【ITニュース解説】Managing Claude Code’s Context: a practical handbook

システムエンジニアを目指す皆さん、今回はAnthropic社が提供するAIツール「Claude Code」におけるコンテキスト管理の重要性とその実践方法について解説する。Claude Codeは、開発者のための強力なAIアシスタントであり、ターミナルを通じて皆さんの開発環境に直接入り込み、コードの読み込み、コマンド実行、ファイルの編集、テストの実行、コミット作成といった多岐にわたる作業をこなす。まるでAIがシェルの中で「生きている」かのように、リポジトリ全体を理解し、皆さんの指示に基づいて行動できるツールだ。リポジトリのスキャン機能、スラッシュコマンド、専門的なタスクを処理するサブエージェント、外部ツールとの連携機能などを備え、開発者の作業を効率化する。

しかし、このような強力なAIを効果的に使いこなすためには、「コンテキスト管理」が非常に重要になる。コンテキストとは、AIが現在の作業を理解するために必要な情報、つまり会話の履歴やプロジェクトファイル、設定などのことだ。コンテキスト管理が適切に行われていないと、いくつかの問題が発生する。まず、AIが処理する情報量が増えすぎると、その分、使用するトークン（AIが情報を処理する単位）が増え、コストが高くなったり、AIからの応答が遅くなったりする。次に、「コンテキストドリフト」という現象が起きる可能性がある。これは、古い情報や現在の作業とは関係のない情報が混ざり込むことで、AIが混乱し、的外れな回答やコードを生成してしまうことだ。さらに、機密情報や個人を特定できる情報がセッションに残り続け、意図せず漏洩してしまうリスクも存在する。これらの問題を避けるためにも、コンテキストを適切に管理し、AIの出力の正確性、予測可能性を高め、コストを抑えることが不可欠となる。

Claude Codeは、皆さんのリポジトリ、使用するツール、設定ファイルをコンテキストの主要な情報源として扱う。プロジェクトファイルやCLAUDE.mdファイル、ローカルツール、そして設定されたModel Context Protocol (MCP) サーバーからの情報を読み込む。また、特定のタスクに特化した「サブエージェント」を活用することで、メインの会話履歴を汚染することなく、各サブエージェントが独立したコンテキストウィンドウを持つことができる。これにより、プロジェクト全体の戦略と、個別の専門タスクの記憶を明確に分離し、効率的な作業が可能になる。Claude Codeがリポジトリのコンテキストを取り込む方法はいくつかある。作業ディレクトリ全体をスキャンするほか、--add-dirオプションを使って特定のディレクトリを追加することもできる。さらに、.claude/サブフォルダ内にあるコマンドやエージェントの定義、そしてリポジトリのルートに配置されたCLAUDE.mdファイルも読み込まれる。外部ツールとの連携にはMCPサーバーを活用し、Claude Codeにそのツールセットを継承させることが可能だ。

コンテキスト管理の具体的な方法としては、主に三つのアプローチがある。一つ目は、基本的なCLIコマンドを習得することだ。たとえば、/clearコマンドは現在の会話履歴を完全に消去し、セッションをまっさらな状態から始める際に使う。これは、一つの機能開発が終わり、次の全く異なるタスクに取り掛かる際や、AIの応答が混乱してきたと感じた時に有効だ。ただし、このコマンドは履歴を破壊的に削除するため、以前のセッションに戻りたい場合は--continueや--resumeといったCLIオプションを使う必要がある。もう一つの重要なコマンドは/compactで、これは現在の会話履歴を短く要約し、重要な事実や決定事項を保ちつつ、冗長な部分を削減する。これにより、トークン使用量を抑えながら、会話の流れを維持できる。新しい大きなタスクに着手する前や、セッションの「記憶」を簡潔に保ちたい場合に役立つ。また、claude --continueで最新のセッションを再開したり、claude --resume <session-id>で特定のセッションを呼び出したりすることもできる。ターミナル上でのCtrl+L（画面クリア）やCtrl+D（セッション終了）、Ctrl+C（現在のAIの生成をキャンセル）といったショートカットも覚えておくと良いだろう。

二つ目の方法は、CLAUDE.mdファイルを適切に設計することだ。このファイルは、Claude Codeがリポジトリで作業を開始する際に自動的に読み込む、プロジェクトレベルの指示書だ。プロジェクトの目的、許可するツール、コーディングスタイル、エスカレーションルール、よく使うスラッシュコマンドなどを記述することで、AIにプロジェクトの「安定した事実」を伝えることができる。CLAUDE.mdにこれらの情報を記述しておくことで、毎回同じ指示をAIに与える手間が省け、貴重なトークン予算の節約にもつながる。推奨されるCLAUDE.mdの書き方としては、短く（100〜200行程度）、階層的に（全体→プロジェクト→サブディレクトリといった順序で）、そして機械が読みやすいセクション分けを意識することが挙げられる。例えば、プロジェクト名、主要言語、ビルドコマンド、テストコマンド、APIルーティング、データベース情報、そしてコミット形式やテストカバレッジといった規約などを記述する。重要な情報はファイルの冒頭に置き、モジュールごとに異なる規約がある場合は、サブディレクトリに個別のCLAUDE.mdファイルを配置することで、より具体的な指示を与えることも可能だ。

