ClaudeCodeと協働するローカル環境構築テクニック

はじめに

生成AIに環境構築の「手足」を担わせると、人間は判断やレビューに集中できるようになります。最近はAnthropicのClaude Codeが、Git操作から依存ライブラリの導入、セットアップ確認まで一連の作業を自律的に進められるようになり、ローカル開発環境の立ち上げを大幅に時短できています。本記事では、実際に行っている指示の出し方や分担方法、WSL2上でDocker環境を整える際の実例を紹介します。

ClaudeCodeに任せるタスクの整理

ClaudeCodeは手順書やREADMEの読解が得意で、複数ステップの構築手順を漏れなく洗い出してくれます。まずは次のように役割分担を明確化しておくとスムーズに進みます。

• AI側に任せること
  • git clone からリポジトリの初期調査までの作業
  • READMEやセットアップスクリプトの読み込みと、必要な依存関係のリストアップ
  • 実行コマンドの提案と、コマンドを流した後のログ確認、次のアクションの提示
  • 失敗時の切り分け案や、関連する設定ファイルのどこを見れば良いかの提案
• 人間が担うこと
  • sudo権限が必要な操作や、組織ごとの秘匿情報（APIキーなど）入力
  • ネットワーク制限やセキュリティポリシーの判断
  • 最終的な挙動確認や、構成変更に伴う影響範囲のレビュー

特に「sudoが必要になったらコマンドだけ指示してほしい」と先に伝えておくと、ClaudeCodeが権限不足で無理に回避策を探すことなく、適切な分担で進められます。

実例: WSL2上でDockerプロジェクトを立ち上げる

最近取り組んだケースでは、Windows 11のWSL2環境上にDockerベースの開発環境を構築しました。実際の進め方は以下の通りです。

1. リポジトリの調査: ClaudeCodeに対象プロジェクトのURLを渡し、git clone からREADME、docker-compose.yml、.env.example などのファイルを順番に読んでもらいます。構成概要や必要なポート、事前に用意すべき環境変数を要約してもらうことで、全体像を先に把握できます。
2. 依存関係の準備: READMEに書かれている依存パッケージやDockerのバージョン要求をリスト化してもらい、WSL2側で不足しているものを確認します。sudo apt-get install ... が必要になったら、人間がコマンドを実行する形で役割分担しました。
3. コンテナ起動と疎通確認: docker compose up を実行後、ClaudeCodeにログの読み取りと起動ヘルスチェックを依頼。必要に応じて curl や docker ps、docker logs といった確認コマンドを提示してもらい、応答ステータスやエラーの有無を即座にチェックしました。
4. トラブルシューティング: ボリュームマウントのパスずれなど構築時によくあるエラーが出た場合も、ClaudeCodeにログの該当箇所を示し、修正候補や設定ファイル内の該当行を特定してもらいました。ヒントを得た上で、人間側で設定修正や再起動を繰り返しながら安定稼働に持っていきました。

この流れで、手作業だと1〜2時間かかるセットアップを短時間で終えられたのが大きな収穫です。ログ解析や設定ファイルの参照をAIに任せられるため、作業のコンテキストを保ちながら次のステップに進めます。

追加で役立った活用ポイント

• 構成ドキュメントの生成: プロジェクトのディレクトリ構成や主要コンテナ間の通信経路を、ClaudeCodeに簡潔なドキュメントとしてまとめてもらうと、新しく参加するメンバーへの引き継ぎ資料にも流用できます。
• 再現手順のテンプレート化: AIにまとめさせたセットアップ手順を、MarkdownやNotion用のチェックリストとして書き出しておくと、次回以降の再現性が高まります。
• ログの要点抽出: 長大なログからエラー部分だけをピックアップさせ、推測される原因を箇条書きにしてもらうと、調査の初動が早まります。

プロンプト設計のコツ

ClaudeCodeに構築作業を委譲する際は、次のポイントを意識すると結果が安定します。

1. 事前に制約条件を伝える: 「sudoコマンドは実行できない」「ネットワークアクセスが制限されている」などの環境条件を先に共有しましょう。
2. ファイルやログを逐次渡す: 重要な設定ファイルやエラーログは、適宜貼り付けて読み込ませることで、推論の精度が上がります。
3. ゴールを明文化する: 「コンテナが docker ps でHealthyになること」や「ブラウザから http://localhost:3000 にアクセスできること」といった具体的な終了条件を伝えると、AIも手順を逆算しやすくなります。
4. 分岐の判断は人間が行う: docker compose up --build するかどうか、キャッシュをクリアするか、といった判断は人間側で最終決定する姿勢が大切です。

おわりに

ClaudeCodeと連携して環境構築を半自動化することで、作業手順の抜け漏れを防ぎつつ、時間のかかる調査フェーズを短縮できます。特にWSL2上のDocker環境のように、ホストOSとLinuxの差異に起因する問題が出がちな場面では、ログ解析と対策検討をAIに支援してもらうメリットが大きいと感じています。AIにはドキュメント解析やコマンド提示といった反復作業を任せ、私たちは意思決定と最終確認に注力する――その分業が、ローカル環境構築のストレスを一段と減らしてくれるはずです。