Claude Codeって本当に使えるの?介護士が実際にアプリを作ってみた
「AIがコードを書く」なんて信じていなかった介護士が、Claude Codeでブログとアプリを作るまでの正直な話。チーム構成・実際のコスト・AIとの距離感を全部書く。
https://d3o7t81m8nyt3g.cloudfront.net/blog/2026-06-30-caregiver-honest-review-claude-code
記事書きました。
AWS未経験から3ヶ月でAWS SAAに合格した後、Claude Codeを使ってブログとアプリを開発しました。
「Claude Codeって本当に実用レベルで使えるのか?」という疑問に対して、実際に手を動かした立場から、構成とコストを共有します。
非エンジニア出身者がClaude Codeを使い始める際の心理的ハードルとその対処法についても触れます。
Claude Codeは、AIエージェントがローカル環境のファイル操作・コード生成・コマンド実行を行うCLIツールです。チャットで指示を出すと、ファイル作成、コード編集、エラー修正までを一気通貫で実行します。
単一のAIに「全部やって」と指示するのではなく、役割を分割したマルチエージェント構成を採用しました。
エージェント役割
それぞれを.claude/agents/配下にエージェント定義として配置し、SPEC.mdをスプリント単位の仕様書として運用しています。
役割を分離する利点は、単一AIによる自己レビューの限界を回避できる点です。同一AIが実装とレビューを両方担当すると、自分の出力を肯定しやすくなる傾向があります。Evaluatorを独立させることで、エッジケースやセキュリティ上の懸念の検出率が向上しました。
非エンジニアがClaude Codeを導入する際、特に以下2点が障壁になりやすいと感じています。
1. ローカル環境への操作への不安
Claude Codeはファイルの作成・編集・削除、コマンド実行を直接行います。何が実行されるか不透明な状態で使い始めるのは心理的ハードルが高いです。
対策として、最初はClaude Codeに直接指示を出すのではなく、Claude(チャットUI)でプロンプト自体を設計してから実行する、という一段階を挟みました。これにより「何が実行されるか」を事前に把握した上で進められます。
2. コストの不透明感
従量課金に対する不安は大きな障壁です。実際の運用コストを以下に示します。
対策として、利用開始当初はAnthropic ConsoleおよびAWS Billingのダッシュボードを毎日確認していました。現在は週1回の確認に移行しています。コストの可視化を習慣化することで、不安は大きく軽減されました。
Claude Codeの出力は常に正確とは限りません。不要な修正や意図しない変更が発生することもあります。
そのため、「全自動化」ではなく「Generatorが実装しEvaluatorがレビューし、最終承認は人間が行う」というレビュー前提の運用にしています。AIの出力をそのまま採用せず、必ず人間が確認するフローにすることで、品質を担保しています。
次回は、Claude CodeとAWSの実際のコスト管理画面を取り上げ、日常的にどう監視しているかを紹介する予定です。