Claude Codeは、便利なチャットではありません。 設定、文脈、検証、自動化、並列化まで設計すると、日々の作業環境そのものになります。 この記事では、手元にあるClaude Code運用メモを土台に、Anthropic公式ドキュメント、Claude Help Center、GitHub Actions、MCP、Hooks、Skills、Subagents、非対話モード、情報収集ワークフローまで整理しました。 2026年5月4日通知この記事は全文無料（期間限定）で閲覧できます。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトはこの記事に掲載中。 Claude Codeは「会話相手」ではなく「作業環境」ですClaude Codeを使いこなせない原因の多くは、プロンプトの上手さではありません。作業環境として扱えていないことです。 公式ベストプラクティスでも、Claude Codeはファイルを

こんにちは アクセンチュア北海道オフィス所属の唐津です。 1年ほど前にPMPを取得しました。取得して意味あったな～というのと、最近周りでPMPを取ろうとしている人がいるので、「攻略法」と「取得する意味」を改めて言語化しようと思った次第です。 ただし具体の勉強法（この参考書が役にたった、こういう学習Cycleが良かった）とかは書いてないのであしからず。 この記事は、これからPMPを取ろうとしている人たち、そしていま勉強中で「この量、本当に全部覚えるの…？」と手が止まりかけている人に向けて書いています。受験してから読む記事ではなく、受験準備のど真ん中で読んでほしい記事です。 私自身、PMPを受ける前は学習の範囲が広すぎて胃もたれしそうでしたが結局のところ、 PMPは、暗記で受かる試験ではなかった。世界観の理解で受かる試験。 問題集を周回していたときには見えなかった景色が、「あ、そういうことか」

Claude Codeを毎日使っていると、ふと「こいつ、俺のことわかってきたな」と感じる瞬間があります。 先日、DB分析の相談をしたとき、Claude Codeが黙ってソースコードを開いてフラグの意味を確認し始めました。以前は何度もスキーマだけで推測して間違えていたのに、今回は何も言わなくても自分から確認している。 あるいは、テックブログの下書きで「不可欠です」みたいなAI臭い表現が一切出てこなくなった。以前は毎回指摘していたのに。 しれっと変わっている。メモリに保存しただけでは、ここまで行動は変わりません。裏側には、ちょっとした仕組みがあります。 ここでいう「学習」は、知識を覚えさせる話ではありません。Claude Codeの思考パターンや判断の癖を、どう進化させるかという話です。 この記事では、Claude Codeを「使うたびに賢くなるAI」にするために実装した3層の学習構造について

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環境設定から並列セッションでのスケーリングまで、Claude Code を最大限に活用するためのヒントとパターン。 Claude Code は agentic coding 環境です。質問に答えて待つチャットボットとは異なり、Claude Code はファイルを読み取り、コマンドを実行し、変更を加え、あなたが見守ったり、方向を変えたり、完全に任せたりしながら、自律的に問題を解決できます。 これはあなたの作業方法を変えます。自分でコードを書いて Claude にレビューしてもらう代わりに、やりたいことを説明すると Claude がそれをどのように構築するかを考え出します。Claude は探索し、計画し、実装します。 しかし、この自律性にも学習曲線があります。Claude は理解する必要がある特定の制約の中で動作します。 このガイドでは、Anthropic の内部チームと、様々なコードベース、

claude-peers-mcp というMCPサーバーを使うと、同じPC上の複数のClaude Codeセッションがお互いを発見して、メッセージを送り合えるらしい。 面白そうなので手元のWindows環境で試してみました。 いくつかハマったポイントと合わせて共有します。 こうなる 最終的にはこんな感じで、2つのClaude Codeセッションが会話できるようになりました。 前提条件 Windows 10/11 Claude Code v2.1.80 以上 (claude --version で確認) claude.ai でログイン済み (API key 認証は非対応) Git インストール済み セットアップ手順 1. Bun をインストールする claude-peers-mcpはBunで動くので、まずBunを入れる。 PowerShellで:

