業務の中でAIを活用することが増えました。様々なAI・コーディングエージェントがありますが、私はClaude Codeをメインに利用しています。
年末ということもあり、AIで自分の仕事が楽になったのか生産性が上がったのか気になったので調査してみました。
調査方法
集計期間
| 期間 | 範囲 | 日数 |
|---|---|---|
| Claude Code導入前 | 2024-09-16 〜 2024-12-03 | 79日 |
| Claude Code導入後 | 2025-09-16 〜 2025-12-03 | 79日 |
Claude Code導入が2025-09-16だったのでそこを起点にしています。
※ 公平な比較のため、同一期間（9-16〜12-3）で前年との比較をしています。
集計方法
Github PRを対象にします。
普段、Claude Codeに実装〜コミットをさせており、コミットさせると Co-Authored-By: Claude が付きます。これにより自分がコミットしたのかClaudeがコミットしたのか区別がつきます。
対象期間のGithub PRを集計し定量的な分析をClaude Codeに行わせます。
評価
- 定量評価: 上記の通りClaude Codeによる分析結果で評価します
- 定性評価: Claude Code導入前後での違いを自分の軸で評価します
定量評価
このブロックはClaude Codeの出力を一部変更して記載しています。
GitHub PR データ分析
サマリー
【自分が出したPR内のコミット貢献割合】
■ Claude導入前（12件のPR）
- PR内総コミット: 175件
- 自分のコミット: 174件（99.4%）
■ Claude導入後（13件のPR）
- PR内総コミット: 126件
- 自分のコミット: 118件（93.6%）
- └ Claude協力: 43件（34.1%）
- └ 単独: 75件（59.5%）
💡 ポイント
- 導入後は1PRあたりのコミット数が減少（14.5件→9.6件）、より細かくPRを分割する傾向に
- 約34%のコミットでClaudeが協力
- 自分の単独コミットは75件と、導入前の174件と比べて約57%削減
詳細
※ブランチ間の差分をマージしただけのPRは除外しています
全体データ
| 指標 | Claude導入前 | Claude導入後 |
|---|---|---|
| 作成PR数 | 14件 | 15件 |
| マージ済みPR数 | 12件 | 13件 |
| PR作成率 | 0.18件/日 | 0.19件/日 |
| PRマージ率 | 0.15件/日 | 0.16件/日 |
正規化した週次比較
| 指標 | Claude導入前 | Claude導入後 | 変化率 |
|---|---|---|---|
| PR作成数/週 | 1.24件/週 | 1.33件/週 | +7.3% |
| PRマージ数/週 | 1.06件/週 | 1.15件/週 | +8.5% |
PR内における自分のコミット貢献割合
※ マージ済みPRのみを対象
Claude導入前（2024-09-16 〜 2024-12-03）
| 指標 | 件数 | 割合 |
|---|---|---|
| 対象PR数 | 12件 | - |
| PR内の総コミット数 | 175件 | 100% |
| 自分のコミット | 174件 | 99.4% |
| 他メンバーのコミット | 1件 | 0.6% |
Claude導入後（2025-09-16 〜 2025-12-03）
| 指標 | 件数 | 割合 |
|---|---|---|
| 対象PR数 | 13件 | - |
| PR内の総コミット数 | 126件 | 100% |
| 自分のコミット | 118件 | 93.6% |
| └ うちClaude協力 | 43件 | 34.1% |
| └ うち単独 | 75件 | 59.5% |
| 他メンバーのコミット | 8件 | 6.3% |
📊 コミット貢献サマリー
| 指標 | Claude導入前 | Claude導入後 | 変化 |
|---|---|---|---|
| 対象PR数 | 12件 | 13件 | +8.3% |
| PR内コミット総数 | 175件 | 126件 | -28.0% |
| 自分のコミット数 | 174件 | 118件 | -32.2% |
| 自分の貢献割合 | 99.4% | 93.6% | -5.8pt |
総評
📈 生産性向上の主要指標
| 指標 | 変化率 | 評価 |
|---|---|---|
| PR作成ペース | +7.3% | 向上 |
| PRマージペース | +8.5% | 向上 |
💡 考察
-
PRの作成速度が約7%向上
- Claude Code導入前: 1.24件/週
- Claude Code導入後: 1.33件/週
- コードの実装スピードが改善
-
導入後の特徴的な変化
- 導入後はより細かい単位でPRを作成する傾向
- 約34%のコミットでClaudeが協力しており、実装作業の効率化に貢献
定性評価
開発体験の変化
-
AIに指示を出して一定の期待するコードを出力してもらうために、タスク分解や仕様の詳細を事前に細かく整理するようになった。タスクチケットにタスクごとのTODOや完了条件を記載しておいてチケットを渡すと実装をしてもらうという量分。何ならタスク分解もAIにさせている。
-
テストコードを書くハードルの低下。詳しくはこっちで書いている
-
コンテクストスイッチは頻繁に切り替えないといけない。AIを並行でタスク依頼したり、その間自分が別作業したりしてもすぐに応答待ちや完了になるので、常にAIの面倒見ている感じはある。
-
レビュー疲れは個人的にはそこまでないが、自分が元からレビュー割合が多いので前後で辛さの変化がないのかもしれない。(Findy Teamsを見ると僕はレビュー活動が80%ほどだった）
まとめ
- 7%ほど生産性向上みたいなざっくり結果が出たが、その時の忙しさや状況にもよるので絶対的にAI導入による効果とも言い切れない気はしている。
- 自分がコミットした割合が57%なのは事実なので、着実にAIが自分の仕事を奪ってくれている感はある。
- 集計期間は79日間と短いので、長期的に計測すれば結果は変わったかもしれない。