ClaudeのAgent Teamsとは？機能・強み・Subagentsとの違いから見るAGIへの示唆

はじめに

Claudeの「Agent Teams」は、1つの大きな仕事を複数のAIに分け、同時に進めるための考え方と仕組みです。人が1人で調べて書いて直すより、役割を分けたチームのほうが早い場面がありますが、それをAIで再現します。

この記事では、Agent Teamsの基本、強み、Subagentsとの違い、そしてAGIとのつながりを、難しい言い回しを避けて整理します。業務で使うときに、どこが得で、どこに注意が要るのかまでまとめて理解できるように説明します。

Agent Teamsとは何か

登場の背景と提供形態

Agent Teamsは、AnthropicがClaude Opus 4.6の発表の中で、Claude Codeにおける新しい協働の形として触れている考え方です。Claude Codeで、複数のエージェントを同時に動かしてタスクを協働させられるようにした、と説明されています（参照*1）。

TechCrunchは2026/02/05の記事で、agent teamsを「大きなタスクを分割して協調し、並行に作業できる仕組み」と整理しました。さらにScott White氏は、責任を分けることでエージェントが並行に協調し、より速く作業できるようになると説明しています（参照*2）。

押さえたい点は、Agent Teamsが単なる「複数起動」ではなく、分割と協調を前提にした形だということです。1つの仕事を、調査、設計、実装、検証のように切り分け、同時に前へ進めるための枠組みとして扱います。

基本の仕組み：役割分担・並列実行・協調

Claude Codeのドキュメントは、Agent Teamsを「複数のClaude Codeを協調させて作業を進める仕組み」と説明しています。1つのセッションがチームリーダーとして全体を統括し、タスクの割り当てと結果の統合を担当します（参照*3）。

チームの各メンバーは、別々の文脈ウィンドウで動きます。文脈ウィンドウは、会話や資料をどれだけ覚えていられるかの「作業机の広さ」のようなものです。机が別々なので、Aは仕様を読み込み、Bはコードを読み、Cはテスト観点を作る、といった並列作業が成立します（参照*3）。

メンバー同士が直接やり取りできる点も特徴です。Subagentsのように「呼び出し元へ報告するだけ」ではなく、Agent Teamsはメンバー間でメッセージを送り合えます（参照*3）。途中結果を共有しながら進められるため、分担した仕事を最後に1つへまとめやすくなります。

中学生向けに言い換えるなら、班活動に近いです。班長が「調べる人」「まとめる人」「発表の練習をする人」を決め、各自が別々に動き、必要なときだけ声を掛け合い、最後に班長が1つの発表に整える流れです。Agent Teamsは、その流れをAIの作業に落とし込んだものです。

また、Claude CodeのAgent Teamsは実験機能として提供され、デフォルトで無効で、設定や環境変数で有効化する前提が示されています。さらにセッション再開やタスク調整などに既知の制約がある点も明記されています（参照*3）。実務では、まず小さな範囲で試し、想定どおりに動く条件を固めたうえで広げるのが現実的です。

どんなタスクに効くか

Agent Teamsが効きやすいのは、1つの答えに一直線で進むより、複数の観点を同時に当てたほうが早い仕事です。たとえば、原因が複数あり得る不具合調査、設計案がいくつも考えられる機能追加、影響範囲が広い変更などです。

Claude Codeのドキュメントでも、並列探索が実質的な価値を生むタスクに対して効果的だと整理され、複数のメンバーが問題の異なる側面を同時に調査し、結果を共有・検証する、と説明されています（参照*3）。

具体例として、同ドキュメントは、新規モジュールや機能の開発、複数の仮説を並行して検証するデバッグ、前後の層を横断した変更の協調を挙げています（参照*3）。ここでいう「層」は、画面、サーバー、データベースのように役割が違う部分です。

開発以外でも、業務の調査や資料作成で「読み物が多い」「観点が多い」場面は分割しやすいです。たとえば、社内規程の確認、競合の情報整理、顧客問い合わせの分類と回答案作りのように、読む・整理する・文章にする工程が並ぶ仕事はチーム型に向きます。これは一般的な説明で、実際に任せられる範囲は社内のルールや利用環境で変わります。

Anthropicは、API側ではサーバー側の圧縮であるコンパクションを用いて、長時間実行タスクをより長く処理できるようにしたとも説明しています（参照*1）。長く続く仕事を、途中で要点を整理しながら前へ進める方向と相性が良い、という見方ができます。

