はじめに
ここ数年、AIの進化が著しく多くの会社で生成AIを活用する機会が増えています。
私の会社でも生成AIが業務の中心になりつつあり、「業務にどうAIを取り入れるか」から「AIでどう業務を進めるか」という、AIを中心とした業務アプローチへシフトしています。
私自身も、以前であれば業務における生成AIの活用は全体の20%程度でしたが、最近は体感90%くらいの業務で生成AI（主にClaude Code）を活用しています。
前置きはこれくらいにして、
今回は私が 直近アサインされたPJのキャッチアップをClaudeを使って爆速で行った方法 について記事にしたいと思います。
本記事はClaude Codeに焦点を当てたキャッチアップ方法を書きますが、Claude以外の生成AI（Cursor、Copilot等）を利用されている方も参考になる情報だと思います。
初期フェーズのキャッチアップ方法
初期フェーズ：〜基本設計フェーズまで （参考）
このフェーズでのキャッチアップはプロジェクト概要、現在の業務フロー、業務要件のキャッチアップがメインになると思います。
Claudeを使ってやること
MCPサーバ、コネクタを活用する
この工程におけるキャッチアップ資料は基本全てドキュメントです。
会社によって管理方法は様々だと思いますが、以下の管理方法をとっている会社が多いと思います。
- Excel,Word,PowerPointといったOffice製品
- スプレッドシート、ドキュメント、スライドといったGoogle Workspace
- ◯◯◯.mdといったマークダウン形式のテキストファイル
- Backlog、Atlassian、Boxといった課題管理ツール
上記はいずれもMCPサーバ経由で接続してデータを取得することが可能です。
取得した情報をClaude自身にまとめさせて自分オリジナルのキャッチアップ資料を作成しましょう。
キャッチアップ資料はhtmlで作成するのがおすすめ
生成AIでは何かとmd形式で資料を作ることが多いと思います。
ただ、mdだと白黒で単調だし、表やグラフ・シーケンスなどの表現方法も限定的になります。
その点、htmlはカラー、表・グラフなどの表現も自由に行うことができ、なるべく脳の負荷を少なくできるためおすすめです。
以下はすでにMCPサーバ、コネクタが公開されているためセットアップするだけですぐに利用できます。
| ツール | MCP接続方法 |
|---|---|
| MS365 | https://dev.classmethod.jp/articles/claude-microsoft-365-connector-onedrive/ |
| Google Workspace | https://dev.classmethod.jp/articles/claude-google-drive-update-io/ |
| Atlassian | https://www.atlassian.com/ja/blog/atlassian-rovo-mcp-ga |
| Backlog | https://dev.classmethod.jp/articles/claude-code-backlog-mcp-non-engineer/ |
| Box | Claude Desktopから「設定」→「コネクタ」→「カスタマイズ」→「コネクタを検索」でBoxと入力する。 BoxのMCPコネクタが表示されるので連携する。 （ネット探してみたんですが記事がなかったので直接手順を記載しています。） 
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実装フェーズ以降のキャッチアップ方法
実装フェーズ以降：詳細設計〜受け入れテストまで（参考）
実装工程以降のキャッチアップは初期フェーズの各種資料 + 実際のソースコードを使って行うのが効果的です。
ソースコードにおけるシステムキャッチアップの注意点
1.まずは全体構造を押さえる
まずはシステムの全体構造をClaudeにまとめさせましょう。
以下キャプチャ画像はささっとClaudeに作らせたものですが、要はこういったシステム構成をClaudeにまとめさせ構造を理解することから始めていきましょう。
2.次に主要機能の仕組みを押さえる
Claudeを使って全体構造を抑えたら次は主要機能のキャッチアップを進めましょう。
主要機能の考え方は大きく2つあると考えています。
- システムにおける主要機能
これは開発しているシステムのコア機能を意味します。
システム内の多くの処理がコア機能と関連するためまずはここを抑えます。
ex.ECサイトシステムであれば商品購入機能、会計システムであれば決済や売上計上処理 - 案件における主要機能
これはシステムの主要機能とは必ずしも一致しません。
例えば、ECサイトシステムにおける「問い合わせ自動応答チャットの新規開発案件」の場合、主要機能は商品購入機能ではなく自動チャット機能になります。
それぞれキャッチアップの内容は大きく異なります。
まずは自分が期待されている役割を把握し、1 or 2どちらを優先して行うべきか考えましょう。
主要機能のキャッチアップはどうやってすすめる？
資料 + ソースコードの2軸でClaudeに解析を行わせる。
「1.システムにおける主要機能」「2.案件における主要機能」どちらもキャッチアップのやり方に大きな違いはないと考えています。
まずClaudeに資料ベースで主要機能は何か調査させ、その上で該当機能のソースコードの構造・処理フローを整理させます。
ここでも該当システムの全体構造をまず抑え、その後で詳細を追う流れで進めましょう。
どの粒度でもキャッチアップは全体構造 → 詳細の流れで進めていくことが大切です。
git diff を活用し、差分からシステムを把握する方法もおすすめ
すでに運用されている既存システムへの機能追加であれば、開発ブランチと main ブランチの git diff を使ってClaudeにコード解析をさせる方法も非常に有効です。
理由①：対象範囲（スコープ）を絞ることで解析精度が向上する
理由②：必要な情報だけにフォーカスでき、ノイズを減らせる
Claudeにまとめさせただけで理解した気になるな！
Claudeを使ってキャッチアップを進めると、非常に分かりやすく整理された体裁の良い資料を素早く生成してくれます。
出来上がった資料を見ると、なんとなくわかった気になります。
ただ、この時点での理解は 「なんとなく雰囲気だけわかった」 という程度であることが殆どです。（技術レベルがずば抜けている一部の超人エンジニアを除く）
そのため、しっかりできた資料をコードと照らし合わせて読み込み、必要があればデバッグ実行して実際のコードの動きを自分の目で確認することが大切です。
生成AIが登場し難しいシステムに対するキャッチアップのハードルも下がり、全体像の把握にかかる時間は大幅に短縮できるようになったと思います。
しかし、各システムの構造をしっかり把握するために取るべき行動は、今も昔もまだ大きく変わっていないと考えています。
結局は自分の目でコードを見て、動かすことが理解における一番の近道だと思います。
さいごに
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