AI評価フレームワークを開発するAmplifyingが、Claude Codeが3つのモデルと4つのプロジェクトタイプにわたって行った2430件のツール選択を体系的に分析した調査報告書を発表しました。この調査でAIエージェントはサードパーティのツールを推奨するよりも、独自のカスタムソリューションを自ら構築する傾向が強いことが示されていますが、同時に特定のカテゴリーにおいては圧倒的なシェアを誇る推奨ツールが存在することも明らかにしています。

What Claude Code Actually Chooses - Amplifying

https://amplifying.ai/research/claude-code-picks

Claude Codeは調査対象となった20のカテゴリーのうち12において、既存のライブラリを導入するのではなく、フレームワークのプリミティブや環境変数を用いた独自のカスタム実装を行いました。具体的には、フィーチャーフラグ(69％)やPythonにおける認証(100％)、オブザーバビリティ(22％)などでこの傾向が顕著であり、モデルは複雑な外部サービスを提案するよりも、現状のコードベース内で完結するシンプルな実装を好む傾向がありました。

しかし、特定のカテゴリーではほぼ独占状態にあるツールも存在し、それらはAI駆動開発における標準スタックを形成しています。たとえば、CI/CD分野ではGitHub Actionsが93.8％という圧倒的な支持を得ており、GitLab CIやJenkinsなどの競合はプライマリ推奨から事実上排除されています。

また、決済分野ではStripeが91.4％、UIコンポーネントではshadcn/uiが90.1％を占め、これらはモデルにとって迷いのないデフォルトの選択肢となっています。デプロイメントに関しても、JavaScriptプロジェクトではVercelが100％の推奨を得る一方で、PythonプロジェクトではRailwayが82％を占めるなど、エコシステムに応じた明確な選好が見られます。



その他の主要なツールとしては、スタイリングのTailwind CSS(68.4％)や状態管理のZustand(64.8％)が強いデフォルトとして確立されています。オブザーバビリティのSentry(63.1％)やメール配信のResend(62.7％)も、代替ツールに対して大きな差をつけて選ばれています。



テストフレームワークでは、JavaScriptにおいてVitestが59.1％を占める一方で、Pythonではpytestが100％と完全に支配的です。データベースではPostgreSQLが58.4％で首位を維持し、パッケージマネージャーではpnpm(56.3％)が、npm(23％)やbun(20％)を抑えて推奨されています。



さらに、モデルの鮮度がツールの選択に影響を与える現象も確認されています。記事作成時点で最新のOpus 4.6モデルでは、Sonnet 4.5が好んだPrisma(79％)の推奨が0％へと急落し、代わりにDrizzle(100％)が全面的に採用されるなどの劇的な変化が見られます。同様に、JavaScriptのジョブ管理においてもBullMQからInngestへの移行が進んでおり、AIエージェントの推奨はトレーニングデータの組成を反映して常に最新のトレンドへと適応し続けています。



Amplifyingは、Claude Codeがソフトウェア配布の新たなゲートキーパーとなり、その選択が市場シェアを左右する極めて重要なチャネルになっていると結論付けています。AIエージェントが推奨したツールがそのままプロジェクトに実装されるため、ツールの普及には従来のマーケティング活動以上にモデルの学習データの内容が影響力を持つようになります。

特に多くのカテゴリーで見られる｢買うよりも作る｣というカスタム構築への強い選好はツールベンダーにとっての大きな挑戦であり、ベンダーは自社製品をエージェントが構築の土台とするプリミティブにするか、AIが即座に自作できる解決策を圧倒する優位性を示す必要があります。また、最新のモデルほど新しいツールを選択する傾向が、さらなる学習データを生み出して採用を加速させるフィードバックループを形成し、開発エコシステム全体を再編していくとAmplifyingは述べました。