なぜClaude Code導入で環境構築が詰まるのか。依存関係を解消する最適解を徹底解説

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環境構築で3時間を溶かす開発者たち

AIがコードを書く。Claude Codeを使えば、1人でSaaSを立ち上げる。だが、その入り口で開発者が詰まる。npm installのコマンド1つで、画面が真っ赤なエラーで埋め尽くされる。

原因は依存関係の複雑化だ。AIエージェントが高度化する一方で、ローカル環境は旧態依然としたパッケージ管理に振り回される。M1/M2/M3チップのMacを使う場合、ネイティブバイナリの迷宮に迷い込む。

この数週間で、AI開発の勢力図は変わった。推論エンジンを動かすのは簡単になった。しかし、AIを既存のシステムに統合するフレームワークの導入難易度は跳ね上がっている。業界で起きている「環境構築の二極化」の正体を暴く。

AIエージェントとローカルモデルの奇妙な逆転現象

AI業界を俯瞰すると、現象が起きている。vLLMやOllamaといった、ローカルでモデルを動かすためのツールは洗練された。数年前なら数日かかった環境構築が、今では数分で終わる。40GBのVRAMを積んだUbuntu環境なら、最新のSLMが即座に立ち上がる。

一方で、Claude CodeやMastraのような、AIをエージェントとして動かすためのツール群は、導入時に牙を剥く。特にTypeScriptネイティブなフレームワークを、MacのArm環境で動かそうとすると、高確率でrollupに関連するネイティブモジュールの参照エラーに遭遇する。

具体的には、@rollup/rollup-darwin-arm64といったバイナリが見つからないというエラーだ。これはnpmの挙動に起因し、依存関係の解決が正常に行われないことが原因だ。GitHubのIssueには、同じエラーで数時間を費やした開発者の報告が並ぶ。

AIツールは「推論エンジンの民主化」と「統合フレームワークの複雑化」という、真逆の方向に進んでいる。開発者は、AIを動かすインフラよりも、AIを管理するライブラリの依存関係に時間を奪われる。

しんたろー：
AIがコードを書いてくれるはずなのに、インストールするだけで日が暮れる。node_modulesを削除しては再インストールを繰り返す。この「AI以前の戦い」に勝たないと、スタートラインに立てないのが現実だ。

依存関係という名のボトルネック

最新のAIツールは導入が難しい。AIエージェントがOSの深い階層とやり取りする必要があるからだ。Claude Codeも同様に、エージェントは単なるチャットUIではない。ファイルシステムを読み、コマンドを実行し、ネットワークを制御する。

そのため、エージェントフレームワークは多くのネイティブ依存関係を抱え込む。Node.jsでいえば、C++などで書かれたバイナリを直接叩く必要がある。これが、OSやCPUアーキテクチャの違いによって、コンフリクトを引き起こす。

特にMac (arm)環境では、古いパッケージマネージャの挙動が致命傷になる。package-lock.jsonが古い形式のままだったり、キャッシュが残っていたりするだけで、ビルドは通らなくなる。これはエコシステムの安定性という問題だ。

一方で、vLLMなどの推論エンジン側は、Dockerや専用のバイナリ配布によって、この問題を解決している。Ubuntu 24.04であれば、依存関係リストを流し込むだけで、Python 3.12環境が整い、GPUが稼働する。

開発者は「流行りのAI SDK」を安易にメイン環境に入れることを避ける。1つのツールが、プロジェクト全体の依存関係を破壊するリスクがある。求めているのは「壊れない開発環境」だ。

しんたろー：
開発の現場で強いのは、ツールを使いこなす人より「環境を壊さない人」だ。Claude Code導入時はpnpmに切り替えるなど、自衛策をとる。自分の環境が汚れるのを嫌って、コンテナの中でしかAIを動かさない開発者も増えている。

