楽天、Claude Codeを活用して開発を加速

日本の大手テクノロジー企業である楽天は、Claude Codeを活用してソフトウェア開発を変革しています。これにより、同社のエンジニアリングチームはコーディング作業を自動化して市場投入までの時間を短縮すると同時に、数百万もの顧客向けにAI機能を確実に提供することができます。

Claude Code導入による主要成果

• 複雑なオープンソースのリファクタリングプロジェクトにおいて、7時間の持続的な自律コーディングを実現
• 新機能の市場投入までの時間を79%短縮（24日から5日に）
• 複雑なコード変更に対し99.9%の精度を実現

すべてのチームの迅速なイノベーションを支援

楽天は、eコマース、旅行、フィンテック、デジタルコンテンツ、通信など、70を超える事業を展開し、AIを活用して顧客、ビジネスパートナー、従業員へのサービス向上を図っています。楽天のビジネスAI担当ゼネラルマネージャーであるYusuke Kaji氏は次のように述べます。「すべてのチームに迅速にイノベーションを起こし、より速くお客様への影響力を高める力を与えたい考えています」これは、単に既存業務を自動化するというものではなく、各チームが達成できることを倍増させるということです」

楽天の野心の規模は独自の課題をもたらしました。数千人もの開発者が数百万もの顧客にサービスを提供する中、エンタープライズクラスの品質とセキュリティ標準を維持しつつ、市場投入までの時間を短縮するためにAIが必要でした。「当社の主要な指標はスピードとROIです」とKaji氏は説明します。「単にAIがコードを記述する速さではなく、お客様にに価値を提供できる速さによって成功を評価します」

楽天は、「AI-nization」戦略の一環として、すべての事業運営にAIを取り入れています。これには、AIエージェントと大規模言語モデルを一から構築することが含まれ、同社がこの技術の潜在力を独自に理解する土台になりました。 この基礎的なアプローチと、楽天の従業員に利用可能な最高のツールを提供するという取り組みが相まって、チームはAI支援ソフトウェア開発の限界に挑戦するという意欲を搔き立てられました。

エンタープライズ規模の開発にClaude Codeを選定

楽天が既存のAIコーディングツールを評価した結果、ある共通した問題が明らかになりました。つまり、ツールのほとんどが人間の継続的なガイダンスを必要とし、さらに複雑な多言語コードベースを処理できませんでした。 Claude Codeはこの両方の問題を解決し、エンタープライズ規模で真の意味での自律開発を実現しました。

この自律性により、楽天全体でエンジニアリング能力が倍増し始めました。Kaji氏は次のように説明します。「Claud Codeに4つのタスクを任せ、自分は残りの1つに集中することで、5つのタスクを並行して実行できます」

転換点となったのは、機械学習エンジニアのKenta Naruse氏がCloud Codeに複雑な技術的タスクを与えてテストしたときでした。これは複数のプログラミング言語で記述された1,250万行のコードからなる大規模なオープンソースライブラリ、vLLMに特定の活性化ベクトル抽出手法を実装するというものでした。Claude Codeは、1回の実行で、7時間の自律作業によりすべての作業を完了しました。「この7時間の間、一切コードを書きませんでした」とNaruse氏は回想します。「たまに指示を与えるだけでした」この実装は、参照手法と比較して99.9%の数値精度を達成し、Claude Codeが楽天の高度なエンジニアリング課題に対応できることを裏付けました。

この画期的な技術および、責任あるAIに対するAnthropicの取り組みが楽天の価値観に合致したことで、同社の経営陣はClaude Codeが自社の開発プロセスを変革できると確信しました。

組織全体の開発ワークフローの変革

楽天は、既存のプロセスにAIを後付けするのではなく、Claude Codeの機能を中心に据え自社の開発ワークフローを再設計しました。

エンジニアは開発ライフサイクル全体、つまり、ユニットテストの記述、API のモッキング、コンポーネントの構築、バグ修正、ドキュメント生成においてClaude Code を使用しています。新しいチームメンバーはClaudeを活用し、複雑なコードベースやアーキテクチャ上の判断を理解することで、プロジェクトに有意義な貢献をする能力を大幅に高めています。

