Claude Codeと今後の展望

Claude Code を開き、以下のコマンドを入力しました：「私に月$1000 の収益をもたらす Web ベースまたはソフトウェアベースのスタートアップアイデアを開発してください。アイデアの生成から実装まですべて AI が行い、私は一度だけあなたが出したプログラムを実行するだけで全く何もする必要がないようにしてください。私の側でコーディング知識は不要なので、すべてがうまく機能するようにしてください。」AI は私に3つの選択式質問を行い、私がプロ向けユーザーに対して500個のプルームセットを$39 で販売すべきだと判断しました。それ以上の入力を待たずに、AI は1時間14分間も独力で作業を開始し、数百ものコードファイルとプロンプトを作成しました。そして、私が実行するだけで、売れ行きが怪しい架空のマーケティング主張で埋め尽くされた動作中のウェブサイトを作成・デプロイし、約束された500個のプロンプトセットを販売するための単一のファイルを手渡してくれました。実際に AI が立ち上げたサイトはここで見ることができます（ただし、実際に機能して収益を集めていた販売リンクは私が削除しました）。もし良心の呵責を無視してこれらのプロンプトパックを実際に販売していたら、約束された$1,000 を確実に得ていたと強く疑います。

Claude Code は親しみやすいインターフェースを持っているわけではありませんが、私が一度のリクエストを行ったところ、AI がそれについて私にインタビューを行い、1 時間以上も自律的に動作し、私の求めたものを正確に、目に見えるエラーもなく提供してくれました。

これが Claude Code の稼働状況であり、これは過去一ヶ月ほどの間に AI に突然の能力飛躍をもたらした新しい世代の AI コーディングツールの一つです。これらの新ツールが突如として強力になった理由は、一つの画期的な突破によるものではなく、二つの進歩の組み合わせによるものです。第一に、最新の AI は自律的にはるかに多くの作業を行い、特にプログラミングタスクにおいて自身のエラーを多く自己修正できるようになりました。第二に、AI には問題を新しい方法で解決するために使用できる「エージェント・ハーネス」と呼ばれるツールやアプローチが与えられています。これらの二つの要因の結果として、大手 AI 企業によって作られた最新の AI ツールにおいて大きな飛躍が生じています。

METR は、AI が 50% の信頼性で自律的に完了できるタスクの長さ（人間のプロフェッショナルが要する時間によって測定）を追跡しています。これは時間の経過とともに指数関数的に増加しており、過去数ヶ月間で大きな飛躍が見られました。これは AI の能力を測る一つの指標に過ぎませんが、他のほとんどの指標とも相関しています。

AI を実験したい私たちの多くにとって、これらの新しいツールはプログラマー向けに作られています。そして本当にそうなのです：Python コマンドやプログラミングのベストプラクティスについて理解していることを前提としており、1980 年代のコンピュータラボから出てきたようなインターフェースで包まれています。また、既存のプログラマーのワークフローに組み込まれるアプローチを用いてコードを分析し、トラブルシューティングを行い、作成することを明示的に支援するように設計されています。多くの点でこれは残念なことです。なぜなら、これらのシステムは実際にはあらゆる種類の知識労働者にとって広く有用だからです。そして、それらが何ができるかを見て（そして自分自身で実験することで）、AI の未来について多くを学ぶことができると思います。本稿では、特に Opus 4.5 を搭載した Claude Code に焦点を当てますが、これは主要な競合他社である OpenAI の GPT-5.2 を搭載した Codex や、Google の Gemini 3 を搭載した Antigravity と同様に動作します。

Claude Code によって立ち上げられたスタートアップ企業の例に戻りましょう。この事例は実質的に印象的でしたが、ツールが持つ能力のごく一部に触れただけに過ぎませんでした。その場合、私は Claude Code をコーディングのためにのみ使用しましたが、異なるペルソナからライブサイトのユーザーテストを行い、レポートを提出するよう依頼すると、その多くのツールの一つを展開し、私のコンピュータ上の Web ブラウザへの接続を利用します。Claude はブラウザの制御を引き受け、自身が作成したサイトへ移動し、人間がするようにスクロールして確認を行います。最初のパスではかなり楽観的なレポートを提示しましたが、AI が同調的になりがちであることを私は知っているため、より批判的なレポートも求めました。この二回目のレポートは、潜在的な問題を的確に指摘する（そしてサイトに存在していた怪しい偽レビューを発見する）点でより優れた結果を出しました。次のステップとして、その提案を実装するよう簡単に依頼し、私からの最小限の入力でプロセスを継続することも容易です。

