AnthropicがGitを捨てた理由：1日3万件のコードマージが暴いたAI時代のインフラの限界

はじめに：コーディングが「ボトルネック」でなくなった日

AIによるコーディング支援が当たり前になりつつある現在、ついに開発現場の常識を根底から覆すような出来事が起きています。Anthropic社は、AIエージェント「Claude」の自律的なコーディングの進展により、2026年5月時点で1日あたり約2,500件だったコードマージ数が、同年9月にはなんと3万件を超えたと発表しました。

もはや人間が一つずつコードを書き、レビューしてマージするスピードをAIが遥かに凌駕しています。本記事では、この驚異的な変化が既存の開発インフラにどのような衝撃を与えたのか、そしてエンジニアの役割がどう変容しているのかを詳しく紐解いていきます。

1. 従来のGitでは耐えられない？1日3万件の爆発が生んだインフラの限界

Anthropicのモノレポにおけるメインブランチの履歴は100GBに迫り、圧縮されたワーキングコピーは25GBを超えていました。さらに、CI（継続的インテグレーション）によるチェックアウトは1日あたり約2,500万回に達していたといいます。

Gitをはじめとする従来の分散型バージョン管理システムは、これほどの爆発的なコード生成とマージの頻度を想定していません。結果として、Gitのアーキテクチャではこの膨大な負荷に耐えきれなくなり、同社はシステム的な壁に直面しました。

GitLabなどの業界関係者も、AIエージェントによるコード生成の急増が、ソース管理だけでなくビルドシステムやCI/CD、マージキューといった下流のインフラ全体に深刻な負荷をかけ始めていると指摘しています。多くの企業が、今後6〜12ヶ月以内に同様のスケーラビリティの限界に直面し、AI時代に合わせた開発インフラの再設計が急務になると予想されています。

2. たった7人のエンジニアとClaudeが作り上げた自社製システム「Scion」

この危機を乗り越えるため、Anthropicの7人のエンジニアチームはわずか5ヶ月間で自社製のバージョン管理システム「Scion」を構築し、既存のGitからの完全移行を達成しました。

特筆すべきは、その開発プロセス自体にもClaudeが深く関与している点です。初期のClaudeモデルがGitからScionへの取り込みパイプラインを自ら書き直し、その結果としてメモリ消費量を20分の1、処理速度を4倍にまで向上させました。AIが自らのインフラを支えるシステムを最適化するという、まさに技術的なパラダイムシフトが起きています。

3. 「コードを書く」から「ノーと言う」へ：エンジニアの役割の変容

これほど大量のコードが生成・マージされることに対して、海外のコミュニティ（Redditなど）では驚きの声とともに、様々な懸念や議論が交わされています。

「本当に価値のあるコードなのか、単なるコードの肥大化（スロップウェア）を招くだけではないか」という懸念や、「コードを書くのが簡単になりすぎた結果、プロダクトの意思決定やユーザーのニーズ確認という本来のボトルネックが軽視されるのではないか」という指摘です。

システム開発に関わったエンジニアは、Claudeが自分たちよりも優れたコーダーであると評価しています。そのため、人間のエンジニアの役割はコードを書くこと自体ではなく、アーキテクチャの設計や制約事項に対する「No」の判断に移行していると語られており、AI時代のエンジニアリングのあり方を象徴する変化と言えます。

よくある疑問（FAQ）

「Scion」の仕組みや自動テストの裏側はどうなっているのか？

3万件ものコードマージを支える「Scion」の具体的なアーキテクチャの詳細や、数万件のマージに対する自動テスト・品質保証（QA）が具体的にどのような仕組みで破綻せずに回っているのかについては、インフラ刷新の裏側としてさらに技術的な内訳が注目されているポイントです。今後の詳細な技術発表が待たれるところです。

おわりに：AI時代のインフラに備えるために

Anthropicの事例は、AIコーディングの進化が単なる「効率化」にとどまらず、開発インフラそのものの刷新やエンジニアの存在意義の再定義を迫っていることを示しています。

自社の開発パイプラインやAIツールの導入状況を見直し、将来的なインフラのボトルネックに備えるための対策を、今のうちに検討してみてはいかがでしょうか。