はじめに：2026年9月、Claude Codeはもう「補助輪」じゃない
2026年9月7日現在、QiitaではAIタグの記事が直近14日でストック20超のものだけで8本、生成AIタグで7本、ClaudeCodeタグで6本という状態が続いている。正直、この手のトレンド集計を見るたびに「またAIネタか」と思う一方で、実際に毎日Claude Codeで手を動かしている身としては、この盛り上がりは的外れじゃないと感じている。
自分はSES企業に籍を置きながら客先常駐で開発をしつつ、副業でフリーランス案件も並行して受けているエンジニアだ。この記事では「Claude Codeで作ってみた」「使ってみた」系の実体験ベースで、明日から使える具体的なコマンドや設定を共有する。あわせて、こうしたAIスキルがフリーランスとしての案件獲得や年収にどう効いてくるかも、盛らずに書く。
1. CLAUDE.mdは「READMEの弟」じゃなく「新人研修資料」として書く
最初につまずいたのがここだった。CLAUDE.mdをただの技術メモとして書いていた頃は、Claude Codeに何度も同じ説明を繰り返す羽目になっていた。今は「初日に配属された新人に渡す資料」のつもりで書いている。
# CLAUDE.md
## プロジェクト概要
- Next.js 15 + Prisma + PostgreSQL の受託案件用SaaS
- デプロイはVercel、本番ブランチはmain
## 絶対に守ること
- DBマイグレーションは必ず `npx prisma migrate dev` を使う。手動でSQLを書かない
- テストなしでコミットしない。`npm test` が通ってからcommit
- �322環境変数は.envに直書きしない。Vercelの環境変数管理を使う
## よく使うコマンド
- `npm run dev` : ローカル起動
- `npm run lint` : ESLint + Prettier
- `npx prisma studio` : DB中身確認
ポイントは「やってほしいこと」だけでなく「絶対にやってほしくないこと」を明示すること。特に本番DBを触る系のプロジェクトでは、これを書いてから事故が明確に減った。
2. プランモードは「合意形成ツール」として使う
3ステップ以上かかりそうなタスクや、設計判断が絡む変更では、いきなり実装させずにプランモードで一度立ち止まらせている。これをやらずに突っ込むと、実装が7割終わった頃に「あ、そもそもこの設計だとダメだった」と気づいて手戻りが発生する。プランを先に文章化させて、こちらが「このAPIは既存のuseXXXフックと重複してない？」みたいなツッコミを入れてから実装に進ませる方が、トータルの時間は短くなる実感がある。
3. サブエージェントで「探索」と「実装」を分離する
Claude Codeにはリードオンリーで探索だけを行うエージェント（Explore系）と、実装まで踏み込む汎用エージェントがいる。大きめのリポジトリで「この関数どこで呼ばれてる？」レベルの調査を本流のコンテキストで自分でgrepし続けると、あっという間にコンテキストが埋まる。調査は探索用のサブエージェントに投げて、要約だけ受け取るようにすると、メインの会話が汚れない。
並列で投げられるタスクは、まとめて1回のメッセージで複数のサブエージェントに振るのがコツ。逐次で1個ずつ投げると、待ち時間がそのまま積み上がる。
4. hooksでミスを「仕組みで」防ぐ
.claude/settings.json にhooksを書いて、危険な操作を自動でブロックしている。例えば本番DBへの直接接続を防ぐ設定はこんな感じだ。
{
"hooks": {
"PreToolUse": [
{
"matcher": "Bash",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "scripts/block-prod-db.sh"
}
]
}
]
}
}
block-prod-db.sh の中で、コマンドに本番接続文字列っぽい文字列（本番ホスト名など）が含まれていたら exit 1 で弾く、という単純な仕組みだが、「うっかり本番に対して危険なコマンドを叩く」という事故を機械的に防げる。これは「AIを信用するかどうか」ではなく、人間が書いたスクリプトでも同じミスは起こり得るという前提での防御線だ。
