「Claude Codeで開発中にエラー画面を共有したいけど、どうやって画像を送るの？」
「WSL環境からだと、なぜか画像をペーストできない…。」
こういった悩みを持っている開発者の方もいるのではないでしょうか？
本記事では、Claude Codeへ画像を送る具体的なOS別の手順から、WSL環境で画像を送るための設定方法、実際の活用シーンまでを解説しました。
この記事を読めば、画像を活用してClaude Codeとの対話効率を格段に上げられるようになります。
ぜひ最後までご覧ください。
Claude Codeへ画像を送る方法【結論】
まずは、Claude Codeへ画像を送る基本的な方法を解説します。
- 基本はドラッグ＆ドロップかコピペでOK
- 詳しい手順をOS・環境別に解説
基本的な使い方と、OSごとの詳しい手順を見ていきましょう。
基本はドラッグ＆ドロップかコピペでOK
最も簡単な方法は、Claude Codeのインターフェースへのドラッグ＆ドロップです。
デスクトップやフォルダにある画像ファイルを、チャット入力欄に直接ドラッグするだけで画像を添付できます。
また、クリップボードにコピーされた画像（スクリーンショットなど）を、入力欄でそのままペースト（貼り付け）することでも送信可能です。
OS標準のスクリーンショット機能や、Snipping Toolなどで取得した画像を、ファイルとして保存せずに直接送れるため、非常に効率的です。
このビジョン機能は、Claude 4モデルファミリーの搭載によるもので、開発ワークフローにおいて視覚的な情報を簡単に共有できるようになっています。
詳しい手順をOS・環境別に解説
基本的な操作はコピペやドラッグ＆ドロップですが、OSや使用環境によって最適な操作方法が少し異なります。
特にMacとWindowsでは、クリップボードにスクリーンショットをコピーするためのショートカットキーが異なります。
また、Windows Subsystem for Linux (WSL) のような特殊なターミナル環境から利用する場合、単純なコピペではうまく機能せず、追加の設定やツールが必要になるケースがあります。
これは、WindowsホストOSのクリップボードと、WSL内のLinux環境のクリップボードやファイルパスの扱いが異なるために発生する問題です。
次のセクションからは、OS別、そしてWSL環境別に、具体的な手順を詳しく解説していきます。
そもそも「Claude Code」とは？
次に、Claude Codeがどのようなツールなのか、そして画像が使えると何が便利なのかを解説します。
- 開発者向けのAIアシスタント
- 画像が使えると何が便利？（エラー解決、UIレビューなど）
ツールの特性と画像入力のメリットを理解しましょう。
開発者向けのAIアシスタント
Claude Codeは、AIスタートアップのAnthropic（アンソロピック）が提供する、開発者やプログラマーに特化したAIアシスタントです。
VSCode（Visual Studio Code）の拡張機能などとして提供されることが多く、コーディング中のリアルタイムなサポートを目的としています。
コードの生成、デバッグ、リファクタリング、ドキュメント作成、さらには既存コードの解説など、開発ライフサイクルのあらゆる場面で支援を提供します。
Anthropicの最新モデル（Claude 4ファミリーなど）を基盤としており、文脈理解能力が非常に高く、複雑なコードやプロジェクト全体を理解した上での的確な回答が可能です。
開発者がターミナルやエディタから離れることなく、シームレスにAIの支援を受けられる点が最大の特徴です。
こちらはAnthropicによるClaude Codeの公式製品ページです。 合わせてご覧ください。 https://www.claude.com/product/claude-code
画像が使えると何が便利？（エラー解決、UIレビューなど）
Claude Codeが画像入力に対応していることで、開発効率は飛躍的に向上します。
テキストだけでは伝えきれない視覚的な情報をAIと共有できるためです。
例えば、アプリケーションの実行時に表示されたエラー画面のスクリーンショットをそのまま貼り付け、「このエラーの原因は何？」と質問できます。
AIは画像内のエラーメッセージやスタックトレースを読み取り、具体的な解決策を提示してくれます。
また、開発中のWebページやアプリのUIデザインキャプチャを送り、「このデザインの改善点を教えて」といったレビューを依頼することも可能です。
ほかにも、複雑な設定画面のスクリーンショットを見せて、「この設定項目は正しい？」と確認するなど、活用の幅は広いです。
このように、コードと視覚情報を組み合わせることで、より精度の高いデバッグやレビューが可能になります。
画像を使ったAI分析の具体的な方法や活用事例については、こちらの記事で詳しく解説しています。 合わせてご覧ください。
【OS別】Claude Codeへ画像を貼り付ける具体的な手順
