はじめに:言葉が3つ出てきて、混乱していませんか?
AIエージェントの話を追いかけていると、似た言葉が次々に出てきます。
- 「シングルエージェントで十分です」
- 「ここはサブエージェントに任せましょう」
- 「これからはマルチエージェントの時代です」
どれも「AIに仕事をさせる」話なのに、何が違うのかが分かりにくいですよね。しかも Claude Code には、さらに「エージェントチーム」「動的ワークフロー」という言葉まで登場します。
この記事では、この3つ(+2つ)の言葉を、「作業机」というたった1つのたとえで整理します。読み終わるころには、次のことが自分の言葉で説明できるようになります。
- シングル・サブ・マルチの3語は、どういう関係なのか
- なぜわざわざAIを分業させるのか(何がうれしいのか)
- 分業にはどんな代償があるのか
- 自分の作業では、どれを選べばよいのか
想定読者は、Claude Code や ChatGPT を触りはじめた方、エージェントという言葉をなんとなく使っている方です。プログラミングの知識は前提にしません。後半に Claude Code の実際の画面も載せています。
この記事は概念編です。Claude Code に最初から入っているサブエージェントの一覧や、具体的な呼び出し方・自作の手順は、実践編「Claude Codeのサブエージェント完全ガイド」にまとめました。
まず、この記事の結論を1枚の図でお見せします。左が「1人で全部やる」場合、右が「分担する」場合です。机の埋まり方に注目してください。
図1:分担の一番の効果は「メインの作業机を空けておけること」です。(静止画版)
先に結論:3つの言葉は「並列の3択」ではありません
最初につまずきやすいのがここです。シングル・サブ・マルチは、同じ棚に並んだ3つの選択肢ではありません。関係はこうなっています。
| 言葉 | ひとことで言うと | たとえ |
|---|---|---|
| シングルエージェント | AI 1人が、1つの作業机で全部やる形 | 料理人が1人で全部つくる |
| マルチエージェント | 複数のAIで仕事を分ける形の総称 | 複数人で厨房を回す |
| サブエージェント | マルチエージェントの中で、親から仕事を任される「子」の役。または、その一番シンプルな分業の形 | 助手におつかいを頼む |
つまり、大きな分かれ道は「1人でやるか(シングル)/分けるか(マルチ)」の2択です。サブエージェントは、マルチエージェントという大きな箱の中に入っている、いちばん手軽な分業スタイルだと考えてください。
Claude Code の場合、マルチエージェントの箱の中には、主に次の3つの形が入っています。
- サブエージェント ― 親が頼み、子が要約を返す(一方向)
- エージェントチーム ― メンバー同士が直接やり取りする(双方向)
- 動的ワークフロー ― 台本(スクリプト)が数十〜数百のAIを動かす
この3つの違いは後半で扱います。先に、すべての土台になる「作業机」の話をします。
たとえ話の準備:「作業机」=コンテキストウィンドウ
AIには、一度に覚えておける量の上限があります。これをコンテキストウィンドウ(context window)と呼びます。この記事では「作業机」と呼ぶことにします。
机の上には、次のものが全部載ります。
- あなたの依頼文
- AIが考えたこと
- AIが道具を使って得た結果(検索結果、ファイルの中身、テストのログなど)
机には広さの限りがあります。物が増えすぎると、古いものから片づけられたり、最初に置いた大事なメモ(=あなたの依頼や、途中で決めた方針)が埋もれたりします。エージェントの使い分けは、ほぼすべて「この机をどう使うか」の話だと思って読み進めてください。
シングルエージェント:1人で、1つの机で、全部やる
エージェント(agent)とは、目的に向かって、自分で道具を選びながら作業を繰り返すAIのことです。Anthropic は技術記事の中で、エージェントを「道具を使いながらループで自律的に動くLLM」という趣旨で説明しています。
シングルエージェントは、そのループを1人で回します。次の図で、①→②→③と回るたびに、左下の机に物が積まれていく様子を見てください。
図2:シングルエージェントの基本ループ。すべてが1つの机に積まれます。(静止画版)
ふだん Claude Code に「このバグを直して」と頼んだときの動きが、まさにこれです。
シングルの強み
- 文脈を全部知っている。 さっき決めたこと、読んだファイル、あなたの好みを全部机の上に持っています。
- 往復が速い。 「ここだけ直して」「やっぱり戻して」のような短いやり取りに向いています。
- 安い。 余計な説明や引き継ぎが要りません。
シングルの弱み
