Claude Code × GCP Cloud Run 完全ガイド|コンテナをサーバーレスで自動デプロイ

「GCPでコンテナを動かしたいけど、ECSより設定項目が多すぎてわからない」——以前の私もそう思っていました。ところが実際にCloud Runを触ってみると、ECSよりはるかに設定がシンプルで驚いたのが正直な感想です。VPC設定なし、タスクロール設計なし、クラスター管理なし。コンテナイメージさえ用意すれば、ほぼそのままHTTPSエンドポイントが立ち上がります。

さらにClaude Codeと組み合わせると、Dockerfileの生成からCloud Build CI/CDパイプラインの構築まで、一連の作業が驚くほど短時間で完了します。この記事では私が実際に試した手順を6ステップで解説します。

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Cloud RunがECSより簡単な理由

Cloud Run（クラウドラン）はGCPが提供するフルマネージドのコンテナ実行サービスです。HTTPリクエストを受け取ったときだけコンテナが起動する、いわゆる「リクエスト駆動型サーバーレス」の仕組みを取っています。

ECSとの主な違いを整理するとこうなります。

Cloud Run:
- クラスター管理: 不要
- ネットワーク設定: デフォルトで外部HTTPS公開
- スケーリング: 0台〜Nまで全自動
- 料金: リクエスト処理時間ベース (アイドル時はほぼ無料)

AWS ECS/Fargate:
- クラスター管理: 必要 (Cluster/Service/TaskDef の3層)
- ネットワーク設定: VPC・セキュリティグループ設計が必要
- スケーリング: 最小台数の課金が発生
- 料金: 起動中のタスク時間ベース

API、Webhook受信、バッチ処理、内部マイクロサービスなど、「HTTP で呼ばれる処理」であれば Cloud Run はほぼ最適解です。

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Step 1: DockerfileをClaude Codeで自動生成する

まず TypeScript の Node.js API サーバーを例に、本番レベルの Dockerfile を生成します。マルチステージビルドと非rootユーザー設定はセキュリティ要件として必須です。

claude -p "
以下の条件で本番レベルの Dockerfile を生成して。

- アプリ: TypeScript + Express API (ポート8080)
- Node.js バージョン: 22 LTS
- マルチステージビルド (builder → runner)
- 非rootユーザー (node ユーザー) で実行
- .dockerignore も一緒に生成
- Cloud Run 推奨の PORT 環境変数対応
- ヘルスチェック: /health エンドポイント
"

生成されるDockerfile:

# ---- builder ステージ ----
FROM node:22-alpine AS builder
WORKDIR /app

# 依存関係を先にコピーしてキャッシュを活用
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production=false

COPY tsconfig.json ./
COPY src ./src
RUN npm run build

# ---- runner ステージ ----
FROM node:22-alpine AS runner
WORKDIR /app

# セキュリティ: 非rootユーザーで実行
RUN addgroup -S appgroup && adduser -S appuser -G appgroup

# 本番依存のみインストール
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production && npm cache clean --force

# ビルド成果物をコピー
COPY --from=builder /app/dist ./dist

# Cloud Run は PORT 環境変数でポートを渡す
ENV PORT=8080
ENV NODE_ENV=production

# 非rootユーザーに切り替え
USER appuser

EXPOSE 8080
CMD ["node", "dist/index.js"]

生成される.dockerignore:

node_modules
dist
.env
.env.*
*.log
.git
.gitignore
README.md

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Step 2: Cloud Runへの初回デプロイ

Dockerfileができたら、Cloud Runへデプロイするコマンドを生成してもらいます。

claude -p "
以下の条件で GCP Cloud Run へのデプロイコマンドを生成して。

- プロジェクトID: my-project-123
- リージョン: asia-northeast1 (東京)
- サービス名: myapp-api
- メモリ: 512Mi
- CPU: 1
- 同時接続数: 80 (concurrency)
- 認証: 未認証リクエストを許可
- 環境変数: NODE_ENV=production
- ポート: 8080
"

生成されるコマンド一式:

# 1. Docker イメージをビルドして Artifact Registry にプッシュ
gcloud auth configure-docker asia-northeast1-docker.pkg.dev

docker build -t asia-northeast1-docker.pkg.dev/my-project-123/myapp/api:v1.0.0 .
docker push asia-northeast1-docker.pkg.dev/my-project-123/myapp/api:v1.0.0

