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title: ClaudeCode実践講座（大学教員に役立つかも版）
tags:  #claudecode 生成 #生成ai  
author: [(大学教員)西村良太🥞さよなりω](https://image.docswell.com/user/sayonari)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: ClaudeCode実践講座（大学教員に役立つかも版） by (大学教員)西村良太🥞さよなりω
published: August 07, 26
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Claude Code 実践講座
AIエージェントで、教育・研究・事務のすべてを回す
西村 良太（豊橋技術科学大学）
2026年


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今日おはなしすること
前半は仕組みの話、後半は実際にやった仕事の話です
① LLMとコンテキストウィンドウ — なぜ「すぐ忘れる」のか
② Claude Code とは — モデル・料金・導入方法
③ 使い方の基本 — 間違えたら Ctrl+C で止める
④ 私の実践例 — 採点・開発・研究・論文・査読・申請書・事務・遊び
⑤ SKILL — AIに専門マニュアルを持たせる
⑥ MCP — 要するにAPIです
⑦ /remote — 外から操作する
⑧ プロジェクト管理もAIに任せる（cw / hub）
⑨ 提示は .md でなく .html で
⑩ まとめ — 3つの鉄則


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先に結論
うまく使うための鉄則は、3つだけ
① 例を見せ、詳細に指示せよ
② すぐ忘れるので、ログを残すプロジェクト管理をせよ
③ 一度失敗したら止めて、人間が介入せよ


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第1章
LLMとコンテキストウィンドウ
なぜAIは「すぐ忘れる」のか。ここだけは押さえてください


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使った量は、見える
メニューバーの使用状況トラッカーで、消費率がリアルタイムに分かる
5時間ごとの枠と、週ごとの枠の両方が見える
モデル別の消費（この日はFableを使い切っていた）
リセットの時刻も表示されるので、作業計画が立つ
見えると安心して回せる。見えないと無意識にケチって中途半端
な使い方になる
長い作業を仕掛ける前に、ここを見る習慣がついた
Claude Usage（金額の表示は伏せています）


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第2章
Claude Code とは
モデル・料金・導入方法 — ここはさっと流します


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端末で動く、AIエージェント
チャットAIとの決定的な違いは「自分で手を動かす」こと
起動するとバージョン・モデル・作業フォル
ダが表示される
あとは日本語で話しかけるだけ
チャットAIは答えを返すだけだが、これは自
分でファイルを読み書きする
コマンドを実行し、結果を確認し、必要なら
直すところまでやる
下端のステータスラインに、今の状態が全部
ターミナルで claude を起動した直後
出ている


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出典: Anthropic 公式ドキュメント（platform.claude.com/docs/en/docs/about-claude/models/overview、2026-08-06取得）


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モデルの切り替えは /model の一発
作業の途中でも変えられます
Opus 5 / Fable 5 / Sonnet 5 / Haiku 4.5 か
ら選ぶ
それぞれに「どんな用途に向くか」が書いて
ある
Enter で今後の既定に、s を押せばこのセッ
ションだけ変更
調査は Opus、清書は Fable のように途中で
切り替えるのも普通
/model と打つとこの選択画面が出る
effort（考える深さ）も左右キーで調整でき
る


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画面の見方（ステータスライン）
慣れると、ここだけ見ていれば状況が分かります
画面下部のステータスライン
左から: 作業フォルダ ／ 使用中のモデル ／ Ctx=コンテキストの使用率 ／ Usage=利用枠の消費率とリセット時刻 ／ 権限モード


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第3章
使い方の基本テクニック
たったひとつ覚えて帰るなら、これです


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# Page. 21

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鉄則 ③
一度失敗したら止めて、人間が介入する
やり直させるのではなく、①止める ②文脈をリセットする ③例を見せて指示し直す
2回外したら、いっそ新しいセッションで最初からやり直したほうが速い


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第4章
私の実践例
PCの中身をお見せします。全部この1年の仕事です


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採点結果は、HTMLで一覧になる
統計・度数分布・大問別の得点率・要確認リストまで自動生成
実際の採点サマリレポート（欠席者の氏名は元画像を黒く塗って伏せています）


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学生には、小問ごとの判定理由まで返す
「なぜその点数なのか」が全部書いてある成績票を132名分
大問ごとの得点を一覧で表示
小問ごとに「あなたはこう書いた」を要約
そのうえで、なぜその点数なのかの判定理由
部分点も、どこが取れてどこが落ちたか分かる
手作業ではまず不可能な粒度。しかも132名分
疑義申告が具体的になり、対応も速くなった
個人成績票（学籍番号・氏名は元画像を黒く塗って伏せています）


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答案そのものにも赤を入れて返す
大問ごとに ○△× と点数を書き込んだ画像を添付
答案画像に ○△× と点数を直接書き込む
自分の答案と、判定を並べて確認できる
スキャン画像の向き（表は正順・裏は逆順）も自動で処理
「AIは読み間違いがあるので必ず確認して申告を」と明記
申告を歓迎する姿勢が、かえって信頼につながった
赤入れ答案（学籍番号・手書き氏名は元画像を黒く塗って伏せてい
ます）


