Claude CodeはGitHubの公開コミットの4％を占めており2026年末までに毎日のコミットの20％を超える見込み

Claude Codeの登場により「生成AIによるコーディング支援が次の段階に入りつつある」と半導体やAI産業を中心に調査や分析を行うSemiAnalysisが論じています。

Claude Code is the Inflection Point - SemiAnalysis
https://newsletter.semianalysis.com/p/claude-code-is-the-inflection-point

SemiAnalysisが強調するのは「開発の主役が変わる」という点です。Claude Codeはプログラムを書く人の横で相談に乗るのではなく、ターミナルからプロジェクト全体を扱い、複数の変更をまとめて提案し、必要なら実行まで進めることができます。つまり、Claude Codeを使用すると、人間が一行ずつ手でコードを書くのではなくClaude Codeがまとまった作業を進め、人間は目的を伝えたり出てきた結果を点検して直したりするところに労力をかける比重が大きくなるというわけです。

その変化を示す数字として、2026年2月時点で公開されているGitHubのコミットのうち4％がClaude Codeによって作成されているとSemiAnalysisは推定しています。

さらに、Claude Codeの登場から2026年2月時点までの増え方がこのまま続けば、2026年の年末には「1日のコミットの20％以上がClaude Codeによるもの」になる可能性があるとのこと。以下のグラフは、Claude Codeによるコミットの割合が時間とともに増えている様子と、将来の見通しを示したものです。

この変化によって人間のエンジニアは「書く」作業が減り「確かめる」作業が増えることになります。AIがコードを大量に出せるようになるほど、人間側に求められるようになるのは「要件を誤解されない形で伝える」「意図と違う部分を見つけて具体的に指摘する」「動作や安全性を確認する」という作業です。

またSemiAnalysisはこうした変化がコーディングにとどまらず、より広い情報を扱う仕事に波及すると見込んでいます。「資料を読んで判断し、文章や表にまとめて内容を確認して仕上げる」という一連の流れは開発だけでなく、調査や事務、分析、レポート作成などにも共通する流れです。Claude Codeのように「目的を与えると途中の手順を組み立てて進める」タイプのAIが一般化すると、単発の質問への応答よりもまとまったタスクを任せる場面が増える可能性があるというわけです。

SemiAnalysisがもう一つ重要視しているのが、AIが「どれくらい長い作業を途中で破綻せずに続けられるか」です。SemiAnalysisはこれを「task horizon(タスクの継続時間)」と呼び、AIが自律的に動ける時間が長くなるほど任せられる仕事が小さな「補助」から大きな「工程」へ広がるとしています。

短いタスクしかこなせないなら補助的な道具と見なすことになりますが、数時間〜数日規模の作業が現実的になればAIに置き換わる仕事の範囲が一気に広がります。以下のグラフは、その継続できる時間が伸びているという見立てを示したものです。

月額課金で使えるAIが手作業よりも作業時間を短縮できるのであれば、企業がAIを導入しやすくなります。逆に言えば、「人が画面を操作すること」を前提にした従来の仕事の流れを飛び越してAIが成果物を作れるようになれば、業務の設計やソフトウェアの価値そのものが変わるかもしれないとSemiAnalysisはまとめています。