業務でClaude CodeをVertex AI経由で使えるようになったので使ってみた

サーバーサイドエンジニアの水戸です。

皆さん、Claude Code使ってますか？

今巷で話題のClaude Codeを弊社でも使えるようになりましたので、使用レポートを書いてみます。

(利用までの過程ではAI委員会のメンバーが動いてくれました！ありがとうございます。)

使えるようになるまで

弊社では、AI活動を推進するにあたり、to-ai-guardiansというSlackチャンネルで各種チェックを受ける必要があります。

以上のチェックを通過し、問題ないものと判断されたツールでないと導入できないということになります。

AI業界は進化のスピードが著しく早いですが、上場企業としてこの辺のチェックは避けて通れません。

Claude CodeはVertex AI(Google)やBedrock(AWS)をバックエンドとして利用でき、それらを使う前提で利用が許可されました！

Claude Codeが世間で話題になり始めたのは5月頃でしたが、利用申請が許可されたのは6月11日でした！非常にスピード感をもって利用許可までこれていると思います。

弊社では当初、AWS Bedrock経由での利用で始まりました。

ですが、Bedrockのトークンリミットは意外に厳しく、複数人で使うとすぐにリミットに引っかかってしまうという事象が発生していました。

そこでSREチームの方がGoogle Vertex AIを有効化してくれました！

Vertex AIはBedrockよりもだいぶリミットが緩いようで、現在は数十名が利用していても耐えられる運用になっています！

ちなみに、初日はClaude Opus 4が使える設定だったので自分が使い倒してしまった結果、日次でチェックしている費用がすごいことになってしまい、1日で使えなくなりました(ごめんなさい)

さて、ここまでClaude Codeが使えるようになるまでをお話しましたが、実際に使ってみての感想を書いていきたいと思います。

Claude Codeは、巨大なContextを理解することでコードベース単位での稼働が可能になっています。

真に威力を発揮したのは、「コードの調査」でした。

弊社が提供しているアプリでは、非常に多くの機能を提供している関係上、APIの数も膨大です。

そのため、問い合わせや機能実装、改善などで今まで触ったことのない機能のコードを見ることがしばしばあります。

その際、コードベースを理解できるClaude Codeに調査をお願いしたところ、能動的に様々なファイルを探索し、調査結果を出してくれました！

さらに、先日記事になったデータベースのMCPと組み合わせることで、テーブルのデータまでもを理解し、非常に正確な調査をしてくれます！

Claude Codeはコードを書く能力が高いと勝手に思っていたのですが、巨大なContextを理解できる利点を活かして調査に使うのが個人的には一番良い使い方でした。

先程も書きましたが、Claude CodeはMCPに対応しています。

弊社ではドキュメント管理とチケット管理にAtlassian製品を使っているため、Atlassian MCPを使うことでドキュメント化された仕様を理解し、調査や実装に活かすことができます！また、Playwright MCPを使ってフロント側の不具合を調査することもできます！

ここまで、Claude Codeが使えるようになるまでの経緯と使ってみた感想などを書いてきました。

まだまだClaude Codeの実力を100%引き出せているとは思っておらず、毎日使い倒して知見をためています！

また、先日発表されたGemini CLIの利用申請が始まっているなど、AI関連に追従できるように頑張っています！

少しでも弊社に興味を持っていただけた方は、ぜひカジュアル面談へお越しください！ open.talentio.com