Agent Teamsの強み

並列化でスループットを上げる

Agent Teamsの強みの中心は、並列化です。並列化は、同じ時間の中で進む作業量を増やすやり方です。1人が順番にやると、調査が終わってから実装、実装が終わってから確認になりがちですが、チームなら同時に進められます。

Claude Codeのドキュメントは、エージェントチームの利点を「並列探索が実質的な価値を生むタスクに対して効果的」と整理しています。複数のメンバーが問題の異なる側面を同時に調査し、結果を共有し、検証すると説明しています（参照*3）。

同ドキュメントは、想定例として、新規モジュールや機能の開発、複数の仮説を並行して検証するデバッグ、前後の層を横断した変更の協調を挙げています（参照*3）。

たとえば不具合調査なら、Aがログを読む、Bが直近の変更点を追う、Cが再現手順を固める、という分担ができます。最後にリーダーが、どの仮説が残り、どれが消えたかを統合します。こうした進め方は、1本の道を掘るより、複数の穴を同時に掘って当たりを早く見つけるイメージに近いです。

DXの現場で見ると、PoC止まりを避けるためには「どれだけ早く、手戻りを少なく」形にできるかが効いてきます。Agent Teamsは、調査・草案・チェックを同時に回しやすいので、会議用のたたき台、業務フローのたたき台、FAQの分類案など、初期の材料を早くそろえる用途で効果が出やすいです。これは一般的な説明で、機密情報の扱いは社内のルールに沿って判断する必要があります。

長文脈・長時間タスクとの相性

Agent Teamsは、長い資料や大きなコードを扱うときにも助けになります。理由は2つあります。1つは、メンバーごとに別の文脈ウィンドウを持てるため、読む対象を分けられることです。もう1つは、長時間の会話や作業を維持する工夫が用意されていることです。

Claudeの開発者向けドキュメントは、Claude Opus 4.6、Sonnet 4.5、Sonnet 4が1Mトークンのcontext windowをサポートすると説明しています。広範な文書処理、長期の会話、より大規模なコードベースの扱いが可能になるとしています。なお、この機能はbetaで、usage tier 4の組織やカスタムのレート制限を持つ組織でのみ利用可能で、APIリクエストにbetaヘッダーを含める条件も示されています（参照*4）。

同じドキュメント内には、通常のClaudeのcontext windowの最大値として200,000トークンの説明もあり、1Mトークンは別枠のbeta機能として位置づけられています（参照*4）。社内で設計するときは、「自社の契約・利用階層で1Mが使えるか」を前提条件として切り分けておくと、見積もりや期待値がぶれにくくなります。

また同ドキュメントは、会話がcontext windowの上限に近づく場合、サーバー側の圧縮であるコンパクションを推奨しています。長時間の会話を維持するための要素になる、と説明しています（Claude Opus 4.6のベータ機能）（参照*4）。

長い仕事では、途中で前提が増えたり、決定事項が積み上がったりします。要点を要約して持ち運べると、話が長くなっても迷子になりにくくなります。Agent Teamsは、分担して読むことと、長く続ける工夫を組み合わせやすいので、仕様書が分厚い開発や、調査と実装が行ったり来たりする案件で使いどころが出てきます。

実務ツール連携とワークフロー適用

実務では、文章を作るだけで終わらず、普段の道具の中で作って直して提出します。ここにAIが入りやすいかどうかは、使い勝手を大きく左右します。Agent Teamsの価値も、単体の会話より、仕事の流れに入れられるかで変わります。

TechCrunchは、PowerPointへのClaudeの直接統合がサイドパネルとして実装されたと伝えています。従来はClaudeに依頼してPowerPointの資料を作っても、編集のためにPowerPointへ移す必要がありましたが、今回はPowerPoint内で直接作成でき、Claudeの支援を受けられる形になったと整理しています（参照*2）。

この種の統合が進むと、たとえば「調査担当が要点を集める」「構成担当が見出しを作る」「表現担当が文章を整える」といった分担を、資料作成の画面の中で回しやすくなります。資料作成は、作る、直す、確認するが短い間隔で繰り返されるため、チーム型の分担がはまりやすいです。

一方で、道具の中に入るほど、権限や操作範囲も大きくなります。どの作業をAIに任せ、どこを人が確認するかが曖昧だと、早くなる一方で手戻りが増えることがあります。たとえば「外に出せない情報は入力しない」「最終版は人がレビューする」「出典URLを残す」など、最初にルールを決めておくと運用が安定しやすいです。これは一般的な説明で、実際の統制は社内規程に合わせて調整します。

