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Claude Code GitHub Actions - AIを活用したGitHub自動化ガイド

2025/06/04に公開

 Claude Code GitHub Actionsこんにちは、イワケンです

Claude Codeを GitHub ワークフローに統合して、自動コードレビュー、PR管理、課題トリアージを実現する方法について日本語でまとめました。
引用元: 公式ドキュメント（日本語版）
Claude Code GitHub Actionsは、GitHubワークフローにAIを活用した自動化をもたらします。PRや課題で簡単に@claudeとメンションするだけで、Claudeはコードを分析し、プルリクエストを作成し、機能を実装し、バグを修正します - すべてプロジェクトの標準に従いながら行います。
!Claude Code GitHub Actionsは現在ベータ版です。機能や性能は、体験を改善する過程で進化する可能性があります。
!Claude Code GitHub ActionsはClaude Code SDKの上に構築されており、Claude Codeをアプリケーションにプログラムで統合することができます。SDKを使用して、GitHub Actions以外のカスタム自動化ワークフローを構築できます。

 なぜClaude Code GitHub Actionsを使用するのか？
即時PR作成: 必要なものを説明すれば、Claudeが必要なすべての変更を含む完全なPRを作成します

自動コード実装: 単一のコマンドで課題を動作するコードに変換します

標準に準拠: ClaudeはCLAUDE.mdガイドラインと既存のコードパターンを尊重します

簡単なセットアップ: インストーラーとAPIキーで数分で始められます

デフォルトで安全: コードはGithubのランナー上に留まります

 Claudeは何ができるのか？Claude Codeは、コードの操作方法を変革する強力なGitHub Actionsを提供します：

 Claude Code ActionこのGitHub Actionを使用すると、GitHubワークフロー内でClaude Codeを実行できます。これを使用して、Claude Code上にカスタムワークフローを構築できます。
リポジトリを見る →

 Claude Code Action (Base)ClaudeでカスタムのGitHubワークフローを構築するための基盤です。この拡張可能なフレームワークにより、カスタマイズされた自動化を作成するためのClaudeの機能に完全にアクセスできます。
リポジトリを見る →

 クイックスタートこのアクションを設定する最も簡単な方法は、ターミナルでClaude Codeを使用することです。claudeを開いて /install-github-app を実行するだけです。
このコマンドは、GitHubアプリと必要なシークレットの設定をガイドします。
!
GitHubアプリをインストールしてシークレットを追加するには、リポジトリの管理者である必要があります
このクイックスタート方法は、Anthropic APIの直接ユーザーのみが利用できます。AWS BedrockまたはGoogle Vertex AIを使用している場合は、「AWS BedrockおよびGoogle Vertex AIでの使用」セクションを参照してください。


 セットアップスクリプトが失敗した場合/install-github-appコマンドが失敗した場合、または手動セットアップを好む場合は、次の手動セットアップ手順に従ってください：

Claude GitHubアプリをリポジトリにインストールします：https://github.com/apps/claude

ANTHROPIC_API_KEYをリポジトリシークレットに追加します（GitHub Actionsでシークレットを使用する方法を学ぶ）

examples/claude.ymlからワークフローファイルをコピーして、リポジトリの.github/workflows/に配置します

 アクションをテストするクイックスタートまたは手動セットアップのいずれかを完了した後、課題またはPRコメントで@claudeをタグ付けしてアクションをテストしてください！

 使用例Claude Code GitHub Actionsはさまざまなタスクを支援できます。完全な動作例については、examplesディレクトリを参照してください。

 課題をPRに変換する# In an issue comment:
@claude implement this feature based on the issue description
Claudeは課題を分析し、コードを記述し、レビュー用のPRを作成します。

 実装のヘルプを得る# In a PR comment:
@claude how should I implement user authentication for this endpoint?
Claudeはコードを分析し、具体的な実装ガイダンスを提供します。

 バグを素早く修正する# In an issue:
@claude fix the TypeError in the user dashboard component
Claudeはバグを特定し、修正を実装し、PRを作成します。

 ベストプラクティス
 CLAUDE.md設定リポジトリのルートにCLAUDE.mdファイルを作成して、コードスタイルのガイドライン、レビュー基準、プロジェクト固有のルール、および好ましいパターンを定義します。このファイルは、Claudeがプロジェクト標準を理解するためのガイドとなります。

