記事を3行で解説
①Claudeはターミナルで動くAIコーディング支援ツールで、プロジェクト全体を理解し複数ファイルの同時編集が可能。
②自然言語で「新機能追加」「バグ修正」など幅広い指示に対応し、開発効率を大幅に向上できる。
③API連携や自動リファクタリングなど多機能で、現場エンジニアからも高評価を得ている。
指示ひとつでプロジェクト全体を自在に操るエージェント型AI


その名もClaude(クロード)!

ターミナルで動作して、従来のコード補完ツールよりも進化しているぞ



最新版のClaude Opus 4が高度なコード理解力を支えているのが強み!




Claude(クロード)の活用事例

Claude(クロード)は、Anthropic社が開発した先進的なAIコーディング支援ツールであり、ターミナル(コマンドライン)上で動作する点が特徴です。
従来のコード補完ツールと異なり、Claudeは単なる部分的な補完に留まらず、プロジェクト全体のコードベースを自律的に理解し、関連するファイルを自動で特定・横断的に修正できる「エージェント型AI」として設計されています。
これにより、ユーザーは「このバグを直して」「新機能を追加して」といった自然言語での指示だけで、一連の複雑な変更を実行可能!
Claudeは単なるコード生成ツールを超え、開発者の真のパートナーとしてプロジェクト全体の管理から細かな修正まで幅広く支援し、安全性にも配慮されたAIコーディング革命の最前線に立つツールなのです!
Claudeの特徴
- コードの最適化と自動化
- AI駆動開発の実践
- API連携と高速処理
コードの最適化と自動化
Claudeは、Anthropic社によって開発されたAIコーディング革新ツールであり、開発者のワークフローにスムーズに溶け込む点が大きな特徴です。
特に、コードの最適化や自動化に優れていて、乱雑に書かれたPythonスクリプトも、ドキュメントが整ったモジュール関数へとリファクタリングしてくれます。
ターミナルを中心とした開発環境に自然に統合されているため、コマンドラインからの操作でインテリジェントなタスクの自動化が可能です。
これにより、日常のコーディング作業を強力にサポートし、効率を大幅に向上させます!
AI駆動開発の実践
Claudeは単なるコード生成や修正にとどまらず、実装やレビューのプロセス全般でAI駆動開発を実践できる点も注目されています。
プロジェクト全体の構造や依存関係を把握し、複数ファイルにまたがる大規模なリファクタリングやテストコードの作成、Git操作まで自然言語で指示できます。
AIの基盤には最新の大規模言語モデル「Claude Opus 4」が使われ、高度なコード理解と生成性能をもたらしています。
さらに、AI駆動開発を支える機能として、コードの可読性向上やパフォーマンス最適化、乱雑なスクリプトのドキュメント化といったリファクタリング作業も得意。
社内のFAQチャットボットや会議議事録作成、資料要約などの社内ワークフローにもSlack連携で貢献できるなど、開発だけでなく業務効率化にも役立つ多機能性が魅力のAIツールです。
API連携と高速処理
Claude 3.5 Haikuは、Amazon Bedrockをはじめとした多様なAPIと連携が進んでいます。
自治体向けAIサービス「自治体AI Zevo」とも接続され、複雑なデータ処理やチャート生成が高速に行える点も注目!
複雑なデータセットやチャートの生成においては、従来のツールに比べて約2倍の高速処理能力を発揮することも報告されているのです!
弊社エンジニアのClaudeの使い方
Claudeを業務で普段から使用している弊社(ライトコード)のエンジニアに話を聞いてみました!
WEBエンジニア:ずお
plan modeを使って、Claudeと実装方針を固めていくのが主な使い方です。claude.mdファイルに方針やルールを書いておけば、それに沿って考えてくれるのが便利ですね。
最近、数か月前と比べて精度が落ちたように感じたんですが、バージョンアップが原因みたいでした。結局、serenaを導入したら解決できました。(個人的には最初のバージョンが一番精度が高かった気がしますけどね)
精度を上げるには、ultrathinkと入力するといいらしいです(笑)。ただ、その分消費トークンが多くなります。
デメリットは価格の高さ。Opusは月最低100ドルかかるので、正直お財布には厳しいです。しかも、適当に使うとすぐ制限がかかって、Sonnetに切り替わってしまいます。5時間くらい待てば復活しますが無邪気には使えないですね。
個人的にはとても気に入っています。
WEBエンジニア:はっと
Claude Codeは、指示したときのコードの探し方が、Gemini CLIとかと比べて広いから、精度が高いように感じました。プロンプトの出し方にもよるかもしれないけど、Gemini CLIはコードの表面しか見てくれない感じで、トライアンドエラーの精度も低かった印象です。
たまにコード修正が無限ループにハマって、結局自分で書くこともあったんですが、Claude Codeは期待通りのコードを返してくれる確率が高いですね。
Claudeの方は、コードを生成してもらったときに、「左に説明、右にプレビューとコード」っていうレイアウトが個人的には見やすくてよかったです。ダウンロード形式を選べるのも地味に便利ですね(他のAIエージェントでもできるかもしれないけど)。
レスポンスの精度は、ChatGPTと比較しても特に差は感じていません。
現場のエンジニアの声





Claudeでは一度の指示で複数ファイルを一貫して更新できるのが、作業効率の向上に直結しているんじゃな



これまで各自のエンジニアの判断に委ねられていたAIツールの利用をサポートする体制づくりが進んでいるんです



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