Claude Codeの活用事例4選｜楽天など実名企業の導入成果と成功のポイントを解説

国内企業のClaude Code活用事例

国内企業のClaude Code活用事例として、Anthropic公式が公表している2社の取り組みを紹介します。

• 楽天グループ：新機能の提供期間を24日から5日へ短縮
• クラスメソッド：プロジェクトのコード99%をAIが生成

楽天グループ：新機能の提供期間を24日から5日へ短縮

楽天グループは、Claude Codeの導入により、新機能の提供期間を平均24日から5日へと約79%短縮しました。成果の背景には、既存の開発プロセスへAIを後付けするのではなく、Claude Codeの能力を前提に開発ワークフロー自体を再設計した取り組みがあります。

エンジニアはユニットテストの作成からバグ修正、ドキュメント生成まで開発ライフサイクル全体でAIを活用し、複数のセッションを並行して走らせる働き方も定着させました。社内では「5つのタスクのうち4つをClaude Codeへ委ね、残る1つに自分が集中する」という分担が語られており、1人のエンジニアが扱える仕事量そのものが広がっています。複雑なオープンソースのリファクタリングでは、7時間におよぶ自律コーディングと、99.9%の精度でのコード修正を達成したと報告されています。

また、効果は開発スピードだけにとどまりません。新しいメンバーが複雑なコードベースや設計判断の経緯を理解する用途にもClaude Codeを使い、プロジェクトへ貢献できるまでの立ち上がり期間を大きく縮めています。

楽天の事例から学べるのは「AIに任せられる作業はAIへ委ね、人は判断とレビューに集中する」姿勢の重要さです。この体制づくりが、大幅な期間短縮を支えています。

出典：Rakuten accelerates development with Claude Code | Anthropic

クラスメソッド：プロジェクトのコード99%をAIが生成

クラウドインテグレーター大手のクラスメソッドは、Claude Codeの活用により生産性10倍を実現したと報告しています。背景にあるのは、AIを試験利用にとどめず、実プロジェクトの主力に据えた姿勢です。

直近のプロジェクトでは、コードベースの99%をClaude Codeが生成したと公表されています。AIがコードを書き、人が設計の方向付けとレビューを担う分業が、実案件の規模で成立することを示した事例です。

技術支援を本業とする企業が自社開発で成果を出している点は、これから導入する企業にとっても心強い先行例といえます。

出典：Anthropic opens Tokyo office | Anthropic

海外企業のClaude Code活用事例

海外企業のClaude Code活用事例からは、大規模移行や運用業務への適用効果が読み取れます。代表的な2社を紹介します。

• Wiz：5万行のライブラリ移行を約20時間で完了
• Ramp：インシデント調査の時間を80%削減

Wiz：5万行のライブラリ移行を約20時間で完了

セキュリティ企業のWizは、5万行規模のPythonライブラリのGo言語への移行を、実働約20時間で完了させました。これは手作業なら2〜3か月かかると見積もられていた作業であり、大規模な書き換えほどAIの恩恵が大きいことを示す事例です。

言語間の移行は、既存仕様の読み解きと機械的な書き換えが大量に発生する典型的な重作業で、コードベース全体を理解して自律的に処理を進めるClaude Codeとの相性に優れています。

レガシーシステムの刷新や技術スタックの変更を控える企業にとって、移行プロジェクトはClaude Code活用の有力な適用先です。

出典：Claude Code | Anthropic

Ramp：インシデント調査の時間を80%削減

フィンテック企業のRampは、Claude Codeを開発ワークフローへ組み込み、インシデント調査の時間を80%削減しました。障害対応はログやコードを横断的に調べる時間が大半を占めるため、調査をAIへ任せる効果が数字に表れやすい領域です。

さらに同社では、営業・リスク・財務といった非エンジニア部門も、SQLを書く代わりに自然言語でデータ基盤へ問い合わせる使い方を広げています。Claude Codeは自律性の度合いを開発者側で調整でき、すべての操作を確認しながら使う運用から、安全な操作のみ自動で許可する運用まで選べます。開発チームの効率化にとどまらず、データ活用の裾野を全社へ広げた点がRamp事例の特徴です。

