スタートアップ向けの Claude Code ガイド

最先端で働く AI ネイティブ

未来の仕事について知りたい場合は、スタートアップに今日の運営方法を尋ねてください。 その通りになりました。

急成長を遂げているスタートアップ 10 社以上に、エージェントコーディングツールをどのように活用して製品を構築し、企業を拡大しているかについて話を伺いました。 これらのスタートアップは、誰が開発するのか、何を廃止するのか、そして構築方法と構築内容の間のフライホイールの作成方法を変革しています。

しかも、出荷量は同社の規模の 10 倍の組織に匹敵します。

このガイドでは、これらの組織が特有の導入状況について詳しく説明し、迅速な製品提供と競争優位性を維持するために従うルールを学びます。

そうすることで、組織が Claude Code で製品開発ライフサイクルをゼロから構築したらどうなるか？という疑問に対する答えも収集できるようになります。

The five rules

1. Everyone ships
2. Automate the tedium
3. Trust, but verify
4. Build for rebuilding
5. Prototype, dogfood, productionize

Featuring founder insights from

Artemis SecurityCainexClayClickHouseCommureCrosbyEmergentHarveyHeidiHiggsfieldOmniParahelpTranslucentZingage

エージェントコーディングは、非技術系従業員が製品を構築する参入障壁を低くします。 Claude Code を使用すれば、コーディング言語や IDE の使い方に精通していなくても機能的な内容を作成できます。

"Not only were engineers shipping much more, but non-technical people (like me) were also suddenly shipping UI changes and other product improvements."Mads Lunau Liechti · co-founder, Parahelp

スタートアップの創業者にとって、これには明らかな利点があります。 まず、競合他社ほどの人数がいないため、「全員が集中できる」ということです。 しかし、創業者が求めているのは生の能力だけではありません。チームの技術者ではないこれらの非技術者も、ドメインの専門知識を備えています。

"Claude Code changed what it meant to be a lawyer at Crosby. The lawyers have the best product insights, because they are the users. It's been amazing to watch them cook."Ryan Daniels · co-founder and CEO, Crosby

Heidi の共同創業者兼 CEO であるトーマス・ケリー博士からも同じことを聞きました。

"For us, Claude Code solved the broken telephone problem. The way a new idea used to move through a team was the person with the idea tells a PM, who tells a designer, who then tells an engineer… and inevitably the essence of the idea gets lost in that chain. By the time something shipped, it often didn't resemble what the person had in mind. And it took weeks. Claude Code collapses that chain. The person who actually understands the problem can ship a PR bringing in designers and engineers for the parts where their expertise matters."Dr. Thomas Kelly · co-founder and CEO, Heidi

「全員が成果を上げる」という言葉は、優れた LinkedIn 投稿に役立ちますが、実際にはどのように機能するのでしょうか？ マーケティングチームはプルリクエストを承認していますか？ 法務チームは、不安定なテストを二等分する複雑な作業を遂行していますか？

答えは、まだ分業があるということです。 マーケティング担当者は今でもマーケティングに集中し、開発者は開発に集中しています。 しかし、アイデアを実用的なプロトタイプに仕上げる重要な最初のステップ、つまり 0 から 1 に至るまでのプロセスは、誰にでも開かれています。

また、最も効果的なスタートアップが偶然や個人の野心に任せるのではなく、体系的な貢献を実現するメカニズムを構築していることも確認しました。

接続を作成

従業員が AI を活用するよう期待を高めることと、Claude Code や必要なツールにアクセスできるようにすることは別です。

"We're actually not running away from [having non-technical employees contribute], we're going towards it. Our take is every role is becoming an engineering role because you can build software for it… so we hire people who are tinkerers, who are interested in building"Kareem Amin · co-founder and CEO, Clay

Crosby では弁護士を Claude Code に導入するのではなく、弁護士が慣れ親しんで日常的に使用しているツールやオペレーティングシステムに接続して、弁護士に提供しました。

スタンドアップショーケース

ある時点でアイデアに優先順位を付け、組織のリソースが市場投入を支援できるようにする必要があります。 その道筋はプロダクトマネージャー（結局のところ彼らの仕事）にとっては明らかですが、非技術系の従業員にとってはそれほど明確ではありません。

