実用ユースケース集 (クラウド版 × ローカル版 連携)

単独で使うのも便利ですが、Code (ローカル) と クラウド版 Claude Code (クラウド) を連携 させると、実務で劇的に効きます。

連携パターンの基本

[Claude Code (ローカル)]            [クラウド版 Claude Code (クラウド)]
    │                                       │
    │ 1. 設計・準備                          │
    │ 2. 機密データの匿名化                   │
    │   ───────────► 公開可能データを渡す──► │
    │                                       │ 3. 重い処理 (時間・並列)
    │ ◄──── 成果物 ((PR / Drive)) ──────────│
    │                                       │
    │ 4. 結果のレビュー・微調整               │
    │ 5. 本番反映                           │

→ Code = 設計と機密処理、クラウド版 Claude Code = 重い処理、と役割分担。

🎯 UC1: 競合プライシング動向 (毎週)

目的: 経営会議向けに競合の料金変動を毎週レポート

フロー:

ユーザー: 「リスキーな大規模リファクタを試して」
   ↓
Claude (メイン) → Agent サブを isolation: worktree で起動
   ↓
[サブエージェント]
   git worktree add /tmp/cc-experiment-xxx -b cc-experiment-xxx
   cd /tmp/cc-experiment-xxx
   # ...作業...
   ↓
変更があれば: ブランチとパスを返す (人がレビュー → merge or 破棄)
変更がなければ: worktree を自動削除

所要時間: クラウド版 Claude Code 1 時間 / Code 30 分 / 人間レビュー 15 分

🎯 UC2: 大規模ライブラリ移行 (例: React 17 → 18)

目的: 老朽化したフロントエンドの依存更新

フロー:

wzxhzdk:1

所要時間: クラウド版 Claude Code 3〜4 時間 / Code レビュー 1 時間 ポイント: 機密性が低く、テストで品質を担保できるタスクは クラウド版 Claude Code に任せられる典型例

🎯 UC3: GitHub Issue 大規模トリアージ

目的: 200+ オープン Issue を分類してアクションリスト化

フロー:

wzxhzdk:2

所要時間: クラウド版 Claude Code 2〜3 時間 / 人間 30 分

🎯 UC4: 顧客フィードバック分析

目的: 直近 3 ヶ月のサポート問い合わせから改善優先順位を抽出

フロー:

wzxhzdk:3

所要時間: Code 1 時間 (匿名化) / クラウド版 Claude Code 2 時間 / レビュー 1 時間 ポイント: PII の匿名化を Code でローカル完結 させてから クラウド版 Claude Code に渡す

🎯 UC5: 社内ドキュメント整備

目的: 散らばった社内ドキュメントを統一フォーマットに

フロー:

wzxhzdk:4

所要時間: クラウド版 Claude Code 4 時間 / 人間レビュー 2 時間

🎯 UC6: マーケコンテンツ一括生成

目的: 月初に翌月分のブログ 5 本 + メールマガ 4 通を準備

フロー:

wzxhzdk:5

所要時間: クラウド版 Claude Code 2 時間 / 人間レビュー 2 時間

🎯 UC7: コードベース監査

目的: 四半期ごとの依存脆弱性 + 死んだコード検出

フロー:

ユーザー: 「リスキーな大規模リファクタを試して」
   ↓
Claude (メイン) → Agent サブを isolation: worktree で起動
   ↓
[サブエージェント]
   git worktree add /tmp/cc-experiment-xxx -b cc-experiment-xxx
   cd /tmp/cc-experiment-xxx
   # ...作業...
   ↓
変更があれば: ブランチとパスを返す (人がレビュー → merge or 破棄)
変更がなければ: worktree を自動削除

所要時間: クラウド版 Claude Code 3 時間 / Code 修正 1〜2 時間

🎯 UC8: 採用候補者リサーチ

目的: シニアポジションの応募者プロファイルを公開情報で補強

フロー:

wzxhzdk:1

所要時間: クラウド版 Claude Code 1 時間 / 5 名分 注意: プライバシーに配慮、公開情報のみ。SNS の私的内容は触らない指示を。

🎯 UC9: 年次レポート (英文資料の和訳要約)

目的: 海外 50 社の年次レポート (英語 PDF) から要点抽出

フロー:

wzxhzdk:2

所要時間: クラウド版 Claude Code 4 時間 (50 社並列)

🎯 UC10: イベント運営支援 (登壇者調整)

目的: 来月のイベントに向けて 20 名の登壇者を調整

フロー:

wzxhzdk:3

所要時間: クラウド版 Claude Code 2 時間

① 機密処理はローカル (Code)、重い処理はクラウド (クラウド版 Claude Code)

wzxhzdk:0

② 短いループは Code、長いバッチは クラウド版 Claude Code

wzxhzdk:1

③ Connector で繋いで両方から使う

社内 MCP サーバーを書いておけば: - Claude Code から: ローカル CLI で社内 API 叩く - クラウド版 Claude Code から: クラウドで社内 API 叩く (適切な認証で)

→ 同じ社内ツールを両方の文脈から使える (ch6-l4 の MCP 参照)

④ 結果は外部に保存

wzxhzdk:2

💡 小さく始めて、成功体験を積んでから広げる のが定石。最初から「100 件のタスクを並列に」と欲張ると失敗します。

あなたの業務で Code × クラウド版 Claude Code 連携 で価値が出るユースケースを 5 件設計してください。

各ユースケースに含める: 1. 目的 (なぜやるか、ビジネス価値) 2. フロー (Code / クラウド版 Claude Code / 人間 の役割分担を明示) 3. 所要時間 (Code / クラウド版 Claude Code / 人間それぞれ) 4. 機密度 (低/中/高、データの扱い注意) 5. 期待効果 (時短時間 / 品質向上 / その他) 6. リスク (失敗時の影響、緩和策)

フォーマット: 1 ユースケースあたり Markdown で 8〜15 行。

上記の UC1〜UC10 から 1 つを選び、実際に試してください (機密データを使わない範囲で)。

おすすめスタート: - UC1 競合プライシング (公開情報、判りやすい成果物) - UC8 採用候補者リサーチ (公開情報のみ) - UC9 年次レポート要約 (公開 PDF)

手順: 1. ジョブ仕様を 5 要素 (ch7-l3 参照) で書く 2. クラウド版 Claude Code に投げる (Pro 月枠で OK な範囲で) 3. 完了後、成果物の品質と所要時間を評価 4. 改善点をジョブ仕様に反映 → 翌週もう一度試す

評価項目: - 所要時間が予想通りか - 成果物の品質 (10 段階) - 人間が手直しした時間 - 実コスト (Compute Hours)