AI Engineer Fair 2026 · San Francisco

Claude Codeの
中の使い方。

Anthropic / AWS / Google Cloud の公式セッション5本、合計131分。 AIE 2026から、日本語でまとめ直した実務パターン集。

Sessions
05
Duration
131min
Speakers
07
日本語解説
25k字
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Editor's Note

「Claudeを使ってる」
から、
「使いこなす」へ。

Anthropic社内の80%が日常的に使っているClaude Code。その運用術は、公式ドキュメントにはほとんど書かれていません。このページは、AI Engineer Fair 2026でAnthropic本社・AWS・Google Cloudの実務者が語った5本の動画（合計131分）を、日本語で読める形に翻訳・要約しました。

claude.mdの使い方から、BedrockとVertex AIでのエージェント構築、GitHub Actions連携、そしてMCPの5プリミティブ──実務でいま使える内容だけを収録しています。

Five Sessions · AIE 2026

Anthropic公式
AI Engineer Fair 2026

各セッションに日本語の要点と詳細サマリーを付けています。見たい場所から読めます。
25:53
No. 01 · Best Practices

Claude Codeベストプラクティス

Cal（Anthropic / Applied AI）
  • Claude Codeのメンタルモデル = 「ターミナル上で何でも実行する達人の同僚」
  • インデックス作成しない設計思想（埋め込み+RAGはやらない）
  • claude.md・権限管理・コンテキスト管理・Plan Modeの実装パターン
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アーキテクチャ（ボンネットの下）
純粋なエージェント = 指示 + 強力なツール + ループ実行。ターミナルが得意なこと全部（ファイル作成・bash・MCP連携）できる。インデックス作成は一切しない。新人が探索するのと同じくglob/grep等でAgentic searchする。
5つの良い使用例
①オンボーディング ②思考パートナー（実装前に「ファイル書かず2-3案出して」）③既存コードベースのテスト強化 ④Claude Code SDK（ヘッドレス）でCI統合 ⑤大規模リファクタ/移行（Java→新版、React→Angular等）
6つのベストプラクティス
①claude.md（プロジェクト直下 or ホーム、チーム共有）②autoacceptモード（Shift+Tab）③CLI優先（ghなど、MCPより先）④コンテキスト管理（200kトークン、/clear・/compact）⑤計画とTo-Do（Escで軌道修正）⑥スマートなバイブコーディング（小変更+テスト、スクショ活用）
高度なテクニック
tmuxで4つ並列運用する顧客あり。Esc 2回で会話履歴に戻れる隠れ機能。拡張思考（Cloud 4から）はツール呼び出しの「合間」に思考可能で「よく考えて理解して」で発動。
Q&A抜粋
「コメントを残すな」問題 → プロンプトに37回書いてもモデルが残したがる → Cloud 4でほぼ解決。マルチエージェント間の状態共有は共有マークダウン（ticket.md等）を使う。
27:16
No. 02 · AWS × Agent

Amazon Bedrock × Claude AIエージェント構築

Dwane Whitehead / Banjo / Suman DNA（AWS）
  • Strands Agents SDK（2026/4ローンチ）= Model + Tools + Prompt の3要素のみ
  • BedrockアカウントでClaude Code使用（Anthropic APIキー不要）
  • 44行で天気エージェント、40行でMCP経由AWSアーキ図自動生成
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Strands Agents SDK（オープンソース）
2026/4ローンチ。Model + Tools + Prompt の3要素のみ。ガードレール・足場不要。デフォルトはClaude 3.7。大量の組み込みツール。EC2/Lambda/ECSへ簡単デプロイ。リリース3日でコミュニティから多数PR。
Claude Code on Bedrock
BedrockアカウントがあればAnthropic APIキー不要。環境変数でClaude CodeをBedrock経由に切替。Bedrockコンソール→モデルアクセス→Claude 3.5 Haiku/Sonnet等を有効化。
ハンズオン3例
①天気エージェント：44行、@toolデコレータでカスタムツール作成 ②MCP連携：AWS公式MCPと40行で接続、Lambda+S3静的サイトのアーキ図を自動生成 ③CDKエージェント：Claude Code（Haiku）が完璧なテンプレ生成、セキュリティテスト・nag rules付き
MCPサーバー活用例
Knowledge base／AWS Cost Analysis／Amazon Nova Canvas／CloudFormation図／Terraform／React特化／Postgres/Neptune。MCP = LLMの「USB-C」。API Gateway+LambdaでMCPサーバー自前ホスト可（HTTPストリーミング/SSE対応）。
30:22
No. 03 · Google Cloud × Agent

