Claude Codeが話題になっていても、実際にどんな仕事で使われているのか、自分の業務にも当てはまるのかは見えにくいものです。
Claude Codeは、開発者だけでなく法務やマーケティングの担当者にも使われています。Anthropicは社内チームの使い方と、日本企業を含む導入事例を公式に公開しています。
この記事では、公式に公開された9つの活用事例を、開発以外の部門・調べもの・日本企業の3つに分けて整理します。読み終えるころには、自分が最初に試す作業を1つ選べます。
Claude Codeの活用事例は公式の2つのページで確かめられる

Claude Codeの活用事例は、Anthropicが社内チームの使い方をまとめたブログと、導入企業の事例ページの2つで確かめられます。本記事はこの2つの公式情報から、開発以外の部門の例と日本企業3社の例を合わせて9つ取り上げます。
社内チームの使い方は、2025年7月に公開されたAnthropicの公式ブログにまとまっています。法務・マーケティング・デザイン・セキュリティなど、部門ごとの使い方が具体的に書かれています。
導入企業の例は、Claudeの公式サイトにある事例ページで読めます。日本企業ではマネーフォワード・クラスメソッド・楽天の3社が、成果の数字とともに紹介されています。
Claude Codeの機能そのものは、Claude Codeでできることの全体像で公式の9つの使い道として整理しています。本記事は機能の一覧ではなく、誰が何に使ってどう変わったかという実例に絞って紹介します。

Claude Codeは法務やマーケティングなど開発以外の部門でも使われている

Claude Codeは、Anthropic社内では法務・マーケティング・デザインといった開発以外の部門でも使われています。コードを書く専門家に頼らず、小さな道具を自分で作ったり、繰り返しの作業をまとめて片付けたりする使い方です。
ここからの3つの例は、いずれもAnthropicの社内事例ブログに載っているものです。
法務チームは相談先を案内する仕組みを自作した
Anthropicの社内事例ブログによると、法務チームは社員が適切な弁護士に連絡できるよう、問い合わせを振り分ける「電話ツリー」の試作品をClaude Codeで作りました。
電話ツリーとは、質問に答えていくと担当窓口にたどり着く案内の仕組みのことです。同じブログはこの例を、開発担当がいなくても部門の困りごとに合わせた道具を作れる例として紹介しています。
マーケティングは広告文の作り直しを数分で終えた
同じブログでは、グロースマーケティングチームの例も紹介されています。広告の一覧をまとめたCSVファイルを読み込み、成果の低い広告を見つけて、文字数の制限内で新しい案を作る仕組みです。
この仕組みは作業を2つのサブエージェント(役割を分けて動く補助のAI)に分担させています。その結果、数百の新しい広告案を、数時間ではなく数分で作れるようになりました。
マーケティング向けにはFigmaのプラグインも作られています。デザインの枠を見分けて見出しと説明文を入れ替え、最大100種類の広告案を作るものです。1回分に数時間かかっていたコピー&ペーストの作業が、0.5秒で終わるようになりました。
デザイナーはデザインから動く画面まで作らせた
製品デザインチームは、Figmaのデザインファイルを Claude Code に読み込ませています。そこから新しい機能のコードを書き、テストを実行し、直す作業を自動で繰り返す流れを組みました。
社内事例ブログには、TypeScriptを書いた経験のないデータサイエンティストの例もあります。モデルの性能をグラフで見るためのWebアプリを、Claude Codeに丸ごと作らせて分析に使っています。
デザインや分析が本業の人でも、頭の中にある完成形を伝えれば、動く画面まで形にできるということです。
Claude Codeは調べものや障害の原因探しの時間を縮めている

