AI受託開発の現場で、Claude Codeを毎日使い倒しています。この記事では「たまたま一度できた」ではなく、何度やってもほぼ同じ品質で仕上がる＝再現性のある活用実例だけを、実体験ベースでまとめました。

正直、Claude Codeは他のAIと比べても性能が頭ひとつ抜けている印象です。そのうち「超高級AI」になってしまいそうな気配すらありますが、いま使えるうちに、業務のどこまで任せられるのかを知っておいて損はありません。

再現性あり——Claude Codeで実際にできた9つのこと

• 提案資料の自動作成：ミーティングの文字起こしと自社の既存資料を組み合わせて、新しい提案資料を丸ごと作成。
• コラボ用資料の作成〜提出：自社サービスのソースコードを読ませて、リコー様のオープンイノベーション（コラボ）向け資料を作成し、そのまま提出まで完了。
• ストアカの講座立ち上げ：ストリートアカデミーで新しい講義を立ち上げ、申請とスケジュール入力まで実行。
• イベント企画〜Peatix登録：過去の資料をもとに新しいイベント企画を考えてもらい、Peatixへの登録まで完了。
• 新規サービスの設計一式：UIモック・仕様書・提案書をまとめて作成。
• Redmine運用：チャットで指示するだけでチケットを起票し、Wikiに情報を整理。
• β版サービスのコードレビュー：公開前サービスのコードをレビューし、修正案まで提示。
• WordPressのSEO改修：自社サイトの過去記事のタグやディスクリプションを、SEOを意識しながら自動で書き換え。
• Docker Desktop連携：ソースコードの修正→compose up→ブラウザでのUI確認までを一気通貫で。

ポイントは「再現性」です。「ごちゃごちゃ言っていたら、いつの間にかできちゃった」という一回きりの魔法もたまにありますが、上の9つは何度頼んでもほぼ同じ品質で仕上がります。業務フローに組み込めるのはこちらです。

苦手なこと：画像生成と動画生成

一方で、画像生成はちょっと苦手で、クオリティは専用ツールに及びません。動画生成はそもそもできないようです。ただしClaude Codeは外部のAPIを呼び出して連携させるのが得意なので、画像・動画系のAPIと組み合わせれば、動画生成までスムーズに連続処理させることは十分に狙えると見ています。ここは今後検証して、また報告します。

出版編集編：本づくりでここまで使える

最近は書籍の編集にもClaude Codeを投入しています。こちらも再現性は抜群で、実際にできたのは次のとおりです。

• 参考文献の照合と修正：参考文献と本文に書いてある内容が一致しているかを確認し、ズレていれば修正。
• 文体の統一：一部が論文調、一部が読みやすい口語調とバラついていた原稿を、全体でトーンを揃える。
• 見た目（レイアウト）の統一：体裁や見た目の統一は、マジで得意です。
• 画像の差し替え：より良い著作権フリーの画像を探してきて置き換え。
• 情報の信憑性チェック：本文の記述が信頼できる情報かどうかを評価。

「1〜5章を並列で修正させていたら、1時間でセッションが尽きた」

それくらい本の編集はめちゃくちゃ捗ります。ただし、並列で走らせるとセッション（利用枠）が一瞬で溶けるのも事実。ここで効いてくるのが、使い方の工夫です。

月100ドルで足りる、セッションの回し方

私はMaxプラン（月100ドル）で運用しています。セッションは約5時間で回復する仕組みなので、この回復サイクルに合わせて1日を設計してしまえばいい、というのが現時点の結論です。

朝8時に簡単なタスクを自動で走らせておく→午前中にセッションを使い切る→12時にご飯→13時にはセッション回復。この回転にすると、作業リズムと回復サイクルがきれいに噛み合います。

本の編集のような重い並列作業を無計画に走らせると一瞬で枯渇しますが、少し工夫すれば、私は100ドルで十分に回せています。

今回紹介した実例は、すべて弊社が実際の業務で運用しているものです。「自社の業務だと、どこまでAIに任せられるのか？」という段階からでも、お気軽にご相談ください。

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