AI時代の開発環境・インフラ構築ガイド【初心者向け2026年版】

Google Cloudの請求のままClaudeを使う道は、GoogleがAgent Platform（旧Vertex AI）の一部として運営するGoogle運営版と、2026年10月22日に一般提供が始まったAnthropic運営版の2つです。Claude CodeはGoogle運営版で使い、CLAUDE_CODE_USE_VERTEXなどを設定します（複数人に配るならモデルの固定を勧めます）。Files API・Agent Skills・Managed Agents・fast modeなどを使うならAnthropic運営版です。Google運営版のglobalはOpus 5.5・Sonnet 5.5・Haiku 5.5の単価がClaudeのAPIと同じで、us・euのマルチリージョンは1.1倍。Anthropic運営版はCCUで計量し、トークンあたりの単価表は公式ドキュメントにありません。違いと選び方、料金、地域、始め方、SDK、Claude Codeの設定、割り当てと429の対処を、公式ドキュメント（2026年10月26日確認）にもとづいて説明します。

Claude APIで「`temperature` is deprecated for this model.」が出たら、Claude 4.7以降のモデルにtemperature・top_p・top_kの既定以外の値を送っているのが原因で、3つを要求から消せば直ります。Claude 4.7以降のモデルは、これまでのAPIバージョン2023-06-01でも既定以外の値を受け付けず、新しいAPIバージョン2026-10-21では、どのモデルでも既定の値でも400エラーになります。Pythonのanthropic 2.0.0など新しいSDKは2026-10-21を自動で送り、3つの引数も型から消えているので、3つを渡しているコードはSDKを上げると引数のエラーか400になります。この記事では、エラーが出る2つの場面、毎回同じ答えにしたいときの考え方、コードの中で探す方法、SDKごとのバージョン、一緒に直す変更（APIキーの送り方など）、近いエラー「anthropic-version: header is required」の直し方を、Anthropicの公式ドキュメント（2026年10月26日確認）にもとづいて説明します。

Codex が遅い・重いと感じたときの原因と対処を、症状ごとにまとめました。AI の返事が遅いなら、障害・混雑の確認、思考の強さ（reasoning effort）を作業に合わせて下げる、軽いモデルや高速モード（Fast は利用枠を2.5倍使う）を使う、作業ごとに新しいスレッドを作る（OpenAI の担当者が勧める）。起動が遅いなら、使っていない MCP サーバーを enabled = false で止め、CLI を最新にする。アプリが重い・固まるなら、最新版にして再起動し（Windows の不具合の原因の1つは v26.825.32147 で修正）、要らなくなった定期タスクの実行をアーカイブする（worktree が溜まるため）。コマンドが遅いなら、WSL では Linux 側にファイルを置く。主に OpenAI の公式のドキュメントと GitHub の担当者の返答（2026年10月25日確認）にもとづきます。

アプリの移動は成功した一方、保存先の準備中に同じドライブのDockerとUnityでI/O障害が発生。NTFS・AppX・VHDMPの時系列から分かったことをまとめました。

アプリ本体と主要データはDドライブへ、使用中の実行環境はCドライブへ。移行前のバックアップから保存先の実体確認まで、実際に行った作業と判断をまとめました。

CLIだけでなく、Codexアプリ・IDE、Claude Desktop・VS Code・Web・スマホで調査専用にする操作を整理。read-onlyとPlanの違い、設定の適用・保存範囲、ツール限定、そのまま使える依頼文、差分の確認が分かります。

Codexの秘密ファイル対策を、読み取り拒否・作業環境の分離・承認・通信の違いから解説。Permission profilesの設定例、.envの名前と階層、環境変数、OSごとの制約、ダミーで拒否を確かめる手順が分かります。

Claude Code のクラウドセッションは、GitHub の非公開リポジトリに置き、Claude の GitHub App をそのリポジトリだけに入れ、本番のサーバーには読み取り専用の Deploy key で取りに行かせるだけにすれば、本番への入口を増やさずに開発を任せられます。この記事は、筆者が2026年10月4日に別の開発プロジェクトで使い始めたときの記録を、同日時点の公式ドキュメントの原文で確かめたものです。GitHub なしの claude --cloud ではすべてのブランチの履歴と管理下のファイルの未コミットの変更が送られること（Windows は名前に関係なく送られる）、別の GitHub アカウントにつながっていたときの直し方、「Only select repositories」と公開リポジトリが一覧に出る理由、環境変数は環境を使う人なら誰でも読めるので環境をプロジェクトごとに作ること、手元のファイルが見えないこと、クラウドの Accept edits はコマンドのたびに止まり Auto なら進むことを解説し、始める前のチェックリストにまとめます。あわせて、1回の指示で自律に走らせ、途中で「止めて」と指示して止めるまでに期間限定のクレジット $226 を使った実例と、減り方の理由、減らすための工夫も紹介します。