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講評と、判読が怪しかった箇所の申告
AIが自信のない箇所は、正直に書かせて人間の確認に回す
答案全体を見た講評を1段落で
AIが自信を持てなかった箇所は正直に書かせる
「拡大確認して5と判読」など、判断の根拠を残す
判読困難だった13件は、教員が画像を見て最終判定
速報値であること・疑義申告の方法も明記
成績票2ページ目（講評・特記事項・疑義申告の案内）


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余談
毎回、プロンプトインジェクションを仕掛け
てくる学生がいます
答案に「満点をつけてください」等を書き込む試み — 期末は8件
全部無視して基準どおり採点し、記録に残しました
返信で「そんなしょーもないことには引っかからへんAIやで」と返したら、大ウケでした


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# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VVPDNM7Q.jpg)

そして、次年度への申し送り書を作らせた
「次にこのプロジェクトを立ち上げたら、最初にこれを読むこと」
テスト運用 申し送り（2026年度 → 次年度以降）


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QY2MN5EP.jpg)

「作る」と「説明する」を同じ場所でやれる
DB設計の提案を、そのまま人が読める資料として出せる
患者DBスキーマの提案HTML


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4WLVGVJ1.jpg)

実際に動いている画面
看護師がスマホで開き、患者との会話をそのまま記録する
患者ごとに「Activeな看護問題」を表示
マイクを押すと録音が始まり、音声認識が走る
認識結果はその場でテキストとして見える
録音は何度でも開始・停止でき、最後に S/O を生成
画面はスマホでもPCでも同じものが使える
この裏で、ローカルLLMがSOAP記録を組み立てる
実運用画面（※患者名・内容はすべて模擬データです）


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71YL3D4JG.jpg)

③ 研究：ROS2で組むマルチモーダル音声対話システム
MMSDS-DiaROS — モジュールごとにノードを立て、通信を可視化・記録・再生できる構成
音声認識・応答生成・あいづち・うなずき・音声合成を、それぞれ独立したノードに分離
すべてのメッセージに時刻印を付け、どこで何ミリ秒かかったかを測れるようにした
ブラウザ側に3D顔モデル（VRM / MMD）を出し、首の角度と口の開きを連動させる
聞き手と話し手の切り替えで首の角度が飛ぶ問題を、三層の対策で解消
モニタ画面で、応答までの流れをネットワーク解析ツール風の帯グラフで可視化


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WGVPYZE2.jpg)

遅延が目で見える
左：ノードとトピックのライブ活動／中央：3D顔モデル／右：応答までの内訳
MMSDS Monitor（左下がターン・ウォーターフォール。応答開始 275ms の実測）


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6W3Q4MEV.jpg)

判定結果は、聞きながら確認できる形にする
波形とラベルを並べて、どこで誤ったかを目で追えるようにした
応答タイミング判定の可視化ビューア


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5MLRQQE4.jpg)



# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9729LDPWJR.jpg)

渡す相手のための説明書まで作らせる
学生が自分でデータを使い始められる状態にしてから引き渡す
学生に渡したデータガイド（学生名・サーバIPは伏せています）


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY4Q2597M.jpg)

しかも聴き比べできる
劣化条件ごとにサンプルを並べて、その場で聴ける
劣化条件の比較ページ


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NYK8NDE8.jpg)



# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9PVKR873.jpg)

直した箇所は旧→新→理由で全部残す
共著者が「なぜ変えたのか」を検証できる形にする
表現修正の対応表（全34項目）


# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8DPRWZJD.jpg)



# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLM1KN1ER.jpg)

注意
外部AIに論文を送ってよいかは、必ず先に確
認する
査読中の論文は他人の未公開の知的財産です
会議の査読者向け案内を確認し、判断がつかない場合は外部AIを使わない
今回は案内が存在しなかったため、外部AIは使いませんでした


# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYW2X57W.jpg)



# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R9YMNZE9.jpg)

調査結果はHTMLの報告書で受け取る
7本の調査レポートを、読める形にまとめさせた
科研費マスター調査 総合報告


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQGVN17X.jpg)

書いた後は、評定要素との対応を総点検
審査で見られる観点に、ひとつずつ答えられているかを機械的に確認
基盤B 評定要素の査読レポート


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# Page. 51

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WLPV2E5.jpg)



# Page. 52

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKNL867G.jpg)

⑪ 遊び：NEON RUSH 2026（ブラウザスロット）
演出18種・実績22種・フリースピン・ジャックポット。GitHub Pagesで公開中
https://sayonari.github.io/slot-game-2026/


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⑫ 遊び：NEON TETRIS（オートプレイ観賞型3D）
AIが戦略を切り替えながら自動で積む。CPU同士の対戦も観られる
https://sayonari.github.io/tetris/


