【2026年7月最新】Claude Codeでできること25機能｜コーディング・業務自動化・MCP連携まで完全解説
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この記事の内容
「Claude Codeって何ができるの？」「ChatGPTとどう違うの？」——そういった疑問を持つ方に、Claude Codeができること25の機能を体系的に解説します。Claude Codeは「テキストを生成するAI」ではなく、「実際に業務を実行するAI」です。ファイルを読み書きし、コードを実行し、外部システムと連携し、複雑な業務フローを自律的に完了させることができます。
2025年のSWE-benchテスト（実際のGitHubのIssueを解決するベンチマーク）では、Claude Codeが79.6%という業界最高水準のスコアを記録しました。これはエンジニアが数時間かけて解決するような実際の開発タスクを、AIが自律的に解決できることを意味します。本記事ではそのClaude Codeの能力を25の機能カテゴリに分けて、具体的な活用方法とともに解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
01 WHAT IS CLAUDE CODE Claude Codeとは──他のAIと何が違うのか テキスト生成ではなく「実行」するAIという革命
📚 用語解説
Claude Code（クロード・コード）：AnthropicのClaude AIを基盤とした「自律実行型AIコーディングエージェント」。通常のチャットAI（ChatGPT・DeepSeek等）はテキストの生成だけを行うのに対し、Claude Codeはターミナル（コマンドライン）環境でコードの実行・ファイル操作・外部システムとの連携を自律的に行えます。Claude.aiのMax/Proプランで利用可能（APIからも利用可）。
| 能力 | 通常のチャットAI | Claude Code |
|---|---|---|
| コードを書く | できる | できる |
| コードを実際に実行する | できない | できる |
| ファイルを読み書きする | できない | できる |
| コマンドを実行する | できない | できる |
| 外部APIを呼び出す | できない | できる（MCP連携） |
| エラーを検知して自動修正する | できない（人間が修正依頼） | できる（自律ループ） |
| 複数のタスクを連続実行する | 限定的 | できる（長時間自律実行） |
上記の比較からわかる通り、Claude Codeの最大の特徴は「自律実行能力」です。コードを書いて実行して、エラーが出たら修正して再実行して、最終的な成果物（動作するプログラム・更新されたファイル・送信されたメール等）を完成させるまで自律的に動き続けます。この能力により、人間が以前は手動でやっていた業務を「AIにタスクを依頼して完成を待つ」形式に変えることができます。
Claude Codeが通常のチャットAIと異なるもう一つの重要な点は「長時間の継続的な自律実行」ができることです。通常のAIは1回の質問に対して1回の回答を返すことで完了します。一方Claude Codeは「このプロジェクト全体を分析して問題点を修正してテストを書いて」という複雑なタスクに対して、何十回ものアクションを自律的に実行し続けます。人間がコーヒーを飲んでいる間にエンジニアが数時間かけてやるような作業を完了させることができます。
SWE-bench（Software Engineering Benchmark）での79.6%というスコアが示すのは、GitHubの実際のオープンソースプロジェクトに存在する本物のバグ修正タスクの79.6%をClaude Codeが自律的に解決・コミットできたということです。この数字は「AIがコードを書ける」というレベルを超えて、「AIが実際のソフトウェアエンジニアリング業務を担える」ことを示しています。
02 CODING FEATURES コーディング補助機能（機能1〜7） SWE-bench79.6%を支えるコーディング能力の全貌
「Pythonで〇〇を行う関数を書いて」「このCSVを読み込んでグラフを生成するスクリプトを書いて」と指示するだけで、コメント付きの可読性が高いコードを生成します。単に書くだけでなく、その場で実行して動作を確認してから渡してくれます。PythonはもちろんJavaScript・TypeScript・SQL・Ruby・Go・Rust・PHPなど主要言語に対応しています。
エラーメッセージやスタックトレースを見せると、原因を分析して修正案を提示し、実際に修正まで実行します。単純なtypoから複雑なロジックバグまで対応可能です。特に優れているのは「エラーを直したら別の場所が壊れた」という連鎖的なバグも追跡して解決する能力です。
既存のコードを読み込んで、ユニットテスト・統合テスト・エッジケーステストを自動生成します。PytestやJestなどのテストフレームワークに対応しており、テストカバレッジを指定することも可能です。「テストを書く時間がない」という開発者の課題を解決します。
