「Claude codeって名前はよく聞くけど、本当に仕事で使って大丈夫？」「バイブコーディングって楽そうだけど、あとでコードが地獄になるって本当？」――そんなモヤモヤを抱えたまま、情報をググっても断片的な記事ばかりで、結局どう使えばいいかよくわからない……という人は多いはずです。
この記事では、Claude codeの開発者ボリス・チェルニーの発言内容を土台にしつつ、単なるニュース紹介ではなく、「じゃあ実際にどう使えば、開発スピードも保守性も両取りできるのか」という、現場エンジニア・個人開発者が本当に知りたい部分を徹底的に掘り下げていきます。
まずは、今この記事を読むべき人をイメージしながら、自分が当てはまるかどうかをチェックしてみてください。
- あなたは、Claude codeや他のAIコーディングツールをすでに触ったことがあり、もっと賢く使いこなしたいと感じている人です。
- あなたは、バイブコーディングに憧れつつも、「このままだと将来の自分がメンテ地獄を見るのでは…」と不安を感じている人です。
- あなたは、チーム開発や本番システムでAIを使うときのリスクとベストプラクティスを具体的に知りたい人です。
もし一つでも当てはまるなら、この先はかなり「刺さる」内容になるはずです。ここから、検索ユーザーの潜在的な悩みを一つ一つ言語化しながら、Claude codeの賢い使い方と限界、そして人間エンジニアとしての立ち回り方まで、ストーリーとして分かりやすく解説していきます。
Claudecodeとは何か？ユーザーの検索意図を分解する
AIのイメージ
まずは前提として、読者が「Claude code」で検索する時の本当の目的＝検索意図を整理します。ざっくり分けると、次のようなニーズが混ざっています。
ひとつ目は、「Claude codeとは何か知りたい」という基本的な情報ニーズです。通常のClaudeとの違い、何ができるのか、どんな開発フローに向いているのか、といった「概要」を知りたい層です。
ふたつ目は、「Claude codeの使い方・具体的なプロンプト・ワークフローを知りたい」という実務的なニーズです。ここには「Claude code 使い方」「Claude code プロンプト」「Claude code チュートリアル」といったキーワードが含まれます。
三つ目は、「Claude codeは仕事で使えるレベルなのか？どこまで信用していいのか？」という評価・不安系のニーズです。検索キーワードとしては「Claude code 評判」「Claude code 精度」「Claude code バイブコーディング 限界」などが想定されます。
この記事は、これらをすべてカバーしつつ、特に元記事が触れていた「バイブコーディングの限界」「保守しやすいコード」というテーマを軸に、長期的に後悔しないAIコーディングの使い方にフォーカスしていきます。
バイブコーディングとは？魔法のようで危険な開発スタイル
まずはキーワードになっている「バイブコーディング（vibe coding）」から整理しましょう。これは厳密な技術用語というより、最近のAI開発界隈で使われるスラングに近い表現です。
ざっくり言うと、「細かい仕様や設計を詰めずに、なんとなくの“雰囲気（vibe）”をAIに投げて、アプリや機能を丸ごと作らせるスタイル」のこと。
例えば、こんな感じのプロンプトです。
「Notionみたいなタスク管理アプリを作りたい。ユーザー登録とチーム共有ができて、ラベルと締切でフィルタできる感じで。Next.jsとPostgreSQLで頼む。」
これだけを投げて、AIに一気にコードを生成させてしまう――これがバイブコーディング的な使い方です。
確かにこのやり方は、プロトタイプやデモを一瞬で作るには強力です。しかしClaude codeの開発者ボリス・チェルニー自身が、「保守しやすいコードが必要な領域でキメラのように使うのは危険」と明言しています。
その理由を、より噛み砕いて整理してみましょう。
| スタイル | メリット・デメリット |
|---|---|
| バイブコーディング（AI丸投げ） | 爆速で動くものができる一方で、設計や命名、責務の分離が雑になりやすく、後からの仕様変更やバグ修正が非常にやりにくくなるリスクがあります。 |
| 設計重視＋AI協調スタイル | 人間が設計・責務の分解を行い、Claude codeは「実装・リファクタ・テスト生成」に集中するため、スピードと保守性のバランスが取りやすく、チーム開発に向いています。 |
