ClickHouseにおけるエージェントコーディングの実践
近年、コーディングモデルやエージェントの利用に関する意見が分かれているが、ClickHouseではこれらのツールを特定のシナリオで活用している。
初期にはJavaScriptやPythonスクリプトの生成に役立ったものの、大規模なC++コードベースでは期待した結果が得られなかった。
しかし、Claude Opus 4.5の登場以降、C++コードベースでの日常的な作業にもエージェントが利用可能になった。
現在、CLIエージェント（Claude Codeなど）が最も効果的であり、開発効率を向上させるためのツールとして活用されている。
近年、AIによるコード生成や開発支援「エージェンティックコーディング」が注目されていますが、その実用性については賛否両論が渦巻いています。本記事は、データベース企業ClickHouse社が実際の開発現場でエージェントをどのように活用し、どのような成果を上げているのかを解説しています。AIを単なるツールとして捉え、実務への導入を進めている同社の取り組みは、今後のソフトウェア開発のあり方を考える上で重要な示唆を与えています。
初期の課題と導入の経緯
AIコーディングエージェントはまだ歴史が浅く、初期段階では期待通りの結果が出ないことが課題でした。例えば、Claude Codeを試した際、小規模なJavaScriptやPythonスクリプトの生成は可能でしたが、同社のメインとなるC++の巨大なコードベースに対しては、適切なコードを生成できないケースが多かったとのことです。
しかし、ボイラープレート的な定型作業や、パフォーマンステスト、リリース状況のダッシュボードといった社内ツールの開発にエージェントを活用し始めました。この導入にあたっては、法務やセキュリティに関する社内的な調整が必要となり、AnthropicやCursorといったベンダーとの契約を進めていったそうです。
モデル進化による実用性の飛躍
エージェントの性能は、使用する大規模言語モデル（LLM）の進化によって大きく変化しました。初期のClaude Sonnet 4.5（2025年9月）でも一定の品質は確認されましたが、決定的なブレイクスルーはClaude Opus 4.5（2025年11月）の導入によってもたらされたと報告されています。
Opus 4.5を試した結果、ClickHouseのC++ソースコードにおけるシンプルなタスクから、CIログからのバグ報告の調査、小規模な機能実装に至るまで、期待を上回る成果を出すことができたとのことです。これにより、エージェントは大規模なC++コードベースでの日常的な業務に完全に活用できるレベルに到達したと説明しています。
AI活用における3つのレベル
エージェンティックコーディングは、単なるAI支援の範疇であり、その活用には3つのレベルが存在すると整理されています。レベル1は「ChatGPTからのコピー＆ペースト」といった簡単なコードスニペットの利用です。これはAI支援の有効な形ですが、エージェントと比較すると古くなっているとされています。
レベル2は、IDEやコマンドラインでエージェントを操作し、手助けをしてもらう「手取り足取りの利用」や「雰囲気でコーディングする」段階です。ClickHouse社は現在、このレベルで活動しています。一方、レベル3は、複数のエージェントを隔離された環境で動作させ、自動フィードバックを繰り返す「自律的な開発」であり、同社もこのレベルへの移行を進めている段階だそうです。
まとめ
ClickHouse社の事例は、AIコーディングエージェントが「万能薬」ではないものの、適切なモデルとツール、そして開発プロセスへの組み込み方次第で、開発生産性を劇的に向上させることが可能であることを示しています。AIを単なる代替物ではなく、強力なアシスタントとして捉える視点が重要であると結論づけています。
原文の冒頭を表示（英語・3段落のみ）
First coding models and agents are just one year old, and today there are polarized opinions about the use of agentic coding in practice. Some people will tell you that agents will take over all our jobs, and some will tell you that coding agents are totally useless. Some people hate AI for reasons, and there are people who have long gone into AI-psychosis. And if you read the news, it does not help either: every day it is a kaleidoscope of new frontier models, more advanced tools, new research and breakthroughs, tremendous results on benchmarks, and at the same time, low-quality code, security vulnerabilities, studies showing negative economic impact, and modest results of autonomous agents on real jobs. In many companies, leadership tries to mandate the use of AI, while employees feel confused and insecure.
I want to avoid this confusion and make it clearer. We use coding agents in ClickHouse, and they are a great tool for certain scenarios.
Note: I don't use AI for writing texts, because I don't like it. I write texts very slowly, but it's my approach.
※ 著作権に配慮し、引用は冒頭3段落までです。続きは元記事をご覧ください。