最終更新: 2026-04-28
はじめに
Claude Code を使い始めて約4ヶ月。最初の2週間で3回詰まり、1回は気づかぬうちに$23のAPIクレジットを溶かした。この記事はそういう記録だ。
公式ドキュメントを読めばインストールはできる。でも「どこで先に詰まるか」「Ollama と組み合わせるとどう変わるか」「CLAUDE.md に何を書けば使いやすくなるか」——これは実際に数ヶ月回してみないと見えてこない。私が失敗した箇所も含めて書いていく。
Claude Code インストール方法と初期設定
インストール
Node.js が入っていれば1行で終わる。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
起動は claude コマンド。初回だけ Anthropic アカウントとの認証が走る。ここは詰まらない。詰まったのはその後だ。
.zshrc に ANTHROPIC_API_KEY を設定したままにしておくと、Claude Code がサブスクリプションではなくAPIクレジットを使い始める。私は1週間気づかなかった。Sonnet 4.6 はトークン単価が高いので、少し使っただけでも額が跳ね上がる。
対処は .zshrc の1行をコメントアウトするだけ。
# export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... ← コメントアウト
Claude Code はサブスクで動かす前提で設計されている。APIキーを環境変数に入れっぱなしにしているとただのAPI呼び出しになる——これ、意外と見落とす。
使えるモデルと使い分け
| モデル | 向いている作業 |
|---|---|
| Opus（/fast） | 設計・戦略・難しい判断 |
| Sonnet 4.6 | コード実装・記事生成・レビュー |
| Haiku | grep・ファイル整理・短い質問・確認作業 |
タブを3枚開いて「左=Opus・中=Sonnet・右=Haiku」で使い分けている。Haiku で済む作業を Sonnet に投げると、トークン消費が体感で3倍になる。この差は積み重なると月末にじわじわ効いてくる。
Claude Code の実用的な使い方——ファイル操作から自動化まで
プロジェクトディレクトリで起動する
cd ~/Documents/AI_Automation_Base
claude
これだけで、そのディレクトリのコードを全部読んだ状態で会話が始まる。「このファイルを読んでから」という前置きが要らない。
CLAUDE.md でコンテキストを固定する
プロジェクトルートに CLAUDE.md を置くと、毎回自動で読み込まれる。私の場合、プロジェクトの目的（AI自動化パイプライン）、使っているスタック（launchd / Ollama / Playwright）、やってほしいこと・やってほしくないこと、ファイル構成の説明——これを全部書き込んでいる。
これがあるとセッションをまたいでも文脈が復元される。「前回と違う方向に実装された」というストレスが激減した。逆に言うと、CLAUDE.md なしで使っている人は毎回同じ説明を繰り返しているはずだ。
実際に投げている指示の例
01_Scripts/sns/x_post.py のエラーを直して。
280文字オーバーになるケースがある。
blog_queue/ 以下の未投稿JSONを全部 WordPress に公開して。
REST APIは 04_Config/.env に書いてある。
inject_internal_links.py を作って。
公開記事一覧を取得→本文中の関連キーワードにリンクを挿入→更新するやつ。
指示は「何をしてほしいか」だけ。ファイルパスや処理の詳細は CLAUDE.md から拾ってくれる。
Claude Code で詰まりやすい3つのポイント
1. 確認プロンプトが多すぎる問題
デフォルトはファイル書き込み・コマンド実行のたびに確認が入る。慣れるまでは安全でいいが、自動化のフローに組み込もうとすると邪魔になる。.claude/settings.json で許可リストを書けば解決する。
{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(python3:*)",
"Bash(cat:*)",
"Bash(ls:*)"
]
}
}
2. トークンが思ったより消える
実装まで丸投げすると、方向が違ったときに丸ごと直す羽目になる。「調査だけして、実装は確認が出てから」というフローに変えてから、無駄なトークン消費が減った。設計が固まる前に手を動かさせるのが一番もったいない。
3. モデルのデフォルトが重い
/model コマンドでセッション中にいつでも切り替えられる。grep やファイル確認は全部 Haiku に投げる習慣にしたら、月のトークン消費が体感で半分以下になった。最初は全部 Sonnet 4.6 に頼んでいたが、それは明らかにやりすぎだった。
Claude Code × Ollama のハイブリッド構成
コスト重視の作業には Ollama（ローカルLLM）を使う。
# ai_client.py で切り替えを一元管理
client = AIClient(prefer_claude=False) # Ollama 優先モード
response = client.generate(prompt)
prefer_claude=False にすると全タスクが Ollama に流れる。Claude Code はコード生成・設計に使い、量産系（SNS投稿・要約・分類）は Ollama の qwen2.5:3b に任せる——それが今の棲み分けだ。MacBook Pro M5 なら qwen2.5:3b は軽快に動く。レスポンスは Sonnet 4.6 より落ちるが、SNS投稿文の量産程度なら十分だ。
| タスク | 使うモデル | 理由 |
|---|---|---|
| コード設計・実装 | Claude Sonnet 4.6 | 精度が必要 |
| SNS投稿文生成 | Ollama qwen2.5:3b | 量が多いのでコスト優先 |
| 品質チェック | Claude Haiku | 判断の一貫性が必要 |
| ログ解析・分類 | Ollama qwen2.5:3b | ローカルで完結したい |
Claude Code で実際に自動化した事例
WordPress ブログの一括更新
先日、ブログの整理を Claude Code に丸投げした。重複ページ（プライバシーポリシーが3本、お問い合わせが2本あった）の非公開化、テストドラフト（chunk-* / block-* / x という名前のゴミ）のゴミ箱移動、About ページのAI自動化エンジニア紹介への書き換え、内部リンク注入スクリプト（inject_internal_links.py）の作成と実行——全部まとめて「やって」の一言で動かした。
結果として公開記事が14本になり、AdSense の準備度スコアが78点まで上がった。これができるのは CLAUDE.md にコンテキストが全部入っているからで、それがなければファイルの意味を毎回説明する必要がある。
ファイル数が多い整理作業
# Claude Code に投げた指示（実際のもの）
blog_queue/ の JSON を全部確認して、
タイトルが重複しているものを除外してから
WordPress に投稿して。
REST API の認証情報は .env にある。
10本の記事が自動公開された。手作業でやったら2時間かかる。実際の所要時間は23分だった。
まとめ
Claude Code は「コードを書いてくれるツール」というより、「自分の代わりに作業してくれる専属エンジニア」として使う方が性に合っている。
CLAUDE.md にプロジェクトのコンテキストを書き込み、モデルを使い分け、Ollama とのハイブリッドで運用すれば、月のAPI費用を抑えながら自動化の範囲を広げられる。
インストールして「すごい」と思って終わる人が多い印象だ。でも本番で機能するのは、自分のプロジェクトに合った設定ファイルを育てた後——それだけは確かだ。まず CLAUDE.md を1つ書いてみることを勧める。それだけで、毎回同じ説明を繰り返す手間がなくなる。✨
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