2025年にチームのためにClaude Codeをデプロイする方法：完全ガイド

デモはもうご覧になりましたか？AnthropicのClaude CodeのようなAIコーディングアシスタントは、平易な英語を瞬く間に実用的なコードに変換する、驚くべきツールに見えます。しかし、多くの開発者が気づいているように、自分のマシンで試してみることと、チーム全体で実際に機能させることの間には、大きな隔たりがあります。

クールな技術デモから、チームが信頼できるツールへと移行するには、単に「npm install」を実行するだけでは不十分です。このガイドでは、Claude Codeをデプロイするために本当に必要なこと、つまり、簡単なセットアップを超えて、チームでのコラボレーション、エンタープライズレベルの統合、およびワークフローへの本格的な導入といった課題に取り組む方法を解説します。

Claude Codeとは？

一言で言えば、Claude Codeは、コマンドラインインターフェース（CLI）上で動作するAIコーディングパートナーです。Claude SonnetやOpusといったAnthropicの最新モデルを搭載し、ターミナル内で直接機能します。

これは単なるコード補完ツールではありません。Claude Codeは、プロジェクト全体を把握できるエージェントのように振る舞います。複数のファイルの読み書き、コマンドの実行、さらにはコミットやプルリクエストの作成といったGit操作までこなします。

その目的は、新機能のゼロからの構築から厄介なバグの追跡まで、あらゆる場面で役立つ「開発パートナー」となることです。ターミナルで対話し、指示を与え、提案された変更を承認します。そして、「CLAUDE.md」という特別なファイルですべてを記録し、プロジェクトのアーキテクチャ、コーディングスタイル、重要なコマンドを学習していきます。

個人で使うには素晴らしいツールですが、その真価（そして頭痛の種）は、エンジニアリングチーム全体にClaude Codeをデプロイしようとするときに現れます。

Claude Codeのセットアップとデプロイ方法

Claude Codeのデプロイについて話すとき、それは基本的なインストール以上のことを意味します。チームや会社全体で機能する設定を構築することであり、スケーラビリティとセキュリティを維持するための計画が通常必要になります。

個人でのインストール（簡単な部分）

自分用に実行するのは簡単です。標準的なセットアップはnpmを使用し、数分しかかかりません。Anthropicの公式ドキュメントにすべての詳細が記載されていますが、要点は以下の通りです。

1. 前提条件： Node.js（バージョン18以降）がインストールされている必要があります。

2. インストール： ターミナルを開き、「npm install -g @anthropic-ai/claude-code」を実行します。

3. 認証： プロジェクトで初めて「claude」を実行すると、Claude.aiアカウント（ProまたはMaxプランが必要）またはAnthropic Console APIキーでのログインを求められます。

これはツールを試すのには最適ですが、チームを参加させるという問題は解決しません。

チームや企業向けのデプロイ

組織全体にClaude Codeをデプロイする場合、セキュリティ、一貫性、コストをカバーする堅実な計画が必要です。これは通常、既存のクラウド設定に接続することを意味します。

ここでの主要なプレイヤーは、Amazon Web Services (AWS)とGoogle Cloud Platform (GCP)です。

• Amazon Bedrock： AWSアカウントを通じてClaudeモデルを使用できます。IAMベースの認証、AWS Cost Explorerでのコスト追跡、組み込みのモニタリングといった利点があります。AWSによると、Claude CodeでAmazon Bedrockのプロンプトキャッシングを使用すると、処理が高速化し、トークンコストを削減できます。

• Google Vertex AI： 同様に、Google Cloudを通じてClaudeモデルにアクセスできます。これにより、エンタープライズレベルのセキュリティ、誰が何を実行できるかを制御するIAMロール、Cloud Audit Logsとの統合が可能になります。

これらのセットアップは、すぐに使えるというわけではありません。多くの場合、会社のプロキシを経由してトラフィックをルーティングしたり、中央のLLMゲートウェイを使用してアクセスを管理し、使用状況を監視し、支出制限を設定したりする必要があります。これは、単純なnpmインストールからはかなり複雑さが跳ね上がります。

graph TD subgraph 開発者のマシン A[開発者1: 'claude'を実行] B[開発者2: 'claude'を実行] C[開発者N: 'claude'を実行] end

subgraph 社内インフラ P[社内プロキシ] G[LLMゲートウェイ] end

subgraph クラウドプロバイダー AWS[Amazon Bedrock] GCP[Google Vertex AI] end

A -- リクエスト --> P B -- リクエスト --> P C -- リクエスト --> P P -- トラフィックをルーティング --> G G -- アクセスとコストを管理 --> AWS G -- アクセスとコストを管理 --> GCP AWS -- Claudeモデルを提供 --> G GCP -- Claudeモデルを提供 --> G

デプロイ後：チームで機能させるために

チームの全員がClaude Codeをインストールしただけでは十分ではありません。混乱を避け、ツールが実際に役立つようにするためには、プロジェクトの知識、自動化、セキュリティを管理するための基本ルールを設定する必要があります。

CLAUDE.mdによる共有知識の管理

Claude Codeの「記憶」は、「CLAUDE.md」というファイルです。ここに、プロジェクトのアーキテクチャ、主要なコマンド（「npm run test」など）、コーディング規約、その他知っておくべきことを記述します。AIがその役割を十分に果たすためには、このファイルを常に最新の状態に保つ必要があります。

チームにとっては、これは「CLAUDE.md」ファイルをリポジトリにコミットし、他の重要なコードベースの一部として扱うべきだということを意味します。プロジェクト全体用のメインファイルと、フロントエンドやバックエンド用のより具体的なファイルからなるシステムを作成することもできます。

