【随時更新】Claude Code開発の成功事例11選をまとめて紹介！

Claude Codeで実際に何が作れるの？

弊社ではAI導入支援を行っていますが、そのような声をよくいただきます。

本記事では、Claude Codeを使って実際に作られたアプリやシステムの成功事例を、専門知識がなくてもわかるようにまとめて紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください。なお、きちんと公開や本番稼働まで到達したものや、企業の開発現場で実際に成果が出ているものだけを取り上げています。

Walkersでは「AIを用いたシステム開発のノウハウがない」「最大限に効率よく開発を進めたい」企業さまに、事業を成功に導くAI開発×補助金支援を行っています。⇒サービス概要はこちら

Claude Code開発の成功事例11選

【事例①】アプリ開発未経験のデザイナーが約3週間で数独アプリを世界148か国に公開

個人ひとりでどこまで作れるのかがよくわかる事例です。アプリ開発の経験がなかったUI/UXデザイナーが、数独アプリ「Sudoku One」をClaude Codeを中心に作り、App Storeで148か国に公開しています。

環境の準備から最初の公開までは約3週間で、7つの言語に対応し、9×9に加えて6×6の簡易版も備えています。本人がしたのは、画面を見て「ボタンをもう少し右に」「この色が暗い」と伝えることと、どんなアプリにするかの判断です。この繰り返しを何十回も重ねて形にしました。

ただし、Appleの審査では一度「動作が確認できない」という理由で差し戻されています。実際に操作する様子を録画して送ることで再審査を通過しました。アプリが動いたあとの公開作業にも手間がかかる点は押さえておきたいところです。

このようなスマホアプリをClaude Codeで作る方法は、Claude Codeでネイティブアプリを開発する3つの方法と注意点でまとめておりますので、そちらをご覧ください。

【事例②】慈善分野の専門家がひとりで開発し、登録団体を1,900以上に広げた資金調達ツール

非営利団体が助成金の出し手を探すための道具「Kindora」は、Anthropicの導入事例が公開された時点で登録団体が328、2026年10月時点では公式サイトで1,900以上となっているサービスです。作っているのはソフトウェアの専門家ではなく、化学工学と慈善分野の経歴を持つ共同創業者です。

2025年7月にClaude Codeを使い始めてから、書けるプログラムの量は以前の約10倍になったと語っています。2025年12月以降は、開発のすべてをClaude Codeで本人が担当しています。ある日は夜9時に取りかかり、深夜1時半までに資金調達の話し方を練習できる音声ツールを動かしました。

月ごとの新規登録は、2026年1月から3月にかけて約2倍になっています。利用者の要望を聞いてその日のうちに形にする、小さな会社ならではの進め方が成長を支えています。

【事例③】営業チームが通話の確認を5〜10%から100%に広げた自前ツール

ここからは、会社の業務で使う道具を自分たちで作った事例です。動画の自動編集サービスを持つOpusClipの営業チームは、半年前まで、本番で動くプログラムを書いた人が営業部門にはいませんでした。

それでも、Claude Codeで商談の通話を自動で集めて要点をまとめる仕組みを作りました。以前は管理職が見られる通話は一部だけで、確認できる割合は5〜10%でした。今はすべての通話が対象で、営業担当ごとの助言まで自動で作られます。

ある1件の通話記録から、顧客が料金プランの変更を何度も試みても問い合わせ窓口に正しくつながっていなかった問題が見つかりました。直したあとの商談の見込み額は20万ドル以上に達しています。市販の営業支援ソフトを買い足す代わりに、小さな道具を自作した形です。

【事例④】マネーフォワードが全社の開発者の8割に広げ、接続の仕組みを1人で3か月で作る

クラウドの会計や家計簿を提供するマネーフォワードでは、開発者の80%以上がClaude Codeを使っています。社内の道具づくりにも活用されています。

代表的なのが、同社のサービスと外部のAIをつなぐ接続の仕組みです。1人の開発者が約3か月で全体を作り上げました。システムが止まったときに過去の事例を探して原因を調べる道具や、システムの不具合を自動で直して5分以内に修正案を出すAIも内製しています。

外部からつなぐ窓口の実装も、2日から5時間に縮まりました。新しく入った人が開発の準備を整える作業も、1週間から1日になっています。

【事例⑤】クラスメソッドが修正の取り込み件数を1.5倍に増やし、自社の道具の99%をAIで作る

日本のクラウド構築会社クラスメソッドは、人手不足の中で開発のスピードを上げるためにClaude Codeを導入しました。成果は数字ではっきり表れています。

「この部分をこう直しました」という修正が本番に取り込まれた件数は、1月の108件から5〜6月の165件に増えました。点検にかける時間は最大で80%減っています。

自社で公開している開発支援の道具「rulesync」は、プログラムの99%をClaude Codeで作りました。Googleの業務自動化の仕組みで24時間かかっていた処理も1時間に縮まっています。長く後回しにされていた管理画面の改善なども、ようやく実現できたと紹介されています。

【事例⑥】ノボ ノルディスクが治験報告書の作成時間を90%減らす文書作成の仕組みを開発

ここからは、事業やサービスとして動いているシステムの開発事例です。製薬会社のノボ ノルディスクは、薬の承認に必要な書類を自動で作る仕組み「NovoScribe」を、Claude Codeを使って作りました。