- 机が埋まる。 調査で200件の検索結果を読んだり、長いテストログを眺めたりすると、机の大半がそれで占められます。
- 順番にしか進めない。 Aを調べ終わってからBを調べる、という直列作業になります。
弱みが気になりはじめたときが、分業を考えるタイミングです。
サブエージェント:助手に「おつかい」を頼む
サブエージェントは、メインのAI(親)から仕事を切り出してもらい、自分専用の机で片づけて、結果の要約だけを返す助手(子)です。
次の図では、矢印が「親→子(依頼)」と「子→親(要約)」の2本しかないことを確認してください。これが「一方向」の意味です。
図3:サブエージェントの流れ。散らかるのは子の机だけで、親の机には要約しか載りません。(静止画版)
料理でたとえるなら、「スーパーで一番安い玉ねぎを買ってきて」と助手に頼むようなものです。助手は何軒も店を回るかもしれませんが、あなたに届くのは「A店で3個198円でした」という報告だけです。店を回った記録であなたの頭がいっぱいになることはありません。
サブエージェントでうれしいこと
- 親の机が散らからない。 これが最大の効果です。
- 並列にできる。 助手を3人出せば、3つの調査が同時に進みます。
- 道具を制限できる。 「読むだけで、書き換えは禁止」の助手を作れます。
- 費用を調整できる。 単純な調査は軽いモデルの助手に任せられます。
知っておきたい性質:子は「会話の経緯」を知らない
サブエージェントは、親とあなたの会話履歴を引き継ぎません。まっさらな机で、親が書いた依頼文だけを頼りに動きます。
これは欠点でもあり、設計上のポイントでもあります。Anthropic は自社のリサーチ機能を作った経験から、子への依頼には「目的・返してほしい形・使う道具や情報源の指針・作業の境界」を入れるべきだと述べています。「半導体不足を調べて」のような短い依頼では、複数の子が同じことを調べたり、解釈がずれたりしたそうです。
実際の画面:Claude Codeで助手を3人同時に動かす
概念だけだと実感がわきにくいので、実際の Claude Code(v2.1.272)の画面をお見せします。小さな家計簿CLIのプロジェクトで、「サブエージェントを3つ並列で使って、3つのファイルをそれぞれ1行で要約して」と頼んだところです。
画面1:実際の Claude Code の画面(筆者の環境で取得)。下のパネルに、同時に動いている3体の Explore サブエージェントと、それぞれが使ったトークン数が並びます。
注目してほしいのは、下のパネルの右端です。3体それぞれが 15〜17k トークンを自分の机で使っています。もしこれをメインが1人でやっていたら、その分がすべてメインの机に載っていたことになります。
少し待つと、メインが3人の報告をまとめて答えます。
画面2:3体の報告がそろい、メインが統合して回答した画面。メインの机に載ったのは、この短い要約だけです。
マルチエージェントの3つの形を見比べる
ここからは、マルチエージェントの箱の中身を整理します。サブエージェントに、あと2つの形が加わります。次の図では、線(=会話の経路)がどこに引かれているかに注目してください。
図4:4つの形の違いは「誰と誰が話すか」に集約できます。(静止画版)
エージェントチーム:相談し合う厨房チーム
サブエージェントでは、子どうしは話しません。全員が親に報告するだけです。
エージェントチーム(Agent Teams)はここが違います。メンバー同士が直接メッセージを送り合い、共有のタスク表を見ながら進めます。「その仮説、こっちのログと矛盾するよ」と、メンバーがお互いに反証し合えるのが特徴です。
公式ドキュメントにも、この2つを比べる図と表が載っています。
画面3:公式ドキュメント「Claude Code セッションのチームを調整する」の比較部分(2026年9月21日に取得)。出典: code.claude.com/docs/ja/agent-teams
表の内容をかみくだくと、次のとおりです。
| 観点 | サブエージェント | エージェントチーム |
|---|---|---|
| 会話の経路 | 親に結果を返すだけ | メンバー同士が直接やり取り |
| 進行管理 | 親がすべて管理 | 共有タスク表で自分たちで調整 |
| 向いている仕事 | 結果だけが欲しい、焦点の絞れた作業 | 議論や協力が必要な複雑な作業 |
| トークン消費 | 低め(要約が親に戻るだけ) | 高め(メンバーごとに独立したClaude) |
なお、エージェントチームは本記事の執筆時点(2026年9月、v2.1.272)でも実験的機能で、既定では無効です。試す場合は settings.json に次の環境変数を追加します。
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
}
}
