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Claude Code Agent Teamの使い方 - AIエージェントチームで開発を効率化

AIClaude Codeエージェント開発効率化Anthropic

はじめに

ソフトウェア開発の現場では、AIコーディングアシスタントの活用が急速に進んでいます。その中でもAnthropicが提供するClaude Codeは、CLIベースのAI開発ツールとして注目を集めています。

Claude CodeにはAgent Teamという機能があり、複数のAIエージェントを同時に起動して並列でタスクを処理できます。1つのセッションで1つずつタスクをこなす従来のやり方と比べ、チームとして協調する仕組みを使えば開発速度を大幅に向上できます。

この記事では、Claude Code Agent Teamの仕組みから具体的な使い方、活用事例まで詳しく解説します。

Claude Code Agent Teamとは

Claude Code Agent Teamは、複数のClaude Codeセッションをチームとして協調動作させる機能です。1つのセッションが**チームリード（Team Lead）**として全体を統括し、**チームメイト（Teammate）**と呼ばれる独立したClaude Codeインスタンスを複数起動して並列に作業を進めます。

従来のサブエージェント（Taskツール）との大きな違いは、以下の点です。

  • サブエージェント: 親セッション内で動作し、結果を親に報告するだけの一方向通信
  • Agent Team: 各メンバーが独立したセッションを持ち、メンバー間で直接メッセージをやり取りできる双方向通信

つまり、Agent Teamでは各エージェントが互いの発見を共有し、意見を交わしながら協力して1つの目標に取り組めるのです。

仕組み

アーキテクチャ

Agent Teamは以下の4つのコンポーネントで構成されています。

コンポーネント役割
Team Leadチームの作成、タスクの割り当て、メンバーの起動、結果の統合を担当
Teammate独立したClaude Codeインスタンスとして個別のタスクを実行
Task List依存関係を追跡できる共有タスクリスト（~/.claude/tasks/{team-name}/に保存）
Mailboxエージェント間のメッセージングシステム

7つのコアツール

Agent Teamは内部的に以下の7つのツール（プリミティブ）で動作します。

ツール機能
TeamCreateチームディレクトリと設定を初期化
TaskCreate作業単位をJSONファイルとしてディスクに定義
TaskUpdateメンバーがタスクを取得・ステータスを更新
TaskList全タスクの現在のステータスを返す
Taskチームメイトを起動（team_nameパラメータ付き）
SendMessageメンバー間の直接通信
TeamDelete完了後にチームファイルをクリーンアップ

タスクの依存関係

タスクは**DAG（有向非巡回グラフ）**として依存関係を管理できます。あるタスクが別のタスクをブロックしている場合、ブロック元が完了すると自動的にブロックが解除されます。複数のメンバーが同じタスクを同時に取得しないよう、ファイルロックによる排他制御も行われます。

タスクのステータスは pending → in_progress → completed の順に遷移します。

サブエージェントとAgent Teamの使い分け

Claude Codeにはタスクを委譲する仕組みとして、サブエージェントとAgent Teamの2つがあります。目的に応じた使い分けが重要です。

サブエージェント（Taskツール）

単一セッション内で動作する軽量な委譲です。以下のような場面に適しています。

  • テスト実行やログ処理など、出力が大量になるタスクをメインコンテキストから分離
  • 複数モジュールの並列調査（読み取り専用）
  • コスト効率の良い探索（Haiku搭載のExploreエージェント）

組み込みのサブエージェントタイプは以下の通りです。

タイプ用途
Exploreファイル検索、コード探索（高速・読み取り専用）
Plan計画モード用のコードベース調査
General-purpose探索と変更の両方を行う複雑なタスク
Bash別コンテキストでのターミナルコマンド実行

Agent Team

複数セッションによる本格的な協調作業です。以下のような場面に適しています。

  • フロントエンド・バックエンド・テストを異なるメンバーが並列開発
  • 複数の観点（セキュリティ・パフォーマンス・テストカバレッジ）からの同時コードレビュー
  • 異なる仮説を同時に検証するデバッグ
  • QAスウォーム（複数エージェントが異なる側面を同時テスト）

トークンコストの目安

構成おおよそのトークン使用量
単一セッション約200kトークン
サブエージェント3つ約440kトークン
Agent Team 3人約800kトークン

Agent Teamは各メンバーが独立したコンテキストウィンドウを持つため、トークン消費は大きくなります。小規模なタスクにはサブエージェント、大規模な並列作業にはAgent Teamと使い分けるのがコスト面でも効果的です。

設定方法

Agent Teamの有効化

Agent Teamは実験的機能のため、明示的に有効化する必要があります。.claude/settings.json または ~/.claude/settings.json に以下を追加します。

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

チームの起動

有効化後は、自然言語で指示するだけでチームが起動します。

3人のチームを作成して、このモジュールを並列にリファクタリングしてください。
エージェントチームを作って、UX担当、技術アーキテクチャ担当、
デビルズアドボケイト担当の3人で異なる角度から調査してください。