 セキュリティに関する考慮事項⚠️ 重要：APIキーを直接リポジトリにコミットしないでください！
APIキーには常にGitHub Secretsを使用してください：
APIキーをANTHROPIC_API_KEYという名前のリポジトリシークレットとして追加します
ワークフローで参照します：anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
アクションの権限を必要なものだけに制限します
マージする前にClaudeの提案を確認します
ワークフローファイルに直接APIキーをハードコーディングするのではなく、常にGitHub Secrets（例：${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}）を使用してください。

 パフォーマンスの最適化コンテキストを提供するために課題テンプレートを使用し、CLAUDE.mdを簡潔で焦点を絞ったものにし、ワークフローに適切なタイムアウトを設定します。

 CIコストClaude Code GitHub Actionsを使用する際は、関連するコストに注意してください：
GitHub Actionsのコスト：
Claude CodeはGitHubホストのランナーで実行され、GitHubのアクション分を消費します
詳細な価格設定と分数制限については、GitHubの請求ドキュメントを参照してください
APIコスト：
各Claude対話は、プロンプトとレスポンスの長さに基づいてAPIトークンを消費します
トークン使用量はタスクの複雑さとコードベースのサイズによって異なります
現在のトークンレートについては、Claudeの価格ページを参照してください
コスト最適化のヒント：
不要なAPI呼び出しを減らすために特定の@claudeコマンドを使用する
過度の繰り返しを防ぐために適切なmax_turns制限を設定する
暴走ワークフローを避けるために合理的なtimeout_minutesを設定する
並列実行を制限するためにGitHubの同時実行制御の使用を検討する

 設定例さまざまなユースケースに対応した使用可能なワークフロー設定については、以下を含む：
課題とPRコメントの基本的なワークフロー設定
プルリクエストの自動コードレビュー
特定のニーズに対するカスタム実装
Claude Code Actionリポジトリのexamplesディレクトリをご覧ください。
ヒントexamplesリポジトリには、.github/workflows/ディレクトリに直接コピーできる完全でテスト済みのワークフローが含まれています。

 AWS BedrockおよびGoogle Vertex AIでの使用エンタープライズ環境では、Claude Code GitHub Actionsを独自のクラウドインフラストラクチャで使用できます。このアプローチにより、同じ機能を維持しながら、データの所在地と請求を制御できます。

 前提条件クラウドプロバイダーでClaude Code GitHub Actionsを設定する前に、以下が必要です：

 Google Cloud Vertex AI用：Vertex AIが有効になっているGoogle Cloudプロジェクト
GitHub Actions用に設定されたWorkload Identity Federation
必要な権限を持つサービスアカウント
GitHubアプリ（推奨）またはデフォルトのGITHUB_TOKENの使用

 AWS Bedrock用：Amazon Bedrockが有効になっているAWSアカウント
AWSで設定されたGitHub OIDC Identity Provider
Bedrock権限を持つIAMロール
GitHubアプリ（推奨）またはデフォルトのGITHUB_TOKENの使用

 セットアップ手順
 1. カスタムGitHubアプリを作成する（3Pプロバイダーに推奨）Vertex AIやBedrockなどの3Pプロバイダーを使用する場合、最適な制御とセキュリティのために独自のGitHubアプリを作成することをお勧めします：

https://github.com/settings/apps/new にアクセスします
基本情報を入力します：

GitHub App名：一意の名前を選択します（例：「YourOrg Claude Assistant」）

ホームページURL：組織のウェブサイトまたはリポジトリのURL

アプリの設定を構成します：

Webhooks：「アクティブ」のチェックを外します（この統合には不要）

必要な権限を設定します：

リポジトリの権限：
コンテンツ：読み取りと書き込み
課題：読み取りと書き込み
プルリクエスト：読み取りと書き込み


「GitHub Appを作成」をクリックします
作成後、「秘密鍵を生成」をクリックし、ダウンロードした.pemファイルを保存します
アプリ設定ページからApp IDをメモします
アプリをリポジトリにインストールします：
アプリの設定ページから、左サイドバーの「アプリをインストール」をクリックします
アカウントまたは組織を選択します
「特定のリポジトリのみを選択」を選択し、特定のリポジトリを選択します
「インストール」をクリックします

