Claude Code GitLab CI/CD

Claude Code を GitLab CI/CD で開発ワークフローに統合する方法を学びます

GitLab で Claude Code を使用する理由

インスタント MR 作成: 必要なことを説明すると、Claude は変更と説明を含む完全な MR を提案します
自動実装: 単一のコマンドまたはメンションで issue を実行可能なコードに変換します
プロジェクト対応: Claude は CLAUDE.md ガイドラインと既存のコードパターンに従います
シンプルなセットアップ: .gitlab-ci.yml に 1 つのジョブとマスクされた CI/CD 変数を追加します
エンタープライズ対応: Claude API、Amazon Bedrock、または Google Vertex AI を選択して、データレジデンシーと調達のニーズを満たします
デフォルトでセキュア: GitLab ランナーで実行され、ブランチ保護と承認が適用されます

仕組み

Claude Code は GitLab CI/CD を使用して AI タスクを分離されたジョブで実行し、MR 経由で結果をコミットバックします。

イベント駆動型オーケストレーション: GitLab は選択したトリガー（例えば、issue、MR、またはレビュースレッドで @claude をメンションするコメント）をリッスンします。ジョブはスレッドとリポジトリからコンテキストを収集し、その入力からプロンプトを構築し、Claude Code を実行します。
プロバイダー抽象化: 環境に適したプロバイダーを使用します。
- Claude API（SaaS）
- Amazon Bedrock（IAM ベースのアクセス、クロスリージョンオプション）
- Google Vertex AI（GCP ネイティブ、Workload Identity Federation）
サンドボックス実行: 各インタラクションは厳密なネットワークとファイルシステムルールを持つコンテナで実行されます。Claude Code はワークスペーススコープの権限を適用して書き込みを制限します。すべての変更は MR を通じてフローするため、レビュアーは diff を確認でき、承認が引き続き適用されます。

地域エンドポイントを選択して、既存のクラウド契約を使用しながらレイテンシーを削減し、データソブリンティ要件を満たします。

Claude は何ができますか？

Claude Code は、コードの操作方法を変える強力な CI/CD ワークフローを実現します。

issue の説明またはコメントから MR を作成および更新します
パフォーマンス低下を分析し、最適化を提案します
ブランチに直接機能を実装し、MR を開きます
テストまたはコメントで特定されたバグと低下を修正します
フォローアップコメントに応答して、リクエストされた変更を反復処理します

セットアップ

クイックセットアップ

最速で開始する方法は、.gitlab-ci.yml に最小限のジョブを追加し、API キーをマスクされた変数として設定することです。

マスクされた CI/CD 変数を追加します
- Settings → CI/CD → Variables に移動します
- ANTHROPIC_API_KEY を追加します（マスク、必要に応じて保護）
Claude ジョブを .gitlab-ci.yml に追加します

stages:
  - ai

claude:
  stage: ai
  image: node:24-alpine3.21
  # ジョブをトリガーする方法に合わせてルールを調整します。
  # - 手動実行
  # - マージリクエストイベント
  # - '@claude' を含むコメント時の web/API トリガー
  rules:
    - if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "web"'
    - if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "merge_request_event"'
  variables:
    GIT_STRATEGY: fetch
  before_script:
    - apk update
    - apk add --no-cache git curl bash
    - curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
  script:
    # オプション: セットアップが提供する場合は GitLab MCP サーバーを開始します
    - /bin/gitlab-mcp-server || true
    # web/API トリガーでコンテキストペイロードを使用して呼び出す場合は AI_FLOW_* 変数を使用します
    - echo "$AI_FLOW_INPUT for $AI_FLOW_CONTEXT on $AI_FLOW_EVENT"
    - >
      claude
      -p "${AI_FLOW_INPUT:-'Review this MR and implement the requested changes'}"
      --permission-mode acceptEdits
      --allowedTools "Bash Read Edit Write mcp__gitlab"
      --debug

ジョブと ANTHROPIC_API_KEY 変数を追加した後、CI/CD → Pipelines からジョブを手動で実行してテストするか、MR からトリガーして Claude が変更を提案し、必要に応じて MR を開くようにします。

