Claude Codeの発表内容

Anthropicは2026年10月13日、「Claude Code」のコードの約90%をClaudeが作成している実態を公表しました。同社は開発規模の拡大に対応するため、独自のバージョン管理システム「Scion」を5か月で構築して移行を完了させました。

発表によると、2026年6月から9月の間にマージされたPR (コードの統合要求) の数は2倍以上に増加しました。一方で変更を取り消した割合は40%以上減少しています。

開発を支えるシステムでは、CI (継続的テストと統合) 向けに1日あたり約2,500万回のコード取得が行われています。メインブランチの履歴は約100GBに達し、圧縮された作業用コピーも25GBを超えています。

開発業務でAIを利用するチームは、コード作成の自動化と並行して、バージョン管理や変更の検証といった周辺基盤を見直す判断材料として活用できます。

つまり、どういうこと？

ざっくり言うと、AIが書いた大量のプログラムをさばくため、会社の仕組みそのものを作り替えたという報告です。

たとえるなら、配達員が急に10倍の荷物を運んできたため、荷物を仕分ける倉庫の設備を丸ごと専用のものに建て替えたような状態です。人が書くよりも圧倒的に速くコードが届くため、受け入れ側のシステムもAIの速度に合わせる必要があります。

編集部の見方

筆者は、AIがコードの9割を書いている点よりも、取り消し率が40%以上も下がっている実績にかなり驚きました。AIに任せると手戻りが増えがちという一般的な懸念を、実際の数字で覆しているためです。

開発の壁は人から道具へ。

そこで、AIコーディングの導入を進めているチームなら、生成の速度だけでなくレビューやテストの自動化を同時に整えるのが現実的です。今後はコード生成そのものよりも、周辺のインフラ刷新が開発効率の差を分けることになりそうです。年末に向けて各社が投入する次世代AIツールの発表時に、受け入れ側の運用体制が整っているかを確認したいところです。

誰に関係するか

AIを活用した開発基盤の運用に携わっている人は、大量のコード変更を安全に管理するための仕組み作りに役立てられるようになります。

出典: Anthropic ↗／ claude.devも報道