投稿者 TAKEHIRO SAITO投稿日: カテゴリー AI
日本のEC業界をリードする楽天が、画期的な成果を発表しました。Claude Codeを活用することで、新機能の市場投入までの期間を24営業日から5営業日へと79%も短縮し、複雑なコード修正において99.9%の精度を達成したのです。これは単なる効率化の話ではありません。EC事業の競争力を根本から変える可能性を秘めた革新です。
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以上の事業を展開し、数百万人の顧客にサービスを提供しています。その規模と複雑さゆえに直面していた課題と、Claude Codeによる解決策は、規模の大小を問わず、すべてのEC事業者にとって貴重な教訓となるでしょう。
楽天が直面していた開発現場の課題
楽天AI for Business部門のゼネラルマネージャーである梶雄介氏は、同社の課題を次のように説明しています。「私たちは、すべてのチームに迅速なイノベーションの力を与え、顧客により大きなインパクトをより速く提供したいと考えていました。これは、既存のタスクを自動化するだけでなく、各チームが達成できることを何倍にも増やすことを意味します」
数千人の開発者を抱え、数百万人の顧客にサービスを提供する楽天にとって、AIは単に開発を加速するだけでなく、エンタープライズグレードの品質とセキュリティ基準を維持しながら市場投入までの時間を短縮する必要がありました。梶氏は「スピードとROIが私たちの主要な指標です。AIがコードをどれだけ速く書けるかではなく、顧客に価値をどれだけ迅速に提供できるかで成功を測定しています」と強調します。
7時間の自律的コーディングが証明した可能性
楽天の機械学習エンジニアである成瀬健太氏が行った実験は、Claude Codeの真の実力を証明しました。彼は、複数のプログラミング言語で書かれた1,250万行のコードを持つ巨大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メソッドを実装するという複雑な技術タスクをClaude Codeに与えました。
驚くべきことに、Claude Codeは7時間の自律的な作業でこのタスク全体を完了しました。「その7時間、私は一切コードを書きませんでした」と成瀬氏は振り返ります。「時々ガイダンスを提供しただけです」。実装は参照メソッドと比較して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証明しました。
この成果は楽天社内に大きな衝撃を与えました。「発表後、社内の各チームから問い合わせが殺到しました」と成瀬氏は語ります。「Claude Codeが最小限の人間の入力でこれを実行したと説明すると、人々は驚愕しました。これがソフトウェア開発の方法を変革する可能性があることを理解したのです」
開発ワークフローの根本的な再設計
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の能力を中心に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でClaude Codeを活用しています。ユニットテストの作成、APIのモック作成、コンポーネントの構築、バグ修正、ドキュメント生成など、あらゆる場面で活用されています。
新しいチームメンバーは、複雑なコードベースとアーキテクチャの決定を理解するためにClaudeを活用し、プロジェクトに有意義な貢献をする能力を劇的に加速させています。楽天のシニア機械学習エンジニアであるディエゴ・マテオス氏は、Claude Codeが彼のコーディングアプローチを変えたと述べています。「以前はテスト駆動開発を自然に使っていませんでしたが、Claude Codeはそれをとても簡単にしてくれます。包括的なテストを即座に生成し、それらをパスする機能を構築します。これは私の開発方法を完全に変え、はるかに効率的なエンジニアにしてくれました」
並列開発がもたらす革新的な生産性
梶氏が説明する並列開発の概念は、EC事業者にとって特に興味深いものです。「5つのタスクがある場合、4つをClaude Codeに委任し、残りの1つに集中することで、並列に実行できます」。この方法により、エンジニアリング能力が実質的に倍増し、複数の機能開発やバグ修正を同時に進めることが可能になりました。
楽天のAIエンパワーメント部門のマネージャーであるマノージ・デサイ氏は、その効果を次のように説明します。「Claude Codeが私たちに実行をはるかに速くするスーパーパワーを与えてくれるため、市場投入までの時間が大幅に短縮されました」。実際、平均的な新機能の市場投入期間が24営業日から5営業日に短縮されたという79%の改善は、ビジネスにとって革命的な変化です。
非エンジニアも参加できる開発の民主化
楽天の取り組みで最も革新的な側面の一つは、技術的な背景を持たない従業員もClaude Codeを通じて開発に貢献できるようになったことです。梶氏は「非エンジニアにもClaude Codeを使ってもらいました。ターミナルインターフェースのおかげで、技術的でない役割の同僚も、コードを直接編集することなく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ガイドラインがあれば、Claude Codeが安全ガードレールとして機能します」と説明します。
これにより、マーケティング担当者が簡単なデータ分析スクリプトを作成したり、カスタマーサポートチームが顧客対応の自動化ツールを開発したりすることが可能になりました。技術的な障壁が取り除かれることで、組織全体のイノベーション速度が加速しています。
EC事業者が学ぶべき楽天の成功要因
楽天の成功から、EC事業者が学ぶべき重要なポイントがいくつかあります。
まず、AIツールの導入は単なる効率化ではなく、ビジネスプロセスの根本的な再設計の機会として捉えるべきです。楽天は既存のワークフローにClaude Codeを組み込むのではなく、Claude Codeの能力を最大限に活用できるように開発プロセス全体を再構築しました。
次に、並列処理の考え方は、リソースが限られている中小規模のEC事業者にとって特に価値があります。一人のエンジニアが複数のClaude Codeセッションを管理することで、実質的に開発チームの規模を拡大できます。これは、競合他社に対して素早く新機能を投入し、市場の変化に迅速に対応するための鍵となります。
また、非技術者の開発参加を可能にすることで、組織全体の創造性とイノベーション能力が向上します。マーケティングチームが自らキャンペーンの効果測定ツールを作成したり、カスタマーサポートチームが顧客の声を分析するシステムを構築したりできるようになれば、ビジネスの機動性は飛躍的に向上します。
未来への展望：アンビエントエージェントの可能性
成瀬氏は現在、さらに野心的なプロジェクトに取り組んでいます。複雑なタスクを24の並列Claude Codeセッションに分割する「アンビエントエージェント」の構築です。各セッションが楽天の巨大なモノレポの異なる側面の更新を処理します。通常、手動で行えば1か月以上かかるプロジェクトです。
この取り組みは、EC事業者にとって興味深い可能性を示唆しています。例えば、大規模なECサイトのリニューアルプロジェクトを考えてみましょう。商品カタログの更新、決済システムの統合、在庫管理システムの改修、フロントエンドのデザイン変更など、相互に依存する複数のタスクを並列で処理できれば、プロジェクト期間を劇的に短縮できます。
まとめ：AI時代のEC事業成功への道筋
楽天の事例は、Claude Codeが単なるツールではなく、ビジネス変革のパートナーであることを証明しています。79%の開発期間短縮、99.9%の精度、7時間の自律的コーディングという数字は、EC事業者が達成可能な具体的な目標を示しています。
重要なのは、楽天が「AI化」と呼ぶこの変革が、技術的な変化だけでなく、組織文化と働き方の変革でもあることです。技術的な障壁がイノベーションを制限しなくなり、複雑な技術的課題が管理可能になり、非エンジニアも開発に貢献でき、顧客向けの機能が数か月ではなく数日で出荷される組織を作ることが可能になったのです。
EC事業者の皆様には、楽天の成功事例を参考に、自社の開発プロセスを見直し、Claude Codeのような先進的なAIツールの導入を検討することをお勧めします。市場投入までの時間を短縮し、開発の民主化を実現し、イノベーションを加速することで、競争の激しいEC市場で持続的な成長を実現できるはずです。
引用:anthropic
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