大事なのは、バイブコーディングを完全否定する必要はないということです。チェルニーも、「使い捨てのコード」や「クリティカルパスにない部分」では有効だと述べています。
つまり、どこでバイブコーディングを使い、どこからは設計重視に切り替えるかを判断することこそ、Claude codeを仕事レベルで使いこなす鍵になるのです。
Claudecodeで「保守しやすいコード」を書く5つの原則
では、実際にClaude codeで保守しやすいコードを書くには何を意識すべきか。ここでは、開発者の発言や業界のベストプラクティスを踏まえた、実践的な5つの原則を紹介します。
① いきなりコードを書かせず、まず「設計とプラン」を書かせる
チェルニー自身も、重要なコードを書くときは「まずAIにプランを書かせる」ところから始めると語っています。
いきなり「この機能を実装して」と書くのではなく、次のようなプロンプトから始めます。
「〇〇という機能を実装したい。使用技術は××。まずはファイル構成・責務分割・データ構造のプランだけを提案してほしい。まだコードは書かないで。」
この一手間で、後々のカオス具合が大きく変わります。Claude codeはテキストでの説明・分解が非常に得意なので、最初に設計レビューをさせるイメージです。
② 小さなステップに分割し、1ステップずつコード生成させる
バイブコーディングの失敗例の多くは、「1回のプロンプトでやらせすぎ」です。
プランができたら、そのプランに沿って「1ファイル」「1コンポーネント」「1ユースケース」といった単位で、少しずつ生成を依頼します。
このときのポイントは、毎ステップで次の2点を必ず確認することです。
- この変更は今の設計と整合しているかどうかを自分の目でも確認すること。
- 怪しい部分や迷っている部分があれば、その場でClaude codeに理由を説明させること。
このチェックを挟むことで、AIが暴走して設計を勝手にねじ曲げるリスクをかなり抑えられます。
③ 「読みやすさ」と「名前付け」をAIに徹底的にレビューさせる
Claude codeは、命名やコメント、関数の粒度に関するフィードバックが得意です。
例えば、すでに書いたコードに対して次のように依頼します。
「このコードを、将来別のエンジニアが読んでも迷わないように、変数名・関数名・コメントを改善して。なぜその名前にしたのかも簡単に説明して。」
こうすることで、自分一人では気づきにくい曖昧な名前や、長すぎる関数を洗い出してくれます。「命名レビュー専任エンジニア」が1人増えた感覚で使うと、保守性がぐっと上がります。
④ テストコードは「丸投げ」してもよいが、観点は自分で指定する
テストコードは比較的「AIが得意な領域」です。ただし、どの観点をテストすべきかまでは人間が指示した方が精度が上がります。
「この関数に対して、正常系・代表的な異常系・境界値の3パターンを最低限カバーするユニットテストを書いて。特に〇〇のパターンは落とさないでほしい。」
といった形で、観点は人間が決め、具体的なテストコード生成とリファクタリングをClaude codeに任せると、バランスが良くなります。
⑤ 「技術的に強いこだわりがある部分」は自分の手で書く
チェルニーも、「技術的な意見を強く持つシステム部分は今でも手で書いている」と語っています。
パフォーマンスがシビアなアルゴリズム、複雑なトランザクション処理、セキュリティに関わる部分など、バグが致命傷になる部分は、あえて人間が主導で実装し、Claude codeにはレビューや補助をさせる方が安全です。
Claudecode実践ワークフローとプロンプト例
ここからは、より実務に落とし込んだ「Claude codeによる開発フロー」を、1本のストーリーとして説明します。
想定するのは、Webアプリの新機能を既存サービスに追加するケースです。
まず、全体像は次のような流れになります。
- 要件を整理し、Claude codeに「仕様整理」と「設計案のドラフト」を依頼します。
- 合意した設計案に基づき、1ファイルずつ、もしくは1コンポーネントずつコード生成を依頼します。
- 生成されたコードを自分の目でレビューし、怪しい箇所をClaude codeに質問しながら修正させます。
- 機能が一通り動いたら、Claude codeにユニットテスト・統合テストの作成を依頼します。
