なぜClaude Codeのチーム運用は上手くいかないのか？AI Ready組織への転換ポイント
株式会社TIMEWELLの濱本です。
Claude Codeをはじめとするコーディングエージェントの登場で、個人の生産性は桁違いに上がりました。エンジニアはもちろん、非エンジニアでもアプリを作れる時代になりつつあります。
ところが、これを「チームで使おう」とした瞬間に、話が一気にややこしくなる。
「個人では爆速なのに、チームに展開すると逆に遅くなった」「メンバーがそれぞれClaude Codeで作ったものを統合できない」。こんな声を、顧問先や相談を受ける企業から頻繁に聞くようになりました。
なぜこうなるのか。チーム運用が破綻する構造的な原因を整理した上で、「AI Ready」な組織とは何か、具体的にどうすれば現場に浸透するのかを書いていきます。
個人の爆速と、チームの停滞
Claude Codeを使えば、一人のメンバーが数時間でプロトタイプを作り上げることも珍しくありません。ドキュメント作成、リサーチ、データ分析。AIエージェントがワークフロー全体を回してくれます。
問題は、その成果物を「チームの共有資産」にする段階で起きます。
エンジニアの世界には、GitHubでのコード共有文化が何十年もかけて成熟してきた歴史があります。Pull Requestを出し、レビューを受け、マージする。この流れが開発の品質とスピードを支えてきました。
ならば、非エンジニアチームでも同じ仕組みを使えばいいのではないか。そう考えるのは自然なことです。
ただ、この仕組みをそのまま非エンジニアのドキュメント管理や戦略策定に持ち込むと、途端に破綻する。構造的に2つの深刻な問題があります。
問題1：レビューがボトルネックになる
エンジニアの世界では「Pull Request、レビュー、マージ」の流れが標準です。戦略ドキュメントや企画書のレビューは、これとは性質が根本的に違います。
コードには「テストが通るか」「型が正しいか」といった客観的な基準がある。戦略や企画には唯一の正解がありません。「この方向性でいいのか」「この市場選定は妥当か」を判断できるのは、限られた決裁者だけ。場合によっては合議が必要です。
その決裁者が、メンバーから上がってくるすべてのレビュー依頼に目を通し、十分なフィードバックを返す。物理的に無理です。合議が絡めばなおさら時間がかかる。
レビュープロセスそのものが巨大なボトルネックになります。Claude Codeのおかげで個人の作業スピードは劇的に上がったのに、共有のプロセスで詰まってしまい、チーム全体ではむしろ遅くなる。本末転倒です。
問題2：レビューなしだとカオスになる
ではレビューを省略し、全員が自由に共有ドキュメントを編集できるようにすればいいかというと、そうもいかない。
全員が同じファイルを直接編集すれば、コンフリクト、つまり変更の衝突が多発します。もっと厄介なのは、承認を経ずに戦略や方針がどんどん書き換わることです。
誰かが良かれと思って更新した内容が、別の人の作業と矛盾していたり、経営判断を経ずに重要な方向転換が行われていたりする。何が最新で、何が決定事項なのか、誰にもわからなくなる。
レビューを入れても入れなくても破綻する
レビューを厳格にすればスピードが落ち、レビューをなくせば秩序が失われる。このジレンマは構造的なもので、非エンジニアチームがGitHubワークフローを導入する際の最大の壁です。
エンジニアの方からすれば「ブランチ運用を工夫すれば解決するのでは？」と思うかもしれません。実務上、数十名から数百名の非エンジニア全員にGitやGitHubの作法を習得させること自体が、きわめて高いハードルなんです。
コマンドラインへの抵抗感。ブランチ概念の理解。コンフリクト解消の手順。これらの学習コストは、組織が想定する以上に大きい。
そもそもGitは非エンジニアに浸透するのか？
率直に言えば、Gitそのものを非エンジニア全員に浸透させるのは現実的ではないと考えています。
GitHub社自身も非エンジニア向けのGUIツールとしてGitHub Desktopを提供していますし、SourceTreeのような視覚的なツールもある。それでも、ブランチの概念やマージの仕組みを理解した上で日常的に使いこなせるようになるのは、かなりの時間がかかります。
