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自動化は3段階に分けて進める

GitHub上の定型対応を自動化するときは、いきなり全自動を目指さず、「調査・要約」→「分類・ラベル付け」→「下書き作成（人間レビュー前提）」の順に自動化レベルを上げるのが安全です。AIにIssueを自動クローズさせたりPRを自動マージさせたりする完全無人化は目指さず、人間の最終判断を必ず挟む設計にします。

2つの実装方法：GitHub Actions vs 自前スクリプト

Claude CodeをGitHubのワークフローに組み込む方法は、大きく2つあります。

この記事では主に①を扱います。②のclaude -pの詳しい使い方（定期実行の設計）はClaude Codeを定期実行する方法で別途解説しています。

導入：公式GitHub Actionのセットアップ

ローカルのClaude Codeから、対象リポジトリで次のコマンドを実行するだけでセットアップが始まります。

/install-github-app

これでClaude GitHub Appのインストールと、ワークフローファイル・APIキーのシークレット登録まで対話的に進みます。手動で行う場合は、Claude GitHub Appをリポジトリにインストールし、リポジトリのSecretsにANTHROPIC_API_KEYを登録、.github/workflows/にワークフローYAMLを配置します。GitHub Appが要求する権限はContents・Issues・Pull requestsの読み書きのみです。

基本形：@claudeメンションに応答する

最も基本的な形は、IssueやPRのコメントで@claudeとメンションしたときだけ起動するワークフローです。

name: Claude Code
on:
  issue_comment:
    types: [created]
  pull_request_review_comment:
    types: [created]
jobs:
  claude:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
          # コメント内の @claude メンションに自動応答

導入後は、Issueやレビューコメントで次のように話しかけるだけで動きます。

@claude このIssueの内容を実装してPRにしてください
@claude このエンドポイントの認証はどう実装すべきですか？
@claude ダッシュボードのTypeErrorを直してください

実践①：新着Issueの自動トリアージ

Issueが作成されるたびに、種別・優先度を判定してラベルを提案させます。ラベル付けだけなら実装ミスの被害がほぼゼロなので、自動化の入り口として最適です。

name: Issue Triage
on:
  issues:
    types: [opened]
jobs:
  triage:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      issues: write
      contents: read
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
          prompt: |
            このIssueの内容を読み、以下を行ってください。
            1. bug / feature-request / question のいずれかを判定してラベル付け
            2. 優先度（critical/high/medium/low）を判定してラベル付け
            3. 情報が不足している場合は、必要な追加情報をコメントで質問する
            4. 実装方針をコメントするだけに留め、コードは書かない
          claude_args: "--max-turns 5"

promptにタスクを明示すると、@claudeメンションを待たずにIssue作成をトリガーに即座に起動します。ステップ4で「コードは書かない」と明示しているのがポイントで、トリアージ専用のジョブに役割を絞ることで、意図しない実装まで暴走するのを防ぎます。

実践②：Issueからドラフトプルリクエストを作る

実装まで任せる場合も、必ずドラフトPRとして提出させ、通常のPRとしてマージ可能にはしない設計にします。

name: Implement from Issue
on:
  issues:
    types: [labeled]
jobs:
  implement:
    if: github.event.label.name == 'ai-implement'
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: write
      pull-requests: write
      issues: write
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
          prompt: |
            このIssueの内容を実装してください。
            - 変更は新しいブランチで行い、ドラフトPRとして提出する
            - 実装方針・変更ファイル一覧をPRの説明に書く
            - テストが存在するプロジェクトなら、対応するテストも追加する
            - 不明な仕様判断があれば、実装せずPRの説明に「要確認」として明記する
          claude_args: "--max-turns 15 --model claude-sonnet-5"

「ai-implementラベルが付いたときだけ起動する」という条件（if:）を挟むことで、人間が「これは自動実装させてよい」と判断したIssueだけを対象にできます。トリアージ（実践①）で分類したあと、簡単なタスクにだけこのラベルを付ける運用が現実的です。

実践③：スケジュール実行でPRレビュー・日次レポート

on: scheduleと組み合わせると、定期実行の自動化もできます。

name: Daily Report
on:
  schedule:
    - cron: "0 9 * * *"  # 毎日9:00 UTC
jobs:
  report:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
          prompt: "昨日のコミットと未対応Issueの要約レポートを作成してください"
          claude_args: "--model opus"

cron式のタイムゾーンはUTCなので、日本時間で「毎朝9時」に実行したい場合はcron: "0 0 * * *"（UTC 0時＝JST 9時）のように調整してください。より高度な定期実行の設計（Slack通知連携、コスト管理、エラーハンドリング）はClaude Codeを定期実行する方法で詳しく扱っています。

コストと安全のコントロール

よくある質問

まとめ

まずはリスクの低いIssueトリアージから試してみてください。ラベル付けが安定して機能するようになったら、限定的な条件でドラフトPR作成に進む——この段階的な進め方が、事故なく自動化を定着させる一番の近道です。