出典：Claude Code | Anthropic

Claude Codeの活用事例に共通する成功のポイント

4社のClaude Code活用事例には、成果につながる共通の進め方があります。自社導入の際に押さえたい3つのポイントを紹介します。

• 開発ワークフローをAI前提に再設計する
• 小さく始めて効果を検証しながら広げる
• 人のレビューと権限管理を前提に運用する

開発ワークフローをAI前提に再設計する

成果を出した企業に共通する第一のポイントは、開発ワークフローそのものをAI前提に組み直した点です。ツールを配布するだけでは個人の作業が少し速くなるにとどまり、設計・レビュー・品質管理の流れが旧来のままでは、組織としての成果に結びつきません。

たとえば楽天グループは、既存プロセスへの後付けを避け、AIへの委任を前提とした働き方へ移行しました。「どの工程を、誰が、AIとどう分担するか」を設計し直すことが、事例レベルの成果を再現する出発点です。

小さく始めて効果を検証しながら広げる

Claude Code導入の進め方としては、影響範囲の小さいプロジェクトで検証してから展開する段階的なアプローチが有効です。AIの効果はコードベースの状態やチームの習熟度に左右されるため、最初から全社展開すると、コストだけが先行する恐れがあります。

まずは特定のチームで試し、生産性の変化や課題を計測したうえで運用ルールを固め、対象を広げていきましょう。計測の指標としては、プルリクエストのリードタイムやレビューでの指摘件数、リリース後の手戻り率などを設定すると、効果を客観的に比較できます。検証段階で得た数値は、経営層へ投資判断を仰ぐ際の説得材料にもなります。

人のレビューと権限管理を前提に運用する

AIの自律性を活かすほど、人のレビューと権限管理の重要性は高まります。Claude Codeには操作の承認範囲を制御する仕組みが備わっていますが、生成物の品質に責任をもつのは最終的に人だという原則は変わりません。

成果を出している企業も、AIの出力を無条件に受け入れているわけではなく、人によるレビューを開発フローへ明確に組み込んでいます。「AIが速く作り、人が確実に守る」役割分担を崩さないことが、スピードと品質の両立につながります。

あわせて、権限管理の面では、操作ごとに許可・確認・拒否を定めるルールの整備や、認証情報を含むファイルへのアクセス遮断といった設定を、導入の初期段階で済ませておくと安全です。

安全な運用設計の詳細は、別記事「Claude Codeのセキュリティは大丈夫？標準搭載の安全機能と企業が取るべき対策を解説」で紹介しています。

関連記事：Claude Codeのセキュリティは大丈夫？標準搭載の安全機能と企業が取るべき対策を解説

Claude Codeの活用を成果につなげる開発支援ならブライセンへ

Claude Codeの活用事例が示すとおり、成果の差はツールの性能ではなく、ワークフロー設計や運用体制の質から生まれます。自社だけで再現するのが難しいと感じる場合は、外部の知見を取り入れる進め方も有効です。

ブライセンでは、AI駆動開発の知見を活かした開発プロセスの設計支援から、要件定義・実装・保守までを一貫してサポートしています。国内のプロジェクト管理と海外開発拠点を組み合わせた体制により、開発スピードとコストの最適化も可能です。

まとめ

楽天グループの開発期間79%短縮やWizの大規模移行など、Claude Codeの活用事例は、AI駆動開発がすでに実証の段階へ入ったことを示しています。

一方で、成果を出した企業はいずれも、ワークフローの再設計やレビュー体制の整備といった組織側の取り組みをセットでおこなっています。ツールを配るだけでは同じ成果は再現できません。社内に知見が足りない場合は、AI駆動開発の経験をもつ外部パートナーと進める方法もあります。

本記事の事例を参考に自社の適用領域を見極め、成果につながるClaude Codeの活用をかなえましょう。