「非エンジニアにGitHubを導入した」という成功事例を見ると、その多くはIssue管理やプロジェクト管理など、Gitのバージョン管理機能とは別の部分を活用したケースです。ファイルのバージョン管理まで非エンジニアに求める運用は、ほとんどの組織で形骸化しています。
ここで見落とされがちなのが、「Gitが浸透しないこと」自体は問題ではないということです。Gitが解決しようとしていた課題、つまりバージョン管理や共同編集、変更の追跡を、非エンジニアでも使える形で解決する必要がある。手段はGitでなくていい。
もう一つの見えにくい壁：データがAIに読めない形で保管されている
Gitが浸透しない問題とは別に、もう一つ深刻な問題があります。そもそも社内のデータが、AIにとって扱いにくい形式で保管されているということです。
多くの企業では、戦略ドキュメントはWord、数値データはExcel、提案資料はPowerPoint、契約書はPDFで管理されています。人間が読む分にはこれで十分ですが、AIに読ませようとした途端に問題が起きる。
PDFを例にとります。PDFの中身は、テキストよりもレイアウト情報やフォント指定、スタイルメタデータのほうが多い。AIがPDFを読む際には、この「見た目を整えるためのデータ」をすべて剥がしてテキストだけを取り出す必要があります。この変換過程で、表の構造が崩れたり、段落の区切りがずれたり、意味の取り違えが発生する。
Excelも同様です。人間にとっては直感的なスプレッドシートですが、セル結合や色分けで意味を伝えている部分はAIには解読できません。「黄色いセルが要注意」「この列は非表示だけど参考データ」といった暗黙のルールは、機械には見えない。
企業の知識資産の約9割は非構造化データ、つまりPDFやWord、HTMLといった「レンダリング用に最適化された形式」で存在しているとされています。AIが理解しやすい形とは真逆です。
ではどうするか。ナレッジをMarkdown、YAML、JSONといったプレーンテキストベースの構造化フォーマットで保持することが、AI活用の観点では決定的に有利です。
| フォーマット | AIとの相性 | 向いている用途 |
|---|---|---|
| Markdown | 見出しやリストの構造がそのままAIに伝わる。トークン効率も高い | ドキュメント、議事録、設計書、ナレッジベース |
| JSON | 機械処理に最適。APIやデータ連携の標準フォーマット | 設定データ、マスターデータ、システム間連携 |
| YAML | 人間にも読みやすく、機械処理も可能 | プロジェクト設定、プロンプトテンプレート、ワークフロー定義 |
Markdownで書かれたドキュメントは、Gitで差分を追跡でき、AIが直接読み込んで理解し、必要に応じてHTMLやPDFに変換して人間に渡せます。つまり、Markdownは「AIと人間の共通言語」として機能する。
TIMEWELLでもこの方針を採用しています。コラム記事はすべてMDX形式（Markdownの拡張）で管理し、プロジェクトルールはCLAUDE.mdというMarkdownファイルで定義している。AIエージェントはこれらのファイルを直接読んで業務を遂行します。Word文書をアップロードしてAIに読ませる、という手順は一切ありません。
「うちはまだWordとExcelがメインだから、AIは先の話」と思うかもしれません。逆です。WordとExcelのままだからAI活用が進まない。PDFやExcelのファイルをMarkdownやJSONに変換するツールは、MonktやDoclingなどすでに複数登場しています。まずは一部のドキュメントから変換を始めて、AI Readyなデータ基盤を作ることが第一歩になります。
AI Readyとは何か
ここまで3つの構造的な壁を見てきました。レビューのジレンマ、Gitの学習コスト、そしてデータフォーマットの問題。これらを踏まえて、「AI Ready」という概念を整理します。
AI Readyとは、単にAIツールを導入した状態ではありません。組織としてAIの出力を受け入れ、統合し、意思決定に活用できる体制が整っている状態を指します。