秘密鍵をリポジトリのシークレットとして追加します：
リポジトリの設定 → シークレットと変数 → アクションに移動します

.pemファイルの内容でAPP_PRIVATE_KEYという名前の新しいシークレットを作成します

App IDをシークレットとして追加します：
GitHubアプリのIDでAPP_IDという名前の新しいシークレットを作成します
!このアプリは、ワークフローで認証トークンを生成するためにactions/create-github-app-tokenアクションと共に使用されます。
Anthropic APIを使用する場合、または独自のGithubアプリを設定したくない場合の代替手段：公式Anthropicアプリを使用します：

https://github.com/apps/claude からインストールします
認証に追加の設定は必要ありません

 2. クラウドプロバイダーの認証を設定するクラウドプロバイダーを選択し、安全な認証を設定します：
AWS Bedrock認証情報を保存せずにGitHub Actionsが安全に認証できるようにAWSを設定します。
セキュリティに関する注意：リポジトリ固有の設定を使用し、必要最小限の権限のみを付与してください。
必要な設定：
Amazon Bedrockを有効にする：
Amazon BedrockでClaudeモデルへのアクセスをリクエストします
クロスリージョンモデルの場合、必要なすべてのリージョンでアクセスをリクエストします
GitHub OIDC Identity Providerを設定する：
プロバイダーURL：https://token.actions.githubusercontent.com
オーディエンス：sts.amazonaws.com
GitHub Actions用のIAMロールを作成する：
信頼されるエンティティタイプ：Webアイデンティティ
アイデンティティプロバイダー：token.actions.githubusercontent.com
権限：AmazonBedrockFullAccessポリシー
特定のリポジトリ用の信頼ポリシーを設定します
必要な値：
設定後、以下が必要になります：

AWS_ROLE_TO_ASSUME：作成したIAMロールのARN
ヒントOIDCは静的なAWSアクセスキーを使用するよりも安全です。認証情報は一時的で自動的にローテーションされるためです。
詳細なOIDC設定手順については、AWSドキュメントを参照してください。
Google Vertex AI認証情報を保存せずにGitHub Actionsが安全に認証できるようにGoogle Cloudを設定します。
セキュリティに関する注意：リポジトリ固有の設定を使用し、必要最小限の権限のみを付与してください。
必要な設定：
Google CloudプロジェクトでのAPIの有効化：
IAM認証情報API
セキュリティトークンサービス（STS）API
Vertex AI API
Workload Identity Federationリソースの作成：
Workload Identity Poolを作成します
以下を含むGitHub OIDCプロバイダーを追加します：
発行者：https://token.actions.githubusercontent.com
リポジトリと所有者の属性マッピング

セキュリティ推奨事項：リポジトリ固有の属性条件を使用します

サービスアカウントの作成：

Vertex AI Userロールのみを付与します

セキュリティ推奨事項：リポジトリごとに専用のサービスアカウントを作成します
IAMバインディングの設定：
Workload Identity Poolがサービスアカウントを偽装できるようにします

セキュリティ推奨事項：リポジトリ固有のプリンシパルセットを使用します
必要な値：
設定後、以下が必要になります：

GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER：完全なプロバイダーリソース名

GCP_SERVICE_ACCOUNT：サービスアカウントのメールアドレス
ヒントWorkload Identity Federationは、ダウンロード可能なサービスアカウントキーの必要性を排除し、セキュリティを向上させます。
詳細な設定手順については、Google Cloud Workload Identity Federationドキュメントを参照してください。

 3. 必要なシークレットを追加する以下のシークレットをリポジトリに追加します（設定 → シークレットと変数 → アクション）：
Anthropic API（直接）の場合：API認証用：

ANTHROPIC_API_KEY：console.anthropic.comからのAnthropic APIキー
GitHubアプリ用（独自のアプリを使用する場合）：

APP_ID：GitHubアプリのID

APP_PRIVATE_KEY：秘密鍵（.pem）の内容
Google Cloud Vertex AIの場合GCP認証用：
GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER
GCP_SERVICE_ACCOUNT
GitHubアプリ用（独自のアプリを使用する場合）：

APP_ID：GitHubアプリのID

APP_PRIVATE_KEY：秘密鍵（.pem）の内容
AWS Bedrockの場合AWS認証用：
AWS_ROLE_TO_ASSUME
GitHubアプリ用（独自のアプリを使用する場合）：

APP_ID：GitHubアプリのID

APP_PRIVATE_KEY：秘密鍵（.pem）の内容

 4. ワークフローファイルを作成するクラウドプロバイダーと統合するGitHub Actionsワークフローファイルを作成します。以下の例は、AWS BedrockとGoogle Vertex AIの両方の完全な設定を示しています：
AWS Bedrockワークフロー前提条件：
Claudeモデルの権限を持つAWS Bedrockアクセスが有効
GitHubがAWSでOIDCアイデンティティプロバイダーとして設定されている
GitHub Actionsを信頼するBedrock権限を持つIAMロール
必要なGitHubシークレット：


