MicrosoftがClaude Code打ち切り——フィリピン日系企業のAI開発ツール選定術

Microsoftが「Claude Code」のライセンスを打ち切りCopilotへ移行——フィリピンの日系企業がAI開発ツールを選ぶときの教訓

大手IT企業のAIツール戦略の転換を題材に、フィリピンの開発拠点で特定ツールに依存しないツール選びの考え方と、現地で役立つ実務ステップを学べます。

このガイドは、フィリピンへの進出を検討する日本企業や、すでにフィリピンで働く日本人ビジネスパーソンに向けたものです。大手IT企業のAIツール戦略の転換を題材に、現地で開発ツールやAIサービスを選ぶときの考え方を学びます。

Part 1: このテーマが重要な理由

Step 1: フィリピンビジネスでの背景 (3分)

フィリピンは英語が通じ、IT人材が豊富なため、多くの日系企業がソフトウェア開発や保守の拠点を置いています。マニラやセブの開発チームでは、AIによるコーディング支援ツールがすでに日常的に使われています。今回の話題は「どのAIツールを選ぶか」という、現地チームの生産性とコストに直結する問題です。

特定の海外ツールに頼りきっていると、提供元の都合でサービスが急に終了したり、料金が変わったりしたときに、現地チームの作業が止まってしまう危険があります。日本本社が決めたツールが、フィリピンの通信環境や予算感に合わないこともあります。だからこそ、ツール選びの背景にある「力学」を理解しておくことが大切です。

シーン設定: あなたはマニラのオフィスで、フィリピン人エンジニアのチームリーダーにこう声をかけます。「うちの開発チームが使っているAIツール、提供元の方針でいつ変わるか分からないよね。今日の記事を一緒に読んで、もし変更があっても困らないように準備しておこう」

Step 2: 元記事の要点を整理する (5分)

元記事の事実だけを取り出し、要点を表にまとめました。

項目	内容
出来事	MicrosoftがAnthropic製「Claude Code」のライセンス利用をやめます
移行先	自社開発のコーディング用モデルへ移し、GitHub Copilotの中心に据えます
発表の場	サンフランシスコで開かれる開発者向けの「Build」会議で公開します
これまでの状況	Copilotは2年間、世界の多くの開発者が使う標準のAI支援ツールでした
市場の変化	Anthropicが2025年5月にClaude Codeを公開した後の9か月で、利用者がそちらへ移りました
利用者の評価	ある大規模な調査では、回答者の約半数がClaude Codeをお気に入りに挙げました
Microsoftの判断	モデルの性能では負けたものの、より良いモデルを採用せず自社開発を選びました
戦略の狙い	「最高のモデル」よりも「配布力（多くの人に届ける力）」が市場を決めると考えています

出典: Forbes — 「Microsoft Ends Claude Code Licenses As It Shifts Developers To Copilot」(2026年6月1日)

この表は学習目的で公開情報の事実をもとに作成したものです。詳細は上記リンクの元記事をご確認ください。

Step 3: 理解度チェック (5分)

次の問題に答えてみましょう。

Q1. Microsoftは、これまで利用してきたどの会社のどのツールのライセンスをやめるのでしょうか。 （ヒント: 表の「出来事」の行を見てください。）

Q2. Microsoftは、Claude Codeの代わりに何を中心に据えようとしていますか。 （ヒント: 自社で開発したものです。）

Q3. Anthropicが新しいツールを公開したのはいつで、その後どのくらいの期間で利用者が移っていきましたか。 （ヒント: 公開は2025年5月です。期間は「9か月」という数字に注目しましょう。）

Q4. ある大規模な調査では、どのくらいの割合の回答者がClaude Codeをお気に入りに挙げましたか。 （ヒント: 「約半数」という表現がポイントです。）

Q5. Microsoftは「市場を決めるのはモデルの性能だ」と考えているでしょうか、それとも別の要素だと考えているでしょうか。 （ヒント: 「配布力」という言葉が手がかりになります。）

Part 2: 実務への応用

Step 4: フィリピンでの導入ステップ (10分)