Claude Codeの5つの習熟レベル。CLAUDE.mdで止まっている人が知らないSkills・Hooks・Orchestrationの世界についてAWSAI生成AIAnthropicClaudeCode はじめに こんばんは、mirukyです。 Claude Codeを使っている方、CLAUDE.mdは書いていますか？ 最近、Redditで「The 5 Levels of Claude Code」という投稿が話題になりました。投稿者のDevMoses氏は、 198エージェントを32セッションで並列実行し、マージコンフリクト率わずか3.1% という驚異的な運用を行っています。 その核心は「Claude Codeには5つの習熟レベルがある」というフレームワークです。多くの人はLevel 2のCLAUDE.mdで止まっていますが、その先にはSkills・Hooks・Orchestratio

こんにちは。クラシル株式会社 小川です。 ここ数週間、売上分析から施策立案、MAツールへの配信設定、効果検証まで、グロース業務をClaude Codeで自動化する取り組みをしています。 マルチエージェントを活用することで、もともと複数人で分担していた作業が、1人＋AIチームで回りつつあります。 まだ発展途上ですが、設計の考え方と気づきを整理してみます。 まずは全容です。 それぞれポイントを後述していきます。 まずやったこと：業務データの集約AIチームの設計より先に、前提の話です。AIが意思決定に必要な情報にアクセスできる状態を作ることがとても重要です。 業務で使うデータって散らばっていて、売上の実績はDWH、コストや予算の計画はスプレッドシート、施策の実施状況はSlack、運用方針はNotion。人間はこれらを頭の中でつなげて判断していますが、AIにそれはできません。 なのでまず、これらを

最近、Claude CodeやCopilot Agentを触り始めたんだけど、正直な感想として「素のAgent、思ったより微妙じゃない？」って思ったんですよね。 チャットはできる。コードも生成してくれる。でも、なんか…プロダクションレベルじゃない。 例えばこんな感じ： コードは書けるけど、設計パターンがめちゃくちゃ 質問には答えてくれるけど、実務のベストプラクティスを知らない UIは生成できるけど、どう見てもデザイン素人が作った感じ 要するに、スマホを買ったけどアプリを何もインストールしてない状態。OSはあるのに、使い道がない。 Skillsって何？ Skillsはプラグインとはちょっと違います。Agentに業界のベストプラクティス、実プロジェクトの経験値、エンジニアリングの制約ルール、構造化された思考フレームワークを注入するものです。 つまり、「Agent の地頭」を底上げする仕組みです

AGENTS.md は「AIコーディングエージェント向けの README」です。 リポジトリにこのファイルを置くことで、Codex CLI・Cursor・GitHub Copilot など多くのツールが共通の指示を読み取れます。ただし、ツールごとに対応状況や読み込み条件には差があります。 この記事では、AGENTS.md が生まれた背景、ツールごとの対応差、実践的な導入ノウハウまでを体系的に解説します。 1. なぜ AGENTS.md が必要になったのか ツールごとに設定ファイルが分断された現実 AIコーディングエージェントの普及に伴い、各ツールが独自の設定ファイルを要求するようになりました。 ツール 設定ファイル

「それ、Skill にしない？」 最近、自分の口癖がこれになった。誰かがSlackで手順を聞いてきたとき。自分が同じ作業を3回目にやったとき。同僚にレビューの観点を説明しているとき。 タイトルは盛ってる自覚はある。でも実際に50個以上作ってみて、割と本気でそう思っている。 仕事のやり方が驚くほど変わった。仕事を「やる」のではなく「書く」ようになった。 「ドキュメント書きましょう、なんて話は100回聞いたよ」と思うかもしれない。ただ、Agent Skill をきっかけに「仕事をドキュメント化する」ことの重要性が爆発的に高まった。 ConfluenceやWikiに書いた手順書は、大抵は書かれて終わり。SKILL.md に書いた手順は、AIが読んで、そのまま実行する。 これからは 「ドキュメントにしましょう」ではなく「Skillにしましょう」が合言葉になる 言葉にすれば、誰でも使える指南書になる