Subagentsとの違い

Subagentsの位置づけと設計思想

Subagentsは、メインの作業を助ける「部員」のような位置づけですが、やり取りの形が違います。Claude Codeのドキュメントは、Subagentsは1つのセッション内で呼び出し元へ報告するのみで、Agent Teamsはメンバー同士が直接対話できると説明しています（参照*3）。

この違いは、仕事の進め方に直結します。Agent Teamsは、複数人が会話しながら進める会議型に近く、途中で方針をすり合わせやすいです。Subagentsは、メインが指示し、結果を受け取って判断する作業分担に寄り、指示系統が単純になります。

どちらが良い悪いではなく、設計思想が違います。途中で相談や相互確認が多い仕事はAgent Teamsが合いやすく、指示がはっきりしていて結果だけ欲しい仕事はSubagentsが扱いやすくなります。

役割の固定化と再利用性

Subagentsは、役割を固定して使い回す発想と相性が良いです。VS Codeのブログは、研究用の読み取り専用アクセスポイントやウェブ検索機能を持つ研究型エージェント、編集機能を持つ実装型エージェント、脆弱性スキャンに特化したセキュリティエージェントなど、各サブエージェントに特化した挙動を定義できると説明しています（参照*5）。

この説明のポイントは、サブエージェントを「毎回その場で作る人」ではなく、「役割が決まった担当者」として置けることです。たとえば、セキュリティ担当は毎回同じ観点で確認し、実装担当は編集に集中する、といった形です。

役割が固定されると、作業の品質が安定しやすくなります。人間のチームでも、毎回メンバーが入れ替わるより、担当が決まっているほうが進めやすいのと同じです。Agent Teamsでも役割分担はできますが、直接対話できる分、状況に合わせて役割が動きやすく、固定化より「その場の協調」に寄ります。

DX推進の文脈では、たとえば「規程チェック役」「個人情報が混ざっていないかを見る役」「要約の粒度をそろえる役」のような定型チェックをSubagentsに寄せ、要件のすり合わせや論点整理のような対話が必要な部分をAgent Teamsに寄せると、運用設計がしやすくなります。これは一般的な考え方で、ツールの仕様と社内の統制で調整します。

使い分けの指針

使い分けは、協調の必要量と、作業の独立性で考えると整理しやすいです。Claude Codeのドキュメントは、Agent Teamsは協調のオーバーヘッドが大きく、トークン消費も多くなると説明しています。そのうえで、チームメンバーが独立して動作できる場面で最適だとし、逐次処理や同一ファイルの編集、依存の多い作業には単一セッションやサブエージェントのほうが適していると示しています（参照*3）。

ここでいうオーバーヘッドは、連絡や調整にかかる手間です。チームが増えるほど、共有や確認が増えます。したがって、独立して進められる仕事を並べると強く、同じ場所を同時に触る仕事だとぶつかりやすくなります。

現場の感覚に落とすなら、Agent Teamsは「別々の資料を読んで持ち寄る」「別々の仮説を検証する」のような分割に向きます。Subagentsは「決まった観点で毎回チェックする」「結果だけ返してほしい」のような定型の補助に向きます。

導入を検討する人向けの実務的な見方としては、最初は小さな1テーマで比較すると判断しやすいです。たとえば同じ資料作成を、(1)単一セッション、(2)Subagents、(3)Agent Teamsで試し、完成までの時間、手戻り回数、確認の負担を比べます。数字で比べると、社内合意の材料になりやすいです。これは一般的な進め方で、評価項目は業務に合わせて決めます。

Agent TeamsとAGIのつながり

マルチエージェントが示す能力の方向性

Agent Teamsは、AIを「1つの賢い道具」ではなく、「役割を持つ複数の働き手の集まり」として扱う方向を強めます。この方向は、AGIの議論でよく出る「人間のように幅広い仕事をこなす」像とも接点があります。

International AI Safety Report 2026は、AI agentを「複雑なタスクを適応的に実行し、道具を使い、環境と相互作用できるAIシステム」と定義し、例としてファイル作成、ウェブ上での行動、他のエージェントへの委任を挙げています。さらにmulti-agent systemを、相互作用するエージェントのネットワークで、協力や競争を含み得るものとして定義しています（参照*6）。

