Claude Code ── ターミナルに住むコーディングエージェント

Claude Code は、Anthropic が提供するエージェント型のコーディングツールである。開発者が自然言語で頼むと、コードベースを読み、複数のファイルを書き換え、テストやコマンドを実行し、git のコミットやプルリクエストまで進める。最初の公開は2025年2月24日で、Claude 3.7 Sonnet の発表と同時に限定的なリサーチプレビューとして出た。発表文は、開発者が大きな開発作業をターミナルから直接 Claude に任せられるようにするものだと説明している。一般提供は2025年5月22日、Claude Opus 4 と Claude Sonnet 4 の発表と同じ日だった。

「Claude Code とは何か」を一言で言えば、補完ではなく委任のための道具である。エディタの中で次の数行を提案する GitHub Copilot 型の補完に対し、Claude Code は作業の計画から実行、検証までを1つの依頼として引き受ける。公式ドキュメントは、コードベースを読み、ファイルを編集し、コマンドを実行し、開発ツールと連携するエージェント型のツールだと定義している。

何ができるのか

起動はプロジェクトのディレクトリで claude と打つだけで、以後は対話しながら作業を任せる。公式ドキュメントが挙げる主な機能は次のとおりである。

動く場所は、当初のターミナルから広がった。2026年10月時点ではターミナル、VS Code と JetBrains の拡張、デスクトップアプリ、ブラウザ（claude.ai/code）があり、どこから使っても同じ CLAUDE.md や MCP の設定が効く。

社内の試作から公開まで

The Pragmatic Engineer の取材記事（2025年9月）によると、原型を作ったのは2024年9月に Anthropic に入った Boris Cherny である。最初の版はファイルも読めず bash も使えず、AppleScript で音楽を操作する程度だったが、ファイルシステムとコマンド実行の道具を与えたところで一気に面白くなったと本人は語っている。社内向けの版は2024年11月に出て、初日にエンジニアの約20%、5日目には約50%が使ったという。

一般提供の日に Anthropic は、Claude Opus 4 が SWE-bench Verified（GitHub の実際の課題を解かせる評価）で72.5%、Sonnet 4 が72.7%を出したと発表している。いずれも同社の測定値である。

どこまで広がったか

Anthropic の発表では、Claude Code は一般公開から約6か月後の2025年11月に年換算売上（ランレート）10億ドルに達し、利用企業として Netflix、Spotify、KPMG、L'Oréal、Salesforce を挙げた。2026年2月12日の資金調達の発表では、ランレートが25億ドルを超え、年初から倍以上になったこと、週間アクティブユーザーも1月1日から倍増したこと、売上の半分超が企業利用であることを示した。同じ発表は、GitHub の公開コミットの4%が Claude Code によって書かれていたという調査会社 SemiAnalysis の推計を引いている。ランレートは直近の売上を年に換算した値で、監査済みの売上ではない。

開発者自身の使い方も変わった。前出の記事で Cherny は、Claude Code のコードの約90%は Claude Code で書かれていると述べている。

日本での提供と料金

一般提供の発表文は提供地域を特定の国に限っていない。Anthropic は2025年10月29日に初のアジア太平洋拠点として東京オフィスを開き、その発表で、楽天が自律的なコーディングに Claude を使っていること、クラウド企業のクラスメソッドが最近のプロジェクトのコードの99%を Claude Code で生成したと報告していることを紹介した。これはクラスメソッド側の報告である。

料金は2026年10月時点の Anthropic の料金ページによる。

Pro と Max には5時間ごとの利用上限と週ごとの上限がある。チーム・企業向けプランや、Anthropic Console の API 従量課金でも使える。

仕事はどう変わったのか

Anthropic が2025年4月に公開した分析（Anthropic Economic Index）では、Claude Code での会話の79%が、人が手を入れずに AI に任せる「自動化」に分類され、チャット版の Claude.ai の49%を大きく上回った。早期の主な利用者はスタートアップで、JavaScript・TypeScript や HTML・CSS といったフロントエンドの作業が多かった。同社自身、この分析はコードの品質や実際の生産性までは測っていないと断っている。

生産性については逆の結果もある。研究機関 METR が2025年7月に公表したランダム化実験では、経験豊富なオープンソース開発者16人が246の実課題に取り組み、AI ツール（主に Cursor と Claude 3.5/3.7 Sonnet）を使えた課題のほうが19%長くかかった。本人たちは事前に24%速くなると予想し、終わった後も20%速くなったと信じていた。METR はのちにこの結果が古くなったとしており、対象も熟練者の一部に限られる。それでも「速くなった気がする」と「実際に速い」は別物だという論点は残った。

若手の仕事への影響は AI と若手雇用 のページにまとめている。

悪用という裏面

2025年11月、Anthropic は、中国の国家が支援する集団だと評価した GTG-1002 が Claude Code を侵入作戦の中核に使っていたと公表した。経緯と、報告への批判は GTG-1002 のページ にある。端末でコマンドを実行できる道具は、守る側にも攻める側にも同じように働く。

Claude Code の前段にある「画面を操作する AI」は Claude のコンピュータ使用、外部ツールとの接続規格は MCP、競合する OpenAI の取り組みは OpenAI Codex の各ページにある。同じ時代の出来事は AI の年表 と AI と社会の年表 で追える。