筆者は今回、この機能の有効化と実行までは検証していません。上の説明は公式ドキュメントの記載に基づいています。
動的ワークフロー:レシピ(台本)で回る大きな調理場
チームの人数が増えると、今度は「誰に何を任せ、誰が検証し、誰が直すか」を決めること自体が大仕事になります。
動的ワークフロー(Dynamic Workflows)は、この段取りを Claude 自身に任せる仕組みです。Claude がオーケストレーションスクリプト(サブエージェントをどの順番・並列度で動かすかを書いた台本)をその場で書き、その台本が数十〜数百のサブエージェントを動かします。途中経過は台本側の変数に保持され、メインの机には最終結果だけが載ります。
画面4:公式ドキュメント「動的ワークフロー」の冒頭(2026年9月21日に取得)。出典: code.claude.com/docs/ja/workflows
公式ドキュメントによると、使いはじめ方は次のとおりです。
- 依頼文に
ultracodeという語を入れる、または「ワークフローを使って」と自分の言葉で頼む /effort ultracodeで、ワークフローを使うかどうかの判断ごと Claude に任せる- 実行中の進み具合は
/workflowsで確認する - 組み込みの
/deep-researchは、Web検索を多方面に広げ、主張を検証したうえで出典つきレポートにまとめるワークフロー
全有料プランで使えますが、Proプランでは /config の「Dynamic workflows」をオンにする必要があります。
分業の代償:トークンは確実に増えます
ここまで読むと「じゃあ全部マルチにすればいいのでは?」と思うかもしれません。そうはいきません。分業には、はっきりした代償があります。
図5:Anthropic が自社のリサーチ機能について公表した目安。Claude Code の実測値ではありません。(静止画版)
この数字の出どころは、Anthropic が2025年6月に公開した技術記事です。
画面5:Anthropic の技術記事の冒頭(2026年9月21日に取得)。出典: anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system
この記事から、使い分けに効く事実を3つ拾います。
- 効果は大きい。 リーダーに Claude Opus 4、サブに Claude Sonnet 4 を使ったマルチエージェント構成は、同社の社内リサーチ評価で、Claude Opus 4 単体を90.2%上回ったと報告されています(社内評価であり、指標の詳細は公開されていません)。
- ただし高い。 エージェントは通常のチャットの約4倍、マルチエージェントは約15倍のトークンを使うとされています。
- 向き不向きがある。 向くのは、独立した方向へ広く調べる「幅優先」の仕事です。逆に、全員が同じ文脈を共有する必要がある仕事や、担当どうしの依存が多い仕事には向かないとされ、多くのコーディング作業は、調査に比べて本当に並列化できる部分が少ないとも述べられています。
最後の点は大事です。コードを書く仕事は「同じファイルを何度も行き来する」「前の判断が次の判断に効く」ことが多く、分けるほど引き継ぎのロスが出ます。
Anthropic は別の記事「Building effective agents」でも、まずはできるだけ単純な方法を探し、効果が確かめられたときだけ複雑さを足すよう勧めています。マルチエージェントは「上位互換」ではなく、「高いけれど並列に強い別の道具」です。
使い分けは「階段」で考える
では、どう選べばよいのでしょうか。筆者のおすすめは、一番下の段(シングル)から始めて、理由ができたときだけ1段上がることです。次の図の黄色い札が、「上がってよいサイン」です。
図6:使い分けの階段。当てはまるサインがなければ、その段にとどまります。(静止画版)
それぞれの段の「上がるサイン」を、具体例つきで整理します。
| 今いる段 | こうなったら1段上へ | 上がった先での典型例 |
|---|---|---|
| ① シングル | 脇道の作業(検索・ログ読み・大量のファイル確認)で机が埋まりそう。しかも要約だけ戻ればよい | テスト実行、ログ調査、ドキュメント探し、読み取り専用のレビュー |
| ② サブエージェント | 担当どうしで相談や反証をさせたい | セキュリティ・性能・テストの3観点の並列レビュー、仮説を戦わせるデバッグ |
| ③ エージェントチーム | 数十〜数百の独立した作業に割れて、検証まで任せたい | コードベース全体の監査、大量ファイルの移行、出典つきの調査 |
逆に、次のような作業はシングルのまま進めるのが正解です。
- 計画→実装→テストを、同じ会話の文脈で短く往復する作業
- 同じファイルを何度も直す作業