「このコードをリファクタリングして」と依頼すると、関数の分割・変数名の改善・DRY原則の適用・デザインパターンの導入などを自律的に行います。既存の動作を保ちながら内部構造を改善するため、リファクタリング後もテストが通ることを確認してから完了とします。
プルリクエストやコードスニペットを渡すと、セキュリティ上の問題・パフォーマンスの懸念・保守性の問題・ベストプラクティス違反を網羅的にレビューします。「この実装でいいか確認して」という使い方が最も効果的で、見落としがちな問題を検出できます。
関数・クラス・モジュールのコードを読んで、docstring・READMEファイル・APIリファレンスドキュメントを自動生成します。英語・日本語どちらでも生成可能で、Markdownフォーマットでの出力もできます。
機能1〜6のコーディング補助能力を支えているのが、Claude CodeがSWE-benchで達成した業界最高水準の79.6%という解決率です。この数字の意味を具体的に説明すると、「GitHubのDjangoリポジトリにあるバグIssueをClaude Codeに渡したら、約80%のケースで人間のコードレビューを通過できる修正コードを自律的に生成できた」ということです。残りの20%は非常に複雑なバグや、特殊なドメイン知識が必要なものです。実際のエンジニアが見ても驚くような複雑な問題を、AIが自律的に解決できるという事実は、AI活用の大きなパラダイムシフトを意味しています。
「このPythonスクリプトをTypeScriptに変換して」「このJavaコードをGo言語で書き直して」という変換ができます。単純な構文変換ではなく、各言語のイディオム・ライブラリ・ベストプラクティスを踏まえた「その言語らしい」コードを生成します。
📚 用語解説
SWE-bench（ソフトウェアエンジニアリングベンチマーク）：GitHub上の実際のオープンソースプロジェクト（Django・Flask・NumPy等）に存在する本物のIssue（バグや改善要求）を、AIが自律的に解決できるかを測るベンチマーク。単純なコード生成テストと異なり、既存のコードベースを理解し、適切な変更を加え、テストを通過させるという実際のエンジニア業務が評価されます。Claude CodeのSWE-bench解決率は79.6%（2025年時点）で業界最高水準です。
03 FILE SYSTEM FEATURES ファイル・システム操作機能（機能8〜13） ローカルファイルを直接読み書き・実行できる実用機能群
「このPythonファイルを読んで」「このCSVの内容を確認して」と指示するだけで、ローカルのファイルを直接読み込みます。読み込んだ内容を元に編集・加工・変換を行い、結果を元のファイルに書き戻すことができます。大量のファイルを一括処理する場合も得意です。
ファイルやフォルダの作成・削除・移動・名前変更を自律的に実行します。「この命名規則に沿ってファイルを整理して」「この構造でプロジェクトディレクトリを作成して」という指示を自動実行します。誤操作防止のため、削除前に確認を求める設定も可能です。
git add・git commit・git push・git pull・git branch・git mergeなどのGitコマンドを実行できます。「この変更をコミットして」「新しいfeatureブランチを作成して作業を始めて」という指示を自動実行します。コミットメッセージも変更内容を分析して適切に生成します。
数百〜数千ファイルからなる大規模なプロジェクトでも、全体の構造を理解した上でタスクを実行できます。「このプロジェクトの認証フローはどこで処理されていますか？」「このAPIエンドポイントに関連するファイルをすべて教えて」という質問にも答えられます。
CSV・JSON・Excel（.xlsx）ファイルを読み込んでデータの整形・集計・変換・フィルタリングを行います。「このCSVの重複を除去して」「このJSONをデータベースに取り込む形に変換して」「売上データを集計してグラフ用のデータを作って」という処理を自動化できます。
プロジェクトの設定ファイル（config.yaml・.env・package.json・docker-compose.yml等）を読み込んで自動的に更新できます。「環境変数を追加して」「Dockerの設定にRedisを追加して」という指示を自動実行します。
ファイル操作機能（機能8〜13）で特に注目すべきなのは「大規模コードベース解析（機能11）」の能力です。多くのエンジニアが新しいプロジェクトに参加した際に時間がかかる「コードベースの把握」をClaude Codeは数分で完了できます。「このプロジェクトのアーキテクチャを説明して」「この機能がどのファイルで実装されているか教えて」「このAPIエンドポイントの処理フローを追って」という質問に、実際にコードを読んで正確に答えてくれます。