マジック・トリックス

Claude Code が非常に優れている大きな理由の一つは、そのエージェント型ハネスにおいて多様なトリックを活用し、極めて賢い AI である Opus 4.5 が LLM（大規模言語モデル）が抱える多くの問題を克服できるようにしている点にあります。例えば、AI がユーザー調査を行っている際に興味深い出来事が起こりました：コンテキストウィンドウがいっぱいになってしまったのです。ご存知の通り、AI は一度に「記憶」できる情報量に限界があります。このコンテキストウィンドウは人間の基準では非常に長い（15 万語以上）ですが、会話全体、AI が読み込むすべてのドキュメント、AI が取得するすべての画像、そして AI を導く初期システムプロンプトが含まれているため、驚くほど速く埋まってしまいます。AI に真の長期記憶はないため、コンテキストウィンドウがいっぱいになると、それ以上の情報を記憶できなくなります。単なるカジュアルな会話であればこれは大きな問題ではありませんが、ChatGPT との長い対話ではローリングコンテキストウィンドウ（逐次更新される文脈領域）が機能しており、AI は最も古い部分を常に忘却しつつも、議論の最新の部分に基づいて即興で対応することで概ね追いついています。しかし、実際の作業を行う場合、新しいコードを読み込む際に AI が一部のコードを忘れてしまうことは大きな問題となります。

職場でのコンパクション。

Claude Code はこの問題を異なる方法で処理します。コンテキストが尽きると、停止してこれまでの会話を「圧縮」し、停止した瞬間の状況を正確にメモします。その後、コンテキストウィンドウをクリアし、Claude Code の新バージョンがそのメモを読み込んで現在の進捗を確認します。これは記憶喪失の主人公が、目覚めるたびにタトゥーを参照する映画『メメント』のようなものです。これらのメモにより、Claude は継続して作業を進めるために必要なすべてを手に入れます。これが Claude が数時間連続で動作できる理由であり、途中で行っていることを注意深く記録し、ソフトウェアやレポートなどの中間成果物を生成して、後で参照できるようにしているからです。

これは AI の制限を回避するために Claude Code が使用する唯一のトリックではありません。もう一つが「スキル」の使用です。この投稿を読んでいる皆さんご存知の通り、ユーザーは AI に指示を出すためにプロンプトを入力する必要があります。これらのプロンプトは命令として機能し、AI が賢くなるにつれて、複雑なプロンプト、さらには百ページに及ぶような長大なプロンプトの実行も非常に得意になってきました。しかし、こうした長いプロンプトはコンテキストウィンドウの多くを占有するため、適切なタイミングで AI に正しいプロンプトを与える必要があります。つまり、人間であるあなたが AI を継続してプロンプトし続けるか、AI にプロンプトを絶えず供給する複雑な自動化システムを設計する必要があります。

スキルはこの問題を解決します。これは AI が使用するタイミングを決定する指示であり、プロンプトだけでなく、タスクを達成するために必要なツールセットも含まれています。素晴らしいウェブサイトの構築方法を理解する必要がありますか？それなら「Website Creator Skill」を読み込み、ウェブサイト構築方法と使用すべきツールを説明します。Excel スプレッドシートを作成する必要がありますか？それなら「Excel skill」を読み込み、独自の指示とツールを使用します。もう一つの映画の例えをすると、これは『マトリックス』でネオが頭部に格闘技の指示をアップロードされ、新しいスキルを獲得する「私はカンフーを知っている」という瞬間に似ています。スキルを使えば、AI は必要な知識を随時切り替えることで、プロセス全体をカバーできます。例えば、ジェシー・ヴィンセントは興味深い無料のスキルリストを公開しており、これにより Claude Code がソフトウェア開発プロセス全体を処理できるようになります。必要に応じてスキルを取得し、ブレインストーミングや計画から始まり、最終的にはコードテストまで進みます。スキルの作成は技術的に非常に簡単で、平易な言語で行われ、AI 自体がその作成を手伝うことも可能です（これについては後ほど詳しく説明します）。

スキルのテキストの例（今回は Anthropic が公開した「Design Skill」）です。平易な言語で記述されており、AI に判断を委ねている点に注目してください。

スキルに加えて、Claude Code は限られたコンテキストウィンドウを管理し、困難な問題を解決するために他の手段も持っています。また、サブエージェントを作成することも可能で、これは特定の課題を解決するために別の専門的な AI を実効的に起動することを意味します。これには多くの利点があります。Opus は大規模で高価なモデルであるため、より簡単なタスクは安価で高速なモデルに引き渡すことができます。また、Claude が同時に多数の異なるプロセスを実行できるようにし、個人ではなくチームのように動作させることも可能になります。これらのモデルはそれぞれ独自のコンテキストウィンドウを持ち、非常に専門化されていることもあります。例えば、私は研究用と画像作成用の別々のサブエージェントを構築しました。メインの AI モデルは必要に応じてこれらのエージェントを「雇用」して専門的な作業を行わせます。

独自のツールを作成する必要もありません。誰でもスキルやサブエージェントを共有できますし、自社の製品と AI エージェントを連携させたい企業は、「モデル・コンテキスト・プロトコル（Model Context Protocol: MCP）」と呼ばれるアプローチを用いて、AI に対して指示を与えたりアクセス権限を付与したりすることが可能です。科学論文へのアクセスを可能にする出版社由来の MCP や、財務データの分析機能を AI に付与する決済会社由来の MCP、特定のソフトウェア製品の利用を AI に許可するソフトウェアプロバイダー由来の MCP などがあります。その結果、Claude Opus 4.5 のような賢い汎用 AI が、必要に応じて専門的なスキルを即座に適用し、必要なツールを活用しながら、自身の行動を追跡できる非常に柔軟なシステムが実現されます。