AI導入プロジェクトの約8割が期待した効果を得られていないという調査結果があります。一方で、AI活用に成功している企業では業務効率が平均70%向上し、新規事業の立ち上げ期間が3分の1に短縮されたという報告もある。
この差を生んでいるのは、ツールの優劣ではなく、組織の「受け入れ態勢」の違いです。
AI Readyな組織には4つの要素が揃っています。
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| データの整備 | ナレッジや業務フローが構造化され、AIが参照できる状態になっている |
| 権限の設計 | 誰がどのレベルでAIの出力を承認できるか明確になっている |
| フィードバックの仕組み | AIの出力に対する修正や改善が蓄積される仕組みがある |
| 学習コストの最小化 | メンバーが新しいツールを使い始めるまでのハードルが低い |
この4つのうち、1つでも欠けると「AIを導入したのに使われない」という状態に陥ります。個人的には、日本企業で最もボトルネックになりやすいのは「権限の設計」だと感じています。誰がAIのアウトプットにOKを出すのか、その線引きが曖昧なまま走り出すチームが本当に多い。
Claude Codeのチーム運用を成功させるために現場がやるべき5つのこと
構造的なジレンマを踏まえた上で、現場で取り組むべきことを5つ挙げます。
1. レビューの「粒度」を変える
コードレビューの発想をそのままドキュメントレビューに持ち込まないこと。これがまず大事です。
戦略ドキュメントのレビューには、「方向性の承認」と「詳細の確認」という2つのレイヤーがあります。方向性の承認は決裁者にしかできないけれど、詳細の確認はメンバー間でカバーできる。
この2つを分離し、決裁者の負荷を絞る。方向性の承認は月次や週次の会議体で行い、詳細はチーム内の相互レビューで完結させる。たったこれだけで、レビュー待ちの渋滞はかなり解消できます。
2. Gitの代わりに「ナレッジの構造化」を先にやる
Gitを全員に使わせようとする前に、チームのナレッジがどう構造化されているかを見直すべきです。
多くのチームでは、ドキュメントがGoogle DriveやNotionに散在していて、何がどこにあるか把握できていない。この状態でGitを導入しても、散在しているものが別の場所にもう一つ増えるだけです。
先にやるべきは、ナレッジのカテゴリ分けとマスターデータの特定。「これが最新版であり正の情報である」という一次ソースを各テーマにつき1つだけ決め、それ以外は参照先にする。この構造があって初めて、バージョン管理が意味を持つ。
3. CLAUDE.mdのようなルール基盤を整備する
Claude Codeには「CLAUDE.md」というプロジェクトルールファイルがあります。AIに対して「このプロジェクトではこういうルールで動いてほしい」と指示する仕組みです。
この発想をチーム運用にも使えます。ドキュメントの命名規則、フォルダ構成のルール、レビューフローの手順。こうした暗黙知を明文化し、メンバーが迷わないようにする。
ただし、ルールは短く保つのが鉄則です。長すぎるルールは誰も読みません。何度も同じミスが起きるポイントだけをピンポイントで明記する。TIMEWELLでも、CLAUDE.mdは「絶対厳守」の項目だけに絞り、それ以外はスキルファイルに分離しています。
余談ですが、このCLAUDE.mdの運用自体が、非エンジニアにAIとの協業を体感させる良い入り口になります。「ルールを書くとAIがその通りに動く」という体験は、プログラミングの原体験に近い。ここから興味を広げていく人が、社内に何人か出てくるんです。
4. リーダーが先に使い倒す
AI活用が組織に浸透するかどうかは、リーダー層の姿勢で決まります。これは精神論ではなく、構造の話です。
大企業では役員や管理職の40%がAIを利用している一方、一般社員の利用率は20%にとどまっているというデータがあります。「トップが使っていないから部下も使わない」のではなく、トップが使い方を見せていないから、部下が使い方を想像できないという構造です。
