Claude Codeを活用した開発スタイル

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レビュー投稿日の情報になります

ディップ株式会社 / secchanu

メンバー / フロントエンドエンジニア

最終更新日2025/11/12投稿日2025/11/12

利用プラン	ツールの利用規模	ツールの利用開始時期
Max Plan	101名〜300名	2025年5月

導入の背景・解決したかった問題

20年以上続くサービスの複雑化により認知負荷が高く、属人的な開発をしている状態でした。
当時の状況として、新規機能開発よりも既存機能の保守・デバッグに多くのリソースが割かれ、リリースサイクルが長期化していました。特に、サービス立ち上げ当初から在籍する一部のベテラン開発者に知識やノウハウが集中しており、これが大きなボトルネックとなっていました。
一部のメンバーが先行して利用しており、全社導入以前より利用することによる効果には期待できるものがあったため、全社で導入できるプランを選択し導入に踏み切りました。先行利用では、特に複雑なレガシーコードの解析や、ユニットテストの自動生成において、目覚ましい効果が確認できていました。

属人性の排除と品質の安定化: AI支援によるコード生成・レビュー・テストにより、ベテラン依存の知識を形式知化し、開発プロセスの標準化と品質の底上げを図る。
認知負荷の軽減と生産性向上: 複雑化したコードベースの理解にかかる時間をAIがサポートし、メンバーが本来注力すべき新しい価値の創出に集中できる環境を実現する。
将来的な技術負債の解消: AIが既存コードの解析とリファクタリングの提案を行うことで、長年の技術負債の解消を加速させ、サービスを再び成長軌道に乗せるための基盤を整備する。
早期のキャッチアップと定着: すでに一部メンバーによる先行利用で効果が確認できているため、全社導入後のスムーズな利用開始と、早期のROI（投資対効果）実現が見込めること。

MCP
- Atlassian: Jiraチケットの取得・作成
- Figma: デザインの参照
- Playwright: 動作確認
- 自作: 足りない機能の追加
カスタムコマンド
- タスクの分解
- Jiraチケットから実装
- プルリクエストの作成
- テストの追加
- PRコメントへの対応
サブエージェント
- 観点別レビュー
- ブラックボックステスト