How Anthropic teams use Claude Codeを読んでみる

## はじめに
株式会社うるるの岩崎です。ちょうど読み込みたいものがあったので、社内の投稿イベントに乗っかってまとめとして残したいと思います。

読み込みたかったものはこちら

**How Anthropic teamsuse Claude Code**

https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf

### どんな内容？

AIによる要約
> これは、Anthropic社が社内で開発・活用している「Claude Code」というAIベースの開発支援および業務自動化ツールについて、その利用事例や効果を説明した内容です。
> 具体的には、複数の社内チーム（開発、セキュリティ、データインフラ、マーケティング、デザイン、法務など）がどのようにClaude Codeを導入し、技術者以外も含めた多様なメンバーが生産性向上や複雑業務の効率化を実現しているかを詳述しています。さらに、各部門でのベストプラクティスや成果、活用のコツも紹介されています。
> 要するに、「Claude Codeを活用してAnthropic社が業務をどのように変革しているか」を説明したドキュメントの内容です。



:::note warn
気になった方は、元のドキュメントをぜひ読んでみてください
* 多いので個人的に特に気になったところだけ残していきます
* AIにより要約していますが、日本語訳したものと照らし合わせて読みました

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#### Claude Code for data infrastructure

> **Kubernetesトラブルシューティング**  
>  - Kubernetesクラスタ停止時にダッシュボードのスクリーンショットをClaude Codeに入力し、UIを段階的に案内。  
>  - ポッドIPアドレス枯渇を特定し、修正コマンドを生成。  
>  - 専門ネットワークチームを介さずに問題を解決。

私自身エンジニアですが、インフラ系は不得意で障害には不安が募ります。
スクリーンショットを渡すだけで出来たら良いですが、まずは構成など詳細にまとめたCLAUDE.mdを作成し原因の特定や対策に役立つものが備えられれば嬉しいなと思います。

**おまけ**

:::note info
CLAUDE.mdを複数ファイルに分けて記述する方法
[Manage Claude's memory - Anthropic](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/memory)
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> **新規メンバーのコードベースナビゲーション支援**  
>   - 膨大なコードとドキュメント(Claude.md)を解析し、関連ファイルやパイプライン依存関係を説明。 
>  - オンボーディングを効率化。

> **作業後のドキュメント更新自動化**  
>  - 完了したタスクの要約と改善案を生成し、継続的にワークフローをブラッシュアップ。


既存のドキュメントを作り直したいです。
新しいルールの追加プロセスについてもCLAUDE.mdに追記し、同時にうまく更新されていくドキュメントが生成できるようになれば嬉しいです。

#### Claude Code for product development

> **高速プロトタイピング**  
>  - 「自動承認モード（auto-accept）」を使い、Claudeがコードを書き、テストし、繰り返し修正を自律的に行う。  
>  - 開発者は80%完成した状態をレビューし、最終調整を担当。

> **テスト生成とバグ修正**  
>  - 新機能実装後に包括的なテストを自動生成。  
>  - GitHub Actionsと連携し、プルリクエストで指摘された細かい修正も自動対応。

> **コードベースの理解支援**  
>  - 不慣れなモノレポやAPI部分のコードを即座に理解できるようサポート。

テストに関してはPlaywright MCPと組み合わせた手動テストの自動化が特に気になっています。


#### Claude Code for security engineering

> **複雑インフラのデバッグ**  
>  - インシデント対応時にスタックトレースやドキュメントをClaude Codeに渡し、コード内の制御フローを解析。  
>  - 人手で10～15分かかる作業を約5分で短縮。

> **Terraformコードのレビューと分析**  
>  - インフラ変更に伴うセキュリティリスクの自動評価。  
>  - 「この変更は問題になるか？」と問いかけ、迅速な承認プロセスを実現。

> **ドキュメントの統合とマニュアル作成**  
>  - 複数の資料をまとめてMarkdown形式の運用マニュアルやトラブルシューティングガイドを生成し、検索や参照の効率化。

> - **コンテキストスイッチとオンボーディングの簡素化**  
>  - マークダウン仕様書の作成・見直し・実行にClaude Codeを活用し、新規参画者が早期にプロジェクトに貢献可能。

> **チームへの効果**
> - インシデント解決時間の大幅短縮  
> - セキュリティレビューの迅速化、開発者の待ち時間減少  
> - ドキュメントの質向上と効率的な運用  
> - 迅速なチーム横断的貢献が可能に

> **活用のポイント**
> - チーム内でカスタムスラッシュコマンドを頻繁に活用し、繰り返し作業を効率化  
> - 「まず任せる」スタイルでClaudeに自律的に作業を進めさせることを推奨  
> - ドキュメント合成機能を積極的に活用し、さまざまなフォーマットで使いやすい資料を即座に作成

個人的に特に活用方法を考えたいと思ったセクションです。
社内の統制等を考えると難しいところもありますが、うまく取り入れてトラブルシューティングに役立てられたら良いなと思います。


#### Claude Code for inference

> **コードベース理解とオンボーディング**  
>  - 複雑なコードベース内で特定機能を呼び出すファイルを瞬時に特定。  
>  - 同僚に質問する時間を削減し、即戦力化を促進。

