▽ 要約
概要：複数AIで分担し同時進行
用途：レビュー、調査、デバッグに効く
設計：役割と終了条件を先に固定
注意：コストと権限の設計が必須
Claude Opus 4.6でagent teamsが研究プレビューとなり、複数のAIを同時に動かして結果をまとめる「分担作業」がやりやすくなった。
AIに頼む仕事が増えるほど、「一人のAIに全部やらせる限界」も見えてくる。Claude Opus 4.6で追加されたチームエージェントは、複数のAIを同時稼働させて仕事を分担し、最後にまとめる仕組みだ。本稿では、できることを具体例で示し、導入でつまずきやすい点も解説します。
AIをチームで動かす価値
並列に動く人数が増えると、待ち時間と見落としを同時に減らしやすくなる。
1つのAIが順番に作業する代わりに、複数のAIが別々の観点で同時に進めるため、探索が速い。
同じコードでも「安全」「性能」「設計」などの観点を分けて読ませると、指摘が偏りにくい。
人間の作業に近いのは、結果の“突き合わせ”が起きる点だ。
メンバー同士が直接メッセージを送り、発見を共有したり反論したりできるため、単なる下請けより精度が上がりやすい。
ただし、並列化のぶんトークン消費と調整コストは増えるので、目的が曖昧だと逆に遅くなる。
背景：Claude Codeに「チーム編成」が入った
Claude Codeのagent teamsは、複数のClaude Codeセッションを“チーム”として動かす実験機能だ。
チームは「リーダー1つ＋メンバー複数」で構成され、リーダーが作業を割り当て、最後に結果を統合する。
各メンバーは独立したセッションとして動き、共有タスクリストで重複や取りこぼしを減らす。
操作は難しくないが、前提は押さえたい。
表示は1画面で切り替える方式と、分割ペインで同時表示する方式があり、後者はtmux等が必要になる。
必要ならShift+Up/Downで特定メンバーを選び、直接メッセージを送って軌道修正できる。
実務で効く4パターン
向くのは「独立して読める」「同時に試せる」仕事で、順序依存が強い作業は不向きだ。
エージェントを増やすだけでは成果は伸びず、役割を分けて“別の角度”で走らせるほど効果が出やすい。
最初は調査とレビューから始め、衝突が少ない領域で慣らすのが安全だ。
並列コードレビュー
モジュール別に担当を分けると、レビュー時間を短縮しつつ見落としを減らしやすい。
例として、認証・決済・ログ・依存ライブラリの4観点でメンバーを分け、重要箇所とリスクを抽出させる。
リーダーは指摘の重複を整理し、優先度と修正方針にまとめると議論が早い。
競合仮説デバッグ
不具合の原因候補を分けて検証すると、行き止まりを減らして収束を早められる。
一人は再現手順の固定、別の一人は直近差分の洗い出し、もう一人はログ解析のように分担する。
外れた仮説も早く捨てられるため、総当たりより手戻りが少ない。
クロスレイヤーの分担実装
フロント・バック・テストのように層で分けられる変更は、並列で進めて統合しやすい。
メンバーごとに担当範囲を固定し、APIや入出力の合意だけを先に済ませてから作業に入る。
統合時は「API整合」「テスト方針」「リリース手順」の3点をリーダーが確認する。
調査と資料化
資料読解を観点別に割ると、要点抽出とリスク洗い出しを同時に進められる。
法律・金融・技術など複数領域にまたがるテーマでは、観点の偏りが判断ミスにつながりやすい。
“肯定側／反証側／要点担当”に分けると、結論の根拠が残りやすい。
論点とリスク
導入では「コスト」「権限」「統合チェック」を先に決めると、暴走と手戻りが減る。
agent teamsは実験機能で、既知の制限（セッション再開やシャットダウン挙動など）があると明記されている。
そのため、途中で人間が介入できる前提でプロセスを作る必要がある。
コストの目安を押さえる
人数と稼働時間に比例してトークンが増えるため、小さく始めて伸ばすのが現実的だ。
トークンは入出力量の目安で、チーム人数が増えるほど消費も増えやすい。
Opus 4.6のAPI価格は入力$5／出力$25（各100万トークン）で、プロンプトが200,000トークンを超えると$10／$37.50のプレミアム料金が適用される。
まず2〜3人で効果を測り、増員は「短縮できた時間」で判断したい。
権限と編集衝突を抑える
権限を広げすぎると操作範囲も並列で広がるため、編集対象を小さく区切るのが基本だ。
同じファイルを同時編集すると衝突しやすいので、担当ファイルやディレクトリを分ける設計が効く。
迷走したメンバーはShift+Up/Downで止めて指示を出し直し、早めに方向転換する。
統合の品質をテンプレ化する
並列の成果は“統合”で品質が決まるので、リーダーの確認項目を先に決めておく。
たとえば「テスト通過」「差分の説明」「リスクと代替案」の3点を必須にすると、統合作業が軽くなる。
成果物の形式が揃うほど、チーム化のメリットが出る。
今後の注目点
チーム化は、長時間タスクを支える周辺機能とセットで価値が上がる。
Opus 4.6は1Mトークンのコンテキストをベータで提供し、200Kの標準枠を超える長文でも扱える範囲を広げた。
長い作業で起きがちな文脈劣化への対策として、古い文脈を要約置換するコンテキスト要約（compaction）も導入している。
実験例として、Anthropicは約2週間で約2,000回のClaude Codeセッションを動かし、入力20億トークン・出力1.4億トークンで総コスト約$20,000を報告した。
これは一般利用としては高コストだが、並列協調でどこまで到達できるかの上限を示す材料になる。
企業導入が進むなら、単位コスト（時間短縮とトークン消費）をどう最適化できるかが次の論点だ。
▽ FAQ
Q. agent teamsはいつ追加された？
A. 2026-02-05にClaude Opus 4.6のClaude Codeで研究プレビューとして公開され、複数セッション協調が可能になった。
Q. どの仕事に向いている？
A. Claude Codeはコードレビュー等の読解作業に強く、2〜3観点で並列探索すると2026-02時点でも効果が出やすい。
Q. コストはどれくらい増える？
A. Opus 4.6は入力$5／出力$25（各100万トークン）で、3人運用なら概算3倍の消費になり得るため、長時間ほど注意。
Q. 長文入力の料金ルールは？
A. Opus 4.6は200,000トークン超のプロンプトで$10／$37.50が適用され、1Mコンテキストは2026-02-05時点でベータ扱い。
■ ニュース解説
Claude Opus 4.6でagent teamsが研究プレビューとなったため、AIを“チーム編成”して並列に働かせる運用が具体化した。
一方でトークン消費と権限管理が増えるため、役割分担と品質ゲートを先に固定する設計が重要になる。
投資家の視点：開発・調査の単位コストとガバナンスが競争力に効くので、導入事例と運用テンプレの普及度を観測したい。
※本稿は一般的な情報提供を目的としており、特定銘柄・金融商品の売買を推奨するものではなく、投資助言ではありません。投資判断はご自身の責任で行ってください。
（参考：Anthropic）
