AI開発ツールの期待値を超えた！Claude Code導入から社内浸透、外部発信までの実践

ツール導入前の課題

これまで導入していたAI開発支援ツールは、利用効果・利用頻度ともに期待値を下回る結果となっており、AIの恩恵を十分に享受できていませんでした。

どのような状態を目指していたか

開発生産性の向上とモノ作りのスピードアップ

• Claude Code（採用）
• Devin
• Cursor Pro
• GitHub Copilot

• チームでの積極的な活用状況と、plan確認による制御性を重視。
• AIの実行計画を検証し、意図通りであることを確認してから実装に進める段階的なワークフローを評価軸としています。

1. カスタムコマンドやMCP統合、サブエージェント機能の柔軟性と充実度、実践事例の増加により使い勝手が向上している
2. シンプルな操作性と高精度により、検証段階から開発チームの評価が高かった
3. 他ツールと比較して実際の使用頻度が最も高く、チームに定着しやすいと判断した

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

チーム全員がプラン上限近くまで活用し、桁違いの利用量を記録するメンバーもいました。 社内でClaude Code利用共有会を積極的に展開し、チーム全体の活用スキルが向上しました。 アンケートでは開発スピード向上の声が多数挙がっており、利用頻度・効果ともに期待値を超えています。

どのような成果が得られたか

1. インフラ構築において効率化を実現 従来、各リソースの定義方法の調査やTerraform plan/applyの試行錯誤に数週間を要していた作業が、Claude Code導入により数時間から数日で完了するようになり、開発スピードが劇的に向上。

2. さらに、AI駆動開発ワークフローなど新しい開発スタイルの模索も始まり、チーム全体の開発プロセス進化に向けた取り組みが進んでいます。

3. 開発成果を得ながら、積極的に外部発信 も行っております。

• Claude Code はじめました
• Claude Code Usage MonitorのmacOS向けGUIをClaude Codeで実装する
• Claude Codeで爆速開発！S3→BigQueryデータ転送システムを1時間で設計した話
• 【続編】Claude Code × Terraform実践！エラー修正を自動化して30分でAWSデプロイした話
• Claude Codeのサブエージェント・カスタムコマンドを活用して、組織的で機械的なリファクタの効率化を図る

1. 費用対効果の定量化

実使用量に基づくコスト試算とプラン購入の経済性を数値で示す必要があり、説得力のあるデータ収集に時間を要しました。

2. チームへの浸透と評価の取得

メンバーが積極的に活用してくれるかという不安があり、実際に使ってもらいアンケート評価を得るまでの検証期間が必要でした。

1. 段階的なワークフローを確立する

AIにいきなり実装させるのではなく、planモードで実行計画を確認し、意図通りか検証してから進める運用ルールを最初に決めておくことが重要です。これにより制御性が高まり、チームの信頼も得やすくなります。

2. 活用事例を積極的に共有する

導入後は、成功事例や効率化の実績を社内外で共有し、チーム全体への浸透を促進しましょう。具体的な成果が見えることで、積極的な活用につながります。

現在の課題であるレビュー負担を軽減するため、AIによるコードレビュー機能の活用と、動作確認の自動化を進めます。これにより、実装からリリースまでの全工程を効率化していきます。