はじめに
クオカード デジタルイノベーションラボ（以下ラボ）では、「エンジニアが本質的な業務に集中できる環境を作る」ことを目指し、自動化や効率化を推進するさまざまなツールの導入・運用に取り組んでいます。
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この一環として、AIツール「Claude Code」を新たに導入しました。
本記事では、Claude Codeの活用状況や、そして「Claude Codeをどう使いこなしているか」「導入後に何が変わったか」について、ラボ所属のエンジニアにアンケート形式で聞いた結果をご紹介します。
Claude Codeの導入を検討している方や、ラボへの応募を検討中の方にとって、少しでも参考になれば幸いです。
ラボにおけるAIツール導入状況
現在ラボでは、以下のAIツールを導入・活用しています。
- GitHub Copilot
- Gemini
- Devin
- Circleback
- RAG（効率的に情報検索を行うための内製ツール。ラボがナレッジ共有に利用しているBacklogのWikiと連携）
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- RAGを用いた社内情報検索システムを構築した話
そして今回、実装やコード調査、仕様検討などの開発支援を目的に、「Claude Code」を導入しました。
AIツールにはそれぞれ得意分野や特性があり、進化のスピードも非常に早いため、ラボでは今後もより良い選択肢があれば柔軟に取り入れ、日々の課題解決に活用できる体制を整えています。
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アンケート概要
回答者：ラボ所属のエンジニア、デザイナー
質問内容：
（前編）
- Claude Codeの活用方法について教えてください
- Claude Codeをより効果的に活用するために、個人やチームで工夫していることがあれば教えてください
- Claude Code導入により、エンジニアリングの方法（開発プロセス・作業時間など）が変わったことがあれば教えてください
（後編 ※こちらは次の記事でご紹介します）
- 現時点でのClaude Codeの良い点、得意だと感じるところを教えてください
- 現時点でのClaude Codeの課題点、苦手だと感じるところを教えてください
- 今後Claude Codeに任せてみたいと考えているものがあれば教えてください
アンケート回答紹介（前編）
Claude Codeの活用方法について教えてください
ソフトウェアエンジニア
1. 実装・コーディング支援
- 実装のプロトタイプ作成
- 対応内容が明らかな場合の実装の叩き台作成
- 単純なコード生成
- SQL作成
- テストコードの生成
- （簡単な）ソースコードの修正（ビルドエラー解消、UT NG解消含む）
- 実装の横展開など
2. 調査・分析
- 障害調査
- 問い合わせなどの調査
- 仕様調査
- ログ解析、CSV解析
- 既存コードの調査
3. レビュー・品質管理
4. ドキュメント作成
- あらゆるドキュメントの作成
5. 総合的な利用
- 繰り返し作業の依頼
- 日々のコーディングではほぼ全てのシーンで使っています。特に以下のような時に使うことが多いです
- 要件/仕様から関連するコードの洗い出し、最初の修正の作成
- 共通の変更をまとめて行うなど、単純作業的なコード修正
- 雛形的なコードの作成(いわゆるボイラープレートコードの作成)
- エラーの原因調査と対応
インフラエンジニア
- 新設定の追加、レビュー
QAエンジニア
- コードベースから仕様調査。ドキュメント生成。コーディング。
UI/UXデザイナー
- フロントエンドマークアップ、JavaScriptのコード生成
Claude Codeをより効果的に活用するために、個人やチームで工夫していることがあれば教えてください
ソフトウェアエンジニア
1. 指示の最適化
- ある程度複雑な作業をする場合、いきなりコンソールで対話を始めるのではなく指示書を書き、Claude Codeに読み込ませて作業を進めさせることが多いです。場合によっては指示書自体も一部だけ作成し、Claude Codeに補完させて完成させることもあります
- Claude AIで指示書を作成してから、Claude Codeに依頼する
- より正確な情報を取得するためのプロンプト内容をClaudeに質問する
- 指示や質問の内容を理解してもらった後、どのようなプロンプトが効果的だったかClaudeに問いかけて教えてもらい次回につなげる等