また、データ処理機能（機能12）は非エンジニアの業務担当者にとって特に価値が高い機能です。Excelが苦手な方でも「このCSVの売上データを商品カテゴリ別に集計してグラフを作って」という自然言語の指示で、データの可視化まで自動で行ってくれます。Pythonやデータ分析の知識がなくても、まるでデータアナリストに依頼するような感覚でデータ処理ができます。
04 WEB AND API FEATURES Web・外部連携機能（機能14〜18） APIとWebを自律的に呼び出して外部と連携する能力
Webページを自律的に巡回してデータを抽出します。「競合サイトの商品価格を一覧化して」「このニュースサイトの記事タイトルを取得して」という指示に対して、Pythonのrequests・BeautifulSoup・またはPlaywrightを使ったスクレイピングコードを書いて実行します。
Slack API・Gmail API・Google Sheets API・Stripe API・Notion APIなど、RESTful APIを自律的に呼び出せます。「このデータをSlackに投稿して」「GoogleスプレッドシートのデータをAPIで取得して」という指示をコードに変換して実行します。APIキーの管理・認証ヘッダーの設定も自動で行います。
📚 用語解説
MCP（Model Context Protocol）：Anthropicが提唱したAIと外部ツール・データソースを接続するための標準プロトコル。MCPを通じてClaude Codeは「Slack」「GitHub」「Google Drive」「Notion」「Figma」など16種類以上の外部ツールと接続できます。MCPサーバーを設定することで、コードを書かずにAIが外部ツールを直接操作できるようになります。
MCP（Model Context Protocol）サーバーを設定することで、SlackへのメッセージPOST・GitHubのIssue作成・PullRequestのレビュー・Notionページの作成・更新など、外部ツールをAPIではなく「ツールとして」直接操作できます。コードを書かずにAIが外部システムを操作するのがMCP連携の特徴です。
Playwright（ブラウザ自動化ライブラリ）を使って、JavaScriptが動的に生成するWebページの操作・フォームへの入力・ボタンのクリック・スクリーンショットの撮影を自律的に行います。SPAサイトのスクレイピング・Webアプリのテスト自動化・RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）的な用途に活用できます。
MCP連携（機能16）はClaude Codeのエコシステムの中でも特に急速に成長している機能です。2025年にAnthropicがMCP標準を公開してから、世界中の開発者がさまざまな外部ツール向けのMCPサーバーを開発・公開しています。現在ではSlack・GitHub・Notion・Figma・Jira・Trello・Airtable・Google Drive・HubSpot・Salesforceなど数十種類以上のMCPサーバーが利用可能で、日々新しいものが追加されています。
ブラウザ自動操作（機能17）は、「Webベースの業務システム（SFA・ERP・発注システム等）に自動でデータを入力する」というRPA的な用途に非常に有効です。従来のRPAツール（UiPath・Automation Anywhere等）はシステムのUI変更に脆弱で、画面が変わると動かなくなることが多いですが、Claude CodeのPlaywright連携は「何を達成したいか」というゴール指向で動くため、多少のUI変更には柔軟に対応できます。
OAuth 2.0認証が必要なAPIへの接続（Gmail・Google Calendar・Slack等）において、認証フロー・トークンの取得・リフレッシュ・安全な保存までを自律的に設定できます。認証の仕組みを理解していなくても「GmailのAPIを使えるようにして」という指示で認証設定を完了させます。
05 BUSINESS AUTOMATION 業務自動化機能（機能19〜25） 繰り返し業務を「AIが動き続ける仕組み」に変換
「毎朝9時に前日の売上をSlackに送る」「顧客からのメールに自動返信する」「エラーが発生したら即座にSlack通知する」といった通知フローを自動化します。条件分岐（売上が目標を下回ったら赤色のアラート等）を組み込んだリッチな通知も作成できます。
PostgreSQL・MySQL・SQLiteなどのデータベースに対してSQLクエリを生成・実行できます。「先月の売上を顧客別に集計して」「重複データを削除して」「新しいテーブルを作成してデータを移行して」という指示をSQLに変換して実行します。結果をCSVに出力したりグラフ化したりすることも可能です。
「毎日夜12時に競合サイトの価格をチェックする」「毎週月曜日にSEOレポートを生成する」「毎時間データベースをバックアップする」といった定期実行タスクを設定します。GitHub Actions・cron・タスクスケジューラを使った実装コードを書いて設定まで完了させます。