これは素晴らしい機能ですが、完全に手動です。チームは、新しいアーキテクチャの選択やコーディング標準をすべて文書化する責任があります。このファイルが古くなると、Claude Codeの提案の質は低下し、関連性も低くなります。

開発ワークフローとの統合

Claude Codeをチームの本当の一員のように感じさせるためには、既存のプロセスに適合させる必要があります。ここで、カスタムコマンド、フック、CI/CDパイプラインなどを活用できます。

• カスタムスラッシュコマンド： 特定の反復的なタスクを開始するための独自のコマンド（「/createtest」など）を構築できます。

• フック： これらは、Claude Codeがファイルを編集する前や後など、特定のタイミングで自動的に実行される単なるシェルコマンドです。リンターや型チェッカーを自動的に実行するために使用できます。

• CI/CD統合： 継続的インテグレーションパイプラインでClaude Codeを実行し、国際化のための新しいテキストの翻訳やリリースノートの草稿作成などのジョブを自動化できます。

これらはすべて聞こえは良いですが、設定するにはかなりのDevOpsの知識と継続的な作業が必要です。チームで機能させるために、ツールの上にカスタムの自動化レイヤーを構築していることになり、それ自体がひとつのプロジェクトになります。

権限とセキュリティの現実

Claude Codeを使用している開発者からの最大の不満の1つは、常に権限を求めてくることです。デフォルトでは、実行するすべてのファイル編集やコマンドに対して承認を求めてきます。これは賢明なセキュリティ機能ですが、ワークフローを大幅に妨げる要因でもあります。

Builder.ioのSteve Sewellのような多くの開発者は、作業を進めるためだけに「--dangerously-skip-permissions」フラグを付けて実行することになります。企業環境では、これは大きなセキュリティ上の危険信号です。代替案は、組織が管理された権限とセキュリティポリシーを設定することですが、これによりプロセス全体にさらに管理作業の層が追加されることになります。

Claude Codeの限界（そして別のツールが必要なとき）

Claude Codeは、開発者がより速くコードを書くのを助けるという、その本来の目的のためには素晴らしいツールです。しかし、ビジネスにAIを導入するには、エンジニアリング部門だけでは済みません。顧客サポートにAIを活用する場合や、社内ヘルプデスクに活用する場合、まったく異なる種類の問題に対処することになります。

ここで、eesel AIのような、サポート自動化に特化して作られたツールがはるかに適しています。導入へのアプローチが全く異なります。

機能	Claude Codeのデプロイ	eesel AIのデプロイ
主な目的	コード作成と開発タスクの高速化	サポートの自動化とユーザーの質問への回答
セットアップ時間	数時間から数週間（チーム全体での設定の場合）	数分で本番稼働
必要な専門知識	DevOps、CLI、Git、クラウドインフラ	ノーコード、セルフサービス。誰でも設定可能
ナレッジソース	手動でメンテナンスが必要な「CLAUDE.md」ファイル	ヘルプデスク、Wiki、ドキュメントなどと自動的に同期
テストと検証	手動のコードレビューとテストスイートの実行	強力なシミュレーションモードで、本番導入前に何千もの過去のチケットでテスト可能
ワークフロー	スクリプトとフックで高度にカスタマイズ可能	ビジュアルプロンプトエディタを備えた完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジン
理想的なユーザー	ソフトウェア開発者とエンジニアリングチーム	サポート、IT、および運用チーム

この動画は、Claude Codeのセットアップと開発ワークフローの開始方法についての素晴らしい入門編です。

新しいものを構築するためにClaude Codeをデプロイします。すでに持っているものを自動化し、修正するためにeesel AIをデプロイします。既存のヘルプデスク（Zendesk、Freshdesk）、チャットツール（Slack、Microsoft Teams）、ナレッジベースと連携して、顧客の質問への対応、チケットの分類、社内Q&Aの強化を行います。複雑なセットアップや開発者の時間は不要で、数ヶ月ではなく数分で稼働を開始できます。

価格

Claude Codeには独自の価格設定はありません。コストは、Claude.aiのサブスクリプションか、クラウドプロバイダー経由でのClaude APIの使用量に基づきます。

• Claude.aiサブスクリプション： WebアプリにログインしてClaude Codeを使用するには、有料プランが必要です。

  • Proプラン： 月額20ドル（年払いの場合は月額17ドル）。
  • Maxプラン： 1人あたり月額100ドルから。

• API使用量（AWS/GCP経由）： Amazon BedrockまたはGoogle Vertex AIを通じてClaude Codeをデプロイする場合、使用したトークン数に基づいて支払います。価格は、使用しているClaudeモデルとクラウドプロバイダーの料金によって異なります。

Claude Codeをデプロイすべき時と、別のAIを選ぶべき時

Claude Codeをデプロイすることは、AIを使ってコードを書きたいエンジニアリングチームにとって素晴らしい選択です。しかし、本格的なデプロイは大きなコミットメントを伴います。セットアップ、ワークフローへの統合、およびスムーズな運用維持には多くの時間がかかります。これは開発者によって作られた、開発者のためのツールであり、管理するには開発者のスキルセットが必要です。

しかし、あなたの目標がサポートチケットの削減や従業員への即時回答の提供といったビジネス上の問題をAIで解決することであるなら、異なる種類のツールが必要です。そのためには、セットアップが簡単で、ビジネスツールと連携し、多くのリスクなしに物事を自動化できるものが必要です。

カスタマーサービスや社内サポートについては、eesel AIがより迅速かつ簡単な方法で結果を提供します。ナレッジソースを接続し、完全に機能するAIエージェントを数分で立ち上げることができ、開発者は不要です。