手動セットアップ（本番環境に推奨）

より制御されたセットアップが必要な場合、またはエンタープライズプロバイダーが必要な場合：

プロバイダーアクセスを構成します。
- Claude API: ANTHROPIC_API_KEY を作成してマスクされた CI/CD 変数として保存します
- Amazon Bedrock: Configure GitLab → AWS OIDC を実行し、Bedrock 用の IAM ロールを作成します
- Google Vertex AI: Configure Workload Identity Federation for GitLab → GCP を実行します
GitLab API 操作用のプロジェクト認証情報を追加します。
- デフォルトで CI_JOB_TOKEN を使用するか、api スコープを持つ Project Access Token を作成します
- PAT を使用する場合は GITLAB_ACCESS_TOKEN（マスク）として保存します
Claude ジョブを .gitlab-ci.yml に追加します（以下の例を参照）
（オプション）メンション駆動型トリガーを有効にします。
- プロジェクト webhook を「Comments（notes）」に追加して、イベントリスナーに追加します（使用する場合）
- コメントに @claude が含まれている場合、リスナーがパイプライントリガー API を AI_FLOW_INPUT や AI_FLOW_CONTEXT などの変数で呼び出すようにします

使用例

issue を MR に変換する

issue コメント内：

@claude implement this feature based on the issue description

Claude は issue とコードベースを分析し、ブランチに変更を書き込み、レビュー用に MR を開きます。

実装ヘルプを取得する

MR ディスカッション内：

@claude suggest a concrete approach to cache the results of this API call

Claude は変更を提案し、適切なキャッシングを使用してコードを追加し、MR を更新します。

バグを素早く修正する

issue または MR コメント内：

@claude fix the TypeError in the user dashboard component

Claude はバグを特定し、修正を実装し、ブランチを更新するか新しい MR を開きます。

Amazon Bedrock & Google Vertex AI での使用

エンタープライズ環境では、同じ開発者エクスペリエンスで Claude Code をクラウドインフラストラクチャ全体で実行できます。

前提条件

Amazon Bedrock で Claude Code をセットアップする前に、以下が必要です。

目的の Claude モデルへのアクセス権を持つ Amazon Bedrock を備えた AWS アカウント
AWS IAM で OIDC ID プロバイダーとして構成された GitLab
Bedrock 権限と GitLab プロジェクト/refs に制限された信頼ポリシーを持つ IAM ロール
ロール仮定用の GitLab CI/CD 変数：

AWS_ROLE_TO_ASSUME（ロール ARN）
AWS_REGION（Bedrock リージョン）

セットアップ手順

GitLab CI ジョブが OIDC 経由で IAM ロールを仮定できるように AWS を構成します（静的キーなし）。

必須セットアップ：

Amazon Bedrock を有効にし、ターゲット Claude モデルへのアクセスをリクエストします
GitLab 用の IAM OIDC プロバイダーを作成します（まだ存在しない場合）
GitLab OIDC プロバイダーによって信頼され、プロジェクトと保護された refs に制限された IAM ロールを作成します
Bedrock invoke API に対する最小権限権限を付与します

CI/CD 変数に保存する必須値：

AWS_ROLE_TO_ASSUME
AWS_REGION

Settings → CI/CD → Variables で変数を追加します。

# Amazon Bedrock の場合：
- AWS_ROLE_TO_ASSUME
- AWS_REGION

上記の Amazon Bedrock ジョブの例を使用して、GitLab ジョブトークンを実行時に一時的な AWS 認証情報と交換します。

前提条件

Google Vertex AI で Claude Code をセットアップする前に、以下が必要です。

以下を備えた Google Cloud プロジェクト：

Vertex AI API が有効
GitLab OIDC を信頼するように構成された Workload Identity Federation

必要な Vertex AI ロールのみを持つ専用サービスアカウント
WIF 用の GitLab CI/CD 変数：

GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER（完全なリソース名）
GCP_SERVICE_ACCOUNT（サービスアカウントメール）

セットアップ手順

GitLab CI ジョブが Workload Identity Federation 経由でサービスアカウントを偽装できるように Google Cloud を構成します。

必須セットアップ：

IAM Credentials API、STS API、および Vertex AI API を有効にします
GitLab OIDC 用の Workload Identity Pool とプロバイダーを作成します
Vertex AI ロールを持つ専用サービスアカウントを作成します
WIF プリンシパルにサービスアカウントを偽装する権限を付与します

CI/CD 変数に保存する必須値：

GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER
GCP_SERVICE_ACCOUNT

Settings → CI/CD → Variables で変数を追加します。

# Google Vertex AI の場合：
- GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER
- GCP_SERVICE_ACCOUNT
- CLOUD_ML_REGION（例：us-east5）