Clay は四半期ごとにレビューを作成し、プロトタイプを検討して正式なロードマップに反映しています。 このようにして、Clay の市場投入チームのメンバーは自律型エージェントを構築しました。自律型エージェントはウェブサイトを訪問し、リードキャプチャフォームに記入して、回答に要する時間、体験を評価し、パフォーマンスレポートを生成しています。

Omni には Claude が生成したプロトタイプ向けの専用の Slack チャネルがあり、シニアテクニカルスタッフを含む全員が貢献しています。 また、「全員が成果を成果を上げる」という必然的な原則、つまり「全員がお客様と対話する」も実践しています。

Even though engineers don't naturally gravitate toward customer calls, Omni deliberately puts them in front of customers because it closes the feedback loop faster.Chris Merrick · co-founder and CTO, Omni

スキルを共有

「全員が成果を上げる」と「断片的」との境界線が薄い場合があります。 誰が提供するのかにかかわらず、機能のプロトタイプを統合し、全体として結束力のある製品に統合していく必要があります。 ここで、プロセスがますます民主化されても、スキル、チームの基準やコンテキストをコード化した再利用可能な指示ファイルが開発を確実に整合するのに役立ちます。

「チームの誰もが当社のデザインシステムを参考にして、Claude Code から製品コンポーネント、マーケティング資料、資料を作成できます。 製品に携わる AI ははるかに高い基準をクリアする必要があり、Claude Code はより正確な基準を満たすのに役立ちます」と、Heidi のトーマス・ケリー博士は述べています。

また、新しい開発者や非技術系従業員をオンボーディングし、迅速に稼働させることもできます。

"...we also have a GitHub repo of Claude Code skills which works as a shared knowledge base to quickly bootstrap a Claude Code session with known Emergent details like database [and data warehouse] location, some schema [information], overall company context….instead of trying to be perfect here, it is ok to live with slightly outdated context files as long as the agent can quickly verify and course correct."Mukund Jha · co-founder and CEO, Emergent

"Our engineers use Claude Code to spin up an in-house marketplace of specialized internal agents, organized by role, so engineering, delivery, and sales each get tools built for how they actually work."Jack O'Hara · founder and CEO, Translucent

産業革命の夜明け以来、すべての企業がテクノロジーを通じて効率化を図ってきましたが、これらのスタートアップは導入の速度と深度で差別化されています。

これらの創業者たちは、AI が自らのミッションに不可欠な要素であることを信じています。 多くの場合、エージェントがメカニカルな部分の 80% を担当していると明確に規定されているため、エンジニアは実際に判断が必要なケースに時間を費やしています。

"Everyone's racing to build AI products. Far fewer are rebuilding how their company actually runs. The second one is the bigger unlock. Artemis Security runs as an AI-native company, not a company that happens to use AI. This supercharges our velocity and allows us to help customers stop attacks at machine speed."Shachar Hirshberg · co-founder and CEO, Artemis Security

具体的には、SDLC のステージで他よりも AI がより緊密に統合されており、繰り返し発生するタスクをエンドツーエンドで処理するように設計されたエージェントがより多くなっています。 両方の例をいくつか見てみましょう。

AI ネイティブの SDLC

これらの特集のスタートアップの多くは、チームのエージェントコーディングプロセスへのオンボーディングを迅速化する手段を実装しています。 たとえば Emergent では、Mukund が次のように述べています。「初日に新規採用者が適切な markdown ファイルを Claude に示すことで、開発セットアップ全体を自律的に管理します。 オンボーディング中に Claude が壊れたり古い内容を検出した場合は、そのファイルを更新します。」

これらのチームは迅速にリリースするため、これらのエンジニアを迅速にオンボーディングする必要があります。

"Engineers here are orchestrating agent fleets, shipping fixes to production data problems the same day they're found, and running multiple PRs in flight simultaneously. One engineer ran a ~13-ticket initiative with Claude subagents in parallel, each owning a ticket and its PR."Tanay Tandon · CEO and founder, Commure