# 2. Cloud Run にデプロイ
gcloud run deploy myapp-api \
  --image asia-northeast1-docker.pkg.dev/my-project-123/myapp/api:v1.0.0 \
  --region asia-northeast1 \
  --platform managed \
  --memory 512Mi \
  --cpu 1 \
  --concurrency 80 \
  --allow-unauthenticated \
  --set-env-vars NODE_ENV=production \
  --port 8080

デプロイ成功後、https://myapp-api-xxxx-an.a.run.app のようなURLが発行されます。

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Step 3: 自動スケーリングを適切に設定する

Cloud Runのデフォルト設定のまま使うと、急激なトラフィックでインスタンスが爆発したり、コールドスタートが頻発したりします。本番では以下の設定が重要です。

claude -p "
Cloud Run のスケーリング設定を最適化して。

要件:
- 夜間はほぼトラフィックなし (コスト削減優先)
- 平常時: 1〜3インスタンス
- ピーク時: 最大20インスタンスまでスケールアウト
- CPU使用率70%を超えたらスケールアウト開始
- コールドスタートを最小限に抑えたい
- 1インスタンスあたりの最大同時接続数: 80
"

生成されるコマンド:

gcloud run services update myapp-api \
  --region asia-northeast1 \
  --min-instances 1 \
  --max-instances 20 \
  --concurrency 80 \
  --cpu-throttling \
  --execution-environment gen2

TypeScriptでのCPUベーススケーリング設定 (clouddeploy.yaml):

# service.yaml - Cloud Run サービス設定ファイル
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-api
  annotations:
    run.googleapis.com/launch-stage: GA
spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        # 最小インスタンス数 (コールドスタート対策)
        autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
        # 最大インスタンス数 (コスト上限)
        autoscaling.knative.dev/maxScale: "20"
        # CPU使用率70%でスケールアウト
        autoscaling.knative.dev/target-utilization-percentage: "70"
        # 第2世代実行環境 (パフォーマンス向上)
        run.googleapis.com/execution-environment: gen2
    spec:
      containerConcurrency: 80
      containers:
        - image: asia-northeast1-docker.pkg.dev/my-project-123/myapp/api:latest
          resources:
            limits:
              memory: 512Mi
              cpu: "1"

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Step 4: Secret Managerで環境変数を安全に管理

データベースのパスワードやAPIキーを環境変数に直書きするのは絶対NGです。GCP Secret Managerと連携することで、機密情報を安全に管理できます。

claude -p "
GCP Secret Manager と Cloud Run を連携させるコードと設定を生成して。

- シークレット: DATABASE_URL, SENDGRID_API_KEY, JWT_SECRET
- Cloud Run サービスアカウントに読み取り権限を付与
- TypeScript のアプリ側でシークレットを読み込むコード
- gcloud コマンドも含めて
"

生成される設定:

# シークレットを登録
echo -n "postgresql://user:password@host:5432/db" | \
  gcloud secrets create DATABASE_URL --data-file=-

echo -n "SG.xxxxxxxxxxxx" | \
  gcloud secrets create SENDGRID_API_KEY --data-file=-

echo -n "your-jwt-secret-here" | \
  gcloud secrets create JWT_SECRET --data-file=-

# サービスアカウントに読み取り権限を付与
gcloud projects add-iam-policy-binding my-project-123 \
  --member="serviceAccount:[email protected]" \
  --role="roles/secretmanager.secretAccessor"

# Cloud Run にシークレットをマウント
gcloud run services update myapp-api \
  --region asia-northeast1 \
  --set-secrets="DATABASE_URL=DATABASE_URL:latest,SENDGRID_API_KEY=SENDGRID_API_KEY:latest,JWT_SECRET=JWT_SECRET:latest"

TypeScriptアプリ側での読み込みコード (src/config.ts):

// src/config.ts
// Cloud Run では環境変数として自動注入されるので
// process.env でそのまま読み込める
export const config = {
  databaseUrl: process.env.DATABASE_URL!,
  sendgridApiKey: process.env.SENDGRID_API_KEY!,
  jwtSecret: process.env.JWT_SECRET!,
  port: parseInt(process.env.PORT || "8080", 10),
  nodeEnv: process.env.NODE_ENV || "development",
};

// 起動時にシークレットが揃っているか検証
const requiredEnvVars = ["DATABASE_URL", "SENDGRID_API_KEY", "JWT_SECRET"];
for (const envVar of requiredEnvVars) {
  if (!process.env[envVar]) {
    console.error(`Missing required environment variable: ${envVar}`);
    process.exit(1);
  }
}

