AIエージェント

Claude Codeでできることとは？主な機能と活用例、始め方をわかりやすく解説

Claude Codeは、Anthropicが提供する開発向けのAIツールです。コードの候補を出すだけの補完ツールとは異なり、ファイルを読み書きし、コマンドを実行し、結果を確認しながら作業を進める点が特徴になります。

できることの範囲が広いぶん、何をどこまで任せられるのかが分かりにくいという声も聞かれます。実装だけでなく、既存コードの調査、テストの作成、定型作業の自動化、外部サービスとの連携まで対象になり、使い方によって得られる効果も変わります。

この記事では、Claude Codeでできることを目的別に整理し、あわせて任せきりにできない範囲と、業務で成果につなげるための進め方を説明します。機能の内容は公式ドキュメントで確認した情報を基にしています。

確認したいポイント	結論	詳細
Claude Codeとは何か？	作業を実行するAIエージェント	提案だけでなく、ファイルの編集やコマンドの実行まで行い、結果を確認しながら作業を進めます。
実装では何ができる？	機能の作成から修正まで対応	説明を伝えると計画を立てて実装し、エラーの原因調査や修正、テストの作成にも対応します。
既存コードの理解に使える？	調査と説明、影響範囲の確認	担当者が不在のコードでも、構造や処理内容を読み解いて説明させることができます。
外部サービスと連携できる？	MCPで社内データを参照できる	設計資料やタスク管理の情報を参照させることで、前提を踏まえた作業が可能になります。
できないことは何？	要件の確定と最終判断は人が行う	出力が常に正しいとは限らず、業務上の優先順位や責任の判断は人の役割として残ります。
業務で成果を出すには？	対象選びと確認体制の設計	検証しやすい作業から始め、レビューの手順と評価の指標を先に決めておくことが重要です。

この記事でわかること
✓ Claude Codeがチャット型のAIと何が違い、どこで動くのか
✓ 実装・調査・自動化・連携という目的別にできることの範囲
✓ 設定ファイルや拡張機能で自社の作法に合わせる方法
✓ AIに任せきりにできない領域と、その理由
✓ 業務で使い始めるときの対象の選び方と確認体制の整え方

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Claude Codeとは｜できることの前提を押さえる

できることを整理する前に、このツールがどのような性質のものかを確認します。ここを押さえておくと、他のAIツールとの違いも判断しやすくなります。

作業を実行するタイプのAIツール

Claude Codeの特徴は、提案を返すだけでなく実際に手を動かす点にあります。ファイルを読み、内容を書き換え、コマンドを実行し、その結果を見て次の手順を決めるという流れを繰り返します。

たとえばテストが失敗した場合、出力を確認して原因を推測し、修正して再度実行するところまで続けられます。人が結果を貼り付けて指示し直す手間が減る点が、補完ツールとの大きな違いです。

ファイルの変更やコマンドの実行には確認が入ります。どこまでを自動で許可するかは設定で調整でき、初回は都度確認を求める動きが基本です。

チャット型のAIとの違い

ブラウザ上のAIに質問する場合、関連するファイルを人が選んで貼り付ける必要があります。この作業自体に時間がかかり、貼り忘れた情報があると回答の精度も落ちます。

Claude Codeはプロジェクトの中で動くため、必要なファイルを自分で探して読みます。全体の構造を踏まえた回答が返ってくるのは、この違いによるものです。

一方で、実行環境に対する権限を持つことになります。便利さと引き換えに、どこまで触れてよいかを決める作業が必要になる点は理解しておく必要があります。

使える場所

ターミナルのほか、VS CodeやJetBrainsの拡張機能、デスクトップアプリ、Web上の画面から利用できます。GitHub上で呼び出して作業させる使い方もあり、環境に応じて選べます。

設定は環境をまたいで共通で使えるため、普段はターミナル、確認はエディタ上といった使い分けも可能です。ターミナル操作に慣れていない場合は、デスクトップアプリから始める方法もあります。

利用にはPro、Max、Team、Enterpriseのいずれか、またはConsoleのアカウントが必要です。無料のプランには含まれていません。

【出典】Claude Code公式ドキュメント「Advanced setup」

実装まわりでできること

最も使われているのが実装に関する作業です。新規開発だけでなく、既存のコードに手を入れる場面でも活用できます。

説明から機能を作る

作りたい内容を言葉で伝えると、計画を立てたうえでコードを書き、動作するところまで進めます。画面の追加、データの取得処理、入力値の検証といった、手順が想像できる範囲の実装は特に向いています。

