Agent Teamsとは？Claude Codeの並列処理で複数AIが協調する仕組みと活用法

この記事の著者

株式会社Nexa 代表取締役川島 陸

一橋大学経済学部卒業後、フォーティエンスコンサルティング株式会社（旧 株式会社クニエ）にて法人向けAI導入支援等を経験。独立後、AI系メディア運営やDify/n8nの導入支援を経て、株式会社Nexaを創業。法人向けAI研修・AI導入支援・AI関連メディア運営を手掛ける。

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Claude Code Agent Teamsを使うと、複数のAIインスタンスがチームとして協調しながら並列で作業を進められます。これにより、単独のAIセッションでは時間がかかる複雑なタスクを、各チームメイトが独立して同時に取り組むことで大幅に効率化できます。

「AIに頼んでも1つのことしかできない」という制約が、Agent Teamsによって変わりつつあります。ただし、コストや使いどころの判断を誤ると、トークンを無駄に消費するだけに終わることもあります。

この記事では、Agent Teamsの仕組みとサブエージェントとの違い、コストの現実、そして実際に効果が出るユースケースを解説します。

Agent Teamsとは？Claude Codeの「チーム並列処理」を解説

Agent Teamsは、Claude Codeに備わるマルチエージェント機能の一つで、複数のClaude Codeインスタンスが「チーム」として連携して作業する仕組みです。2026年2月5日、Claude Code v2.1.32のリリースで実験的機能として公開されました。

Agent Teamsが生まれた背景

従来のClaude Codeは基本的に1つのセッションで動作し、ユーザーが次の指示を出すまで待機するシングルエージェント型でした。複雑な調査や開発作業では「A調べて、Bも調べて、Cも確認して」と順番に指示するしかなく、複数の独立したタスクを同時進行できないという制約がありました。

Agent Teamsはこの課題を解決するために設計されました。複数のインスタンスが独立して動作しながら、共有のタスクリストを介して進捗を調整・統合できる仕組みを実現しています。

リーダーとチームメイトの役割分担

Agent Teamsには明確な役割構造があります。

リーダーとなるセッションがユーザーから「〇〇チームを作成して複数の角度から調査して」という指示を受けると、Claude Code自身が適切なチーム構成・役割・タスク分割を決定し、チームメイトインスタンスを自動生成します。ユーザーがチーム構成を細かく設計する必要はありません。

サブエージェントとAgent Teamsの違い——どちらを使うべきか

Claude Codeにはもう一つのマルチエージェント機能として「サブエージェント」があります。混同しやすいため、違いを明確に理解しておくことが重要です。

サブエージェントとは

サブエージェントとは、メインのClaude Codeセッションが特定のタスクを実行するために一時的に立ち上げる補助的なエージェントです。タスクが完了すると結果をメインセッションに報告し、終了します。「調べてきて」という使い捨ての専門家イメージに近い存在です。

通信方式・調整方法・コストの比較

「サブエージェントで十分な場面」vs「Agent Teamsが必要な場面」

サブエージェントで十分な場面:– Webからデータを取得して要約する- ファイルを変換・整形して戻してもらう- 特定のAPIを呼び出して結果を返す- 順番に実行できる一連の手順（前のステップの結果が次のステップに必要な場合）

Agent Teamsが価値を発揮する場面:– 複数の独立した調査を同時並列で行いたい（ログ分析＋コード分析＋設定確認を同時に）- 異なる専門性の視点から同じ課題を評価したい（セキュリティ担当・パフォーマンス担当・テスト担当でコードレビュー）- 大規模なプロジェクトの複数モジュールを並列開発したい- 「議論・反論・統合」のプロセスが必要な意思決定支援

判断の目安「タスクを分割しても互いの結果が独立していて、並列で動かしても問題ない」かどうかが判断基準です。依存関係が強い順次処理の場合、Agent Teamsは過剰投資になります。

Agent Teamsの有効化と基本設定

Agent Teamsは実験的機能のため、デフォルトでは無効です。使用するには設定ファイルへの追記が必要です。

有効化に必要な設定

~/.claude/settings.json（または /Users/[ユーザー名]/プロジェクトフォルダ/.claude/settings.json）に以下を追加します。

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

または、コマンドラインから一時的に有効化する場合は以下のように実行します。

CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1 claude

3つの表示モードの選び方

Agent Teamsには3種類の表示モードがあります。

tmuxモードで起動する場合のコマンド:

claude --teammate-mode tmux

設定ファイルでデフォルトモードを変更する場合:

{  "teammateMode": "in-process"}

チームを起動する自然言語プロンプトの書き方

Agent Teamsはユーザーが自然言語でチームを指示するだけで、Claude Codeが自動的に構成を決定します。

基本的な指示例:

このコードベースを3つの観点（セキュリティ・パフォーマンス・テストカバレッジ）でレビューするチームを作成して、並列で調査してください。

役割・モデルを指定する場合:

4人のチームメイトを作成して。各チームメイトはSonnetを使用し、実装前にプランの承認を必須にしてください。

指示が明確であるほど、Claude Codeが適切なチーム構成を自動生成し、タスクを割り当てます。役割や人数を細かく指定することも可能ですが、大まかな目的だけ伝えてもチーム構成の判断はClaude Code側が行います。

Agent Teamsのコストと注意点——知っておくべきトークン消費

Agent Teamsは強力な機能ですが、コスト面での理解が不可欠です。安易に使うとAPIコストが想定外に膨らむリスクがあります。

チームメイト数に比例するトークン消費

各チームメイトは独立したClaude Codeインスタンスとして動作するため、それぞれが独自のコンテキストウィンドウを保持します。チームメイトが3人なら、基本的には通常の3倍のトークンが消費されます。