Google Analytics・Google Search Console・データベース・スプレッドシートなどから複数のデータソースを集めて、グラフ・表・テキスト解説を含む自動レポートを生成します。HTML形式でSlack送信・PDF形式でメール送付・スプレッドシートへの自動転記など、様々なアウトプット形式に対応します。
「新規お問い合わせが来たらCRMに登録→担当者にSlack通知→自動メール返信→カレンダーに面談枠を追加」といった複数のステップからなるワークフローを一つの自動化フローとして設計・実装します。エラーハンドリング・リトライ処理・ログ記録も含めた堅牢なフローを作ります。
Webサイトの死活監視・APIのレスポンスタイム計測・データベースの異常検知・ディスク容量アラートなど、システム監視機能を実装します。「5分以内に問題が解決できる軽微なエラーは自動修復、重大なエラーはSlackとメールに即座に通知」という条件分岐付きの自動対応フローも作成できます。
業務自動化機能（機能19〜25）の真の価値は「繰り返し発生する業務を完全に自動化できる」という点です。例えば「毎週月曜日にSEOレポートを生成する」（機能21+22）は、一度設定すれば人間が何も操作しなくても毎週月曜日に自動でレポートが届くようになります。「設定したら人間の手間が0になる」というのが業務自動化の本質的な価値であり、Claude Codeはその設定自体も自律的に行えます。
キーワードリストを元にブログ記事を自動生成してWordPressに投稿・Twitterに指定時間に自動投稿・LINEに情報を自動配信など、コンテンツの生成から配信までを自動化します。本記事（15,000字超）自体も、Claude Codeのバッチ生成機能によって作成されたものです。
06 GENAI EXAMPLES GENAIの実業務での活用例 Claude Codeで実現した業務自動化の具体的な成果
弊社GENAIでは上記の25機能のうち多くを実際の業務で活用しています。以下に代表的な活用例を紹介します。最初にClaude Codeを業務に導入した際は「どこから始めれば良いか」という迷いがありましたが、実際には「最も繰り返しが多くて面倒な作業」から自動化していくのが最も効果的でした。弊社の場合は「毎週のSEOレポート作成」から始め、徐々に範囲を広げてCRM更新・面談管理・コンテンツ生成の自動化に発展しました。この段階的アプローチはどんな規模の企業にも応用できます。
なお、Claude Code導入で最もインパクトが大きかったのは「繰り返しのないオリジナルな作業」への時間の再配分です。以前は週の作業時間のうち30%が定型的なレポート作成・データ更新・通知送信などの繰り返し作業でした。これらをClaude Codeが担うことで、その30%を新しい戦略の検討・顧客との深い関係構築・新サービスの企画という付加価値の高い仕事に充てられるようになりました。
これらの自動化フローは、すべてClaude Codeが自律的に設計・実装・テストを完了したものです。弊社の代表菅澤が「毎週16本の記事を自動投稿して」「顧客メールが来たら自動でCRMを更新して」という指示を出すだけで、Claude Codeが必要なコードを書いて、テストを通して、本番環境に設定して、動かし続けています。
非エンジニアの経営者・管理職の方に特に知っていただきたいのは「Claude Codeは技術的な実装だけでなく、ビジネスロジックの理解も得意」という点です。例えば「新規顧客が登録したら、過去の購入履歴がある顧客には○○のメール、初回購入の顧客には□□のメールを自動送信して」という複雑な条件分岐付きの業務フローを、日本語で指示するだけでコードに変換して実装できます。ビジネスの判断基準を自然言語で伝えれば、それをシステムとして実装してくれるのが最大の価値です。
特に重要なのは「Claude Codeが自分でバグを見つけて修正する」能力です。自動化フローは複雑なシステムと連携するため、しばしばAPIの仕様変更・認証エラー・タイムアウトなどの問題が発生します。Claude Codeはこれらの問題を検知して自分で修正策を考えて実装し、修正後に動作確認をして問題が解決したことを確認してから完了を報告します。人間が監視していなくても、自律的に問題を解決し続けます。
代表菅澤
📚 用語解説
自律実行ループ（Agentic Loop）：Claude Codeが「タスクを受け取る→計画を立てる→コードを書く→実行する→結果を確認する→問題があれば修正する→完了まで繰り返す」という一連のプロセスを自律的に繰り返す動作モード。人間が指示を与えた後は完了報告まで介入不要で、長時間かかる複雑なタスクも途中で止まらず実行し続けます。
Claude Codeの「自律実行ループ」の動作を理解することで、より効果的な使い方ができるようになります。例えば「全部終わったら通知して」「問題が起きたら解決策を3案提示して判断を仰いで」「エラーが起きても止めずにスキップして次に進んで」といった自律実行の条件を指示することで、より細かいコントロールが可能になります。
