本文へスキップ
株式会社SAI
技術解説

Claude Codeとは?業務活用の始め方と開発内製化での使いどころ

執筆:清水 諒(株式会社SAI 代表取締役)

Claude Codeとは?業務活用の始め方と開発内製化での使いどころ

Key Takeaways

  • Claude Codeはチャット型AIと違い、指示を受けると自分でファイルを読み書きしコマンドを実行して作業を完了まで進めるエージェント型のツールである。
  • 使いどころは新規開発だけでなく、既存コードの理解とドキュメント化、定型作業のスクリプト化、商談用プロトタイプの高速作成など幅広い。
  • 非エンジニア中心の会社でも「小さな社内ツールを自分たちで作れる」状態への入口になり、開発内製化の最初の一歩として現実的な選択肢になった。
  • 導入時は取り扱うコードや情報の線引きと権限設計を先に決め、成果物のレビューは人が担う原則を守ることが安全に使う条件になる。
  • 最初から全社導入を狙わず、影響範囲の小さい社内ツールや自動化スクリプトで成功体験を作ってから広げるのが定着の近道である。

「AIにコードを書かせる」という働き方が、この1〜2年で一気に現場の標準になりつつあります。その中心にあるツールの一つが、AnthropicのClaude Codeです。

名前は聞いたことがあるものの「チャットのAIと何が違うのか」「エンジニアがいない会社に関係があるのか」が分からない——そんな経営者や情報システム担当の方に向けて、この記事ではClaude Codeを企業の業務活用の目線で解説します。

Claude Codeとは——ターミナルで動くコーディングエージェント

Claude Codeは、ターミナル(コマンドを打ち込む黒い画面)やエディタ上で動くAIコーディングツールです。最大の特徴はエージェント型であること。指示を出すと、AIが自分でプロジェクトのファイルを読んでコードを書きコマンドを実行します。エラーが出れば直して、作業を完了まで進めます。

「この機能を追加して」「このエラーの原因を調べて直して」といった依頼に対して、人がコードをコピーして貼り付ける作業は要りません。AIが手を動かし、人は方針の指示と結果の確認を担う——この分業の形が従来との違いです。詳しい仕組みは公式ドキュメントで公開されています。

チャットAIとの違い——「聞く道具」から「任せる道具」へ

ChatGPTやClaudeのチャット画面でもコードは書けます。ただしチャット型では、AIの回答を人が受け取って自分の環境で実行し、エラーが出たらまた質問する——という往復が発生します。

チャット型AIとエージェント型AIの比較図。チャット型は質問と回答の往復を人が仲介し続けるのに対し、エージェント型はAIの中で読む・書く・実行・修正が完結し人は指示と確認に集中する

エージェント型ではこの往復がAIの内側で完結します。体感としては「詳しい人に質問できる」から「手を動かしてくれる同僚に任せられる」への変化です。任せられる範囲が広がるほど、人の時間は要件を考えることと出来上がりを確かめることに集中できます。この構造はAI社員という考え方とも地続きで、道具というより「仕事を任せる相手」に近づいています。

業務での使いどころ——新規開発だけではない

Claude Codeの用途はゼロからの開発に限りません。企業の実務では、むしろ次のような場面で効きます。

  • 既存コードの理解とドキュメント化:担当者が辞めて誰も触れないシステムの中身をAIに読ませ、構造の説明や引き継ぎ資料の下書きを作らせる。属人化解消の即効薬になります
  • 定型作業のスクリプト化:毎月のデータ集計やファイル整理など「手作業でやっていた小さな仕事」を自動化する短いプログラムを作らせる。一度作れば毎月効き続けます
  • 社内ツールの内製:問い合わせ管理や在庫チェックなど、市販ソフトでは大げさすぎる小さな業務ツールを自社用に作る。既製品と手作業の間の隙間を埋められます
  • 商談用プロトタイプの高速作成:提案書で説明する代わりに、動く試作品を短時間で用意して見せる。言葉より速く正確に伝わります
  • テストとリファクタリング:既存システムの品質改善という後回しになりがちな作業を任せる。地味な宿題をようやく前に進められます

共通するのは「今までは費用対効果が合わずに諦めていた小さな開発」が現実的になることです。

非エンジニアの会社でも意味があるのか

あります。ただし「明日から誰でもエンジニアになれる」という話ではありません。

現実的なのは、業務を分かっている人がAIと組んで小さなツールを作れる状態を目指すことです。Excelのマクロを組める人が社内に一人いると業務が回りやすくなるのと同じで、その役割の射程がClaude Codeで大きく広がりました。内製化の考え方で解説したとおり、外部に全てを発注する体制から「小さなものは自分たちで作る」体制への移行は、開発スピードとコストの両面で効きます。Claude Codeはその移行の入口として、現時点で最も現実的な道具の一つです。

重要なのは、作る対象を「自分たちの業務の困りごと」に限定することです。汎用的な製品開発を目指すのではなく、自社の仕事を楽にする道具に絞るほど内製は成功しやすくなります。

導入時の注意点——線引きと権限を先に決める

強力な道具である分、導入時に決めておくべきことがあります。

  1. 扱う情報の線引き:どのコード・どのデータをAIに渡してよいかを先に決めます。顧客の個人情報や機密性の高いコードの扱いは、生成AIの社内利用ルールと同じ枠組みで整理できます
  2. 権限の設計:Claude Codeはファイルの変更やコマンド実行の前に確認を求める仕組みを持っています。何を自動で許可し何を人の承認制にするかを、影響範囲に応じて設計します
  3. 成果物のレビューは人が担う:動いたからOKではなく、本番に出るコードは人が確認する原則を守ります。これは品質の問題であると同時に、社内にノウハウを残すためでもあります
  4. 小さく始める:最初の題材は、失敗しても困らない社内向けの小さなツールや自動化スクリプトが適しています。成功体験を作ってから範囲を広げるのが定着の近道です

料金と始め方

Claude Codeは有料プランのAIツールで、個人向けから法人向けまで複数のプランで利用できます。料金体系は変わることがあるため、Anthropicの公式料金ページで最新情報を確認してください。

始め方としては、まず1〜2名の「試す担当」を決めて2週間ほど実際の業務題材で使い、何がどこまで任せられるかを体感してから展開を判断する進め方をおすすめします。試す期間中は週に一度、できたことと任せられなかったことを短く共有する場を作ると展開判断の材料が自然に溜まります。ツールの評価は資料の比較ではなく、自社の仕事で試すのが一番確実です。

SAIの視点:私たち自身が毎日使っている道具です

私たち株式会社SAIは、開発はもちろん、調査やコンテンツ運用まで多くの業務をコーディングエージェントと一緒に進めています。だからこそ「どこまで任せられて、どこから人が確認すべきか」という運用の勘所を、実務の言葉でお伝えできます。

AI導入支援では、ツールの選定から利用ルールの整備、最初の内製ツールを一緒に作るところまでを伴走します。「Claude Codeが気になっているが、自社でどう使えるか判断できない」——そんな段階のご相談こそ歓迎です。お気軽にお問い合わせください