この開発の高速化は、楽天の組織と顧客双方に直接的な恩恵をもたらしています。チームは強化されたワークフローにより、数週間ではなく数日で機能をリリースしています。

• AIを活用したコードレビュー：プルリクエストに対して即座にフィードバックを提供し、コードの品質と開発スピードを向上
• 並行開発: 複数の Claude Codeセッションを同時に実行することで、ボトルネックを解消し、機能提供を加速

この変革は、個々の開発者の働き方にも及んでいます。楽天の機械学習のシニアエンジニアであるDiego Mateos氏は、Claude Codeが自身のコーディングに対するアプローチを変えたことを認識し、次のように述べています。「これまでは自然とテスト駆動開発手法を採用することはありませんでしたが、Claude Codeのおかげでとても簡単になりました。包括的なテストを瞬時に生成し、その上でテストに合格する機能を構築します。これにより、自身の開発手法が完全に変わり、はるかに効率的なエンジニアになりました」

測定可能なビジネスインパクトの実現

この成果は、楽天のビジネスと従業員の双方に大きなインパクトをもたらしました。エンジニアリングチームは、新機能の市場投入までの平均時間を24営業日から5日に短縮しました。これは79%の短縮にあたり、楽天のイノベーション提供方法を変革するものでした。楽天のAIエンパワーメント部門のマネージャーであるManoj Desai氏は次のように述べます。「Claude Codeの驚異的な能力により実行速度が飛躍的に向上し、市場投入までの時間が大幅に短縮しました」この7時間の自律コーディングセッションは楽天にとっての転換点になりました。Naruse氏は次のように述べています。「この結果を発表した後、社内のさまざまなチームから問い合わせが相次ぎました。Claude Codeが人間による最小限の介入でこれを実現したことを説明すると、皆が驚きました。チームのメンバーはソフトウェアの構築方法を変革できると認識したのです」

Claude Codeは楽天全体にスピードだけでなく、開発機能の民主化をもたらしました。 Kaji 氏は次のように述べます。「エンジニア以外のメンバーにもClaude Code活用するよう求めました。ターミナルインターフェイスのおかげで、エンジニアでないメンバーもコードを直接編集せずに、コーディングプロジェクトに貢献できます。 適切なコンテキストとコーディングのガイドラインがあれば、Claude Codeは安全なガードレールとして機能します」技術プロジェクトへのこのような貢献者の拡大は、テストカバレッジや「AI-nization率」と並ぶ楽天の主要な指標の1つであるイノベーション速度が加速しました。

この成功に触発されさらに野心的なプロジェクトが生まれました。Naruse氏は現在、複雑なタスクを24の並列Claude Codeセッションに分割する「ambient agent」を構築中です。各セッションは楽天の膨大なモノレポの更新におけるさまざまな側面に対応します。このプロジェクトは通常、手動で完了させるの1か月以上要します。

楽天とAnthropic：AIを活用した開発の未来を構築

パイロット実装の成功を受けて、楽天の経営陣はClaude Codeへのアクセスを同社の巨大な開発者組織全体に拡大することにコミットしています。同社はClaude Codeの機能を迅速なタスクの処理から、開発の日常的な一部となる複雑で数時間に及ぶワークフローの管理にまで拡張しています。

「Claude Codeは単なるツールではありません。当社のAIに対する取り組みの一部なのです」とDesai氏は述べます。この取り組みは楽天とAnthropicが共有する、有益で、誠実かつ無害なAIの開発という価値観に基づいて構築されており、ソフトウェアの開発方法と顧客への提供方法を責任を持って変革することを目指しています。

楽天の「AI-nization」は、企業変革の青写真を提供しています。楽天は数千人の従業員に、自律的にコードを書き、エンジニアの能力を大幅に強化するAIへのアクセスを提供することで、技術的な障壁がもはやイノベーションを制限しない組織を構築しています。 複雑な技術的課題が管理できるようになり、エンジニアではないメンバーが開発に貢献し、顧客向けの機能の提供が数か月ではなく数日で実現します。