【2026年最新】Claude Code Agent Teams完全ガイド｜マルチエージェント並列実行で5倍速化する7パターン

「コードレビューで毎回1時間かかる」「並列作業させたいけどサブエージェントだと情報共有ができない」

先日、ある法人向けAI研修の場でこんな相談を受けました。開発チームのシニアエンジニアが、Claude Codeを使い始めて3ヶ月が経った頃のことです。「サブエージェントは便利なんですが、セキュリティレビューとパフォーマンスレビューを同時にやらせようとすると、それぞれが別々に動いて、お互いの知見を共有できないんです」と。

その悩みを解決するのが、Claude Code Agent Teamsです。2026年2月にClaude Opus 4.6と同時に導入されたこの機能（参照日: 2026-06-03）は、単なる並列実行ではなく、エージェント同士が直接コミュニケーションを取り、共有タスクリストで協調する「本物のチーム」を実現します。

この記事では、公式ドキュメント（code.claude.com/docs/en/agent-teams、参照日: 2026-06-03）をベースに、7つの実装パターンをYAML設定・Bash hookの実例つきで紹介します。通常のサブエージェントとの使い分けから、TCO試算まで、今日から使える内容を詰め込みました。

Agent Teamsとは何か｜サブエージェントとの本質的な違い

まず混乱しやすいポイントを整理します。Claude Codeには「サブエージェント（Task）」と「Agent Teams」の2つの並列化手段があります。どちらも並列実行できますが、根本的な設計思想が違います。

サブエージェント（Task）の特徴

サブエージェントは「メインエージェントが作業を委任し、結果だけを受け取る」モデルです。イメージとしては、リーダーが部下に「これをやっておいて」と指示し、完成物だけを受け取るイメージ。部下同士は話しません。

使い所は明確です。独立した調査・確認タスクで、結果だけが重要な場合です。並列で動かせますが、トークン消費はサマリーのみが本体コンテキストに戻るため比較的効率的です。

Agent Teamsの特徴

Agent Teamsは「チームメイト同士が直接メッセージを送り合える」モデルです。公式ドキュメントによると、次のコンポーネントで構成されます。

• チームリード: チームを作成・管理するメインセッション
• チームメイト: 独立したコンテキストウィンドウを持つ別々のClaudeインスタンス
• タスクリスト: 全員が共有する作業アイテムのリスト（依存関係管理あり）
• メールボックス: エージェント間のメッセージシステム

重要なのは、チームメイトが「自分でタスクをクレーム（取得）」し、完了後に次のタスクを自律的に選べる点です。また、セキュリティレビュアーとパフォーマンスレビュアーが「これは重複の懸念があるから共有しておこう」とメッセージを送り合えます。

5ステップ実装フロー｜今日から使い始める手順

1. バージョン確認とフラグ有効化

   まずClaude Codeのバージョンを確認します。Agent Teamsにはv2.1.32以降が必要です。

   claude --version
   # claude 2.1.32 以上であることを確認

   次に、settings.jsonでフラグを有効化します。設定ファイルの場所は~/.claude/settings.jsonです。

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

2. チームメイトモードの選択

   Agent Teamsには2つの表示モードがあります。デフォルトは"auto"で、tmuxセッション内なら分割ペイン、それ以外はインプロセスになります。

   {
     "env": {
       "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
     },
     "teammateMode": "in-process"
   }

   分割ペイン（split-pane）モードにしたい場合はtmuxのインストールが必要です。iTerm2ユーザーはit2 CLIとPython APIの有効化が必要です。

3. 最初のチームを自然言語で作成

   Claude Codeを起動し、チームが必要なタスクを自然言語で依頼します。Claudeが適切な構成を判断し、チームを立ち上げます。

   # 例: コードレビューチームの作成
   claude "PR #142のコードレビューチームを作成してほしい。
   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名のレビュアーで並列にレビューして。"

   Claudeがチームを作成したら、リードのターミナルにチームメイトの一覧と担当タスクが表示されます。Shift+Downでチームメイトを切り替え、直接メッセージを送れます。

