AIが「チームを組む」時代が来た——Claude Code エージェント機能・最新活用法

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序章：ある夜の実験

カンマンの貝出です。

それは去年の深夜のことでした。

私のデスクトップには、手をつけられないでいたタスクが積み上がっていました。「古いPythonスクリプトを全部リファクタリングして、テストも書いて、ドキュメントも更新して……」。ざっと見積もると3〜4日はかかりそうな量です。

ため息をつきながら、ほとんど期待せずにClaude Codeを起動しました。「このリポジトリ全体をリファクタリングして、テストも一緒に作って」と打ち込んだのです。

次の瞬間、私は目を疑いました。

画面には、複数の作業が同時に走り始めたログが流れていきました。あるプロセスはコードを分析し、別のプロセスはテストを書き、さらに別のプロセスはドキュメントを更新している。まるで小さなチームが一斉に動き出したかのようでした。

「これは……AIがチームを組んで動いているのか？」

そのとき私が目撃したのは、Claude Codeの「Agent Teams（エージェントチーム）」機能でした。2026年2月にリリースされたばかりの、AIが文字通り「チームを組んで」協調作業する仕組みです。

この記事では、そのClaude Codeが2025〜2026年にかけてどのように進化し、私たちビジネスパーソンの仕事をどう変えようとしているのかを、実際の体験と最新情報をもとにお伝えします。

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第1章：Claude Codeとは何か──「使うツール」から「共に考えるパートナー」へ

まずは基本から整理しましょう。

Claude Codeとは、Anthropicが提供するAIコーディングアシスタントです。2025年2月に研究プレビューとして公開され、同年5月に一般提供（GA）が始まりました。

でも、「コードを書いてくれるAIなんてたくさんあるじゃないか」と思った方、少し待ってください。

従来のAIコーディングツールは、あくまでも「補完」が主な役割でした。あなたがコードを書いている横で、「次はこう書きますよ」とサジェストしてくれる存在です。便利ではありますが、複雑なタスクになると結局「細かく指示を出す」のは人間の仕事でした。

Claude Codeは違います。

CLIツール（コマンドラインインターフェース）として動作し、リポジトリ全体を読み込んで「自律的に考え、計画し、実行する」ことができます。コードの読み書きはもちろん、ターミナルでのコマンド実行、GitHubとの連携、他のAIエージェントへの指示出しまで行えます。

業界ではこれを「アジェンティックCLI（Agentic CLI）」と呼びます。「エージェンティック」とは「自律的な行動主体として動く」という意味です。

こんな経験はありませんか？「AIに頼んだら、思った通りにやってくれなくて、結局自分でやり直した」。あれは、AIが単なる「返答機械」として動いているからです。Claude Codeは、あなたの意図を汲み取り、必要な調査や計画を自分でやりながら実行するという、一段上の動き方をします。

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第2章：進化の軌跡──2025〜2026年、何が変わったのか

Claude Codeは、わずか1年ちょっとで驚異的な速さで進化しました。その歩みを追うと、「単なるコードツール」が「自律型エージェントプラットフォーム」に変わっていく様子がよくわかります。

2025年2月：研究プレビューとして登場 「AIがコードを自律的に書く」という実験的なツールとして公開されました。当時は「面白いけど実用には早い」という反応が多かった印象です。

2025年5月：一般提供開始 正式に誰でも使えるようになりました。この時点でもまだ「パワーユーザー向け」でしたが、口コミで広がり始めます。

2025年7月：Plan Mode と SubAgents の同時投入 ここが最初の大きな転換点です。

「Plan Mode（プランモード）」は、AIが実装前にまず「調査と計画」のフェーズを持てるようにする機能です。人間で言えば、いきなり作業を始めるのではなく「まず設計図を書いてから施工する」という当たり前のことを、AIがやれるようになった瞬間でした。

「SubAgents（サブエージェント）」は、AI同士の役割分担を可能にする機能です。「セキュリティ担当のAI」「テスト担当のAI」「ドキュメント担当のAI」を事前に定義しておき、必要に応じて呼び出せます。詳しくは第3章で説明します。

