コード生成AIの活用が当たり前になりつつある中、Anthropicが公式に推奨する「Claude Code」のワークフローが、単なるコードスニペット生成を超えた体系的な開発支援の方向性を示している。特に設計や計画段階を重視する開発者には強力な味方になり得るが、単純なコピペで済ませたい場面ではオーバースペックに感じるかもしれない。
Claude Codeの公式推奨ワークフロー「Explore→Plan→Code→Commit」
Anthropicの公式ドキュメントによれば、Claude Codeを効果的に利用するためのベストプラクティスとして、「Explore（調査）→ Plan（計画）→ Code（実装）→ Commit（反映）」という4段階のワークフローが提示されている。これは、従来の「プロンプトを投げてコードを生成する」という単発的な利用から、開発プロセス全体をAIと協調して進めるための枠組みを提供するものだ。
「Explore」フェーズでは、実装前に必要な技術的調査や既存コードベースの理解をClaudeに支援させる。次に「Plan」フェーズでは、具体的な実装計画やアーキテクチャの設計を立案する。この計画を基に「Code」フェーズで実際のコード生成とレビューを行い、最終的に「Commit」フェーズで変更内容の要約やコミットメッセージの作成までを一連の流れとして完結させる。この体系的なアプローチは、特に中規模以上の機能追加やリファクタリングにおいてその真価を発揮する。
計画フェーズの要「Plan Mode」の活用
このワークフローの核心の一つが「Plan Mode」の活用だ。公式ドキュメントでは、複雑なタスクに取り組む際には、いきなりコード生成を始めるのではなく、まずPlan Modeを使用して実装計画を詳細に立てることが推奨されている。このモードでは、Claudeがタスクを細かいサブタスクに分解し、各ステップで必要なファイル、変更点、潜在的なリスクを明示した計画書を作成する。
例えば、「ユーザー認証システムに多要素認証（MFA）を追加する」というタスクを与えた場合、Plan Modeは「1. データベーススキーマの変更計画、2. バックエンドAPIエンドポイントの設計、3. フロントエンドUIコンポーネントの追加、4. テストケースの作成」といった詳細なステップと、各ステップで編集すべきファイルのリストを出力する。開発者はこの計画に沿って、Codeフェーズへと進むことができる。これにより、AIの生成するコードがプロジェクトの全体像から外れるリスクを減らし、一貫性のある実装を実現できる。
自律性の向上と「Agent Teams」によるワークフロー強化
Anthropicの研究ページによれば、Claude Codeは複雑なタスクに対する自律性が向上している。単一の指示で、計画の立案からコード生成、テスト、デバッグまでをより連続的かつ自律的に実行できる能力が高まっているという。これは、上記の公式ワークフローをよりスムーズに実行するための基盤となっている。
さらに、公式ニュースで紹介されている「agent teams」などの新機能は、このワークフローをさらに強化する可能性を秘めている。この機能は、単一のAIエージェントに全てを任せるのではなく、異なる役割（例：アーキテクト、エンジニア、レビュアー）を持った複数のAIエージェントを協調させて作業を進めるアプローチを可能にする。例えば、アーキテクト役のエージェントがPlanフェーズを担当し、その出力をエンジニア役のエージェントがCodeフェーズで実装し、さらにレビュアー役がコードを検査する、といった分業が想定される。これにより、より高度で信頼性の高い開発支援が実現されると考えられる。
実際の開発シーンでの活用例
このワークフローを実際に使うとどうなるのか。具体例として、既存のWebアプリケーションに新たなデータ分析ダッシュボードページを追加するタスクを考えてみる。
まず「Explore」では、「現在のフロントエンドフレームワークとチャートライブラリのバージョンを確認し、互換性のあるデータ可視化ライブラリを提案してくれ」とClaudeに依頼する。次に「Plan」フェーズでPlan Modeを起動し、ダッシュボード実装のための詳細計画を作成させる。これには、新しいルートの定義、API呼び出し用のサービス層作成、複数のチャートコンポーネントの実装、スタイリングの順序などが含まれるだろう。
「Code」フェーズでは、この計画に基づき、ファイルを一つずつ生成または編集していく。計画があれば、「次はどのファイルを編集すべきか」という迷いがなくなる。最後に「Commit」フェーズで、Claudeに「今回の変更内容の要約をコミットメッセージ形式で出力して」と指示すれば、変更点を適切に反映したコミットメッセージが得られる。この一連の流れを意識することで、AI支援下での開発が断然と見通しの良いものになる。
従来ツールとの違いと誰が使うべきか
従来のコード補完ツール（GitHub Copilotのインラインサジェストなど）や、単発のコード生成だけを行うAIと比べ、Claude Codeの公式ワークフローが特徴的なのは、開発の「上流工程」である設計と計画を正式に組み込んでいる点だ。これは、AIを「考えるパートナー」として活用したい開発者にとって大きな価値となる。
したがって、このワークフローは、複雑なプロジェクトに携わり、設計段階での検討や大規模なコード変更を頻繁に行う開発者に最も適している。逆に、簡単なユーティリティ関数を書くだけ、または既存コードの小さなバグ修正だけが目的の場合、この4段階ワークフローはやや重く感じられる可能性がある。また、AIに計画を立てさせること自体に時間を割くことを厭わない姿勢も、このワークフローを最大限活用するための前提条件と言える。
Anthropicが公式に提示するこのアプローチは、コード生成AIの活用を「便利な機能」から「開発プロセスの一部」へと昇華させる試みだ。Plan Modeやagent teamsといった機能の進化と相まって、AIと開発者の協業の形は、単なる生産性向上から、開発の質そのものの向上へと焦点を移しつつある。
Be First to Comment