4. 品質ゲートHookを設定する

   Hookを使って、タスク完了基準を自動化できます。settings.jsonに追加します。

   {
     "env": {
       "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
     },
     "hooks": {
       "TaskCompleted": [
         {
           "hooks": [
             {
               "type": "command",
               "command": "/path/to/verify-completion.sh"
             }
           ]
         }
       ],
       "TeammateIdle": [
         {
           "hooks": [
             {
               "type": "command",
               "command": "/path/to/check-teammate.sh"
             }
           ]
         }
       ]
     }
   }

5. チームを終了・クリーンアップする

   作業完了後は必ずリードにクリーンアップを依頼してください。アクティブなチームメイトがいる場合は先にシャットダウンする必要があります。

   # チームメイトのシャットダウンを依頼
   "researcher チームメイトをシャットダウンして"
   
   # 全チームメイトのシャットダウン後にクリーンアップ
   "チームをクリーンアップして"

   公式ドキュメントの警告: 「クリーンアップは必ずリードから行うこと。チームメイトがクリーンアップを実行すると、チームコンテキストが正しく解決されず、リソースが不整合な状態になる可能性がある」（参照日: 2026-06-03）

7パターン徹底解説｜業務別 Agent Teams 実装ガイド

パターン1: リサーチャーチーム（問題の多角的調査）

同じ問題を別の視点から同時に調査するパターンです。公式ドキュメントでも「研究とレビュー」が最も効果的なユースケースとして挙げられています。

# 競合技術の多角的調査
"3名のリサーチャーでAgent Teamsを調査してほしい。
- 1人目: 技術アーキテクチャの観点
- 2人目: コスト・スケーラビリティの観点
- 3人目: 実際の開発ワークフローへの適用性の観点
3人が調査結果を共有し、合意事項をdocs/research-findings.mdに記録して"

このパターンが効果的な理由は「アンカリング効果の回避」です。1人のエージェントが順番に調査すると、最初に見つけた仮説に引きずられます。独立した複数の調査員が互いに仮説を検証し合うことで、より信頼性の高い結論に達します。

推奨チームサイズ: 3〜4名。並列度: 高。トークン消費: 中（各エージェントが独自コンテキスト）。

パターン2: コードレビューチーム（多視点レビュー）

法人向け研修の現場で「レビューにかかる時間を短縮したい」と相談を受けることが多く、このパターンを紹介すると特に喜ばれます。

# 並列コードレビュー
"PR #142を3名のレビュアーでレビューしてほしい。
- セキュリティレビュアー: 認証・認可・インジェクション・セッション管理に集中
- パフォーマンスレビュアー: クエリ効率・メモリ使用・N+1問題に集中
- テストカバレッジレビュアー: カバレッジ率・エッジケース・テスト品質に集中
それぞれの発見をREVIEW.mdに集約して。重複発見はマージして"

このパターンのポイントは「レビュー基準の分割」です。1人のレビュアーがすべてをチェックすると、どこかに集中しすぎて他が疎かになります。専門化されたレビュアーを並列に動かすことで、各領域の網羅性が上がります。

パターン3: テスターチーム（競合仮説デバッグ）

バグの原因が不明な時、このパターンが特に強力です。

# 競合仮説でのデバッグ
"ユーザーが1件のメッセージ後に接続が切れると報告している。
5名のチームメイトで異なる仮説を同時調査してほしい。
それぞれが科学的討論のように互いの説を反証しながら調査して。
合意に達した原因をdocs/findings.mdに記録して。"

「科学的討論」の指定が重要です。各チームメイトが「自分の仮説を証明する」だけでなく「他の説を反証しようとする」姿勢を持つことで、生き残った仮説が本当の原因である可能性が高まります。

パターン4: 並列タスク分散（新機能・モジュール開発）

独立したモジュールやファイルを並列開発するパターンです。ファイル競合が発生しないよう、作業範囲を明確に分けることが必須です。

# 新機能の並列実装
"認証モジュールのリファクタリングを4名で並列実施してほしい。
- チームメイト1: src/auth/login.ts のみ担当
- チームメイト2: src/auth/session.ts のみ担当
- チームメイト3: src/auth/permissions.ts のみ担当
- チームメイト4: tests/auth/ のテスト更新を担当
各担当ファイル以外は絶対に編集しないこと。完了後に結果を共有して"

