チームでClaude Codeを使うなら、ゲートウェイを立てる

Claude Codeは、環境変数ひとつ（CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1）とGCP側の権限設定だけで、個人の開発環境からGoogle Cloudに接続できる。自分ひとり、あるいは少人数チームならこれで十分だ。

問題はスケールしたときに起きる。メンバーが増えると、クラウドの認証情報を一人ひとりの端末に配布・管理しなければならない。設定ファイル（managed-settings.json）をMDMで全台に配り、誰がどれだけ使っているかは把握できず、使いすぎを止める手段もない。「とりあえず全員に触らせよう」という判断が、気づけばコスト超過や野良利用の温床になりかねない。

この問題はClaude Code特有ではなく、AIツールをチームに展開しようとしたとき誰もがぶつかる構造的な壁だ。ガバナンスの仕組みがないまま広げると、後から統制を取り戻すのが難しくなる。

Anthropicが公開した「Claude apps gateway」は、ローカルのClaude Codeクライアントと Google Cloud の間に立つ中継サービスだ。既存の claude バイナリに同梱されており、新しいバイナリを用意する必要はない。

解決するのは主に3点。

① 認証の一元化 各メンバーが個別にGCPの認証情報を持つ必要がなくなる。ゲートウェイへのログインリクエストが組織のIDプロバイダを経由する構成になるため、「誰がいつ使ったか」が組織レベルで把握できる。

② コスト・使用量の管理 誰の利用にどれだけのコストがかかっているかをユーザー単位で追跡できる。使いすぎへの制限も、ゲートウェイ側で一括してかけられる。今まで「なんとなく使ってもらっている」状態だったものに、実態が見えてくる。

③ ルーティングとポリシーの統制 どのモデルに、どんな条件でリクエストを通すかをゲートウェイで制御できる。組織のセキュリティ要件に合わせてGoogle Cloudのネットワーク境界内に推論を閉じ込めたまま運用できる点も、情報管理を気にするチームには現実的な選択肢になる。

このゲートウェイはdev向けのツールではあるが、関与する人の役割によって必要な技術レベルは変わる。

コードなしで関われること

• ゲートウェイの概念と構成を理解して、チーム内の導入判断をする
• 誰がどれだけ使っているかの可視化レポートを読む
• コスト上限の設計をエンジニアと一緒に決める

コードが書けると有利なこと

• 公式ドキュメントのウォークスルーに沿って実際にゲートウェイをデプロイする
• GCPのIAM設定（roles/aiplatform.user）や managed-settings.json の構成を触る
• 組織のIDプロバイダとの連携を設定する

実際の構築・運用はエンジニアが担う前提になるが、「なぜゲートウェイが必要か」「何が管理できるようになるか」の文脈を持っておくことは、使う側の人間にとっても判断材料になる。