Claude Opus 4.6以後の受託開発エンジニアの変化(Claude Code開発ノウハウ大公開スペシャルbyクラスメソッド)

by t-iida

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2026/07/10 iida takuma Claude Opus 4.6以後の受託開発エンジニアの変化

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iida takuma 所属 - リテールアプリ共創部マッハグループ主な仕事 - バックエンドエンジニア - 少⼈数チームでの受託の 0→1 の開発を4年くらいやっています好きな開発 - 広くエンドユーザーに使われるサービス

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本⽇話すこと 3 Claude Opus 4.6以後の受託開発エンジニアの変化 ①：開発ステップの中でどのように Claude を使っているか - ⽣成AI を使うことで実装⼯数を⼤きく減らすことができています。私が普段⾏なっている効率化のテクニックを共有します。 ②：役割を超えて仕事をする - 実装⼯数が減ったことで、私（エンジニア）が新たにチャレンジしている仕事と、そこでの Claude の使い⽅を紹介します。

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開発ステップの中でどのように Claude を使っているか検証設計実装

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検証 5 作業ステップ（Before） 1. 👦 サンプル実装を探す、実際に⼿元で実装する 2. 👦 動作確認、ソースコードを眺める 3. 👦 これまでと同じようにドキュメントやライブラリを確認する検証設計実装 ← ⼯数がかかる

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検証 6 作業ステップ（After） 1. 👦 対象の機能を使った、わかりやすいユースケースのアプリを1つ考える 2. 🤖 サンプルアプリケーションを作る 3. 👦 動作確認、ソースコードを眺める 4. 👦 これまでと同じようにドキュメントやライブラリを確認する検証設計実装

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例：バッチ処理を試す 7 サービス（構成）のあたりをつけるパターン名があるものは正確に伝えやすい表現⽅法はブレやすいので伝える

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設計 8 使い分け - 🤖 FW選定や、アーキテクチャ設計 - 標準に従いたい - 初期開発での顧客価値に繋がりにくい部分なので、できるだけ短縮したい - チーム標準や進⾏中の別プロジェクトのコードを参照させる - 👦 🤖 ドメインモデルなど、アプリケーション固有の背景情報が多いもの - コンテキストを全て伝えきるのが難しく、⽣成AIに任せすぎると漏れが⽣じる - 仕様の漏れに気がつくプロセスを残しておきたいので限定的 - 壁打ちやレビューには⽣成AI をしっかり使う技術選定 / 検証設計実装

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実装 9 使い分け - 🤖 既存コードにならう実装 - Skills 化して機械的に早く実装する - 👦 🤖 定型コードではない実装 - アイデアをできるだけ書き出してから、Plan mode で計画を調整し実装する技術選定 / 検証設計実装

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例：既存コードにならう実装をする skills 10 確認を挟むタイミングでステップをわけるテスト実⾏を含むような作業はコンテキストを分ける

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例：実装前のアイデアの書き出しの粒度 11 丁寧に作りすぎなくていい部分などは明⽰するテスト⽅法

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私の Claude の使い⽅紹介 - まとめ 12 以前として3倍程度の⾼速化ができています（体感値） - 特に検証⼯数がかなり減らせています。 - ⽣成AIに任せる線引きは、「コードの全てに⽬を通すこと」を⼼がけています。 - 受託開発で納品するコードについて把握できていないのはまだ怖い - これ以上の⾼速化は、他がボトルネックになっていて必要性を感じていない

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役割を超えて仕事をする

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運⽤コーディングエージェント前後の変化 14 提案開発運⽤引き合い提案開発浮いた時間でさらに仕事ができるように引き合い

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運⽤より多くの案件を並列する 15 引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発

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運⽤より多くの案件を並列する 16 引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発他のステップの速度が同じように早くならない。

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運⽤より多くの案件を並列する 17 引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発受託の案件数をいきなり3倍にするのは難しい

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運⽤より多くの案件を並列する 18 引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発受託の案件数をいきなり3倍にするのは難しいボトルネックが開発以外に移っている

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運⽤役割を超えて仕事をする 19 引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発運⽤引き合い提案開発ここもやる

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提案ヒアリング / 要件定義制作進⾏定例会議 / 進⾏管理これまでPMが担当していたような役割をエンジニアもやる 20 これらの仕事での⽣成AIのテクニックを紹介します

