Claude Code を完全無料で利用する方法 (2026年版)
AnthropicのAIコーディングエージェントを無料で利用する全手法
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2026年にClaude Codeを完全に無料で使用する方法
Claude Codeは、Anthropicが提供するターミナルベースのAIコーディングエージェントです。コードベース全体を読み取り、ファイルの作成や編集、コマンドの実行、Web検索、gitの管理などを、ターミナル上での自然言語による対話を通じてすべて行います。これは現在利用可能な中で最も強力なAI開発ツールの1つですが、デフォルトの使用には有料のAnthropic APIキーまたはClaudeサブスクリプションが必要です。
幸いなことに、Claude Codeを無料で使用するための正当な方法がいくつかあります。このガイドでは、2026年初頭時点で利用可能なすべての方法を紹介します。
Claude Codeとは?
無料のアクセス方法に入る前に、Claude Codeで何ができるかを説明します。
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| コード生成 | 説明から新しいファイル、関数、コンポーネントを作成 |
| コード編集 | 文脈を考慮した正確な変更で既存のファイルを修正 |
| バグ修正 | コードベース全体のプログラミングミスを特定して修正 |
| リファクタリング | 機能を維持しながらコード構造を再構築 |
| Git操作 | ステージング、コミット、ブランチ作成、PR管理 |
| ターミナルコマンド | ビルドツール、テスト、リンター、スクリプトの実行 |
| コードベース検索 | 大規模プロジェクト内から関連するコードを検索 |
| 複数ファイル同時編集 | 多くのファイルにまたがる調整された変更を一括実行 |
| Web検索 | ドキュメントや最新情報の検索 |
Claude Codeは、デフォルトでClaude Sonnet 4を使用し(上位プランではClaude Opus 4も利用可能)、ツール利用機能を通じてプロジェクトの全コンテキストにアクセスできます。
方法 1: Anthropic APIの無料クレジット
新しいAnthropicアカウントを作成すると、プラットフォームを試用するための少額の無料APIクレジットが付与されます。これらのクレジットをClaude Codeで使用できます。
ステップ 1: Anthropicアカウントの作成
console.anthropic.com にアクセスしてサインアップします。
ステップ 2: APIキーの取得
「API Keys」に移動し、新しいキーを作成します。
ステップ 3: Claude Codeのインストール
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
ステップ 4: APIキーの設定と起動
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
cd /path/to/your/project
claude
制限事項:
- 無料クレジットには上限があります(通常5ドル相当)。
- クレジットを使い切ると、支払い方法の追加が必要になります。
- クレジットには有効期限がある場合があります。
5ドルのクレジットでどれくらい使えるか?
| モデル | 入力(100万トークンあたり) | 出力(100万トークンあたり) | 5ドル分での目安対話数 |
|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | 約50-100回 |
| Claude Haiku 3.5 | $0.80 | $4.00 | 約200-400回 |
試用としては、5ドルあればClaude Codeがワークフローに適合するかを評価するのに十分な量です。
方法 2: Claude Pro/Max サブスクリプションで Claude Code を使用する
すでに Claude Pro(月額20ドル)または Claude Max(月額100〜200ドル)を契約している場合、追加のAPI費用なしで Claude Code を使用できます。サブスクリプションに利用料金が含まれています。
ステップ 1: Claude Code のインストール
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
ステップ 2: 起動と認証
claude
初回起動時、認証のためにブラウザウィンドウが開きます。Pro または Max サブスクリプションが有効な Claude アカウントでログインしてください。
プラン別の利用制限:
| プラン | Claude Code アクセス | モデル | 制限 |
|---|---|---|---|
| Free | 不可 | N/A | N/A |
| Pro ($20/月) | 可 | Sonnet 4 | 標準的な利用制限 |
| Max ($100/月) | 可 | Sonnet 4 + Opus 4 | 高い利用制限 |
| Max ($200/月) | 可 | Sonnet 4 + Opus 4 | 非常に高い利用制限 |
月額20ドルのProプランは、通常の開発業務において十分な Claude Code アクセスを提供します。Webインターフェースのためにすでに Claude Pro を支払っている場合、Claude Code へのアクセスは実質的に無料のボーナスとなります。
方法 3: AWS Bedrock の無料枠
Amazon Bedrock は Claude モデルを提供しており、新規の AWS アカウントには無料枠が適用されます。Claude Code のバックエンドとして Bedrock を使用するように設定できます。
ステップ 1: AWS アカウントの作成
aws.amazon.com でサインアップします。新規アカウントには、多くのサービスで12ヶ月間の無料枠が付与されます。
ステップ 2: Bedrock で Claude を有効にする
- Amazon Bedrock コンソールに移動します。
- 「Model Access」に移動します。
- Anthropic Claude モデルへのアクセスをリクエストします。
- 承認されるまで待ちます(通常は即時)。
ステップ 3: AWS 認証情報の設定
# AWS CLI のインストール
brew install awscli # macOS
# または
pip install awscli
# 認証情報の設定
aws configure
# Access Key ID、Secret Access Key、リージョンを入力
ステップ 4: Bedrock で Claude Code を起動する
# プロバイダーを Bedrock に設定
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
claude
または、CLIフラグを使用します。
claude --provider bedrock
Bedrock 無料枠の詳細:
AWSは時折、Bedrock向けのプロモーション用無料クレジットを提供しています。現在の Bedrock 料金ページで有効なキャンペーンを確認してください。無料枠がない場合でも、Bedrock の料金は競争力があり、従量課金制です。