> **単体テストの自動生成**  
>  - 実装済みの機能に対し、見落としがちなエッジケースも含めた包括的なテストコードをClaude Codeが作成。  
>  - 開発者の負担を軽減しコード品質を向上。

> **機械学習概念の解説支援**  
>  - ML未経験者でもモデルの関数やパラメータの意味を短時間で理解可能に。  
>  - 従来の検索や文献調査に比べ80%の時間短縮。

> **多言語コード自動翻訳**  
>  - Rustなど未習得言語でのテストコードやロジックを生成し、言語の壁を克服。

> **Kubernetesコマンドの記憶補助**  
>  - 複雑なコマンドを直接質問し、正確な操作方法や構文を即座に取得。

> **チームへの効果**
> - ML関連調査時間を大幅短縮（約80％削減）  
> - 複雑コードの理解と対応を高速化  
> - 単体テストによる品質維持を支援  
> - 新規言語学習不要の開発環境を実現

> **活用のポイント**
> - Claudeの知識ベース機能を検証し効果を確認すること  
> - コード生成から始めて信頼関係を構築  
> - 日常的にテスト作成を依頼して品質維持に活用

私自身機械学習初心者も初心者ですが、チームの補助がありかなり恩恵を感じられています。
フロントへ対して持っていた苦手意識が取り払われました。
品質維持改善の部分について考えていきたいです。


#### Claude Code for API

> **初期ワークフロープランニング**  
>  - バグ修正や機能開発の際、最初に関連ファイルの特定や作業範囲の把握をClaude Codeに依頼し、従来の手動調査を省力化。

> **未知のコードベースでの独力デバッグ**  
>  - 不慣れな領域の不具合にも即座に挑戦できる自信を獲得。  
>  - Claude Codeに「このバグを直せるか？」と相談し、即効的な対応を実現。

> **活用のポイント**
> - Claude Codeを「一発解決の魔法」ではなく、改善しながら協働するパートナーと捉える  
> - 不得手な分野にも積極的に挑戦するための自信構築に役立てる 


Claude Codeに限らずAIを活用するようになってから「不得手な分野にも積極的に挑戦するための自信構築に役立てる」の部分、とても実感しています。
初期ワークフロープランニングの部分はいい感じにカスタムコマンド追加出来たらいいなと思います。

#### Claude Code for growth marketing

> - **Google広告クリエイティブ自動生成**  
>  - CSVに含まれる数百件の既存広告のパフォーマンスデータから、劣化した広告を検出し、文字数制限に沿った新バリエーションを自動で大量生成。  
>  - ヘッドライン用エージェントと説明文用エージェントの2つを使い分け、効率的に制作。

> - **Figmaプラグインによる大量広告素材制作**  
>  - Figma内のフレームを認識し、コピーを書き換えて100パターン以上の広告画像を瞬時に生成。  
>  - 従来数時間かかっていた作業を数秒に短縮し、クリエイティブの量を10倍に増加。

> - **Meta Ads連携によるキャンペーン分析の効率化**  
>  - Meta Ads APIと連携したMCPサーバを構築し、キャンペーンの成果や支出データをClaude Desktopアプリ上で直接閲覧可能に。  
>  - プラットフォーム間の切り替えを減らしROI向上に貢献。

> - **プロンプトやメモリ機能を活用した実験管理**  
>  - 広告案の仮説や実験結果を記録・参照しながら、新たな広告案を生成する自動改善サイクルを構築。 
>  - 手動では困難だった体系的な検証が可能に。

> **チームへの効果**
> - 手作業の大幅な時短（例：広告文作成が2時間→15分に）  
> - クリエイティブ制作量が10倍増  
> - 小規模チームで大規模チーム並みの作業量をこなせる  
> - 戦略立案や自動化設計に経営資源を集中可能

> **活用のポイント**
> - API対応の繰り返し業務を洗い出し、重点的に自動化する  
> - 複雑な業務は細分化して専門エージェントに分担させる  
> - 事前に入念にワークフローとプロンプトを設計し、一気にコード生成を頼るより段階的に進める

個人的に覚えておきたいセクションでした。
他チームへの具体的な活用方法を考え紹介したいです。


#### Claude Code for product design

> - **画像貼付によるインタラクティブプロトタイピング**  
>  - デザインのモックアップ画像をコピー＆ペーストするだけで、即座に動作するプロトタイプを生成。  
>  - 従来の静的なデザイン説明にかかっていた時間を大幅削減。

> - **設計段階でのエッジケース検出とシステム理解**  
>  - 状態遷移や異常系のパターンをClaude Codeに探索させ、実装前に問題点を発見・修正。

> - **大規模コピーや法務関連メッセージの一括修正**  
>  - 「リサーチプレビュー」などの文言をコードベース全体から検索し修正。  
>  - 法務チームとリアルタイムで連携し、これまで1週間かかっていた作業を1時間半に圧縮。

すべておぼえておきたい内容です。
エッジケースの検討等はCLAUDE.mdへ書いておくといいのかな