

実際に使ってみた:クライアント向けシステム開発

クライアント向けのウェブシステム開発でもClaude Codeを活用しています。

特に効果を感じたのは、仕様書をもとにした初期コードの生成です。要件定義書やワイヤーフレームをClaude Codeに読み込ませ、「この仕様に沿ったフォームを作って」と指示すると、HTMLやJavaScript、バックエンドのコードまで一気に生成してくれます。

また、既存システムの改修作業でも威力を発揮しました。「このファイルの◯◯機能にバリデーションを追加して」といった指示で、関連するファイルを自動で特定し、整合性を保ちながら修正してくれます。

コードレビューの補助としても有用です。「このコードのセキュリティリスクをチェックして」と依頼すると、潜在的な問題点を指摘してくれます。

良かった点

実際に使って感じたメリットを挙げます。

日本語で指示できる点は、非エンジニアのスタッフでも操作しやすいポイントです。プロンプトを英語で書く必要がなく、自然な日本語で作業を依頼できます。

コンテキストの理解力が高く、プロジェクト全体を把握した上で回答・作業してくれるため、的外れな提案が少ない印象です。ファイル間の依存関係も自動で把握してくれます。

作業の自律性という点では、単にコードを提案するだけでなく、実際にファイルを編集してくれるため、コピー&ペーストの手間がありません。

注意点・課題

一方で、導入にあたって知っておくべき点もあります。

環境構築にはある程度の知識が必要です。Node.js 18以上のインストールや、ターミナル操作に慣れている必要があります。完全な初心者には少しハードルがあります。

出力の確認は必須です。AIが生成したコードをそのまま本番環境に反映するのは危険です。必ず人間がレビューし、テストを行う体制が必要です。

どんな人・業務に向いているか

Claude Codeが特に効果を発揮するのは以下のようなケースです。

開発業務では、日常的にコードを書くエンジニアの生産性向上に直結します。定型的な作業の自動化、コードレビューの補助、ドキュメント生成などに活用できます。

コンテンツ制作では、SEO記事やブログ記事の制作ワークフローを自動化したい場合に有効です。キーワード調査から下書き生成まで一連の流れを構築できます。

業務システムの構築では、社内ツールやクライアント向けシステムの開発を効率化したい企業に適しています。

一方で、単発の簡単な質問や、コードを書かない業務には、通常のClaude(チャット版)の方が手軽です。用途に応じて使い分けるのがおすすめです。

マスタングのAI活用支援

当社マスタングでは、Claude Codeをはじめとする生成AIを活用したシステム開発・業務効率化を支援しています。

「AIを導入したいが、何から始めればいいかわからない」「自社の業務に合ったAI活用方法を知りたい」といったご相談にも対応しています。SEOコンテンツ制作の自動化や、業務システムへのAI組み込みなど、実践的なノウハウをもとにご提案いたします。

まとめ

Claude Codeは、コーディング作業を大幅に効率化できる強力なツールです。

特徴を振り返ると、自然言語で指示できるエージェント型ツールであること、コード生成だけでなくファイル編集やGit操作まで自律的に実行できること、日本語対応でプロジェクト全体を理解した作業が可能なことが挙げられます。

当社での活用実績としては、SEOコンテンツ作成の一気通貫自動化、クライアント向けシステム開発の効率化で成果を上げています。

導入を検討する際は、APIコストや環境構築のハードル、出力確認の体制を考慮した上で、自社の業務に合うかを判断してください。まずは小さなプロジェクトで試してみることをおすすめします。

コメント

タイトルとURLをコピーしました