表示モード

チームメイトの表示方法は3つから選べます。

モード設定値説明
インプロセス（デフォルト）"teammateMode": "in-process"全メンバーを1つのターミナルに表示。Shift+↑/↓で切り替え
分割ペイン"teammateMode": "tmux"各メンバーが独自のtmux/iTerm2ペインを取得
自動"teammateMode": "auto"tmux内ならペイン分割、それ以外はインプロセス

CLIからの上書きも可能です。

claude --teammate-mode in-process

デリゲートモード

Shift+Tabを押すとデリゲートモードに切り替わります。このモードではリードが自分ではコードを書かず、メンバーの起動・メッセージ送信・タスク管理だけに専念します。大規模プロジェクトでリードが実装に手を出さず指揮に集中したい場合に有効です。

カスタムサブエージェントの作成

Agent Teamとは別に、サブエージェントをカスタム定義することも可能です。Markdownファイルとして以下の場所に配置します。

  • .claude/agents/ — プロジェクト単位
  • ~/.claude/agents/ — ユーザー単位（全プロジェクト共通）
---
name: code-reviewer
description: コードの品質とベストプラクティスをレビューする
tools: Read, Glob, Grep
model: sonnet
maxTurns: 20
---

あなたはコードレビュアーです。コードを分析し、
具体的で実行可能なフィードバックを提供してください。

主な設定項目は以下の通りです。

設定説明
tools / disallowedTools使用可能・不可のツールを制御
modelsonnet、opus、haiku、inherit（親と同じ）
maxTurns最大ターン数
memoryuser、project、local — セッション間の永続メモリ
skillsプリロードするスキル

応用例

1. 並列コードレビュー

3人のメンバーにそれぞれセキュリティ、パフォーマンス、テストカバレッジの観点でコードレビューを担当させます。各メンバーが独自の視点で問題を洗い出し、結果をリードが統合します。

2. フルスタック開発の並列化

フロントエンド、バックエンド、テストをそれぞれ別のメンバーに割り当て、同時に開発を進めます。APIの仕様変更があれば、メッセージで即座に他のメンバーに共有できます。

3. QAスウォーム

複数のエージェントが同時にアプリケーションの異なる側面をテストします。ある実例では、5つのエージェントが83ページ・146以上のURLを約3分でテスト完了したケースが報告されています。

4. 競合仮説デバッグ

原因不明のバグに対して、5人のメンバーにそれぞれ異なる仮説を調査させます。メンバー間で情報を共有し、互いの仮説を検証・反証しながら真因を特定していきます。

メリットとデメリット

メリット

  • 開発速度の大幅な向上: 並列処理により、順次実行と比べて処理時間を大幅に短縮
  • コンテキストの保全: 各メンバーが独自のコンテキストウィンドウを持つため、情報が増えても品質が劣化しにくい
  • 専門化: 各メンバーに特化したプロンプトやツールを設定でき、タスクに最適なモデルを選択可能
  • 相互検証: メンバー同士が発見を共有・検証し、アンカリングバイアスを防止

デメリット

  • トークンコストの増大: 各メンバーが独立したセッションを持つため、消費トークンが大幅に増加
  • 実験的機能: 現時点では安定版ではなく、制限事項がある
  • セッション復元不可: インプロセスモードのチームメイトは/resumeや/rewindで復元できない
  • 1セッション1チーム: 同時に複数のチームは運用できず、新しいチームを作るには既存チームのクリーンアップが必要

今後の展望

Agent Teamは現在「実験的機能」として提供されていますが、マルチエージェント開発は急速に発展している分野です。今後は以下のような進化が期待されます。

  • 安定版への移行: 実験的フラグなしで利用可能になる
  • ネストされたチーム: チームメイトがさらに下位のチームを持つ階層的な構造
  • IDE統合の深化: VS CodeやJetBrainsなどのIDEとのよりシームレスな統合
  • コスト最適化: トークン消費を抑えるための効率的なコンテキスト共有

ソフトウェア開発におけるAIの役割は「アシスタント」から「チームメンバー」へと進化しつつあり、Agent Teamはその先駆的な実装と言えるでしょう。

まとめ

Claude Code Agent Teamは、複数のAIエージェントを協調動作させて開発を効率化する強力な機能です。

  • サブエージェントは軽量で単一タスクの委譲に向き、Agent Teamは複数セッションによる本格的な並列開発に向いている
  • Agent Teamでは各メンバーが直接通信でき、タスクの依存関係管理や自動ブロック解除が行われる
  • 有効化はsettings.jsonへの1行追加で完了し、自然言語でチームを起動できる
  • コスト面では消費トークンが増えるため、タスクの規模に応じた使い分けが重要

まずは小規模なタスクでサブエージェントを試し、並列作業のメリットを体感した上で、大規模プロジェクトにAgent Teamを導入することをおすすめします。

Harmonic Society編集部
Harmonic Society編集部

Harmonic Society Techの編集部です。AI技術の最新動向を分かりやすくお届けします。