上記の Google Vertex AI ジョブの例を使用して、キーを保存せずに認証します。

構成例

以下は、パイプラインに適応させることができる使用可能なスニペットです。

基本的な .gitlab-ci.yml（Claude API）

stages:
  - ai

claude:
  stage: ai
  image: node:24-alpine3.21
  rules:
    - if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "web"'
    - if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "merge_request_event"'
  variables:
    GIT_STRATEGY: fetch
  before_script:
    - apk update
    - apk add --no-cache git curl bash
    - curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
  script:
    - /bin/gitlab-mcp-server || true
    - >
      claude
      -p "${AI_FLOW_INPUT:-'Summarize recent changes and suggest improvements'}"
      --permission-mode acceptEdits
      --allowedTools "Bash Read Edit Write mcp__gitlab"
      --debug
  # Claude Code は CI/CD 変数から ANTHROPIC_API_KEY を使用します

Amazon Bedrock ジョブの例（OIDC）

前提条件：

Amazon Bedrock が有効で、選択した Claude モデルへのアクセス権がある
GitLab OIDC が AWS で構成され、GitLab プロジェクトと refs を信頼するロールがある
Bedrock 権限を持つ IAM ロール（最小権限を推奨）

必須 CI/CD 変数：

AWS_ROLE_TO_ASSUME: Bedrock アクセス用の IAM ロールの ARN
AWS_REGION: Bedrock リージョン（例：us-west-2）

claude-bedrock:
  stage: ai
  image: node:24-alpine3.21
  rules:
    - if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "web"'
  before_script:
    - apk add --no-cache bash curl jq git python3 py3-pip
    - pip install --no-cache-dir awscli
    - curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
    # GitLab OIDC トークンを AWS 認証情報と交換します
    - export AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE="${CI_JOB_JWT_FILE:-/tmp/oidc_token}"
    - if [ -n "${CI_JOB_JWT_V2}" ]; then printf "%s" "$CI_JOB_JWT_V2" > "$AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE"; fi
    - >
      aws sts assume-role-with-web-identity
      --role-arn "$AWS_ROLE_TO_ASSUME"
      --role-session-name "gitlab-claude-$(date +%s)"
      --web-identity-token "file://$AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE"
      --duration-seconds 3600 > /tmp/aws_creds.json
    - export AWS_ACCESS_KEY_ID="$(jq -r .Credentials.AccessKeyId /tmp/aws_creds.json)"
    - export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="$(jq -r .Credentials.SecretAccessKey /tmp/aws_creds.json)"
    - export AWS_SESSION_TOKEN="$(jq -r .Credentials.SessionToken /tmp/aws_creds.json)"
  script:
    - /bin/gitlab-mcp-server || true
    - >
      claude
      -p "${AI_FLOW_INPUT:-'Implement the requested changes and open an MR'}"
      --permission-mode acceptEdits
      --allowedTools "Bash Read Edit Write mcp__gitlab"
      --debug
  variables:
    AWS_REGION: "us-west-2"

Google Vertex AI ジョブの例（Workload Identity Federation）

前提条件：

GCP プロジェクトで Vertex AI API が有効
GitLab OIDC を信頼するように構成された Workload Identity Federation
Vertex AI 権限を持つサービスアカウント

必須 CI/CD 変数：

GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER: 完全なプロバイダーリソース名
GCP_SERVICE_ACCOUNT: サービスアカウントメール
CLOUD_ML_REGION: Vertex リージョン（例：us-east5）

claude-vertex:
  stage: ai
  image: gcr.io/google.com/cloudsdktool/google-cloud-cli:slim
  rules:
    - if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "web"'
  before_script:
    - apt-get update && apt-get install -y git && apt-get clean
    - curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
    # WIF 経由で Google Cloud に認証します（ダウンロードされたキーなし）
    - >
      gcloud auth login --cred-file=<(cat <<EOF
      {
        "type": "external_account",
        "audience": "${GCP_WORKLOAD_IDENTITY_PROVIDER}",
        "subject_token_type": "urn:ietf:params:oauth:token-type:jwt",
        "service_account_impersonation_url": "https://iamcredentials.googleapis.com/v1/projects/-/serviceAccounts/${GCP_SERVICE_ACCOUNT}:generateAccessToken",
        "token_url": "https://sts.googleapis.com/v1/token"
      }
      EOF
      )
    - gcloud config set project "$(gcloud projects list --format='value(projectId)' --filter="name:${CI_PROJECT_NAMESPACE}" | head -n1)" || true
  script:
    - /bin/gitlab-mcp-server || true
    - >
      CLOUD_ML_REGION="${CLOUD_ML_REGION:-us-east5}"
      claude
      -p "${AI_FLOW_INPUT:-'Review and update code as requested'}"
      --permission-mode acceptEdits
      --allowedTools "Bash Read Edit Write mcp__gitlab"
      --debug
  variables:
    CLOUD_ML_REGION: "us-east5"

