Claude Code は想像以上に AI Agent が作り込まれて使い勝手が良かった

AIエージェントツールの劇的な進化の渦中で

開発の現場で起きている変化は、想像以上に速い。

わずか 2 週間前、私は Claude Code のターミナルインターフェースに苦戦しながら、それでも「これは革新的だ」と感じていた。しかし 5 月 22 日、Anthropic は私たちの想像を超える発表をした。Claude Opus 4 と Sonnet 4 のリリース、そして Claude Code の一般提供開始。さらに驚くべきは、7 時間連続でコーディングを続ける AI の登場だった。

私が Claude Code を使い始めたのは、単純な経済的理由からだった。月 30 万円（$2,000）の API 利用料を、Max 契約の約 3 万円（$200）に削減できる可能性があったためだ。しかし実際に使ってみると、コスト削減以上の価値がそこにあった。

特に印象的だったのは、AI が「タスクを完了させることへの執着」を持っていることだ。Roo Code など他のツールでは、サブタスクが中途半端に終わることが多かった。しかし Claude Code は、一度設定した ToDo リストを着実に管理し、最後まで完了させようとする。まるで優秀なペアプログラマーが隣にいるような感覚だ。

実際の使用状況を次のようなフローチャートでまとめてみた。

そのため、Claude Code 自体は当初、単純な経済的メリットから始めた。ただ、実際に使ってみると予想以上に便利な機能が多く、開発ワークフローに大きな変化をもたらした。ただし、$200 という月額は依然として個人開発者にとっては高額といえる。Cursor など月額$20 程度のサービスでも似た機能が利用できる状況で、何を基準に選択すべきかが重要なポイントとなる。

人件費ベースで考えると優秀なエンジニアであれば月に数十万円でもかなり安い方だ。100 万円人月を超えることも珍しくはない。ここと比較すると、$200 というコストでも安い。$20 の選択肢にあるようにさらに安くできる可能性もあるが、今は性能とストレスの少なさを重視しているため、多少高くても選択している。

2 週間で起きた開発体験の根本的な変化

2025 年 5 月 12 日から 5 月 26 日までの 2 週間。AI ツールの世界では、これは「時代」と呼べるほど長い期間だった。

研究プレビューから一般提供へ：開発者の期待に応えた進化

2 月 24 日に Claude 3.7 Sonnet と共に研究プレビューとして登場した Claude Code は、5 月 22 日についに一般提供（GA）となった。しかし単なるステータスの変更ではない。開発者が本当に求めていた機能が次々と実装された。

最も衝撃的だったのは、Claude Opus 4 が 7 時間連続でコーディングを続けたという事実だ。楽天での複雑なオープンソースプロジェクトのリファクタリングで、人間のエンジニアでも集中力を保つのが困難な長時間作業を、AI が淡々とこなした。SWE-bench スコアは 72.5%を記録し、OpenAI の GPT-4.1 の 54.6%を大幅に上回った¹。

IDE統合：ターミナルからの解放

私が記事を書いた時点では、Claude Code はターミナルでしか使えなかった。正直、これは大きな制約だった。しかし 5 月 22 日のアップデートで、VS CodeとJetBrains IDEsへのネイティブ統合が実現した²。

これにより、エディタ内で直接 Claude Code の提案を確認し、インラインで変更を適用できるようになった。ターミナルとエディタを行き来する必要がなくなり、開発フローが劇的にスムーズになった。

GitHub Actions統合：自動化の新次元

最も革新的なアップデートの1つが、Claude Code Actionsの導入だ。これは GitHub Actions と Claude Code を統合し、PR や Issue に対して自動的に対応する機能である。

セットアップは驚くほど簡単だ。

$ claude
> /install-github-app

このコマンド1つで、次のことが可能になる。

• PR への自動コードレビュー
• Issue からの実装提案
• 簡単な修正の自動実行
• 進捗の視覚的な追跡（チェックボックスの動的更新）

自律的実行能力の飛躍：--dangerously-skip-permissionsの実践的価値

Anthropic のベストプラクティスガイド³で紹介された --dangerously-skip-permissions オプションは、開発効率を根本から変える可能性を秘めている。

