Anthropicは2026年2月20日、Claude Codeデスクトップ版のアップデートを発表した。今回の更新では、デスクトップインターフェース上で開発サーバーを起動し実行中のアプリを直接プレビューする機能、ローカルの差分に対してAIがインラインでコメントを残すコードレビュー機能、GitHub CLI を利用したプルリクエストのステータス監視機能が追加された。
CI失敗の自動修正およびチェック通過後の自動マージにも対応する。また、CLIからデスクトップアプリへのセッション引き継ぎや、デスクトップからウェブ・モバイルアプリへのセッション移行が可能となった。これらの機能はすべてのユーザーに対し即日提供される。
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Bringing automated preview, review, and merge to Claude Code on desktop
【編集部解説】
今回のアップデートの本質は、ソフトウェア開発における「インナーループ」と呼ばれる工程の自動化にあります。インナーループとは、コードを書き、動作を確認し、修正し、レビューを受け、マージするという、開発者が日常的に繰り返すサイクルのことです。Claude Codeデスクトップ版は、この一連の流れを一つのインターフェース内で完結させることを目指しています。
注目すべきは、プレビュー機能の仕組みです。Claudeは単にコンソールログを読むだけでなく、ビジョン機能を使って実際にレンダリングされたUIを「視覚的に」確認します。公式ドキュメントによれば、スクリーンショットの撮影、DOMの検査、要素のクリック、フォーム入力まで自律的に行い、発見した不具合をその場で修正するとされています。これは静的解析では発見できないランタイムエラーの検出を可能にするものであり、従来のAIコーディングツールとは一線を画す機能と言えます。
コードレビュー機能については、公式ドキュメントでその対象範囲が明示されています。検出するのはコンパイルエラー、明確なロジックエラー、セキュリティ脆弱性、明らかなバグといった「高シグナル」の問題に限定されており、コードスタイルやフォーマット、リンターが検出できる問題は対象外とのことです。あくまで人間のコードレビューを補完する位置づけであり、代替するものではありません。
自動マージ機能にはいくつかの前提条件があることにも触れておきます。公式ドキュメントによると、マージ方式はスカッシュマージに限定され、GitHubリポジトリ側で自動マージの設定が有効になっている必要があります。こうした制約は、意図しないマージを防ぐための設計上の判断と考えられます。
この発表が持つ競争上の意味合いも重要です。AIコーディング支援ツール市場は急速に拡大しており、2025年時点で約73億7000万ドル規模に達したとする調査もあります。GitHub Copilotが2000万人超のユーザーを擁し市場シェア約42%を占める中、CursorがAIネイティブIDEとして急成長を遂げています。Claude Codeが今回、コード生成だけでなく「プレビュー→レビュー→CI監視→マージ」という開発ライフサイクル全体をカバーする方向に舵を切ったことは、単なるコード補完ツールの枠を超えた、ワークフロー管理レイヤーとしての差別化戦略と読み取れます。
一方で、潜在的なリスクへの目配りも必要です。AIによる自動修正と自動マージの組み合わせは、開発速度を大幅に向上させる反面、人間による確認が不十分なままコードが本番環境に到達する可能性を生みます。とくにセキュリティクリティカルなプロジェクトにおいては、自動マージの有効化には慎重な判断が求められるでしょう。
長期的な視点では、このアップデートはAIコーディングツールの進化の方向性を示唆しています。「コードを書く手助けをするAI」から「動くソフトウェアの検証と出荷を助けるAI」へという転換です。開発者がアーキテクチャ設計やプロダクト判断といった創造的な意思決定に集中し、反復的な検証・修正サイクルをAIに委ねる——そうしたワークフローが現実味を帯び始めています。
【用語解説】
PR（プルリクエスト）
GitHubなどのプラットフォームにおいて、コードの変更をメインブランチに統合（マージ）することを提案する仕組みである。レビュー担当者が変更内容を確認・承認するプロセスを経るのが一般的だ。
CI（継続的インテグレーション）
コードの変更を共有リポジトリに頻繁に統合し、自動でビルドやテストを実行するソフトウェア開発手法である。バグの早期発見と品質維持を目的とする。
差分（diff）
コードの変更前と変更後の違いを示す表示形式である。追加行と削除行がハイライトされ、どこが変わったかを一目で把握できる。
スカッシュマージ
複数のコミット（変更履歴）を一つにまとめてからマージする方式である。履歴が整理され、メインブランチのログが簡潔になる。
インナーループ
開発者がコードの記述、ビルド、テスト、デバッグを繰り返す日常的な開発サイクルのことである。このサイクルの効率化が生産性に直結する。
ランタイムエラー
コードのコンパイルや構文解析の段階では検出されず、プログラムの実行中に初めて発生するエラーである。特定の操作フローでのみ再現されるケースも多い。
静的解析
プログラムを実行せずにソースコードを解析し、バグや脆弱性を検出する手法である。実行時の挙動は対象外となる。
【参考リンク】
Anthropic公式サイト（外部）
Claude を開発するAI安全性研究企業。2021年設立。大規模言語モデルの安全な開発と展開を主要ミッションとする。
Claude Code製品ページ（外部）
Claude Codeの概要、機能一覧、対応環境などを確認できる公式製品ページである。
Claude Codeデスクトップ版ドキュメント（外部）
プレビュー、コードレビュー、PR監視、セッション移行などの詳細な使い方が記載された公式ドキュメント。
Claude Codeダウンロードページ（外部）
Claude Codeデスクトップ版のダウンロードが可能。macOS、Windows、Linuxに対応している。
GitHub（外部）
Microsoftが運営するソースコードホスティング基盤。Claude CodeのPR監視・自動マージ機能はGitHub連携が前提。
【参考記事】
Use Claude Code Desktop – Claude Code Docs（外部）
Anthropic公式ドキュメント。プレビューの自律動作やレビュー対象範囲、自動マージ方式等の一次情報源。
Claude Code: Preview, Review & Merge Without Tool-Switching（外部）
レビューサイクルの効率化という視点から今回のアップデートのチーム運用上の意義を分析した解説記事。
GitHub Copilot Statistics 2026 – Quantumrun Foresight（外部）
AIコーディング市場の統計データ。市場規模73億7000万ドル、Copilotシェア42%等の数値を掲載。
Copilot vs Cursor vs Codeium: Which AI Coding Assistant Actually Wins in 2026?（外部）
2026年2月時点の主要AIコーディングツール3社比較。Claude Codeの台頭にも言及した市場分析記事。
This new Claude Code upgrade just changed everything – Coding Beauty（外部）
ビジョン機能によるUI検査やランタイムエラー検出の実例を報告した開発者視点の詳細レビュー記事。
Claude Code Desktop: App Preview, Code Review and CI Automation – SuperGok（外部）
Claude Codeを「ワークフロー管理レイヤー」と位置づけ、AI自動化と人間の判断の関係を考察した記事。
【編集部後記】
AIコーディングツールが「コードを書く手助け」から「動くソフトウェアの検証と出荷」へと守備範囲を広げつつあります。みなさんの開発ワークフローの中で、最も時間を取られている工程はどこでしょうか。プレビュー、レビュー、CI待ち——もし「コードを書く以外の部分」に心当たりがあるなら、今回のような変化は他人事ではないかもしれません。みなさんの現場の声を、ぜひお聞かせください。