- 最後に「読みやすさ・命名・コメント」の観点でリファクタリングを依頼し、人間が最終レビューします。
それぞれのステップで使える具体的なプロンプト例も紹介します。
ステップ1仕様整理＋設計ドラフト
「以下の要件を満たす機能を既存の〇〇サービスに追加したい。まずはデータモデル・API設計・フロント側の画面構成を含めた設計案だけを日本語で提案して。まだコードは出さないで。」
ステップ2小さな単位での実装
「さっき合意した設計のうち、まずはバックエンドの〇〇エンドポイントだけを実装して。使用言語は△△。既存の××というファイル構成に合わせて書いてほしい。」
ステップ3理由を聞きながら修正させる
「この部分のロジックの意図を日本語で説明して。もし簡単にできるなら、条件分岐のネストを浅くするように書き直して。」
ステップ4テストコード生成
「このモジュールに対して、最低限のユニットテストを作成して。特に〇〇の境界値と、エラー時のメッセージを確認するテストを含めて。」
ステップ5読みやすさ・命名のリファクタリング
「このファイル全体を、読み手が迷わないようにリファクタリングして。関数名・変数名があいまいなところは、意図がわかるように変えて良い。変更点はコメントで説明して。」
これらのプロンプトをテンプレート化しておけば、「Claude code 使い方」で検索してきた初心者でも、かなり再現性高く活用できるようになります。
Claudecodeが向いている場面・向いていない場面
ここで一度立ち止まって、Claude code＋バイブコーディングの適切な使い分けを整理しておきましょう。
向いているのは、例えば次のようなケースです。
・企画段階のプロトタイプやPoC
まだ仕様も固まっておらず、「とりあえず触れるものがほしい」段階では、バイブコーディングの爆速さが輝きます。ここでは保守性よりスピードを優先してOKです。
・社内ツールや一時的に使うスクリプト
ログ解析スクリプトやデータ変換ツールなど、寿命が短いコードはAIに丸投げしても後悔が少ない領域です。
・テストコードやドキュメント生成
仕様が変わったら捨てても良いテストやドキュメントは、Claude codeの得意領域です。
逆に、バイブコーディングのまま突っ走ると危険なのは次のようなケースです。
・事業の中核になる本番コード
売上やユーザーデータに直接関わる部分は、保守性と信頼性が最優先です。ここは「設計重視＋AI協調」に切り替えるべき領域です。
・長期運用が前提のシステム
5年、10年と続くサービスのコア部分をバイブコーディングで量産すると、将来のメンテナンスコストが爆発します。将来の自分や別のチームメンバーが読むことを前提に設計しましょう。
・厳密なドメイン知識が必要な領域
金融・医療・法務など、ドメイン理解が重要な領域は、AIの「それっぽさ」が逆に危険になります。ここではAIはあくまで「補助」と割り切るのが安全です。
この線引きをチームで明文化しておくと、「どこまでAIに任せていいのか問題」で揉めづらくなり、Claude codeのメリットだけを取り込みやすくなります。
Claudecodeに関する疑問解決
ここからは、検索ユーザーが抱きがちな具体的な疑問をQ&A形式で解決していきます。
Q1. Claudecodeと通常のClaudeは何が違うのですか？
Claude codeは、ざっくり言えば「コード開発に特化した利用体験」を提供するためのモード／ツール群です。
通常のClaudeでもコードは書けますが、Claude codeでは次のような点が強化されているとイメージすると分かりやすいです。
まず、大きなコードベースを前提にしたコンテキスト管理がしやすく、複数ファイルにまたがる変更やリファクタリングの提案を行いやすい設計になっています。
また、自然言語で「このリポジトリ全体の構造を説明して」「この変更の影響範囲を教えて」といった高レベルな質問に答えるのも得意です。
要するに、通常のClaudeが「なんでも相談できる賢い相棒」だとしたら、Claude codeは「コード編集に特化したIDE内のスーパーアシスタント」というイメージです。
Q2. 初心者エンジニアでもClaudecodeを使いこなせますか？
結論から言うと、使いこなせますが、「丸投げすると危険」という意味では上級者と同じです。
初心者ほど「AIが書いたコードを100％信用してしまう傾向」があり、それが最大の落とし穴になります。
