情シスがClaude Codeを使ってみた｜Copilotとの違いと使い分けを徹底解説

「Claude Codeが気になるけれど、情シスの仕事で本当に使えるの？」
「GitHub Copilotを使っているけれど、Claude Codeも導入する意味はある？」

そんな疑問を持つ情シス担当者も多いのではないでしょうか。

Claude Codeは、単に文章やコードを生成するAIではありません。
ターミナル上で動作し、プロジェクト内のファイルを調査したり、コードを編集したり、コマンドを実行したりしながら、複数ステップの作業を支援できるエージェント型のコーディングツールです。
Anthropicの公式ドキュメントでも、コードベースの探索、ファイル編集、テストやコマンドの実行、Git操作などが機能として案内されています。

一方、GitHub Copilotも現在では単なるコード補完ツールではありません。
IDEのエージェントモードでは、必要なファイルを判断して編集し、ターミナルコマンドを使いながら問題を解決することができます。
GitHub上ではCopilot cloud agentにIssueを割り当て、調査・計画・コード変更・Pull Request作成まで進めることも可能です。

そのため、現在のClaude CodeとCopilotを比較するときは、「どちらのAIが優秀か」ではなく、どの業務をどの環境でAIに任せるのかという視点が重要です。

本記事では、情シス担当者の業務を想定しながら、Claude Codeでできること、Copilotとの違い、具体的な活用方法、導入時のセキュリティ対策まで解説します。

Claude Codeとは？情シスが知っておきたい基本

Claude Codeは、Anthropicが提供するエージェント型のコーディングツールです。

大きな特徴は、一般的なチャットAIのように「質問して回答を受け取る」だけではなく、実際の作業環境にアクセスして、ファイルを調べたり、編集したり、コマンドを実行したりできることです。

公式ドキュメントでは、ターミナル上で動作し、コードベース全体を理解しながらファイル編集、バグ修正、テスト、リンティング、Git操作などを行えることが説明されています。

情シスの視点で考えると、ここが非常に重要です。

情シスの仕事では、必ずしも大規模なアプリケーション開発をしているわけではありません。しかし、

• PowerShellを作る
• Pythonスクリプトを作る
• CSVを加工する
• ログを調査する
• 設定ファイルを確認する
• 定型作業を自動化する
• 既存スクリプトを解析する
• エラーの原因を調査する

