1 つの AI エージェントは強力です。しかし、チームとして連携する AI エージェント群は、まったく別次元の存在です。
保存しておいてください :)
2026 年 5 月 6 日、Anthropic は Code with Claude イベントで、Claude Managed Agents 向けのマルチエージェントオーケストレーションを発表しました。これにより、1 つのタスクに対して、最大 20 の専門エージェントを並行して実行できるようになりました。
順次処理ではなく、並行して。同時に。それぞれが問題の異なる部分を担当します。
これは、Netflix、Harvey（法律 AI 企業）、Shopify がすでに本番環境で使用しているのと同じアーキテクチャです。Netflix はこれを使用して、数百のビルドログを同時に分析しています。Harvey は、複数のドキュメントにわたる複雑な法務業務を調整するために使用しています。Shopify は、2026 年第 3 四半期までに 90% の自律的なコーディングを目指しています。
これらは実験ではありません。現在、大規模に稼働している本番システムです。
そして、独自のシステムを構築するためのツールは、誰でも利用できます。
ここでは、ゼロから AI エージェントチームを構築する方法、有効なパターン、そして避けるべきミスについて正確に説明します。
シングルエージェントよりもマルチエージェントが優れている理由
1 つのエージェントは、1 人の従業員のようなものです。どんなに優秀でも、一度に 1 つのことしかできません。タスクに 5 つの部分がある場合、それらを順次処理します。つまり、パート 1、パート 2、パート 3、パート 4、パート 5 と進みます。
マルチエージェントシステムは、チームのようなものです。タスクの 1 つの部分に特化した 5 つのエージェントが同時に作業します。1 つのエージェントが 30 分かかる作業が、5 人のチームなら 6 分で完了します。
しかし、スピードは最大の利点でさえありません。
本当の利点は、専門化です。
リサーチ、分析、ライティング、コーディング、レビューといったすべてを 1 つのエージェントに任せると、注意力が分散されるため、全体的に平凡な結果しか得られません。
一方、専門化されたエージェントのチーム（1 人のリサーチャー、1 人のアナリスト、1 人のライター、1 人のコーダー、1 人のレビュアー）は、各エージェントが最も得意なことに集中するため、あらゆる面で優れた結果を生み出します。
これは、複雑なプロジェクトにおいて人間のチームが個人よりも優れた成果を上げるのと同じ理由です。
機能する 3 つのマルチエージェントパターン
すべてのマルチエージェント設定が同じように作られているわけではありません。企業がこれらのシステムをどのように展開しているかを調査した結果、一貫して機能する 3 つのパターンが明らかになりました。
パターン 1: パイプライン
エージェントは順番に作業し、各エージェントが自身の出力を次のエージェントに渡します。
リサーチエージェント → 分析エージェント → ライティングエージェント → レビューエージェント
これは、各ステップに明確な入力と出力があり、後のステップが前のステップに依存している場合に最も効果的です。リサーチエージェントがデータを見つけます。分析エージェントがパターンを特定します。ライティングエージェントがレポートを作成します。レビューエージェントがエラーをチェックします。
各エージェントは、焦点を絞ったシステムプロンプトと関連ツールを使用して、特定のタスクに最適化されています。
パターン 2: ファンアウト
指揮官エージェントが大きなタスクをサブタスクに分割し、複数のワーカーエージェントに並行して割り当てます。
指揮官エージェントが割り当て:
- ワーカーエージェント 1 → ドキュメント A を分析
- ワーカーエージェント 2 → ドキュメント B を分析
- ワーカーエージェント 3 → ドキュメント C を分析
- ワーカーエージェント 4 → ドキュメント D を分析
- ワーカーエージェント 5 → ドキュメント E を分析
5 つのワーカーすべてが同時に実行されます。完了すると、結果が収集され統合されます。
これは Netflix がビルドログの分析に使用しているパターンです。同じ操作を多数のアイテムに独立して実行する必要があるタスクに最適です。