シークレット名
説明


AWS_ROLE_TO_ASSUME
BedrockアクセスのためのIAMロールのARN

APP_ID
GitHubアプリID（アプリ設定から）

APP_PRIVATE_KEY
GitHubアプリ用に生成した秘密鍵


name: Claude PR Action 

permissions:
  contents: write
  pull-requests: write
  issues: write
  id-token: write 

on:
  issue_comment:
    types: [created]
  pull_request_review_comment:
    types: [created]
  issues:
    types: [opened, assigned]

jobs:
  claude-pr:
    if: |
      (github.event_name == 'issue_comment' && contains(github.event.comment.body, '@claude')) ||
      (github.event_name == 'pull_request_review_comment' && contains(github.event.comment.body, '@claude')) ||
      (github.event_name == 'issues' && contains(github.event.issue.body, '@claude'))
    runs-on: ubuntu-latest
    env:
      AWS_REGION: us-west-2
    steps:
      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Generate GitHub App token
        id: app-token
        uses: actions/create-github-app-token@v2
        with:
          app-id: ${{ secrets.APP_ID }}
          private-key: ${{ secrets.APP_PRIVATE_KEY }}

      - name: Configure AWS Credentials (OIDC)
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
        with:
          role-to-assume: ${{ secrets.AWS_ROLE_TO_ASSUME }}
          aws-region: us-west-2

      - uses: ./.github/actions/claude-pr-action
        with:
          trigger_phrase: "@claude"
          timeout_minutes: "60"
          github_token: ${{ steps.app-token.outputs.token }}
          use_bedrock: "true"
          model: "us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"
ヒントBedrockのモデルID形式には、リージョンプレフィックス（例：us.anthropic.claude...）とバージョンサフィックスが含まれます。
Google Vertex AIワークフロー前提条件：
GCPプロジェクトでVertex AI APIが有効になっている
GitHub用のWorkload Identity Federationが設定されている
Vertex AI権限を持つサービスアカウント
必要なGitHubシークレット：


シークレット名
説明


GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER
ワークロードアイデンティティプロバイダーのリソース名

GCP_SERVICE_ACCOUNT
Vertex AIアクセスを持つサービスアカウントのメールアドレス

APP_ID
GitHubアプリID（アプリ設定から）

APP_PRIVATE_KEY
GitHubアプリ用に生成した秘密鍵

name: Claude PR Action

permissions:
  contents: write
  pull-requests: write
  issues: write
  id-token: write  

on:
  issue_comment:
    types: [created]
  pull_request_review_comment:
    types: [created]
  issues:
    types: [opened, assigned]

jobs:
  claude-pr:
    if: |
      (github.event_name == 'issue_comment' && contains(github.event.comment.body, '@claude')) ||
      (github.event_name == 'pull_request_review_comment' && contains(github.event.comment.body, '@claude')) ||
      (github.event_name == 'issues' && contains(github.event.issue.body, '@claude'))
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Generate GitHub App token
        id: app-token
        uses: actions/create-github-app-token@v2
        with:
          app-id: ${{ secrets.APP_ID }}
          private-key: ${{ secrets.APP_PRIVATE_KEY }}

      - name: Authenticate to Google Cloud
        id: auth
        uses: google-github-actions/auth@v2
        with:
          workload_identity_provider: ${{ secrets.GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER }}
          service_account: ${{ secrets.GCP_SERVICE_ACCOUNT }}
      
      - uses: ./.github/actions/claude-pr-action
        with:
          trigger_phrase: "@claude"
          timeout_minutes: "60"
          github_token: ${{ steps.app-token.outputs.token }}
          use_vertex: "true"
          model: "claude-3-7-sonnet@20250219"
        env:
          ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID: ${{ steps.auth.outputs.project_id }}
          CLOUD_ML_REGION: us-east5
          VERTEX_REGION_CLAUDE_3_7_SONNET: us-east5
ヒントプロジェクトIDはGoogle Cloud認証ステップから自動的に取得されるため、ハードコーディングする必要はありません。

 トラブルシューティング
 Claudeが@claudeコマンドに応答しないGitHubアプリが正しくインストールされていることを確認し、ワークフローが有効になっていることを確認し、APIキーがリポジトリシークレットに設定されていることを確認し、コメントに@claude（/claudeではない）が含まれていることを確認します。