実装前に方針を確認させる使い方も有効です。いきなり書かせるのではなく、どのファイルをどう変更するかを先に出させ、内容を確認してから進めると手戻りが減ります。

既存の設計方針から外れた実装を避けるには、前提となる情報を渡しておく必要があります。この点は後の章で扱います。

不具合の原因調査と修正

エラーメッセージや再現手順を伝えると、関係する箇所を調べて原因を特定し、修正まで進めます。ログの内容から当たりをつける作業は時間がかかるため、効果が出やすい使い方です。

原因が複数考えられる場合は、候補を挙げさせて検証の順序を決める進め方もできます。人が調査の方針だけを決め、確認作業を任せる形です。

ただし、修正が対症療法になっている場合もあります。なぜその修正で直るのかを説明させ、内容を確認する手順は残しておきます。

テストの作成と実行

テストケースの洗い出しから、テストコードの作成、実行と修正までを続けて任せられます。境界値や例外的な条件など、人が見落としやすい観点を補える点も利点です。

既存コードに対してテストを追加する作業にも使えます。テストがない状態のまま改修するのは危険なため、先にテストを整備する用途は現実的です。

生成されたテストをそのまま採用するのではなく、業務上の重要度に応じて優先順位を付け直す作業は残ります。

リファクタリングと移行作業

同じ変更を多数のファイルに適用する作業は、人がやると時間がかかり、抜けも生じます。命名規則の統一、ライブラリの入れ替え、非推奨になった書き方の置き換えといった作業が該当します。

変更の範囲が大きい場合は、一度にすべてを任せず、単位を区切って進めます。まとめて変更すると、問題が起きたときに原因を特定しにくくなります。

作業前後でテストが通ることを確認する手順を組み合わせると、安全性を保ちながら進められます。

コードベースの理解に関してできること

実装よりも先に効果を実感しやすいのが、既存のコードを読み解く作業です。担当者が不在のシステムを扱う場面で特に役立ちます。

既存コードの調査と説明

プロジェクト全体の構造を把握したうえで、処理の流れや意図を説明させられます。引き継いだシステムの改修前調査や、新しく参加した担当者の理解を早める用途で使われています。

質問の粒度は自由です。全体の構成を尋ねることも、特定の関数がどこから呼ばれているかを確認することもできます。

説明された内容が正しいとは限らないため、重要な判断に使う場合は根拠となる箇所を示させ、実際のコードで確認します。

変更の影響範囲を確認する

ある処理を変更したときに影響が及ぶ箇所を洗い出す作業にも使えます。呼び出し元をたどる調査は手作業だと漏れが生じやすく、重大な不具合につながります。

設定ファイルや環境変数を経由した依存関係など、検索だけでは見つけにくい箇所も対象にできます。調査結果をもとに、変更の順序や必要なテストの範囲を決める使い方が現実的です。

レビューの一次確認を任せる

人がレビューする前に、規約からの逸脱、明らかな不具合、テストの不足といった機械的に確認できる点を先に洗い出させる使い方があります。指摘の質を一定に保ちやすくなります。

この使い方の利点は、レビュー担当者が本来見るべき設計上の判断に時間を使えるようになることです。表面的な指摘に時間を取られる状況を減らせます。

確認の観点を明文化して渡しておくと、指摘の内容が安定します。担当者ごとに指摘される点が変わる状態は、レビューを受ける側の負担にもなります。

ドキュメントの作成と更新

実装の内容から仕様書や手順書の下書きを作成できます。後回しになりがちな記録を残しやすくなり、引き継ぎの負担が軽くなります。

既存のドキュメントと実装がずれている場合、その差分を指摘させることもできます。更新されないまま放置された資料は、誤解の原因になります。

作成した内容は人が確認してから公開します。背景や決定の理由は、コードからは読み取れないためです。

定型作業の自動化でできること

実装以外にも、開発の周辺には繰り返し発生する作業があります。この部分をまとめて任せられる点が、実務での価値につながります。

軽微な修正と整形

コード規約に沿わない箇所の修正、マージ時の競合の解消、リリース時の変更点の整理といった作業に対応します。一つひとつは短時間でも、積み重なると無視できない量になる作業です。

これらは正解が明確で確認もしやすいため、任せる範囲として適しています。結果に問題があってもすぐ気づけます。頻繁に発生する作業は、手順をまとめて呼び出せる形にしておくと、毎回指示を書く手間がなくなります。

