Claude Codeを使い倒すエンジニアのリアル｜魅力と個人的活用方法

生成AIによって変わったエンジニアライフ

「バイブコーディング」という言葉が普及し、エンジニア界隈の働き方が大きく変わりつつあります。最近、私のエンジニアライフもClaude Codeのおかげで大きく変化しました。私は10人規模のベンチャー企業で社内エンジニアとして働いています。最近は専らLINE WORKSのbotなど、小規模な社内用システムを開発しています。

現在の私の仕事は、生成AIの力無しには成り立たなくなってきています。生成AI駆動の開発、いわゆるバイブコーディングは、もはや大半のエンジニアさんにとって身近なものになっていることでしょう。私のように小規模なシステムを次々と開発するような環境では、特に生成AIが活躍しやすいと感じています。一つのシステムを開発する時間が短く済む、一つ一つに手間がかからないため幾つも並行して開発できる、自分が不慣れな技術も選択肢に入れることができる、など、生成AIを使うことによる恩恵は計り知れません。

数ヶ月前まで、私のメインの相棒はGoogle製のIDE「Antigravity」でした。それまでは「Cursor」を使っていましたが、Google製品を使う場面が多いということもあり、発表とほぼ同時に乗り換えて使い倒してきました。しかし、数ヶ月前から「Claude Code」をメインで使うようになりました。きっかけは会社がこれを活用していこうとなったから、という外的なものだったのですが、想像していた以上にClaude Codeに移行したメリットは大きいものでした。

ClaudeCodeとは？

Claude Codeとはどのようなツールか、簡単に説明しておきます。

LLMの開発元・Anthropicが作ったツール

Claude Codeは、LLM（大規模言語モデル）の開発企業であるAnthropic社が提供する公式のAIコーディングエージェントです。ChatGPTで有名なOpenAIと並ぶAI研究機関として知られるAnthropicが、自社モデルをそのまま開発体験に最適化した形で提供しています。

モデルの開発元が直接ツールを提供しているという点は、意外と重要です。APIの仕様変更やモデルのアップデートに対して追従が早く、最新のClaudeモデルをいち早く利用できます。また後述しますが、日本語での意図理解や応答の自然さという点で、Claude（特にSonnet・Opus系）は他モデルと比べて頭一つ抜けている印象があります。

CLIツールであることの強み

Claude Codeの大きな特徴は、IDEプラグインではなくCLI（コマンドラインインターフェース）として動作する点です。ターミナルからどのディレクトリでも即座に呼び出せるため、特定のIDEやプロジェクトに縛られません。

CursorやAntigravityのようなGUIベースのAI開発ツールは、IDEを起動してプロジェクトを開いた状態でなければ使えません。一方Claude Codeは、ターミナルさえ開けばどこからでも動かせます。「ちょっとこのスクリプトを直したい」「複数プロジェクトをまたいで作業したい」といった場面での取り回しの良さは、使ってみると手放せなくなります。

CLAUDE.mdやSkillsなど、固有の機能が豊富

Claude Codeには、他のAIコーディングツールにはない独自機能が揃っています。

CLAUDE.md は、プロジェクトルートに置くMarkdownファイルで、セッション開始時にClaudeが自動で読み込みます。コーディング規約、使用するパッケージマネージャー、ドキュメントの整備方針など、プロジェクト固有のルールを一度書いておけば毎回説明し直す必要がありません。Gitで管理できるためチーム内での共有も容易で、AIへの指示をコードと同様にバージョン管理できるのが便利です。

Skills は、定型的な開発フローを「手順書」として定義しておける仕組みです。.claude/skills/ディレクトリ以下にSKILL.mdを置くことで、スラッシュコマンドから呼び出せるようになります。「新規コンポーネントを追加するときの手順」「リリース前のチェックリスト」といった繰り返し発生するタスクをSkillsに落とし込んでおけば、Claude Codeが毎回同じ品質で実行してくれます。

MCP（Model Context Protocol） による外部ツール連携も強力です。GitHubやGoogle Driveなどと接続することで、コーディングだけでなく、ドキュメント作成・管理までをターミナルから一元的にこなせるようになります。