これらの組織では、Claude Code がコードの生成を支援するだけでなく、レビューも行います。 「当社では精査された技術およびコンプライアンスのフレームワークに対して自動コードレビューを実施し、重大な問題にフラグを付け、提案された変更を適切なレビュー担当者に伝えます」とHeidi のケリー博士は述べています。

これらの組織の中には、コードレビュー、テスト、CI 向けのカスタムエージェントを構築している企業もあります。 これらのスタートアップはコードをデプロイするだけでなく、ループを構築することにかなりの注意を払っています。

「私がお気に入りのエージェントは『Translucent のコードレビューアー』です。変更を把握し、複数の角度からレビューし、シニアエンジニアの1人と同じ方法で、しかも 1 人よりも迅速に結果を統合します」と、Translucent の創業者である Jack は述べています。

Clay 「...バグのトリアージ、最初の通過から修正のためのコード変更の提案までを処理するエージェントを構築しました」と Kareem 氏は述べています。

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This was most pronounced at ClickHouse, where co-founder and CTO Alexey Milovidov reported the database company had turned nearly every SDLC stage into an autonomous loop. Two purpose-built agents designed to fix flaky tests and find missing test coverage are now the #2 and #3 contributors to the ClickHouse repo. A separate family of agents handles operations, and the team uses Claude Code to build and iterate on those agents themselves.

エージェントでプロセスを迅速化

もう 1 つの一貫したパターンとして、これらのスタートアップが開発努力を加速するために Claude Code のエージェントループを活用するだけでなく、繰り返し発生するしばしば面倒なプロセスを加速するためにエージェントを構築していたことです。

これは多くの場合で日常的な作業であり、競争優位性、顧客関係、収益の成長により集中できるようにしました。 Claude によって加速化された最も一般的なプロセスの 1 つは、セルフサービスのデータ分析でした。

これらの企業ほぼすべてが、非構造化データを含む新しいデータに基づいて迅速な意思決定を下すためのプロセスを導入しており、スタートアップの生命周期において非常に重要な転換を促進しています。

たとえば、Clay は社内分析エージェントを構築し、Heidi は Claude Code を使用して、顧客や臨床医のフィードバックを使用状況データと組み合わせて分類し、製品に関する洞察に重要なシグナルを浮き彫りにしています。

ClickHouse と Omni の両社は、この種の AI データ分析をパッケージ化した製品をリリースしており、すべて Claude を活用しています。

その他の例として、サブエージェントで数千件の法的文書を要約すること（Crosby）、請求データを一掃してサイト間で異常を検出すること（Commure）、病院の財務データを継続的に収集し、アナリストチームが間に合わずに発見できる警告兆候を見つけ出すこと（Translucent）などがあります。

このルールは、ルール 2：退屈な作業を自動化するために必要な必然的な結果です。 結果を監視および検証する信頼できる手段がない限り、プロセスを自動化することはできません。

Artemis Security co-founder Dan Shiebler said their increased deployment speed only works…"because we've invested deeply in testing infrastructure, codebase organization, and team knowledge systems that let agents ship end to end. This is the flywheel we've built with Claude: structure your codebase, knowledge base, and team the right way, and every contribution compounds."Dan Shiebler · co-founder, Artemis Security

"Early on we gave Claude full autonomy and it did what AI does. It shipped plausible code fast. The problem was it drifted from our architecture in ways that looked right but weren't. So we…wrote down every invariant. How we frame problems. What has to be true no matter what. How to prove something works instead of trusting a confident answer. 567 lines of how this team thinks."Victor Hunt · co-founder and CEO, Zingage

明確にしておくと、これらのスタートアップのいずれもエージェントを main にマージさせており、最善の成果を期待していません。 その多くは規制の厳しい業界で事業を展開しており、強力なガバナンスのフレームワークを必要とします。 Cainex はエージェントと決定的なチェックを組み合わせ、医療記録を読み取り、病院の請求書を導くコードを生成するという点で特に好例です。

"In medical coding, a wrong code isn't a typo. It's a billing and compliance event. That one fact governs how we build."Uriah Israel · co-founder and CTO, Cainex