リーダー自身がClaude Codeを日常業務で使い、その成果物をチームに見せる。「こういう指示を出すと、こういうアウトプットが出る」という実例を共有し続けることで、メンバーの心理的なハードルは確実に下がります。
汎用的なAI研修を全員に受けさせるよりも、リーダーが実際に使っている姿を見せるほうが浸透効果は高い。「あの人が使っているなら自分も試してみよう」という空気が、導入の初速を決めます。
5. 完璧なワークフローを求めず、実験を重ねる
Claude CodeやAIエージェントの領域は、半年前の常識が通用しないスピードで動いています。2026年1月にはAnthropicがClaude Coworkという非エンジニア向けの機能をリリースし、ターミナル操作なしでAIエージェントを使えるようになりました。
この進化スピードを前にすると、「完璧なワークフローを設計してから展開する」というアプローチ自体に無理がある。設計している間に前提が変わってしまいます。
やるべきは、小さな実験を繰り返すことです。1つのチーム、1つの業務プロセスで試してみる。うまくいった部分を横展開し、うまくいかなかった部分は原因を特定して次に活かす。このサイクルを3ヶ月単位で回す。現時点ではこれが最も現実的なやり方だと考えています。
レビューそのものをAIに任せる時代が来ている
ここまで「レビューがボトルネックになる」という話をしてきましたが、実はこの問題に対する技術的な突破口がすでに見えています。Agent Teamsの活用です。
Claude CodeのAgent Teams機能では、複数のAIエージェントをチームとして協調動作させることができます。1つのセッションがチームリーダーとしてタスクを割り振り、他のメンバーが並列で作業しながらお互いにメッセージをやり取りする。人間のチーム運営と似た構造を、AI同士で再現できるわけです。
これをレビュープロセスに応用するとどうなるか。
たとえば、あるメンバーがClaude Codeで戦略ドキュメントを作成したとします。従来なら、このドキュメントを決裁者に回して承認を待つ必要がありました。Agent Teamsを使えば、提出前の段階でAIエージェントに事前検証をさせることができます。
具体的には、複数のエージェントにそれぞれ異なる観点でドキュメントをチェックさせます。「過去の経営方針と矛盾していないか」「数値の根拠は妥当か」「他チームの進行中プロジェクトと整合しているか」。こうした検証を人間がやると何時間もかかりますが、Agent Teamsなら並列で数分です。
GitHubのOctoverseレポートによると、2025年時点でAI支援によるコード生成は全体の41%に達し、月間のPull Requestは4,300万件を超えました。コードレビューの領域では、AIが事前にパターンマッチングやリスク検出を行い、人間は高レベルの判断に集中するというハイブリッドモデルがすでに定着しつつあります。
この流れは、コード以外のドキュメントレビューにも確実に広がっていく。
私が考えているのは、こういう構造です。メンバーがAIでドキュメントを作る。別のAIエージェントチームがそれを多角的に検証する。検証結果つきで決裁者に渡す。決裁者は「AIが洗い出した論点」だけを見て判断する。ゼロからドキュメントを読み込む必要がなくなるので、レビュー時間は大幅に短縮できます。
人間のレビューをなくすのではなく、人間がレビューすべき範囲を絞る。AIに「事前フィルター」の役割を担わせることで、レビューのボトルネック問題はかなりの部分で解消できると考えています。
社内の摩擦を減らし続けることが、顧客への価値提供を加速する
ここまでの話はチーム内の運用改善に焦点を当ててきましたが、視野をもう一段広げたい。社内の摩擦を減らすことの本当の目的は、顧客により早く価値を届けることです。
組織の中で起きている摩擦を列挙してみると、その多くは顧客にとって何の価値も生んでいないことに気づきます。レビュー待ちの行列。部門間の情報共有ミス。承認フローの形骸化した手続き。これらはすべて「社内コスト」であり、顧客が求めるサービスや製品の提供スピードを遅くしている要因です。