さらに、チームメイトがplan modeで動作する場合、実証実験では標準セッション比で最大7倍のトークン消費が報告されています。「チームを組んでこのシステムを分析して」と軽い気持ちで指示すると、想定以上のコストが発生することがあります。

コストを抑えるための3つのベストプラクティス

1. チームを小さく保つ（3〜5人が最適）

実践者の多くが「3〜5名が最適規模で、それ以上は収穫逓減」と報告しています。チームメイトが増えると、タスク調整のオーバーヘッドも増え、効率が悪化することがあります。

2. CLAUDE.mdを充実させてプロンプトキャッシュを活用する

CLAUDE.md（Claude Codeのコンテキストファイル）に詳細な指示を書いておくと、各チームメイトがキャッシュされたトークンを活用でき、消費を大幅に抑えられます。CLAUDE.mdが薄いと、チームメイトが同じ状況判断を何度もゼロから行うため非効率です。

3. タスクが本当に並列に価値があるかを判断してから使う

「並列で動かせるから使う」ではなく、「並列でないと成立しないタスクか」を確認してから使うことが重要です。順番に実行できるタスクにAgent Teamsを使っても、コストが増えるだけです。

Claude Codeの導入や活用方法について、個別にご相談いただけます。Agent Teamsのような高度な機能を含めた活用方法を、実務に即した形でご支援しています。「どこから始めればいいかわからない」という段階からサポートいたします。

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Agent Teamsの実践的な活用シーン——企業での利用例

実際にどのようなタスクでAgent Teamsを使うと効果的なのか、具体的なシーン別に解説します。

活用に向いているタスクの3条件

Agent Teamsが真価を発揮するのは、以下の3つの条件を満たすタスクです。

業務調査・分析系の活用例（ある企業での実例）

あるIT系企業では、社内で運用しているAIエージェントのAPI使用量が予想より多いという問題が発生しました。原因を特定するために、Agent Teamsを活用して以下の並列調査を実施しました。

• 調査担当A: ゲートウェイのログファイルを時系列で分析し、リクエスト数・タイムスタンプを集計
• 調査担当B: ソースコードを確認し、APIコールが発生する箇所とトークン消費が大きくなりそうなロジックを特定
• 調査担当C: 設定ファイルを確認し、想定外のバックグラウンド処理が動いていないかを調査

これらの調査は独立して進行できるため、Agent Teamsで並列実行することで、順番に実行する場合と比較して大幅な時間短縮を実現しました。最終的に、各チームメイトの発見がリーダーセッションに統合され、原因箇所が特定されました。

コード・システム開発での活用例

ソフトウェア開発では、複数の機能やモジュールを並列で開発する場面でAgent Teamsが活用されています。

• コードレビュー: 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が同じPRを並列でレビューし、多角的なフィードバックを生成
• 機能開発: フロントエンド担当・バックエンド担当・API設計担当が独立したモジュールを同時開発
• ドキュメント生成: コードの各コンポーネントを並列でドキュメント化し、まとめて統合

避けるべき使い方（逆効果になるケース）

一方で、以下の場合にAgent Teamsを使うと逆効果になります。

同じファイルを複数のチームメイトが編集する場合: ファイルの競合が発生し、後から修正が必要になります。「1チームメイト = 1担当ファイル/モジュール」のルールを徹底することが重要です。

依存関係が強いタスクを無理に並列化する場合: 「Aの結果を見てBを実行する」ような順次処理をAgent Teamsで並列化しようとすると、チームメイト間の待機が多発し、かえって効率が落ちます。

単純なタスクをチームに任せる場合: メール1件の要約や、1ファイルの変換処理をAgent Teamsに依頼するのは明らかにオーバースペックです。コストが無駄になります。

よくある質問

Q. Agent Teamsは非エンジニアでも使えますか？

自然言語でチームへの指示を書くだけで良いため、プログラミングの知識は不要です。「複数の視点から〇〇を分析して」と日本語で指示すれば、Claude Codeが適切なチーム構成を決定して実行します。ただし、コスト管理の観点から「いつ使うべきか」の判断軸は理解しておくことをお勧めします。

Q. チームメイトは何人が最適ですか？

実践者の報告から「3〜5人が最適規模」とされています。3人の場合はリサーチ担当・実行担当・レビュー担当のような役割分担が自然です。5人を超えると、タスク調整のオーバーヘッドが増えて効率が下がる傾向があります。初めて使う場合は3人チームから始めることをお勧めします。

Q. Agent Teamsが上手くいかないときの対処法は？

よくある問題と対処法を以下にまとめます。

まとめ

Claude Code Agent Teamsは、複数のAIインスタンスが並列で協調作業する実験的機能です。この記事のポイントを振り返ります。

• Agent Teamsの本質: リーダーセッションが複数チームメイトに役割を割り当て、共有タスクリストで並列実行する仕組み
• サブエージェントとの違い: 通信の双方向性・自律的な調整・独立したコンテキストウィンドウがAgent Teamsの特徴
• コストの現実: チームメイト数に比例してトークン消費が増加。plan modeでは最大7倍の増加事例も
• 使いどころの判断: 「独立性・専門性・並列性」の3条件を満たすタスクに限定して使うのが正解
• 最適規模: 3〜5人チームが効率的。CLAUDE.mdを充実させてコストを抑える

まずは小規模な3人チームで、日常的に行っている調査・分析タスクを試してみることから始めてみてください。

Claude Codeの導入・活用をサポートします

株式会社Nexaでは、Agent Teamsをはじめとするクロードコード（Claude Code）の高度な機能を活用した業務自動化の個別指導・企業研修を提供しています。非エンジニアの方でも3ヶ月で業務自動化を実現できるプログラムです。「まず何から始めるべきか」という段階からご支援いたします。

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