といった「小さな開発・調査作業」は数多く発生します。

Claude Codeは、こうしたターミナルやファイル操作を伴う業務と相性があります。

Claude Codeは「コードを書くAI」だけではない

Claude Codeを「プログラムを書くためのAI」とだけ理解すると、情シスでの活用範囲を狭く考えてしまいます。

例えば、

「このフォルダーにあるPowerShellスクリプトを調べて、それぞれ何をしているのか一覧にして」

「このログの中からエラーが発生している箇所を探して、原因候補を整理して」

「このCSVを加工するスクリプトを作って」

「このスクリプトを実行したらエラーが出たので原因を調べて」

といった使い方も考えられます。

つまりClaude Codeは、情シスが普段ターミナルやファイルを使って行っている調査・自動化作業をAIで支援するツールとして捉えると分かりやすいでしょう。

自分の代わりに作業をしてくれる「相棒」と捉えてください

情シスがClaude Codeを使ってみると何ができる？

ここでは、情シス業務で実際に想定できる利用シーンを見ていきます。

使ってみた① PowerShellスクリプトを作成する

情シスではPowerShellを使う機会が多くあります。

例えば、

「指定したフォルダー内のファイル一覧を取得して、ファイル名・サイズ・更新日時をCSVに出力するPowerShellスクリプトを作って」

という依頼をClaude Codeに出すことができます。

AIにコードを書いてもらうだけなら、一般的なチャットAIでも可能です。

Claude Codeの特徴は、その後の作業まで同じ環境で進めやすいことです。

例えば、

1. スクリプトを作成する
2. 内容を確認する
3. 実行する
4. エラーを確認する
5. スクリプトを修正する
6. もう一度実行する

という流れをAIと一緒に進められます。

Claude Codeは、テストやコマンド実行、修正までを含む開発ワークフローを支援できます。

情シスでの活用ポイント

特に便利なのが、「PowerShellは書けるけれど、細かい構文を毎回調べるのが面倒」というケースです。

AIに、

「目的」
「対象」
「出力形式」
「例外条件」

を具体的に伝えることで、たたき台を作らせることができます。

ただし、生成されたスクリプトをそのまま本番環境で実行するのは避けましょう。

使ってみた② 既存のPowerShellを解析する

情シスで意外と時間がかかるのが、既存スクリプトの解析です。

特に、

• 前任者が作った
• コメントが少ない
• 作成者が退職している
• 何年も前から使われている
• どこから実行されているのか分からない

というスクリプトは、変更するのにも勇気が必要です。

このような場合、Claude Codeに対象ファイルを確認させ、

「このスクリプトが何をしているのか説明してください」

「外部通信している処理はありますか？」

「管理者権限が必要になりそうな処理を抽出してください」

「処理の流れを初心者にも分かるように説明してください」

といった形で調査を支援してもらえます。

Claude Codeはプロジェクト内を探索してコードの構造や処理内容について質問できることが公式に案内されています。

使ってみた③ ログファイルを調査する

情シスでは、障害対応や問い合わせ対応でログを見ることがあります。

例えば、

「このログファイルからERRORとWARNINGを抽出して」

「エラーが最初に発生した時刻を確認して」

「同じエラーが何度発生しているか調べて」

「エラーの原因として考えられるものを整理して」

といった調査です。

大量のログを目視で確認するよりも、AIに調査方法を考えさせたり、解析用スクリプトを作らせたりすることで作業を効率化できる可能性があります。

ただし、ログには個人情報、IPアドレス、ユーザー名、端末情報、認証情報などが含まれる可能性があります。

そのため、実際のログをAIに渡す場合は、会社のAI利用ルールと契約・サービス仕様を確認することが必須です。

使ってみた④ CSVデータを加工する

情シスではCSVを扱う機会も少なくありません。

例えば、

• PC一覧
• ユーザー一覧
• ライセンス一覧
• 資産管理データ
• アカウント情報
• システムログ

などです。

「2つのCSVを比較して、片方にしか存在しないユーザーを抽出する」

といった処理も、スクリプト化できます。

一度作った処理を定期的に実行するようにすれば、単発のAI活用から業務自動化へ発展させることもできます。

使ってみた⑤ Microsoft 365管理用スクリプトを作成する

Microsoft 365を管理している情シスなら、PowerShellを利用した管理作業も候補になります。

例えば、

• ユーザー情報の取得
• グループ情報の整理
• CSVとの突合
• 定型的なレポート作成
• 管理データの加工

などです。

ここでもClaude Codeに「何をしたいか」を説明して、スクリプトのたたき台を作らせる方法が考えられます。

ただし、Microsoft 365の管理操作は権限の影響が大きいため、生成されたコマンドを無条件で実行しないことが重要です。

使ってみた⑥ 設定ファイルをチェックする

JSON、YAML、XML、INIなどの設定ファイルを扱うケースでも活用できます。

例えば、

「この設定ファイルの内容を説明して」

「本番環境と検証環境の設定の違いを一覧化して」

「設定ミスの可能性がある箇所を指摘して」

などです。

複数ファイルを比較する作業では、AIに調査を任せることで、人間が一つひとつ確認する負担を減らせる可能性があります。

使ってみた⑦ 既存ツールやスクリプトをドキュメント化する

情シスでは「動いているけれど、誰も詳しく知らない」というツールが残りがちです。

Claude Codeを使って、

「このプロジェクトの構成を説明して」

「主要なファイルの役割を一覧化して」

「運用担当者向けのREADMEを作って」

といった作業を行えば、属人化しているツールのドキュメント整備を支援できます。

これは情シスにとって、単純なコーディング以上にメリットを感じやすい使い方でしょう。

使ってみた⑧ Webサイトから情報を集めてレポート作成する

複数のサイトから情報を集めてきて、それを解析したレポートを作成することができます。

「◯◯◯（複数のURL）を見て、□□□の情報を取り出して」

「集めてきた情報を集計してまとめて」

「まとめた結果をレポート（HTMLやExcel）にして出力して」

このようなエージェントを作ってルーティン化させておけば、自動で定期的に作業を行ってくれます。

商品レビューのや関連企業のニュースなどを自動で集めてまとめてくれます

Claude Codeを使って分かったメリットとは？

Claude Codeを情シス業務に当てはめると、特に注目したいのは以下のポイントです。

Claude CodeはGit操作にも対応しており、公式ドキュメントではGit履歴の検索、マージ競合の解決、コミット、Pull Request作成などが機能として紹介されています。