$ claude --dangerously-skip-permissions

このオプションを使用すると、Claude は権限確認なしに作業を完了まで続ける。lint エラーの修正やボイラープレートコードの生成など、定型的な作業では圧倒的な効率化が実現する。ただし、Anthropic 自身が警告しているように、インターネット接続のないコンテナ内での使用が推奨される。

私自身、このオプションを使ってみて感じたのは、「AI に完全に任せる」ことへの心理的ハードルの高さだ。しかし適切な環境で使用すれば、人間には不可能な集中力で作業を続ける強力なツールとなる。

Claude Code と Cline/Roo Code の機能比較：体験からの分析

私はこれまで Visual Studio Code の拡張機能として提供されている Cline や Roo Code を使用してきた。これらと Claude Code を実際に使用して特に印象深かった違いを中心に比較していく。技術的な仕様だけでなく、実際の使用感や作業効率への影響という視点から評価したい。

なお、GitHub Copilot も Agent モードを搭載しているが、機能的には Roo Code などに現状及んでいないため、今回は比較対象外としている。今まで使ってきて私が最も良いと感じている Roo Code との比較が主である。

Opus 4 vs Sonnet 4：実践的な使い分けガイド

5 月 22 日のアップデートで登場した Claude Opus 4 と Sonnet 4。この 2 つのモデルの違いを理解することは、効率的な開発のために重要だ。

実際に使ってみて感じた使い分けのポイントは以下の通りだ。

• 大量のコード生成やドキュメント作成：Sonnet 4 の 64,000 トークン出力が有利
• 複雑なアーキテクチャ設計や難解なバグ解析：Opus 4 の深い推論能力が必要
• コストを意識した日常開発：Sonnet 4 で十分（価格は 1/5）

並列処理と要約機能：意識しない自然さ

Claude Code を使用していて最初に気づいたのは、ドキュメントの読み込みや情報処理が非常にスムーズである点だ。並列処理と軽量モデルによる要約機能が自然と組み合わさっている³。

Roo Code にある通称 Boomerang モードであるオーケストレーション機能も同様の並列処理を行うが、Claude Code の場合は特に意識することなく自動的に処理してくれる点が大きな違いだ。例えば、「このプロジェクトのドキュメントを事前に確認して」といった指示に対して、プロジェクト構造の探索、設定ファイルの確認、関連ファイルの特定などを同時に行い、結果をまとめて返してくれる。

この「意識しなくても高度な処理が行われる」感覚が、Claude Code の大きな魅力の一つだ。単に API を利用しているのではなく、アプリケーションレベルで AI Agent として作り込まれている。開発者は複雑なプロセスを考える必要なく、より高レベルな指示に集中できる。

ToDoリスト機能：タスク完了への執着

Claude Code で特に気に入っているのが ToDo リスト機能だ。タスクが自動的にリスト化されるだけでなく、タスクを最後まで完了させようとする姿勢が印象的である。

⏺ それでは、Shape コンポーネントを作成します。まず、プロジェクトの構成を理解するために README.md
  を確認し、類似コンポーネントの実装も調査します。
⏺ Update Todos
  ⎿ ☐ Analyze image to identify required shape components
     ☐ Create list of shape components needed
     ☐ Read README.md for project structure and component guidelines
     ☐ Examine similar components implementation
     ☐ Create Shape component with Rectangle and Arrow types
     ☐ Create tests for Shape component
     ☐ Create Storybook stories for Shape component

Roo Code のオーケストレーション機能と比較した際の最大の違いは、サブタスクの完了管理にある。Roo Code では、サブタスクが完了条件を放棄しがちで、タスクが中途半端に終わることが多い。一方、Claude Code は一度設定した ToDo リストの項目を着実に管理し、完了させる傾向があると私は感じている。

この特性により、複雑な開発タスクを確実に完了させることができるのは大きなメリットだ。特に複数のステップが必要な実装作業で、途中で方向を見失うことが少なくなった。公式ドキュメントでも、ToDo 機能の重要性が強調されており、「非常に頻繁に」使用することを推奨している³。

フィードバックループの自然さ

Claude Code を使用して最も価値を感じた点は、実装中のフィードバックが自然に行えることだ。他のツールでは一度実装が始まると中断するしか方法がなかったが、Claude Code ではフィードバックを与えながら協働できる。