ここでは、MacとWindows、それぞれのOS標準機能を使ってClaude Codeへ画像を貼り付ける手順を紹介します。
- 【Mac】スクリーンショットやプレビューから直接コピペ
- 【Windows】Snipping ToolやPrintScreenを活用
これらの方法を使えば、画像をファイル保存する手間なく送信できます。
こちらはAnthropicのエンジニアによる、画像入力を含むClaude Codeのベストプラクティスを解説した記事です。 合わせてご覧ください。 https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
【Mac】スクリーンショットやプレビューから直接コピペ
Macの場合、OS標準のスクリーンショット機能を使って、撮影した画像を直接クリップボードにコピーするのが便利です。
「Command + Control + Shift + 4」キーを同時に押すと、画面の選択領域を撮影し、その画像をファイルとして保存せずクリップボードにコピーできます。
（画面全体の場合は「Command + Control + Shift + 3」です）
その後、Claude Codeの入力欄に移動し、「Ctrl + V」（または「Command + V」）でペーストすると、画像が添付されます。
また、Finderや「プレビュー」アプリで開いている画像ファイルをコピー（Command + C）し、同様にペーストすることも可能です。
この方法により、エラーログやUIの特定部分だけを素早く切り出してAIに共有できます。
【Windows】Snipping ToolやPrintScreenを活用
Windows（特にWindows 10以降）では、「Snipping Tool」または「切り取り＆スケッチ」機能を使うのが最も簡単です。
「Windowsキー + Shift + S」キーを同時に押すと、画面が暗くなり、キャプチャモードが起動します。
画面の必要な部分（矩形、フリーハンド、ウィンドウなど）を選択すると、その画像が自動的にクリップボードにコピーされます。
その後、Claude Codeの入力欄で「Ctrl + V」を押してペーストします。
従来の「PrintScreen」キー（全画面）や「Alt + PrintScreen」キー（アクティブウィンドウ）でクリップボードにコピーした後、ペーストする方法も引き続き有効です。
これらの機能を活用することで、Windows環境でもMacと同様に、シームレスな画像共有が実現します。
【WSL】環境でClaude Codeに画像を送る設定方法
Windows Subsystem for Linux (WSL) 環境で開発している場合、特別な設定が必要になることがあります。
- なぜWSLでは特別な設定が必要なのか？
- クリップボード連携ツールの活用（VSCode拡張機能など）
- VSCode拡張機能のインストールと使い方
WSL特有の問題と、その解決策について解説します。
なぜWSLでは特別な設定が必要なのか？
WSL環境からClaude Codeを利用する際、Windows側でコピーした画像を「Ctrl + V」でペーストしようとしても、うまく機能しない場合があります。
これは、WSLがLinux環境として動作しており、WindowsホストOSとは異なるファイルシステムとクリップボード管理を持っているためです。
Windowsのクリップボードに画像データ（ビットマップ）がコピーされても、WSL内のターミナルやアプリケーションはそれを直接解釈できません。
また、仮に画像がファイルとして存在しても、Windowsのパス（例： C:\Users\…）とWSLのパス（例： /mnt/c/Users/…）は表記が異なるため、パスの変換が必要になります。
そのため、WSL環境で画像をスムーズに扱うには、WindowsのクリップボードとWSLのファイルシステムを橋渡しする仕組みが必要となるのです。
こちらはWSLg（WSLでLinux GUIアプリを実行する機能）とクリップボード連携に関するMicrosoftの公式ドキュメントです。 合わせてご覧ください。 https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/tutorials/gui-apps
クリップボード連携ツールの活用（VSCode拡張機能など）
このWSL特有の問題を解決するために、Windowsのクリップボードにある画像データをWSL環境内のファイルとして一時的に保存し、そのWSLパスをClaude Codeに伝える、というアプローチが有効です。
これを手動で行うのは非常に手間がかかるため、このプロセスを自動化するツールを活用するのが一般的です。 現在、最も簡単な方法は、VSCode（Visual Studio Code）の拡張機能を利用することです。
例えば、「Terminal Paste Image」といった拡張機能をVSCodeにインストールすると、クリップボードとWSLの連携が自動化されます。