2025年9月：Checkpoints（チェックポイント）リリース AIが変更を加える前に自動でスナップショット（保存）を作成する機能です。「やり直し」が簡単になり、「大きな作業を任せても安心」という感覚が生まれました。これは大きかったです。

2025年11月：Claude Code for Desktop GUIデスクトップアプリとして提供開始。CLIへの抵抗感があった人々にも門戸が開きました。

2026年1月：Claude Cowork 非エンジニアを含むチーム全体が利用できるよう設計されたGUIバージョン。コマンドライン知識が不要になりました。これについては第6章で詳しく触れます。

2026年2月：Agent Teams と Claude Code Security 新モデル「Opus 4.6」のリリースと同時に、複数のClaude Codeが協調して動く「Agent Teams」が登場。冒頭の私の体験は、まさにこの機能でした。

この1年間で、Claude Codeは「AIアシスタント」から「AIチームのオーケストレーター」へと変貌を遂げたのです。

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第3章：サブエージェント──AIが「役割分担」する時代

正直に言います。私が最初にSubAgentsを試したとき、最初は「また面倒な設定が増えた」と思いました。

ところが実際に動かしてみると、考えが180度変わりました。

たとえば、こんなシナリオです。あなたがコードを書いているとき、「毎回セキュリティチェックをAIに頼みたいけど、都度指示を出すのは面倒」と思ったことはありませんか？

SubAgentsを使えば、こう解決できます。

.claude/agents/security-reviewer.md というファイルを作り、「あなたはセキュリティレビュー専門のエージェントです。OWASPトップ10の観点からコードを分析してください」と書いておくだけです。これで、コード変更後に「security-reviewerを呼んで」と指示するだけで、専門エージェントが自動でセキュリティ審査を行います。

SubAgentsの仕組みを整理すると：

SubAgentsは .claude/agents/{名前}.md というMarkdownファイルとして定義します。ファイルにはそのエージェントの「役割」「使えるツール」「動作する際の指針」を書きます。各サブエージェントは独立したコンテキストウィンドウで動作するため、メインのAIが覚えている情報とは切り離されています。

これが重要なポイントです。

Claude Codeのコンテキストウィンドウは200Kトークン（約15万字）と大きいですが、長時間の作業では「記憶の汚染」が起きやすくなります。たとえば「最初に伝えた情報を後から誤解する」「途中でトーンが変わる」といったことです。

SubAgentsを使えば、重いタスクを専門エージェントに委任することで、メインのコンテキストを「クリーン」な状態に保てます。これは、人間で言えば「自分が抱え込みすぎず、専門家に振る」という健全な仕事のやり方です。

具体的な活用パターン：

1. セキュリティレビュー専門エージェント：コード変更後に自動呼び出し、CI/CDパイプラインに組み込む
2. テスト生成エージェント：新機能を実装したら「テストを書いて」とSubAgentsに委任
3. ドキュメント更新エージェント：コード変更に合わせてREADMEやAPIドキュメントを自動更新
4. コードレビューエージェント：プルリクエスト毎に自動でコードスタイル・品質をチェック

使えるモデルも選べます。opus（高精度・複雑なタスク向け）、sonnet（バランス型）、haiku（軽量・高速）の3種類から、タスクの重さに応じて使い分けられます。重要な判断が必要な処理にはOpus、単純な変換作業にはHaikuを使うといった最適化が可能です。

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第4章：Agent Teams──複数のAIが一斉に動く

冒頭で紹介した「AIチームが一斉に動き出した」体験の正体がAgent Teamsです。

2026年2月、新モデルOpus 4.6とともにリリースされたこの機能は、複数のClaude Codeインスタンスがチームリードの指示のもとで協調して動く仕組みです。

