Anthropic、AIコード急増でGitから独自VCS「Scion」へ移行

Claudeが大量のコードを生成する中で分散型Gitの限界が露呈し、Anthropicはサーバー中心の独自VCS「Scion」を5か月で構築してモノレポを完全に移行した。

Anthropicは10月、技術ブログで独自開発のバージョン管理システム（VCS）「Scion」と専用のコードレビュー基盤「Antique」を発表した。社内で運用していた巨大なモノレポ（複数プロジェクトのコードを単一リポジトリで管理する方式）をGitからScionへ移行するのにかかった期間はわずか5か月だった。

なぜGitは限界を迎えたのか

背景には、AIエージェント（ユーザーの代わりに複数の手順を自分で進めるAI）によるコード生成の爆発的な増加がある。2026年5月に1日平均約2,500件だったマージ数は、9月には1日3万件超へと跳ね上がった。わずか4か月で12倍に急増した計算だ。

リポジトリの規模も人間の作業前提を逸脱した。メインブランチの履歴だけで100GB近くに達し、圧縮した作業コピーも25GBを超えた。さらにCI（継続的インテグレーション）だけで、コードのチェックアウトは1日約2,500万回に及び、開発環境やエージェントのサンドボックス、研究ジョブは別だった。これをGitの標準手順で取得すると、1日だけで600PB以上のトラフィックが発生する規模だ。

Anthropicは数百台の社内Gitミラーやリポジトリのスナップショット（シード）で対処してきたが、マージ頻度が急激に上がるとミラーが最新コミットに追従できなくなったり、メモリ枯渇による障害が相次いだ。

ScionはGitと何が異なり、どう解決したのか

Gitは各クライアントが履歴全体をローカルに複製し、オフラインでも作業できるよう作られた分散型システムだ。しかしAnthropicの環境でコードを読み書きする主体のほとんどは、常時ネットワークに接続されたAIエージェントと自動化ジョブだった。

Scionはこの前提に着目し、常時オンラインを前提としたサーバー中心の設計に切り替えた。GoogleのPiperやMetaのSapling着想を取り入れ、クライアントはリポジトリ全体を複製せず、必要なディレクトリーツリーとファイル内容（BLOB）だけをAPI経由で取得する。

コミットは差分（changeset）のみをSpannerデータベースに記録する。コード行の最終変更者を調べるblameやファイル履歴などのメタデータは、必要に応じて都度計算する「派生データ（derived data）」として分離した。各サーバーノードに置かれたデーモンと地域キャッシュがオブジェクトをメモリから直接ストリーミングし、キャッシュヒット率は99%を超える。

この結果、従来のGitミラー構成に比べてインフラのCPU・メモリ使用量は200分の1に激減した。数分を要していたチェックアウトは数秒へと短縮され、CI全体のCPU負荷も25%削減された。

7名が5か月で移行できた理由と制約

このシステムを開発して移行を完遂したのは、わずか7名のエンジニアチームだった。迅速な開発の裏には、Claude自体の支援があった。たとえばエンジニアが手作業で書いたGit取り込みパイプラインの試作品をClaudeの初期モデルが全面的に書き直したところ、データ整合性を保ちながらメモリ消費は20分の1になり、処理速度は4倍に向上した。

ただし、Scionは一般的なGitの代替製品ではない。Scionはオープンソースではなく、オフライン作業にも対応していない。また社内特有の巨大モノレポ、専用レビュー基盤「Antique」、独自のCI環境に強く依存している。

今後注目すべき点

Anthropicは、多数のAIエージェントが絶え間なくコードをコミットする環境は、今後6〜12か月のうちに他社でも現実化すると予測している。Gitを即座に捨てるのではなくとも、リモートサーバー側に強力なキャッシュ層を設ける構成や、APIベースのスパースチェックアウトの強化など、分散型VCSの制約を克服する試みが開発ツール市場全体で進む見通しだ。

出典

• Redesigning source control at Anthropic (Anthropic Research)