Claude CodeとCopilotの違いは？

ここからが今回のテーマの中心です。

まず重要なのは、Claude CodeとGitHub Copilotの機能差は以前ほど単純ではなくなっていることです。

GitHub Copilotにも現在はAgent modeがあり、複雑なタスクについて必要なファイルを判断し、コード変更やターミナルコマンドを使いながら作業を進められます。

さらにCopilot cloud agentでは、GitHub上のIssueを起点として、リポジトリを調査し、計画を作成し、コードを変更してPull Requestを作成するワークフローにも対応しています。

そのため、「Claude Codeはエージェント、Copilotはコード補完」という昔ながらの比較だけでは、現在の機能を正しく表せません。

重要なのはどこで、何をするために使うかです。

Claude CodeとCopilotの比較表

※実際に利用できる機能や権限、プラン、組織設定などは契約内容や環境によって異なります。

情シスならClaude CodeとCopilotをどう使い分ける？

「どちらか一つを選ぶ」という考え方よりも、業務の起点と作業環境で使い分けるほうが分かりやすいでしょう。

Claude Codeが活用しやすい業務

Claude Codeは、次のような作業で活用を検討できます。

• PowerShellスクリプト作成
• Pythonスクリプト作成
• ログ解析
• CSV加工
• ファイルの一括処理
• 設定ファイルの調査
• 既存スクリプトの解析
• コマンド操作を伴う調査
• 定型作業の自動化

特に「ターミナルで何かを実行する」「複数ファイルを確認する」「スクリプトを作って実行する」という業務との相性がポイントです。

Claude Codeはターミナル上で動作し、コードベースを探索しながら実際のファイル編集やコマンド実行を行える設計になっています。

Copilotが活用しやすい業務

一方、GitHub Copilotは、

• IDEでのコーディング
• コード補完
• コードの説明
• コード修正
• テスト作成
• GitHub上の開発
• Issueを起点とした開発
• Pull Request
• コードレビュー

など、開発ワークフローとの連携を重視する場合に活用しやすいでしょう。

CopilotのIDE向けAgent modeでは、タスクに応じてファイルを選択し、コードを編集したり、必要なターミナルコマンドを利用したりしながら作業を進められます。

また、GitHub上のCopilot cloud agentでは、Issueを割り当てて作業させ、結果をPull Requestとして確認することもできます。

Claude CodeとCopilotは「どちらか一方」にする必要はない

ここは現在のAIツール選定で重要なポイントです。

Claude CodeとCopilotは競合する部分がありますが、必ずしも片方だけを使う必要はありません。

例えば、

情シス担当者

↓

Claude CodeでPowerShellやPythonスクリプトを作成

↓

Gitで管理

↓

GitHubへ登録

↓

Copilotでコードレビューや改善

↓

テスト

↓

本番適用

というワークフローも考えられます。

さらにGitHubでは、Copilot cloud agentとサードパーティのコーディングエージェントを併用できる仕組みも提供されており、Anthropic Claudeもその対象として案内されています。

つまり現在は、

「Claude Code vs Copilot」

だけではなく、

「Claude CodeとCopilotを業務フローのどこに配置するか」

という考え方が重要になっています。

Claude Codeを情シスで活用する具体例7選

ここまでの内容を、情シスの日常業務に置き換えて整理してみましょう。

特におすすめなのは、最初から大規模な業務をAIに任せるのではなく、失敗しても影響が小さい定型作業から始めることです。

例えば「ログの整理」や「CSV加工」などから試し、徐々にスクリプト作成や自動化へ広げる方法が考えられます。

Claude Codeを使うときの注意点

便利な一方で、情シスがClaude Codeを利用するときには注意すべきポイントがあります。

Claude Codeはファイルの編集やコマンド実行など、実際の環境に作用する機能を持っています。

つまり、通常のチャットAIよりも権限管理が重要です。

社内情報を無条件に入力しない

以下のような情報をAIに渡す場合は、社内ルールや契約条件を必ず確認しましょう。

• パスワード
• APIキー
• アクセストークン
• 個人情報
• 顧客情報
• 機密情報
• 未公開情報
• 社内ネットワーク情報
• セキュリティ設定

特に「エラーの原因を調べて」とログを丸ごと渡す場合には注意が必要です。

ログの中に思わぬ機密情報が含まれている可能性があります。

コマンド実行は必ず確認する

Claude Codeには権限管理の仕組みがあり、読み取り、Bashコマンド、ファイル編集などで異なる権限を設定できます。公式ドキュメントでは、標準設定ではツール利用時に権限を確認し、許可・拒否ルールを設定できることが説明されています。

