こんにちは！調子はどうですか？ Lena です。

数週間前、いつものコーヒー店に座って、Claude Code に先週説明したことを覚えておいてほしかった。覚えていませんでした。全部のコンテキストをもう一度打ち直す羽目になって、画面を見つめながら思ったのを覚えています——待って、全部どこに行ったの？

その瞬間が、思ってもみなかった穴に私を落としました。なぜなら Claude Code における「ローカル」は、私が仮定していた意味ではなかったから。そして、自分が理解したと思っていたことと実際に起きていることの間のその隙間は……書き留める価値がありました。

Claude Code をローカルで動かすとは実際どういうことか

ローカル CLI 実行 vs クラウドホスト型セッション

Claude Code をローカルで動かすとき、CLI はあなたのマシンに住みます——でも実際のモデル推論は依然として Anthropic のクラウドで起きています。ターミナルは API と話している；重い仕事はあなたのラップトップで起きていません。

ローカルにあるもの：ファイルシステム、プロジェクト構造、コマンド履歴、Claude が作る output ファイル。ローカルにないもの：モデルの重み、計算資源、そしてセッション間で Claude が「知っている」何か。

この区別は agent workflow を構築していて、ある種の永続的な知性がローカルに蓄積されると期待しているなら、とても重要です。そうはならない——少なくとも自動的には。

Linux、Mac、Windows での Claude Code のインストール

2026 年 3 月時点で、Claude Code は npm 経由で利用可能、Node.js 18+ が必要です。インストール手順はプラットフォーム間で同じ：

Bash

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

それから認証：

Bash

claude login

Linux では、インストール後に claude コマンドが見つからない場合、npm のグローバル bin ディレクトリを PATH に追加する必要があるかもしれません。WSL2 を使う Windows ユーザーは環境を Linux として扱ってください。ネイティブの Windows PowerShell サポートは存在しますが、ファイルパス処理にいくつかのエッジケースがあります——セットアップが標準的だと仮定する前に、Anthropic の Claude Code ドキュメントを確認する価値があります。

ローカル Skills とメモリ

CLAUDE.md とプロジェクトレベルの skill ファイル

ここは二度読み直す必要がありました。

Claude Code は各セッションの開始時にプロジェクトルートから CLAUDE.md というファイルを読みます。ブリーフィング資料として考えてみてください——そこに指示を書けば、Claude はプロジェクトを開くたびにそれを拾います。

Markdown

# My Project Context

- This is a Next.js 14 app using TypeScript
- Always use pnpm, not npm
- Component files live in /src/components
- Prefer functional components with explicit return types

これはメモリではありません。コンテキスト注入です。この区別は微妙ですが、ツールへの見方を変えます。Claude は 覚えている のではなく——読んでいる のです。毎セッション。

サブディレクトリに CLAUDE.md を置くこともできます。Claude Code はプロジェクト内で作業している場所に応じて、関連するものをロードします。codebase の異なる部分で異なる規約があるときに役立ちます。

ローカルコンテキストはセッションをまたいでどう蓄積するか

注意を向け始めて気づいたのは、コンテキストは自動では蓄積しないということです。蓄積 し得る のは CLAUDE.md ファイル自身です——セッション後に毎回、学んだことやうまくいったパターンを反映して更新するならば。

手作業です。あなたがメモリ層です。

一部の人はセッションサマリを CLAUDE.md に自動 append する小さなスクリプトを書いています。合理的なワークアラウンドです。でも箱から出したままだと、このファイルはあなたが編集するまで静的です。

今日の Claude Code における「メモリ」とは何か

2026 年初頭時点で、Claude Code は最近のいくつかの agent フレームワークが持つようなネイティブの永続メモリを持っていません。あなたの好みの知識グラフを静かに構築しているバックグラウンドプロセスはありません。