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Step 5: Cloud BuildでCI/CDパイプラインを構築

毎回手動でビルド・デプロイするのは非効率です。Cloud Build + GitHubの連携で、main ブランチへのpushと同時に自動デプロイが走るようにします。

claude -p "
GitHub → Cloud Build → Cloud Run の CI/CDパイプラインを設定して。

要件:
- main ブランチへの push でトリガー
- テスト実行 → Dockerイメージビルド → Artifact Registryプッシュ → Cloud Runデプロイ
- デプロイ失敗時はSlack通知
- cloudbuild.yaml を生成して
"

生成される cloudbuild.yaml:

# cloudbuild.yaml
steps:
  # Step 1: 依存関係のインストールとテスト
  - name: "node:22-alpine"
    id: "test"
    entrypoint: "sh"
    args:
      - "-c"
      - |
        npm ci
        npm run test
        npm run lint

  # Step 2: Dockerイメージのビルド
  - name: "gcr.io/cloud-builders/docker"
    id: "build"
    args:
      - "build"
      - "-t"
      - "asia-northeast1-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/myapp/api:$COMMIT_SHA"
      - "-t"
      - "asia-northeast1-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/myapp/api:latest"
      - "."

  # Step 3: Artifact Registry へプッシュ
  - name: "gcr.io/cloud-builders/docker"
    id: "push"
    args:
      - "push"
      - "--all-tags"
      - "asia-northeast1-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/myapp/api"

  # Step 4: Cloud Run へデプロイ
  - name: "gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk"
    id: "deploy"
    entrypoint: "gcloud"
    args:
      - "run"
      - "deploy"
      - "myapp-api"
      - "--image"
      - "asia-northeast1-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/myapp/api:$COMMIT_SHA"
      - "--region"
      - "asia-northeast1"
      - "--platform"
      - "managed"
      - "--quiet"

  # Step 5: Slack通知 (成功時)
  - name: "curlimages/curl"
    id: "notify-success"
    entrypoint: "curl"
    args:
      - "-X"
      - "POST"
      - "-H"
      - "Content-type: application/json"
      - "--data"
      - '{"text":"✅ Cloud Run デプロイ完了: $COMMIT_SHA"}'
      - "$_SLACK_WEBHOOK_URL"

images:
  - "asia-northeast1-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/myapp/api:$COMMIT_SHA"
  - "asia-northeast1-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/myapp/api:latest"

options:
  logging: CLOUD_LOGGING_ONLY
  machineType: E2_HIGHCPU_8

timeout: "1200s"

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Step 6: カスタムドメイン設定とロードバランサー

Cloud Runが発行するデフォルトURLではなく、独自ドメインを設定するにはGCPのロードバランサー経由が推奨です。

claude -p "
Cloud Run にカスタムドメイン api.example.com を設定する手順と
Terraform コードを生成して。

- SSL証明書は Google マネージド
- Cloud Armor でDDoS保護
- ロードバランサー経由でCloud Runにルーティング
"

生成される Terraform コード (main.tf):

# main.tf - Cloud Run + Load Balancer + SSL

# Cloud Run サービスのバックエンド
resource "google_compute_region_network_endpoint_group" "cloudrun_neg" {
  name                  = "myapp-neg"
  network_endpoint_type = "SERVERLESS"
  region                = "asia-northeast1"

  cloud_run {
    service = "myapp-api"
  }
}

# バックエンドサービス
resource "google_compute_backend_service" "default" {
  name     = "myapp-backend"
  protocol = "HTTP"

  backend {
    group = google_compute_region_network_endpoint_group.cloudrun_neg.id
  }

  # Cloud Armor セキュリティポリシー
  security_policy = google_compute_security_policy.policy.id
}

# Google マネージドSSL証明書
resource "google_compute_managed_ssl_certificate" "default" {
  name = "myapp-ssl-cert"
  managed {
    domains = ["api.example.com"]
  }
}

# HTTPS ロードバランサー
resource "google_compute_url_map" "default" {
  name            = "myapp-url-map"
  default_service = google_compute_backend_service.default.id
}

resource "google_compute_target_https_proxy" "default" {
  name             = "myapp-https-proxy"
  url_map          = google_compute_url_map.default.id
  ssl_certificates = [google_compute_managed_ssl_certificate.default.id]
}

resource "google_compute_global_forwarding_rule" "https" {
  name       = "myapp-https-forwarding-rule"
  target     = google_compute_target_https_proxy.default.id
  port_range = "443"
  ip_address = google_compute_global_address.default.address
}