コミットや変更のまとめ

変更内容を確認してコミットを作成する、変更点をまとめて説明を用意するといった作業も対象です。作業の記録が整うことで、後から履歴をたどりやすくなります。

GitHub上で呼び出して作業させる使い方もあり、指摘への対応や差分の確認を任せる運用が可能です。自動で行う範囲は、チーム内で決めておきます。確認なしに反映される状態は、レビューの意味を薄めます。

対話せずに実行する

Claude Codeは対話形式だけでなく、コマンドとして一度だけ実行する使い方にも対応しています。他のコマンドの出力を渡して処理させる、定期的に実行するといった組み方ができます。

この仕組みにより、CIの中に組み込んで自動的に確認を行わせることも可能です。決まったタイミングで同じ作業を行う用途に向いています。自動実行では人の確認が入らないため、対象と権限の範囲を限定して設定します。

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外部サービスと連携してできること

コードの中だけで完結しない作業も少なくありません。外部の情報を参照できると、対応できる範囲が広がります。

社内のデータを参照する

MCPという仕組みを使うと、外部のサービスに接続して情報を取得できます。公式では、保存された設計資料の参照や、タスク管理システムの更新といった使い方が挙げられています。

設計資料を見ながら実装する、チケットの内容を踏まえて修正するといった流れを、人が転記せずに進められます。前提の伝達漏れを減らせる点が利点です。

社内独自のツールに接続することもできます。既存の仕組みを活かしたまま範囲を広げられるため、置き換えを前提とした大きな投資をせずに始められます。

接続先はプロジェクト単位でも利用者単位でも設定でき、案件ごとに必要なものだけを有効にする運用も可能です。

Web上の情報を参照する

外部の資料を参照して、最新の情報に基づいた対応を行えます。ライブラリの仕様変更など、学習した時点の知識では対応できない内容を扱う場合に必要になります。

参照した内容が正しいかどうかは、提示された出典で確認します。情報源を示させる指示を含めておくと確認が早くなります。社内ネットワークで通信が制限されている場合は、この機能が使えないことがあります。事前に確認しておきます。

連携時に確認すること

接続するサービスが増えるほど、扱える情報の範囲も広がります。どのサービスに、誰の権限で接続するのかを整理しておかないと、想定外の情報にアクセスできる状態になります。

顧客情報を含むシステムに接続する場合は、社内の規定と契約上の条件を確認します。接続の設定はチームで共有できるため、個人ごとに異なる構成になるのを避けられます。

自社の作法に合わせるためにできること

初期状態のまま使うと、社内の規約から外れた実装が出てくることがあります。前提を渡す仕組みと、動作を制御する仕組みが用意されています。

前提となる情報を渡す

プロジェクトの中に設定用のファイルを置くと、毎回の作業でその内容が読み込まれます。使用する言語やライブラリ、命名の規則、実行するコマンド、避けるべき書き方といった情報を書いておく形です。

この準備をするかどうかで、出力の質は大きく変わります。同じ指摘を毎回繰り返している場合は、内容をここに移すと再発しなくなります。内容はチームで共有し、更新も続けます。実態と合わなくなった記述は、かえって誤りの原因になります。

よく使う手順を登録する

繰り返し使う指示は、名前を付けて呼び出せる形にまとめられます。レビューの観点、リリース前の確認手順、特定の形式での実装といった作業を、毎回書き直さずに済みます。

こうした手順は、担当者ごとのばらつきを抑える効果もあります。同じ呼び出しをすれば、同じ観点で確認されるためです。作成した内容はチームに配布でき、環境ごとの差を減らせます。

処理を分担させる

調査や検証といった作業を、別の担当として切り出して実行させることができます。本筋のやり取りに大量の調査結果が混ざらないため、長い作業でも整理された状態を保てます。

作業内容ごとに使える機能を制限した担当を用意することもできます。調査だけを行い、変更は行わせないといった構成です。複数の作業を並行して進める使い方もでき、待ち時間を減らせます。

