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Claude Code使い方

Claude Codeは、ターミナル（コマンドプロンプト）の中で動くAIアシスタントです。従来のブラウザ上のAI不同的是、実際のファイルを編集したり、コマンドを実行したり、Git操作もできます。この章では、Claude Codeの基本的な使い方と、主要な概念をゼロから説明します。

1. Claude Codeのはじまり方

起動コマンド

ターミナルで以下のコマンドを入力します。

$ claude

そうすると、対話モードが始まり、以下のような画面が表示されます。

$ claude
Building context from recent files...



 Claude CodeではじめるAIコーディング

何かお手伝いできることはありますか？
>

「>」のカーソルにそのまま日本語や英語の質問・指示を入力して、Enterで送信します。終了するには /exit と入力します。

終了のしかた

終了した後、同じターミナルで再度 claude と打てば、いつでも新しいセッションを始められます。

2. 許可（Permission）システム

Claude Codeには「許可（Permission）」システムがあります。Claudeは危険な操作を実行する前に、必ず確認を求めてきます。これは、AIが誤った命令を解釈して取り返しのつかない操作をするのを防ぐための安全装置です。

許可を求める場面の例

許可の流れ（フローチャート）

flowchart TD
    A["あなたからの指示<br>「全ファイルを削除して」"] --> B{Claude Code}
    B --> C{危険な操作か?}
    C -->|はい| D["許可を求める<br>「本当に実行しますか?」"]
    D --> E{あなたが<br>"許可する"と回答}
    E --> F["実行"]
    C -->|いいえ| G["そのまま実行"]
    E --> H["拒否して別の<br>方法を提案"]
    style D fill:#fff3cd,stroke:#ffc107
    style F fill:#d4edda,stroke:#28a745
    style H fill:#f8d7da,stroke:#dc3545

つまり、Claude Codeは**「可能性がある!」と思った操作は一旦止まって、人間が確認する」**設計になっています。「許可する」と答えない限り、危険な操作は実行されません。

許可を预先に与えるには

~/.claude/settings.json に許可ルールを書くことで、よく使う安全な操作を预先に許可できます。ただし、rm -rf のような高リスク操作は許可ルールの対象外となり、常に確認求められます。

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "read all files",
      "run git status",
      "run npm install"
    ]
  }
}

ただし、allow all（すべて許可）は絶対に設定しないでください。AIが误った判断をした场合に、手遅れになる可能性があります。

3. 基本的なスラッシュコマンド

Claude Codeでは / で始まるコマンドを使って動作を制御します。利用可能なコマンドは以下の通りです。

/model でモデルを変更する

> /model
変更するモデルを選択:
1. Claude Opus 4 (最も高性能・複雑な推論向き)
2. Claude Sonnet 4 (バランス型・日常使用に最適)
3. Claude Haiku 3 (高速・軽量・シンプルタスク向き)

Opus は複雑な分析・コード生成に向き、Sonnet はバランスの取れた選択肢、Haiku は素早い返答が必要なときに便利です。

/compact でコンテキストを整理する

長いセッションで「Claudeの回答がおかしくなってきた」「以前の情報を忘れてきた」と感じたときに /compact を使います。Claudeが過去の会話を圧縮して整理し、新たな議論のための空間を作ります。

/compact が効果的なタイミング

• セッションを長く使い続けて、Claudeの回答品質が下がってきたと感じるとき
• 多くのファイルを編集した後、Claudeが前の編集内容を忘れているようなとき
• コンテキストが溢れてエラーが出るとき

/compact を実行すると、Claudeはそれまでの会話内容を要約し、重要な情報だけを保持します。作業の流れはそのまま引き継がれるので、会話の途中でも安心して使えます。

4. 「セッション」という概念

Claude Codeでは、1回の会話 = 1つのセッションです。各セッションは独自の「コンテキスト」（文脈）を持ちます。

┌─────────────────────────────────────────┐
│セッション A                              │
│  「PythonでWebアプリを作る」                │
│  → auth.py, database.py などの情報保持     │
│  →ユーザーの好みやプロジェクト構成の記憶 │
└─────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────┐
│  セッション B                              │
│  「Reactのコンポーネントが動かない」        │
│  → App.jsx, styles.css などの情報保持 │
│  → 別のプロジェクトの文脈は保持しない │
└─────────────────────────────────────────┘

