Anthropicは10月13日にエンジニアリングの振り返りを公開し、5カ月かけてモノレポ全体をgitから自社開発のバージョン管理システムScionへ移行したと明らかにした。同じ期間にコードレビューツール「Antique」も開発している。中核チームはわずか7人だった。
きっかけはマージ数の急増だ。2026年5月、Anthropicのモノレポでは1日あたり約2,500件のマージが行われていた。それが9月には3万件を超えた。振り返りにはこう書かれている。
“As our merges per day grew more than tenfold, source control became our biggest development bottleneck.”
1日あたりのマージ数が10倍以上に増え、ソースコード管理が開発上の最大のボトルネックになった。
コードを書くこと自体はもはや制約ではなく、詰まっていたのはソースコード管理、ビルド、CIだった。
gitが限界を迎えた箇所
Anthropicはいくつかの数字を挙げている。幹線の履歴は100GB近く、圧縮後の作業コピーは25GB超、CIは1日に約2,500万回のチェックアウトを行う。毎回きっちり全量を取得すれば、gitのトラフィックは1日600PBを超える計算になる。ピーク時には社内で数百のgitミラーを運用しており、マージが速くなるほど、ミラーや事前スナップショットの維持が難しくなっていった。
振り返りが示す根本原因は、設計目標のずれだ。gitはオフラインの分散した人間同士の協業のために作られ、全員が完全なリポジトリを手元に持つ。いまのAnthropicの主なクライアントは、常時オンラインのエージェントや自動化タスクである。
そこでScionは発想を逆転させた。履歴、blame、コミット、マージ、リベースはすべてサーバー側に置き、クライアントには限られたローカルキャッシュと作業コピーだけを残して、データは必要に応じて取得する。コミットはサーバーで完結し、コストは変更の大きさに比例してリポジトリ全体の大きさには依存しない。ブランチは幹線とリリースブランチだけを残し、ブランチポインタの移動はデータベースの1行に対するcompare-and-swapで済む。クライアントはローカルのデーモン、階層キャッシュ、最後にサーバーの順にアクセスし、各層のキャッシュヒット率は99%を超える。
数字を突き合わせてみる
公表された数字で概算してみる。600PBを2,500万回のチェックアウトで割ると1回あたり約24GBになり、「作業コピーが25GB超」という数字とほぼ合う。600PBという値は、毎回全量取得した場合の上限として見積もられたものと読める。
3万件のマージを24時間で割ると、平均で毎分20件強になる。gitのプッシュモデルでは、プッシュのたびにリモートとの同期が必要で、この頻度では競合による再試行でキューが詰まる。Scionはマージをサーバー側に移し、プッシュの工程そのものを省いた。Anthropicはグローバルなマージロックも廃止し、マージ後・デプロイ前の自動テストで品質を担保する方式に切り替えた。並行する変更が衝突した場合はClaudeが修正する。
同社の説明によれば、成果は次のとおりだ。Scionのインフラが使うCPUとメモリは従来のgitミラー群の約200分の1、CIや研究タスクのチェックアウトは分単位から秒単位に短縮され、CIだけで約25%のCPU容量が空いた。
Claudeが担った役割
移行作業そのものにもモデルが使われた。初期に手書きされたgitからScionへのインポートパイプラインは、Claude Mythos Previewによって書き直され、メモリ使用量は20分の1に、速度は約4倍になった。振り返りによると、Claudeはアルゴリズム面の最適化も見つけ、大量のテスト、シミュレーション、ファジングテストを書いた。エンジニアの仕事は、設計意図を握り、不適切な案を却下し、コードを1行ずつ読むのではなく変更の意図をレビューすることに変わった。
Antiqueの詳細は振り返りでは掘り下げられていない。承認に意味的なルールを設定でき、コメントだけを変更するコミットと機密性の高いロジックに触れるコミットを分けて、人間のレビューを後者に集中させられる、という説明にとどまる。
Scionはオープンソース化されない。Anthropicの言い方は率直だ。“Scion is by no means a suitable replacement for git for general use.” 内部コンポーネントのカスタマイズが深すぎて、他社向けにパッケージ化できないという。同社は、GitHub、GitLab、オープンソースコミュニティがサーバー側RPCやスパースチェックアウトといった考え方を取り入れてgitを改良することを期待している。GoogleのPiperや、Metaがオープンソース化したSaplingも似た道をたどってきたが、今回は書き直しを迫る圧力がAIの書くコード量から来ている点が違う。
参考資料: CocoLoop、Anthropicエンジニアリングブログ。1日のマージ数、チェックアウト回数、リソース削減倍率はAnthropicの自己申告に基づく数値で、1回あたりのチェックアウト容量は編集部が同社の数字から概算したものです。