Spotify、Claude Agent SDK でマイグレーション時間を 90% 短縮

Spotify は、世界で最も人気のあるオーディオストリーミングサブスクリプションサービスであり、180 以上の市場で 7 億 1,300 万人以上のユーザーに 1 億曲以上の楽曲、700 万以上のポッドキャストタイトル、35 万冊以上のオーディオブックへのアクセスを提供しています。

Claude Agent SDK による Spotify の成果

• 複雑なコードマイグレーションにおけるエンジニアリング時間を最大 90% 削減
• 月間 650 件以上のエージェント生成プルリクエストを本番環境にマージ
• 従来はスクリプト化が困難だったフリート全体の変換を自動化
• 数百人のエンジニアが Slack を通じて自律的なコード変更をトリガー可能に

課題

Spotify は、言語のモダナイゼーション、フレームワークのアップグレード、依存関係の更新、数千のリポジトリにわたる設定変更など、絶え間ないメンテナンスを必要とする大規模なコードベースを有しています。AI ツールの急速な普及に伴い、そのコードベースはこれまで以上に速く成長しています。

拡大するソフトウェアエコシステムを管理するために、Spotify は自社開発の内部デベロッパーポータル（IDP）である Backstage を活用しています。コンポーネントの構築方法を標準化し、明確なオーナーシップを確保することで、Backstage は開発者とツールの両方に対して、より一貫性のある予測可能なエンジニアリング環境を提供しています。理解できないものを安全に自動化することはできないのです。

この基盤により、Spotify は大規模な自動コード変更に向けた最初の重要な一歩を踏み出しました。2022 年、同社は Fleet Management を導入しました。これは、数十、数百、または数千のリポジトリに一度にコード変更を適用するフレームワークです。現在までに、Spotify のプルリクエストの約半分がこのシステムを通じて実行されています。

しかし、Fleet Management には限界がありました。各変換にはエンジニアが抽象構文木（AST）操作や正規表現パターンを使用して決定論的スクリプトを記述する必要がありました。このアプローチには専門的な知識が必要で、ほとんどの自動化された変更は単純な修正に限られていました。コンテキストの理解や判断を要する複雑なセマンティックマイグレーションは、手作業で労力のかかる作業のままでした。

Spotify は、従来のスクリプティングでは対応できない高度なコード変更を自動化する方法を必要としていました。コードの構造だけでなく、その意味を理解する変換が求められていたのです。

Claude Agent SDK が自律的で高品質なマイグレーションを実現

Spotify は 2025 年 7 月に Claude Agent SDK を Fleet Management インフラストラクチャに統合しました。これは自然言語のプロンプトからマージされたプルリクエストまでを自律的に処理するバックグラウンドコーディングエージェントとして機能します。このエージェントは、Java AutoValue クラスの Records への変換、破壊的変更を伴うフレームワークアップグレードの管理、コードベースの認識を必要とする設定更新など、従来は自動化が困難だった複雑なマイグレーションを処理します。プルリクエストを送信する前に、エージェントはフォーマット、リンティング、ビルド、テストを検証プロセスで実行し、変更が有効な出荷可能なコードであることを確認します。これにより、手動レビューと反復的なエンジニアリング作業が削減されます。

テキスト指示から本番コードへ

AST 操作から自然言語指示への移行により、可能性が大きく変わりました。以前は専門的なスクリプティングの知識を必要としていたエンジニアが、プレーンテキストで変換を記述し、Claude Code にフリート全体で実行させることが可能になりました。大規模なマイグレーションでは、プロンプトは Git でバージョン管理されています。Spotify の内部オーケストレーションが Claude Code エージェントをトリガーし、リポジトリ全体で変換を実行します。個別のタスクでは、エンジニアがバックグラウンドでエージェントをトリガーする社内 Slack ボットとやり取りします。

「エンジニアたちは、以前は不可能だったペースでフリート全体のマイグレーションを実行できるようになりました」と、Spotify のシニアスタッフエンジニアである Max Charas 氏は述べています。「AI が大規模なコードベースの維持の複雑さをどのように軽減できるかを示す有望な兆候であり、AI が開発速度をどのように変革しているかの明確なシグナルです」

プロセス全体を通じて、Spotify のエンジニアリングチームは Anthropic の Applied AI チームと協力してベストプラクティスを確保しました。Spotify の焦点がインタラクティブな開発ではなく自動化されたバックグラウンドコーディングにあったため、カスタムユーザーインターフェースの必要性がなく、アーキテクチャは最適でした。さらに、Claude Code の柔軟なフックシステムにより広範なカスタマイズが可能になり、Spotify の既存のワークフローとシームレスに統合する決定論的なエージェント前後のアクションが実現しました。

「Claude は大規模なコード変換作業において一貫して最高のパフォーマンスを発揮しており、そのため過去 6 か月間、私たちのモデルの第一選択となっています」と、Spotify のチーフアーキテクト兼エンジニアリング担当バイスプレジデントである Niklas Gustavsson 氏は述べています。「さらに高い基準を目指す中で、フリート規模のエンジニアリングにおいて重要な指標で現在リードしている Sonnet 4.5 を新しいデフォルトとして採用しました」

チームは、プロンプトの作成が容易で、コードベースのナビゲーションに効果的で、既存のインフラストラクチャとの統合が簡単であることから、特に Claude Code を選択しました。

成果

現在、数百人のエンジニアが Spotify のバックグラウンドコーディングエージェントを利用しています。エージェントはすでに月間 650 件以上のプルリクエストを生成して本番環境にマージしており、手動でマイグレーションを記述する場合と比較してエンジニアの時間を最大 90% 節約しています。

プラットフォームチームは、以前はコストと複雑さの面で着手が困難だったプロジェクトに取り組み始めています。その一例として、全社の Java gRPC サービスにおける明示的なコンテキスト伝搬を強制する技術標準化の取り組みがあります。これは複雑で破壊的な変更であり、多くの場合、サービスごとに数時間と深い gRPC の知識が必要でした。現在、Claude が実装の大部分を自動化し、エンジニアはレビューのみを行えばよくなっています。チームは、今後の機会はツール自体よりもケイパビリティの構築にあると指摘しています。AI をワークフローにおけるフォースマルチプライヤーとして活用するためのプロンプト作成をエンジニアが習得できるよう支援することです。

今後、Claude Code を Spotify の継続的インテグレーションインフラストラクチャにより深く統合することで、成功率とコード品質の両方が向上すると期待されています。さらに、Spotify はバックグラウンドコーディングエージェントを macOS および iOS のコードベースに拡張し、クライアントエンジニアリングの速度を加速させることを計画しています。

「Spotify と Anthropic のエンジニアリングチームは、優れたプロダクトを構築するための同様のアプローチを共有しています」と Charas 氏は述べています。「AI を活用してチームがより速く動き、さらに高品質なプロダクトを出荷できるよう、共に限界を押し広げていけることを楽しみにしています」