実はClaude Codeが裏側で動くWebサービスは簡単に作れる

Claude Codeは、もはや単に「自分のPCの中で動く便利な作業ツール」ではありません。

以前の記事で、Claude Codeを用いて非エンジニアの業務の大部分を回す方法について触れました。その記事への反響として最も多かったのが、「社内のClaude Codeが使えないメンバーや、社外のユーザーにも使ってもらえるようにできないか？」という質問です。

この問いに対する答えは明確で、Claude Codeはクラウドサーバー上でWebサービスの裏側として動かすことができます。

つまり、ユーザーに対してWebサービスとして提供しつつ、その裏側で実はClaude Codeが動いている、という状態を作ることができます。

これが意味するのは、自社独自の知識でClaude Code並みの性能で動くAIエージェントサービスを、自社サービスとして公開できるということです。

たとえば、過去の提案書 × クライアントの業種・課題 × 自社の料金体系を掛け合わせて、案件ごとにカスタマイズされた提案書の初稿を生成する——そんなツールを全社員に配布することができます。

あるいは、自社の専門領域の知識体系をAIに持たせて、専門的な支援サービスとしてスケールさせることもできます。

経営者にとって最大の資産の一つは「知識と経験」です。しかしそれは自分の頭の中にあって、スケールしません。Claude Codeを使えば、その知識を構造化して、誰でもアクセスできるサービスに変えることができます。

私は実際にこの仕組みを活用し、あるプロジェクトで「専門知識を大量に持ったAIが、ユーザーのリクエストに応じて知識を自律的に参照しながらコンテンツを生成するWebサービス」を構築して運用しています。

▼ 実際に構築したシステムが動作している画面

つまりClaude Codeは、個人の作業ツールから、サービスのエンジンになるということです。

本noteでは、Claude Codeをバックエンドに据えることでどのようなサービスが作れるのか、そしてその仕組みや構築のポイントについて解説していきます。

記事の最後には、自分が作りたいサービス概要を追記してClaude Codeに渡せばClaude Codeが裏側で動くWebサービスを作ってくれる「仕様設計付きのプロンプト」も用意しました。

ぜひ本noteの解説を読んだ後、皆さんそれぞれのAIエージェントサービスを作ってみて下さい。（どんなユースケースが有効かも後ほど解説します）

「独自の知識で動くAIサービス」が簡単に作れる時代

AI自体は膨大な一般知識を持っていますが、「自社独自のノウハウ」「社内だけに蓄積された知見」「特定分野の専門資料」は当然ながら持っていません。

従来そのような知識を持ったAIサービスを構築しようとすると、「RAG」と呼ばれる検索システムを用意する必要がありました。本気で精度を出そうと思ったら、ベクトルDB、Embeddingモデル、チャンク分割戦略など、エンジニアが数週間かけて構築する必要がありました。

しかしClaude Codeを使うと、Markdownファイルをフォルダに整理するだけでカンタンに、それでいてより優れた精度で実現できます。

Webサービスの裏側で動くClaude Codeが、そうした独自のナレッジベースの中から自分で必要な情報を探し出し、それを統合して、構造化されたアウトプットを生成することができます。

従来のRAGが「似た文章を機械的に見つけてくる」のに対して、Claude Codeは「まずこのフォルダを見て、次にこれを検索して、さらにこっちにも関連情報がありそうだから読んでみよう」と、人間がリサーチするのと同じプロセスで情報を探索します。これを「Agentic RAG」と呼びます。

私が実際に作ったサービスでは、AIがユーザーのリクエストを受けると以下のようなプロセスをたどります。

1. まずキャラクター設定ファイルを読み込む

2. 出力フォーマットのガイドラインを確認する

3. トピックに関連する知識をナレッジベースから横断検索する

4. トピックから知識の対応表を参照する

5. 集めた情報を統合してコンテンツを生成する

この5ステップを、AIが自律的に判断して実行するのです。どのファイルを読むかは事前に指定していません。

どんなサービスが作れるのか

私が作ったのはコンテンツ生成サービスですが、この「Claude Codeがバックエンドで走る」パターンでしか作れないサービスが存在します。