同じ研修、同じツール、0%と91%
この連載は、薬局向けサービスを作る開発組織でAX（AI転換）を担当し、2026年6月から10月に整えたものを七回で整理します。第1回は出発点、第2〜6回は五つの段階を一つずつ、第7回は固まった原則と手放したものを扱います。
出発点は一つの数字でした。9月16日、業務指標ダッシュボードで人ごとにコミットを数えました。コミットは作業内容を保存するときに残す記録一件で、ゲームのセーブデータのように、いつ何を変えたかが残ります。Claude CodeのようなAIツールで作業すると、この記録の末尾にAIが共同で書いたという印が付きます。
同じ研修を受け同じツールを使う組織なのに、その印が付いたコミットの比率は、あるデザイナーが91%、ある開発者が0%でした。その間に80%台が四人、40%台が二人、15%が一人いました。順位付けではなく誰がどこで止まっているかを見るための数字でしたが、結果ははっきりしていました。研修をもう一度して縮まる差ではありませんでした。
AIを最も使ったのが開発者ではなくデザイナーだったことも覚えておく価値があります。差を分けたのは職種よりも、その人が毎日の仕事にAIを組み込んだかどうかでした。
転換の最初の一文——人ではなくAIの側を変える
方向はそれより前の8月27日、開発チャンネルに一文で残していました。「人の行動パターンの変更は最小限にし、AIでカバーするように。」その後の事例はすべてこの一文から生まれました。
意味は単純です。「パスワード入りのファイルをAIに見せないでください」と教育する代わりに、AIがそのファイルを読もうとした瞬間に設定が先に止めます。「作業報告は結論から書いてください」と頼む代わりに、AIが書く文章の形式を設定で決めておきます。人はこれまで通り働き、ルールは全員が共有するAIの中に入ります。
こうすればルールは誰かの記憶に頼りません。新しく入った人も初日から同じルールの下で働き、ルールを直せば全員に一度に反映されます。研修は続けますが、研修が守らせていたことをシステムが引き受けます。
2022年から2026年10月まで
ここまでの道はまっすぐではありませんでした。試したことと突き当たった問題が交互に現れました。下の表はその流れを日付順に並べたものです。
表の通り、ツールを導入し（2025年8月）、別のモデルへの切り替えを検討し（2025年12月）、ハッカソンを提案する（2026年3月）間は、使う人だけが使う状態が続きました。9月に数字で差を確認してから方法が変わり、10月にはレビュー指摘175件中33件しか直っていないという数字が次の段階を後押ししました。
| 時期 | 起きたこと |
|---|---|
| 2022.02 | AIは研究テーマだった |
| 2025.08 | Cursor・Claudeのチームアカウントを開いた |
| 2025.12 | Geminiへの切り替えを検討した |
| 2026.03 | ハッカソンを提案した |
| 2026.09 | AIコミット比率0〜91%の差を確認した |
| 2026.09 | コードリポジトリをGitHubへ移し、KBと計測を始めた |
| 2026.10 | レビュー指摘175件中33件しか直っていないことを確認した |
| 2026.10 | Claude Teamの管理設定が第19版に達した |
整えたのは五つ——一覧
6月のルールリポジトリから10月の毎日の振り返り作業まで、整えたのは五つです。前の四つは人が覚えていたことをAIと設定に任せたもの、五つ目は前の四つを毎日直す仕組みです。
五つ目が要です。毎朝自動で動く振り返り作業が繰り返されたミスを見つけ、ルールの修正、会社文書の訂正、レビューの教訓に変え、それが再び第1〜4段階に入ります。一度整えて終わりではなく、自ら直っていくループを作ることがこの旅の目標でした。
表の用語は各回で実際の画面とともに説明します。ここでは流れだけ追えば十分です。ルールを一か所に集め、それが切れない形で全員についていくようにし、AIが読める会社文書を作り、合流前に通過すべきゲートを設け、毎日その四つを直します。
| 段階 | 何をしたか | 開始 | 10月時点 |
|---|---|---|---|
| 1. 共通AIルール | 一か所を直せば7つのプロジェクトと全PCのAIが一緒に変わる | 2026.06 | 自動コピー95回すべて成功 |
| 2. Claude Team管理設定 | 組織アカウントでログインすると付いてくる、個人が切れない設定 | 09-18 第1版 | 10-23 第19版 |
| 3. KB | ボット・開発するAI・人が同じ会社文書を読む | 2026.04 | 10-02 全社員の正本 |
| 4. ゲート | AIレビューと画面検証を通過して初めて合流 | 10-01 試行 | 10-13から47プロジェクトで必須 |
| 5. 毎日の振り返り | 朝の作業がルール・文書・レビューの教訓を直す | 09-24 | 一日五つの作業 |
連載の順番
第2回（11月9日）は共通AIルールです。ルールリポジトリを一か所直すと2〜5分後に七つのプロジェクトへコピーされる仕組みを実際の画面で見ます。
第3回（11月16日）はClaude Teamの管理設定、第4回（11月23日）はKB、第5回（11月30日）はAIレビューと画面検証のゲート、第6回（12月7日）は毎日の振り返り、第7回（12月14日）は固まった原則と手放したもの、残った宿題です。
各回の最後に「今日試せる一つのこと」を置きます。開発組織でなくても、一人でAIを使う人が自分のパソコンで試せることだけを選びます。
今日試すこと——自分のリポジトリのAIコミット比率を数える
出発点の数字は一人でも数えられます。リポジトリはプロジェクトのファイルと変更履歴をまとめたフォルダで、gitはその履歴を扱う道具です。MacのターミナルやWindowsのPowerShellでリポジトリのフォルダに移動し、下の二行を順に実行します。
一行目は直近30日のコミット数を、二行目はそのうち「Co-Authored-By: Claude」の行が付いたコミット数を数えます。Claude Codeでコミットすると、既定の設定でメッセージの末尾にこの行が付きます。二つ目の数を一つ目で割ると比率が出ます。私のサイトのリポジトリは75件中53件、71%でした。
チームなら --author="名前" を付けて人ごとに数えます。この数字は下限として読みます。AIが書いたコードを人が自分でコミットしたり、印をオフにしたりすると数えられないからです。それでも人によって数字が大きく分かれるなら、研修をもう一度する前に、全員が使うAIの設定を見る番です。その第一歩が次回の共通AIルールです。
git log --since="30 days ago" --no-merges --oneline | wc -l
git log --since="30 days ago" --no-merges -i --grep="Co-Authored-By: Claude" --oneline | wc -l