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開発者が取るべき「環境防衛」の最適解

開発者はこの「依存関係の地獄」に立ち向かう。具体的なアクションがある。

まず、パッケージマネージャの選定だ。標準のnpmを使い続けるのはリスクがある。pnpmのような、より厳密で高速なツールへ移行する。pnpmは依存関係をフラットに展開せず、シンボリックリンクを活用するため、ネイティブバイナリの参照エラーが起きにくい。

次に、ランタイムの固定だ。Node.jsのバージョンが1つ違うだけで、AI SDKの挙動は変わる。nvmやasdfを使って、プロジェクトごとにバージョンを厳密に管理する。

さらに「SLMの活用によるリソース最適化」がある。すべての作業をクラウド上の巨大なモデルに頼る必要はない。ちょっとしたコードの整形やユニットテストの生成なら、ローカルで動くSLMで十分だ。

推論エンジン（vLLMなど）の構築は簡単だ。requirement.txtに必要なパッケージを並べ、venvで環境を分けるだけで、プライベートなAI環境が手に入る。エージェントツールの導入で消耗するくらいなら、推論環境を自前で固めるほうが生産性は高い。

ThreadPost開発でも、環境の再現性は優先事項だ。AIが生成したコードが、依存関係のせいで動かない事態を防ぐために、package-lock.jsonの整合性チェックを自動化している。AIを動かす土台を鉄壁にする。それが2026年以降のスタンダードだ。

しんたろー：
SLMをローカルで動かすと、その速さに驚く。VRAMに余裕があるなら、16GB程度で十分戦える。クラウドのAPI料金を気にしてコードを書くより、ローカルで回すほうが精神衛生上もいい。ツール選定の基準は「機能」から「安定性」に移っている。

エージェント時代のサバイバル術

AI開発の現場は「カンブリア爆発」の真っ只中だ。毎日新しいフレームワークが登場し、昨日までの正解が今日の負債になる。Claude Codeのような強力なツールが登場する一方で、それを支えるライブラリ群との相性問題は消えない。

意識すべきは「AIに何をさせ、何をさせないか」の境界線だ。環境構築そのものをAIに丸投げするのは時期尚早だ。依存関係の解消や、パッケージマネージャの選定といった「構造的な意思決定」は、人間のエンジニアが主導権を握る。

一度環境が整えば、AIの爆発力は凄まじい。Claude Codeは、思考のスピードでコードを形にする。その恩恵を最大限に受けるために、あえて「泥臭い環境構築」に時間を割く。急がば回れ。これが、AIエージェント時代を生き抜くための戦略だ。

環境構築で詰まったら、node_modulesを消して、pnpmを試す。そして、ローカルで動くSLMの可能性を探る。AIは環境を強化するための相棒だ。

AI開発環境に関するFAQ

Q1: AIエージェント導入時に「モジュールが見つからない」エラーが出た場合、どう対処すべきですか？

npmの依存関係解決の挙動を疑う。特にMacのArm環境では、node_modulesとpackage-lock.jsonを削除して再インストールするか、pnpmなどの厳密な依存関係管理ツールへの移行を検討する。解決しない場合は、ランタイム環境（Node.jsのバージョン）がフレームワークの推奨と一致しているかを確認する。

Q2: ローカルでSLMを動かす際、GPUリソースはどれくらい必要ですか？

モデルのパラメータ数と量子化レベルに依存する。最近のSLMであればVRAM 16GB〜24GB程度で動作可能だ。専門的な実験環境では40GBのVRAMを使用することもある。量子化されたGGUF形式のモデルを選択し、vLLMやOllamaを活用すれば、一般的なゲーミングPCやMacのメモリ環境でも推論が可能だ。

Q3: Claude Codeと他のエージェントフレームワーク（Mastra等）を併用する際の注意点は？

最大の懸念は、パッケージマネージャの競合だ。Claude Codeはグローバルにインストールして使うことが多いが、Mastraのようなフレームワークはプロジェクト単位の依存関係として管理される。プロジェクトごとにDockerコンテナを分けるか、pnpmのワークスペース機能を使って、依存関係のスコープを分離することが、トラブルを避ける道だ。