「Claude Code が当社のために実行するループを以下に示します。 エージェントでバッチを処理し、監査人が内部アプリで出力をレビューします。 コードを見るだけではありません。 彼らはモデルの推論を確認し、両方についてコメントを述べます。すべてがバージョン管理されており、監査可能です」と彼は述べています。

「その後、Claude Code が引き継ぎます。 元の予測とすべての修正やコメントをデータベースから直接読み込みます。 各修正には関連するコードの種類が示されるため、Claude Code は診断の問題、手順の問題、別のカテゴリのいずれかを認識し、その特定のコーディングを管理するガイダンスにすぐに反映できます。

そこからエージェントの指示の中でミスを引き起こした部分を特定して修正するか、本当に新しいケースの場合は新しいガイダンスを書きます。 すべての変更はバージョン管理された指示に基づいて行われ、失敗したレコードに対してテストを行います。 当社が実施するルールは、例ではなく、原則を修正することです。」と彼は続けました。

「それからバックテストです。 1 つのレコードに複数の許容可能なコーディングがある場合があるため、文字列に一致するとは限りません。 このチェックでは承認されたセットとセマンティックマッチングを組み合わせ、審査員が「これは本当にエラーですか、それとも別の有効なパスですか？」と尋ねた結果、Claude Code は独自の比較結果を上に追加します。

ゴールデンセットとランダムなサンプルを横断して変更候補を運用し、リリース前にリグレッションがあるかどうかを明らかにします。 返ってくるのは提案された変更点、解決できなかった記録、回答を希望する質問など、短いリストです。 エンジニアは機械的な 80% ではなく、本当に難しいケースに時間を費やしているのです」と彼は述べています。

この医療保険の請求に特化したワークフローから、創業者が得られる一般的なポイントが数多くあります。

たとえば Cainex では各分野の専門家を活用して、Claude の推論を定期的にレビューおよび指導し、ガイダンスを自己改善ループの一部に反映させるようにしています。 ただしこれらの専門家は事例を例ごとに修正するわけではなく、自己改善のループの一環として彼らのガイダンスが活用されます。 Uriah が言うように、「例ではなく、原則を修正する」です。

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もう1 つ重要なポイントは、強力な評価「ゴールデンセット」、つまりチームがエージェントの正確性を検証するために使用する、検証済みの質問と回答のペアのグループの維持に注力することです。 すべてのスタートアップは、主要なユースケースに対して複数の評価セットを維持し、定期的に更新することでドリフトを防ぎ、将来のモデルを評価できます。

"[Claude Code has] also transformed how we manage model velocity. New video and image models arrive constantly. Each requires new skills, evaluations, routing logic, and production testing before deployment. Claude Code has compressed that cycle from days to hours, allowing us to identify issues in production and deploy fixes in the same session….When you're competing against companies with 10x the headcount, that kind of leverage changes everything."Alex Mashrabov · co-founder and CEO, Higgsfield

Uriah が最後に指摘する点は、このプロセスには多少の作業が必要なことです。 「最初からこの状態は明確ではありませんでした。 最初のバージョンは過剰に適合していました。 特定のケースをコード化して「修正」するものだったため、より賢くなるのではなく、パッチを蓄積することに追従していました。 一般原則を強制し、変更できる具体的な項目の数に制限を設けるためにアプローチを変更しました。」

これら AI ネイティブのスタートアップの多くは、絶え間ない再構築の段階にあります。

多くの場合、AI は開発するものやその構築方法の中心にあります。 モデルの機能は絶えず進化しているため、画期的な機能や重要な足場は埋没コストになるや否や捨てられてしまいました。 これらの組織の多くは、この継続的な再構築を競争優位性の一環と捉えています。

「Clay では自分で作って、それからもう一度作って、またもう一度作って、というのを繰り返します。そして 4 回目に構築する時点では必要なことがすべてわかっており、適切な仕上がりを実現できます。 そのため、必ずしもモノを捨てるわけではありません。 再構築するだけです。今回はより明確な仕組みで、です。」と Kareem 氏は述べています。