イメージしやすいよう、具体的なシナリオで説明しましょう。

「ユーザー管理機能を一から作って」というタスクを与えたとします。

従来の単一エージェントのやり方では、AIは順番に作業します。まずデータベース設計、次にバックエンドAPI、次にフロントエンドUI、最後にテスト——と。

Agent Teamsでは、チームリードエージェントがタスクを分析し、こう分配します：

• バックエンドエージェント：データベース設計とAPIエンドポイントの実装
• フロントエンドエージェント：UIコンポーネントの実装
• テストエージェント：ユニットテストとE2Eテストの作成
• ドキュメントエージェント：APIドキュメントとREADMEの更新

これらが並列で同時に動きます。

報告によると、このアプローチは単一エージェント比で「4倍近いスループット」を実現しているとのことです。

Cognizant社の事例が示す規模感

2025年後半、グローバルITサービス大手のCognizant社がClaude Codeを社内に展開しました。その規模は35万人の従業員です。

これは単なる試験導入ではなく、AIサービス業界全体の未来を示す事例です。「人間のエンジニアがAIを補助として使う」のではなく、「AIエージェントのチームが案件を担い、人間がディレクションする」という逆転した構図です。

日本でも、この波は必ず来ます。

「じゃあ、エンジニアの仕事はなくなるの？」

よくある疑問ですが、私の見方は違います。Agent Teamsが得意なのは「決まった手順の実行」です。「何を作るか」「どう設計するか」「品質をどう担保するか」——こうした判断はまだ人間の領域です。AIチームを「管理・指示する側」のスキルが、これからのエンジニアに求められる能力です。

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第5章：Plan Mode と Checkpoints──「安心して任せられる」仕組み

「AIに大きなタスクを任せると、とんでもない方向に進んで取り返しがつかなくなるのでは？」

これは、Claude Codeを使い始めた多くの人が感じる不安です。私も最初はそう思っていました。

Plan ModeとCheckpointsは、そのような不安を払拭するために設計された機能です。

Plan Modeの使い方

Plan Modeをオンにすると、AIは「実装前の調査・計画フェーズ」に入ります。コードを書き始める前に、リポジトリを調べ、影響範囲を分析し、どういう手順で作業するかを「計画書」として提示します。

公式が推奨するワークフローは「Explore→Plan→Implement→Commit」の4ステップです。

1. Explore（探索）：コードベースを調査する
2. Plan（計画）：実装の方針と手順を立てる
3. Implement（実装）：実際にコードを書く
4. Commit（確定）：変更をGitにコミットする

このフローで特に重要なのは、Plan段階で「人間がOKを出すまで実装しない」という点です。AIが計画を提示し、あなたが「ちょっと待って、この部分は違う方針でやって」と修正を加えてから実装に入れます。

私が初めてこれを使ったとき、「こんな当たり前のことを、今まで普通の開発でも省きがちだったな」と反省しました。

Checkpointsで「戻れる安心感」

2025年9月にリリースされたCheckpoints機能は、AIが変更を加える前に自動でスナップショットを作成します。

実際の体験談を話します。ある日、Claude Codeに「このモジュール全体をリファクタリングして」と頼みました。作業完了後、確認してみると……意図とは異なる抽象化がいくつか施されていて、テストが2つ通らなくなっていました。

以前なら「どこから直せばいいんだ」と途方に暮れるところです。でもCheckpointsがあれば、ワンコマンドで「リファクタリング前の状態」に戻せます。そこから「この部分はそのままで、残りだけリファクタリングして」と指示し直せました。

「やり直せる」という安心感は、AIへの委任の心理的ハードルを大きく下げます。

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第6章：非エンジニアにも門戸が開く──Claude Cowork の衝撃

ここまで読んで、「面白そうだけど、私はプログラマーじゃないから無理かな」と思った方、ちょっと待ってください。

2026年1月にリリースされた「Claude Cowork」は、まさにそういった方のために作られています。

コマンドラインは不要です。インストールして開けば、GUIのデスクトップアプリとして動作します。Claude Codeが持つ主要な機能を、一般的なアプリと同じ操作感で使えます。

