Claude Code導入後の次どうする？ ～初心者が知るべき便利機能～

Claude Code導入後の次どうする？ ～初心者が知るべき便利機能～

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1. Claude Code導入後の『次どうする？』を解決 ～初心者が知るべき便利機能～ クラウド事業本部 菊池聡規 2025/08/27
2. 自己紹介
3. 自己紹介 名前: 菊池 聡規（とーち） 部署: クラウド事業本部 普段の業務: AWSのコンサルティングやピープルマネジメント どちらかと言えばインフラ寄りの領域を担当 Xアカウント: https://x.com/tttkkk215 好きな技術: コンテナ、Terraform 3
4. ターゲット Claude Codeのインストールをしたぞ。さて次はどうしよう？という方 ゴール 明日から Claude Code を実際の業務で使い始められるようになる 最低1つは業務で使える機能を持ち帰る 試してみたい機能を一つでも見つけていただく ターゲットとゴール 4
5. 1. MCPとは？ 外部ツール連携の仕組み 2. Claude Code hooks 3. 【デモ1】 claude code actions - GitHub連携 4. 【デモ2】 サブエージェント + カスタムスラッシュコマンド 5. まとめ アジェンダ 5
6. MCP 外部ツール連携の仕組み
7. なぜMCPが必要なのか？ 知識の観点 LLMは幅広い知識を持つが、専門分野では限界もある 知らない知識に関しては嘘を言うことも多々（ハルシネーション） 外部システム連携の観点 ClaudeCodeはAIエージェントなので外部システムとの連携も可能だが、効率的に操作する にはAPIの仕様を事前に教える必要がある MCPで解決 MCP: LLMに知識や外部サービスの操作方法といったコンテキストを伝えるための標準規格 MCPサーバにClaude Codeがアクセスすることで実現 MCPとは？外部ツール連携の仕組み 7
8. Claude Codeではローカルとリモートの両方のMCPサーバを利用可能 MCPサーバとClaude Codeの関係 8
9. 追加コマンド claude mcp add ＜任意のMCP名＞ -- ＜サーバ起動のためのコマンド＞ これだけで追加できます。この例だと起動コマンドを指定しているので、自分のPC上でコマン ドが実行されローカルMCPサーバが起動されます。 # ローカルMCPサーバ追加の例 claude mcp add context7 -- npx @upstash/context7-mcp@latest # リモートMCPサーバ追加の例 claude mcp add aws-knowledge-mcp --transport http https://knowledge-mcp.global.api.aws MCPサーバの追加は簡単 9
10. 3種類のスコープ スコープ 利用範囲 設定方法・場所 共有 主な用途・特徴 ローカル プロジェクト内のみ コマンドで追加 個人用MCP、開発中のMCP プロジェクト プロジェクト内のみ .mcp.json ファイル Git管理 チーム開発、環境変数対応 ユーザー PC内全プロジェクト 基本的にはコマンドで追加 汎用的なMCP、常用ツール MCPサーバのスコープを意識しよう 10
11. プロジェクトスコープの設定ファイル .mcp.json ファイルは <プロジェクトルートディレクトリ>/.mcp.json に配置 ${VAR} の形式で環境変数の値を展開可能（認証情報等に有効） Git管理でチームメンバー間での共有が可能 ファイル形式例 { "mcpServers": { "awslabs.aws-api-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "awslabs.aws-api-mcp-server@latest" ], "env": { "AWS_REGION": "ap-northeast-1", "AWS_API_MCP_PROFILE_NAME": "${PROFILE_NAME}" } } } } .mcp.jsonについて 11
12. ユーザースコープの多用には注意 MCPもトークンを消費する /context コマンドでトークン消費量の内訳が見れる ツールごとにトークン消費が発生するのでツールが多いMCPサーバだとその分消費量も増え る MCPのトークン消費に注意 12
13. > /context ⎿ ⛁ ⛀ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛀ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛶ ⛶ Context Usage ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ claude-opus-4-1-20250805 • 36k/200k tokens (18%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ System prompt: 3.1k tokens (1.5%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ System tools: 11.8k tokens (5.9%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ MCP tools: 7.0k tokens (3.5%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ Memory files: 9.0k tokens (4.5%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ Messages: 4.6k tokens (2.3%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ Free space: 164.5k (82.2%) トークン消費例：MCPサーバ3つ設定時 13