ベストプラクティス

CLAUDE.md 構成

リポジトリルートに CLAUDE.md ファイルを作成して、コーディング標準、レビュー基準、およびプロジェクト固有のルールを定義します。Claude は実行中にこのファイルを読み取り、変更を提案する際にあなたの規約に従います。

セキュリティに関する考慮事項

API キーやクラウド認証情報をリポジトリにコミットしないでください。常に GitLab CI/CD 変数を使用します。

ANTHROPIC_API_KEY をマスクされた変数として追加します（必要に応じて保護）
可能な限りプロバイダー固有の OIDC を使用します（長期キーなし）
ジョブ権限とネットワーク出力を制限します
他の貢献者と同じように Claude の MR をレビューします

パフォーマンスの最適化

CLAUDE.md を焦点を絞った簡潔なものに保ちます
issue/MR の説明を明確にして、反復を減らします
実行不可能な実行を避けるために、適切なジョブタイムアウトを構成します
ランナーで npm とパッケージのインストールをキャッシュします（可能な場合）

CI コスト

GitLab CI/CD で Claude Code を使用する場合、関連するコストに注意してください。

GitLab Runner 時間：
- Claude は GitLab ランナーで実行され、コンピュート分を消費します
- GitLab プランのランナー請求の詳細については、プランを参照してください
API コスト：
- 各 Claude インタラクションは、プロンプトと応答サイズに基づいてトークンを消費します
- トークン使用量はタスクの複雑さとコードベースのサイズによって異なります
- 詳細については Anthropic pricing を参照してください
コスト最適化のヒント：
- 特定の @claude コマンドを使用して、不要なターンを減らします
- 適切な max_turns とジョブタイムアウト値を設定します
- 並列実行を制限して、並行実行を制御します

セキュリティとガバナンス

各ジョブは、ネットワークアクセスが制限された分離されたコンテナで実行されます
Claude の変更は MR を通じてフローするため、レビュアーはすべての diff を確認できます
ブランチ保護と承認ルールが AI 生成コードに適用されます
Claude Code はワークスペーススコープの権限を使用して書き込みを制限します
独自のプロバイダー認証情報を持ち込むため、コストは制御下に置かれます

トラブルシューティング

Claude が @claude コマンドに応答しない

パイプラインがトリガーされていることを確認します（手動、MR イベント、またはメモイベントリスナー/webhook 経由）
CI/CD 変数（ANTHROPIC_API_KEY またはクラウドプロバイダー設定）が存在し、マスク解除されていることを確認します
コメントに @claude（/claude ではなく）が含まれており、メンショントリガーが構成されていることを確認します

ジョブがコメントを書き込めない、または MR を開けない

CI_JOB_TOKEN がプロジェクトに対して十分な権限を持っていることを確認するか、api スコープを持つ Project Access Token を使用します
mcp__gitlab ツールが --allowedTools で有効になっていることを確認します
ジョブが MR のコンテキストで実行されているか、AI_FLOW_* 変数経由で十分なコンテキストを持っていることを確認します

認証エラー

Claude API の場合: ANTHROPIC_API_KEY が有効で期限切れでないことを確認します
Bedrock/Vertex の場合: OIDC/WIF 構成、ロール偽装、シークレット名を確認します。リージョンとモデルの可用性を確認します

高度な構成

一般的なパラメータと変数

Claude Code は以下の一般的に使用される入力をサポートしています。

prompt / prompt_file: インライン（-p）またはファイル経由で指示を提供します
max_turns: バックアンドフォース反復の数を制限します
timeout_minutes: 総実行時間を制限します
ANTHROPIC_API_KEY: Claude API に必須（Bedrock/Vertex では使用されません）
プロバイダー固有の環境: AWS_REGION、Vertex のプロジェクト/リージョン変数

Claude の動作をカスタマイズする

Claude をガイドするには、主に 2 つの方法があります。

CLAUDE.md: コーディング標準、セキュリティ要件、およびプロジェクト規約を定義します。Claude は実行中にこれを読み取り、ルールに従います。
カスタムプロンプト: ジョブで prompt/prompt_file 経由してタスク固有の指示を渡します。異なるジョブに異なるプロンプトを使用します（例：レビュー、実装、リファクタリング）。

gitlab-ci-cd.md +85 −29

16 この統合は [Claude Code CLI and Agent SDK](/ja/agent-sdk/overview) の上に構築されており、CI/CD ジョブとカスタム自動化ワークフローで Claude をプログラム的に使用できます。16 この統合は [Claude Code CLI and Agent SDK](/ja/agent-sdk/overview) の上に構築されており、CI/CD ジョブとカスタム自動化ワークフローで Claude をプログラム的に使用できます。