Cline などの他ツールでは、実装が始まると途中で止めるしか方法がなかったため、思い通りの結果に導くまでにストレスを感じながら何度も処理を途中で止めることが多かった。Claude Code ではフィードバックが前提で設計されているため、一緒にコーディングしている感覚が強く、より自然に作業を進められる。

これにより、全自動で任せるのではなく、協働して作業することで技術的負債を抑えつつも効率的に開発を進められるようになった。自律性はやや低下するものの、最終的な成果物の質という観点では大きなメリットだと考えている。Claude Code Best Practices でも、「低レベルで柔軟なアプローチ」という設計哲学が強調されている³。

ターミナルインターフェースは不便だがメリットもある（※5月22日にIDE統合で解決）

Claude Code の最大の制約の 1 つが、ターミナルベースのインターフェースであることだ。VisualStudio Code などのエディタ拡張機能は提供されておらず、すべての操作をコマンドラインから行う必要がある。

$ claude                  # 起動
$ exit                    # 終了

これは正直不便な点のひとつである。ターミナルの入力は慣れない人も多い上、Visual Studio Code の方が見やすいことが多い。

あとターミナルの場合に心配だったことは、会話が途切れたら元に戻れるかどうかであるが、これは問題ない。会話はローカルに保存され、--resumeコマンドで簡単に以前の作業を再開できる。

$ claude --resume         # 以前の会話を再開

ただし、ターミナルベースでもメリットがあり、複数の作業を並列にいくらでも実行させられることである。Cline や Roo Code では、1 つのインスタンスでしか動作しないため、同時に複数のタスクを実行できなかった。これに対して、Claude Code ではターミナルを複数立ち上げて、それぞれに異なるタスクを指示できる。

私は同時にレビューできるほどの力量をまだ持ち合わせていないが、慣れてきたら将来的には複数のターミナルを立ち上げて、同時に複数の作業を進めたい。

Web 検索機能の実用性

Claude Code の最近のアップデートで追加された Web 検索機能は、開発作業において非常に価値がある³。調査が必要な作業を指示すると、自律的に判断してWeb検索を行ってくれる点が特に便利だ。

例えば、特定のライブラリの最新 API や、最近のフレームワークの仕様変更などを調べる際に、自然な流れで必要な情報を取得し、開発作業に統合してくれる。この機能は特に公式ドキュメントの参照が頻繁に必要となる開発において、コンテキストの切り替えを減らし、作業効率を大きく高めている。

コンテキスト管理の実用性

長時間の開発セッションにおけるコンテキスト管理も優れている点が実感できる。結構長い会話で使い込んでいくと「コンテキストウィンドウの残り容量が○○%」といった表示が出ることがあるが、Roo Code で作業していた時よりもかなり長く感じる。おそらく、ドキュメントの読み込みなどを前述した要約などで負担を軽くしていることが影響していると予想している。このコンテキストの管理を意識することはストレスを感じていたため、完全に解放されたわけではないが、非常に助かる。

トークン使用量の現実

開発者コミュニティで話題になっているのが、Claude Code のトークン使用量だ。ある開発者は「このツールは今のところ本当に大量のトークンを使用する。つまり、息をのむほどだ」と表現している⁴。

Anthropic も認識しており、セッション終了時にコストを表示し、セッション中も/costコマンドで確認できるようにしている。私の経験では：

• 通常の開発セッション（2-3 時間）：$5-15 程度
• 大規模リファクタリング：$30-50 になることも
• Max 契約（$200/月）なら十分カバー可能

Anthropic が実践する開発ワークフローの革新

Anthropic のエンジニアリングチームが公開したベストプラクティス³には、彼ら自身が Claude Code をどう活用しているかが詳細に記されている。これは単なるツールの使い方を超えて、AIとの協働による開発文化の変革を示している。