5. スラッシュコマンドで「型」を配布する
.claude/commands/ にMarkdownファイルを置くと、自分専用のスラッシュコマンドとして呼び出せる。チームでよくやるレビュー観点を固定化したいときに使っている。
---
# .claude/commands/review-pr.md
---
このPRの差分を以下の観点でレビューして：
1. N+1クエリの発生有無
2. 型安全性（anyの使用箇所）
3. エラーハンドリングの漏れ
4. テストカバレッジ
指摘は重要度順にリストアップし、修正案も添えること。
これを /review-pr で呼び出すだけで、毎回同じ観点でレビューが走る。属人化しがちなレビュー基準をチームで共有できるのが地味に効く。
6. データ分析タスクは「集計→可視化→示唆」を分けて頼む
フリーランス案件でよくあるのが、CSVやDBのログデータを渡されて「傾向を分析してほしい」という依頼。ここでClaude Codeに丸投げすると、雑な集計とふわっとした考察が返ってくることが多かった。今は工程を分けて指示している。
- まず生データの集計スクリプト（Python/pandas）だけを書かせて、実際に実行させる
- 集計結果を見た上で、可視化（matplotlib/plotlyなど）の方針を相談する
- 出てきたグラフを見ながら「このデータから言えることと言えないこと」を明確に分けて考察させる
特に3番目が重要で、「相関はあるが因果は言えない」レベルの慎重さを毎回明示的に要求しないと、AIは断定的な結論を出しがちだ。データ分析を売りにするフリーランス案件では、この慎重さそのものがクライアントからの信頼に直結する。
7. memoryとCLAUDE.mdの使い分け
セッションをまたいで覚えておいてほしい「ユーザーの好み」や「過去の指摘」はmemory機能に、プロジェクト固有のルールはCLAUDE.mdに、と役割を分けている。「前も言ったのにまた同じミスをする」を減らすには、修正された瞬間にその場でルール化させるのが一番効果があった。
Claude Codeスキルはフリーランス案件の探し方をどう変えるか
ここからは実務よりの話。フリーランスエンジニアとして案件を探す方法は大きく分けて、レバテックフリーランスやFindy Freelanceのようなエージェント経由、クラウドソーシング、直接紹介の3系統がある。この1年で肌感として変わったのは、エージェント面談で「Claude CodeのCLAUDE.md設計やhooks運用の話ができるか」を聞かれる場面が増えたことだ。単価交渉の場で「AIツールを使って早く終わらせられます」だけでは弱く、「どう安全に運用しているか」まで語れるかどうかで印象が変わる。
年収やフリーランスの単価は、結局のところ「代替されにくいスキルの掛け算」で決まる。データ分析ができて、かつAIツールの運用設計もできるエンジニアは、まだ市場に多くない。エンジニアのキャリアガイドとしてよく語られる「言語を極める」「フレームワークに詳しくなる」に加えて、「AIをどう安全に、かつ生産的に運用するか」という設計スキルが、2026年時点では単価に反映されやすい領域になっていると感じる。
SESに籍を置く人へ一言
自分のようにSES企業に所属している場合、客先常駐先の環境によってはAIツールの利用自体が制限されていることもある。それでも自社の勉強会や個人のリポジトリでClaude Codeの運用ノウハウを蓄積しておくことは、次の契約更新や転職、あるいはフリーランス転向を考えたときの単価交渉材料になる。SESという働き方自体の是非はここでは論じないが、「今の環境でAIスキルを磨けているか」は一度棚卸ししてみる価値がある。
まとめ
Claude Codeは魔法の杖ではなく、CLAUDE.md・hooks・サブエージェント・スラッシュコマンドといった「設計」を積み重ねて初めて効果が出るツールだった、というのが1年使ってみた実感だ。データ分析にせよ通常の開発にせよ、工程を分解して丁寧に指示を出すという基本は変わらない。フリーランスとして案件を探す上でも、こうした運用ノウハウを言語化できることが、年収を上げる小さいが確実な一歩になると思う。
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