Claude Codeを使ったAI開発
はじめに
このカテゴリでは、Claude Code を活用した AI 開発の実践記録をまとめていきます。
単なるツール紹介ではなく、実際に Ubuntu 環境を構築し、セキュリティを意識しながらユーザー分離やスナップショット戦略を取り入れて検証していく過程を整理していきます。
AIはとても強力なツールです。
ただし、環境設計を後回しにするとトラブルの原因になりやすいため、できるだけ次のような点を意識して進めたほうが良いと考えています。
- ベースラインの確立
- ロールバック可能な構成
- 専用ユーザーの分離
- セキュリティ境界の明確化
このシリーズの方針
Claude Code を単なる「便利な黒箱」として使うのではなく、実行環境・権限・ネットワーク設計まで含めて整理していきます。
扱うテーマは次の通りです。
- Ubuntu ベース環境の作成
- スナップショット戦略
- Claude Code 専用ユーザーの分離設計
- 権限境界とセキュリティモデル
- 実際の開発ワークフロー
- 問題発生時のリカバリ手順
成功例だけでなく、「もし壊れた場合にどう戻すか」も含めて共有していきます。
想定読者
- AIをできるだけ安全にローカル環境で使いたいエンジニア
- VM環境で実験を繰り返したい人
- 本番サーバーとは分離して検証したい人
- AIを業務開発に組み込む前に設計を整理しておきたい人
実験用途から実運用を見据えた活用まで、段階的に進めたい方向けの内容です。
1本目の記事について
最初の記事では、Ubuntu 24.04.3 LTS をクリーンインストールし、Claude Code 導入前の「ベース状態」を作成した記録をまとめています。
内容は以下の通りです。
- OSインストール構成
- 固定IP設定
- UFWによる初期セキュリティ設定
- SSH設定
- スナップショット取得
- ベースラインの確定
これは単なるセットアップ記録というよりも、あとから比較・検証できる基準点を残すことが目的です。
このカテゴリのゴール
最終的な目的は次の3点です。
- AI開発を安全に回せる環境テンプレートの整理
- ロールバック前提のAI実験環境設計の体系化
- 導入から運用までの手順の明文化
ツールに振り回されるのではなく、できるだけ落ち着いてコントロールできる環境でAIを活用する。
そのための記録としてまとめていきます。