公式ドキュメントが明記している注意点: 「2人のチームメイトが同じファイルを編集すると上書きが発生する。作業の分担で各チームメイトが異なるファイルセットを所有するようにする」（参照日: 2026-06-03）

パターン5: ドキュメント生成チーム

大規模なコードベースのドキュメント生成に効果的です。モジュールごとにチームメイトを割り当て、並列でREADMEやAPIドキュメントを生成します。

# 並列ドキュメント生成
"以下のモジュールのAPIドキュメントを並列生成してほしい。
各チームメイトが担当モジュールのソースを読み込み、docs/api/ 配下に
Markdownファイルとして出力する。フォーマットはdocs/template.mdに従う。
- チームメイト1: src/auth/ → docs/api/auth.md
- チームメイト2: src/payment/ → docs/api/payment.md
- チームメイト3: src/notification/ → docs/api/notification.md"

パターン6: セキュリティ監査チーム

セキュリティ監査はサブエージェント定義と組み合わせることで、再利用可能な専門チームを構築できます。

# サブエージェント定義ファイル: ~/.claude/agents/security-reviewer.md
---
name: security-reviewer
description: セキュリティ脆弱性の検出に特化したレビュアー
tools:
  - Read
  - Bash
  - WebSearch
model: claude-sonnet-4-5
---
あなたはセキュリティレビューの専門家です。
以下の観点でコードを検証してください:
- SQLインジェクション、XSS、CSRF
- 認証・認可の不備
- シークレット・APIキーのハードコード
- 依存ライブラリの既知脆弱性

# security-reviewerエージェントタイプを使ったチームメイト起動
"security-reviewer エージェントタイプを使って
src/api/ ディレクトリの脆弱性監査を行うチームメイトを起動して。
実装前にプラン承認を要求して"

サブエージェント定義を使うと、同じロールをサブエージェントとしても、Agent Teamsのチームメイトとしても使い回せます。

パターン7: コード変換チーム（マイグレーション）

大規模なコードベース移行（PythonからTypeScript等）に効果的です。ファイル群を分割して並列変換します。

# 並列コード変換
"src/legacy/ の Python コードを TypeScript に変換してほしい。
5名のチームメイトで並列変換する。各チームメイトは担当ファイルのみ処理。

タスクリスト:
1. models/user.py → src/models/user.ts (チームメイト1)
2. models/product.py → src/models/product.ts (チームメイト2)
3. services/auth.py → src/services/auth.ts (チームメイト3)
4. services/payment.py → src/services/payment.ts (チームメイト4)
5. utils/helpers.py → src/utils/helpers.ts (チームメイト5)

変換完了後、各チームメイトは型エラーを self チェックして。
全完了後にリードが統合テストを実行"

比較表：パターン別の選択基準

Hook設定の実例｜品質ゲートを自動化する

Agent Teamsには3種類の専用Hookがあります（公式ドキュメント参照、参照日: 2026-06-03）。

TeammateIdle Hook: チームメイトが完了前に止まるのを防ぐ

{
  "hooks": {
    "TeammateIdle": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "~/.claude/hooks/check-teammate-quality.sh"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

#!/bin/bash
# check-teammate-quality.sh
# チームメイトがアイドル状態になろうとした時に品質チェックを実行
# exit code 2 で返すと チームメイトに作業継続フィードバックを送る

input=$(cat)
session_id=$(echo "$input" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('session_id',''))")

# テスト実行（例: pytestを使う場合）
test_result=$(cd "$PWD" && python3 -m pytest --tb=short -q 2>&1 | tail -5)

if echo "$test_result" | grep -q "FAILED\|ERROR"; then
  echo "テストが失敗しています。修正してから完了としてください: $test_result"
  exit 2
fi

exit 0

TaskCompleted Hook: タスク完了前に検証を実行

{
  "hooks": {
    "TaskCompleted": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "~/.claude/hooks/verify-task-done.sh"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

#!/bin/bash
# verify-task-done.sh
# タスクが完了マークされようとした時にTypeScriptの型チェックを実行
input=$(cat)
task_id=$(echo "$input" | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d.get('task',{}).get('id','unknown'))")

ts_result=$(cd "$PWD" && npx tsc --noEmit 2>&1 | head -20)

if [ -n "$ts_result" ]; then
  echo "TypeScriptの型エラーが残っています。修正が必要です: $ts_result"
  exit 2
fi

echo "型チェック通過。タスクID $task_id 完了を承認します。"
exit 0

TaskCreated Hook: 不正なタスク作成を防ぐ

{
  "hooks": {
    "TaskCreated": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "~/.claude/hooks/validate-task.sh"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