治験の結果をまとめる報告書は最大300ページにもなり、数か月かけて書いては直す作業の繰り返しでした。この仕組みで書く時間は90%短縮されています。新しい治験で使う冊子や患者向けのガイドは、1分以内で作れるようになりました。

開発を担当したのは11人の小さなチームです。規制当局からも前向きな評価を得ていて、機器の検証手順書や患者向け資料にも対象を広げています。

【事例⑦】Wizが5万行のプログラムを約20時間で別の言語に書き換え本番へ

クラウドの安全性を診断するWizは、PDFの中身を読み取る部品の書き換えにClaude Codeを使いました。元になっていたのは20年以上使われてきた5万行のプログラムで、人の手で書き換えれば2〜3か月かかる作業でした。

それを約20時間で、約1万8千行の別の言語のプログラムに書き換えています。内訳は開発10時間と確認10時間です。本番に出したあとは、読み取りの速さが元の2倍以上になりました。

顧客の機密データは見られないため、中身を伏せたまま問題の特徴だけを取り出す診断ツールをAIに作らせ、20〜30件の不具合を直しています。2万行規模の別の部品も2日で書き換えました。「人の手ではやらなかったはずの作業」を実現した事例です。

大規模な書き換えも含めて、Claude Codeでできること・できないことは、【完全版】ClaudeCodeでできること/できないことを3分で解説！でまとめておりますので、そちらをご覧ください。

【事例⑧】Satispayが決済の中核システムの更新を4週間の見積もりから4日未満に

イタリアのキャッシュレス決済Satispayは、600万人の利用者と45万以上の店舗を支える決済システムの保守にClaude Codeを使っています。毎月書かれるプログラムの75%以上がClaudeによるものです。

象徴的なのが、すべての決済を処理する中核システムの基盤ソフトの大幅な更新です。見積もりは4週間でしたが、4日未満で終わっています。18か月かける予定だった更新計画も7か月で完了し、外部に依頼していた支援は不要になりました。

データを変換する処理は、これまで1つ作るのに3日以上かかっていましたが、AIが仕様から作ることで1時間未満になりました。ただし、最終的に取り込まれる内容の責任は人が持つという方針が明確にされています。

【事例⑨】LG CNSが20年前の工事管理システムを7か月で作り直し、費用は約半分

韓国のIT企業LG CNSは、20年前から動く建設会社の管理システムの作り直しにClaude Codeを使いました。従来のやり方なら、予算も期間も大きく足りないと見られていた案件です。

システム同士をつなぐ窓口2,913個のうち2,888個（99.1%）を新しい方式に変換し、画面も1,340画面を新しい仕組みに移しています。2025年11月から2026年6月の7か月で完了し、費用は従来の作り直しの約半分でした。2026年6月に本番稼働しています。

この手法は同社の200人規模の開発組織の標準になり、費用や危険が大きくて始められなかった古いシステムの刷新を、現実的な選択肢に変えています。

このような開発をClaude Codeで開発会社に依頼した場合の費用相場は、【シミュレーション付き】Claude Code開発の費用相場まとめ【2026年最新版】でまとめておりますので、そちらをご覧ください。

【事例⑩】楽天が大規模な公開ソフトの追加機能を7時間で実装し、新機能の提供を5日に短縮

楽天グループでは、機械学習の担当者が1,250万行規模の公開ソフトに新しい機能を加える作業をClaude Codeに任せました。AIは7時間、人手の介入をほとんど受けずに作業を続けて完了させています。

本人は、この7時間のあいだ自分ではコードを1行も書かなかったと話しています。仕上がりは、参照となる方式との数値の一致度が99.9%でした。

全社の開発でも、新機能が利用者に届くまでの平均日数が24営業日から5営業日に縮まり、約79%の短縮となりました。非エンジニアも文字で指示を出す形で開発に参加しています。

【事例⑪】Anthropicが約2,000回の作業を並列で回し、10万行のコンパイラをゼロから作る

どこまで任せられるのかの上限を示した事例です。Anthropicは、16のAIに並行して作業させ、人が手を動かさずに「Cのプログラムを機械語に変換するソフト（コンパイラ）」をゼロから作る実験を行いました。

約2週間、約2,000回のClaude Codeの作業で、費用は約2万ドル弱です。できあがったのは約10万行のプログラムで、Linuxのシステムを起動でき、多くのテストで合格率99%を記録しています。

一方で、一部の変換には既存のソフトの助けが必要で、実用の完成品を置き換えられる水準にはありません。作るものが大きくなるほど、人が土台を整える役割が重くなります。

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ここまで見てきたとおり、Claude Codeで作れる範囲は個人のアプリから企業の基幹システムまで確実に広がっています。一方で、公開前の確認、設計の詰め、データの扱いの判断といった工程は、どの事例でも人が担っていました。自社のアプリやシステムをどこまでAIに任せられるのか、どこに人の手が必要になるのかは、作りたいものの規模と性質によって変わります。

Walkersでは成果が実証されたノウハウをもとに、事業を成功に導くためのAI開発×補助金支援を行っています。新規事業・システム開発でお悩みがある方はお気軽にご相談下さい。

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