そのため、

「AIが作ったコマンドだから大丈夫」

とは考えないことが重要です。

特に以下のような操作は慎重に扱いましょう。

• ファイル削除
• アカウント削除
• 権限変更
• ネットワーク設定変更
• クラウドリソース変更
• Microsoft 365管理操作
• 本番サーバーへの変更

管理者権限を安易に与えない

情シスでは管理者権限を持っているケースも多いため、ここは特に注意が必要です。

AIに強い権限を与えるほど、「便利になる」と同時に「誤操作時の影響範囲」も大きくなります。

基本的には、

必要最小限の権限

検証環境

操作前の確認

変更後のレビュー

をセットで考えましょう。

Claude Codeでは権限ルールを細かく設定でき、許可するツールや拒否するツールを管理できます。

Claude Codeのセキュリティをどう考える？

Claude Codeには、ファイルシステムやネットワークの境界を設けるサンドボックス機能もあります。

Anthropicは、Claude Codeがコードベースを調査し、複数ファイルを編集し、コマンドを実行できることに伴うリスクに対して、ファイルシステムとネットワークの分離を利用したサンドボックス機能を説明しています。

また、企業環境ではAmazon BedrockやGoogle Vertex AIなどを利用した構成も案内されています。

さらに企業向けのAnthropic商用製品については、デフォルトでは入力・出力をモデル学習に使用しないというポリシーが案内されています。

ただし、「学習に使われない＝何を入力しても安全」という意味ではありません。

情シスが導入するときは、

• どのプラン・契約で利用するのか
• データがどこへ送信されるのか
• 保持期間はどうなっているか
• 誰が利用できるのか
• どの権限を与えるのか
• ログをどう管理するのか
• 社内データを入力してよいのか