「新しいパスがリリースされたときに、再構築は行われません。 古いパスがなくなったときに完了します。 Teardown はこれまで、優先順位付けの戦いで常に敗北していました。面倒な作業で、機能をリリースしていませんでした」と Commure の共同創業者である Tanay 氏は述べています。 「現在では、Commure のエンジニアの 1 人が『すでに全員にリリースされている機能フラグごとに、それと関連するコードを削除する PR を開いて』という口調で Claude スキルを呼び出すだけで、返ってきた内容をエンジニアがレビューします。 これまで開発サイクルを大量に消費していた移行が、現在では計画と散開で数時間で完了します。」

リンクされた各ワークツリーは、独自のチェックアウトされたブランチを持つ通常のディレクトリであり、3 つすべてが acme-web 内で単一の .git オブジェクトストアを共有します。

Kareem 氏はまた、Clay の護城河の一部を絶えず再構築、進化、自己改善のループを構築する能力だと説明しました。

「今、どの企業にとっても自律的に改善していくことが求められると思います。 つまり、Clay は自己学習型の収益エンジンです。 そのため、このツールを活用すればするほど最も優れた顧客が誰なのか、何と言えばよいのか、何がうまくいって何がうまくいかないのか、それが時間とともに変わるのか、ということがより深く分かります」と彼は述べています。 「まさに競争は、誰が最も早くディストリビューションに到達できるかということです。そうすることで、各 [顧客] を支援し、自らを向上させることができるのです。」

2026 年 5 月の「Code with Claude 」イベントで、Harvey の応用 AI 責任者 Niko Grupen が、新しいモデル機能（緊急推論、エージェントの自動化、プランニング、オーケストレーション）の各々に、プラットフォームの完全なアーキテクチャの再構築が必要であることについて講演しました。

"If you asked me six months ago what our architecture looks like, I'd give a fundamentally different answer from what it looks like today. If we hadn't been willing to say 'Hey, we need to scrap this and go agent native' we simply could not have these capabilities in our platform right now."Niko Grupen · Head of Applied AI, Harvey

これらのスタートアップの多くは、開発プロセスの中心に重要なフライホイールを設置しています。 AI で構築することは、AI で破壊的な製品を生み出すのに役立ちます。

開発者がエージェントコーディングの実践を進めるにつれてモデルの機能をより深く理解し、最先端でハーネス設計がどのように進化しているかを把握できます。 その後、このインスピレーションを自社のエージェントや製品に活かすことができます。

「当社は [Anthropic の] ファイルと埋め込みのアプローチからインスピレーションを得て、自社の製品をシンプルに保つ大胆な気持ちになりました。 RAG パイプラインで発生するであろう複雑さを大幅に回避できました」と、Omni の Chris は述べています。 「また、Claude Code のハーネスが、ユーザーが並行して物事を処理できるようにする仕組みを確認し、その概念のいくつかを当社の UI に適用しました。」

また、自社の製品のパフォーマンスに合わせるのに役立ちます。

「当社のアプリビルダーも舞台裏で Anthropic のモデルを使用しているため、製品で動作を確認した場合にはClaude Code でローカルで迅速にデバッグし、モデルの動作かハーネスの問題かを判断できます。 これにより、トリアージサイクルが大幅に改善されました」と Emergent の Mukund は述べています。

繰り返し耳にしてきたパターンとは、Claude Code で内部エージェントを構築し、社内で利用（dogfood）、レスポンスに応じて、Claude API、SDK、Claude Managed Agents を使用し、顧客向けの製品を宣伝するというものです。

「当社は SQL コンソールのエージェントや AI SRE など、チームが直接対話できる独自の AI エージェントを［自社の製品に］構築しました。 当社では Claude Code を使用して、これらのエージェント自体を構築し、反復的に運用しています。 お客様の AI 体験を支えるツールは、一部が AI で構築されています」と、ClickHouse の Alexey 氏は述べています。

チェックリスト

このガイドでは多くの分野を網羅しました。 以下は重要なヒントを 1 つのページにまとめたものです。

フロンティアに立つスタートアップはフロンティアで構築する

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