これらのツールは、Windowsのクリップボードから画像データを取得し、WSL環境内の一時ディレクトリ（/tmpなど）に画像ファイルとして保存し、そのWSLパスを自動的にターミナルや入力欄に貼り付けてくれます。
VSCode拡張機能のインストールと使い方
（※ここでは「Terminal Paste Image」を例に解説します）
- VSCodeを開き、拡張機能ビュー（Ctrl+Shift+X）に移動します。
- 検索バーで「Terminal Paste Image」と入力し、該当する拡張機能を見つけて「インストール」をクリックします。
- インストールが完了すると、設定はほぼ不要ですぐに使用できます。
- まず、Windows側で通常通りスクリーンショット（Win + Shift + Sなど）を撮り、画像をクリップボードにコピーします。
- VSCode内のWSLターミナル（またはClaude Codeの入力欄）で、拡張機能が指定するショートカットキー（例： Ctrl+Alt+V）を押します。
- すると、クリップボードの画像がWSL内の一時ファイルとして保存され、そのファイルパス（例： /tmp/paste-image-20251104.png）が現在のカーソル位置に自動的に挿入されます。
- このパスをClaude Codeに（「この画像を見てください： /tmp/paste-image-20251104.png」のように）送信します。
こちらは記事で紹介したVSCode拡張機能「Terminal Paste Image」の公式リポジトリです。 合わせてご覧ください。 https://github.com/doonfrs/terminal-paste-image-vscode
Claude Codeの画像貼り付け活用シーン3選
Claude Codeの画像入力機能は、具体的にどのような場面で役立つのでしょうか。3つの代表的な活用シーンを紹介します。
- エラー画面のスクリーンショットを共有してデバッグ
- UIデザインのキャプチャを見せてレビュー
- 複雑な設定画面を共有して確認
これらは開発効率を大きく上げる使い方です。
エラー画面のスクリーンショットを共有してデバッグ
最も頻繁に使われる活用法が、デバッグです。
プログラム実行中に発生したエラーメッセージ、コンソールのスタックトレース、または予期しない動作をしているアプリケーションの画面をスクリーンショットで撮影します。
そして、その画像をClaude Codeに貼り付け、「このエラーの原因は何ですか？」「なぜこの部分が赤く表示されるのですか？」と質問します。
Claude Codeは画像内のテキスト（コードやエラーログ）と視覚的なコンテキスト（どのUI要素が問題か）の両方を読み取り、テキストでエラー内容を説明するよりも遥かに早く、正確な原因究明と解決策の提示を行ってくれます。
特に、複雑なIDE（統合開発環境）のデバッガ画面や、グラフィカルなエラー表示の解析に有効です。
UIデザインのキャプチャを見せてレビュー
フロントエンド開発やUI/UXデザインにおいても、画像入力は強力な武器になります。
開発中のWebサイトやモバイルアプリのスクリーンショットをClaude Codeに送り、「このUIデザインについてフィードバックをください」と依頼できます。
AIは、レイアウトのバランス、配色のコントラスト、ボタンの配置、フォントの可読性など、デザインの原則に基づいて具体的な改善案を提案してくれます。
「このボタンをもっと目立たせるには？」「マテリアルデザインのガイドラインに沿っていますか？」といった具体的な質問も可能です。
また、FigmaやAdobe XDなどのデザインカンプ（完成見本）の画像を共有し、「これをHTML/CSSでコーディングしてください」と依頼すれば、画像からコードを生成する作業もサポートしてくれます。
複雑な設定画面を共有して確認
インフラ構築やミドルウェアの設定、あるいは新しいライブラリの導入時など、複雑な設定画面や設定ファイル（JSON, YAMLなど）を扱う場面は多々あります。
設定項目が多すぎて、どこが間違っているのか分からない場合、その設定画面のスクリーンショットをClaude Codeに送ります。
「このNginxの設定画面で、リバースプロキシがうまく動作しない原因はどこにあると思いますか？」「このAWSのセキュリティグループ設定に脆弱性はありますか？」といった質問が可能です。
AIは画像内の設定値を読み取り、一般的なベストプラクティスや既知の問題点と照らし合わせ、設定ミスやセキュリティ上の懸念点を指摘してくれます。
テキストで設定値を一つずつ書き写す手間が省け、迅速なトラブルシューティングが可能になります。
Claude Codeで画像を使う際の注意点
Claude Codeの画像入力は便利ですが、いくつかの注意点もあります。
- 画像サイズやファイル形式の制限
- 画像がうまく貼り付けられない時の対処法
これらを知っておくことで、トラブルを未然に防げます。
画像サイズやファイル形式の制限