方法 4: Google Cloud Vertex AI
Bedrock と同様に、Claude モデルは Google Cloud の Vertex AI でも利用可能です。Google Cloud の新規アカウントには300ドルの無料クレジットが付与されます。
ステップ 1: Google Cloud のセットアップ
- cloud.google.com で Google Cloud アカウントを作成します。
- 300ドルの無料トライアル特典を承諾します。
- Vertex AI API を有効にします。
- Model Garden で Claude モデルへのアクセスをリクエストします。
ステップ 2: 認証の設定
# gcloud CLI のインストール
brew install google-cloud-sdk # macOS
# 認証
gcloud auth application-default login
# プロジェクトの設定
gcloud config set project your-project-id
ステップ 3: Vertex AI で Claude Code を起動する
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
export CLOUD_ML_REGION=us-east5
claude
300ドルの無料クレジットがあれば、通常の開発作業で数ヶ月間、Claude Code を広範囲に利用できます。
方法 5: GitHub Copilot エージェントモード (Claude)
GitHub Copilot へのアクセス権がある場合(確認済みの学生やオープンソースのメンテナーは無料)、VS Code の Copilot エージェントモードを通じて Claude をコーディングエージェントとして使用できます。
仕組み:
- VS Code に GitHub Copilot 拡張機能をインストールします。
- Copilot Chat を開きます (Cmd+Shift+I または Ctrl+Shift+I)。
- 「Agent モード」に切り替えます。
- モデルとして Claude Sonnet を選択します(プランで利用可能な場合)。
これは直接的な Claude Code ではありませんが、VS Code 内で Claude を活用した同様のエージェント形式のコーディング体験を提供します。
GitHub Copilot を無料で使用できる対象者:
| 対象グループ | 入手方法 |
|---|---|
| 学生 | GitHub Education で認証 |
| OSS メンテナー | 人気リポジトリに対し自動付与 |
| VS Code Insiders | Copilot への限定的な無料アクセス |
方法 6: オープンソースの代替案
上記の方法がどれも当てはまらない場合は、無料のローカルモデルを使用して Claude Code のような体験を実現するオープンソースツールを検討してください。
| ツール | 使用モデル | 体験 |
|---|---|---|
| Aider | 任意の LLM (ローカルまたは API) | ターミナルベース、git 連携 |
| Continue | 任意の LLM | VS Code / JetBrains 拡張機能 |
| Cline | 任意の LLM | VS Code 拡張機能、エージェント型 |
| Goose | 任意の LLM | ターミナルベースのエージェント |
無料のローカルモデルで Aider を使用する例:
# Aider のインストール
pip install aider-chat
# Ollama でコーディングモデルを起動
ollama run qwen3:32b
# ローカルモデルで Aider を起動
aider --model ollama/qwen3:32b
これにより、完全に無料かつ完全にプライベートなコーディングアシスタントが手に入ります。品質はローカルモデルに依存しますが、Qwen 3 32B や DeepSeek-V3 などのモデルはコーディングタスクにおいて驚くほど高い能力を発揮します。
無料プランの比較
| 方法 | 実質コスト | セットアップ難易度 | 品質 | 制限 |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic 無料クレジット | $0 (期間限定) | 低 | 最高 (Sonnet 4) | ~50-100 インタラクション |
| Claude Pro サブスク | $20/月 (既契約の場合) | 低 | 最高 (Sonnet 4) | 中程度 |
| AWS Bedrock | $0 (キャンペーン時) | 中 | 最高 (Sonnet 4) | クレジットベース |
| Google Vertex AI | $0 (300ドル分) | 中 | 最高 (Sonnet 4) | 300ドル分 |
| GitHub Copilot | $0 (学生/OSS) | 低 | 良 (Sonnet 4) | Copilot の制限内 |
| ローカルモデル (Aider) | $0 (完全無料) | 中 | 良 (モデルに依存) | 自身のハードウェア |
無料利用を最大化するためのヒント
- Opus ではなく Sonnet を使う。 Claude Sonnet 4 は Opus 4 よりもトークンあたりのコストが大幅に安く、ほとんどのコーディングタスクを同等にこなせます。
- 簡潔なプロンプトを心がける。 短く具体的なプロンプトは、入力トークンの消費を抑えます。
- Claude Code で
/compactを活用する。 これにより会話のコンテキストが圧縮され、トークンの使用量が削減されます。 .claudeignoreファイルを追加する。 大規模なファイル、ビルドディレクトリ、依存関係などを Claude Code のコンテキストから除外し、トークン消費を抑えます。
# .claudeignore
node_modules/
dist/
build/
.next/
*.min.js
*.map
package-lock.json
- 関連する変更をまとめる。 複数の小さなリクエストをバラバラに送るのではなく、関連するすべての変更を1つのプロンプトで説明します。
--modelでモデルを切り替える。 単純なタスクには安価なモデルを使用します。
claude --model claude-haiku-3.5 "このファイルの userId をすべて user_id に置換して"
結論
Claude Code は現在最も有能な AI コーディングツールの1つであり、無料またはそれに近いコストで使用するための正当な手段が複数存在します。Google Cloud の300ドルクレジットは最も余裕のある猶予期間を提供し、Anthropic 自体の無料クレジットは最も簡単に始められます。完全にゼロコストの選択肢としては、Aider と Qwen 3 のようなローカルモデルを組み合わせることで、API の依存なしに強力なコーディングアシスタントを構築できます。
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