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制作進⾏/定例会議 21 使い分け - 🤖 アジェンダ作成の skills を作成する - 会議の⽂字起こしやカンバンなどから進⾏状況を収集する - 収集した情報をもとに議事の叩き台を作成する - 👦 伝わりやすい議題の順番などを調整する

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制作進⾏/定例会議 22 使い分け - 🤖 アジェンダ作成の skills を作成する - 会議の⽂字起こしやカンバンなどから進⾏状況を収集する - 収集した情報をもとに議事の叩き台を作成する - 👦 伝わりやすい議題の順番などを調整する ↑ 調整を極⼒少なくする⼯夫を紹介します

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23 プロジェクトのコンテキスト正解の議事録 ①：プロジェクトのコンテキストを⾒て正解の議事録を作る skills の精度をエージェント⾃⾝に上げさせる

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24 プロジェクトのコンテキスト正解の議事録 ②：エージェントが私と同じレベルで議事録を作成できる Skills を作成して skills の精度をエージェント⾃⾝に上げさせる

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25 プロジェクトのコンテキスト正解の議事録アジェンダ作成 skills ③：正解とコンテキストを参考にskillsを作る skills の精度をエージェント⾃⾝に上げさせる

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26 プロジェクトのコンテキスト正解の議事録アジェンダ作成 skills ④：skills とコンテキスト⾒て議事録作って \ Spawn / skills の精度をエージェント⾃⾝に上げさせる

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27 プロジェクトのコンテキスト正解の議事録アジェンダ作成 skills ⑤：skills とコンテキスト⾒て議事録を作るできました skills の精度をエージェント⾃⾝に上げさせる

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28 プロジェクトのコンテキスト正解の議事録アジェンダ作成 skills ⑥：正解の議事録とサブエージェントの議事録の差分を埋めるべくskills を改善する skills の精度をエージェント⾃⾝に上げさせるある程度の⽔準になるまで ④⑤⑥ を繰り返す改善イマイチやな

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29 プロジェクトのコンテキスト正解の議事録アジェンダ作成 skills ⑦：正解の議事録とサブエージェントの議事録の差分がある程度埋まったら⼈間に返す skills の精度をエージェント⾃⾝に上げさせるよさそう

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30 プロジェクトのコンテキスト正解の議事録アジェンダ作成 skills ⑧完了（アジェンダの修正時間が増えたと思うたびに⾏う）できました skills の精度をエージェント⾃⾝に上げさせる

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提案（ヒアリング / 要件定義） 31 使い分け - 🤖 会議の⽂字起こし - 🤖 サービス料⾦の収集など固定の情報の収集 - 👦 提案の構成を考える - 👦 どの順番で話すと伝わるか、良い提案になっているかを何度も⾒直す資料を作る過程で顧客の情報を繰り返し読むことで理解が深まる（設計と同じ）調査収集系では⾼速化ができるものの、提案での⽣成AIの⾼速化はまだ限定的

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そもそもエンジニアが顧客と話すようになると 32 コミュニケーションパスが減り効率化される。さらに、顧客のちょっとした困り事をその場で引き受けられることが多々ある。

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そもそもエンジニアが顧客と話すようになると 33 コミュニケーションパスが減り効率化される。さらに、顧客のちょっとした困り事をその場で引き受けられることが多々ある。「その作業こちらだとすぐできるのでやりますよ」

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既存の仕事以上の価値が出せる 34 エンジニアの顧客サービス制作進⾏定例会議 / 進⾏管理提案ヒアリング / 要件定義

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Claude Opus 4.6以後の受託開発エンジニアの変化 - まとめ 35 開発者の⼯数はこれまでに⽐べて⼤きく圧縮される傾向にある。私は顧客に近づいていくように仕事を変えている。「業務プロセスを分解し、⽣成AIに任せる部分を増やす」のは開発以外でも同じ。顧客と話すことで、⽣成AIによらない効率化や新たな価値提供ができる。

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Claude Opus 4.6以後の受託開発エンジニアの変化 - まとめ 36 開発者の⼯数はこれまでに⽐べて⼤きく圧縮される傾向にある。私は顧客に近づいていくように仕事を変えている。「業務プロセスを分解し、⽣成AIに任せる部分を増やす」のは開発以外でも同じ。顧客と話すことで、⽣成AIによらない効率化や新たな価値提供ができる。⽣成 AI 出てから仕事の幅が増えてより楽しい

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