#!/bin/bash
# validate-task.sh
# タスク作成前に妥当性チェック（例: 本番環境への直接デプロイを防ぐ）
input=$(cat)
task_title=$(echo "$input" | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d.get('task',{}).get('title',''))")

if echo "$task_title" | grep -qi "本番\|production\|prod.*deploy\|push.*main"; then
  echo "{\"decision\": \"block\", \"reason\": \"本番環境への直接操作タスクは許可されていません。レビュー後に手動で実施してください\"}"
  exit 0
fi

exit 0

【要注意】よくある失敗パターン4選

❌ 失敗1: 無限ループ状態に陥る

チームメイトが「他のチームメイトの完了を待つ」→「そのチームメイントも誰かを待つ」のデッドロックが発生します。

原因: タスクの依存関係が循環している場合。例えばAがBの完了を待ち、BがAを待つ設定をした場合。

⭕ 対策: タスクの依存関係は必ずDAG（有向非循環グラフ）になるよう設計する。リードに「チームメイトを監視して行き詰まりがあれば介入して」と事前に指示しておく。

❌ 失敗2: shared stateによる上書き競合

同じファイルを複数のチームメイトが同時に編集すると、後から書き込んだ方の変更が前の変更を消します。

原因: パターン4（並列タスク分散）でファイルの担当を明確にしなかった。「src/ 全体をリファクタリングして」のような曖昧な指示。

⭕ 対策: 各チームメイトに担当ファイル/ディレクトリを厳密に指定する。「チームメイト1はsrc/auth/ のみ、チームメイト2はsrc/payment/ のみ」のように。

❌ 失敗3: 並列度過多によるコスト爆発

「とりあえず10名で並列化すれば速い」という発想は危険です。公式ドキュメントによると、Agent Teamsはプランモード時に通常の約7倍のトークンを消費します（参照日: 2026-06-03）。10名のチームでは理論上70倍のコストになりえます。

原因: タスクの独立性が低いのに多数のチームメイトを起動。チームメイト同士の調整コスト（メッセージのやりとり）が実作業コストを上回る。

⭕ 対策: 公式推奨は「3〜5名から始める」。チームメイト1人あたり5〜6タスクが適切な稼働状態。20タスクがあれば4名が適切。シンプルな逐次タスクはサブエージェントで十分。

❌ 失敗4: セッション復元の落とし穴

インプロセスモードでは/resumeや/rewindがチームメイトを復元しません。セッション再開後にリードが「存在しないチームメイト」にメッセージを送ろうとしてエラーになります。

原因: Agent Teamsの制限事項（2026年6月現在）。「インプロセスチームメイトのセッション復元なし」は公式ドキュメントに明記されています（参照日: 2026-06-03）。

⭕ 対策: セッション再開後は新しいチームメイトを起動し直す。長期作業は定期的に進捗をMarkdownに保存させる設計にする。

TCO試算｜並列度別の月間コスト目安

公式ドキュメントのコストページ（code.claude.com/docs/en/costs、参照日: 2026-06-03）では、エンタープライズ展開での平均コストは1開発者あたり1日$13、月$150〜$250と記録されています。Agent Teamsを積極的に使う場合の追加コストを試算します。

注: API従量課金の試算は、Sonnetモデル・標準的なコーディングタスクでの想定値です。実際のコストは使用パターンにより大きく変動します。正確なコストはClaude Consoleで確認してください。

コスト最適化の3つのコツ（公式ドキュメント推奨、参照日: 2026-06-03）:

1. チームメイトのモデルはSonnetを使う（Opusを全員に割り当てない）
2. チームを小さく保つ（5名以上は本当に必要な時だけ）
3. 作業完了後は必ずクリーンアップ（アイドル状態でもトークンを消費する）

