- Claude Codeを使うAI駆動開発の現場は、スクラッチ開発より体感で約10倍速い
- これまで1ヶ月かかっていた規模の開発が、2〜3日で形になる（あくまで体感値）
- 人間の仕事は「書く」から「出てきたものを環境で確認して、判断する」へ移った
現場で、開発のスピードが文字通り変わった
自分たちの現場では、Claude Codeを使ったAI駆動開発が標準です。普通の現場、いわゆる人手のスクラッチ開発と比べて、開発の速度が文字通り変わりました。
現場の具体的な中身は、お客様の情報なので詳しくは書けません。なので、ざっくりした体感値で書きます。感覚としては、スクラッチ開発の10倍くらい速い。誇張ではなく、本当にそのくらいの差を感じています。
1ヶ月かかっていたものが、2〜3日になる
もう少し具体的に書きます。たとえば、10ページ・20個くらいの機能。これまでなら、人が一つひとつ書いて、1ヶ月はかかっていた規模です。
それが、Claude Codeと組むと、2〜3日で形になって出てきます。あくまで体感値で、案件や条件によって変わります。でも、かかる時間の桁がそもそも違う、という感覚です。
人間の仕事は「書く」から「確認する」へ
では、人間は何をしているのか。コードを一行ずつ書く時間は、ほとんどなくなりました。代わりに増えたのが、確認です。
出来上がってきたものを、実際の環境で動かして確認する。意図どおりか、おかしな所はないか、これで出していいかを判断する。それが、人間側のメインの仕事になりました。
スクラッチの現場と、AI駆動開発の現場
| スクラッチ開発の現場 | AI駆動開発（Claude Code）の現場 | |
|---|---|---|
| 人が一行ずつ書く | AIが書き、人は確認する | |
| 1ヶ月規模の開発 | 2〜3日で形になる（体感） | |
| 主な仕事はコーディング | 何を作らせるか＋確認・判断 | |
| 詰まりは“手を動かす速度” | 詰まりは判断とレビューの質 |
なぜ、ここまで変わるのか
誤解されたくないのは、AIに丸投げしているわけではない、ということです。速くて、かつ事故らないのには、運用に理由があります。
一度した失敗は、その場でルールにしてAIに読ませる。データを壊す操作（追加・変更・削除）だけは、人が最後に確認する。任せる所と握る所を分けているから、速度を出しても壊れません。AIに明け渡すのではなく、AIを率いる。その距離感が肝です。
日本AIセンターでは
この速度は、特別な実験ではなく日常です。自分たちはAIを使う前提で働き、エンジニアもこの開発スピードを当たり前にしています。その考え方はAIネイティブSESとは何かに、なぜこれが市場価値に直結するのかはAIで世界は“マトリックス”になるのかに書きました。
AIで会社を動かす現場を、一緒に作ってくれるエンジニアを探しています。
よくある質問