2. 定型化・共有
- カスタムコマンドを入れてよく使うプロンプトは定型化している。
- 専用エージェント設定ファイルを追加して、チームでAIの出力結果を統一できるように取り組んでいます。
- 先輩方が必要そうな／共通で使えそうなプロンプトをリポジトリに入れてくれている（大感謝）
3. サブエージェントの活用
- 定型作業用のサブエージェントを使ったりしている
- subagent化できるタスクじゃないか？自分がタスクやる時多少意識している
4. レビューと品質保証
- PRを出す際にClaude Codeによるレビュー（主にセキュリティや性能を観点とする）を必須としています
5. 英語学習
- 英語で質問文を入力した際に、入力された英文を添削して、質問の回答とは別に、質問文の正しい英文を返すようにして英語の勉強にも使っている。
QAエンジニア
- Claude Codeに調査結果や設計方針をドキュメント化してもらい、そのドキュメントをインプットとして実装を進めています。Claude Codeが文脈を正確に理解した状態でコード生成を行えるため、精度が向上していると感じます。
Claude Code導入により、エンジニアリングの方法（開発プロセス・作業時間など）が変わったことがあれば教えてください
ソフトウェアエンジニア
1. 作業時間の短縮と効率化
- 単純作業的なコーディングはほぼ任せられるようになっています。また、動くコードにするために必要なお作法的なコードを書く時間がかなり減り、本来やりたい処理の設計実装にかける時間は増えたと思います
- 実装時間は短くなった：ある程度実装してくれるので、自分で調べる手間が減った
- 実装の作業時間が減った印象があります
- 7割ぐらいの完成度までもっていくスピードはかなり上がったと思います
- 現状、大々的に変わるほどの使い方ができてないですが、単純に作業時間の短縮はあると思います
- 既存実装の調査が楽になりました
- ソースコードの一次調査は短時間でできるようになった。
- AIがAPIの仕様書を作ってくれるようになったので、認知負荷が減った
2. コード品質・レビュー精度の向上
- メモリリークなど重要な観点のレビューは、Claude Codeにもさせるようにした。
- AIコードレビューにより、メモリリークの危険や非効率的なコードをレビュー提出前に検知できるようになったので、コードの品質が良くなっていると思う
- 自己レビューの精度があがった：自分で見ても気付けない点に気づいて指摘してくれる
3. 作業アプローチの変化
- まずはClaude Codeで楽できないか考えるとこから入るようになった（現実は作業時間が短縮したかというとケースバイケース）
- 知らない言語でも臆することなくコード修正が出来るようになった。（言語の習得が早くなった）
インフラエンジニア
- レビューの時間がとても改善しました
QAエンジニア
-
- Claude Codeとの壁打ちで方針を固め、実装案を提案してもらい、それを人間が妥当性を判断するという流れが確立されました。このサイクルにより、効率的な開発が可能になっています。
作業時間
- 新規開発において、Claude Codeを活用することでプロトタイプの初期実装までの時間が大幅に短縮されました。
UI/UXデザイナー
- 習得できていない方法も積極的に取り入れられる様になった
本記事では、Claude Codeが導入されたことで、「単純作業の時間短縮」「作業アプローチの変化」といった具体的な成果が現れていることをご紹介しました。
さらに、AI出力の統一を目指した専用エージェント設定ファイルの追加や、プロンプトの共有など、チーム全体で積極的な活用を推進していることもわかりました。こうした具体的な行動に、「チームで成果を出す」というラボの文化が表れていると感じています。
今後、効果的な活用をさらに加速させるには、ツールの特性を深く理解することが不可欠です。
次回の記事（後編）では、
- 現時点でのClaude Codeの良い点、得意だと感じるところ
- 現時点でのClaude Codeの課題点、苦手だと感じるところ
- 今後Claude Codeに任せてみたいと考えているもの
について、引き続きアンケート結果をご紹介する予定です。ぜひ、次回の記事もご覧ください！
最後に
ここまでお読みいただき、ありがとうございました！
ラボでは、新しい技術やツールを積極的に取り入れながら、チームで協力して課題解決に取り組める環境づくりを大切にしています。 そんな環境の中で、一緒にチームの成果を最大化してくれる仲間を募集中です！ 少しでも興味を持っていただけた方は、ぜひカジュアル面談でお話しましょう。
