Claude Code のサブエージェント（Subagents）とは？仕組み・使い方・活用例を徹底解説
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目次
AIに「チーム」を持たせる。Claude Code のサブエージェント機能を使いこなせば、開発効率は次のステージへ。
1. サブエージェントとは何か
Claude Code のサブエージェント（Subagents）とは、特定のタスクを専門的に処理する独立したAIアシスタントです。それぞれが独自のコンテキストウィンドウ・システムプロンプト・ツール権限を持ち、メインの会話から切り離された環境で動作します。
従来の Claude Code はひとつの会話の中ですべてのタスクをこなしていました。しかしタスクが大規模・複雑になるにつれ、コンテキストが膨らみ、精度が落ちるという課題が生じます。サブエージェントはその問題を「分業」という形で解決します。
💡 ポイント サブエージェントは「Claudeの中に別のClaudeチームを作る」イメージです。メインのエージェントが司令塔となり、専門エージェントに仕事を割り振って結果だけ受け取ります。
2. どのように動くのか
サブエージェントの動作フローはシンプルです。
① タスクの検出と委任
Claude がユーザーのリクエストを受け取り、登録されているサブエージェントの説明文と照合します。マッチした場合、そのサブエージェントへタスクを委任します。
② 独立した実行
サブエージェントは独自のコンテキストウィンドウでタスクを実行します。メインの会話に大量のログや中間処理結果が流れ込むことはありません。
③ 結果の返却
サブエージェントが処理を完了すると、サマリーのみがメインの会話に返されます。詳細なプロセスはサブエージェントのコンテキストに留まります。
🟢 コンテキスト節約の効果 例えばテストスイート全体を実行すると膨大な出力が発生します。これをサブエージェントで処理することで、メインの会話には「失敗した5件のテストと原因」だけが届きます。
3. 組み込みサブエージェント
Claude Code にはすぐ使える組み込みサブエージェントが用意されています。
| 名前 | 役割 | 主なツール |
|---|---|---|
| Explore | コードベースの検索・解析（変更なし） | Read, Grep, Glob |
| Plan | 実装計画の立案 | Read |
| General-purpose | 汎用調査・実行 | All |
Claude は状況に応じてこれらを自動的に選択・起動します。ユーザーが意識しなくても裏側で動いている場合があります。
4. 便利な活用シーン 5選
01｜大量の出力を伴うタスクを分離する
テストの実行・ログ解析・ドキュメント取得などは大量の出力を生成します。サブエージェントに任せることでメインの会話が散らかりません。
プロンプト例：
テストスイートを実行して、失敗したテストとエラーメッセージだけ報告して
02｜複数の調査を並列処理する
認証・データベース・APIモジュールをそれぞれ別のサブエージェントで同時に調査させ、最後に Claude が統合します。順番に実行するより大幅に時短できます。
プロンプト例：
セキュリティ・パフォーマンス・テストカバレッジを別々のエージェントで同時にレビューして
03｜独立した視点で実装を検証する
メインの Claude が実装した後、別のサブエージェントに独立した立場でセキュリティや品質を監査させることができます。「第三者レビュー」の役割を担います。
プロンプト例：
この実装がテストに過学習していないか、独立したサブエージェントで検証して
04｜開発フローをパイプライン化する
PM（仕様作成）→ アーキテクト（設計レビュー）→ 実装・テスト、という役割分担のパイプラインを構築できます。繰り返し実行できる再現性の高い開発フローを実現します。
プロンプト例：
pm-spec → architect-review → implementer-tester の順でこの機能を実装して
05｜専門知識を持つエージェントに特化した処理を任せる
データベース移行専用のサブエージェントには SQL・ロールバック・データ整合性の知識を持たせるなど、メインのプロンプトを肥大化させずに専門性を活用できます。
プロンプト例：
data-scientist サブエージェントで今月の売上データを分析して
5. カスタムサブエージェントの作り方
サブエージェントは Markdown ファイルとして定義します。プロジェクトの .claude/agents/ ディレクトリに配置するだけで即座に有効になります。
---
name: data-scientist
description: データ分析タスクに積極的に使用。SQL・BigQuery操作・データインサイトの専門家。
tools: Bash, Read, Write
model: sonnet
---
あなたはSQLとBigQuery分析を専門とするデータサイエンティストです。
## タスクの進め方
1. データ分析要件を理解する
2. 効率的なSQLクエリを作成する
3. 必要に応じてBigQuery CLIツール（bq）を使用する
4. 結果を分析・要約する
5. 知見を明確に提示する
## ベストプラクティス
- 適切なフィルタを用いた最適化されたSQLクエリを書く
- 適切な集計と結合を使用する
- 複雑なロジックにはコメントを付ける
🟠 命名のコツ description フィールドが最重要です。Claude はこの説明文を読んで「このタスクはこのサブエージェントに任せるべきか」を判断します。「いつ使うべきか」が明確になるよう書きましょう。
スコープの種類
| 配置場所 | スコープ | 用途 |
|---|---|---|
.claude/agents/（プロジェクト内） |
プロジェクト限定 | そのリポジトリ専用の処理 |
| ユーザースコープのディレクトリ | グローバル | 全プロジェクトで共通利用 |
6. サブエージェント vs エージェントチーム
Claude Code には「サブエージェント」以外に「エージェントチーム（Agent Teams）」という概念もあります。混同しやすいので違いを整理します。
| 比較軸 | サブエージェント | エージェントチーム |
|---|---|---|
| 動作セッション | 単一セッション内 | 複数の独立したセッション |
| エージェント間通信 | 親→子への一方向的な委任 | エージェント同士が協調 |
| 適した用途 | 文脈を保ちながらサブタスクを分離 | 大規模な並列・分散処理 |
| 複雑さ | シンプル | 高度 |
まずはサブエージェントから始めて、より複雑な並列・分散ワークフローが必要になったときにエージェントチームを検討するのが自然な流れです。
7. 使わなくていい場面
サブエージェントは万能ではありません。以下のようなケースでは通常の Claude Code で十分です。
🟠 サブエージェント不要なケース
- シンプルな1ファイルの編集や軽微なバグ修正
- 短い質問・定義の確認など会話レベルのやりとり
- コンテキストが増えない小規模なタスク
- 迅速な一回限りの処理
「重い・大きい・並列にしたい・役割を分けたい」に該当しないタスクにサブエージェントを使うと、逆に設定のオーバーヘッドが増えてしまいます。
8. まとめ
Claude Code のサブエージェントを使いこなすポイントを振り返ります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| サブエージェントとは | 独自のコンテキスト・権限・プロンプトを持つ専門AIアシスタント |
| 主なメリット | コンテキストの節約・並列処理・専門性の分離・コスト最適化 |
| 組み込みエージェント | Explore・Plan・General-purpose が自動的に起動 |
| カスタム作成 | .claude/agents/ に Markdown ファイルを置くだけ |
| 使うべき場面 | 大量出力・並列調査・独立検証・パイプライン・専門処理 |
| 使わなくていい場面 | 軽微な編集・短い質問・小規模タスク |
詳細は公式ドキュメント code.claude.com/docs/en/sub-agents をご参照ください。
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