上級者編 自動化と仕組み化

上級編のテーマは「人がAIを使う」から「仕組みの中でAIが働く」への転換です。設定ファイルによる安全な権限設計、自作スキル、外部ツール接続(MCP)、自動実行(hooks・headless)まで、Claude Codeを業務基盤にする方法を扱います。対象は、中級者編の内容を実践済みの人です。

第1章 settings.json 許可設定を設計する

毎回の確認プロンプトに全部手で答えるのは中級までのやり方です。

上級では「信頼できる操作は事前に許可し、危険な操作は禁止する」を設定ファイルで設計します。

設定ファイルの置き場所(効く範囲が違う)

許可リストの例

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Bash(npm run lint)",
      "Bash(git status)",
      "Bash(git diff)"
    ],
    "deny": [
      "Bash(rm -rf*)"
    ]
  }
}

allowに書いた操作は確認なしで実行され、denyに書いた操作は常に拒否されます。

セッション中に /config と打つと、設定画面から変更することもできます。

第2章 カスタムスキルとカスタムスラッシュコマンド

CLAUDE.mdとの違いは読み込まれ方です。

• CLAUDE.md: 毎回必ず読み込まれる(だから短く保つ)
• スキル: 関係する作業の時だけ読み込まれる(だから詳しく書ける)

スキルの作り方

.claude/skills/ フォルダにMarkdownファイルを置きます。

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name: monthly-report
description: 月次レポートの作成手順
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# 月次レポート作成

1. data/フォルダの当月CSVを集計する
2. 前月比を計算し、増減の大きい項目を3つ挙げる
3. report_YYYYMM.docx の形式で保存する
4. 数字は必ず元データと突き合わせて検証する

「/スキル名」で手動起動できるほか、Claudeが作業内容から自動で判断して使うこともできます。

第3章 MCP 外部ツールとの接続

MCPサーバーを接続すると、Claude Codeがそのツールを直接読み書きできるようになります。

接続コマンド

# ホスト型(HTTP)サーバーの例
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp

# ローカル実行型(stdio)サーバーの例
claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest

設定の効く範囲(スコープ)

接続状態はセッション中に /mcp で確認できます。

第4章 hooksとサブエージェント

hooks(フック) 決まったタイミングで自動実行

settings.jsonに書きます。主なタイミングは次のとおりです。

「AIが忘れるかもしれないルール」をhooksにすると、確実に実行される仕組みに変わります。

サブエージェント 調査を別動隊に出す

.claude/agents/ にMarkdownで定義します。用途の例は次のとおりです。

• 大量のファイル調査: 調査の途中経過でメイン会話の記憶を圧迫しない
• セキュリティレビュー: 独立した目で検証させる
• 並行調査: 複数の調べものを同時に進める

第5章 headlessモードとGitHub Actions 完全自動化

headless(ヘッドレス)モード

# 1回だけ実行して答えを受け取る
claude -p "このフォルダのCSVを集計して要点を3行で"

# 結果をJSON形式で受け取る(プログラム連携用)
claude -p "エラーログを分析して" --output-format json

# 他のコマンドの出力を渡す(パイプ)
git log --oneline -20 | claude -p "今週の変更内容を日本語で要約して"

これをOSのスケジュール機能(Macのlaunchd、Windowsのタスクスケジューラ)と組み合わせると、「毎朝7時にAIがレポートを作っておく」仕組みが作れます。

GitHub Actions連携(開発チーム向け)

GitHubリポジトリにワークフローを設定すると、プルリクエスト作成時の自動コードレビューや、issue報告からの自動修正PRが作れます。

並行作業(git worktree)

worktree(ワークツリー)を使うと、同じプロジェクトの別ブランチで複数のClaude Codeを同時に走らせても、編集が衝突しません。

claude --worktree feature-a   # 1つ目の作業
claude --worktree bugfix-b    # 別ターミナルで2つ目の作業

第6章 コンテキスト管理のベストプラクティス

公式が挙げる管理術は次のとおりです。

1. 関係ない仕事に移る時は /clear で白紙にする(1セッション1テーマ)
2. 同じ仕事を長く続けて重くなったら /compact で要約させる
3. 大量のファイル調査はサブエージェントに出して、メインの記憶を守る
4. CLAUDE.mdやスキルは短く保ち、常駐させる情報を最小にする
5. /context で使用量をときどき確認する

第7章 安全とガバナンス

プロンプトインジェクションを知る

公式(Coworkの安全ガイド)が挙げる対策の考え方は次のとおりです。

• モデル自体が悪意ある指示を認識するよう訓練されている
• 信頼できないコンテンツを走査する分類器が動いている
• ファイル削除には明示的な許可が必要
• アプリごとに権限の確認が入る

その上で、利用者側の運用ルールが重要です。

1. AIに読ませる外部情報(メール・Web)と、実行権限の大きい作業を安易に組み合わせない
2. 機密でない専用の作業フォルダを使う
3. 確認なしで動くモードは原則使わない
4. 銀行・医療など重要度の高いサービスへのアクセスは許可しない
5. スケジュール実行は低リスクな作業に限定する

責任の所在

社内ガバナンスのチェックリスト

1. AIに渡してよい情報・いけない情報の線引きが文書化されているか
2. 自動化した処理の結果を、誰がいつ検収するか決まっているか
3. 失敗した時に元に戻す手段(バックアップ)があるか
4. 許可設定(allow/deny)を定期的に棚卸ししているか
5. 新しい接続(MCP・コネクタ)を追加する時の承認手順があるか

第8章 まずは使ってみよう

上級の課題は「仕組みを1つ作って、翌週も動いていること」です。

出典(Anthropic公式ページ)

• 設定ファイル https://code.claude.com/docs/en/settings
• スキル https://code.claude.com/docs/en/skills
• MCP接続 https://code.claude.com/docs/en/mcp
• hooks https://code.claude.com/docs/en/hooks-guide
• サブエージェント https://code.claude.com/docs/en/sub-agents
• headlessモード https://code.claude.com/docs/en/headless
• GitHub Actions https://code.claude.com/docs/en/github-actions
• worktree並行実行 https://code.claude.com/docs/en/worktrees
• ベストプラクティス https://code.claude.com/docs/en/best-practices
• コストとコンテキスト https://code.claude.com/docs/en/costs
• Cowork安全ガイド https://support.claude.com/en/articles/13364135

内容は2026年7月時点の公式ページで確認したものです。