【出典】Claude Code公式ドキュメント「Create custom subagents」

機械的に制御する

指示による制御は、内容が解釈される以上、確実とは言えません。特定のタイミングで必ず実行される処理を登録しておくと、判断を挟まずに制御できます。

たとえば、特定のファイルを読ませない、変更のたびに整形を実行する、実行内容を記録に残すといった設定です。

守らせたい内容が明確に決まっているものは、この仕組みに寄せるほうが確実です。

できないこと・任せきりにできない範囲

できることを把握するのと同じくらい、任せられない範囲を理解しておくことが重要です。ここを曖昧にしたまま導入すると、期待と結果がずれます。

要件の確定と優先順位の判断

何を作るべきか、どの順序で進めるべきかという判断は人の役割です。業務上の事情や社内の力関係、予算の制約といった情報は、コードからは読み取れません。

曖昧な要件を渡すと、それらしい成果物は出てきますが、目的から外れている場合があります。指示の精度が結果を左右する構造は変わりません。AIを使う前提であっても、要件を整理する工程の重要性はむしろ増しています。

出力が常に正しいとは限らない

存在しない関数を使う、非推奨の書き方を提案する、仕様と矛盾する処理を書くといった誤りは起こり得ます。見た目が自然なため、確認しないと気づきにくい点が問題です。

対策は、検証しやすい単位で使うことです。テストで確認できる形に落とし込み、機能ごとに区切って進めます。大量に生成させるほど確認の負担が増えます。速度だけを追うと、レビューが滞留して全体では遅くなります。

学習した時点以降の情報は前提にできない

新しく公開されたライブラリや、仕様が変更された機能については、そのままでは正確に扱えません。古い書き方を前提とした実装が出てくる場合があります。

対策としては、参照すべき資料を指定する、外部の情報を確認させる、社内で使用しているバージョンを前提情報として渡すといった方法があります。更新の速い領域を扱う場合は、出力をそのまま信頼せず、公式の資料と突き合わせる手順を組み込んでおきます。

権限の設計は人が決める

どのファイルに触れてよいか、どのコマンドを実行してよいかを決めるのは利用する側です。初期設定のまま業務で使うと、想定より広い範囲に影響が及ぶ可能性があります。

実行環境を分ける、権限を制限する、記録を残すといった対策は、使い始める前に決めておきます。

特に自動実行を組み込む場合は、人の確認が入らないことを前提に範囲を設計します。

業務で成果につなげるための進め方

個人の作業が速くなっても、組織としての成果につながるとは限りません。定着させるために必要な観点を整理します。

対象とする作業の選び方

最初に選ぶべきは、発生頻度が高く、正解が明確で、失敗しても影響が小さい作業です。テストの作成、既存コードの調査、軽微な修正といった領域が該当します。

逆に、業務ロジックの中核や、仕様が固まっていない新機能から始めるのは避けます。判断の材料が多く、確認にも時間がかかるためです。効果が確認できてから、対象を広げる順序で進めます。

チームで使うときの準備

前提となる設定ファイルの整備、利用ルールの明文化、レビュー基準の共有を先に済ませておきます。個人ごとに使い方が異なる状態では、成果も評価もばらつきます。

AIが生成した箇所を後から識別できるようにしておくと、問題が起きたときの調査が容易になります。うまくいった指示の出し方は記録して共有します。この蓄積が、立ち上げにかかる時間を短縮します。

コストと効果の見方

評価の指標を工数の削減だけに置くと、確認を省く方向に力が働きます。手戻りの件数、リリース後の不具合、レビューにかかる時間をあわせて確認します。

背景として、国内のIT人材は2030年に最大で約79万人不足すると経済産業省の調査で試算されています。人員を増やす前提が成り立ちにくい以上、限られた時間をどこに使うかという観点での評価が現実的です。

利用料と削減できた時間を並べたうえで、判断は一定期間の実測値で行います。導入直後は慣れの影響で数値が安定しません。

【出典】経済産業省「IT分野について」（IT人材需給に関する調査）

まとめ

Claude Codeは、ファイルの編集やコマンドの実行まで行うタイプのAIツールです。実装だけでなく、既存コードの調査、テストの作成、定型作業の自動化、外部サービスとの連携まで対応できます。

自社の作法に合わせるための仕組みも用意されており、前提情報を渡す設定ファイル、よく使う手順の登録、作業の分担、機械的な制御といった方法で出力の質を安定させられます。

一方で、要件の確定や優先順位の判断、出力内容の検証、権限の設計は人の役割として残ります。任せられる範囲を決めないまま導入すると、確認の負担だけが増える結果になりかねません。

始める際は、発生頻度が高く確認しやすい作業をひとつ選び、レビューの手順と評価の指標を先に決めておくことをおすすめします。どの工程から着手すべきか判断がつかない場合は、現在の開発工程と工数を整理するところから進めてみてください。