Google Cloud Vertex AI × Claude

Ian Ardini（Google Cloud Developer Advocate）
  • Google Cloud Agent Stack 4要素: ADK / MCP / Agent Engine / A2A
  • Vertex AI Model Garden にClaude 4を当日朝デプロイ
  • Agent2Agent Protocol = 異なるフレームワーク間のエージェント通信標準
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エージェント本番化の3大課題
①断片化したフレームワーク ②異なるフレームワーク間の通信が困難 ③本番運用（監視・ログ）の管理が大変
Google Cloud Agent Stack（4要素）
①ADK（オープンソース・開発者フレンドリー）②MCP互換（エージェントとツール標準化）③Vertex AI Agent Engine（マネージドプラットフォーム）④Agent2Agent Protocol（A2A）（異なるフレームワーク間の通信）
ADK核心概念
Sequential等の事前構築パターン／LLM Agent（脳に相当）／Tools（組み込み+カスタム）／Runner（実行調整、CPU/メモリ監視）。ADK以外（LangGraph, LangChain, CrewAI）もサポート。
Agent2Agent Protocol（A2A）
オープンプロトコル、エンタープライズ対応設計。HTTP/JSON-RPCベース（業界標準）。3概念：Agent Skill（能力記述）／Agent Card（デジタル名刺）／Executor（リクエスト/レスポンス管理）。
20:58
No. 04 · SDK × GitHub Actions

Claude Code SDK & GitHub Actions

Sedara（Anthropic / Cloud Codeチーム）
  • 当日Claude GitHub Actions 発表（SDK上に構築、オープンソース）
  • claude -pでUnixツール的にパイプ連携・CI自動化
  • /install-github-actions一発で設定 → @claudeメンションで使用開始
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SDKの使い方レベル
①Unixツール的：パイプ連携・makeチェーン ②CI自動化：レビュー・新リンター生成 ③複雑アプリ：チャットボット・リモート環境ビルド ④Python/TypeScript SDK 近日リリース予定
基本コマンド例
claude -p "フィボナッチ書いて" --allowed-tools Write
cat app.log | claude -p "要約して"
claude -p "..." --output-format json
ライブデモ
既存OSSクイズアプリに「50/50」「Skip Question」Issue作成 → Claudeが自動でTo-Doリスト → PR作成。並行して別Issueも処理。既存PRの「青→緑」変更もサクッと追加コミット。
SDKの重要機能
①権限管理（--allowed-tools）②構造化出力（stream-json/json）③システムプロンプト ④セッションID管理（--resume）⑤permission-prompt-tool（MCPに権限委譲）
Claude GitHub Actions
PR追加コミット／新規PR作成／質問回答／コードレビュー。インフラ不要（既存のGitHub Actions Runnerで動作）。3層構造：SDK → Base Action → PR Action（両方オープンソース）。
26:31
No. 05 · MCP Deep Dive

MCP 201 — Model Context Protocol

David（Anthropic / MCP共同作成者）
  • 5つのプリミティブ: Prompts / Resources / Tools / Sampling / Roots
  • 大半のMCPサーバーはTools呼び出しのみ → 差別化チャンス
  • Local → Web 移行中（OAuth 2.1 + Streamable HTTP）
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5つのプリミティブ
サーバー側3つ：①Prompts（ユーザー駆動のテンプレ、スラッシュコマンド表示） ②Resources（生データをファイル的に公開、未開拓領域）③Tools（モデル駆動でアクション実行）。クライアント側2つ：④Sampling（MCPサーバーがクライアントにLLM補完要求、最もサポートが薄い）⑤Roots（開いているディレクトリをサーバーに伝える）
インタラクションモデル
Prompts → ユーザー駆動／Resources → アプリケーション駆動／Tools → モデル駆動。AI・User・Application 3者が異なる粒度で関与可能 → Tools単独より遥かにリッチな体験。
リッチMCP構築例（Slack統合）
Prompts：「最近のスレッドを要約」テンプレ／Resources：最近のスレッドを直接公開→クライアントがインデックス可／Tools：search・channel読み取り・thread読み取り／Sampling：thread要約に活用
Local → Web 移行
過去6-7か月で1万MCPサーバー構築もほぼローカル。MCPサーバー = 「Webサイト」そのものに。必要な2要素：OAuth 2.1（Authorization）＋ Streamable HTTP（Scaling）。
今後のロードマップ
①Asynchronous Tasks（数時間かかるタスク向けプリミティブ）②Elicitation（MCPサーバーがユーザー入力要求）③公式レジストリ（中央検索/公開ハブ）④マルチモダリティ
Six Best Practices

