6プロダクトを出荷し続ける数字の裏側：私たちのClaude Code活用法

小さなチームで、6つのプロダクト

AityTechはPrivateAI、Legacy Dragon、AgentKits、Yomite、StudyKitsを出荷し、Zunaviを開発中です — 5つの出荷済みプロダクトと開発中の1つを、小さなチームで維持しています。ツールに大きく頼らなければ成立しないペースです。それが実際にはどういうことなのか、このホームページ自体のリポジトリの本物の履歴を例にして紹介します。

git履歴が実際に示していること

推測ではなく、実際の数字を取り出してみました。このリポジトリのコミットログは2026年1月末から今日まで続いており、月ごとの内訳は次の通りです。

• 1月：32コミット
• 2月：31コミット
• 3月：7コミット
• 4月：11コミット
• 5月：2コミット
• 6月：2コミット
• 8月：11コミット（現時点）

これは滑らかで一定のペースではありません — 実際に手を動かしている期間に集中し、サイトに手を入れる必要のない期間は静かになる、バーストの多いパターンです。それが小さなチームが実際に働く姿の正直なところです。何かを出荷するときは集中的に動き、その合間はほぼ静止する。

Conventional Commitsのプレフィックスが付いたコミットの内訳はfeat:（29件）、fix:（21件）、chore:（7件）、ci:（3件）、perf:（1件）です。コミットメッセージの完璧さを100%追求しているわけではありませんが、この慣習は数か月後に履歴を読める状態に保つには十分機能しています — 6つのプロダクトを行き来しながら作業する際には、思っている以上に効いてきます。

Claude Codeが実際に活躍している場所

このリポジトリには、定義されたワークフローとオーケストレーションのルール、そして必要なときだけ呼び出される、範囲を絞ったスキル群 — フロントエンド設計、バックエンド開発、devops、データベースなど — を収めた.claude/ディレクトリがあります。ポイントは「AIが人の監督なしにコードを書く」ということではありません。もっと限定的です。定型的で定義がはっきりした作業を、機械的な仕事に人の集中力を丸ごと奪われる代わりに、絞り込まれたワークフローに任せる、ということです。

この同じブログからの具体例を2つ挙げます。

翻訳。 このブログは英語・日本語・ベトナム語で運用されています。翻訳は記事ごとに手作業で行っているわけではなく、scripts/translate-articles.mjsがClaude Agent SDK（@anthropic-ai/claude-agent-sdk）を使って新規または変更のあった記事を翻訳し、変更のない記事はハッシュ値で判定して毎回再翻訳しないようにしています。3言語にわたって人手で一貫性を保つのは面倒な作業であり、まさに自動化する価値のある種類の仕事です。

OG画像。 すべてのブログ記事には、サイズとブランディングが揃ったソーシャルプレビュー画像が必要です。scripts/generate-og-images.mjsは共有のHTMLテンプレートからPuppeteerを使って記事ごと・言語ごとに1枚を生成し、強制再生成を指定しない限りすでに存在する画像はスキップします。これを1枚ずつデザインツールで作る人は誰もいません。

まだ自動化されていないこと

ここは率直に言っておく価値があります。プロダクトの意思決定、アーキテクチャ、次に何を作るか、ある文章が実際に公開する価値があるかどうか — そのどれも自動化されていません。ツールが機械的なレイヤー（翻訳、画像生成、デプロイ）を引き受けることで、時間が実際に判断力を要する部分に向かうようにしています。それがこの役割分担の本質です。毎回同じ作業は自動化し、そうでない部分に人の注意を残す。

デプロイ側

サイト自体は静的な出力です — 管理すべきサーバーはなく、そのままCloudflare Pagesにデプロイされます。これは、AityTechの他のプロダクト全体を貫く思想と対をなす意図的な選択です。動く部品を減らし、面倒を見るインフラを減らし、より多くの時間を実際のプロダクト開発に振り向ける。

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この中の何か具体的な部分 — 翻訳パイプライン、OG画像生成、エージェントワークフローの組み方など — に興味があれば、hello@aitytech.comまでお気軽にどうぞ。