クロードコード /setup-vertex — Google Vertex AI接続を設定する

会社がGoogle Cloud(GCP)を使っていたり、セキュリティポリシー上GCPを経由してモデルを呼び出す必要がある場合があります。/setup-vertexは、こうしたときにクロードコードをGoogle Vertex AIに接続してくれる設定コマンドです。

定義(何かというと)

/setup-vertexは、Google Vertex AI(GCPのAIモデル運用プラットフォーム)への接続を設定するコマンドです。この環境を使うユーザーにのみ該当する機能です。

Vertex AIとは、Google Cloudで複数のAIモデルを呼び出して使えるようにするサービスです。会社がGCP環境を使っているなら、クロードコードがモデルを直接呼び出す代わりに、Vertexを経由して動作するよう合わせられます。認証情報(クラウドへのアクセス権限情報)とプロジェクト(project、GCPで資源をまとめる単位)の設定が必要なので、上級分類に入ります。

使い方(レベル別)

基礎 — Vertex接続の設定

入力欄にこう入力します。

/setup-vertex

するとVertexの認証とプロジェクトを設定する手順が始まります。案内に従ってGCPの認証情報と使用するプロジェクトを指定すれば接続が合わせられます。認証情報は人ごとに異なるので、会社で発行された自分の値をその場所に入れてください。たとえば次のように欄を埋める形です。

GCP Project ID: <project_ID_to_use>
Region: <region_to_use_e.g._asia-northeast3>
Service Account Key Path: <issued_key_file_path>

よくある落とし穴

• このコマンドはVertex環境を使うユーザーにのみ該当します。個人アカウントで一般利用中なら、設定する必要はありません。
• 認証情報とサービスアカウントキーはパスワードのように機微な情報です。上の例の<...>の部分はプレースホルダーにすぎず、実際の値は会社のセキュリティ手順に従って安全に扱う必要があり、外部に漏れないよう注意してください。
• プロジェクトIDとリージョンを誤って入れると接続できません。会社が指定した値を正確に確認して入力してください。

実践例

データをGCP内でのみ処理しなければならず、インフラがすべてGoogle Cloudにあるチームによく合います。/setup-vertexで環境に合わせて接続しておけば、会社のインフラ規則を守りながらクロードコードをそのまま使えます。

さらにこう使う

AWS環境なら、同じ方式で動作する/setup-bedrockが別にあります。設定全般を扱う/configと一緒に見れば、自分のチーム環境に合った接続状態を点検し整えるのに役立ちます。設定前にクラウド担当者からプロジェクトIDと認証情報をあらかじめもらっておけば、一度で終わります。

まとめ

/setup-vertexは、クロードコードをGoogle Vertex AIに接続する設定コマンドです(該当環境のユーザー限定)。GCPインフラ規則に合わせて認証とプロジェクトを合わせれば、ポリシーを守りながらそのまま作業できます。認証情報はプレースホルダーではなく自分の値で、漏れないように扱うのが肝心です。

基準:Claude Code v2.1.154(2026.05)