Claude Codeを巨大コードベースで使う方法は？AI開発の秘訣

「巨大なコードでも、AIコーディングは本当に使えるのか？」
気になりますよね。

編集部で、実際に試しました。
対象は、Claude Code と、VS Code の公式リポジトリです。
このリポジトリは、16,430ファイル・833MBもあります（検証日 2026-07-11・Windows 11で確認）。

これは、とても大きなコードです。
全部をAIに読ませることは、できません。

結論から言います。
Claude Code は、この巨大なコードでもちゃんと動きました。
質問すると、10〜25秒で正しい答えが返りました。

なぜ大きなコードでも動くのか

Claude Code は、コード全部を先に読み込みません。
必要なときに、必要なファイルだけを探しにいきます。
このやり方を「エージェント検索」と呼びます。

昔のAIツールは、コード全部をあらかじめデータベースにしていました。
だから、大きなプロジェクトでは中身が古くなりがちでした。
消したはずの関数を、まだ在るものとして答えてしまう。
そんな失敗が起きやすかったのです。

Claude Code は、その場のファイルを直接見ます。
だから、古い情報で間違えにくいのです。

実際に検証してみた

検証した環境はこちらです。

項目	内容
OS	Windows 11 Home 10.0.26200
ツール	Claude Code
バージョン	Claude Code 2.1.207 / Node v22.20.0
検証日	2026-07-11

まず、リポジトリの大きさを確かめる

対象のリポジトリを、手元に用意しました。
ファイル数とサイズを測ります。

$ git ls-files | wc -l && du -sh .
16430
833M	.

ファイルは16,430、サイズは833MB。
くり返しますが、これは全部をAIに渡せる量ではありません。

コードの構造をたずねる

「src/vs の主要なフォルダ構成と役割を、3〜5行で説明して」と質問しました。

答えが返るまで25.8秒。
費用は0.09ドル（約14円）でした。
巨大なコードにしては、じゅうぶん速く、安い金額です。

答えも正確でした。
base → platform → editor → workbench という積み重ねの構造を、正しく説明しました。
コードを自分で読まずに、全体像をつかめたのです。

特定のファイルを探させる

次は、もっと難しい質問です。
「TerminalInstance というクラスが書かれているファイルの場所を、1行だけ答えて」

16,430ファイルの中から、10.6秒で答えが返りました（費用は0.11ドル、約16円）。

src\vs\workbench\contrib\terminal\browser\terminalInstance.ts

その答えが本当か、確かめる

AIの答えを、そのまま信じてはいけません。
別の方法で、裏を取りました。

$ git grep -l "class TerminalInstance " -- src/
src/vs/workbench/contrib/terminal/browser/terminalInstance.ts

AIの答えと、完全に一致しました。
AIは、正しいファイルを当てていたのです。

つまずいたこと

裏取りに使う予定の rg コマンドがなかった
照合に使うつもりだった rg（ripgrep）が、検証したシェルに入っていませんでした。代わりに git grep で確認しました。Claude Code 自体は専用の検索を使うので、動作には影響しません。
パスの区切り文字が違った
AIの答えは Windows 形式（\ 区切り）、git grep は / 区切りでした。区切りをそろえて比べ、同じファイルだと確認しました。

性能の鍵は「ハーネス」という仕組み

Claude Code の力は、AIモデル単体では決まりません。
モデルを取り囲む仕組み、「ハーネス」で決まります。

ハーネスとは、AIに文脈と道具を渡す仕組みのことです。
「このプロジェクトはこういうもの」という前提や、使える道具を用意してあげる。
それがハーネスです。

多くの人は、AIモデルの性能ばかり見ます。
でも本当に効くのは、このハーネスの作り込みです。

ハーネスをつくる4つの部品

ハーネスは、主に4つの部品でできています。

CLAUDE.md
プロジェクトの全体像やルールをAIに伝えるファイルです。公式ドキュメントにくわしく載っています。
フック
フォーマット確認などを、決まったタイミングで自動で動かす仕掛けです。
スキル
特定の専門作業のやり方をまとめたものです。必要なときだけ読まれます（スキルのドキュメント）。
プラグイン
作ったスキルやフックを1つにまとめ、チームで配れる形にしたものです。

導入の4ステップ

おすすめは、小さく始めて、少しずつ広げることです。
土台がないと、高度な機能も力を出せないからです。

CLAUDE.md を書く

まず、プロジェクトの全体像やフォルダ構成、大事なルールを書きます。これがすべての土台です。

フックを入れる

次に、フォーマット確認などの決まった作業を、自動で動かすフックを入れます。作業のばらつきが減ります。

スキルをつくる

チーム独自の作業（たとえば決済サービスのデプロイ手順）を、スキルにまとめます。複雑な作業も任せられます。

プラグインにして配る

できた設定やスキルを、1つのプラグインにまとめます。新しい仲間も、入れるだけで同じ環境になります。

よくある質問

どのプログラミング言語で使えますか？: C、C++、C#、Java、PHP など、AIが苦手としがちな言語でも、しっかり使えると報告されています。

導入に専門知識は必要ですか？: まずは CLAUDE.md というテキストファイル1枚から始められます。少しずつ学びながら広げていけます。

小さなプロジェクトでも役立ちますか？: この記事は大きなコードが中心ですが、ハーネスを整える考え方は、どんな規模でも生産性の向上に役立ちます。

まとめ — 試して分かったこと

16,430ファイル・833MBの巨大リポジトリでも、質問に10〜25秒で答えた
ファイルの場所も正確に当て、git grep で裏取りできた
コード全部を先に読まず、その場で探す「エージェント検索」方式
力の源は、モデルより「ハーネス」（CLAUDE.md・フック・スキル・プラグイン）

1つだけ注意点があります。
質問1回に0.09〜0.11ドル（約14〜16円）の費用がかかります。
質問が多いチームは、先に費用を見積もっておくと安心です。

Claude Code をまだ入れていない方は、まず「Claude Codeとは？インストールから設定まで」から。
チームで安全に使う工夫は「情シスを説得するAIセキュリティ策」で紹介しています。

バズリ編集長のひとこと

16,430ファイル・833MBのリポジトリに、10秒台で答えが返る。
これは編集部の実測で確かめました。
ただ、真価はモデルの速さより、ハーネスの整備にあります。
まずは CLAUDE.md を1枚書くところから、試す価値があります。