17</Note>17</Note>

18 18

~~19## GitLab で Claude Code を使用する理由~~19<h2 id="why-use-claude-code-with-gitlab">

20 GitLab で Claude Code を使用する理由

21</h2>

20 22

21* **インスタント MR 作成**: 必要なことを説明すると、Claude は変更と説明を含む完全な MR を提案します23* **インスタント MR 作成**: 必要なことを説明すると、Claude は変更と説明を含む完全な MR を提案します

22* **自動実装**: 単一のコマンドまたはメンションで issue を実行可能なコードに変換します24* **自動実装**: 単一のコマンドまたはメンションで issue を実行可能なコードに変換します

25* **エンタープライズ対応**: Claude API、Amazon Bedrock、または Google Vertex AI を選択して、データレジデンシーと調達のニーズを満たします27* **エンタープライズ対応**: Claude API、Amazon Bedrock、または Google Vertex AI を選択して、データレジデンシーと調達のニーズを満たします

26* **デフォルトでセキュア**: GitLab ランナーで実行され、ブランチ保護と承認が適用されます28* **デフォルトでセキュア**: GitLab ランナーで実行され、ブランチ保護と承認が適用されます

27 29

~~28## 仕組み~~30<h2 id="how-it-works">

31 仕組み

32</h2>

29 33

30Claude Code は GitLab CI/CD を使用して AI タスクを分離されたジョブで実行し、MR 経由で結果をコミットバックします。34Claude Code は GitLab CI/CD を使用して AI タスクを分離されたジョブで実行し、MR 経由で結果をコミットバックします。

31 35

40 44

41地域エンドポイントを選択して、既存のクラウド契約を使用しながらレイテンシーを削減し、データソブリンティ要件を満たします。45地域エンドポイントを選択して、既存のクラウド契約を使用しながらレイテンシーを削減し、データソブリンティ要件を満たします。

42 46

~~43## Claude は何ができますか？~~47<h2 id="what-can-claude-do">

48 Claude は何ができますか？

49</h2>

44 50

45Claude Code は、コードの操作方法を変える強力な CI/CD ワークフローを実現します。51Claude Code は、コードの操作方法を変える強力な CI/CD ワークフローを実現します。

46 52

50* テストまたはコメントで特定されたバグと低下を修正します56* テストまたはコメントで特定されたバグと低下を修正します

51* フォローアップコメントに応答して、リクエストされた変更を反復処理します57* フォローアップコメントに応答して、リクエストされた変更を反復処理します

52 58

~~53## セットアップ~~59<h2 id="setup">

60 セットアップ

61</h2>

54 62

~~55### クイックセットアップ~~63<h3 id="quick-setup">

64 クイックセットアップ

65</h3>

56 66

57最速で開始する方法は、`.gitlab-ci.yml` に最小限のジョブを追加し、API キーをマスクされた変数として設定することです。67最速で開始する方法は、`.gitlab-ci.yml` に最小限のジョブを追加し、API キーをマスクされた変数として設定することです。

58 68

98ジョブと `ANTHROPIC_API_KEY` 変数を追加した後、**CI/CD** → **Pipelines** からジョブを手動で実行してテストするか、MR からトリガーして Claude が変更を提案し、必要に応じて MR を開くようにします。108ジョブと `ANTHROPIC_API_KEY` 変数を追加した後、**CI/CD** → **Pipelines** からジョブを手動で実行してテストするか、MR からトリガーして Claude が変更を提案し、必要に応じて MR を開くようにします。

99 109

100<Note>110<Note>

101 Claude API の代わりに Amazon Bedrock または Google Vertex AI で実行するには、以下の [Using with Amazon Bedrock & Google Vertex AI](#using-with-amazon-bedrock--google-vertex-ai) セクションを参照して、認証と環境セットアップを確認してください。111 Claude API の代わりに Amazon Bedrock または Google Vertex AI で実行するには、以下の [Using with Amazon Bedrock & Google Vertex AI](#using-with-amazon-bedrock-%26-google-vertex-ai) セクションを参照して、認証と環境セットアップを確認してください。

