WindowsでClaude Code（WSL）とRStudioを使用する

WindowsのRStudioでRコードを実行しながら、WSLのUbuntu内のClaude CodeでAI支援を受ける方法を学びます。このチュートリアルでは、同じDocumentsフォルダを共有しながら両者を切り替えて使用します。RStudioでRプロジェクトを作成し、基本的なコードを記述した後、UbuntuターミナルのClaudeに可視化やPCA解析を生成させ、R Markdownレポートまで仕上げます。

主要コンセプト

WSL（Windows Subsystem for Linux）：Windows上でUbuntuを動かし、Claude Codeを実行する環境
パスの変換：C:\Users\YourName\Documents がWSLでは /mnt/c/Users/YourName/Documents になる
ハイブリッドワークフロー：RStudio（Windows）でコードを実行し、Claude Code（WSL）でコードを生成・改良

必要なもの

WSL経由でClaude Codeをインストール済み
Windows版RStudio
所要時間：20〜30分

ステップ1：WindowsでRStudioを開く

Windowsスタートボタンをクリック
検索ボックスにRStudioと入力
RStudioをクリックして開く
RStudioウィンドウが複数のペインとともに開きます

ステップ2：新規Rプロジェクトを作成

RStudioで、上部メニューからFileをクリック
New Project…をクリック
New Directoryを選択
New Projectを選択
Directory nameに：test_claudeと入力
“Create project as subdirectory of:”の横にあるBrowseをクリック
Documentsフォルダに移動
Select Folderをクリック
Create Projectをクリック
RStudioがプロジェクトを作成し、そのプロジェクトに切り替わります

ステップ3：新規Rスクリプトを作成

RStudioでFile > New File > R Scriptをクリック
左上のペインに新しい空のスクリプトが開きます
File > Saveをクリック（または保存アイコン）
ファイル名：iris.Rと入力
Saveをクリック

ステップ4：初期コードを手書き

iris.R ファイルに以下のコードを入力します：

data(iris)
str(iris)
summary(iris)

File > Saveをクリックして変更を保存
コードを実行するには：すべての行を選択し、Runボタン（スクリプトペインの右上）をクリック
Consoleペインに、データセットの構造と統計量が表示されるはずです

ステップ5：Ubuntuターミナルを開く

Windowsスタートボタンをクリック
検索ボックスにUbuntuと入力
Ubuntu（オレンジ色の円形アイコン）をクリック
Ubuntuターミナルが開きます

ステップ6：プロジェクトフォルダへ移動

Ubuntuターミナルで以下のコマンドを入力します（YourUsernameを実際のWindowsユーザー名に置き換えてください）：
```
cd /mnt/c/Users/YourUsername/Documents/test_claude
```
ユーザー名を確認するには：ls /mnt/c/Users/と入力してフォルダ名を確認できます
正しい場所にいることを確認するため、以下を入力：
```
ls
```
iris.Rとtest_claude.Rprojが表示されるはずです

ステップ7：Claude Codeを起動

Ubuntuターミナルで以下を入力：
```
claude
```
Claude Codeが起動し、ウェルカムメッセージが表示されます
再度サインインが必要な場合があります - 認証手順についてはWSL経由でClaude Codeをインストールガイドを参照してください
これでRプロジェクトに対してAI支援を使用する準備ができました

ステップ8：散布図コードを追加

Claude Codeの起動が遅い場合は、初期化が完了するまで待ちましょう。その後、以下のリクエストを入力します：

iris.Rに、がく片の長さと幅の散布図を種別ごとに色分けして作成するコードを追加してください。ggplot2を使用してください。

Claude Codeがiris.Rファイルを読み込み、可視化コードを追加します
確認を求められたら、適切な選択肢を選んでiris.Rファイルの編集を許可します
Claudeが完了するまで待ちます（完了メッセージが表示されます）

ステップ9：RStudioで新しいコードを実行

RStudioウィンドウに戻ります（RStudioウィンドウをクリック）
ファイルが変更されたというプロンプトが表示される場合があります - Yesをクリックして再読み込みします
プロンプトが表示されない場合は、File > Reopen with Encoding > UTF-8をクリックします
すべてのコードを選択してRunをクリック
Plotsペイン（右下）に散布図が表示されます
ggplot2に関するエラーが出た場合は、Consoleペインでinstall.packages("ggplot2")と入力してインストールします