Claude Code でのやり取りが AI の学習に使われるかは、プランとアカウントの設定で決まります。Free・Pro・Max の個人プランでは、claude.ai のプライバシー設定でモデルの改善への利用をオンにしているときだけ学習に使われ（保存は5年）、オフにすれば止まります（保存は30日）。設定はアカウントにあり、Claude Code を動かす PC の設定ファイルを変える必要はありません。この記事では、2026年10月4日時点の Claude Code 公式ドキュメント「Data usage」、Anthropic のプライバシーセンター、Claude Platform の「API and data retention」の原文をもとに、設定の場所と手順、オフにしても過去の学習からは取り除かれないこと、👍👎 の評価・/feedback・規約違反と判定された会話の扱い、Team・Enterprise・API・Bedrock などプラン別の学習と保存期間を整理します。API の入出力は既定で学習に使われず30日以内に削除されること、ZDR の範囲と、Fable などの Covered Models に30日の保存が必要なこと、学習とは別に送られる利用状況・エラー報告を止める環境変数、手元の PC に平文で残る会話の記録、機密情報を扱うときの選び方もまとめます。

Claude Code の /doctor prompt-audit（/checkup prompt-audit も同じ）は、CLAUDE.md・CLAUDE.local.md・AGENTS.md と、.claude/ の下のルール・スキル・コマンド・サブエージェントを Claude に読ませ、古いモデル向けの書き方、存在しないファイルやコマンドへの言及、互いに食い違う指示を探して、報告と差分の案を返すコマンドです。頼むまでファイルは変わらず、v2.1.283 以降で使えます。この記事では、2026年10月3日時点の公式ドキュメント・CHANGELOG と、Claude Code に同梱された点検の手順書をもとに、使い方とパスでの絞り方、何を「古い」と判定するか（強すぎる言い回し・存在しないパス・ファイル同士の食い違いなど）、文脈や理由のある禁止は消さないという決まり、報告の6項目と確かさの読み方、/doctor・/claude-api prompt-audit・ターミナルの claude doctor との違いを整理します。あわせて、このサイトの指示ファイルに実際にかけた結果（指摘9件のうち7件を適用、規則を足したときの説明の書き直し忘れという本物のずれを発見）と、利用枠・結果のばらつき・適用前に確かめる手間などの注意点もまとめます。

Claude Code の /code-review は、上流より先のコミットと未コミットの変更（または渡した PR・ブランチ・パス）を読み、正しさのバグを探して報告する同梱スキルです。/review はその別名で、レビューはバックグラウンドのサブエージェントとして動き、費用は通常の利用枠に数えられます。この記事では、対象の渡し方、low（確信の高い指摘だけ）と medium〜max（広く拾う代わりに仕分けが要る）の選び方、レベルを省略すると前回打ったレベルが使われる決まり、--fix の編集がバックグラウンドでは /rewind で戻らない注意点、--comment の GitHub・GitLab での投稿先を整理します。さらに、クラウドで複数のエージェントが検証済みの指摘だけを返す ultra（約15〜25分、Pro・Max は1回限りの無料3回、その後は usage credits で通常1回 $5〜25）と、/simplify・/security-review・GitHub App の Code Review・claude-code-action との違いを、2026年10月2日時点（レベルの説明は10月14日時点）の公式ドキュメントと CHANGELOG の原文から説明します。あわせて、このサイトの AI 画像判定ツールのコードに /code-review high を1回かけた結果（指摘10件のうち9件が本物のバグ、すべて修正）と、利用枠・指摘の確認の手間・--fix の戻し方などのデメリットもまとめます。

Claude Codeのプロジェクト機能（公開ベータ）で、ローカルLLMの必要メモリを調べるWebサイトを丸ごと作らせてみました。作成から最後のマージまで約20時間、スレッド10本・PR 11本・約2.3万行、使ったトークンは約1.9億（97.7%はキャッシュの読み取り）。夜のうちに3本の作業が並列で進み、スレッド同士が配り役を通じて調整し、任せる指示に変えると次の作業まで自分で決めました。一方で、データ収集とページの担当の境目で「公開してよいか」を決める処理を誰も作っておらず、本番ではモデルが0件でした。見本データのテストでは現れない不具合も実データで見つかり、SSHでしか入れないサーバへの公開では行き詰まりました。始めるまでのつまずき、承認を挟んだ場合と任せた場合の違い、セットアップクレジットの減り方、向いている仕事と向いていない仕事まで、実測で記録します。