Anthropic社内の80%が、
毎日やっていること。

Calの25分トークからエッセンスだけ抽出。公式ドキュメントには書かれない実務パターン。
01
claude.md ファイル
セッション / チーム間で状態共有する主な方法
起動時に作業ディレクトリのclaude.mdがコンテキストに自動投入。配置場所はプロジェクト直下（チェックイン共有）or ホームディレクトリ（個人設定）。内容は「単体テスト実行方法」「プロジェクト概要」「スタイルガイド」など。新モデル（Cloud 4等）に切り替えたら見直すタイミング。
02
権限管理 / autoacceptモード
Shift+Tab で自動承認、特定bashコマンドは常に許可設定
読み取りはそのまま実行、書き込み・bash時はUI確認。Shift+Tabでautoacceptモード。設定で「特定bashコマンドは常に許可」可能 → ワークフロー高速化。
03
CLI優先の統合セットアップ
MCPより先にCLIツール（gh等）を使わせる
CLIツール（gh等）はインストールしてClaude Codeに使わせる。MCPサーバーよりCLIが優先（よく知られている・文書化されているもの）。Anthropic社内ではcoupと呼ぶカスタムツールを使用。
04
コンテキスト管理（200kトークン）
/clear と /compact の使い分け
コンテキストウィンドウ200,000トークン。警告が出たら：/clear（claude.md以外全部クリア）or /compact（要約メッセージ挿入→次セッションに引き継げるサマリ生成）。
05
計画とTo-Do（探索→計画→コーディング）
「いきなり修正して」ではなく「原因を見つけて修正計画を立てて報告」
大きなタスクではTo-Doリストを自動生成 → 注視して必要ならEsc + 軌道修正。Esc 2回で会話履歴に戻れる（隠れ機能）。
06
スマートなバイブコーディング
小変更+テスト、スクリーンショット活用、定期コミット
Enterして待つだけでなく：①小さな変更+テスト実行で確認 ②TypeScript/lintを定期チェック ③定期的にコミット（fallback可能に）④スクリーンショット添付でデバッグ案内（マルチモーダル活用）
MCP · 5 Primitives

大半のMCPはToolsだけ。
差別化するなら残り4つ。

MCP共同作成者Davidの深掘り講義から。過去6-7か月で1万MCPサーバーが構築された──が、ほぼToolsのみ。
Server · User-driven
Prompts

事前定義テンプレ。ユーザーがスラッシュコマンドで直接コンテキストに追加。completion APIでパラメータ自動補完。

Server · App-driven
Resources

生データ・コンテンツをファイル的に公開。例：DBスキーマ公開→Claudeが図化。未開拓領域。

Server · Model-driven
Tools

最もよく知られた要素。モデル駆動でアクション実行。「魔法の瞬間」：モデルが初めて構築したツールを呼ぶとき。

Client-side
Sampling

MCPサーバーがクライアントにLLM補完を要求。APIキー追加不要。MCPチェーンで再帰的に使える。最もサポートが薄い。

Client-side
Roots

開いているプロジェクト/ディレクトリをサーバーに伝える。例：gitコマンドMCPがIDEのworkspaceを認識。VS Codeが対応開始。

Next Evolution
Local → Web

MCPサーバーがWebサイトそのものに。OAuth 2.1 + Streamable HTTPで本格的にエンタープライズ対応。