ステップ10：散布図を改良

Ubuntuターミナルに切り替えます

以下のリクエストを入力：

タイトルを削除してください。種別ごとにマーカーの形を変更してください。クラシックテーマに変更してください。

ステップ11：改良されたプロットを表示

RStudioに切り替えます
プロンプトが表示されたらファイルを再読み込みします
更新されたコードを選択してRunをクリック
プロットがタイトルなしで表示され、種ごとに異なるマーカー形状、クラシックテーマが適用されているはずです

ステップ12：PCAプロットを追加

Ubuntuターミナルに切り替えます

以下のリクエストを入力：

数値変数にPCAを実行し、第1・第2主成分を使ってサンプルをプロットするコードを追加してください。

ステップ13：PCA解析を実行

RStudioに切り替えます
プロンプトが表示されたらファイルを再読み込みします
すべてのコードを選択してRunをクリック
PC1とPC2に投影されたサンプルを示すPCAプロットが表示され、種ごとに色分けされます

ステップ14：レビューとコメント追加をClaudeに依頼

Ubuntuターミナルに切り替えます

以下のリクエストを入力：

スクリプト全体の正確性をレビューしてください。必要に応じてコメントを追加してください。

Claudeがコードをレビューし、包括的なコメントを追加します

ステップ15：R Markdownを作成

Ubuntuターミナルに切り替えます

以下のリクエストを入力：

この分析のための新しいR Markdownファイルを作成してください。iris_report.Rmdとして保存してください。

Claudeがこのファイルの作成許可を求めます
Claudeがプロジェクトフォルダに新しい.Rmdファイルを作成します

ステップ16：R Markdownファイルをニット

RStudioに切り替えます
File > Open File…をクリック
iris_report.Rmdを選択してOpenをクリック
スクリプトペインの上部にあるKnitボタン（毛糸玉アイコン）をクリック
RStudioがHTMLレポートを生成します
完全な解析とナラティブテキストを含むレポートが新しいウィンドウで開きます
HTMLファイルはプロジェクトフォルダに保存されます

トラブルシューティング

症状	対処
WSLで `Permission denied`	`C:/` ではなく `/mnt/c/` パスを使用。ユーザー名の綴りを確認
RStudioが更新を検知しない	File > Reopen with Encoding > UTF-8 で手動リロード
`claude: command not found`	インストールガイドを再確認。Ubuntuターミナルを開き直す
プロットが表示されない	RStudio Consoleで `install.packages("ggplot2")` を実行
`cannot change working directory`	Windowsのユーザー名にスペースがある場合、`cd "/mnt/c/Users/Your Name/Documents/..."` のように引用符で囲む
初回リクエストが遅い	30〜60秒待てば初期化され、その後は高速化します

次のステップ

統計検定（t検定、ANOVA）を分析に追加するようClaudeに依頼
このコードのPython版を作成し、Quartoドキュメントを準備するようClaudeに依頼
Rスクリプトの繰り返し処理のための関数を作成するようClaudeに依頼
Rコード実行時のエラーメッセージのデバッグにClaudeを活用
パフォーマンス向上のため、低速なRコードの最適化をClaudeに依頼

ワークフローまとめ

このハイブリッドセットアップは両方のツールの長所を組み合わせます：

RStudio（Windows） - インタラクティブなRコンソール、即座のプロット表示、使い慣れたGUIでコードを実行
Claude Code（WSL） - AIによるコード生成、レビュー、改善
共有ファイル - WSLの/mnt/c/マウントポイントを通じて、両ツールが同じファイルを操作
反復的な改善 - 手動でコードを記述し、Claudeで強化し、RStudioでテストして、さらに改善
ドキュメント化 - Claudeが分析の包括的なレポートとコメントを生成

ワークフローはシンプルです。UbuntuターミナルのClaudeでコードを記述・編集し、すぐにRStudioでテストして実行します。ファイルのコピーや手動同期は不要で、WSLとWindowsが同じファイルをシームレスに共有します。

Created by Steven Ge on December 11, 2025.