Agent Teams vs サブエージェント：判断フローチャート

研修で「どちらを使えばいい？」とよく聞かれます。私の答えは「チームメイト同士が話す必要があるか？」のワン質問で9割決まります。

「チームメイト同士が会話・協調する必要がある」→ Agent Teams
「結果だけを集めてメインで統合すればいい」→ サブエージェント（Task）

より具体的な判断基準:

• 複数の専門家が互いの知見を参照しながら作業する → Agent Teams
• 完全に独立した5つのファイル変換を並列実行する → サブエージェントでも可
• セキュリティとパフォーマンスの両視点でレビューし、互いに影響を確認する → Agent Teams
• 10箇所のユニットテストを並列で生成する → サブエージェントの方がコスト効率が高い

現在の制限事項（2026年6月時点）

Agent Teamsは実験的機能です。公式ドキュメント（参照日: 2026-06-03）に記載されている既知の制限:

• インプロセスチームメイトのセッション復元なし: /resume//rewindでチームメイトは復元されない
• タスクステータスの遅延: チームメイトがタスクを完了マークし忘れることがある→依存タスクがブロックされる
• シャットダウンが遅い: 現在のリクエストやツール呼び出しが完了するまでシャットダウンしない
• チームは同時に1つのみ: リードは1チームのみ管理可能
• ネストしたチームなし: チームメイトは自分のチームやチームメイトを作れない
• 分割ペインはtmuxまたはiTerm2が必要: VS Code統合ターミナル・Windows Terminal・Ghosttyは非対応

まとめ：今日から始める3つのアクション

1. 今日やること: ~/.claude/settings.jsonにCLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1を追加し、コードレビューチームのパターン2を試す。3名体制で次のPRレビューを並列化してみる
2. 今週中: TaskCompleted Hookを設定し、型チェック・テスト実行を品質ゲートとして自動化する。チームメイトが「テスト通過なしで完了マークできない」体制を構築する
3. 今月中: 自社の開発ワークフローに最適なパターンを特定する。/usageコマンドでトークン消費を計測し、TCO最適化のためのチームサイズ・モデル選択を確定する

Agent Teamsは「エージェント同士が話し合いながら解決する」という、これまでのAIツールにはなかった体験を提供します。まだ実験的機能ですが、コードレビューやデバッグの場面では実用段階に入っています。

Claude Codeをさらに活用したい方は、Claude Code完全ガイド（ピラー）とClaude Codeチームプランの詳細解説もあわせてご覧ください。Agent Teamsと組み合わせた組織展開についてはチーム導入5ステップ記事で詳しく解説しています。

よくある質問（FAQ）

Q. Agent Teamsはどのプランで使えますか？

Agent TeamsはClaude Code自体が使える環境（Pro・Max・Team・Enterprise・APIアクセス）で利用できます。ただし、フラグを有効化する必要があります（CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1）。プランによる機能制限はなく、コストはトークン消費量に比例します。

Q. 何名のチームメイトを起動するのが最適ですか？

公式ドキュメントは「3〜5名から始めることを推奨」しています（参照日: 2026-06-03）。チームメイト1名あたり5〜6タスクが適切な稼働量です。タスクが15個なら3名が適切。チームサイズが増えると調整オーバーヘッドも増えるため、「少なく、明確な担当で」が基本原則です。

Q. チームメイトのモデルはどう選べばよいですか？

デフォルトではチームメイトはリードの/model設定を継承しません。/configの「Default teammate model」を「Default (leader’s model)」にすることでリードに追随させることも可能です。コスト効率を重視するならSonnet、高精度が必要な場面ではOpusを指定します。ドキュメント生成のような比較的単純なタスクはHaikuでも対応可能です。

Q. tmuxなしでも使えますか？

はい、使えます。デフォルトの「インプロセスモード（in-process）」はtmuxなしで動作します。Shift+Downでチームメイトを切り替え、直接メッセージを送れます。分割ペインでそれぞれのチームメイトの出力を同時に見たい場合のみtmuxまたはiTerm2が必要です。

Q. サブエージェント（Task）との使い分けで迷います

私がよく使う判断軸は「チームメイト同士がお互いの作業を参照する必要があるか？」です。セキュリティレビューとパフォーマンスレビューが「これは共通の懸念だから共有しよう」とコミュニケーションが必要なら Agent Teams。10ファイルの独立した翻訳を並列実行するだけなら、サブエージェントの方がシンプルでコスト効率が高いです。