102</Note>112</Note>

103 113

104### 手動セットアップ（本番環境に推奨）114<h3 id="manual-setup-recommended-for-production">

115 手動セットアップ（本番環境に推奨）

116</h3>

105 117

106より制御されたセットアップが必要な場合、またはエンタープライズプロバイダーが必要な場合：118より制御されたセットアップが必要な場合、またはエンタープライズプロバイダーが必要な場合：

107 119

120 * プロジェクト webhook を「Comments（notes）」に追加して、イベントリスナーに追加します（使用する場合）132 * プロジェクト webhook を「Comments（notes）」に追加して、イベントリスナーに追加します（使用する場合）

121 * コメントに `@claude` が含まれている場合、リスナーがパイプライントリガー API を `AI_FLOW_INPUT` や `AI_FLOW_CONTEXT` などの変数で呼び出すようにします133 * コメントに `@claude` が含まれている場合、リスナーがパイプライントリガー API を `AI_FLOW_INPUT` や `AI_FLOW_CONTEXT` などの変数で呼び出すようにします

122 134

123## 使用例135<h2 id="example-use-cases">

136 使用例

137</h2>

124 138

125### issue を MR に変換する139<h3 id="turn-issues-into-mrs">

140 issue を MR に変換する

141</h3>

126 142

127issue コメント内：143issue コメント内：

128 144

132 148

133Claude は issue とコードベースを分析し、ブランチに変更を書き込み、レビュー用に MR を開きます。149Claude は issue とコードベースを分析し、ブランチに変更を書き込み、レビュー用に MR を開きます。

134 150

135### 実装ヘルプを取得する151<h3 id="get-implementation-help">

152 実装ヘルプを取得する

153</h3>

136 154

137MR ディスカッション内：155MR ディスカッション内：

138 156

142 160

143Claude は変更を提案し、適切なキャッシングを使用してコードを追加し、MR を更新します。161Claude は変更を提案し、適切なキャッシングを使用してコードを追加し、MR を更新します。

144 162

145### バグを素早く修正する163<h3 id="fix-bugs-quickly">

164 バグを素早く修正する

165</h3>

146 166

147issue または MR コメント内：167issue または MR コメント内：

148 168

152 172

153Claude はバグを特定し、修正を実装し、ブランチを更新するか新しい MR を開きます。173Claude はバグを特定し、修正を実装し、ブランチを更新するか新しい MR を開きます。

154 174

155## Amazon Bedrock & Google Vertex AI での使用175<h2 id="using-with-amazon-bedrock--google-vertex-ai">

176 Amazon Bedrock & Google Vertex AI での使用

177</h2>

156 178

157エンタープライズ環境では、同じ開発者エクスペリエンスで Claude Code をクラウドインフラストラクチャ全体で実行できます。179エンタープライズ環境では、同じ開発者エクスペリエンスで Claude Code をクラウドインフラストラクチャ全体で実行できます。

158 180

238 </Tab>260 </Tab>

239</Tabs>261</Tabs>

240 262

241## 構成例263<h2 id="configuration-examples">

264 構成例

265</h2>

242 266

243以下は、パイプラインに適応させることができる使用可能なスニペットです。267以下は、パイプラインに適応させることができる使用可能なスニペットです。

244 268

245### 基本的な .gitlab-ci.yml（Claude API）269<h3 id="basic-gitlab-ci-yml-claude-api">

270 基本的な .gitlab-ci.yml（Claude API）

271</h3>

246 272

247```yaml theme={null}273```yaml theme={null}

248stages:274stages:

271 # Claude Code は CI/CD 変数から ANTHROPIC_API_KEY を使用します297 # Claude Code は CI/CD 変数から ANTHROPIC_API_KEY を使用します

272```298```

273 299

274### Amazon Bedrock ジョブの例（OIDC）300<h3 id="amazon-bedrock-job-example-oidc">

301 Amazon Bedrock ジョブの例（OIDC）

302</h3>

275 303

276**前提条件：**304**前提条件：**

277 305

322 Bedrock のモデル ID にはリージョン固有のプレフィックスが含まれます（例：`us.anthropic.claude-sonnet-4-6`）。ワークフローがサポートしている場合は、ジョブ構成またはプロンプト経由で目的のモデルを渡します。350 Bedrock のモデル ID にはリージョン固有のプレフィックスが含まれます（例：`us.anthropic.claude-sonnet-4-6`）。ワークフローがサポートしている場合は、ジョブ構成またはプロンプト経由で目的のモデルを渡します。