Claude Code は、あなたのコンピュータやファイル上で動作する点に特に威力があります。つまり、あなたのマシンへのアクセス権を持つ人間ならほぼ何でもできる AI を持つことになります。すべてのファイルを読み込み、新しいファイルを作成できます（PowerPoint や Word も結局はコードであり、Claude はコードの書き方を知っています）、ブラウザを使ってウェブにアクセスし、プログラムを記述して実行することも可能です。もちろん、AI に欠陥がないわけではなく、ブラウザやコンピュータへのアクセス権を与えることは、あらゆる新たなリスクと危険を生み出します。AI が不要なファイルを削除したり、予期せぬ結果をもたらすコードを実行したり、ブラウザ内の機密データにアクセスしたりする可能性があります。これらの警告にもかかわらず、Claude Code について非常に簡単な紹介をさせていただきますが、必ずバックアップを作成し、専用のフォルダを使用し、失っても構わないもの以外へのアクセス権は与えないでください。

アマチュアのための Claude Code ガイド

これまでのスクリーンショットでは Claude Code のコマンドラインインターフェースを使用してきましたが、より簡単な方法があります（昨日から！）。Claude Desktop を使用すれば、こちらからダウンロードしてインストールできます（使用する期間に関わらず、月額 20 ドル以上のサブスクリプションが必要です）。現在、デスクトップ版はコマンドラインインターフェースに比べて機能が少し少ないものの、アマチュアにとってはるかに使いやすいです。

AI にフォルダへのアクセス権限を与えるだけで（Claude はそのフォルダ内のファイルに対して何でも実行できるため、機密性の高い場合は特に注意し、必ずバックアップを取ってください）、AI との作業を開始できます。レポート調査や作成を依頼したり、クレジットカードの利用明細にアクセスさせてスプレッドシートに入力させ、異常がないか報告させたり、データ可視化を行わせたり、その他好きなことをさせることができます。私が以前紹介した最も強力なオプションは、「/」で始まるスラッシュコマンドを通じて利用できます。「/agents」と入力するとサブエージェントを設定でき、「/skills」と入力するとスキルを作成またはダウンロードできます（デスクトップ版では使用可能なスラッシュコマンドが限られていますが、完全なセットは近日公開されます）。Claude Code の活用方法は多岐にわたるため、ご自身に適した方法を見つけるために試行錯誤してみてください。ただし、プログラマーでなくても実際にコーディングに使うことを強くお勧めします。

例えば、この文章を書いている最中、私は時々 Claude Code のウィンドウを開き、AI に楽しみのためにゲームを作らせていました。それは文明が興亡し、独自の言語や文化、経済を発展させる歴史のシミュレーションです。数分ごとに、私は AI にさらに不可能と思われるリクエストを与えました：世界に独自のプレートテクトニクスと気象システムを持たせること、支配者の家系図を追跡すること、出来事を劇的に要約する AI を組み込むことなどです。各変更の後、AI は結果のプレイテストを行い、ゲームの新しいバージョンを生成しました。以前の「雰囲気コーディング」の経験とは異なり、AI が立ち止まったりループしたりすることはなく、すべてがスムーズに進みました。以下の動画をご覧ください。有能なプログラマーなら見つけるだろう問題点で溢れていることは間違いありませんが、結果はここからダウンロードできます（その部分も AI が処理しました）。

これは何を意味しているのでしょうか？あなたがプログラマーであれば、すでにこれらのツールを探求すべきです。プログラミングに隣接する立場の方（データを取り扱う学者、コードを実験したいデザイナー、自分が想像する何かを構築してみたい誰でも）、これが実験するべき瞬間です。しかし、ここにはより深い点があります：適切な枠組みがあれば、今日の AI は実際に意味のある、持続的な作業を行う能力を持っており、それが逆に、私たちがタスクにアプローチする方法を変え始めています。

驚くべきことに、それはプログラミングから始まっています。AI 界で最も有名なプログラマーの一人であるアンドレイ・カルパティ（Andrej Karpathy）は最近、「プログラマーとしてこれほど取り残されたと感じたことはありません。プログラマーが貢献する部分がますます希薄になり、その間を埋めるものへと変容しているため、この職業は劇的にリファクタリングされています。過去約 1 年間で利用可能になったものを適切に繋ぎ合わせさえすれば、私は 10 倍の力を発揮できるという感覚があります。しかし、その恩恵を享受しなかったことは、明らかにスキル不足によるものだと感じています。」と投稿しました。現在の Claude Code の不慣れさや、コーディングへの特化という点に惑わされないでください。AI を他の知識タスクで活用するための新しい基盤（harnesses）が間もなく登場し、それらがもたらす変化もまた現れます。

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