最近、ITエンジニア界隈ではClaude Codeの話題をよく耳にするようになりました。ChatGPTよりもAnthropicのClaudeを使っているITエンジニアが多い印象で、その中でもClaude Codeを日常的に活用している人は特に増えてきていると感じます。
当初のClaude Codeはコードを書く・レビューするという用途が主流でしたが、最近はタスク管理や自動化など、スキルを活用したより幅広いユースケースが広がってきています。私自身も遅ればせながら、仕事でもプライベートでも毎日触るようになってきました。
もともとターミナル操作が好きなこともあり、IDEよりもターミナルアプリから使うスタイルが自分にはしっくりきています。今回は、私が実際にどんな使い方をしているかをいくつか紹介します。よくあるケースかもしれませんが、これからClaude Codeを使い始める方の参考になれば幸いです。
1. プログラミングとコードレビュー
普段あまりコードを書く機会は多くないのですが、Terraformやデータワークフロー内で呼び出すPythonスクリプトの実装などを書く際にClaude Codeをよく使っています。
コードレビューはCodexに任せることも結構あります。Claudeで書いたコードを周りと共有する機会が多いため、正確性を高めるという観点と、1社のモデルに依存しないレビューを得るという観点でCodexも活用しています。
git push、Terraformのapply/destroyは誤操作を防ぐために自分で行いますが、それ以外の作業はClaude Codeに任せています。Pull Requestの内容もClaude Codeに書いてもらうことで、PRを出すハードルが下がり、スピードも上がりました。ただし、レビュー依頼する前に必ず自分で目を通してから出すようにしています。Claudeは余計なことをしてしまうこともあるので、最終確認は自分で行うのが大切だと感じています。
2. 調査レポートの作成
最近、Snowflakeの直近1年間の利用状況を調査して報告するというタスクがありました。AIが登場する以前であれば、SnowflakeのUI（Snowsight）から調査用SQLを実行して、レポートにまとめていましたが、Claude Codeでほとんど不要になりました。
Notionとのコネクタ設定をしているため、調査結果をそのままNotionにレポートとして書いてもらうこともできます。コピペの手間すらも減ってきています。
3. ブログ執筆
このブログ記事も、Claude Codeのスキルを使って書いています。スキルにタイトルとカテゴリを伝えると、VS Codeでファイルを開いてくれるので、あとは本文を入力するだけです。
本文は手で打つのではなく、音声入力を使っています。MacWhisperでローカル文字起こしをして、OpenAI APIで整形し、さらにClaude Codeで校正してもらう、という流れです。MacWhisperについては別の記事で詳しく紹介しています。この記事もその流れで書いています。
4. Obsidian Daily Noteへの行動ログ集約
これはまだ試行錯誤中ですが、ObsidianのDaily Noteに1日の行動履歴をまとめる仕組みを作っています。
具体的には、GitHubのIssueやProject、Slack、Gmail、Google CalendarなどからClaude Codeで情報を引っ張ってきて、自分が何をしたかをトレースしています。さらにGarminのMCPサーバーをローカルで立てて、ランニングや睡眠のデータもObsidianに反映させています。PCの作業履歴についてはActivityWatchを使っており、APIからデータ取得して同様にまとめています。
これらの情報を1日のサマリーとしてClaude Codeに要約してもらい、自分の行動を可視化できるようにしていっている最中です。
5. dotfilesの管理
毎日やっているもう一つの活用例が、dotfiles（ターミナルの設定ファイル）の管理です。
PCを初期化したタイミングでClaude Codeに整備してもらい、それ以降のメンテナンスも日常的にお願いしています。「この設定をこう変えてほしい」と伝えると修正してくれて、chezmoiのapplyで設定を反映する、という流れで日々ブラッシュアップしています。
今後やりたいこと
現在取り組んでいることが2つあります。
1つ目はタスク管理の効率化です。前述の各種ログ情報を組み合わせて、プロジェクトやタスク管理をClaude Codeのスキルやスクリプトでもっと楽にできないか、日々ブラッシュアップしているところです。
2つ目はランニングのAIコーチ化です。これまでランニングの結果をスクリーンショットに撮ってChatGPTに投げていましたが、Garmin MCPを活用して、スキルを起動するだけで走った結果を取得してフィードバックをもらえる仕組みを作りたいと思っています。目標に向けたマイルストーン設定や練習計画の立案まで自動化できれば、記録・振り返り・計画をMarkdownファイルで一元管理できるようになるのが理想です。
まとめ
最初は「何に使えばいいかわからない」という感じでしたが、まず小さいことから触り始めることが大事だと感じています。ZennやTwitter/Xで毎日新しい活用事例が流れてくるので、それを参考にしながら自分の日常に取り込んでいくのが一番の近道かなと思っています。タスク管理でも情報収集でもブログ執筆でも、何でもいいので身近なところから試してみてください。