Claude Code（および基盤となるClaude 4モデル）が受け入れ可能な画像には、ファイルサイズや形式に制限があります。
こちらはClaude.aiでアップロード可能な画像のファイル形式やサイズに関する公式サポート記事です。 合わせてご覧ください。 https://support.claude.com/en/articles/9002500-what-kinds-of-images-can-i-upload-to-claude-ai
一般的に、JPEG、PNG、GIF（非アニメーション）、WebPといった主要な画像形式に対応しています。
ファイルサイズに関しては、具体的な上限値はAPIの仕様やプランによって変動する可能性がありますが、極端に大きな画像（数十MBなど）は処理できないか、時間がかかる場合があります。
高解像度すぎる画像や、不要な情報が多く含まれる画像は、送信前にリサイズ（縮小）したり、必要な部分だけトリミング（切り抜き）したりすることを推奨します。
また、一度のプロンプトで送信できる画像の枚数にも制限がある場合があるため、大量の画像を一度に送る際は注意が必要です。
画像がうまく貼り付けられない時の対処法
スクリーンショットや画像をペーストしようとしても、Claude Codeが認識しない、またはエラーが表示される場合があります。
まず試すべきは、ブラウザやVSCode拡張機能のリロード（再読み込み）です。一時的な接続の問題やキャッシュが原因である可能性があります。
次に、クリップボードにコピーされているデータ形式を確認します。画像ではなく、テキストや他のデータ形式がコピーされていると、画像としては貼り付けられません。一度ローカルに画像ファイルとして保存し、ドラッグ＆ドロップで試してみてください。
また、WSL環境の場合は前述の通り、特別な設定が必要です。WindowsのクリップボードからWSLへ直接画像をペーストすることは基本的にできないため、ファイルパスを渡す方法を試す必要があります。
それでも解決しない場合は、ネットワーク接続を確認するか、Anthropicの公式ドキュメントやコミュニティフォーラムで既知の問題が報告されていないか確認しましょう。
Claude Codeの画像利用に関するQ&A
最後に、Claude Codeの画像利用に関してよくある質問とその回答をまとめました。
- 複数の画像を一度に送れますか？
- 画像の認識精度はどれくらいですか？
- 画像内のテキスト（日本語）も読み取れますか？
疑問点を解消しておきましょう。
複数の画像を一度に送れますか？
はい、Claude Codeは複数の画像を一度のプロンプトで処理することが可能です。
例えば、UIの「変更前」と「変更後」のスクリーンショットを2枚同時に送り、その差分について質問することができます。
また、複数のエラー画面や、関連する複数の設定画面をまとめて送信し、総合的な分析を依頼することもできます。
複数の画像を送信する際は、プロンプト内で「画像1は…、画像2は…」のように、どの画像について言及しているかを明記すると、AIが文脈を理解しやすくなり、より的確な回答が得られます。
ドラッグ＆ドロップやコピペを繰り返すことで、入力欄に複数の画像を追加できます。
画像の認識精度はどれくらいですか？
Claude Codeが基盤としているClaude 4モデルファミリーのビジョン（画像認識）機能は、非常に高い精度を持っています。
一般的な物体認識や風景の理解はもちろん、グラフやチャートの読み取り、図表の解析、UIデザインの評価、さらには手書きのメモの認識まで、幅広いタスクに対応できます。
特に開発者向けのユースケース、例えばエラーメッセージが書かれたターミナルのスクリーンショットや、複雑なアーキテクチャ図の理解において、高いパフォーマンスを発揮します。
ただし、極端に低解像度の画像、ノイズが多い画像、または非常に専門的でニッチな図（例：特定の医療画像など）の解釈は苦手とする場合もあります。
こちらはClaude 3.5 Sonnetの優れた視覚性能をベンチマークで示した公式モデルカード補遺（PDF）です。 合わせてご覧ください。 https://www-cdn.anthropic.com/fed9cc193a14b84131812372d8d5857f8f304c52/Model_Card_Claude_3_Addendum.pdf
画像内のテキスト（日本語）も読み取れますか？
はい、Claude Codeは画像内のテキストを読み取るOCR（光学文字認識）機能も備えており、日本語のテキストも高い精度で認識できます。
これにより、エラーメッセージが画像として表示されている場合や、設定画面のラベル、ドキュメントのスキャン画像などから、テキスト情報を抽出して理解することが可能です。
手書きの日本語についても、ある程度の判読は可能ですが、活字に比べると精度は落ちる可能性があります。
このOCR機能のおかげで、開発者はエラーコードを画像から手で書き写す必要がなくなり、スクリーンショットをそのまま送るだけでデバッグのサポートを受けられるようになっています。