14. > /context ⎿ ⛁ ⛀ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ Context Usage ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ claude-opus-4-1-20250805 • 81k/200k tokens (41%) ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ System prompt: 3.1k tokens (1.5%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ System tools: 11.8k tokens (5.9%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ MCP tools: 52.3k tokens (26.1%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ Memory files: 9.0k tokens (4.5%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛁ Messages: 4.9k tokens (2.5%) ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ Free space: 118.9k (59.5%) MCP tools が 7.0k → 52.3k に大幅増加！ トークン消費例：MCPサーバ7つ設定時 14
15. AWSを主に扱うインフラエンジニアという観点での意見なので偏った内容かも？ AWS API MCP Server AWS APIを利用してAWSアカウントに対して様々な操作ができるMCP AWS CLIの認証プロファイル名を設定することでその権限を使用 Claude Codeに直接AWS CLIを扱わせるよりもAWSの認証が楽 使用例 「アカウント内のEC2をリスト化して」 「CloudTrailで直近1時間にアクセスしたIAMを洗い出して」 よく使うMCP（AWS関連） 15
16. 調査結果サマリー 検出された最近のIAMロール利用状況（最新5件）: 1. Redshift Service Role - 時刻: 2025-08-24 17:52:36 (JST) - ロール: AWSServiceRoleForRedshift - 呼び出し元: redshift.amazonaws.com - セッション名: serviceLinkedRole-[ACCOUNT_ID] - アクセスキー: ASIA***************C2 2. Resource Explorer Service Role - 時刻: 2025-08-24 17:50:45 (JST) - ロール: AWSServiceRoleForResourceExplorer - 呼び出し元: resource-explorer-2.amazonaws.com - セッション名: resource-explorer-2 - アクセスキー: ASIA***************HC ＜中略＞ 調査結果の特徴 すべてAWSサービスによるService-Linked Roleの利用 人間のユーザーによる直接的なロール利用は検出されず 主にAWSの内部サービス（Config、CloudTrail、Redshift等）が自動的にロールを利用 正常なAWSサービス動作パターンを確認 AWS CloudTrail調査結果例 16
17. 特徴 AWSに関するドキュメントを検索し情報を取得するためのMCP AWS Documentation MCP Serverよりも更に広い範囲の情報を取得可能 取得可能な情報 AWS公式ドキュメントの他に、What's New、AWS Blog、AWS リファレンスアーキテクチャ も取得可能 メリット 各AWSサービスの詳細な仕様を検索し、ある程度正確な情報を取得できる 参考リンク [プレビュー] AWS Knowledge MCP Serverを使ってみた | DevelopersIO AWS Knowledge MCP Server 17
18. 機能 Terraform プロバイダーとそのドキュメントを検索できる Terraform パブリックモジュールに関する詳細情報も検索可能 メリット Terraformコードを書かせる際に入れておくと、最新のドキュメントに基づいたTerraformコー ドを生成できる 参考リンク GitHub - hashicorp/terraform-mcp-server Terraform MCP Server (HashiCorp社) 使ってみた | DevelopersIO Terraform MCP Server 18
19. Claude Code hooks
20. 概念 Claude Codeの特定のアクションの前後にシェルコマンドを挟み込める機能 実現できることの例 通知: Claude Code が入力待ち状態のときなどにSlack通知したりできる 自動フォーマット: ファイル編集のたびに prettier などのフォーマッターを自動で実行 ログ記録: 実行されたすべてのコマンドをログ・ファイルに記録 hooksとは？ 20
21. 主要な設定項目 EventName どのイベントに対してhooksを起動するか Stop（ClaudeCodeが応答を終了したとき） SessionEnd（ClaudeCodeがセッションを終了するとき） PostToolUse（Tool使用後）等 matcher PreToolUseまたはPostToolUseのEventにのみ使用可能 どのTool（Read,Bash等）使用時にhooksを起動するかを指定 hooks command: 条件に合致したときにhooksとして実行するBashコマンド hooksの設定方法 21
22. 設定方法 以下の２つの方法で設定可能 /hooks スラッシュコマンド settings.json ファイル { "hooks": { "PostToolUse": [{ "matcher": "Task|TodoWrite|Write|MultiEdit|Edit", "hooks": [{ "type": "command", "command": "jq '.' >> ~/.claude/post_tool_use_hook_debug.log" }] }] } } hooks設定ファイル例 22
23. 【デモ1】 Claude Code GitHub Actions
24. 概要 GitHub のプル リクエストやissueから Claude Code を実行して、レビュー担当者のフィードバ ックに応答したり、CIで検知されたエラーを修正したり、コードを変更したりすることで、あ たかも仮想のチームメンバーのような動きをさせることができる機能 Claude Code GitHub Actionsとは？ 24
