2026年2月、Anthropic社がClaude Codeの新機能「Agent Teams（エージェントチーム）」を発表しました。
ひとことで言えば、AIが1人で作業するのではなく、複数のAIがチームを組んで同時に仕事を進める機能です。
「AIがチームで働く？何のこと？」と思うかもしれません。この記事では、専門知識がなくてもわかるように、Agent Teamsの仕組み・何ができるのか・どんな場面で役立つのかを解説します。
これまでのAI作業：1人で順番にこなすスタイル
まず、Agent Teamsが登場する前のClaude Codeの動き方を説明します。
Claude Codeとは、ターミナル（黒い画面）で動くAIのプログラミングツールです。「こういうプログラムを作って」と指示すると、AIがコードを書いてくれます。
これまでは、1つのAIが1つずつ順番に作業するスタイルでした。
たとえば、Webサイトの新機能を作る場合はこうなります。
- まずバックエンド（裏側の仕組み）を作る
- 次にフロントエンド（画面のデザイン）を作る
- テストコードを書く
- ドキュメントを整理する
1→2→3→4と、1人のAIが順番に進めます。人間が1人で家を建てるようなものです。基礎工事が終わるまで壁は塗れませんし、壁が終わるまで屋根には取りかかれません。
Agent Teamsの仕組み：AIが「チーム」で同時に動く
Agent Teamsでは、複数のAIがそれぞれ担当を持って、同時に作業します。
先ほどのWebサイトの例で言えば、こうなります。
- リーダーAI：全体の進行を管理し、各メンバーに指示を出す
- メンバーA：バックエンドを担当
- メンバーB：フロントエンドを担当
- メンバーC：テストコードを担当
人間の会社組織と同じです。プロジェクトマネージャーがいて、各担当者が自分の仕事を並行して進める。そしてメンバー同士が「APIのデータ形式はこれでいい？」「こっちの画面デザイン、そっちの仕様と合ってる？」と直接やり取りしながら進められます。
これがAgent Teamsの本質です。1人で順番にやっていた仕事を、チームで同時にこなす。
従来のサブエージェントとの違い
Claude Codeには以前から「サブエージェント」という機能がありました。これもAIに作業を分担させる仕組みですが、Agent Teamsとは大きく異なります。
サブエージェントは、リーダーが部下に指示を出して、部下は結果だけ返す一方通行の関係です。部下同士は会話できません。学校で言えば、先生が生徒一人ひとりに別々のプリントを渡して、生徒は先生にだけ答えを提出する形です。
Agent Teamsは、メンバー同士が直接やり取りできます。先生（リーダー）を通さなくても、生徒同士が「ここどうする？」と相談できる。さらに、先生を飛ばしてユーザー（人間）が特定のメンバーに直接指示を出すこともできます。
整理すると、こうなります。
サブエージェント： リーダー→部下の一方通行。部下同士の会話なし。結果を返すだけ。
Agent Teams： リーダーとメンバーが双方向。メンバー同士も直接会話できる。共有タスクリストで進捗管理。ユーザーが特定メンバーに直接指示も可能。
Agent Teamsで何ができるのか：具体的な使い方
実際にどんな場面で使われているか、代表的な例を紹介します。
コードレビューを複数の視点で同時に行う
1つのプログラムを、セキュリティ担当・パフォーマンス担当・テスト担当の3人のAIが同時にチェックします。1人のAIが順番に見るより速く、しかも「セキュリティは問題ないがパフォーマンスに課題がある」といった複合的な指摘が出やすくなります。
バグの原因を複数の仮説で同時に調査する
「アプリが落ちる」というバグがあったとき、1人のAIは最も可能性の高い原因1つに絞って調査しがちです。Agent Teamsなら、データベースの問題・APIの問題・フロントエンドの問題をそれぞれ別のAIが同時に調査し、さらに互いの仮説に「本当にそれが原因？」と反論し合うことで、真の原因にたどり着きやすくなります。
大規模な機能開発を並列で進める
バックエンド担当とフロントエンド担当が同時に開発を進め、「APIのデータ形式はこれで合っているか？」と直接やり取りしながら整合性を保ちます。人間のチーム開発と同じ進め方がAIでできるようになったということです。
Anthropicの社内テスト：AIチームでCコンパイラを構築
Anthropicのエンジニアが16体のAIエージェントを同時に稼働させ、LinuxカーネルをコンパイルできるレベルのCコンパイラを構築した事例があります。約2,000セッション、10万行のRustコードという規模です。1人のAIでは到底こなせない作業を、チームの力で実現した象徴的な事例です。
始め方：設定は1行だけ
Agent Teamsは現在「実験的機能（Research Preview）」として提供されています。Claude Codeがインストール済みであれば、設定ファイルに1行追加するだけで使えます。
設定ファイル（.claude/settings.json）に以下を追加します。
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
}
}
これだけで有効化は完了です。
あとはClaude Codeを起動して、自然な言葉でチームの構成を指示します。たとえばこのような感じです。
「このコードベースのセキュリティレビューをしたい。エージェントチームを作成して、セキュリティ担当・パフォーマンス担当・テストカバレッジ担当の3人で同時にレビューして、結果を統合してほしい」
すると、Claudeが自動的にチームを構成し、各メンバーにタスクを割り当てて作業を開始します。
知っておくべき注意点
便利な機能ですが、現時点ではいくつかの注意点があります。
コストはメンバー数に比例する
各メンバーがそれぞれ独立したAIインスタンスとして動くため、チームメンバーが増えるほどAPIの利用料金が増えます。前述のCコンパイラ構築（16体並列）ではAPI費用が約300万円かかっています。まずは2〜3人の小規模チームから始めるのが現実的です。
同じファイルの同時編集に注意
2人のメンバーが同じファイルを同時に編集すると、片方の変更が上書きされることがあります。チームを構成する際は、「メンバーAはsrc/routes/を担当」「メンバーBはsrc/components/を担当」のように、担当ファイルを分けるのがコツです。
まだ実験段階
セッションの再開ができない、シャットダウンに時間がかかるなど、既知の制限があります。今後のアップデートで改善されていくと思われますが、現時点では「本番環境で全面的に頼る」のではなく、試験的に使うのが安全です。
「AIが1人で働く時代」から「AIがチームで働く時代」へ
Agent Teamsの登場は、AIの使い方における大きな転換点です。
これまでのAIは「優秀だけど1人しかいないアシスタント」でした。どんなに賢くても、1つの作業が終わるまで次に進めない。複雑なプロジェクトになるほど、時間がかかっていました。
Agent Teamsによって、AIは「チームとして協働する」段階に入りました。リーダーが全体を管理し、各メンバーが専門領域を担当し、互いに議論しながら仕事を進める。人間のチーム開発と同じ構造がAIでも実現できるようになったのです。
現時点ではプログラミングが主な用途ですが、この「AIのチーム化」という考え方は、今後あらゆる業務に広がっていく可能性があります。
AIの活用に興味がある方は「『AIに仕事を奪われる』は本当か？中小企業が今日から始められるAI活用の第一歩」もあわせてご覧ください。Claude Codeの基本的な使い方については、当サイトのClaude Code活用シリーズでも詳しく解説しています。
コメント