- 順番に依存していて、前の結果がないと次に進めない作業
公式ドキュメントの概要ページにも、同じ趣旨の比較表があります。Claude Code が複数の仕事を同時にこなす方法として、サブエージェント・エージェントビュー・エージェントチーム・動的ワークフロー・プロジェクトの5つが並んでいます(この記事では、分業の「形」の違いが分かりやすい3つに絞って説明しました)。
画面6:公式ドキュメント「エージェントを並列実行する」の比較表(2026年9月21日に取得)。出典: code.claude.com/docs/ja/agents
よくある誤解と、つまずきポイント
最後に、初めての方が引っかかりやすい点を先回りしておきます。
誤解1:「マルチエージェントのほうが賢い」 賢くなるのではなく、机が増えて並列に動けるだけです。1つの判断の質は、使っているモデルと依頼文の質で決まります。
誤解2:「サブエージェントは会話の流れを分かってくれている」 分かっていません。まっさらな机で始まります。Claude Code では親の Claude が依頼文を書いてくれますが、あなたが「何を・どこまで・どんな形で」をはっきり伝えるほど、親が書く依頼文も良くなります。
誤解3:「並列にすれば、実装も速くなる」 調査は並列化しやすい一方、実装は編集するファイルがぶつかると、かえって手戻りが増えます。実装を分けるなら、最初に担当ファイルの境界を決めるのが鉄則です。
つまずき:「サブエージェントの報告を、メインがそのまま信じてしまう」 画面2をよく見ると、メインの Claude が「私自身はコードを読み直していません。上の内容はエージェントの報告に基づいています」と断っています。要約は便利ですが、要約は要約です。重要な判断の前には、根拠のファイルや行を自分の目(またはメイン)で確かめる習慣をつけましょう。
まとめ
- シングル/マルチが大きな分かれ道で、サブエージェントはマルチの中の一番手軽な形です。
- 分業の最大の効果は、メインの作業机(コンテキストウィンドウ)を空けておけること。次に、並列で速くなること。
- 形の違いは「誰と誰が話すか」。サブは親子の一方向、チームはメンバー同士の双方向、動的ワークフローは台本が進行役。
- 代償はトークン。Anthropic の公表値では、マルチエージェントは通常のチャットの約15倍です。
- 迷ったらシングルから。机が埋まりそうならサブ、相談が要るならチーム、大量の独立作業ならワークフロー、と1段ずつ上がります。
次の一歩としては、実際にサブエージェントを1回呼んでみるのが一番です。Claude Code で、いま開いているプロジェクトに対して次のように頼んでみてください。読み取り専用の調査なので、ファイルが書き換わる心配はありません。
Exploreサブエージェントを使って、このプロジェクトのファイル構成と処理の流れを調べて、3行で教えて
組み込みサブエージェントの種類、確実に呼び出す方法、自分専用のサブエージェントの作り方は、実践編で画面つきで解説しています。
参考リソース
- Claude Code 公式ドキュメント「エージェントを並列実行する」 https://code.claude.com/docs/ja/agents
- Claude Code 公式ドキュメント「カスタムサブエージェントの作成」 https://code.claude.com/docs/ja/sub-agents
- Claude Code 公式ドキュメント「Claude Code セッションのチームを調整する」 https://code.claude.com/docs/ja/agent-teams
- Claude Code 公式ドキュメント「動的ワークフローで大規模にサブエージェントをオーケストレーションする」 https://code.claude.com/docs/ja/workflows
- Anthropic「How we built our multi-agent research system」(2025年6月13日) https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system
- Anthropic「Building effective agents」(2024年12月19日公開、その後改訂あり) https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents
検証環境: macOS / Claude Code v2.1.272 / Claude Max。ターミナル画面は、実際に端末へ出力された文字と色を再描画したものです(OSのスクリーンショットではありません)。公式ドキュメントの画面は2026年9月21日時点の表示です。