「私はマーケターなので関係ない」と思うかもしれません。でも考えてみてください。

マーケターが「競合サイトのコンテンツを100件分析して、傾向をまとめて」とClaude Coworkに頼めば、AIが調査・分析・レポート作成まで行います。

経営者が「この契約書の重要条項を全部抜き出して、リスクになりそうな箇所を教えて」と頼めば、AIが精読して要点を整理します。

人事担当者が「これら50件の応募書類を読んで、ポジションの要件に合う上位10人を選んで」と頼めば、AIが基準に照らして評価します。

Claude Coworkは、「コードを書く人のためのツール」という境界を取り払い、「知的作業をするすべての人のためのツール」として再定義されています。

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第7章：他のツールとどう違うのか──Cursor・Copilotとの比較

「結局、CursorやGitHub Copilotと何が違うの？」という疑問は自然です。

実際に3つを使い比べた経験から、整理してみます。

比較軸	Claude Code	Cursor	GitHub Copilot
主な形式	CLI + デスクトップ版	IDEとして動作（VSCode fork）	IDE拡張機能
強み	自律的な多段階タスク・並列エージェント	IDE操作性・コード補完の精度	GitHub生態系との統合
トークン効率	Cursorの約1/5.5	基準	—
向いているタスク	大型リファクタリング・自動化パイプライン	日常的なコーディング	GitHub PR/Issue連携
学習コスト	CLIに慣れが必要（Coworkなら不要）	エディタ操作そのまま	エディタ操作そのまま

トークン効率という数字の意味

「Cursorの1/5.5のトークン」という数字について、少し解説します。

AIツールのAPIコストは「トークン数（処理した文字数のような単位）」に比例します。同じタスクをやらせたとき、Claude CodeはCursorと比べて約5.5分の1のトークンで完了するという計測結果が報告されています。

これはコスト的に大きな差です。大規模な自動化を組んだとき、運用コストが5分の1近くになる可能性があります。

「どれを使えばいい？」への実践的な答え

私が今すすめる使い分けはこうです。

• 日常的なコーディング（コード補完・小さな修正）：CursorかCopilotが便利
• 大型リファクタリング・自動化・複数ファイルにまたがる変更：Claude Code
• 非エンジニアの知的作業：Claude Cowork

競合というより、それぞれに「得意な場面」があります。

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第8章：使いこなすための5つのポイント

「わかった、使ってみよう」と思った方に、実践的なポイントをお伝えします。私が実際に試して「これは効いた」と感じたことです。

ポイント1：CLAUDE.mdでプロジェクトを記憶させる

プロジェクトのルートに CLAUDE.md というファイルを作り、「このプロジェクトのルール」を書き込みます。コーディング規約、使っているフレームワーク、禁止パターン——これらを書いておくと、Claude Codeはセッションをまたいでも一貫したコードを書いてくれます。

「毎回同じことを説明するのが面倒」という問題が、これで一気に解決します。

ポイント2：定期的な /clear でコンテキストをリフレッシュ

長時間作業していると、AIの「記憶」に古い情報や誤解が混入しやすくなります。特にコンテキスト使用率が80%を超えたあたりから、精度が落ちる傾向があります。そのときは /clear コマンドで記憶をリセットし、新鮮な状態から再開するのが効果的です。

ポイント3：SubAgentsで役割分担する

一つのAIに全部やらせようとすると、コンテキストが膨らんで効率が落ちます。「これはセキュリティの話、これはテストの話」と整理して、専門エージェントに分担させましょう。.claude/agents/ に役割定義ファイルを用意するだけで使えます。

ポイント4：Plan Modeで大型作業前に設計する

「取り返しのつかないことになるかも」という不安があるタスクには、必ずPlan Modeを使いましょう。計画書を見てOKを出してから実装させることで、大きな軌道修正が減ります。

ポイント5：Checkpointsを活用して安全に進める

Checkpoints機能をオンにしておけば、変更前の状態に常に戻れます。「とりあえず試してみて、ダメなら元に戻す」という実験的なアプローチが取りやすくなります。これが意外と大切で、「試す」ことの心理的ハードルが下がります。