パターン 3: スペシャリストチーム
異なる専門分野を持つ複数のエージェントが、1 つの複雑なタスクで協力し、それぞれが専門知識を提供します。
製品ローンチの場合、次のようなチームが考えられます:
- 市場調査エージェント — 競合データと市場動向を分析
- 技術エージェント — 実現可能性とアーキテクチャオプションを評価
- 財務エージェント — コスト予測と価格モデルを構築
- コピーエージェント — マーケティング資料とランディングページのコピーを作成
- レビューエージェント — すべての一貫性と品質をチェック
各エージェントは専門分野で作業します。出力は組み合わされて、包括的な成果物になります。
これは Harvey が法務業務に使用しているパターンです。異なるエージェントが事件のさまざまな側面（調査、判例分析、文書作成、コンプライアンスチェック）を処理し、結果が完全な法務パッケージにまとめられます。
ステップ 1: チームを定義する
構築を始める前に、次の質問に答えてください:
全体的な目標は何ですか？ 「毎週の競合分析レポートを作成する。」
明確なサブタスクは何ですか？ 「競合他社のウェブサイトを調査し、価格変更を分析し、製品ローンチを監視し、調査結果を統合し、レポートを作成する。」
どのサブタスクを並行して実行できますか？ 「調査、価格分析、製品監視はすべて同時に実行できます。統合と作成は、それらが完了するまで待つ必要があります。」
各サブタスクにどのスペシャリストを雇いますか？ 「市場調査員、価格分析者、製品スカウト、戦略分析者、レポート作成者。」
各スペシャリストは、独自のシステムプロンプト、ツール、および焦点領域を持つエージェントになります。
ステップ 2: 各エージェントを設計する
チーム内のすべてのエージェントには、次の 3 つが必要です:
明確な役割。「あなたは競合価格分析者です。あなたの仕事は、5 つの競合製品の価格変更を追跡し、傾向を特定することです。」
特定のツール。価格分析者は、競合他社のウェブサイトを確認するためのウェブアクセスが必要です。レポート作成者は、ドキュメントを作成するためのファイルアクセスが必要です。市場調査者は、最近のニュースを見つけるためのウェブ検索が必要です。
定義された出力。「次のフィールドを持つ構造化 JSON ファイルを作成する: competitor_name, product, old_price, new_price, date_changed, significance_rating。」
出力形式は、エージェントが通信する方法であるため重要です。エージェント A が非構造化テキストを生成し、エージェント B が構造化データを必要とする場合、引き継ぎは失敗します。
エージェント間で出力形式を標準化します。これが、あなたが行う最も重要な技術的決定です。
ステップ 3: オーケストレーションを構築する
Claude Managed Agents では、マルチエージェントオーケストレーションが API に組み込まれています。エージェント、それらの関係、および通信方法を定義すると、Anthropic がインフラストラクチャを処理します。
重要な決定事項:
どのエージェントを並行して実行しますか？ 互いの出力に依存しないエージェントは、速度を最大化するために同時に実行する必要があります。
どのエージェントを順次実行しますか？ 別のエージェントの出力を必要とするエージェントは、その出力が利用可能になるまで待機する必要があります。
エージェントはどのようにデータを渡しますか？ 共有環境のファイル、構造化出力形式、またはエージェント間の直接通信を通じて。
エージェントが失敗した場合はどうなりますか？ フォールバック動作を定義します。価格分析者が競合他社のウェブサイトにアクセスできない場合、失敗をログに記録し、利用可能なデータで続行する必要があります。パイプライン全体をクラッシュさせてはいけません。
ステップ 4: Dreaming でメモリを追加する
これは最新の機能であり、長期的なエージェントパフォーマンスに関するすべてを変えます。
Dreaming は、エージェントセッションの間で実行されるスケジュールされたバックグラウンドプロセスです。過去のセッションをレビューし、パターンを抽出し、繰り返し発生する間違いを特定し、エージェントのメモリストアをキュレーションします。
