Claude CodeとAmazon Bedrockを使用してAIアシスタントを導入する方法

この記事はこんな人にオススメ

AIコーディングアシスタントに興味のある人
Claude Codeの導入に興味のある人
Amazon Bedrockを使用してClaude Codeを導入したい人
生成AIを活用してアプリ開発の生産性を上げたい人

どうも、Shinyaです。

この記事では、Claude CodeとAmazon Bedrockを使用してAIコーディングアシスタントを導入する方法について書いていきます。

Claude Codeは、AIチャットボットのClaudeで有名なAnthropicから提供されている、コマンドラインから自然言語のコマンドをベースに高速なコーディングを支援するAIコーディングツールです。

さらに、Claude CodeはVSCodeといった開発環境と直接統合することができ、コーディングに限らずテストからコードレビューや、ドキュメントの正規化など様々な用途に応用することができます。

昨今ではビッグテックを始めとして多くのテック企業で生成AIが人間の代わりにより多くのコードやドキュメントを書くようになってきており、Claude Codeを導入して活用することで開発の生産性を劇的に向上させることができます。

その上、Claude Codeは簡単にAWSといったエンタープライズAIプラットフォームとシームレスに統合することができます。エンタープライズ基準のセキュリティやデータ保護等が必要な場合であっても、AWSといったプラットフォームと接続することでClaude Codeを安心して使用することができるように設計されています。

Claude Codeを使用して、以下の主要な機能で開発を加速させます：
コードベース全体でのファイル編集とバグ修正
コードのアーキテクチャとロジックに関する質問への回答
テスト、リンティング、その他のコマンドの実行と修正
gitの履歴検索、マージコンフリクトの解決、コミットとPRの作成
ウェブ検索を使用したインターネットからのドキュメントとリソースの閲覧
Claude Code公式リファレンスの「なぜClaude Codeなのか？」から一部抜粋（https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/overview）

実際に法人等の組織でClaude Codeを導入する場合は事前に責任者の方と相談してください。

利用料金について
事前準備
Claude Codeをインストールする
1. Claude Codeのダウンロードとインストールを行う
2. Claude Codeの動作確認を行う
Amazon Bedrockに接続するように設定する
Claude Codeを実際に使用してみる

利用料金について

この記事ではAmazon Bedrockを使用してClaude Codeの導入を行いますので、Amazon Bedrockの料金体系が適用されます。

AWSの利用料金は頻繁に改定されることからこの記事で料金に関する詳細に触れることは控えますが、Amazon Bedrockは無料利用枠がないことから使用した分の利用料金が確実に発生します。

そのため、Amazon Bedrockを利用する際には、Amazon Bedrock公式の料金詳細ページで利用するモデルの最新の料金を必ず確認するようにしてください。

https://aws.amazon.com/jp/bedrock/pricing

事前準備

この記事ではエンタープライズAIプラットフォームのAmazon Bedrockを使用してClaude Codeを導入していきます。その際にAWSアカウントを使用するため、AWSをまだ作成していない方は、AWS公式サイトからAWSアカウントを作成するようにしてください。

また、Claude CodeからAmazon Bedrockへ接続するための認証プロファイルを作成する際にAWS CLIを使用しますので、AWS CLIをまだインストールしていない方は次の記事を参考にAWS CLIをインストールするようにしてください。

Claude Codeをインストールする

それでは早速、Claude Codeをインストールしていきましょう。

Claude Codeのダウンロードとインストールを行う

Claude Codeはnpmで「@anthropic-ai/claude-code」という名前でパッケージが登録されているので、コマンドラインで次のnpmコマンドを実行してください。

コマンドラインでnpmコマンドが使えないという方は、まだお使いのPCにNode.jsをインストールしていない可能性があります。そのため、次の記事を参考に任意のバージョンのNode.jsをインストールするようにしてください。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

上記のnpmコマンドを実行すると、Claude Codeのダウンロードとインストールが始まります。

インストールの完了までには時間がかかる場合があるので、気長に完了を待ちましょう。

Claude Codeの動作確認を行う

Claude Codeのインストールが完了したら、Claude Codeで使用するコマンドが使用可能になっているか確認してみましょう。

コマンドラインで次のclaudeコマンドを実行してください。

claude --version

次のように、インストールしたClaude Codeのバージョン情報が出力されれば、Claude Codeのインストールは問題なく完了しています。

1.0.43 (Claude Code)

Claude Codeの起動は後のセクションで行うので、今の段階ではひとまずバージョン情報だけ確認できれば大丈夫です。

Amazon Bedrockに接続するように設定する

次に、Claude Codeを使用する際にエンタープライズAIプラットフォームのAmazon Bedrockに接続するように設定していきます。

Amazon Bedrockで使用するIAMユーザーを作成する

まずは、Claude CodeからAmazon Bedrockに接続する際に使用するIAMユーザーを作成しておきましょう。

IAMユーザーの作成方法がわからないという方は、次の記事を参考にIAMユーザーを作成してみてください。

今回は検証用に次のようなIAMユーザーを作成しました。

この記事では参考までに「AmazonBedrockInvokeModelOnlyPolicy」という名前の次のカスタムポリシーを作成して使用していきます。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:InvokeModel",
                "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