323</Note>351</Note>

324 352

325### Google Vertex AI ジョブの例（Workload Identity Federation）353<h3 id="google-vertex-ai-job-example-workload-identity-federation">

354 Google Vertex AI ジョブの例（Workload Identity Federation）

355</h3>

326 356

327**前提条件：**357**前提条件：**

328 358

375 Workload Identity Federation では、サービスアカウントキーを保存する必要はありません。リポジトリ固有の信頼条件と最小権限サービスアカウントを使用します。405 Workload Identity Federation では、サービスアカウントキーを保存する必要はありません。リポジトリ固有の信頼条件と最小権限サービスアカウントを使用します。

376</Note>406</Note>

377 407

378## ベストプラクティス408<h2 id="best-practices">

409 ベストプラクティス

410</h2>

379 411

380### CLAUDE.md 構成412<h3 id="claude-md-configuration">

413 CLAUDE.md 構成

414</h3>

381 415

382リポジトリルートに `CLAUDE.md` ファイルを作成して、コーディング標準、レビュー基準、およびプロジェクト固有のルールを定義します。Claude は実行中にこのファイルを読み取り、変更を提案する際にあなたの規約に従います。416リポジトリルートに `CLAUDE.md` ファイルを作成して、コーディング標準、レビュー基準、およびプロジェクト固有のルールを定義します。Claude は実行中にこのファイルを読み取り、変更を提案する際にあなたの規約に従います。

383 417

384### セキュリティに関する考慮事項418<h3 id="security-considerations">

419 セキュリティに関する考慮事項

420</h3>

385 421

386**API キーやクラウド認証情報をリポジトリにコミットしないでください**。常に GitLab CI/CD 変数を使用します。422**API キーやクラウド認証情報をリポジトリにコミットしないでください**。常に GitLab CI/CD 変数を使用します。

387 423

390* ジョブ権限とネットワーク出力を制限します426* ジョブ権限とネットワーク出力を制限します

391* 他の貢献者と同じように Claude の MR をレビューします427* 他の貢献者と同じように Claude の MR をレビューします

392 428

393### パフォーマンスの最適化429<h3 id="optimizing-performance">

430 パフォーマンスの最適化

431</h3>

394 432

395* `CLAUDE.md` を焦点を絞った簡潔なものに保ちます433* `CLAUDE.md` を焦点を絞った簡潔なものに保ちます

396* issue/MR の説明を明確にして、反復を減らします434* issue/MR の説明を明確にして、反復を減らします

397* 実行不可能な実行を避けるために、適切なジョブタイムアウトを構成します435* 実行不可能な実行を避けるために、適切なジョブタイムアウトを構成します

398* ランナーで npm とパッケージのインストールをキャッシュします（可能な場合）436* ランナーで npm とパッケージのインストールをキャッシュします（可能な場合）

399 437

400### CI コスト438<h3 id="ci-costs">

439 CI コスト

440</h3>

401 441

402GitLab CI/CD で Claude Code を使用する場合、関連するコストに注意してください。442GitLab CI/CD で Claude Code を使用する場合、関連するコストに注意してください。

403 443

415 * 適切な `max_turns` とジョブタイムアウト値を設定します455 * 適切な `max_turns` とジョブタイムアウト値を設定します

416 * 並列実行を制限して、並行実行を制御します456 * 並列実行を制限して、並行実行を制御します

417 457

418## セキュリティとガバナンス458<h2 id="security-and-governance">

459 セキュリティとガバナンス

460</h2>

419 461

420* 各ジョブは、ネットワークアクセスが制限された分離されたコンテナで実行されます462* 各ジョブは、ネットワークアクセスが制限された分離されたコンテナで実行されます

421* Claude の変更は MR を通じてフローするため、レビュアーはすべての diff を確認できます463* Claude の変更は MR を通じてフローするため、レビュアーはすべての diff を確認できます

423* Claude Code はワークスペーススコープの権限を使用して書き込みを制限します465* Claude Code はワークスペーススコープの権限を使用して書き込みを制限します

424* 独自のプロバイダー認証情報を持ち込むため、コストは制御下に置かれます466* 独自のプロバイダー認証情報を持ち込むため、コストは制御下に置かれます

425 467

426## トラブルシューティング468<h2 id="troubleshooting">

469 トラブルシューティング

470</h2>

427 471

428### Claude が @claude コマンドに応答しない472<h3 id="claude-not-responding-to-claude-commands">

473 Claude が @claude コマンドに応答しない

474</h3>

429 475

430* パイプラインがトリガーされていることを確認します（手動、MR イベント、またはメモイベントリスナー/webhook 経由）476* パイプラインがトリガーされていることを確認します（手動、MR イベント、またはメモイベントリスナー/webhook 経由）