実際には、これはプロンプトを手動で更新しなくても、エージェントチームが時間の経過とともに賢くなることを意味します。
Harvey は、法務エージェントで Dreaming を有効にすると、完了率が約 6 倍に向上したと報告しています。モデルの変更によるものではなく、エージェントがセッション間で組織的な知識を保持することによるものです。
あなたのエージェントチームは、文字通り自身の経験から学習します。
Dreaming を有効にするには、Managed Agents のセットアップでドリームスケジュールを設定します。ほとんどのチームには、夜間の頻度が推奨されます。
ステップ 5: 成果を定義する
成果は、ルーブリックベースの評価システムを使用して「成功」の状態を定義できる新機能です。
エージェントが優れた出力を生成することを期待する代わりに、特定の基準を定義します:
「レポートには、5 社すべての競合他社の価格データを含める必要があります。いずれかの競合他社のデータが欠落している場合、完全性スコアは 80% を下回ります。分析セクションには、一般的な観察ではなく、少なくとも 3 つの具体的な洞察を含める必要があります。文章は 2,000 語未満である必要があります。」
Claude は、ルーブリックに照らして自身の出力を評価し、合格するまで繰り返します。これにより、出力を確認する前にエラーをキャッチする品質ループが作成されます。
ステップ 6: まずは簡単なタスクでテストする
10 エージェントのシステムから構築を始めないでください。
まずは、2 つのエージェントが簡単なパイプラインタスクで連携することから始めます。通信を正しく行います。出力形式を正しく行います。エラー処理を正しく行います。
次に、3 つ目のエージェントを追加します。次に、4 つ目。各追加は、統合する前に独立してテストする必要があります。
優れたマルチエージェントシステムを構築するチームは、段階的に構築するチームであり、初日から完璧なシステムを設計しようとするチームではありません。
ステップ 7: 監視と反復
マルチエージェントシステムは、シングルエージェントよりも複雑です。問題が発生する可能性が高くなります。監視は必須です。
次の点に注意してください:
引き継ぎの失敗 — エージェントが、次のエージェントが解析できない出力を生成する。出力形式の仕様を厳格にすることで修正します。
冗長な作業 — 複数のエージェントが気付かずに同じことを行う。各エージェントの範囲を非常に具体的にすることで修正します。
品質の低下 — パイプラインが長くなるにつれて出力品質が低下する。重要なチェックポイントにレビューエージェントを追加することで修正します。
トークンの肥大化 — エージェントがトークン制限を消費する不必要に冗長な出力を生成する。出力長に制約を追加することで修正します。
本番環境での実際の例
以下は、現在本番環境で実行されている実際のマルチエージェント設定です:
毎週の市場インテリジェンスレポート
エージェント 1: ウェブリサーチエージェント — 対象市場における最近のニュース、製品ローンチ、資金調達ラウンドを検索します。並行して実行されます。
エージェント 2: 競合監視エージェント — 5 つの競合他社のウェブサイトで価格、機能、メッセージングの変更を確認します。並行して実行されます。
エージェント 3: ソーシャルリスニングエージェント — X と LinkedIn で関連する議論、センチメント、新たなトレンドをスキャンします。並行して実行されます。
エージェント 4: 分析エージェント — エージェント 1〜3 からデータを受け取り、最も重要な 5 つの動向を特定し、それぞれを影響度で評価します。
エージェント 5: レポート作成エージェント — 分析を受け取り、推奨事項を含むフォーマットされたエグゼクティブブリーフィングを作成します。
エージェント 6: 品質レビューエージェント — 定義されたルーブリックに照らしてレポートをチェックし、問題をフラグし、作成者に修正を要求します。
合計時間: 15 分未満。以前のシングルエージェントでの時間: 1 時間以上。以前の手動での時間: 半日。
レポートは毎週月曜日の午前 8 時に Google Drive に保存されます。チームはコーヒーを飲みながらそれを読みます。