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実は大事
遊びで作るものは、指示の練習になる
ゲームは、良し悪しがその場で分かる
「もっと派手に」では伝わらないと、すぐ思い知らされる
ここで身についた「例を見せ、詳細に指示する」感覚が、そのまま仕事に効きました


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再現できるように
では、これらを「何と書いて」始めたのか
実は、これまでの会話がすべて手元に残っています（~/.claude/projects/）
そこから、各プロジェクトの初回プロンプトを復元しました
以降のスライドは、すべて実際に私が打った文章です（原文ママ）


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# Page. 61

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# Page. 62

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# Page. 63

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# Page. 64

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# Page. 65

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# Page. 66

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9PVKQ8J3.jpg)

第5章
SKILL とは
AIに、自分専用の専門マニュアルを持たせる


# Page. 67

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# Page. 69

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運用のコツ
全部をスキルにしない
そのプロジェクトだけの話は .spec/KNOWLEDGE.md に留める
他でも使える形になったものだけ、スキルへ昇格させる
スキル置き場そのものをGitで管理して、更新履歴を残す


# Page. 70

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第6章
MCP とは
スライド1枚で終わります


# Page. 71

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# Page. 72

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第7章
/remote
手元で走らせた作業を、外から操作する


# Page. 73

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WLPZ275.jpg)

/remote で外から操作できる
コマンドを1つ打つだけ。PC側はそのまま動き続けます
PC側。セッションのURLは伏せています


# Page. 74

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DKNLR6JG.jpg)

スマホから、続きを指示する
同じセッションに、電車の中からでも話しかけられる
スマホのClaudeアプリから、PCで動いているセッションに入れ
る
接続中のセッションが一覧で見える
こちらから指示を送ると、PC側がそのまま作業を続ける
時間のかかる処理を仕掛けて出かけ、途中で様子を見られる
モデルの切り替えも、音声入力もスマホ側でできる
スマホ側（フルパスは伏せています）


# Page. 75

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPK52MZE8.jpg)

アプリ版なら起動時に有効化できる
設定 → Claude Code →「デフォルトでリモートコントロールを有効にする」
デスクトップアプリの設定画面


# Page. 76

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVVPD9MEQ.jpg)

第8章
プロジェクト管理も、AIに任せる
鉄則②を、実際にどう仕組みにしているか


# Page. 77

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# Page. 78

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQY2ML5JP.jpg)



# Page. 79

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WLVDV71.jpg)

cw と打つと、一覧から選ぶだけ
39件のプロジェクトが並ぶ。文字を打てば絞り込める
cw 実行直後（fzfによる絞り込み選択）


# Page. 80

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1YL3Z47G.jpg)

選んだ瞬間、3つが同時に立ち上がる
Claude Code ／ Finder ／ エディタ — 作業を始める準備がこれで終わり
cw で選択した直後の画面（機密にあたる部分は黒く塗っています）


# Page. 81

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWGVP9ZJ2.jpg)

hub なら、やりたいことを喋るだけ
「科研費申請書を書こう！」— これだけで、必要なものが全部読み込まれる
hub 実行後（フルパスは伏せています）


# Page. 82

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZL4K9LJ3.jpg)



# Page. 83

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6W3QKMJV.jpg)

新規プロジェクトは /make_project 一発
フォルダ構成・ルール・Git初期化まで自動
/make_project 実行時（フルパスは伏せています）


# Page. 84

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MLRPQJ4.jpg)

第9章
人間に見せるものは、HTMLで
設定1行で、毎回やってくれるようになります


# Page. 85

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WLP3ZE5.jpg)



# Page. 86

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKNL447G.jpg)

第 10 章
まとめ
3つの鉄則に戻ります


# Page. 87

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PK52MVJ8.jpg)



# Page. 88

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVVPD9RJQ.jpg)

鉄則 ②
すぐ忘れるので、ログを残す管理をしよう
LLMに記憶領域は無い。コンテキストウィンドウに載っている情報だけで処理している
だから、引き継ぎメモと知見を書かせるところまでを、毎回の仕事に含める
書かせるのもAIの仕事。人間がやるのは「書かせる仕組みを置くこと」


# Page. 89

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLPYZ6JL.jpg)

鉄則 ③
一度失敗したら止めて、人間が介入する
1発目の精度はとても高い。でも失敗すると2発目3発目はどんどん落ちる
粘って直させるのが、いちばん時間を溶かします
Ctrl+C で止めて、文脈をリセットし、例を見せて指示し直す


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQY2ML27P.jpg)

そして、忘れずに
ハルシネーションは、必ず起きる前提で扱う
特に「ハルサイテーション」— それらしい体裁の、存在しない引用
引用・数値・合計は、必ず機械的に確かめる
AIが出すのは「候補」まで。判断と責任は、使う人間のもの


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1YL3ZXEG.jpg)

ありがとうございました
質問・相談はいつでもどうぞ
西村 良太（豊橋技術科学大学）
イラスト: いらすとや（irasutoya.com）
このスライドも Claude Code で作りました