初心者がClaude codeを使うときのコツは、次の3点です。
- 自分の理解が追いつく「小さな単位」のコードだけ生成させて、その都度説明を要求すること。
- 「なぜこう書いたの？」「他の書き方はある？」と、理由と代替案をセットで質問すること。
- 最終的なマージ前には、必ず先輩エンジニアか自分で丁寧にコードレビューを行うこと。
このスタイルで使えば、Claude codeは「教科書よりも対話的で、環境構築いらずの学習ツール」としても非常に強力です。単にコードを早く書くためではなく、理解を深めるための相棒として位置づけると、長期的な成長につながります。
Q3. 機密コードをClaudecodeに投げても安全ですか？
ここは多くのエンジニアが気にしているポイントです。
一般論としては、どのAIツールでも「社内ポリシーに従う」「機密情報はむやみに外部サービスに投げない」が大前提です。
実務的には、次のようなガイドラインをおすすめします。
まず、公開前提のOSSや個人プロジェクトでClaude codeを使い込み、ワークフローに慣れること。
つぎに、会社として利用規約やデータ取り扱いポリシーをチェックし、「どこまでならOKか」をチームで明文化すること。
最終的には、オンプレミス版・企業向けの提供形態など、より厳格なオプションを検討することも視野に入れてください。
大切なのは、「なんとなくみんな使っているから」という理由で始めないことです。
Q4. Claudecodeがあれば、人間エンジニアはいらなくなりますか？
答えはほぼ間違いなくNOです。
チェルニーも「AIモデルは依然としてコーディングが得意とは言えない」「改善の余地は多い」と率直に述べています。
AIが得意なのは、「すでにあるパターンを組み合わせる」「大量の細かいコードを一気に生成・変換する」といった領域です。一方で、「何を作るべきか決める」「仕様のあいまいさを解消する」「ビジネス上のトレードオフを判断する」といった仕事は、依然として人間の役割です。
むしろ、Claude codeのようなツールが普及することで、エンジニアに求められるのは「コードを書くスピード」よりも「正しい問題を定義し、AIをうまく使いこなす力」へとシフトしていきます。
これは脅威というより、キャリアの軸をシフトするチャンスだと捉えるのが賢いやり方です。
【警告】このままでは、AI時代に取り残されます。
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他の記事は下記のリンクからご覧いただけます。
まとめClaudecodeは「丸投げの魔法」ではなく「設計力を増幅する道具」
ここまで、Claude codeとバイブコーディングの関係、そして「保守しやすいコード」というキーワードを軸に、かなり踏み込んだ話をしてきました。最後に、この記事のポイントをシンプルに整理します。
まず、Claude codeは「魔法の自動コード生成ボタン」ではなく、「設計と実装を高速に回すための共同エンジニア」として使うのが正解です。
バイブコーディング的な丸投げは、プロトタイプや短命なコードでは強力ですが、本番コードや長期運用が前提のシステムでは、後から大きなツケを払うリスクがあります。
次に、保守しやすいコードを書くための5つの原則として、
設計から始めること、小さなステップで進めること、命名と読みやすさのレビューにAIをフル活用すること、テスト生成をうまく任せること、そしてクリティカルな部分は自分の手で書くことを紹介しました。
最後に、Claude codeはエンジニアを置き換えるツールではなく、「問題を定義して指揮する人」ほど価値が高まる時代を加速させる存在です。
もしあなたが今、「コードを書くこと」だけに自分の価値を感じているなら、今日から少しずつ「設計」「仕様の言語化」「AIへの指示の出し方」に意識をシフトしてみてください。
Claude codeを正しく使いこなせれば、 「開発スピードは上がったのに、コードの質と保守性もむしろ上がった」
という、一見矛盾した状態を現実にできます。
これからClaude codeを触る人も、すでに使っている人も、この記事の内容をヒントに、あなたなりの最適なAIコーディングスタイルをぜひ育てていってください。
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