「CIで使うClaude」というタイトルでClaude Code開発ノウハウ大公開スペシャル by クラスメソッドに登壇しました #cm_mach
リテールアプリ共創部@大阪の岩田です。
2026/7/10に開催されたClaude Code開発ノウハウ大公開スペシャル by クラスメソッドにて「CIで使うClaude」というタイトルで登壇させて頂きました。
登壇した内容について改めて紹介させて頂きます。
Claude Codeはインタラクティブな利用だけがユースケースではない
みなさんは普段どのようにClaude Codeを利用していますか？
tuiでAIと対話しながら色々と指示を出したり、処理結果を確認したり、といった利用形態が多いのではないでしょうか？
今回紹介したいのは非インタラクティブモードでのClaude(Code)の利用です。ターミナルから
claude -p <プロンプト>もしくはclaude --print <プロンプト>
と入力すれば、引数で渡したプロンプトをClaude Codeが処理して結果を出力してくれます。
非インタラクティブモードではインタラクティブに追加の入力が求められることはありません。そのため、通常のUNIXコマンドのようにパイプで別のコマンドと組み合わせたり、シェルスクリプトに組み込んだり、定期的に自動実行したり...といった用途に向いています。
例えばカニではなく牛と対話したい場合、非インタラクティブモードでClaude Codeを実行してcowsayコマンドにパイプするだけで簡単に要件が実現できます。
まあ、牛と対話したいという要件は冗談ですが、非インタラクティブモードの実行は通常のUNIXコマンドと同じ感覚で利用できることは分かって頂けたと思います。
ついでに非インタラクティブモードでよく使うオプションを紹介しておくと、--json-schemaというオプションがあります。
このオプションを利用すると引数で指定したスキーマに合致するJSON形式のレスポンスを得られるようになります。このオプションによって、レスポンスをJSONファイルに出力して後続処理にかけたり、jqコマンドにパイプして加工したりといったユースケースでも便利に使えるようになります。
CI環境でClaudeを利用してみる
ここまで簡単にClaude Codeの非インタラクティブな利用について見てきましたが、非インタラクティブに実行できるということはCIにも組み込みやすいということです。実際にCIにClaude(Code)を組み込む例について解説していきます。なお、CIの実行環境としてはGitHub Actionsのシェアが大きいため、以後の解説は基本的にGitHub Actions上での実行を対象としています。
Claude Code Action
Anthropicsが公式に提供しているGitHub Actionsのアクション実装としてClaude Code Actionがあります。これはClaude Agent SDKを利用した実装となっており、オプションのパラメータなどほぼclaude -pと同じ感覚で利用できるものになっています。
※私も最初はclaude -pを実行するアクションだと思っていたのですが、中身を見てみるとClaude Agent SDKを利用した実装になっていました。
このアクションを使うと簡単に自身のワークフロー内でClaudeを利用できるようになります。最低限必要なのは実行したいプロンプトとAPIキーの情報だけです。
クラウドプロバイダー経由でのAnthropic APIの呼び出しがオススメ
とはいえ、実際のプロジェクトにClaude Code Actionを導入する際はAPIキー周りの悩みが多いのではないでしょうか？
- APIキーをどうやって管理していくのか？
- そもそもAPIキーを発行できる契約・ライセンスがあるのか？
- あったとしてもどの部門やどのプロジェクトの費用で負担するのか？
こういった悩みを解消するために便利なのがクラウドプロバイダー経由でのClaude API利用です。
各クラウドプロバイダー側でいくつか設定が必要ですが、設定が終わればClaude Code Action側ではuse_bedrockやuse_vertexといったパラメータを設定するだけでクラウドプロバイダー経由でClaude APIが利用できるようになります。こうすることでClaude API関連の利用費をプロジェクトで利用しているクラウド環境の利用費に一本化できます。
他にもクラウドプロバイダー経由でのClaude API利用にはトークン利用状況のモニタリングなど、いくつかの観点でメリットがあります。
Claude Code Actionを利用する際の選択肢として頭に置いておきましょう。
利用例1. PJの進捗レポートを生成する例
ここから実際にClaudeをCIに組み込む例をいくつか紹介していきます。まずはClaude Code Actionを使ってプロジェクトの進捗レポートを生成する例です。詳細は以下のブログを参照してください。