今回の話題から学べるのは、「特定のAIツールに依存しすぎない準備」の大切さです。フィリピンの開発拠点でこの考え方を実践するための手順を、表にまとめました。

ステップ	やること	フィリピンでの注意点
1	いま使っているAIツールを一覧にして、月額のペソ予算と契約条件を書き出します	為替の動きで日本円換算の費用が変わるため、ペソ建てと円建ての両方で把握します
2	そのツールが扱うソースコードやデータの保存先と、学習に使われるかどうかを確認します	データプライバシー法を所管するNPC（国家プライバシー委員会）の考え方に沿い、顧客データを守れる設定にします
3	同じ作業を別のツールでも代替できるか、小さなチームで試します	現地の通信回線が不安定な地域もあるため、オフラインや低速回線での動作も確かめます
4	提供元の方針が変わったときの切り替え手順を、簡単な手順書にまとめます	英語とやさしい日本語の両方で用意し、現地スタッフと日本人駐在員のどちらも読めるようにします
5	四半期ごとに見直す日を決め、費用と使い勝手を再評価します	フィリピンでは口頭での合意が残りやすいため、契約や決定は必ず文書に残します

予算を考えるときは、最初から大きな投資をせず、少人数で試してから広げると無駄が減ります。現地の経理や税務にも関わるため、費用の計上方法はBIR（内国歳入庁）の規則に合うよう、現地の会計担当に早めに相談しておきましょう。

Step 5: よくある失敗と対策 (5分)

フィリピンでAIツールを導入するときに起きやすい失敗を3つ紹介します。

失敗パターン1: 「一つのツールに頼りきってしまう」

NG例: 一つの海外ツールだけを全チームに入れ、提供元の方針が変わったときの代わりを何も用意していませんでした。その結果、サービスが終了したときに開発が止まってしまいました。

OK例: 主に使うツールを一つ決めつつ、同じ作業をこなせる代わりのツールも一つ試しておきます。提供元の方針が変わっても、数日で切り替えられる状態を保ちます。

失敗パターン2: 「データの扱いを確認しないまま使い始める」

NG例: 顧客から預かったソースコードを、学習に使われる設定のまま海外ツールに入力していました。後でデータプライバシー法に触れる可能性が分かり、対応に追われました。

OK例: 使い始める前に、入力したコードが学習に使われない設定かどうかを確認します。顧客データを扱う場合は、NPC（国家プライバシー委員会）の指針に沿って同意の有無も整理しておきます。

失敗パターン3: 「日本本社の基準だけで現地に押し付ける」

NG例: 日本で決めた高機能なツールをそのまま導入しましたが、現地の通信回線では重すぎて使えず、現地スタッフが結局使わなくなりました。

OK例: 日本本社の方針を伝えたうえで、現地の通信環境と予算に合うかを現地リーダーと一緒に確かめます。合わない場合は、軽い代替手段を一緒に選びます。

Part 3: さらに深く学ぶ

Step 6: 関連する技術用語 (5分)

Claude Code（クロード・コード／AnthropicのAIコーディング支援ツール）は、人が書きたいプログラムを言葉で伝えると、AIがコードを書いたり直したりしてくれる道具です。フィリピンの開発拠点では、若手エンジニアが下書きをClaude Codeに任せ、確認と修正に時間を使うことで、納期を短くする使い方が見られます。

GitHub Copilot（ギットハブ・コパイロット／GitHubが提供するAIコーディング支援）は、プログラムを書くときに次の行を提案してくれる、いわば「文章の予測変換」のコード版です。マニラのチームが世界の開発者と同じ環境で作業するときに、共通の土台として使われています。

CLI（コマンドラインインターフェース／文字入力で操作する画面）は、ボタンやアイコンではなく、キーボードで命令文を打ってパソコンを動かす方法です。Copilot CLIのように、画面の操作に慣れた現地エンジニアが、より速く作業するために使う場面が増えています。

大規模言語モデル（LLM／たくさんの文章を学んだAIの頭脳）は、大量の文章を読んで言葉やコードのパターンを覚えた、AIの中心となる仕組みです。フィリピンのカスタマー対応チームが、問い合わせへの返信案を自動で作るときにも、この仕組みが裏で動いています。

配布力（ディストリビューション／多くの人に届けて使ってもらう力）は、製品そのものの良さとは別に、すでに多くの人が使う場所に組み込まれている強さを指します。元記事では、Microsoftがこの「配布力」を性能より重視していると説明されており、ツールを選ぶときに「使い続けやすさ」も大切だと教えてくれます。

