まずフローのメタデータをファイルとして準備
📁 docs/side-job/20260429_234338_zenn_article_draft.md
はじめに¶
Salesforce 開発（Apex / LWC）において、生成 AI の活用はもはや必須となりつつあります。これまで GitHub Copilot や各種 AI ツールを試してきましたが、Claude Code（Anthropic の CLI 型 AI エージェント）を実務に投入したところ、開発効率が体感で 2〜3 倍になりました。
本記事では、Salesforce エンジニアの視点から、Claude Code を使った「爆速開発」の具体的な事例を 3 つ紹介します。
Claude Code とは？¶
Claude Code は Anthropic が提供する CLI ツールで、ターミナル上でファイル操作・コマンド実行・Git 操作などを自律的にこなすエージェントです。
- 大きなコンテキストウィンドウ: 数万行に及ぶ既存 Apex クラスやトリガーの全体像を一度に把握できる
- ツール実行能力: ターミナルコマンドを自ら実行し、SFDX コマンドでデプロイやテスト実行まで完結
- プロジェクト全体を把握: ディレクトリ構成・依存関係を理解した上で、整合性のあるコードを生成
事例1：複雑な Apex テストクラスの自動生成¶
課題¶
カバレッジ 100% を目指すテストコードの作成は苦行でした。特に以下が手間でした。
- ガバナ制限（SOQL クエリ数・DML 数）を考慮したテストデータの準備
- 非同期処理（
@future/Queueable）のモック差し込み - 複数の分岐を網羅するテストシナリオの設計
Claude Code での対応¶
このプロンプト 1 つで、Claude Code は既存クラスを読み込み、以下を自動生成しました。
Test.setMock()を使った HTTP コールアウトのモックSystem.runAs()でのプロファイル別テスト- バルク処理（200件）を意識した
insertのまとめ方
結果¶
| 指標 | 従来 | Claude Code 導入後 |
|---|---|---|
| テストクラス作成時間 | 60〜90 分 | 15〜20 分 |
| カバレッジ達成率 | 70〜80%（手動） | 95%+ |
事例2：Flow（フロー）から Apex へのロジック移行¶
課題¶
複雑になりすぎたフローをメンテナンス性の高い Apex に書き換える際、Flow の XML メタデータを解読しながら Apex に手動変換するのが非常に手間でした。
Claude Code での対応¶
# まずフローのメタデータをファイルとして準備
sfdx force:source:retrieve -m Flow:Lead_Assignment_Flow
# Claude Code に渡す
claude "force-app/main/default/flows/Lead_Assignment_Flow.flow-meta.xml を読んで、
このロジックを Apex トリガー + ハンドラークラスに書き直して"
Claude Code はフローの各要素（Decision / Assignment / Record Update）を解析し、整形された Apex クラスと対応するテストコードを一括生成しました。
結果¶
| 指標 | 従来 | Claude Code 導入後 |
|---|---|---|
| 移行作業時間 | 2〜3 日 | 半日〜1 日 |
| バグ混入率 | 高（手動変換ミス） | 低（XML から直接解析） |
事例3：Salesforce × n8n 連携スクリプトの実装¶
課題¶
外部フォームから流入したリードを n8n で受け取り、AI 分類を経て Salesforce へ自動登録するワークフローを構築する際、Connected App の OAuth 認証フローや、アクセストークンのキャッシュ処理が複雑でした。
Claude Code での対応¶
「n8n から Salesforce REST API を叩いて Lead を作成する Python スクリプトを書いて。
Connected App のクライアントID/シークレットは環境変数から読む。
トークンは ~/.cache/sf_token.json にキャッシュして期限切れ時は自動再取得」
Claude Code は以下を含む完成スクリプトを生成しました。
- OAuth 2.0 Username-Password フローの実装
- JWT ベアラートークン対応（オプション）
- アクセストークンのキャッシュ & 自動リフレッシュ
- エラーハンドリング（401 時の自動再認証）
結果¶
| 指標 | 従来 | Claude Code 導入後 |
|---|---|---|
| 実装時間 | 2〜3 時間 | 30〜60 分 |
| 認証エラー対処 | 都度手動 | 自動リフレッシュ |
まとめ¶
| 事例 | 工数削減 | ポイント |
|---|---|---|
| Apex テストクラス生成 | 1/4 以下 | ガバナ制限・モックを自動考慮 |
| Flow → Apex 変換 | 1/3 以下 | XML メタデータから直接解析 |
| Salesforce × n8n 連携 | 1/3 以下 | OAuth フロー・キャッシュを自動実装 |
最大の変化は、「タイピングする時間」が激減し、「設計とビジネスロジックを考える時間」が増えたことです。副業案件など限られた時間で成果を出す際にも、Claude Code は強力な武器になります。
おわりに¶
Salesforce × AI の可能性はまだ始まったばかりです。Claude Code のような CLI 型エージェントは、IDE プラグインと異なりプロジェクト全体のコンテキストを持って自律的に動くのが強みです。
「コーディングは AI に任せて、設計とレビューに集中する」という開発スタイルが、Salesforce エンジニアにもじわじわ浸透してきています。ぜひ試してみてください。