英Barclaysが「Claude Code」を全行展開｜2026年末までに開発者の50%利用、既存業務でも成果——久留米・福岡の中小企業向けAI活用ガイド

Anthropicは2026年10月1日、英国の大手銀行Barclaysが、コーディング支援AI「Claude Code」を含むClaudeの活用を全社規模へ拡大すると発表しました（出典：Anthropic公式・Bloomberg・PYMNTS等）。Barclaysは2026年末までに開発者の50%が「Claude Code」を利用する状態を目指し、2027年にはソフトウェアエンジニアの大多数へと対象を広げる計画です。世界有数の規制下にある金融機関が、ガバナンスを保ちながらAIエージェントの活用範囲を広げていく実例として注目されます。

何が起きたか

2026年末までに開発者の50%、2027年には大多数のエンジニアへ

Anthropicの発表によれば、Barclaysは老朽化した基幹システムの刷新やソフトウェア開発の高速化、業務効率の改善を目的に「Claude Code」の導入を拡大します（出典：Anthropic公式）。2026年末までに社内開発者の50%が「Claude Code」を利用する状態を目標に掲げ、2027年にはソフトウェアエンジニアの大多数へと利用を広げる計画だとされています（出典：Bloomberg・BigGo Finance）。この取り組みは、Barclaysが複数年にわたり進める効率化プログラムの一環にも位置づけられており、同プログラム全体では数十億ポンド規模のコスト削減を目指しているとされています（出典：Bloomberg）。

社内アシスタントは1万6千人超が利用、検索は100万件を突破

Barclaysでは2025年から、Claudeを基盤にした社内向けAIアシスタント「Colleague Knowledge Assistant」がすでに稼働しています。社内の情報を検索して回答を生成する仕組みで、英国内だけで1万6千人以上の従業員が利用し、稼働開始からの検索件数は100万件を超えたとされています（出典：Anthropic公式）。また、金融市場部門（Global Markets）では、顧客から届く1日あたり約12万件のメールをClaudeが分類・情報付与し、適切な担当者への振り分けを支援することで、手作業の削減と対応スピードの向上につなげているとされています（出典：Anthropic公式）。

「ガバナンス・セキュリティ管理・人的監督」を前提に拡大

Barclaysは今回の拡大にあたり、「堅牢なガバナンス、セキュリティ管理、人的監督」のもとで組織全体への安全な展開を進める方針を示しています（出典：Anthropic公式）。厳しい金融規制の対象となる大手銀行が、AIエージェントの利用範囲を広げながらも、最終的な判断や承認のプロセスに人を関与させる体制を維持している点は、AIの実務活用を検討する他業種の企業にとっても参考になる姿勢だと見られます（推測）。

日本への影響・ビジネスでの活用ヒント

• 「段階的な拡大」のモデルケースとして参考になる：一部業務での実績を積んでから全社規模へ広げるBarclaysの進め方は、AI活用をまず一部門・一業務から始めて効果を確認しながら対象を広げたい日本企業にとっても、導入の順序を考えるうえで参考になると見られます（推測）。
• メール対応・問い合わせ仕分けの自動化は業種を問わず応用しやすい：1日12万件のメールを分類・振り分けする仕組みは、規模の違いはあっても、顧客対応や社内問い合わせの多い日本企業の業務にも応用できる発想だと考えられます（推測）。
• 規制の厳しい業種でも「人的監督」を前提にすれば活用の余地がある：金融機関のように規制・監査の要請が強い業種でもガバナンスを保ちながらAI活用を広げている点は、慎重な検討が必要な業種の日本企業にとっても、導入のハードルは工夫次第で下げられることを示していると見られます（推測）。

久留米・福岡の中小企業様へ——「社内アシスタント」と「問い合わせ仕分け」から考える活用のヒント

久留米市周辺の製造業・建設業では、過去の仕様書・図面・作業手順といった社内資料が紙やバラバラのフォルダに散在し、必要な情報を探すのに手間がかかっているケースも見られます（推測）。Barclaysの社内アシスタントのように、社内資料を検索して回答を生成する仕組みは、大企業に限らず、ベテラン社員の知見や過去の対応履歴を若手社員でも探しやすくする手段として、久留米の製造業・建設業にも応用できると考えられます。ヒカリのAI導入支援では、久留米の企業様が実際にお持ちの社内資料の形式や量を踏まえたうえで、どこまでの規模・費用感で社内検索の仕組みを構築できるかを具体的にご提案しています。

福岡市の卸売業・サービス業では、取引先や顧客から日々届く問い合わせメールを、担当者が一件ずつ確認して振り分ける作業に時間を取られている企業も少なくないと見られます（推測）。Barclaysの金融市場部門のように、メールの内容を自動で分類し適切な担当へつなぐ仕組みは、規模を縮小すれば、福岡の卸売業・サービス業における問い合わせ対応の負担軽減にも活用できる可能性があります。ヒカリのDX推進支援では、福岡の企業様の実際のメール対応フローを伺ったうえで、どの部分をAIに任せられるか、人による最終確認をどこに残すべきかを一緒に整理しています。

また、Barclaysの事例が示すように、AI活用を広げる際には利便性だけでなく、最終判断に人が関わる体制づくりが欠かせません。ヒカリのAIスクールでは、久留米・福岡の企業様が自社の規模に合わせてAIエージェントを段階的に取り入れる際の進め方や、社内の承認ルールの整え方を実務的な視点から学んでいただけます。