存在するのはこれです：

プロジェクトレベルのコンテキストのための CLAUDE.md
単一セッション内での会話履歴
Claude が作成・修正したファイル——ファイルだから永続します

最後のものは実際、聞こえる以上に強力です。Claude が再利用可能なユーティリティ関数を生成してリポジトリに保存したら、その能力はバージョン管理に入ります。考えうる最も信頼できるやり方で永続しているのです。

ローカル実行は能力の永続化を容易にするか？

長所——永続ファイル、バージョン管理、ローカル skill ライブラリ

ローカルで動かすことは、永続的な能力を構築する上で本当の利点をもたらします——ただし、私が最初に想像していた形ではありません。

何が永続するか	どう永続するか
Claude が書いたコード	ファイルシステムに保存、git で追跡
プロジェクト規約	CLAUDE.md に記述
再利用可能なパターン	リポジトリに実ファイルとして保存
ワークフロースクリプト	Shell スクリプト、Makefile など、Claude が書く手伝いをする

バージョン管理がここでのキラー機能です。Claude が手伝って構築するすべてのパターンが commit になります。git 履歴が蓄積された能力のタイムラインになります。それが本当の永続化です——自動化されていないだけで。

限界——依然としてシングル agent、依然としてクロス agent 継承なし

Claude Code は単一のセッション内で単一の agent として動きます。ある Claude Code セッションが学んだことを別のセッションと共有するための組み込みメカニズムはありません——同じプロジェクト上の別のターミナルウィンドウであってもです。

これがハードな限界です。プロジェクト A 上の Claude Code がプロジェクト B 上の Claude Code に自動的に通知することはできません。学習は伝搬しません。各セッションは、あなたが手動で CLAUDE.md に入れたもの、そしてプロジェクトに存在するファイルから再スタートします。

チームにとってこれは興味深い課題を作ります。1 人の開発者が共有 codebase の優れた CLAUDE.md を洗練したなら、他の人も同じファイルを使う必要があります。コラボレーションは人間を介したものであって、agent を介したものではありません。LangGraph のマルチ agent 協調パターンのようなプロジェクトはクロス agent 協調がどう見えるかを探求していますが、Claude Code はまだそれをネイティブには実装していません。

ローカル状態とネットワークレベルの再利用可能資産の間のギャップ

このギャップについてずっと考え続けていました。ローカル状態はあなたのもの——ファイルシステム、git リポジトリ、CLAUDE.md に住んでいます。それは素晴らしい。でも、それはより大きな何かに参加しません。

ネットワークレベルの再利用可能資産とはこういう意味です：Claude があなたを手伝いながら学んだことが、何らかの検証された形で、類似の問題に取り組む他の agent が利用できるようになる。ローカルの Claude Code はそのギャップの片側に座っています。そのギャップが閉じるのか、どう閉じるのかは、私が引き続き注視しているものです。

能力エンジニアリングの出発点としてのローカル agent

ネットワークに発行する前に、ローカルで再利用可能パターンを構築する

助けになったフレーミング：ローカルの Claude Code は、パターンがどこかに共有される準備ができる前に開発するのに良い場所です。

反復し、洗練し、動くバージョンをファイルと CLAUDE.md にエンコードします。パターンが固まったら——prompt テンプレート、コード生成ワークフロー、デバッグのアプローチ——それは文書化されテスト可能です。将来のあらゆる能力共有システムの原材料です。

OpenAI Swarm プロジェクトは軽量なマルチ agent 協調を実験し、そこからの学びのひとつは、よく定義された個々の agent の振る舞いが効果的なコラボレーションの前提条件だということでした。ローカルファーストは制約ではなく——仕事がスケールする前に実際に行われる場所です。

なぜ「ローカルファースト」は「ローカル専用」を意味しないか

初期に犯した間違いは、「ローカル」を出発点ではなく恒久的な状態として扱っていたことだと思います。

ローカル実行はコントロール、スピード、そして実際のファイルシステムとの統合をくれます。良いワークフローが実際にどう見えるかを見極める、丁寧な仕事をする場所です。それが分かってしまえば、それをどう共有するか——チームメイトと、他のプロジェクトと、他の agent と——は別の、そして興味深い問題になります。