2026年は、AIエージェントが実証実験の段階を超えて、具体的な成果を出す「実行の年」と位置づけられています。UiPathの調査では、経営層の78%がエージェンティックAIの価値を最大化するには新しいオペレーティングモデルが必要だと回答しています。つまり、AIを入れるだけでなく、仕事の進め方や組織の在り方そのものを変える必要があるということです。
この文脈で、AI Ready組織の本質を考え直してみます。
AI Readyとは、社内の承認やレビューや情報共有といったプロセスから、不要な摩擦を徹底的に取り除いた状態のことです。摩擦が減れば、メンバーのアウトプットが顧客に届くまでの時間が短くなる。顧客からのフィードバックが組織に戻ってくるまでの時間も短くなる。このサイクルが速く回れば回るほど、提供する価値の精度は上がっていきます。
具体的にどういうことか。たとえばある企業で、営業チームが顧客から受けた要望を企画書にまとめ、上長の承認を得て、開発チームに依頼し、実装後にQAを通して、ようやくリリースする。このプロセスに2ヶ月かかっていたとします。
AI Readyな組織では、こう変わります。営業担当がClaude Codeで要件をまとめる。Agent Teamsが技術的な実現可能性と既存機能との整合性を自動チェックする。上長は検証済みの要件だけを見て判断する。開発チームはAIエージェントと協業して実装する。2ヶ月が2週間になる。
この差は、長期で見ると競争力の決定的な違いになります。
KPMGのレポートでは、2025年は部署ごとにバラバラにAIツールを導入する「分散」の年だったとされています。2026年は、部門をまたいでデータやエージェントをつなぎ、組織横断で統合していく年になる。分散したまま個別最適で止まっている企業と、統合して全体最適に向かう企業の差は、ここから急速に開いていくでしょう。
社内の摩擦を「仕方のないもの」として受け入れるのではなく、1つずつ特定し、AIで自動化できるものは自動化し、不要なものは廃止する。この地道な作業の積み重ねが、結果として顧客への価値提供スピードを決めることになります。
AI Ready化を成功させる3つのポイント
ここまでの話を踏まえて、AI Ready組織への転換で外せないポイントを3つ挙げます。
1つ目。ツールの問題と組織の問題を切り分ける。
「Claude Codeが使いにくい」「Gitが難しい」という声が上がったとき、それがツールの使い勝手の問題なのか、組織の情報構造に問題があるのかを見極める。多くの場合、ツールを変えても問題は解消しません。ナレッジの構造化と権限設計が先です。
2つ目。学習コストを最小化する設計にする。
非エンジニアに求めるスキルセットは最小限にとどめる。GitもCLIも不要な運用設計ができるなら、そちらを選ぶ。Claude Coworkのようにチャット画面だけで完結するツールが出てきた今、「全員にGitを覚えさせる」以外の選択肢を真剣に検討すべき段階に来ています。
3つ目。AI時代の承認フローを再設計する。
従来の承認フローは、人間が1つずつ作った成果物を1つずつ確認する前提で設計されています。AIが1時間で10本のドキュメントを生成する時代に、この前提は成り立たない。方向性の承認と品質の確認を分離し、品質確認の一部をAI自身に担わせるような設計が必要になってきます。
この先に何が来るか
私自身、自社や顧問先でこうしたジレンマを乗り越えるための設計仮説を少しずつ検証しています。
正直なところ、まだ「これが正解」と言い切れる段階ではありません。ただ、いくつかわかってきたことがあります。
レビューのボトルネック問題は、Agent Teamsによる事前検証とレビュー粒度の分離を組み合わせるとかなり改善する。ナレッジの構造化は、Gitを入れるより先にやらないと何も始まらない。リーダーが使わない組織は、どんなツールを入れても浸透しない。そして何より、社内の摩擦を放置している組織は、顧客への価値提供スピードで確実に負ける。
いずれ、こうした課題を根本から解決するサービスが出てくるのではないかと思っています。AI時代のNotionとAIエージェントのディレクションツールが融合したような何か。それまでは、現場での実験を一つずつ積み上げていくことに価値があるはずです。
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