Step 7: 自社への応用を考える (10分)

自社が使っているAIツールへの依存度を見える化する

いま現地チームが使っているツールが急に使えなくなったら、どの作業が止まるかを書き出してみましょう。

考えるヒント: 「このツールがなくても1週間業務を回せるか」を基準にすると、依存の強さが見えてきます。

次のアクション: 現地リーダーと一緒に、使用中のAIツールを一覧にし、止まったときの影響を3段階で評価してみましょう。

「性能」と「使い続けやすさ」のどちらを優先するか

最高性能のツールと、多少性能は劣っても安定して使い続けられるツールのどちらを選ぶか、自社の状況で考えます。

考えるヒント: 開発の最前線では性能が、長く使う基幹業務では安定性が効いてきます。用途で分けて考えましょう。

次のアクション: 業務を「最新性能が必要なもの」と「安定が大事なもの」に分け、それぞれに合うツールの方針を一枚にまとめてみましょう。

提供元の方針変更に備えた切り替えの準備

ツールの提供元が方針を変えても困らないよう、別の手段へ移る練習をしておきます。

考えるヒント: 一度も試したことがない代替手段は、いざというとき使えません。小さく試しておくことが保険になります。

次のアクション: 来月、現地チームで半日だけ別のツールを試す日を設け、切り替えの感触を確かめてみましょう。

Part 4: FAQ

Q1. フィリピンの開発チームでは、結局どのAIツールを選べばよいのでしょうか。特定の一つを正解とは言えません。大切なのは、主に使うツールを決めつつ、代わりの手段も用意しておくことです。フィリピンは通信環境が地域で差があるため、現地で実際に試してから決めるのが安全です。

Q2. 海外のAIツールに顧客のソースコードを入力しても問題ないでしょうか。入力したコードが学習に使われない設定かどうかを、まず確認してください。フィリピンではデータプライバシー法があり、NPC（国家プライバシー委員会）がその運用を見ています。顧客データを扱う場合は、同意の取り方も整理しておきましょう。

Q3. 日本本社が決めたツールが、現地に合わないときはどうすればよいですか。本社の方針を尊重しつつ、現地の通信環境と予算に合うかを具体的な数字で示すことが近道です。フィリピンでは口頭の合意が後で食い違いやすいため、合意した内容は必ず文書に残しましょう。

Q4. ツールの費用は、どのように予算化すればよいでしょうか。ペソ建てと円建ての両方で月額を把握し、為替の動きにも備えてください。費用の会計処理は税務にも関わるため、BIR（内国歳入庁）の規則に合うよう、現地の会計担当に早めに相談すると安心です。

Q5. 大手企業がツールを切り替えるニュースは、中小の日系企業にも関係ありますか。大いに関係します。大手の動きは、業界全体の標準が変わる前ぶれになることがあります。自社が使うツールの提供元がどんな方針かを定期的に確認し、変化に早めに気づける体制を整えておきましょう。

活用のコツ(3 Tips)

いま使っているAIツールを一覧にして、止まったときの影響を書き出しましょう。 どのツールにどれだけ頼っているかが見えると、急な方針変更にも落ち着いて対応できます。現地リーダーと一緒に作ると、現場の実感も反映されます。

主に使うツールに加えて、代わりの手段を一つ試しておきましょう。 一度も使ったことのない代替手段は、いざというとき役に立ちません。半日でも試しておけば、切り替えの不安が大きく減ります。

ツール選びの基準を「性能」と「使い続けやすさ」に分けて考えましょう。 最前線の開発には性能を、長く使う業務には安定性を重視すると、無駄な乗り換えを防げます。用途ごとに方針を一枚にまとめておくと、判断がぶれません。

ボーナス: PH AI Worksの活用法

PH AI Worksは、フィリピンでのAI・テクノロジー活用を支援しています。今回のテーマに関連して、現地の事情に合わせた実務サポートを行っています。

次のステップとして、以下のような内容をご相談いただけます。

現地の開発チームが使っているAIツールを整理し、依存度や切り替えやすさを一緒に確認します。
顧客データやソースコードの扱いについて、フィリピンのデータプライバシー法に沿った運用方法を整理します。
提供元の方針が変わっても困らないよう、代替手段への切り替え手順づくりをお手伝いします。

まずはお気軽にお問い合わせください。無料でご相談いただけます。