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第9章：知っておくべきリスクと注意点

便利な機能の話ばかりしてきましたが、注意すべき点もお伝えします。

セキュリティ脆弱性：修正済みだが注意が必要

2つの重大なセキュリティ脆弱性が発見・修正されています。

• CVE-2025-59536：Hooksを介したコードインジェクション脆弱性。v1.0.111で修正。
• CVE-2026-21852：APIキー漏洩の脆弱性。v2.0.65で修正。

どちらも修正済みですが、最新バージョンへのアップデートは必須です。また、「信頼できないリポジトリの設定ファイルを確認せずに実行しない」ことも重要です。悪意のある設定ファイルにより、意図しないコマンドが実行される可能性があります。

コスト管理：Opusは「ここぞ」の場面に限定

Claude Codeのモデルの中で最も高精度なOpus 4.6は、当然ながらAPIコストも高くなります。「全部Opusで動かす」という使い方はコスト爆発を招きます。複雑な判断が必要な重要タスクにはOpus、定型的な作業にはSonnetやHaikuを使い分けるのが賢明です。

プロンプトインジェクション攻撃への警戒

Claude Codeに「このURLの内容を読んで処理して」と依頼するとき、そのWebページに悪意のある指示が埋め込まれている可能性があります。「ファイルを削除して」「外部に情報を送って」といった指示が、コンテンツの中に隠れていることがあります。

外部コンテンツを処理させるときは、出所が信頼できるか確認してから進めるようにしましょう。

本番デプロイには必ず人間のレビューを

AIの動作は非決定論的（同じ入力でも毎回同じ出力とは限らない）です。本番環境への直接デプロイやデータベースの直接変更など、影響が大きく取り返しのつかない処理には、必ず人間のレビューを挟む設計にしてください。

bypassPermissions モードは、研究・実験環境でのみ使用し、本番コードベースには設定しないことを強くおすすめします。

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終章：AIとの「協働」はここから始まる

この記事を書きながら、私は1年前の自分を思い出していました。

当時の私にとって、AIは「便利な補助ツール」でした。文章を直してもらったり、コードの一部を生成してもらったりする程度です。

今は違います。Claude Codeを使い始めてから、AIは「チームメンバー」という感覚に変わってきました。計画を一緒に立て、役割を分担し、並列で作業を進める。そのプロセスに「人間である私」が加わっている感覚です。

Before/Afterで言うとこうです。

Before：「AIにコードを書かせる」→ 出来上がったものを確認・修正するのは全部自分

After：「AIチームに案件を振る」→ 設計判断とレビューを私がやり、実行はAIが担う

この変化が、仕事の生産性を数倍に変えてくれました。

「でも私はエンジニアじゃないから関係ない」と思っている方へ。

Claude Coworkが登場した今、コマンドラインを使えなくてもClaude Codeの力を借りられます。マーケター、人事、経営者、ライター——あらゆる知的作業をする人が、このAIチームを「使う側」になれます。

最初の一歩は小さくていいのです。

たとえば今日、こう試してみてください。「ある作業を、部分的にAIに任せてみる」。全部任せようとしなくていい。最初は「このメールの返信文を一緒に考えて」でも「この資料の要点をまとめて」でもいいです。

AIとの協働に慣れていく中で、少しずつ任せる範囲が広がっていきます。

Cognizantが35万人の従業員にClaude Codeを展開したのは、「これは業務の一部になる」という確信があったからです。エンタープライズが動き出した今、個人として先に体験しておくことに大きな価値があります。

「AIがチームを組む時代」は、もうそこまで来ています。

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まとめ：Claude Codeの主要機能まとめ

機能	リリース	概要
Plan Mode	2025年7月	実装前の調査・計画フェーズを分離
SubAgents	2025年7月25日	専門エージェントへの役割委任
Checkpoints	2025年9月	変更前自動スナップショット
Claude Code for Desktop	2025年11月	GUIデスクトップアプリ
Claude Cowork	2026年1月	非エンジニア向けGUI版
Agent Teams	2026年2月	複数インスタンスの協調作業

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記事中のデータは2026年2月26日時点の情報をもとにしています。Claude Codeの機能は急速に更新されているため、最新情報は公式ドキュメント（code.claude.com/docs）でご確認ください。