詳細は公式ドキュメントをご覧ください。

私的ClaudeCodeの優れている点

Antigravityと比べた時、Claude Codeの最大の特徴は「CLIツールである」ということでしょう。ターミナルを開いてどこからでも呼び出せるというのは、ちょっとした作業を頼みたい時や、プロジェクトを横断して作業が必要な場面において非常に使い勝手が良いです。先述の通り小さなシステムを大量に開発している身からすると、これは侮れないメリットです。

CLAUDE.mdを使った指示も、私にとっては使いやすい機能でした。プロジェクト内にファイルとしてCLAUDE.mdが存在するため、git管理に含めればチーム内で共有することができます。社内でいつも守っている開発ルールや、要件定義〜開発〜ドキュメント整備の流れなどを書いておくことで、より効率的に、こちらの思い通りにAIを動かして開発することができます。

日本語が上手い、というのも個人的には意外と重要な点でした。これはモデルの問題ですが、SonnetやOpus系のモデルは他と比べて、デフォルトでよりこちらの意図を尊重するようは挙動をする印象です。さらにClaude Code内ではAIがユーザーに質問をする際、ラジオボタンやセレクトボックスを提供して答えさせるようなUIが使われます。開発前に要件を固める場面などでは、これがストレスフリーで快適なのです。 ===写真===

私が普段どのようにClaudeCodeを使っているか？

普段私がどのようにClaude Codeを使って開発を進めているか具体的に紹介します。例えば漠然とした要望をビジネスサイドから受け取ったとします。「〇〇のスプシを見て〇〇なときに通知を送るbotを作って〜」みたいな感じです。こういった場合は、

CLIでClaude Codeを起動して漠然とした要望を入力する
Claude Codeが私に質問して要件を固める手伝いをしてくれる
PC内の適切な場所にプロジェクト用の新規ディレクトリを作成してもらう
固まった要件をdocs/requirements.mdに書いておいてもらう
/initでCLAUDE.mdを生成する
いつも使っている開発ルールなどをCLAUDE.mdに追記する（これも基本はClaude Code自身に任せてOK）
docs/requirements.mdに従って実装してもらう
実装が終わったら仕様書やユーザーマニュアルまで作っておいてもらう

これで開発はほぼ完了です。あとはテストをして（テスト仕様書もClaudeに作らせます）、修正があればそれを伝えて直してもらうだけです。自分でやったことと言えば、要件を固めるためにClaudeと会話のキャッチボールをしたことと、CLAUDE.mdに書き足したいことがないか見ておいたくらいです。

Google Driveに接続するMCPをClaude Codeに追加しておけば、ドキュメント整備も全く手間がかかりません。仕様書やユーザーマニュアルはClaude CodeがGoogle Drive内に作成してくれるので、あとはそれをチェックするだけです。（どのようなドキュメントを残したいか、どこに残すか、などはCLAUDE.mdに書いておくと話が早くて楽です） ※Google Drive用のMCPを追加する手順は、ネット上に参考記事が少なかったので別で記事を投稿しておきます！

まとめ

エンジニアにとって、生成AIの台頭にビビる時代はもう終わりました。 AIに任せておくのは危険、人間がやらなければ、という意見も聞きますが、それはエンジニアの業務の大半をAIが取って代わるという未来を否定する理由にはなりません。マネジメントやディレクション、リリース前のチェックなどを担当する人間は残り続けるかもしれませんが、少なくとも製造の工程に必要な人員は間違いなく削減されます。正直なところを言うと、私にとっても当初生成AIの台頭は気分の良いものではありませんでした。私の仕事をどんどん奪っていくであろう存在が、瞬く間に世間に浸透していく様には恐怖を感じました。しかし今は割り切って、誰よりもAIを使いこなしてやろう、と考えています。どれだけAIが普及しても、きっとエンジニアが完全にゼロになることはない。だったら生き残る側のエンジニアにならないといけないと考えた訳です。今回の記事が、私のような悩みを抱えた方々にとって少しでも良い情報になれば幸いです。