Claude Codeは、ファイルを書く作業だけでなく、慣れないコードや資料を読み解く調べものや、トラブルの原因探しにも使われています。Anthropic社内では、時間がどれだけ縮んだかを数字で示した例もあります。
次の3つは、いずれも社内事例ブログに載っている「読む・調べる」側の使い方です。
新しいメンバーが仕組みの全体像を早くつかむ
Anthropicの社内事例ブログによると、データインフラのチームでは、新しく入ったデータサイエンティストがコード全体を Claude Code に読み込ませています。CLAUDE.mdを手がかりに、データの流れがどこからどこへつながっているかを把握しています。
CLAUDE.mdは、Claude Codeが作業を始めるたびに読む、プロジェクトの決まりごとを書いたメモのようなファイルです。チームの前提を書いておくと、新しいメンバーが質問する前にClaude Codeから全体像を聞けるようになります。
全社では、外部のサービスとつなぐMCPとCLAUDE.mdを組み合わせ、社内Wikiや個人の知識を探しやすくする使い方もされています。
画面のスクリーンショットから障害の原因を探す
データインフラのチームは、システムが正常に動かなくなった際、管理画面のスクリーンショットを Claude Code に渡して原因を調べさせました。原因の特定から直すためのコマンドの提示まで進み、20分の時間を節約できたと社内事例ブログにあります。
セキュリティのチームも、エラーの記録と資料を渡して処理の流れを追わせています。通常10〜15分かかる手作業の確認を、3倍の速さで終えられるようになりました。
Claude Codeの公式ドキュメントも、エラー画面のスクリーンショットを渡して原因を尋ねる使い方を紹介しています。言葉で説明しにくいトラブルほど、画面をそのまま見せるほうが早く伝わります。
知らない分野の調べものを80%短くした
社内事例ブログでは、機械学習の知識がない推論チームのメンバーが、専門的な関数の意味を Claude Code に尋ねて理解した例も紹介されています。
Google検索で1時間かかっていた調べものが10〜20分で済み、調べる時間を80%短縮できたとあります。専門外の資料を読み解く場面は、職種を問わずありそうな使い方です。
Claude Codeは日本企業でも開発の時間短縮に使われている

Claude Codeは、マネーフォワード・クラスメソッド・楽天といった日本企業でも導入され、公式の事例ページに成果の数字が載っています。どの会社も、実装・レビュー・テストといった開発の手間を減らす使い方が中心です。
3社の成果を並べると次のとおりです。
| 会社 | 主な使い方 | 事例ページに載っている成果 |
|---|---|---|
| マネーフォワード | 機能の実装・レビューの自動化 | 実装が2日から5時間に |
| クラスメソッド | 設計書からのコード作成・事前レビュー | レビュー時間を最大80%削減 |
| 楽天 | テスト作成・バグ修正・並行作業 | 新機能の公開までが24日から5日に |
3社以外の導入事例も、Claudeの公式サイトの事例ページで一覧で見られます。
マネーフォワードは実装を2日から5時間にした
マネーフォワードは、会計や家計簿などのクラウドサービスを提供する日本企業です。Claudeの公式事例ページによると、複数のサービスにまたがる機能の実装や、大きな作り直し、コードレビューの自動化に Claude Code を使っています。
新しく入ったエンジニアの開発環境を自動で整えるコマンドも作られました。その結果、新メンバーが仕事を始められるまでの期間が1週間から1日に縮んでいます。
同じページでは、API(ほかのシステムとデータをやり取りする窓口)の実装が2日から5時間になったこと、エンジニアの80%が日常業務に組み込んでいることも紹介されています。
クラスメソッドはレビューの時間を最大80%減らした
クラスメソッドは、クラウドの導入を支援する日本企業です。Claudeの公式事例ページによると、エンジニアの人手不足を補うために Claude Code を取り入れました。
設計書からのコード作成やテストの作成に加え、プルリクエスト(変更内容をほかの人に確認してもらう依頼)を出す前に、AIに自分の変更を点検させています。この使い方で、コードレビューにかかる時間を最大80%削減できたとあります。
Google Apps Scriptを使った業務の自動化にも使われ、処理時間が24時間から1時間に縮んだ例も載っています。
楽天は新機能を出すまでを24日から5日にした
楽天は、ECや旅行、金融など70以上の事業を展開する日本企業です。Claudeの公式事例ページによると、テストの作成、バグの修正、説明文書の作成などに Claude Code を使っています。
複数の Claude Code を同時に動かして作業の詰まりを減らし、新機能を世に出すまでの期間を24日から5日に短くしました。複雑な作り直しで、7時間にわたって自律的に作業を続けた例もあります。
エンジニア以外の社員が開発のプロジェクトに関われるようになった点も、事例ページで触れられています。
Claude Codeの事例の数字は自社でそのまま出るとは限らない

事例の数字は各社が自社の条件で測った成果で、同じ効果がどの職場でも出るとは限りません。読むときは、どんな作業で・何と比べて縮んだのかを確かめ、自分の作業に近い例だけを参考にするのが安全です。
たとえばマネーフォワードの「週7時間の節約」は、早くから使い始めた社員への社内アンケートの結果です。楽天やクラスメソッドの数字も、特定の作業に絞って測ったものです。
数字を見るときは、次の3点を確かめると判断を誤りにくくなります。
- どの作業の時間が縮んだのか
- 何と比べて縮んだのか
- 自分の仕事に同じ作業があるか
事例の数字は導入の目安ではなく、どの作業に効きやすいかを知る手がかりとして読むと、過度な期待を持たずに試せます。
Claude Codeを自分の仕事で試すなら小さな作業から始める