製造ビジネステクノロジー部の小林です。 「Claude Code（クロード・コード）」という名前を、最近よく耳にするようになった方も多いのではないでしょうか。 私の周りでも、エンジニアではない友人から「Claude Code って何？」と聞かれることが増えました。 「プログラマー向けのツールでしょ？」「普通の Claude と何が違うの？」 こうした疑問をよく受けます。 そこで私自身あらためて Claude Code を整理する意味も込めて、基本的な概要から主要な機能、料金プランまでまとめてみました。 そもそも Claude とは？ Claude は、Anthropic（アンソロピック）という米国の AI 企業が開発した AI アシスタントです。ChatGPT や Google Gemini と同じカテゴリの製品で、文章作成、質問応答、コード作成などを行えます。安全性に特に力を入れており、

ポイントは、これらが一回のプロンプトの工夫ではなく、 プロジェクト全体の「環境」として蓄積される ことです。調べていくうちに気づいたのは、これらのテクニックに共通するパターンがあるということ — ポッドキャストではこの考え方を「 複利的エンジニアリング 」（筆者訳、原文では compounding という表現）と表現していました。使えば使うほどClaudeが賢くなる構造だと言えそうです。 参考：2026 Agentic Coding Trends Report、Anthropic公式ブログ 2. コードを書く前の戦略を使い分ける Claude Codeに、いきなり「実装して」は効率が悪いとのことです。ただし、計画の立て方にも複数のアプローチがあり、 ゴールが明確なときと、何が必要かまだわからないときでは戦略が異なります 。 ゴールが明確なとき → Plan Mode "If my goal

はじめに Claude Codeを使い始めた直後は感動します。自然言語でコードが書ける、テストも回してくれる、リファクタリングまでやってくれる。ところが1ヶ月ほど経つと、壁にぶつかります。 「前にも同じ指示を出したのに、また違うスタイルで書いてくる」 「プロジェクトのルールを毎回説明するのが面倒」 「サブエージェントを使いたいけど、どう設計すればいいかわからない」 この壁を越えるカギが CLAUDE.md の設計です。 筆者は本業・副業・個人開発を並行して進めており、Claude Codeを日常業務のパートナーとして使っています。最初は雑にCLAUDE.mdを書いていましたが、構造を設計し直してから、指示のやり直しが激減しました。この記事では、実際に運用しているCLAUDE.mdの設計と、それを軸にしたワークフローを公開します。

agency-agentsとは何か agency-agentsは、144個のAIエージェント定義をMarkdownファイルで提供するOSSです。Claude Code、Copilot、Cursor、Gemini CLIなど10以上のツールに対応しています。 「開発者として機能して」のような汎用プロンプトとの違いは、専門領域ごとの知識体系が構造化されている点です。Frontend Developerエージェントなら、Core Web Vitalsの最適化手法やアクセシビリティ基準まで含みます。汎用プロンプトでは抜け落ちがちな観点を補完します。 2025年10月にリポジトリが作成されました。2026年3月14日時点でスター数40,889、フォーク数6,172です。コントリビューターは36名以上に成長しています。 インストール 基本手順 リポジトリをクローンし、インストールスクリプトを実行します

はじめに 生成AIを使ったスライド作成ツールの紹介記事は増えていますが、その多くはPDFやHTML出力が中心です。しかし実際の仕事では、上司や共著者が追加編集する、提出物としてパワポ形式(PPTX)が指定される、といった理由からPPTXでの出力が必要な場面が少なくありません。 本記事では、2026年3月時点で利用可能な方法をGUI完結型・Markdown型・コード生成型の3カテゴリに分けて、PPTX出力の観点から整理します。 PPTX出力の「編集可能性」に注意 まず前提として、PPTX出力に対応していても、中身が編集可能とは限らないという点を押さえておく必要があります。 たとえばNotebookLMは2026年2月にPPTXダウンロードに対応しましたが、各スライドが画像として埋め込まれた「一枚絵」です。スライド内の画像生成にNano Banana Proという画像生成AIが使われており、テ

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