また、Claude Codeは一つのセッションで複数のツールを組み合わせて使うことができます。例えば「GitHubのIssueリストを取得して（MCP）→各Issueの関連コードをローカルファイルから読んで（ファイル操作）→修正案のコードを書いて（コード生成）→テストを実行して（コード実行）→問題なければプルリクエストを作成して（Git+MCP）→Slackに完了通知を送る（Slack API）」という複数のツールとシステムを横断した複雑なワークフローを、一つの指示で実行できます。
📚 用語解説
コンテキストウィンドウ（200Kトークン）：Claude Codeが一度に処理できる情報量の上限。Claude 3.5以降は最大200Kトークン（日本語で約30〜40万字相当）のコンテキストウィンドウを持ち、大規模なコードファイル・長い会話履歴・大量のドキュメントを同時に処理できます。これにより、数千行のソースコードを丸ごと読み込んで分析・修正するような作業が可能になっています。
200Kトークンという大きなコンテキストウィンドウにより、Claude Codeは「巨大なコードベース全体を理解した上でタスクを実行する」という能力を発揮します。例えば10,000行のPythonプロジェクトがあった場合、主要なファイルを全部読み込んでプロジェクト全体の構造・依存関係・命名規則を理解した上で、一貫性のある変更を加えることができます。
①Claude Pro以上のプランへの加入（月$20〜）、②ターミナル（コマンドライン）への基本的な理解（コマンドのコピペができる程度で十分）、③やってほしいことの具体的な説明（「このフォルダのCSVファイルを全部読み込んで合計を出して」程度の具体性）——この3つだけで、Claude Codeを使い始めることができます。プログラミングの知識は必ずしも必要ではありません。
「Claude Codeを使ってこういう業務を自動化したいが、どうすれば良いか？」「具体的に何から始めればいいか？」——GENAIでは実際にClaude Codeを業務に導入した経験から、御社の具体的な課題に合わせたアドバイスを提供します。
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よくある質問
Q. Claude Codeは何語に対応していますか？
A. Claude Codeは主要な100以上のプログラミング言語に対応しています。特にPython・JavaScript・TypeScript・Java・C++・Go・Rust・SQL・Ruby・PHPなどでの精度が高いです。日本語での指示にも対応しており、「日本語でこういうものを作って」という指示を自然に理解して英語・日本語混在のコードを生成できます。
Q. Claude CodeはChatGPTと何が違いますか？
A. ChatGPTはテキストを生成するAIで、コードを書くことはできますがそのコードを実際に実行することはできません。Claude Codeは実際にコードを実行し、ファイルを操作し、外部システムと連携できる「自律実行型AI」です。ChatGPTのCode Interpreter機能との比較では、Claude Codeの方が長期的な自律実行・実際のローカル環境での操作・MCP連携などが優れています。
Q. Claude Codeはプログラミングを知らなくても使えますか？
A. 基本的な使い方はプログラミング知識不要です。「このデータをExcelにまとめて」「このWebサイトのデータを取ってきて」という日本語での指示に対して、Claude Codeが必要なコードを書いて実行してくれます。ただし、生成されたコードの修正・カスタマイズをする場合には基礎的なプログラミング知識があると便利です。
Q. Claude CodeのSWE-bench79.6%とはどういう意味ですか？
A. SWE-bench（ソフトウェアエンジニアリングベンチマーク）は、GitHub上の実際のオープンソースプロジェクト（Django・Flask・NumPy等）に存在する本物のバグ修正タスクをAIが自律的に解決できるかを測るベンチマークです。Claude Codeは2025年のSWE-bench解決率が79.6%という業界最高水準のスコアを記録しており、実際のソフトウェア開発タスクへの高い適性を示しています。
Q. MCP連携とは何ですか？どうやって設定しますか？
A. MCP（Model Context Protocol）はClaude Codeと外部ツール（Slack・GitHub・Notion等）を接続するための仕組みです。.claude/config.jsonにMCPサーバーの設定を記述することで接続できます。例えばSlackのMCPサーバーを設定すると、Claude Codeが直接SlackにメッセージをPOSTしたり、チャンネルの履歴を読んだりできるようになります。詳しい設定方法は別記事で解説しています。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
