ClaudeCodeをお迎えしよう

Claude Codeの基本から実践的な活用術、安全運用のポイントまでを初心者向けにまとめたスライドです。

1. Claude Codeとは
2. Claude Code活⽤術
3. Claude Codeを安全に使うために

の３点について述べています。これからAIエージェントを現場で導入・運用しようと考えているエンジニアの方に向け、実務ですぐに使える知見をお届けします。

Transcript

1. Claude Codeをお迎えしよう nakatatsu(@tricrow2) 1 For begginers
2. 1. Claude Codeとは 2. Claude Code活⽤術 3. Claude Codeを安全に使うために 今回話すこと nakatatsu(@tricrow2) 2
3. • AI大好きなクラウドエンジニア
 
 • IT業界歴10年以上。ゲームやEC、フィ ンテックなど様々なプロジェクトに参画 技術同⼈誌も出してます
 
 （内容が古くなってて
 あまり推してない） ⾃⼰紹介　 nakatatsu(@tricrow2) 3 中村 龍也(@tricrow2)
4. Claude Codeとは nakatatsu(@tricrow2) 4
5. 汎用性の高いAIエージェント 「エージェンティックコーディングのためのCLIツール」と説明さ れるが、実際はコーディング以外もできる Claude Codeの概要 nakatatsu(@tricrow2) 5 自分で判断し、自律的に行動できる のが大きな特徴
6. 人ではなくAIが作業の主体になる AI(ChatBot)との違い nakatatsu(@tricrow2) 6 ChatBot Claude Code
7. AIが主体に。AIが同僚に。 nakatatsu(@tricrow2) 7
8. 彼女の中身はClaude Code nakatatsu(@tricrow2) 7
9. 参考︓ プロンプト(一部) 
 nakatatsu(@tricrow2) 8 （意訳）「自分で判断してよろしくやって」
10. Claude Code活 ⽤術 nakatatsu(@tricrow2) 9
11. 基本的な使い方は公式ドキュメント参照 nakatatsu(@tricrow2) 10 https://docs.anthropic.com/ja/docs/welcome
12. • 情報：　ドキュメントや業務ルール、コーディング標準など
 
 • 手段：　APIやCLIツールあるいはMCP、チェックの仕組みなど 活用の土台は環境整備 nakatatsu(@tricrow2) 10 繋いだ情報や手段の広さ = 活躍範囲の広さ

13. 先ほどの「AI同僚」も・・・ nakatatsu(@tricrow2) 11 Github Issue
 Claude Code + ghコマンド
 GitHub Actions 🤖 gh

14. ・・・「情報」と「手段」がカギ 12 nakatatsu(@tricrow2) 11 情報
 手段 🤖 繋いだ情報や手段の広さ = 活躍範囲の広さ (再掲) 

15. 応用は多種多様！ nakatatsu(@tricrow2) 12 nakatatsu(@tricrow2) 11 ・既存コード
 ・業務標準
 ・作業マニュアル
 ・要件定義書
 ・メール
 ・アラート
 などなど
 🤖 ・ドキュメント作成
 ・コード生成
 ・画像/動画生成
 ・見積書作成
 ・メール返信
 ・改善提案
 などなど

16. AIがデータやツール類を利⽤するための規格 https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol ただし大事なのはMCPの先にあるデータやツール等 つなぐためのMCP(Model Context Protocol) nakatatsu(@tricrow2) 13
17. Terraform(beta) https://developer.hashicorp.com/terraform/docs/tools/mcp-server/deploy AWS https://awslabs.github.io/mcp/servers/terraform-mcp-server/ 公式MCPも活用を nakatatsu(@tricrow2) 14
18. 生成AIの精度は100%にならない -> 仕上げは⼈
 
 -> ボトルネックも人 ⼈間の負荷軽減が重要に 品質保証とその課題 nakatatsu(@tricrow2) 15
19. 1. 明解な目的 ( e.g., 要件定義） 2. 十分な環境整備 ( e.g., コーディング標準）
 まず生成される物の質を上げる nakatatsu(@tricrow2) 16 3. 適格な指示 ( e.g., プロンプト）

20. 1. ツールやスクリプトで機械的にテスト 2. AIを使ってチェック そしてテストと修正を自動化する nakatatsu(@tricrow2) 16 ->最後に人
21. 1. terraform fmt 2. terraform validate 3. tflint 4. checkov 5. ChatGPT o3による仕様書との突合 6. CodeRabbitによるコードチェック Terraformコードのチェック例 nakatatsu(@tricrow2) 17 最後に人 プルリクのチェック中
22. 1. 高速に作る！
 2. 要らないので捨てる！
 番外・要らないものを作らない nakatatsu(@tricrow2) 16 10割無駄！！
23. Claude Codeを安全に使うために nakatatsu(@tricrow2) 18
24. rm -rf ~/ DROP DATABASE business; terraform destroy -auto-approve 危険なコマンドも実施可能︕ AIエージェントはコマンドを実行できる nakatatsu(@tricrow2) 19 💀
25. rm -rf ~/ を実⾏された https://x.com/mugisus/status/1940127947962396815 データベースを丸ごと削除された https://x.com/iototaku/status/1940616089068802123 Xに事例報告あり nakatatsu(@tricrow2) 20
26. できる権限がある＝される可能性がある -> 危険な権限を最初から渡さない AIエージェントの権限を制限する nakatatsu(@tricrow2) 21
27. 1. コンテナや仮想環境に隔離 2. 権限を限定 Fine-grained PAT(GitHub) READ ONLYのユーザー(AWS) 3. アカウントも専用に分離 権限制限の例 nakatatsu(@tricrow2) 22
28. gh auth login でアカウント認証 aws sso login で権限取得 -> ⾃分の権限をAIが使える状態に！ うっかり委任に注意 nakatatsu(@tricrow2) 23
29. 強い権限を与えると破壊される
 ※ 本番環境ではNG ロールバックの用意を nakatatsu(@tricrow2) 24 ->壊されても戻せるようにする
30. クラウドAIに扱わせる = 外部に送信する -> 重大な企業秘密やAPIキーなどは扱わせない 機密情報の扱いに注意 nakatatsu(@tricrow2) 25
31. ChatGPTでチャット履歴の⼀部をほかのユーザーが閲覧可能 になっていたことも https://openai.com/index/march-20-chatgpt-outage/ クラウドAIも完璧ではない nakatatsu(@tricrow2) 26
32. 安全第⼀︕ nakatatsu(@tricrow2) 27 それでも十分使える！
33. ご清聴ありがとうございました nakatatsu(@tricrow2) 30