GitHub Projectsから各種フィールドの値を取得してS3に保存、前日のスナップショットと比較した結果をもとにAIからPJ進行上のリスクなどについてアドバイスをもらうという実装例です。Claude Code Actionの利用例として以下2つのポイントを紹介しています。
--max-turnsを指定し、コストの爆発を未然に防止- 指定したターン数に達すると処理が終了するため、プロンプトやデータの内容に起因してAIが延々とトライ&エラーを繰り返すことを防止できます。
--json-schemaを指定してレスポンスをJSON形式にする- こうすることで後続ステップは
structured_outputという項目からClaude Code Actionの実行結果が取得できます。
- こうすることで後続ステップは
利用例2. Claude Code Actionでドキュメントとソースコードの乖離をチェックする例
docsのようなディレクトリ配下でドキュメントを管理している案件は多いと思いますが、ドキュメントがソースコードの更新に追随できているかClaude Code Actionにチェックさせる例です。クラスメソッドのOrganizationがGitHubで公開しているリポジトリをクローンし、Claude Code Actionを利用したワークフローを追加して手動実行してみました。
実行結果を抜粋すると以下のようになりました。
人間の見落としをうまくAIが検出してくれています。PR毎に実行するのは高コストなので、リリースタグを付与したタイミングや、月に1回の定期実行などでこういったチェックを組み込んでいくとドキュメントの品質担保に役立ちそうです。
利用例3. Agentic Skill Evalでスキルを評価する例
個人的にCIのユースケースとして面白そうだと思っているのが、AIエージェント向けのスキル評価をCIに組み込むことです。昨今ではリポジトリ内にAIエージェント向けのスキルを同梱するケースも増えてきていると思いますが、そのスキル自体の品質は正しく評価できているでしょうか？良かれと思ってスキルのプロンプトを微修正したことで、かえって品質が落ちたというケースはないでしょうか？モデルのバージョンアップによってプロンプトの効果が薄くなっているといったことはないでしょうか？
こういったリスクを防ぐためにも、今後はCI環境でスキルをチェックするという考え方が重要になってくるのでは？と考えています。今回の登壇では例としてGitHub Actions上でAgent Skill Evalを実行する例を紹介しました。
このツールはAWSが公開しているAIエージェントのスキルを評価するためのフレームワークでDevOps Agent向けのサンプルスキルを評価するのに利用されているそうです。
descriptionが設定されているか？のような決定論的なチェックに加え、実際にClaude Codeからスキルを利用した結果がどうなったかスコアリングして評価できるフレームワークになっています。
内部的にはPythonのsubprocessモジュールでclaude -pを実行し、その結果をevals.jsonというファイルで定義された期待値と比較することでスコアリングを行っています。
このevals.jsonを使った評価についてはagentskills.ioで定義されており、今後類似のフレームワークや関連するエコシステムが整備されていくのでは？と想像しています。
ちなみにSkill Creatorにもスキルの実行結果を評価する機能が組み込まれています。
GitHub Actionsのワークフローでclaude -p /skill-creator ...を実行し、処理結果を後続ステップで分析するといった使い方もできそうですね。
登壇資料
登壇資料全体はこちらです。
まとめ
現地参加枠53名、オンライン参加枠466名と大阪オフィス開催の勉強会では過去最大の規模となり、Claude Codeへの注目度の高さを改めて実感しました。
また第2回、3回と続くはずなので(ですよね？？)、今後もぜひご参加ください。
参考
- anthropics/claude-code-action
- aws-samples/sample-agent-skill-eval
- aws-samples/sample-devops-agent-tools: Open-source tools for AWS DevOps Agent - extend DevOps Agent with ready-to-use skills, custom agents, and other tools, for incident response, root cause analysis, and operational troubleshooting
- classmethod/icasu-cdk-serverless-api-sample: ICASUアーキテクチャ