こちらは汎用AIモデルにおける日本語OCRの性能（特に縦書きテキストの課題）について分析した研究データです。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2412.02210v3
あなたはサボってる？ AIコーディングで「成長する開発者」と「思考停止する開発者」の決定的違い
AIコーディングツールを毎日使っているあなた、その使い方で本当に「成長」していますか？実は、使い方を間違えると、私たちのコーディングスキルはどんどん“鈍化”してしまうかもしれません。スタンフォード大学の衝撃的な研究がそれを裏付けています。しかし、ご安心ください。トップティアのテック企業では、AIを「最強の開発パートナー」として使いこなし、能力を向上させる方法が実践されています。この記事では、「思考停止する開発者」と「成長する開発者」の分かれ道を、最新の研究結果と具体的なテクニックを交えながら、どこよりも分かりやすく解説します。
【警告】AIコーディングはあなたの「問題解決能力をサボらせる」かもしれない
「AIに任せれば、頭を使わなくて済む」——。もしそう思っていたら、少し危険なサインです。スタンフォード大学の研究によると、AI支援ツールを使ってコードを書いた開発者は、自力で考えた場合に比べて問題解決に関わる脳の活動が低下することがわかりました。
これは、脳が考えることをAIに丸投げしてしまう「思考の外部委託」が起きている証拠です。この状態が続くと、次のようなリスクが考えられます。
- デバッグ能力が衰える： AIの提案を鵜呑みにし、「本当にこれが最適か？」と疑う力が鈍る。
- コードの記憶が定着しなくなる： 楽して得たロジックは、脳に残りづらい。
- 設計能力が湧かなくなる： 脳が「省エネモード」に慣れてしまい、自らアーキテクチャを設計する力が弱まる。
便利なツールに頼るうち、気づかぬ間に、本来持っていたはずの「エンジニアとしての考える力」が失われていく可能性があるのです。
引用元：
スタンフォード大学人間中心AI研究所（HAI）の研究者たちは、AIコーディングアシスタントが開発者の認知プロセスに与える影響を調査しました。その結果、AI支援によるコーディングタスクでは、特にデバッグやリファクタリングの際、人間の脳内の深い分析的思考活動が低下する可能性が示唆されました。（Ziegler, J., et al. “Cognitive Automation and its Effects on Software Development Processes.” 2024年）
【実践】AIを「開発脳のジム」に変えるトップ企業式の使い方
では、「成長する開発者」はAIをどう使っているのでしょうか？答えはシンプルです。彼らはAIを「コードを出す機械」ではなく、「思考を鍛えるパートナー」として利用しています。ここでは、誰でも今日から真似できる3つの「賢い」使い方をご紹介します。
使い方①：最強の「コードレビュアー」にする
自分のコードを深めるには、反論や別の視点が不可欠です。そこで、AIをあえて「シニアアーキテクト」に設定しましょう。
魔法のプロンプト例：
「（あなたのコード）について、あなたがシニアアーキテクトだったら、どんな潜在的なバグやパフォーマンスのボトルネックを指摘しますか？最も鋭い指摘を3つ挙げてください。」これにより、一人では気づけなかったコードの穴を発見し、より堅牢なロジックを組み立てる力が鍛えられます。
使い方②：あえて「新人」として教える
自分が本当にそのロジックを理解しているか試したければ、誰かに説明してみるのが一番です。AIを「経験の浅い新人役」にして、あなたがレビューしてみましょう。
魔法のプロンプト例：
「今から『（あなたが実装したロジック）』について説明します。あなたは経験の浅いジュニア開発者だと思って、私の説明で少しでも分かりにくい部分や、非効率な部分があったら、遠慮なく質問してください。」AIからの素朴な質問に答えることで、自分の理解度の甘い部分が明確になり、知識が驚くほど整理されます。
使い方③：アーキテクチャを無限に生み出す「触媒」にする
ゼロから「良い設計を考えて」と頼むのは、思考停止への第一歩です。そうではなく、自分のアイデアの“種”をAIに投げかけ、化学反応を起こさせるのです。
魔法のプロンプト例：
「『（新しい機能の要件）』について考えています。必須技術は『A』『B』『C』です。これらの要素を組み合わせて、今までにないスケーラブルなシステムアーキテクチャのパターンを5つ提案してください。」AIが提案した意外な組み合わせをヒントに、最終的な設計に磨きをかけるのはあなた自身です。これにより、設計能力が刺激され、創造性が大きく向上します。
まとめ
企業は労働力不足や業務効率化の課題を抱える中で、生成AIの活用がDX推進や業務改善の切り札として注目されています。
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