AIに仕事を分担させるべき？Claude Codeに学ぶ、サブエージェントの使い分け

Anthropicは2026年10月22日、Claude Platformでエージェントを作る企業向けに、サブエージェントを主エージェントへ統合する判断と手順を公開しました。複数の企業導入の比較では、スキルを持つ単一エージェントが、1つのプロンプトにすべてを詰める設計とサブエージェント設計の両方を、品質で上回ることが多かったといいます。部署ごとにエージェントを作り、上に司令塔を置く構成を考えている企業には、部署が持ち寄るものを「エージェント」から「スキルとツール」へ変える指針です。

部署ごとのエージェントは、組織図をなぞる

Anthropicは、チームごとにサブエージェントを作った結果、構成が組織図のコピーになる例が多いと指摘します。受け渡しのたびに細部が抜け、各チームがシステムプロンプトに1文ずつ足してルールが矛盾し、遅延も増えます。ある顧客の比較では、単一のループにすると実行時間がおよそ2倍速くなりました。

部署が渡すのは、手順とデータ

代わりに示すのは、各チームの持ち物をスキルとツールへ移す形です。仕事の手順・ルール・判断はスキルに、操作の実行や最新データの取得はMCPツールにまとめます。システムプロンプトと全体の品質は、小さな中央チームが持ちます。

サブエージェントが不要になるわけではありません。文脈が膨らんで性能低下を測れた場合、使い捨ての文脈で並行処理したい場合、単一エージェントがツール選択や指示の衝突で迷う場合は残すとしています。分ける理由は、担当部署ではなく文脈の扱いです。

統合は1つずつ、評価で「反転」を見る

注文・配送・返品を扱う顧客窓口で考えます。部署ごとのエージェント案があれば、返品受付の手順はスキル、注文検索や配送状況の取得はツールへ振り分ける方法を提案します。

ただし公式は、統合を1つずつ進め、その前に評価セットを作るよう勧めています。最初は模範例10件で足りるとしています。公式のサポートエージェントでの試験では、サブエージェントを1つ統合して遅延が下がった一方、合格していた処理が壊れました。注文検索ツールを持つ主エージェントが、配送担当に届け日を確かめず自分で答えたためです。この不具合は2回の実行のうち1回でしか出ませんでした。

そのため評価には、本番で続けて動く処理ごとのタスクと、破ってはいけないルールごとのタスクを入れ、各タスクを複数回実行します。見るのは最終スコアだけでなく、どのタスクの結果が反転したかです。

部署ごとのエージェント案を描く前に、各部署に聞くのは「どんなエージェントが欲しいか」ではなく「どの手順とどのデータを渡せるか」です。分けるかどうかは、その後に評価で決めます。