Google が公開した A2A（Agent-to-Agent）プロトコル仕様は、システムをまたいで agent が能力をどう伝達するかを形式化するひとつの試みです。Claude Code がこうした生まれつつある標準と統合するかどうかは、追いかける価値があります。

限界と trade-off

始める前に誰かに知っておいてほしいことがいくつか：

CLAUDE.md にはコンテキスト上限があります。 長くなりすぎると、他の有用なコンテキストをウィンドウから押し出し始めます。集中して保つ。定期的に刈り込む。

ローカルファイルはあなたの git 衛生次第です。 Claude の output を一貫してコミットしていないなら、マシンを切り替えたり環境をリセットしたりしたときに「永続性」は消えます。

API には依然としてレート制限があります。 ローカルで動かすことは利用制約からあなたを免除しません。重い agentic セッション——特にファイル操作と tool 使用を伴うもの——は会話的な利用よりも早く制限に当たります。Anthropic のレート制限ドキュメントに現在のティアの詳細があります。

Claude Code のツール使用はセッション単位でサンドボックス化されています。 ファイルの読み書き、ターミナルコマンドはセッション内で動作します。ファイルに落ちない限り、何も持ち越されません。

ここの端を全部分かっているとはまだ言い切れません。でも、これが今の私の絵です。

FAQ

Claude Code をローカルにどうインストールしますか？

npm 経由でインストール：npm install -g @anthropic-ai/claude-code、それから claude login を実行して認証します。Node.js 18 以上が必要。Linux / WSL では、PATH に npm のグローバル bin ディレクトリが含まれていることを確認してください。

Claude Code は永続メモリを持っていますか？

自動的な意味では持っていません。各セッションは新たに始まります。永続性は CLAUDE.md（あなたが手動で維持する）、そして Claude がプロジェクト内に作成してバージョン管理にコミットされるファイルから来ます。

CLAUDE.md とは何で、どう動きますか？

プロジェクトルート（そしてオプションでサブディレクトリ）に置かれるプレーンな markdown ファイルです。Claude Code は毎セッションの開始時にそれを読みます。プロジェクトのコンテキスト、規約、好みを記述するのに使います。メモリシステムではなく、ブリーフィング資料として考えてください。

Claude Code の skills はプロジェクト間で移行できますか？

自動的にはできません。CLAUDE.md や再利用可能なファイルを手動で 1 つのプロジェクトから別のプロジェクトへコピーまたは適応させることはできますが、組み込みのクロスプロジェクト能力共有はありません。これは現在のローカルファーストアーキテクチャの有意味な限界の 1 つです。

agent workflow にとって、ローカル Claude Code はクラウドホスト型より良いですか？

何を最適化するかによります。ローカルは直接的なファイルシステムアクセス、プロジェクト固有のコンテキスト上での高速な反復、そしてファイルへのフルコントロールをくれます。クラウドホスト型（Claude.ai Projects のような）はより容易な共有と協業をくれます。複雑なローカル codebase を持つソロ開発ワークフローにはローカルが勝つ傾向があります。チームワークフローや非技術的なユーザーにはクラウド機能のほうが重要かもしれません。

Previous Posts:

Claude Code が skills とコンテキストを内部でどう扱っているかをよりよく理解したいなら：Claude Code Skills Feature Explained
プロジェクトをまたいで skills を構築・再利用・拡張する方法を探っているなら：Claude Code Skills: Build, Share, Extend Guide
skill ファイルと実際の agent 能力の違いをはっきりさせたいなら：Claude Skills: skill.md vs Agent Capability
振る舞いを連鎖させて、より構造化された agent ワークフローを構築することを考えているなら：Agent Hooks: AI Execution Chains Explained
Claude Code をローカルの限界を超えて拡張する方法として MCP を調べているなら：How MCP Servers Work