セッションごとにコンテキストは独立しています。セッションAで学んだことはセッションBには反映されません。これは意図的な設計で、プロジェクトごとにトピックを分離でき、雑多な情報が混ざるのを防げます。

セッションの引き継ぎ（handover）

新しいセッションを始めるときに /new-session を使う（または新しいトピックを切り替えると）と、Claudeは「前回の続き」についての情報を聞いてきます。ここで概要を渡すことで、新しいClaudeが前回の文脈を理解して継続できます。

> /new-session
前回のプロジェクトについて教えてください。
（ auth.py のログイン機能を作っていました）

コンテキストの限界に注意

セッションには「コンテキスト上限」というものがあります。一度に覚えておける情報量には限りがあるため、非常に長いセッションでは以下のような症状が出ることがあります。

• 以前の指示を忘れてしまう
• 同じ質問を繰り返す
• 回答の品質が低下する

こうした場合は /compact で整理するか、新しいセッションを始めて引き継ぐのが効果的です。一つのセッションで一日中作業するのではなく、作業の区切りでセッションを切り替えることをお勧めします。

5. スキル（Skills）とは

スキルは、特定のタスクに備えて自動化されたプロンプトテンプレートです。あなたが「〜について調査して」「〜を作って」と言ったとき、関連するスキルが自動的に激活します。

入力例: 「Deep Researchで○○について調査して」

         ↓ スキルが自動検出
┌──────────────────────────────┐
│  deep-research スキル         │
│  →ウェブリサーチを実行 │
│  → 複数のソースから情報を集約   │
│  → 引用付きの調査レポート生成 │
└──────────────────────────────┘

主要なスキルの例

スキルは標準で備わっているものもあれば、あなたが自作できるものもあります。「よくやる作業」をスキルとして登録しておくと、同じ指示を简単 復できて便利です。

スキルが激活する流れ

スキルは「自動激活」と「手動激活」の2通りがあります。手動激活は /skill-name のように直接コマンドを入力する方法です。自動激活は、入力文をClaudeが分析し、関連するスキルを自動的に選択して実行します。

flowchart TD
    A["ユーザーの入力"] --> B{"スキル相关?"}
    B -->|はい| C["スキルを自動激活"]
    C --> D["スキル固有の処理を実行"]
    D --> E["結果をユーザーに返す"]
    B -->|いいえ| F["通常の会話として処理"]
    style C fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3
    style F fill:#f5f5f5,stroke:#999

6. MCPサーバー（拡張機能）

MCP（Model Context Protocol）サーバーは、Claudeの機能を拡張する「プラグイン」です。デフォルトのClaudeではできないことも、MCPサーバーを追加すればできるようになります。例えば、ブラウザ上のウェブページを操作したり、GitHubのIssueを作成したり、最新のライブラリのドキュメントを検索したりできます。

MCPサーバーの構成図

┌─────────────────────────────────────────────┐
│           Claude Code 本体                    │
│  (ファイル編集・コマンド実行・思考・推論)      │
└──────────────┬───────────────────────────────┘
               │  MCPプロトコル（標準化されたつなぎ口）
 ┌───────┴───────┐
       ↓ ↓       ↓
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ GitHub   │ │ Brave │ │ Playwright│
│ MCP      │ │ Search   │ │ MCP       │
│ │ │          │ │ │
│ リポジトリ│ │ WEB検索   │ │ ブラウザ │
│ 操作 │ │ニュース  │ │自動化    │
│ Issue/PR │ │ 画像検索 │ │ 操作 │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘

各MCPサーバーのできること

MCPサーバーは ~/.claude/settings.json で設定します。具体的な設定方法は『設定とカスタマイズ』の章で説明します。

MCPの考え方

MCPは「標準化されたつなぎ口」です。つまり、Claude Code側は「MCPというルールに従ってください」というだけで済みます。新しい拡張機能を追加したいときは、そのルールに従ったサーバーを用意するだけで、Claude Code本体を変更する必要はありません。これはスマートフォンのアプリストアと同じ考え方です。

スマートフォンの例え:

┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│スマートフォン  │     │ Claude Code   │
│（本体）       │     │（本体）       │
└──────┬───────┘     └──────┬───────┘
       │アプリを追加          │MCPサーバーを追加
       ↓                     ↓
┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│カメラアプリ   │     │ GitHub MCP   │
│地図アプリ     │     │ Search MCP   │
│音楽アプリ     │     │ Playwright MCP│
└──────────────┘     └──────────────┘