 ClaudeのコミットでCIが実行されないGitHubアプリまたはカスタムアプリ（Actionsユーザーではない）を使用していることを確認し、ワークフロートリガーに必要なイベントが含まれていることを確認し、アプリの権限にCIトリガーが含まれていることを確認します。

 認証エラーAPIキーが有効で十分な権限を持っていることを確認します。Bedrock/Vertexの場合、認証情報の設定を確認し、シークレットがワークフローで正しく名前付けされていることを確認します。

 高度な設定
 アクションパラメータClaude Code Actionは以下の主要パラメータをサポートしています：


パラメータ
説明
必須


prompt
Claudeに送信するプロンプト
はい*

prompt_file
プロンプトを含むファイルへのパス
はい*

anthropic_api_key
Anthropic APIキー
はい**

max_turns
最大会話ターン数
いいえ

timeout_minutes
実行タイムアウト
いいえ

* promptまたはprompt_fileのいずれかが必要

** 直接Anthropic APIには必要、Bedrock/Vertexには不要

 代替統合方法/install-github-appコマンドが推奨されるアプローチですが、以下の方法も可能です：

カスタムGitHubアプリ：ブランド化されたユーザー名やカスタム認証フローが必要な組織向け。必要な権限（コンテンツ、課題、プルリクエスト）を持つ独自のGitHubアプリを作成し、actions/create-github-app-tokenアクションを使用してワークフローでトークンを生成します。

手動GitHub Actions：最大の柔軟性のための直接ワークフロー設定

MCP設定：Model Context Protocolサーバーの動的ロード
詳細なドキュメントについては、Claude Code Actionリポジトリを参照してください。

 Claudeの動作のカスタマイズClaudeの動作は2つの方法で設定できます：

CLAUDE.md：リポジトリのルートにCLAUDE.mdファイルでコーディング標準、レビュー基準、およびプロジェクト固有のルールを定義します。Claudeは、PRを作成し、リクエストに応答する際にこれらのガイドラインに従います。

カスタムプロンプト：ワークフローファイルのpromptパラメータを使用して、ワークフロー固有の指示を提供します。これにより、異なるワークフローやタスクに対してClaudeの動作をカスタマイズできます。
Claudeは、PRを作成し、リクエストに応答する際にこれらのガイドラインに従います。

シークレット名	説明
`AWS_ROLE_TO_ASSUME`	BedrockアクセスのためのIAMロールのARN
`APP_ID`	GitHubアプリID（アプリ設定から）
`APP_PRIVATE_KEY`	GitHubアプリ用に生成した秘密鍵

シークレット名	説明
`GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER`	ワークロードアイデンティティプロバイダーのリソース名
`GCP_SERVICE_ACCOUNT`	Vertex AIアクセスを持つサービスアカウントのメールアドレス
`APP_ID`	GitHubアプリID（アプリ設定から）
`APP_PRIVATE_KEY`	GitHubアプリ用に生成した秘密鍵

パラメータ	説明	必須
`prompt`	Claudeに送信するプロンプト	はい*
`prompt_file`	プロンプトを含むファイルへのパス	はい*
`anthropic_api_key`	Anthropic APIキー	はい**
`max_turns`	最大会話ターン数	いいえ
`timeout_minutes`	実行タイムアウト	いいえ

Claude Code GitHub Actions

なぜClaude Code GitHub Actionsを使用するのか？

Claudeは何ができるのか？

Claude Code Action

Claude Code Action (Base)

クイックスタート

セットアップスクリプトが失敗した場合

アクションをテストする

使用例

課題をPRに変換する

実装のヘルプを得る

バグを素早く修正する

ベストプラクティス

CLAUDE.md設定

セキュリティに関する考慮事項

パフォーマンスの最適化

CIコスト

設定例

AWS BedrockおよびGoogle Vertex AIでの使用

前提条件

Google Cloud Vertex AI用：

AWS Bedrock用：

セットアップ手順

1. カスタムGitHubアプリを作成する（3Pプロバイダーに推奨）

2. クラウドプロバイダーの認証を設定する

AWS Bedrock

Google Vertex AI

3. 必要なシークレットを追加する

Anthropic API（直接）の場合：

Google Cloud Vertex AIの場合

AWS Bedrockの場合

4. ワークフローファイルを作成する

AWS Bedrockワークフロー

Google Vertex AIワークフロー

トラブルシューティング

Claudeが@claudeコマンドに応答しない

ClaudeのコミットでCIが実行されない

認証エラー

高度な設定

アクションパラメータ

代替統合方法

Claudeの動作のカスタマイズ

Discussion