431* CI/CD 変数（`ANTHROPIC_API_KEY` またはクラウドプロバイダー設定）が存在し、マスク解除されていることを確認します477* CI/CD 変数（`ANTHROPIC_API_KEY` またはクラウドプロバイダー設定）が存在し、マスク解除されていることを確認します

432* コメントに `@claude`（`/claude` ではなく）が含まれており、メンショントリガーが構成されていることを確認します478* コメントに `@claude`（`/claude` ではなく）が含まれており、メンショントリガーが構成されていることを確認します

433 479

434### ジョブがコメントを書き込めない、または MR を開けない480<h3 id="job-can’t-write-comments-or-open-mrs">

481 ジョブがコメントを書き込めない、または MR を開けない

482</h3>

435 483

436* `CI_JOB_TOKEN` がプロジェクトに対して十分な権限を持っていることを確認するか、`api` スコープを持つ Project Access Token を使用します484* `CI_JOB_TOKEN` がプロジェクトに対して十分な権限を持っていることを確認するか、`api` スコープを持つ Project Access Token を使用します

437* `mcp__gitlab` ツールが `--allowedTools` で有効になっていることを確認します485* `mcp__gitlab` ツールが `--allowedTools` で有効になっていることを確認します

438* ジョブが MR のコンテキストで実行されているか、`AI_FLOW_*` 変数経由で十分なコンテキストを持っていることを確認します486* ジョブが MR のコンテキストで実行されているか、`AI_FLOW_*` 変数経由で十分なコンテキストを持っていることを確認します

439 487

440### 認証エラー488<h3 id="authentication-errors">

489 認証エラー

490</h3>

441 491

442* **Claude API の場合**: `ANTHROPIC_API_KEY` が有効で期限切れでないことを確認します492* **Claude API の場合**: `ANTHROPIC_API_KEY` が有効で期限切れでないことを確認します

443* **Bedrock/Vertex の場合**: OIDC/WIF 構成、ロール偽装、シークレット名を確認します。リージョンとモデルの可用性を確認します493* **Bedrock/Vertex の場合**: OIDC/WIF 構成、ロール偽装、シークレット名を確認します。リージョンとモデルの可用性を確認します

444 494

445## 高度な構成495<h2 id="advanced-configuration">

496 高度な構成

497</h2>

446 498

447### 一般的なパラメータと変数499<h3 id="common-parameters-and-variables">

500 一般的なパラメータと変数

501</h3>

448 502

449Claude Code は以下の一般的に使用される入力をサポートしています。503Claude Code は以下の一般的に使用される入力をサポートしています。

450 504

458 正確なフラグとパラメータは `@anthropic-ai/claude-code` のバージョンによって異なる場合があります。ジョブで `claude --help` を実行して、サポートされているオプションを確認してください。512 正確なフラグとパラメータは `@anthropic-ai/claude-code` のバージョンによって異なる場合があります。ジョブで `claude --help` を実行して、サポートされているオプションを確認してください。

459</Note>513</Note>

460 514

461### Claude の動作をカスタマイズする515<h3 id="customizing-claude’s-behavior">

516 Claude の動作をカスタマイズする

517</h3>

462 518

463Claude をガイドするには、主に 2 つの方法があります。519Claude をガイドするには、主に 2 つの方法があります。

464 520

gitlab-ci-cd.md 2026-06-16 21:57 UTC to 2026-06-17 17:02 UTC

Claude Code GitLab CI/CD

GitLab で Claude Code を使用する理由

仕組み

Claude は何ができますか？

セットアップ

クイックセットアップ

手動セットアップ（本番環境に推奨）

使用例

issue を MR に変換する

実装ヘルプを取得する

バグを素早く修正する

Amazon Bedrock & Google Vertex AI での使用

前提条件

セットアップ手順

前提条件

セットアップ手順

構成例

基本的な .gitlab-ci.yml（Claude API）

Amazon Bedrock ジョブの例（OIDC）

Google Vertex AI ジョブの例（Workload Identity Federation）

ベストプラクティス

CLAUDE.md 構成

セキュリティに関する考慮事項

パフォーマンスの最適化

CI コスト

セキュリティとガバナンス

トラブルシューティング

Claude が @claude コマンドに応答しない

ジョブがコメントを書き込めない、または MR を開けない

認証エラー

高度な構成

一般的なパラメータと変数

Claude の動作をカスタマイズする