三つ目の方法は、「サブエージェント」を活用したワークフローの構築だ。サブエージェントとは、メインのAIエージェントが特定のタスクを他の専門エージェント（例えば、フロントエンド担当エージェント、バックエンド担当エージェント、QA担当エージェントなど）に委譲するパターンを指す。これにより、システム全体を一つのチャットセッションに詰め込むことなく、異なる部分を並行して作業できる。各サブエージェントはそれぞれ独自のコンテキストウィンドウとツール権限を持つため、メインエージェントのコンテキストを汚染することなく、集中してタスクに取り組める。例えば、新しい機能を実装する際に、メインエージェントが全体計画を立て、その後、フロントエンドサブエージェントがUIの仕様やstorybookに基づいて作業し、バックエンドサブエージェントがDBスキーマやAPI仕様に基づいてエンドポイントを実装するといった具合だ。サブディレクトリにスコープされたCLAUDE.mdファイルを配置することで、各サブエージェントが必要とする最小限のコンテキストで作業を開始させることが可能になる。

さらに、Claude Codeをより効率的に利用するためのヒントもいくつかある。CLAUDE.mdファイルは簡潔に保ち、プロジェクトの「事実」を記述し、頻繁に使う操作や手順はスラッシュコマンドとして定義する。これにより、手続き的なロジックを毎回送るのを防ぎ、トークン使用量を効率化できる。AIの挙動が予測できない場合は、Verboseモードを使ってAIが実際にどのようなコンテキストを受け取っているかを確認したり、計画モードを使ってAIに作業計画を明示させて承認したりすることで、デバッグに役立てられる。また、AIの「思考予算」も慎重に設定すべきだ。デフォルトの低い予算から始め、複雑なリファクタリングや厳密な検証が必要な場合にのみ予算を増やすことで、コストを抑えられる。自動テストやコミットフックを活用し、AIの出力やコミットを自動的に検証・記録することも、効率化につながる。

コンテキストが「失われた」と感じたり、Claudeが指示を「忘れた」ように見える場合のトラブルシューティング方法も知っておくと良い。例えば、ClaudeがCLAUDE.mdや以前の指示を無視する場合、CLAUDE.mdが現在の作業ディレクトリに存在するか、より具体的なサブディレクトリのCLAUDE.mdに上書きされていないかを確認する。Verboseモードで実際にAIに渡されているプロンプトを見ることも有効だ。長時間のセッションでパフォーマンスが低下する場合、セッションを/compactで要約したり、安定した情報をCLAUDE.mdに抽出し、それを参照させたりする方法がある。短いセッションを繰り返し、毎回簡潔なコンテキストだけを渡すのも一つの手だ。AIの思考に時間がかかりすぎる、あるいはタイムアウトしてしまう場合は、thinking_budgetを下げてみたり、タスクをより小さなサブ問題に分割したりすることを検討すると良い。

Claude Codeのコンテキスト管理は、モデルの選択、サブエージェントの設計、CLAUDE.mdの活用、思考予算の調整、ツール連携のアーキテクチャといった多くの要素が絡み合う問題だ。まずは、明確なCLAUDE.mdを作成し、専門性の高いサブエージェントをいくつか設定し、トークン使用量や思考予算の計測を行うことで、信頼性、コストの予測可能性、そしてチームの生産性に大きな改善が見られるだろう。

最後に、CometAPIのような統合APIプラットフォームを通じてClaude Codeを利用するという選択肢もある。CometAPIは、OpenAIやGoogle、Anthropicなど、多数のAIモデルを一つのインターフェースで利用できるようにするサービスだ。これにより、Claude Codeを含む多様なAI機能を、一貫した認証やリクエスト形式でアプリケーションに組み込むことができる。開発者はモデルの選択肢が増え、柔軟な開発が可能になり、API統合の手間が省ける。CometAPIを介することで、公式価格よりも安価にClaude Codeを利用できるメリットもあり、常に最新のモデルが提供されるため、コストを抑えながら最先端のAI技術を活用できる点は魅力と言える。システムエンジニアとしての皆さんの開発ワークフローに、ぜひClaude Codeとその効果的なコンテキスト管理を取り入れてみてほしい。