Anthropicは2026年10月13日、自社開発のコード管理システム「Scion」の仕組みと導入成果を公開しました。Claudeによる開発が急増し、従来のGitを使った管理基盤が追いつかなくなったため、7人のチームで関連ツールを開発し、5か月で移行を完了したと説明しています。

1日のコード変更が3万件超に

Anthropicでは、2026年5月に1日約2,500件だったコード変更の統合件数が、9月には3万件を超えました。約4か月で12倍以上に増えたことになります。

ここでいう統合とは、開発中の変更を共有のコードに取り込むことです。Claudeが大量のコードを書けるようになった結果、変更履歴の管理やコードの取得、自動テストを支える仕組みが、開発を遅らせる要因になりました。

同社は多くのプロジェクトを一つの保管場所にまとめる「モノレポ」を採用しています。その主要な変更履歴だけで約100GBあり、自動テストなどのためにコードを取り出す処理は、1日約2,500万回に達していたといいます。

必要なデータだけを取得する

Gitは、手元に履歴を持ち、インターネットにつながっていなくても作業できる設計が強みです。一方、Anthropicの利用者の大半は、常時接続して動くAIエージェントや自動処理でした。

Scionは、この条件を前提に設計されています。履歴の検索や変更の統合といった処理をサーバー側で行い、手元には必要なデータだけを取得します。

例えば、一つのフォルダーを修正するAIに、巨大なコード全体や過去の履歴を持たせる必要はありません。自動テストも、変更箇所の情報だけで済む場合は、ファイル一式を取得せずに処理できます。

また、同じデータを何度も取りに行かないよう、複数段階で一時保存する仕組みを用意しました。各段階で、要求の99％超を保存済みのデータから処理できているとしています。

Anthropicの社内報告によると、Scion導入後は、従来のGit複製基盤と比べてCPU・メモリー要件が約200分の1になりました。

自動テストや研究用処理がコードを取得する速度も約100倍になり、分単位だった待ち時間が秒単位に短縮されたといいます。自動テスト基盤では、CPU容量の25％分を節約できたと報告しています。

これらはAnthropicの大規模な社内環境で得られた結果です。一般的な開発環境でも同じ改善幅になることを示す比較試験ではありません。

Scionを必要にしたClaudeは、その開発自体も支援しました。7人のチームは、Scionに加え、コード変更の確認ツール「Antique」や検索・アクセス権管理などの関連システムを、5か月で開発・導入しています。

具体例として、GitからScionへデータを取り込むプログラムを、社内向けの初期版Claude Mythos Previewに書き直させたところ、メモリー使用量が20分の1、処理速度が4倍になったと説明しています。

ただし、人間のエンジニアは引き続き設計上の判断を担っています。Claudeが重要な制約を破ったり、必要以上に複雑な実装をしたりすることがあるためです。

チームはScionへの変更要求をすべて確認しており、確認の重点は、コードの一行一行から「何を変えようとしているのか」という意図へ移っているといいます。

Scionは、Anthropicが社内で使うために開発したシステムです。今回の発表では、一般向けの配布方法や料金、提供開始日は案内されていません。

同社も、Scionを一般用途でGitに置き換えるのに適したものとは位置づけていません。大量のAIエージェントが並行してコードを書くような、極めて大きな開発環境を想定しています。

今後は設計上の知見を共有し、GitHub、GitLab、オープンソースの開発コミュニティと協力して、既存のGit基盤でもAI開発の増加に対応できるようにしたいとしています。

------------------------------------------------------------------------

確認元：Anthropic公式技術ブログ「Redesigning source control at Anthropic」。