# Cloud Armor DDoS保護ポリシー
resource "google_compute_security_policy" "policy" {
  name = "myapp-security-policy"

  rule {
    action   = "deny(403)"
    priority = "1000"
    match {
      expr {
        expression = "evaluatePreconfiguredExpr('sqli-stable')"
      }
    }
    description = "SQLインジェクション対策"
  }

  rule {
    action   = "allow"
    priority = "2147483647"
    match {
      versioned_expr = "SRC_IPS_V1"
      config {
        src_ip_ranges = ["*"]
      }
    }
    description = "デフォルト許可"
  }
}

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落とし穴5選

1. コールドスタートでタイムアウトする

Cloud Runはリクエストがない時間が続くとインスタンスを0台に落とします（最小インスタンス数が0の場合）。次のリクエスト受信時にコンテナ起動から始まるため、1〜2秒の遅延が発生します。本番ではmin-instancesを1以上に設定してください。

# コールドスタート対策: 最小1インスタンスを常時起動
gcloud run services update myapp-api \
  --min-instances 1 \
  --region asia-northeast1

2. SIGTERM ハンドリングを忘れる

Cloud Runはスケールインやデプロイ時にSIGTERMシグナルを送ります。適切に処理しないと、処理中のリクエストが強制終了されます。

// src/index.ts - SIGTERMを適切に処理する
import express from "express";
const app = express();
const server = app.listen(process.env.PORT || 8080);

// グレースフルシャットダウン
process.on("SIGTERM", () => {
  console.log("SIGTERM received. Graceful shutdown started.");
  server.close(() => {
    console.log("HTTP server closed.");
    process.exit(0);
  });

  // 30秒以内に終了しなければ強制終了
  setTimeout(() => {
    console.error("Forced shutdown after timeout.");
    process.exit(1);
  }, 30000);
});

3. 機密情報を環境変数に直書きする

# ❌ 絶対NG: シークレットを直書き
gcloud run services update myapp-api \
  --set-env-vars DATABASE_PASSWORD=mypassword123

# ✅ 正解: Secret Manager 経由で安全に渡す
gcloud run services update myapp-api \
  --set-secrets="DATABASE_PASSWORD=DATABASE_PASSWORD:latest"

4. メモリ設定が不足する

Node.jsはデフォルトでヒープサイズが小さいです。512MiのコンテナにNode.jsを動かすと、大きいデータを処理する際にOOM（Out of Memory）で落ちることがあります。

# メモリ不足対策: Node.js のヒープサイズを明示
CMD ["node", "--max-old-space-size=384", "dist/index.js"]

5. リクエスト外のバックグラウンド処理をしない

Cloud Runはリクエストを処理していない間、CPUが実質使えない状態になります（CPU throttling）。定期的なバックグラウンド処理が必要な場合はCloud Schedulerと組み合わせるか、常時起動モードを使ってください。

# 常時CPUを割り当てるモード (バックグラウンド処理が必要な場合)
gcloud run services update myapp-api \
  --no-cpu-throttling \
  --region asia-northeast1

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まとめ

タスク	Claude Code の貢献
Dockerfile 生成	マルチステージビルド・非rootユーザー設定を自動化
初回デプロイ	gcloud コマンド一式を要件から生成
スケーリング設定	min/max インスタンス・CPU閾値を最適化
Secret Manager 連携	シークレット登録・権限付与・マウント設定を生成
CI/CD パイプライン	cloudbuild.yaml をテスト込みで生成
カスタムドメイン	Terraform でロードバランサー構成を自動生成

ECSと比べてCloud Runは「動かすだけ」なら圧倒的にシンプルです。Claude Codeと組み合わせると、Dockerfileの生成からCI/CDパイプライン構築まで1時間以内に完了します。まずStep1〜3だけ試して、Cloud Runの快適さを体感してみてください。

関連記事

• Claude Code × AWS ECS/Fargate 完全ガイド
• Claude Code × AWS CloudFormation/CDK 完全ガイド
• Claude Code セキュリティベストプラクティス

参考資料

• Cloud Run 公式ドキュメント
• Cloud Build 公式ドキュメント
• Secret Manager 公式ドキュメント