Git 操作の 90% 以上を AI が担当

Anthropic のエンジニアは、Git 操作の 90% 以上を Claude Code で実行しているという。これには以下が含まれる。

• コミットメッセージの自動生成
• 複雑なマージコンフリクトの解決
• Git 履歴の検索と分析
• ブランチ戦略の提案

特に印象的なのは、単純な作業の自動化だけでなく、「なぜこの変更が 3 ヶ月前に行われたのか」といったコンテキストを理解した分析も AI が担当していることだ。

オンボーディング時間の劇的な短縮

新しいエンジニアのオンボーディングで、Claude Code はペアプログラミングの相手として機能する。従来は他のエンジニアが付きっきりで教える必要があったが、今では Claude Code が以下のタスクを担当することで、オンボーディング時間を大幅に短縮している。

• コードベースの構造理解
• 設計思想の説明
• ベストプラクティスの共有

これらを Claude Code が担当し、オンボーディング時間を大幅に短縮しながら、既存エンジニアの負担も軽減している。

チーム共通コマンドの標準化

.claude/commandsフォルダに Markdown ファイルとして保存されたカスタムコマンドは、チーム全体で共有される。例えば：

• デバッグループの定型処理
• ログ分析のワークフロー
• パフォーマンス調査の手順

これらを Git で管理することで、チームの知識が自然に蓄積・共有される仕組みができている。

実践的なベストプラクティス：今すぐ試せる活用法

1. プロジェクト固有の設定（.mcp.json）

{
  "servers": {
    "puppeteer": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-puppeteer"]
    },
    "sentry": {
      "command": "node",
      "args": ["./mcp-servers/sentry.js"]
    }
  }
}

この設定をプロジェクトに追加することで、チーム全員が同じツールセットを利用できる。

2. 安全な自動実行環境の構築

# Dockerコンテナ内で完全自動実行
$ docker run --rm -it -v $(pwd):/workspace \
  --network none \
  claude-code:latest \
  claude --dangerously-skip-permissions

インターネット接続を遮断したコンテナ内で実行することで、安全に自動化の恩恵を受けられる。

3. 段階的な導入戦略

1. まずは調査タスクから：コードの理解や分析から始める
2. 定型作業の自動化：lint エラー修正、テスト追加など
3. 複雑なタスクへの挑戦：リファクタリング、新機能実装

GitHub Copilot との使い分け：それぞれの強み

5 月 22 日、Claude Sonnet 4 と Opus 4 が GitHub Copilot に統合された⁵。これにより選択肢が増えたが、使い分けの指針も必要になった。

Claude Code の強み

• 長時間の自律的作業：最大 7 時間の連続実行
• プロジェクト全体の理解：ファイルを跨いだ大規模な変更
• カスタマイズ性：MCP サーバーやカスタムコマンド

GitHub Copilot（Claude統合版）の強み

• エディタ内での即座の提案：コーディング中のリアルタイム支援
• 既存のワークフローとの統合：VS Code 内で完結
• チーム全体での標準化：Enterprise 版での一括管理

私の使い分けとしては、以下のように考えている。

• 日常的なコーディング：GitHub Copilot（Sonnet 4）
• 大規模リファクタリング：Claude Code（Opus 4）
• 調査・分析タスク：Claude Code（Web 検索機能を活用）

総括：AIエージェントツールの実用的な選択基準

全体的な印象として、Claude Code は ChatGPT や Claude のアプリ版を使っているような感覚で、単に API を叩いているのではなく、複数の機能が有機的に統合された体験となっている。

Claude Code を実際に使用した経験から、AI エージェントツールを選ぶ際の実用的な基準について考察したい。

1. タスク完了の確実性：Claude Code の ToDo リスト機能のように、タスクを最後まで確実に完了させる能力
2. フィードバックループの自然さ：実装中の軌道修正がどれだけ自然に行えるか
3. コンテキスト理解の深さ：プロジェクト全体を把握した上で適切な判断ができるか
4. コスト対効果のバランス：利用状況に応じた経済性の判断

最終的には、これらの要素と自分の開発スタイルとの相性が重要となる。ターミナル操作に慣れているか、フィードバックを頻繁に行いたいか、タスク管理の重要度など、個人的な要素も大きく影響する。

Claude Code は単なるコード生成ツールを超え、開発プロセス全体をサポートするAIエージェントとしての価値を提供している。その実用性は、自律的なタスク管理とフィードバックの自然さによるところが大きく、適切に活用することで開発効率の大幅な向上が期待できるだろう。

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参考文献