まで確認する必要があります。

Claude Codeを情シスに導入するときの進め方

いきなり本番環境でAIに自由な操作をさせるのではなく、段階的に導入しましょう。

STEP1：低リスクな作業から始める

最初は、

• コードの説明
• ログの整理
• CSV加工
• ドキュメント作成
• スクリプトのレビュー

などがおすすめです。

「AIに任せても失敗したときの影響が小さい作業」から始めます。

STEP2：定型作業をスクリプト化する

次に、

「毎週手作業でやっている」

「同じコマンドを何度も入力している」

「毎回Excelで加工している」

といった作業を洗い出します。

ここからClaude Codeを使ってスクリプト化していきます。

STEP3：検証環境で実行する

AIが作ったスクリプトは、いきなり本番環境へ投入しません。

まず検証環境で、

1. 実行
2. 結果確認
3. エラー確認
4. コードレビュー
5. 修正
6. 再テスト

という流れを作ります。

STEP4：AI利用ルールを決める

企業で利用するなら、個人の判断だけに任せるのではなく、ルールを作ることが重要です。

STEP5：Copilotとの役割分担を決める

最後に、

「Claude Codeを導入したからCopilotをやめる」

という考え方ではなく、現在利用しているツールとの役割分担を検討します。

例えば、

Claude Code

→ 情シスのスクリプト作成・ファイル調査・CLI作業

Copilot

→ IDEでの開発・GitHub・Issue・Pull Request

という分け方です。

もちろん実際の環境では重複する部分もあります。

Claude CodeとCopilotを組み合わせる活用方法

例えば、社内で使っているPowerShellツールを改善するケースを考えてみます。

① Claude Codeで既存スクリプトを調査

「このスクリプトが何をしているか説明してください」

↓

② Claude Codeで改善案を作る

「エラー処理を追加してください」

↓

③ Gitで変更を管理

変更内容をGitで管理します。

↓

④ GitHubへ登録

リポジトリで変更を共有します。

↓

⑤ Copilotでレビュー・改善

Copilotを使ってコードの説明や修正案を確認します。

↓

⑥ テスト

検証環境で実行します。

↓

⑦ 本番へ適用

人間が最終確認してから本番環境へ反映します。

このように、

AIに全部任せるのではなく、人間がレビューする工程を残したAI活用

が情シスでは重要です。

Claude CodeとCopilotのよくある質問

Claude Codeはプログラミング初心者でも使える？

使うこと自体は可能ですが、コマンドやスクリプトを実行できる環境では、基本的なIT知識があるほうが安全です。

特に情シスでは、「AIが何を実行しようとしているのか」を確認できる知識が重要になります。

AIに任せる範囲を広げるほど、人間側のレビュー能力も重要です。

Claude CodeはPowerShellにも使える？

PowerShellなどのスクリプト作成・解析に活用できます。

例えば、

「このPowerShellの処理を説明して」

「この処理をCSV出力に変更して」

「エラー処理を追加して」

といった依頼が考えられます。

ただし、生成されたコードは必ず内容を確認してから実行しましょう。

Claude CodeとClaudeは何が違う？

ClaudeはAIアシスタントとして利用するサービス・モデル群を指すのに対し、Claude Codeは開発環境でコードベースを扱い、ファイル編集やコマンド実行などを行うためのエージェント型ツールです。

簡単に言えば、

Claude＝AIとの対話を中心に使う

Claude Code＝AIに実際の開発・ファイル操作を伴う作業をさせる

という違いで考えると分かりやすいでしょう。

筆者はClaudeCodeのエージェントやスキルで作業を自動化しています

Claude CodeとGitHub Copilotはどちらが必要？

業務環境によって異なります。

GitHubを中心とした開発フローを利用している場合はCopilotとの連携が重要になる一方、ターミナルを中心にスクリプト作成やファイル操作を行う情シスではClaude Codeを活用できる場面があります。

また、現在のCopilotにはAgent modeやcloud agentがあるため、単純に「Claude Codeは高度な作業、Copilotは簡単な作業」と分類することはできません。

社内の機密情報をClaude Codeに入力しても大丈夫？

「機密情報だから大丈夫」「AIだから危険」と一律に判断するのではなく、利用する契約・サービス・設定を確認する必要があります。

特に企業利用では、データ利用、保持、アクセス権、監査、ネットワークなどを確認しましょう。

Anthropicは商用製品について、デフォルトでは入力・出力をモデル学習に利用しないと説明していますが、利用する製品・契約やフィードバック設定などによって条件が異なるため、導入時には最新の公式情報を確認することが重要です。

AIが作ったスクリプトをそのまま実行してもいい？

おすすめできません。

AIが生成したコードには、意図しない処理や環境依存の問題が含まれる可能性があります。

特に、

• 削除
• 権限変更
• アカウント操作
• ネットワーク変更
• 本番環境への変更

などは、人間による確認を必須にしましょう。

まとめ｜情シスではClaude CodeとCopilotを業務に応じて使い分けよう

Claude Codeは、単なるコード生成AIではありません。

ターミナル上でコードベースを調査し、ファイルを編集したり、コマンドを実行したり、テストやGit操作まで行えるエージェント型ツールです。

情シスの業務に置き換えると、

など、さまざまな活用方法が考えられます。

一方、GitHub Copilotも現在ではAgent modeやcloud agentを備え、コード編集、コマンド実行、Issueからの開発、Pull Request作成など、エージェント型の機能を広げています。

そのため、現在のClaude CodeとCopilotを比較するときに重要なのは、

「どちらが優れているか」ではなく「どの業務をどの環境でAIに任せるか」

という視点です。

ただし、これは固定的な分類ではありません。

Copilotにもエージェント機能があり、Claude CodeもGitやGitHubを扱えるため、実際にはかなり機能が重なります。

だからこそ情シスでは、ツール単位ではなく、

「どの業務をAI化したいのか」

↓

「その業務はどの環境で行っているのか」

↓

「AIにどこまで操作を許可するのか」

↓

「人間がどこでレビューするのか」

という順番で考えることが重要です。

まずはログ解析やスクリプトの説明、CSV加工など、影響範囲の小さい作業からClaude Codeを試し、効果が確認できたら定型業務の自動化へ広げていくとよいでしょう。

そしてGitHubを中心とした開発業務ではCopilotとの役割分担を検討することで、「AIにコードを書かせる」だけではない、情シス業務全体の効率化につなげられます。

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