この定義に照らすと、Agent Teamsは「委任」と「相互作用」を実装面で具体化したものとして理解できます。1つの目標に向けて、複数のエージェントが役割を持ち、情報をやり取りしながら進む形は、単体モデルの性能だけでは測りにくい能力を前に出します。

一方で、AGIは「ほぼすべての知的作業で人間に並ぶ、または上回る」という仮の概念であり、特定の機能追加だけで到達を意味するものではありません（参照*6）。Agent Teamsは、能力の方向性を感じさせる一例として捉えると、期待と現実の距離を見誤りにくくなります。

自律的R&Dと安全性ガバナンス

複数のエージェントが道具を使い、仕事を分担して進められるようになると、研究開発の自動化に近づきます。その一方で、どこまで任せてよいか、どんな安全対策が必要かを、能力に応じて段階的に決める必要が出ます。

AnthropicはResponsible Scaling Policyの更新で、ASL Standardsという「能力が上がるほど安全対策を厳格にする段階」を示しています。現状はASL-2が適用され、今後はCapability Thresholdsと、閾値に到達したときに必要となるSpecific Safeguardsを設けると説明しています。その1つとしてAutonomous AI Research and Developmentを挙げ、高度な自律的研究能力を持つ場合にはセキュリティ水準を高め、ASL-4以上の可能性と新たな安全保証の追加を示しています（参照*7）。

Agent Teamsのように「分担して進める」仕組みは、単体の会話よりも、仕事としての実行力に近づきます。だからこそ、便利さだけでなく、権限、監督、責任の置き方をセットで考える流れが強まります。

DX担当者の視点では、ガバナンスを難しい仕組みにするより、まずは運用で守れる線を引くほうが進めやすいです。たとえば一般的には、(1)扱うデータの区分（社外秘や個人情報の有無）、(2)エージェントに許す操作（閲覧のみ、下書きまで、実行まで）、(3)誰が承認するか（現場責任者、情報システム、法務）を最初に固定すると、PoCから本番に移しやすくなります。これは一般的な説明で、最終的な決定は社内の規程に従います。

現時点の限界と今後の展望

Agent Teamsは万能ではありません。協調には手間がかかり、状況によっては遅くなったり、コストが増えたりします。Claude Codeのドキュメントも、Agent Teamsは協調のオーバーヘッドが大きく、トークン消費も多いと明記しています（参照*3）。

また、長い文脈を扱える機能にも利用条件があります。Claudeの開発者向けドキュメントは、1Mトークンのcontext windowがbetaで、usage tier 4の組織やカスタムのレート制限を持つ組織でのみ利用可能だと説明しています（参照*4）。使える環境が限られる間は、誰でも同じ前提で設計できるわけではありません。

さらに、Claude CodeのAgent Teams自体が実験機能で、既知の制約がある点も前提になります（参照*3）。したがって、いきなり全社の基幹業務に入れるより、影響範囲が限定され、手戻りしても困りにくい業務から始めるほうが安全です。

今後の焦点は、チーム型の協働が「どの道具の中で」「どの権限で」「どの範囲まで」動くかです。資料作成や開発環境など、日常の作業場所に統合されるほど、分担の効果は出やすくなります。その一方で、監督と安全対策の設計が欠かせなくなります。Microsoft Copilot StudioではAnthropicモデルが選択肢として展開され、オーケストレーションやエージェント設計でモデル選択の柔軟性が高まる、と説明されています（参照*8）。複数モデルや複数エージェントを組み合わせる流れが進むほど、誰が何をしたかを追える設計が重要になります。

おわりに

Agent Teamsは、Claude Codeで複数のエージェントを役割分担させ、並列に進め、結果を統合するための仕組みです。並列探索が効く仕事ではスピードと網羅性を上げやすい一方、協調の手間とトークン消費が増えるため、独立して進められる分割ができるかが鍵になります（参照*3）。

Subagentsは結果をメインに報告する形で、役割を固定して再利用しやすい設計です（参照*5）。Agent TeamsとSubagentsを、協調の必要量と作業の独立性で使い分けると、現場の仕事に合わせて組み込みやすくなります。

DX推進の観点では、まずは「短期で効果が見える業務」を選び、単一セッション・Subagents・Agent Teamsで同じ成果物を作って比べると、社内説明の材料が作りやすいです。あわせて、入力データの範囲、最終確認の責任者、ログや出典の残し方までセットで決めると、PoCから本番に進める際の不安を減らせます。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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