25. 仕組み 25
26. デモ内容 Terraformコードをチェックして問題点を修正する実例をお見せします （ここでデモ実演） 【デモ1】 Terraformコードの修正 26
27. セットアップ手順 1. Claude Codeを起動して /install-github-app スラッシュコマンドを実行 2. 対象のリポジトリにClaude Code GitHub Actionsを設定する処理がスタート 3. 最終的にGithubActionsワークフローを対象のリポジトリに追加するプルリクエストが作成さ れる 4. プルリクエストをマージすると使用可能に 権限設定 gh auth refresh -h github.com -s repo,workflow リポジトリへのフルアクセス権限とGitHub Actionsワークフロー管理権限を追加 設定・活用方法 27
28. @Claude Code issueとプルリクエストのコメントに @claude と書いてコメントするとClaude Codeが指示に 従いリポジトリを操作しプルリクエスト提示 .github/workflows/claude.yml issueを開いたりプルリクエストのレビューコメントをする際に @claude とコメントすること で起動 Claude Code Review 新規プルリクエストに対する自動コードレビュー .github/workflows/claude-code-review.yml PRが作成されたときに対象プルリクエストのレビューを行うワークフロー インストールするワークフローの選択 28
29. デフォルトでは以下の観点でレビューを実施： コードの品質とベストプラクティス 潜在的なバグや問題 性能に関する考慮点 セキュリティ上の懸念 テストカバレッジ Claude Code Reviewのレビュー観点 29
30. 使用できる手段（3通り） Create a long-lived token with your Claude subscription ProプランやMaxプラン等のサブスクリプションでGitHub Actionsをサポート サブスクリプション契約しているアカウントとして長期トークンを生成可能 注意: ProプランやMaxプラン等のサブスクリプションは単一ユーザーを対象としている。 GitHubアクションを使用する複数のユーザーがいるリポジトリでは、APIキーの使用を推奨 参考：Can this be used with a Max subscription (without an API key)? · Issue #4 · anthropics/claude-code-action Enter a new API key Claude APIキー（有償）をコンソールから払い出して使用 AWS BedrockやGoogle Vertex AI これらのサービスを使って使用 GitHub ActionsでのAPIキー設定 30
31. 【デモ2】 サブエージェント + カスタムスラッシュコマンド
32. 概要 「よく使うプロンプトをコマンド化して保存しておける機能」 使用方法 1. .claude/commands/xxx.md にプロンプトを定義 例： 変更をコミットしましょう。テスト、型チェック、フォーマットチェックを実行します。その後、コミット、プッシ ュ、プルリクエストを作成します。 2. /xxx で瞬時に実行 活用例 /code-review で詳細なレビュー /optimize でパフォーマンス改善 カスタムスラッシュコマンドとは？ 32
33. 概要 「専門特化したAIアシスタントを作れる機能」 使用方法 1. .claude/agents/xxx.md にファイルを定義 2. ユーザーが明示的に依頼するかClaudeCodeが状況に応じてSubAgentsを自動で選択して実行 特徴 それぞれが独自のコンテキストと専門性を持つ 並列実行させることができる サブエージェントとは？ 33
34. --- name: あなたのサブエージェント名 description: このサブエージェントが呼び出されるべき状況の説明 tools: tool1, tool2, tool3 # 使用を許可するツール名を列挙（省略可） --- サブエージェントのシステムプロンプトをここに記述します。 サブエージェントの役割、機能、および問題解決のアプローチを明確に定義する ツール設定 省略した場合、すべてのツールを呼び出し元セッションから継承 特定のツールのみに制限することも可能 サブエージェントファイルの構成 34
35. デモ内容 以下の流れで実演します： 1. カスタムコマンド実行： /make-prototype is running… @docs/spec/web3-todo-app-requirements.md --environment=dev 2. 2つのサブエージェントファイルの確認 terraform-enterprise-implementer.md terraform-code-checker.md 3. サブエージェントが並列で動作する様子 （ここでデモ実演） リポジトリ https://github.com/ice1203/202508_claudecode_webinar 【デモ2】要件からTerraform作成をカスタムコマンド化 35
36. メリット 再現性の向上 よく使うプロンプトをコマンド化しておくことで簡単に呼び出すことができ、同じプロンプト を使うことでタスク結果の再現性を高めることができる 並列処理の活用 サブエージェントは並列で動かすことができるので、並列実行したいタスクに最適 メインセッションのトークン節約 メインセッションとは別のコンテキストウィンドウをもつのでメインセッション側の消費トー クンを節約 デモのまとめ 36
37. まとめ
38. 今日お話しした4つの機能 1. MCP：外部ツール連携でハルシネーション対策 → 情報の信頼性向上 2. hooks：特定のアクション前後にコマンド実行 → ワークフロー自動化 3. GitHub Actions：仮想チームメンバーとしてPR・issue対応 → 開発効率化 4. サブエージェント：専門特化AIの実行 → コンテキストの独立化 明日から試せること すぐ始められる（5分以内） /context でトークン消費量を確認してみる AWS Knowledge MCPを追加してAWSサービスの仕様について聞いてみる 週末に挑戦（30分程度） hooks設定で応答完了時の通知を設定 カスタムスラッシュコマンドで「よく使うプロンプト」をコマンド化 まとめ 38
39. ご清聴ありがとうございました！ 39