よくあるマルチエージェントの間違いとその回避方法
間違い 1: すべてのエージェントを汎用的にしすぎる。マルチエージェントの要点は専門化です。リサーチエージェントが分析と作成も行っている場合、目的を見失っています。各エージェントは 1 つのことを非常にうまく実行する必要があります。狭い範囲は強力です。広い範囲は弱いです。
間違い 2: 出力形式を標準化しない。リサーチエージェントが自由形式の段落を生成し、分析エージェントが構造化 JSON を期待する場合、引き継ぎは失敗します。エージェントを構築する前に、エージェント間のデータ契約を定義します。どのフィールドか？どの形式か？フィールドが空の場合はどうなるか？
間違い 3: あまりにも多くのエージェントを早期に並行して実行しすぎる。まずは 2 つのエージェントで単純なパイプラインから始めます。通信を機能させます。次に 3 つ目を追加します。次に 4 つ目。追加するたびに複雑さが増します。段階的に管理します。
間違い 4: エージェント間のエラー処理がない。パイプライン内の 1 つのエージェントが失敗したらどうなりますか？システム全体がクラッシュしますか？次のエージェントはガベージ入力を受け取りますか？明示的なフォールバック動作を構築します。「価格データが利用できない場合は、過去のデータで続行し、最終レポートでギャップをフラグします。」
間違い 5: トークンコストを無視する。マルチエージェント設定は、シングルエージェント実行よりも多くのトークンを使用します。各エージェントには、独自のコンテキスト、独自の推論、独自の出力があります。使用状況を監視し、本質的な詳細を失うことなく簡潔になるようにプロンプトを最適化します。
未来はマルチエージェント
Anthropic は、マルチエージェントオーケストレーションを便利な機能として構築しているのではありません。彼らは、将来 AI システムが機能するための基本的なアーキテクチャとして構築しています。
Code with Claude イベントで、Anthropic は自社の Cowork 製品がこのアーキテクチャを使用して構築されていることを示しました。複数の専門エージェントが連携して複雑なタスクを処理します。自律的に物事を構築するツールは、自律的に動作するツールによって構築されました。
Apple は、Claude が新しい Extensions システムを通じて他の AI サービスとともに iOS 27 に統合されることを発表しました。Claude がより多くのワークフローとデバイスに組み込まれるにつれて、マルチエージェントは複雑なクロスドメインタスクを処理するための自然な方法になります。
現在マルチエージェントインフラストラクチャに投資している企業（Netflix、Harvey、Shopify、Mercado Libre）は、楽しみのために行っているわけではありません。シングルエージェントのアプローチでは、現実世界の問題の複雑さに対応できないからです。
そして、これらのパターンを今学んでいる個人のビルダーは、非常に近い将来、大きな価値を持つスキルを身につけることになります。
正直な真実
マルチエージェントシステムは魔法ではありません。AI に適用されたソフトウェアエンジニアリングです。
基本は、チームベースのシステムを構築するのと同じです。明確な役割、明確なコミュニケーション、定義されたインターフェース、エラー処理、そして反復です。
違いは、「チーム」のコストが 6 人の給与ではなく Claude のサブスクリプションであり、休憩なしで 24 時間 365 日稼働し、Dreaming を通じて時間の経過とともに改善されることです。
私たちはマルチエージェント時代のまさに始まりにいます。これらのパターンを今（2026 年 5 月）理解している人々は、これがすべての AI システムのデフォルトの動作方法になったときに、大きなアドバンテージを得るでしょう。
ほとんどの人はこれを読んで、マルチエージェントは自分には「高度すぎる」と考えるでしょう。しかし、今週最初の 2 エージェントパイプラインを構築する人は、それが思ったよりもはるかに簡単であることに気付くでしょう。
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