CRED、Claudeを活用してフィンテック開発ワークフローを加速
業種：
ソフトウェア
会社の規模：
ラージ
製品：
Claude Developer Platform
所在地：
アジアパシフィック
2倍に高速化
機能提供と修正の実行速度
10%増加
コードベース全体のテストカバレッジ
問題
ソリューション
CREDは、インド国内で1,500万人超のユーザーにサービスを提供するフィンテックプラットフォームとして、Claudeを使用してソフトウェア開発ライフサイクルを変革し、品質を損なうことなく機能をより迅速に提供しています。
Claudeの導入により、CREDは次のことを達成しました。
- 機能提供と修正の実行速度が2倍に高速化
- 既存のコードベース全体でテストカバレッジを10%増加
- テストと可観測性のカバレッジ拡大
- 以前は優先度が低かったプロジェクトの独立したエンドツーエンドでの提供
agentic codingによる開発サイクルの効率化
CREDは、顧客がクレジットカードの管理、クレジットスコアの追跡、金融活動の監視を行いながら、期日通りの支払いに対する報酬を獲得できる金融テクノロジープラットフォームを運営しています。
同社のエンジニアリングチームは、金融サービスにとって不可欠な高品質基準を維持しながら、開発サイクルを短縮する必要がありました。
同社のチームは次のように説明します。「CREDにおけるAIへのアプローチは、中核となる業務フローを見直すし、調査と意思決定のサイクルを高速化し、より高品質な実行を推進することでした」
CREDは、ソリューションの発見と設計から実装とテストに至るまで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってプロセスを効率化するためのagentic codingソリューションを必要としていました。
優れたプログラミングパフォーマンスを求めてClaudeを選定
CREDの社内評価プロセスにより、同社は他社製品ではなくAnthropicのClaudeモデルを選定しました。
「プログラミング関連のタスクにおけるパフォーマンスを評価して、AnthropicのClaudeモデルを選びました」と同社のチームは述べます。
導入の過程には、開発チーム全体で導入の拡大および、より高度な利用を促した2つの重要な転換点がありました。
Claude Sonnet 3.7のリリースにより、命令処理と推論力が大幅に改善されました。しかし、CREDが必要としていたパフォーマンスを実現できたのは、Claude Sonnet 4.0の登場でした。
「Claude Sonnet 4.0の指示遵守能力と高精度な動作能力が強化されたことで、より広範な導入と高度な利用の両方が促されました」と述べています。Sonnet 4の複雑な問題を実行可能なステップに分解する能力は、同チームのワークフローにとって不可欠な要素となりました。
また、反復型開発ワークフロー、特に構築、テスト、修正のループにおいて、他のモデルを上回るパフォーマンスを発揮しました。これにより、機密性の高い金融データを扱うフィンテックプラットフォームにとって極めて重要な要素である、より高い精度と信頼性が確保されました。
コード品質を向上させながらデリバリーを加速
APIによる設計自動化スイートの一部自動化が成功した後、同チームは、Claude Codeの実装テストを実施し、強力な結果を得ました。Claude Codeは、Anthropicのコマンドラインツールで、開発者は自身のターミナルから直接コーディングタスクを委任できます。CREDは、Claude Codeを活用し、以下の通り多角的に開発プロセスを強化しました。
- エンドツーエンドの開発ライフサイクル：開発者は、新規プロジェクトと既存プロジェクトの両方でのコードの記述、テスト、コミットに対する段階的な解決策を特定するために、Claude Codeを必要としています。
- 複雑なタスクの分解：Claude Codeは複雑な問題を管理可能なステップに分解しながら、Claude.md などの機能を通じて構造化されたコンテキスト管理を維持します。
- リポジトリのテキスト化：このツールは既存のコードベースについて明確で構造化されたドキュメントを生成し、チーム全体で理解および維持を容易にします。
これらの機能は即座に生産性の向上につながり、CREDの開発アプローチを変革しました。このツールにより、agentic coding、ソリューション発見、ドキュメント作成への抜本的な移行が可能になりました。
「当社の実行速度は2倍に向上し、機能や修正がより迅速に提供できるようになりました」と同チームは報告しています。
この高速化は品質を損なうことはありませんでした。、Sonnet 4.0搭載Claude Codeを使用することで、既存のコードベース全体でテストカバレッジを10%増加させ、より堅牢かつ信頼性の高いソフトウェア開発を実現しました。このワークフローの効率化により、ソリューションの文書化の改善しコミットの信頼性も向上しました。
おそらく最も重要な点は、Claude Codeは、チームメンバーがプロジェクトをエンドツーエンドで独立して推進させることを可能にした点です。
「Claude Codeによりチームメンバーがプロジェクトをエンドツーエンドで独立して推進できるようになりました」と同チームは説明します。「この結果、以前は優先度の低かった取り組みが取り上げられ、より迅速に完了し、保留状態のままになっていた可能性のある作業の遂行を加速させることに役立っています」
エージェント型開発ワークフローの構築に向けて
CREDは、AIが個々のコーディング作業だけでなく、開発手法全体を変革する未来を思い描いています。
「次に、目標は開発者が主にプルリクエストのレビューに集中し、Claude Codeがコーディングとテストの大部分を担当する、エージェント型実行に向けた歩みを進めることです」とチームは述べます。
同社のロードマップには、リポジトリレベルの知識インデックス作成の実装が含まれており、これによりシステムは複雑な複数のリポジトリ環境のコンテキストを深く理解し、活用できるようになります。究極のビジョンは、Claude Codeをトレーニングして、複数のリポジトリ間で異なるプログラミング言語を使用し、協調された変更を行えるようにすることです。これにより開発者はエンドツーエンドで作業を効率化し、CREDのプラットフォーム全体でより大きな影響を及ぼすことができます。CREDの変革的な成果は、Anthropicが今年インドへの投資を拡大し、同国で最も革新的な企業とのより深い提携を可能にした理由を裏付けています。
動画のキャプション
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