Claude Code導入による開発効率化と全社展開までの段階的アプローチ(株式会社Rehab for JAPAN)

手法

開発ツールレビューサイトFindy Tools掲載、株式会社Rehab for JAPAN(EM/バックエンドエンジニア 久保田将規氏)によるClaude Code実名企業レビュー(2026-01-21投稿、2026-01-16最終更新)。個人検証(2025年5月)→パイロットプロジェクト(3名、2025年7-10月)→全社展開(2025年12月〜)の段階を踏んだ。自作ツール(EC2+OpenTelemetry+Grafana)でトークン使用量とGitHub活動量を追跡し、導入前後のPR数・PRマージ時間を職層別に比較。費用対効果の説明にはAIを使わない業務委託エンジニア1名の過去の生産性との比較も用いてROIを算出した。

示唆

職層でAI活用効果の質が逆転する可能性を定量開示している点が特徴的。マネージャー層はPR数が月16件→56件(約3.5倍)に急増した一方、PRマージまでの時間は93.5%増加(悪化)しており、本人たちも「PR数増加に伴うレビュー対応・動作検証の負荷増」が原因と分析している。一方メンバー層はPRマージ時間が平均33%短縮(未経験領域挑戦者でも同様の改善)と、素直な効率化効果が出た。ROI算出に「AIを使わない業務委託1名の過去実績」という外部ベンチマークを充てた点、および効率化の副作用(レビュー負荷増)を隠さず開示した点が、他の自称成功事例と一線を画す。

成果・金額

全体平均でPR数が64.5%増加。マネージャー層は月間PR数が16件→56件(約3.5倍)に増加、一方でPRマージまでの時間は93.5%増加(悪化)。メンバー層はPRマージまでの時間が平均33%短縮。

引用

"全体の平均としては、PR数が64.5%増加した""特にマネージャー層では、1ヶ月間のPR数が導入前は16であったが、導入後は56と著しく増加した""メンバー層に関しては、平均で33%短縮と改善""マネージャー層に関しては、PRマージまでの時間が93.5%増加(悪化)した""解決策として、導入前後のPR数、マージまでの時間と、AIを活用していない状態の業務委託1名の過去の生産性を比較し、ROIを導出した"