Claude CodeでローカルLLM用CLIを自作する方法

「ローカルLLMを使いたいけど、コマンドが複雑で毎回ググってしまう…」そんな悩みを持つあなたに朗報です。
2026年現在、Claude Codeに依頼すれば、ローカルLLMを快適に操作するシェル支援CLIをほぼ自動で作ってもらえます。
この記事では実際にClaude Codeへ依頼して作ったCLIの全貌を、要件定義・コード内容・実際の使い方まで丸ごと公開します。
「AIにコードを書かせる」という新体験の最前線を、ぜひ参考にしてみてください。

Claude CodeとローカルLLMを組み合わせる価値

ローカルLLMとは？クラウドLLMとの違い

ローカルLLM（Large Language Model）とは、ChatGPTのようなクラウド型AIとは違い、自分のパソコン上で動かせるAIモデルのことです。
代表的なツールには「Ollama」「LM Studio」「Jan」などがあります。

ローカルLLMの最大のメリットはプライバシーを守りながら完全無料で使い続けられることですが、操作にターミナルの知識が必要なのがネックです。
そこで「自作シェル支援CLI」という解決策が生まれます。
CLIとは「コマンドラインインターフェース」の略で、ターミナルから操作できる小さなプログラムのことです。
複雑なコマンドをシンプルな一言に集約できるため、毎日の作業効率が劇的に変わります。

Claude Codeがシェル支援ツール作成を得意とする理由

Claude Codeは、Anthropicが開発したAI開発支援ツールで、ターミナル上で直接動かしながらコードを自動生成してくれるのが最大の特徴です。
シェルスクリプトやPythonスクリプトの作成が特に得意で、「こういう動作をするCLIを作って」と伝えるだけで、ファイルの作成から動作確認まで一気にやってくれます。
2026年現在、Claude Codeは開発者だけでなくブロガーやマーケターにも急速に広まっており、コードが書けなくてもCLIツールを作れる環境が整っています。
「開発はエンジニアだけのもの」という常識が、Claude Codeによって大きく塗り替えられつつあります。
しかも、生成したコードに不具合があれば、その場で自動修正まで行ってくれる点が従来のAIツールとの大きな違いです。

実際にClaude Codeへ依頼した内容と要件定義

どんなCLIを作りたかったのか

今回作りたかったのは、Ollamaで動くローカルLLMをシェルからかんたんに操作できるCLIです。
Ollamaとは、LlamaやMistralなどのモデルをワンコマンドでローカル起動できるツールのことです。
便利なのですが、毎回長いコマンドを打つのが地味に面倒でした。
具体的には以下の機能が欲しいと思っていました。

1. 使用するモデルをワンコマンドで切り替えられる
2. よく使うプロンプトをテンプレートとして保存・呼び出しできる
3. 会話履歴をテキストファイルに日付ごと自動保存できる
4. モデルの応答速度（トークン/秒）を表示できる

シンプルに見えますが、これを全部手動でコマンド入力するのはかなり面倒です。
このような「痒いところに手が届く小さなツール」こそ、Claude Codeが最も得意とする領域です。

Claude Codeへの効果的なプロンプトの書き方

Claude Codeに依頼する際のポイントは、「何を・どんな環境で・どう動かしたいか」を具体的に伝えることです。
実際に使ったプロンプトは以下のような形でした。

1. 「Ollamaを使ったローカルLLM操作用のシェルスクリプトを作ってください」
2. 「機能: モデル切り替え・プロンプトテンプレート管理・会話履歴自動保存・応答速度表示」
3. 「macOSのbash環境で動作すること。追加インストール不要でそのまま使えること」
4. 「使い方のヘルプコマンド（–help）も含めること」

このように要件を箇条書きで渡すと、Claude Codeは迷わずコードを生成してくれます。
曖昧な指示よりも、具体的な制約条件を箇条書きで伝えるほうが品質の高いコードが出てきます。
「試しに動かしてエラーが出たら修正して」という追加依頼も自然に受け付けてくれるのが便利な点です。
実際の開発時間は依頼から完成まで約15分でした。

生成されたシェル支援CLIの全貌を公開

ファイル構成とメインスクリプトの特徴

Claude Codeが生成したCLIは以下のシンプルな構成になっていました。

• llm.sh: メインのシェルスクリプト（約150行）
• templates/: プロンプトテンプレートを保存するディレクトリ
• logs/: 会話履歴を日付ごとに自動保存するディレクトリ
• config.sh: デフォルトモデルや設定値を管理するファイル

メインスクリプトには`–model`オプションでモデルを切り替える機能、`–template`でプロンプトテンプレートを呼び出す機能が実装されていました。
150行のシェルスクリプトが約3分で完成したのには正直驚きました。
手動で書いたら1〜2時間はかかる内容です。
Claude Codeはコードを生成した後、実際に動作確認まで行ってくれるため、エラーが出てもその場で自動修正してくれます。
コード品質も高く、コメントアウトで各処理の説明まで付いていました。

実際の動作デモと基本的な使い方

生成されたCLIの基本的な使い方は以下の通りです。

1. スクリプトに実行権限を付与: chmod +x llm.sh
2. デフォルトモデルで質問: ./llm.sh “今日のブログネタを3つ考えて”
3. モデルを指定して実行: ./llm.sh –model llama3 “Pythonの基本を教えて”
4. テンプレートを使って実行: ./llm.sh –template blog keyword=”Claude Code” count=10
5. 会話履歴を確認: ./llm.sh –history