Q. Agent Teamsで作ったチームは保存・再利用できますか？

チームコンフィグはランタイム状態（セッションIDなど）を保持するため、手動編集や事前作成はできません。ただし、チームメイトの役割定義はサブエージェント定義ファイル（~/.claude/agents/配下の.mdファイル）として保存でき、次回チーム起動時にsecurity-reviewerエージェントタイプを使ってと指定することで再利用できます。

実際に使ってみてわかったこと｜研修現場からのフィードバック

Agent Teamsを法人研修に組み込んでいくつかのパターンを試した中で、受講者から特に反響が多かったのが「競合仮説デバッグ（パターン3）」です。

ある顧問先の開発チームで、本番環境のみで発生する断続的な接続エラーがあり、1週間調査しても原因不明だった案件がありました。試しにAgent Teamsで5名の「仮説担当エージェント」を設け、それぞれが「データベース接続プール説」「ロードバランサータイムアウト説」「メモリリーク説」「環境変数差異説」「ネットワークレイテンシ説」を担当させました。

チームメイト同士が互いの調査結果を共有し「データベース接続プール説はメモリリークと相関が高い、一緒に調査しよう」と自律的に協調したことで、約2時間で「本番環境のconnection pool exhaustion + メモリリークの複合要因」という結論に達しました。

この体験から言えることは、Agent Teamsの本当の価値は「速度」だけでなく「認知の多様性」にあるということです。1エージェントで順番に仮説を検証すると、最初に見つけた「それっぽい答え」に引きずられます。複数の独立した調査員が互いを監視し合うことで、より客観的な結論に近づけるんです。

一方で、ドキュメント生成チーム（パターン5）は「サブエージェントで十分だった」という感想も多かったです。各モジュールのドキュメントは独立しており、チームメイト同士が話す必要がないからです。こういったタスクではAgent Teamsを使う必然性は薄く、余分なコストだけかかります。

Agent Teamsを選ぶ理由が明確にある時に使う、これが現時点での正解です。「なんとなく速そう」という理由で使うと、コストだけが増えて効果が出ない、という結果になりやすいことを覚えておいてください。

企業導入でのAgent Teams活用ロードマップ

AI研修でよく聞かれる「どんな順序でAgent Teamsを社内展開すればいい？」という質問への回答です。

Phase 1: 個人実験（1〜2週間）

まず自分の日常業務でAgent Teamsを試します。最も効果が出やすいのはコードレビューとデバッグです。この段階では「Agent Teamsが適切な場面」と「サブエージェントで十分な場面」の感覚を掴みます。/usageコマンドでトークン消費を観察し、コスト感覚をつかんでおきます。

Phase 2: チームへの展開（2〜4週間）

個人で効果が確認できたパターンをチームへ共有します。「コードレビューチームの立ち上げ方」「Hookによる品質ゲートの設定」をドキュメント化して、チームメンバーが自律的に使えるようにします。

Phase 3: パターンの型化（1〜2ヶ月）

自社開発フローに最適化されたサブエージェント定義（~/.claude/agents/配下）を整備します。「うちのセキュリティレビュアー」「うちのパフォーマンスチェッカー」を定義することで、毎回ゼロから説明せずに専門化したチームメイトを再利用できます。

Phase 4: TCO最適化（継続）

チーム全体のトークン消費を月次で確認し、どのパターンが効果的かを数値で検証します。Claude ConsoleのUsageページで詳細を確認できます。コスト効率が悪いパターンはサブエージェントへ切り替え、Agent Teamsは本当に協調が必要な場面に集中させます。

参考・出典

• Orchestrate teams of Claude Code sessions — Anthropic公式ドキュメント（参照日: 2026-06-03）
• Manage costs effectively — Anthropic公式ドキュメント（参照日: 2026-06-03）
• Hooks — Anthropic公式ドキュメント（参照日: 2026-06-03）
• Sub-agents — Anthropic公式ドキュメント（参照日: 2026-06-03）

著者: 佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。X（@SuguruKun_ai）フォロワー約10万人。
100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』（SBクリエイティブ）。
SoftBank IT連載7回執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。

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