Claude Codeを試すなら、事例の中から自分の仕事に近い作業を1つ選び、小さく任せてみるのが近道です。始める前に、使えるプランと、確認しながら進める方法、資料作りが中心の場合の別の選択肢を押さえておきます。
Claude Codeの公式ドキュメントによると、Claude Codeはコードだけでなく、メモや文書のフォルダでも同じように検索・編集・整理ができます。開発をしない人でも、手元のフォルダを使って試せます。
Claude Codeを使うにはPro以上の有料プランが必要
Claudeの料金ページでは、無料のFreeプランにClaude Codeは含まれていません。使えるのは月20ドル(税別)のPro以上の有料プランです。
Proは年払いにすると月17ドル相当になり、さらに多く使う人向けに月100ドルからのMaxもあります。表示価格には税金が含まれていない点にも注意してください。
プランの料金は改定されることがあるので、申し込む前に公式の料金ページで確かめてください。

最初は計画を出させて確認しながら任せる
Claude Codeの公式ドキュメントによると、プランモードに切り替えると、Claude Codeはファイルを読んで計画を示すだけで、承認するまで書き換えません。
最初はこのモードで、事例に近い作業を1つ頼んでみてください。計画を読んでから任せれば、何が変わるのかを把握したまま進められます。
起動から最初の依頼までの流れは、Claude Codeの使い方を4ステップで解説した記事で順に確認できます。

資料作りが中心ならClaude Coworkも候補になる
Anthropicは、Claude Codeをコードを書く仕事向け、Claude Coworkを調べものや分析などコード以外の仕事向けと説明しています。
事例のような開発寄りの作業ならClaude Codeが合います。一方、資料作りや情報整理が仕事の中心なら、Claude Coworkのほうが合う場合があります。
2つの選び方はClaude CodeとClaude Coworkの違いで比べています。

Claude Codeの活用事例に関するよくある質問
エンジニアでなくてもClaude Codeを仕事に使えますか?
使えます。Anthropic社内では、法務チームが相談先を案内する仕組みを、マーケティング担当が広告文を作り直す仕組みを作った例が公開されています。ただし最初は文字でコマンドを打つ画面やフォルダの扱いに慣れが要るため、デスクトップアプリから小さな作業で試すと始めやすくなります。
Claude Codeは無料プランで使えますか?
使えません。料金ページの比較表では、無料のFreeプランにClaude Codeは含まれておらず、使えるのはPro(月20ドル・税別)以上の有料プランです。事例と同じ使い方を試すには、まずProを契約してから小さな作業で始めるのが現実的です。
会社でClaude Codeを導入するにはどのプランを選べばよいですか?
複数人で使うならTeamまたはEnterpriseのプランが候補です。公式の案内では、Claude CodeはPro・Max・Team・Enterpriseのいずれかのプラン、または開発者向けのConsoleアカウントで使えます。人数や管理の要件で選び、詳しい条件は公式の料金ページで確かめてください。
Claude CodeとチャットのClaudeは何が違いますか?
手元のフォルダのファイルを読んで直接書き換えたり、コマンドを実行したりまで進められる点が違います。チャットは答えや文章を返すところまでですが、Claude Codeは作業そのものを進めます。事例の多くは、この『ファイルを直接扱える』点を生かした使い方です。
Claude Codeに仕事を任せても安全ですか?
任せる範囲を自分で決められます。Claude Codeはファイルを変える前に確認を求める設定が基本で、プランモードにすると計画を示すだけで、承認するまでファイルを書き換えません。最初は確認しながら進め、慣れてから任せる範囲を広げると安心です。
まとめ:Claude Codeの活用事例から試す作業を1つ選ぶ

Claude Codeの活用事例は、開発の時間短縮だけでなく、法務やマーケティングの道具作り、調べものや障害の原因探しにまで広がっています。どの例も、手元のファイルをAIが直接読んで作業を進める同じ仕組みの上に成り立っています。
事例の中から自分の仕事に近い作業を1つ選び、小さく任せてみることが最初の一歩になります。準備は次の記事で確認できます。