この仕組みのおかげで、Claude Codeの機能はユーザー自身が自由に拡張できます。

7. ChatGPTとの決定的な違い

ここまでの内容を整理すると、Claude CodeとChatGPTの最大の違いが明确になります。

flowchart LR
    subgraph ChatGPT["ChatGPT (ブラウザ)"]
        A1["会話"] --> A2["テキスト回答"]
    end
    subgraph ClaudeCode["Claude Code (ターミナル)"]
        B1["会話"] --> B2["思考 + ツール実行"]
        B2 --> B3["ファイル編集"]
        B2 --> B4["コマンド実行"]
        B2 --> B5["Git操作"]
        B2 --> B6["MCP拡張"]
    end
    style ChatGPT fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50
    style ClaudeCode fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3

Claude Codeは「话すだけ」から「実際に行う」に进化したAIツールです。ただし、その分「許可の確認」が入るなど、安全のための工夫も必要です。

使い分けの目安

ChatGPTとClaude Codeは「どちらが優れているか」ではなく、「用途が違う」と理解しましょう。文章のアイデア出しや簡単な質問にはChatGPTが便利です。しかし、実際のコードを編集したり、プロジェクト全体を管理したりする作業にはClaude Codeが圧倒的に向いています。

次の章では、こうしたClaude Codeを効果的に使うための「プロンプトの書き方」を説明します。

8. コマンドライン引数による起動オプション

claude コマンドには様々な启动引数があります。用途に応じて使い分けましょう。

###よく使う起動オプション

単発実行の實際例

# 単発で質問して即終了
$ claude --print "PythonでHello Worldを表示するコードを見せて"

# ファイルを与えて分析させる
$ claude --print "このコードのバグを直して" < auth.py

--print はスクリプトや自動化に活用できますが、複雑な作業には対話モードを使うのがおすすめです。

9. プロジェクトごとの設定ファイル

Claude Codeは ~/.claude/settings.json で全体設定を、プロジェクトルート/.claude/settings.json でプロジェクトごとの 設定を行えます。

プロジェクトごとの設定の例

my-project/
├── src/
│   └── app.py
├── tests/
│   └── test_app.py
└── .claude/
    └── settings.json   ← プロジェクトごとの設定

このプロジェクトごとの設定ファイルには、以下のような項目を書けます。

• 許可ルールのoverride: プロジェクト内でだけ許可する操作
• 利用可能なMCPサーバー: プロジェクトunikの拡張機能
• カスタムスキルの登録: そのプロジェクト専用のスキル

こうすることで、「このプロジェクトではこの操作だけ許可したい」といった精细な制御が可能になります。

10. ツール呼び出しの流れ

Claude Codeが内部でどのように動いているか、理解しておくとトラブル対応に便利です。Claudeがファイルを編集したりコマンドを実行したりするとき、以下のフローをたどります。

あなた: 「auth.py のログイン関数に空文字チェックを追加して」

 ↓
┌──────────────────────────────┐
│ 1. 理解 (Understanding)     │
│  → プロンプトを解析           │
│  →どのファイル?どの関数?       │
└──────────────┬───────────────┘
               ↓
┌──────────────────────────────┐
│  2. 計画 (Planning)          │
│  → 手順を考える │
│  → 「ファイルを読んで→修正を生成→実行」 │
└──────────────┬───────────────┘
               ↓
┌──────────────────────────────┐
│  3. ツール実行 (Tool Use)      │
│  → Read: auth.py を読み込み      │
│  → Edit: 空文字チェックを追加 │
│  → Bash: テスト実行 │
└──────────────┬───────────────┘
               ↓
┌──────────────────────────────┐
│  4. 回答 (Response)           │
│  → 何をしたかをあなたに報告 │
│  → エラーがあれば報告 │
└──────────────────────────────┘

各段階でClaudeは「考える」ことができます，/compact はこの「考える」履歴を压缩する操作です。流れを理解しておくと、「なぜここで止まるのだろう」と感じたときに原因を特定しやすくなります。

11. まとめ：この章で学んだこと

次の章では、こうしたClaude Codeを効果的に使うための「プロンプトの書き方」を説明します。道具の使い方を学んだところで、次は「上手な指示の出し方」を身につけましょう。