実際に動かしてみると、Ollamaへのリクエストがスムーズに通り、会話履歴も自動でlogsフォルダに保存されました。
コードが書けなくても、プロンプトの書き方さえわかれば実用的なツールを作れるという実感を強く得ました。
また`–help`を実行すると日本語でオプション一覧が表示される親切な仕様になっていたのも驚きのポイントです。

ローカルLLM CLIをさらに便利にするカスタマイズ術

モデル切り替えを対話式で実現する方法

生成されたCLIをさらに便利にするために、Claude Codeに追加で依頼してみました。
「現在インストール済みのOllamaモデル一覧を表示して番号選択できる対話モードを追加して」と伝えたところ、数分で対話型モデル選択機能が追加されました。
これにより`./llm.sh –select`を実行すると、インストール済みモデルが番号付きで表示され、番号を入力するだけでモデルが切り替わるようになりました。
OllamaはAPIが公開されているため、`ollama list`コマンドとの連携もシームレスに実現できました。
追加機能の依頼もシンプルな一文で済むのが、Claude Codeを使う最大の時短ポイントです。
機能追加のたびに「動作確認して」と一言添えれば、Claude Codeが自動でテストまで行ってくれます。

よく使うプロンプトをテンプレート化する方法

ローカルLLMを日常的に使っていると、「ブログ記事のタイトル案を考えて」「このテキストを要約して」など、似たようなプロンプトを繰り返すことに気づきます。
そこでClaude Codeに「テンプレートをMarkdownファイルで管理して、変数部分を${変数名}形式で埋め込めるようにして」と依頼しました。
生成されたテンプレート機能の使い方はシンプルです。

1. templates/フォルダにMarkdownファイルを作成（例: templates/blog.md）
2. テンプレート内に変数を記述（例: 「${keyword}について${count}個のタイトルを考えて」）
3. 実行時に変数を渡す: ./llm.sh –template blog keyword=”AI活用” count=10

テンプレートを使いこなすことで、毎回プロンプトを書く手間が大幅に削減されます。
ブロガーやライターにとって、繰り返し使う作業フローをテンプレート化できるのは特に強力な機能です。
慣れてくると「記事構成作成」「SNS投稿文生成」「メール返信下書き」など、用途ごとにテンプレートを増やしていくのが楽しくなります。

Claude Code開発でつまずくポイントと解決策

エラーが出たときの対処フロー

Claude Codeは基本的にエラーが出ても自動修正を試みてくれますが、稀に修正が堂々巡りになるケースがあります。
そのようなときは以下のフローで対処するのが効果的です。

1. エラーメッセージをそのままClaude Codeに貼り付けて「このエラーの原因と修正方法を教えて」と伝える
2. 環境情報（OS・シェルの種類・Ollamaのバージョン）を追記して再依頼する
3. 「最小限の動作確認コードを先に作って、そこから機能を追加して」と段階的に依頼する

特にmacOSとLinuxではシェルの挙動が微妙に違うため、動作環境を最初から明示することがトラブル防止の鉄則です。
「このスクリプトをmacOS Sequoia＋bash 5.x環境で動くように最適化して」と一言添えるだけで精度が大幅に上がります。
また「コメントアウトで処理の意図を説明して」と依頼しておくと、後から自分でカスタマイズしやすくなります。

セキュリティ面で注意すること

Claude Codeが生成したシェルスクリプトは基本的に安全なコードを出力しますが、ユーザーの入力をそのままコマンドに渡す処理には注意が必要です。
例えば、プロンプトテンプレートの変数にシェル特殊文字が混入すると、意図しないコマンドが実行されるリスク（シェルインジェクション）があります。
Claude Codeに「ユーザー入力のサニタイズ処理とクォートエスケープを追加して」と依頼すれば、安全な入力処理を自動で組み込んでくれます。
自作CLIを複数人で使うケースや社内展開する場面では特に、セキュリティレビューをClaude Codeに依頼する習慣をつけておきましょう。
「このスクリプトのセキュリティ上の問題点を洗い出して」と一言頼むだけで、潜在的なリスクを一覧で出してくれます。

まとめ

今回はClaude CodeにローカルLLM用のシェル支援CLIを作らせてみた体験を紹介しました。
結論から言うと、コードが書けない人でも実用的なCLIツールが短時間で作れる時代になったというのが率直な感想です。
要点を振り返っておきましょう。

• ローカルLLMはプライバシー・コスト面で優れているが、操作にターミナル知識が必要という壁がある
• Claude Codeに具体的な要件を箇条書きで渡すことで、高品質なシェルスクリプトが数分で生成できる
• 生成されたCLIは追加の一言依頼で機能拡張も簡単にできる
• テンプレート機能を使えばプロンプト作業の繰り返しを大幅に削減できる
• エラー対処・セキュリティ確認もClaude Codeに依頼することで効率よく進められる

2026年のAI活用は「使う」だけでなく、「自分用にカスタマイズする」フェーズに突入しています。
Claude Codeを使って、あなただけの開発環境を育ててみてください。