AWS CLIを使用してIAMユーザーの認証プロファイルを作成する

Claude Codeから先ほど作成したIAMユーザーを使用する際には、認証プロファイルを作っておいた方が認証情報を管理する際に便利です。

AWS CLIを使用して認証プロファイルを作成する方法がわからない方は、次の記事を参考にIAMユーザーの認証プロファイルを作成してください。

この記事では参考までに、先ほど作成したIAMユーザーの認証プロファイルについて、次の画像のように「claude-code-user-shinya」という名前で作成しました。

このセクションで作成した認証プロファイルの名前は後のセクションで使用するので、覚えられない場合はどこかにメモしておいてください。

Amazon BedrockでAIモデルを有効化する

次に、Amazon Bedrockのダッシュボードから、実際に使用するAIモデルへのアクセスを有効化する必要があります。

Amazon Bedrockで既に使用するAIモデルへのアクセスを有効化している場合は、このセクションは読み飛ばしていただいて構いません。

Amazon Bedrockで利用可能な特定のAIモデルへのアクセスを有効化する方法がわからない方は、次の記事を参考に使用するAIモデルへのアクセスをリクエストしてください。

この記事ではClaude Sonnet 4を使用していきます。

上記画像のAIモデルの詳細画面に、次の画像のようにAIモデルを識別するためのモデルIDがあります。このモデルIDは次のセクションでClaude Codeの環境変数を設定する際に使用するのでコピーしてメモしておきましょう。

環境変数を設定する

ここまでに設定してきた情報を元にして、Claude CodeからAmazon Bedrockへ接続するための環境変数を設定していきます。

まずは、Claude CodeからAmazon Bedrockへの接続を有効化するために、コマンドラインで次のexportコマンドを実行してください。

export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

次に、Claude Codeで使用するAIモデルのモデルIDを設定します。

Amazon BedrockのAIモデル詳細画面でコピーしたモデルIDを使用して、コマンドラインで次のexportコマンドを実行してください。

次のコマンドの「apac.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0」の部分は実際に使用するモデルIDを入力してください。

次のコマンドのモデルIDの先頭にAmazon Bedrockでコピーした際のモデルIDにはなかった「apac（アジア太平洋地域）」という文字列を追加していますが、これはAmazon Bedrockの「クロスリージョン推論（Cross Region Inference）」という仕組みを使用してAIモデルにアクセスすることを示しています。

export ANTHROPIC_MODEL=‘apac.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0'

最後に、AWS CLIで作成した認証プロファイルを環境変数に設定します。コマンドラインで次のようにexportコマンドを実行してください。

次のコマンドの「claude-code-user-shinya」の部分は実際に自分で作成した認証プロファイルの名前を入力してください。

export AWS_PROFILE='claude-code-user-shinya'

ここまで設定ができたら、既にAmazon Bedrockに接続してClaude Codeを使用できるようになっています。

Claude Codeを実際に使用してみる

せっかくClaude Codeを導入したので、試しに簡単な動作確認をしてみましょう。

今回の記事ではVSCodeを使用して動作確認をしていきますが、CLIベースのツールなのでコマンドラインが使用できる環境であれば開発エディターに依存せず使用することができます。

検証用のJavaプロジェクトを作成

この記事では検証用に次のようなJavaプロジェクトを作成しました。

このMainクラスをClaude Codeを使用して、定番のFIzz Buzzに変換してもらおうと思います。

コマンドラインでClaude Codeを起動する

Claude Codeを起動するために、VSCodeでターミナルを開いてコマンドラインで次のコマンドを実行してください。

claude

そうすると、最初にこのディレクトリでClaude Codeを起動してもよいかどうかを聞かれるので、問題なければ「1. Yes, proceed」を選択してエンターキーを押してください。

「1. Yes, proceed」を選択してエンターキーを押すと、次の画像のようにClaude Codeが起動することを確認できます。

上記の画像のコマンドラインに表示されているプロンプトに任意のタスクを入力することで、Claude Codeがあなたの代わりに仕事をしてくれます。

Claude Codeにコードを書いてもらう

それでは早速、Claude Codeに仕事をしてもらいましょう。

今回の例だと単純にMainクラスをFizz Buzzに変換したいので、次のようにプロンプトに入力します。

上記のようにプロンプトを入力してエンターキーを押すと、Claude Codeがコードを生成してくれるので完了するまで待ちます。

Claude Codeによるコードの生成が完了すると、次の画像のように差分を表示して生成したコードを対象ファイルに反映してもいいかどうかを聞かれるので、問題がなければ「1. Yes」を選択してエンターキーを押してください。

次のように模範的なFizz Buzzを行うコードが生成できたことを確認できました。

package dev.shinyakato.demo;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 1; i <= 100; i++) {
            if (i % 15 == 0) {
                System.out.println("FizzBuzz");
            } else if (i % 3 == 0) {
                System.out.println("Fizz");
            } else if (i % 5 == 0) {
                System.out.println("Buzz");
            } else {
                System.out.println(i);
            }
        }
    }
}