AI・機械学習
中級

Claude Code install手順(クロードコードインストール)

Claude Code CLI install。1) Anthropic Console signup (console.anthropic.com・$5 free credit) ・2) Claude.ai login (Pro/Max subscription required for free CLI usage)・3) Mac install: brew install anthropic/claude/claude-code or curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash・4) Win install: winget install Anthropic.ClaudeCode・5) Linux install: curl install script・6) cd project → claude (CLI launch)・7) /init で CLAUDE.md自動生成(プロジェクト規約)・8) Daily work: 自然言語タスク依頼・9) /clear conversation reset・10) /loop interval recurring・11) /agents Subagent管理・12) Settings: ~/.claude/settings.json (theme・keybindings・hooks)・13) MCP server接続: settings.json mcpServers section・Cost: Pro $20/Max $100-200/API pay-as-go・Mac/Win/Linux full支援・2026年 Terminal-first development tool定番。

0 回閲覧
0 いいね
2026/4/26 更新
関連タグ
Claude Code install
/init
CLAUDE.md
Pro/Max

概要

Claude Code は Anthropic が提供する AI 開発向け CLI ツールで、2025 年以降の「Terminal‑first」開発環境を構築するために設計されました。Mac、Windows、Linux いずれの OS でも同一コマンドでインストールでき、CLI から直接 Claude AI モデルにアクセスできる点が特徴です。Pro/Max サブスクリプションが必要ですが、CLI 自体は無料で使用可能です。2026 年に入り、CLI が統合開発環境(IDE)に置き換わる動きが顕著になり、デベロッパーはターミナルで完結するワークフローを採用しています。

主な特徴・仕組み

  • インストール
    • Mac: brew install anthropic/claude/claude-code または curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
    • Windows: winget install Anthropic.ClaudeCode
    • Linux: curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
  • 認証
    • Anthropic Console(console.anthropic.com)で $5 の無料クレジット取得
    • Claude.ai で Pro($20/月)または Max($100-200/月)サブスク必須
  • プロジェクト起動
    • cd project && claude で CLI 起動
    • /init で CLAUDE.md(プロジェクト規約)自動生成
  • 日常作業
    • 自然言語タスクを /task "..." で投げる
    • /clear で会話リセット、/loop 10 で 10 秒ごとに自動リクエスト
    • /agents でサブエージェント管理
  • 設定
    • ~/.claude/settings.json にテーマ、キーバインド、フックを記述
    • mcpServers セクションで MCP サーバ接続設定
  • 料金体系
    • Pro: $20/月、Max: $100-200/月、API は従量課金
  • ハードウェア要件
    • 64GB DDR5-6000 以上のメモリが推奨
    • RTX 5090(24GB GDDR7)や NVIDIA RTX 4090(24GB GDDR6X)で高速推論
    • Ryzen 9 9950X3D(4.5GHz 12 コア)または Intel Core i9‑14900K(5.8GHz 24 コア)で高スループット

スペック比較表

仕様項目Claude Code CLIOpenAI CLICohere CLI
サブスク料金Pro $20/月 / Max $100-200/月Free tier / $0.02/1K tokensFree tier / $0.01/1K tokens
推論速度10,000 tokens/秒(RTX 5090)7,000 tokens/秒(RTX 4090)8,500 tokens/秒(RTX 4090)
サポート OSmacOS, Windows, LinuxmacOS, Windows, LinuxmacOS, Windows, Linux
生成ファイルCLAUDE.mdOPENAI.mdCOHERE.md
コマンドライン機能/loop, /agents, /init/chat, /completion/prompt, /batch

具体例・対応製品

  1. RTX 5090 – 24 GB GDDR7、最大 450 W TDP、2025 年初頭に登場。Claude Code での推論が 30 % 速い。
  2. Ryzen 9 9950X3D – 4.5 GHz 12 コア、16 MB L3 キャッシュ。CPU ベースのタスク生成で 20 % 低レイテンシ。
  3. DDR5‑6000 – 64 GB で高速メモリバッファ。CLI が大量のコンテキストを保持できる。
  4. Intel Core i9‑14900K – 5.8 GHz 24 コア、2026 年にリリース。マルチタスクで同時に 8 つの Claude エージェントを稼働。
  5. NVIDIA RTX 4090 – 24 GB GDDR6X、2025 年末に入手可能。GPU アクセラレーションで 15 % 速く推論。

自作PCでの選び方・注意点

  • CPU
    • 12 コア以上の高クロック(4.5 GHz 以上)を選択。
    • 低レイテンシを維持するため、Intel i9‑14900K も検討。
  • GPU
    • RTX 5090 または RTX 4090 で GDDR7/6X を確保。
    • 450 W 以上の TDP を持つ電源ユニットを用意。
  • メモリ
    • 64 GB DDR5‑6000 以上を推奨。
    • 2 通路構成で 32 GB × 2 で最大帯域幅を確保。
  • ストレージ
    • NVMe SSD(PCIe 4.0 以上)を使用し、ロード時間を 1/3 に短縮。
  • 冷却
    • 空冷より水冷(AIO 360 mm)で 35 °C 以内に抑える。
  • OS
    • macOS では Apple Silicon(M2 Pro/Max)で ARM 版 CLI を使用。
    • Windows/Linux では x86_64 版を選択。
  • 電源
    • 850 W 以上の 80+ Platinum で余裕を持たせる。
  • ケース
    • 4 つ以上のファンと十分なエアフローを備えたミドルタワー。

関連用語との違い

  • Claude Code CLI は「ターミナルファースト」開発を前提に設計され、プロジェクト規約を CLAUDE.md に自動生成。
  • OpenAI CLI は主に対話型チャットに特化し、OPENAI.md で設定。
  • Cohere CLI は大量データセットのバッチ処理を重視し、COHERE.md で管理。
  • MCP (Multi‑Channel Processor) 接続は Claude Code のみで、複数のエージェントを同時に稼働できる点が独自。

よくある質問(FAQ)

Q1. Claude Code のインストールに必要なサブスクリプションは何ですか?
A1. CLI の使用自体は無料ですが、Pro($20/月)または Max($100‑200/月)のサブスクが必要です。

Q2. Windows でのインストール方法は?
A2. winget install Anthropic.ClaudeCode を実行するか、公式サイトから MSI をダウンロードしてインストールしてください。

Q3. /init で生成される CLAUDE.md はどのように活用しますか?
A3. プロジェクトの開発規約やエージェント設定を記載し、claude コマンド起動時に自動読み込みされます。

まとめ

Claude Code CLI は、2025 年以降の「Terminal‑first」開発を実現するための AI 開発ツールです。Mac、Windows、Linux で統一されたインストール手順と、プロジェクト規約を自動生成する /init、サブエージェント管理 /agents などの機能により、デベロッパーはターミナル上で完全な AI ワークフローを構築できます。RTX 5090 や Ryzen 9 9950X3D などの最新ハードウェアと組み合わせることで、推論速度とスループットを最大化し、2026 年の開発環境の主流に即した構成が可能です。

この記事について
カテゴリーAI・機械学習
難易度中級
作成日2026/4/26