AISHA
Using subagents
Misaki's LAB

Introduction to subagents|非エンジニアがClaude認定資格CCA合格に向けての道

misaki-lab / introduction-to-subagents.md

この投稿は、私、伊東美沙貴(AISHA株式会社)がClaude認定資格(CCA)取得に向けて学習した記録です。

今日はIntroduction to subagentsを60分ほど学習します。
ここに書いていることは私が読んで理解したことのメモ書きです。

(翻訳や意図を間違えている場合があります)

参考URL: Introduction to subagents
結果:クイズなしで修了 (May 3, 2026)

サブエージェントとは?

Claude Codeがタスクを委任できる特別なアシスタントのこと。
各サブエージェントはカスタムプロンプトを実行し、中間処理を行い、メインのコンテキストウィンドウに要約を返す。
全てのツールと呼び出し結果は、メインのコンテキストウィンドウに保存される。

Claude Codeには、すぐに使用できるサブエージェントが3つある。

1. General purpose subagent (汎用サブエージェント)

探索+アクションの両方が必要なマルチステップタスク向け。最も汎用的。

2. Explore (探索)

コードベースの高速検索とナビゲーション専用。
読むだけ・変更しないタスクに特化し、速くて軽い。

3. Plan (プラン)

実際に手を動かす前に「まずどう対応するか計画を立てる」ための専用エージェント。
プランを考えるが実行はしない。

サブエージェントを使うことで、メインコンテキストウィンドウを清潔に維持。
メインコンテキストのノイズが少ないほど、作業時間が長く、より効果的に作業できるようになる。

サブエージェントの作成

Claude Codeにはサブエージェントが含まれているが、特定のタスクに特化したサブエージェントを作ることができる。
サブエージェントの作成に最も簡単な方法は「/agents」コマンドを使用する。
サブエージェントの作成にはClaude Codeを使用することをおすすめする。
(コードレビュー担当や、品質向上、セキュリティ向上のエージェントなど)

  1. /agents コマンドを実行
  2. 新しいエージェントを作成を選択
  3. 現在のプロジェクト専用のサブエージェントを作る or
    マシン上の全てのプロジェクトで共有するサブエージェントを作るか選択
  4. このサブエージェントがアクセスできるツールを選
  5. 次に、サブエージェントを動かすモデルを選択(Haiku, Sonnet, Opus)
  6. 色を選択(自動、赤、青、緑、黄色、紫、オレンジ、ピンク、シアン)
  7. .mdファイルの説明文は一行に収める(description, tools, model, color)
  8. エスケープされた改行文字が含まれていることに注意
  9. サブエージェントをより頻繁に自動的に使用させたい時は説明文に「proactively (積極的に)」という単語を入れる。
    description: Proactively suggest running this agent after major code changes…
    (コードの大幅な変更後、このエージェントの実行を積極的に提案する)
  10. Claudeがサブエージェントを使用するタイミングを理解するのに役立つ会話を追加

モデルの違い

  • Haiku:素早い作業
  • Sonnet:HaikuとOpusの中間
  • Opus:複雑な分析
  • Inherit:メインのものを継承

サブエージェントをいくつか作ったら、Claude Codeにサブエージェントを使うように依頼すると面白い。

Designing effective subagents

サブエージェントがどう働くか。(config設定)
コンテキストウィンドエージェントにメッセージを送信すると、各サブエージェントの名前と説明がシステムプロンプトに表示される。サブエージェントをより細かく制御したい時は、名前と説明を調整すること。

サブエージェント起動させると、メインエージェントが入力プロンプトを表示する。
この際、Diescrioptionsを参照するので呼び出すタイミングなど指定しておく。

最も重要な点は、システムプロンプトで出力形式を定義すること。
出力形式が与えられると短い時間で解決する。

障害物報告

サブエージェントが作業中に回避策を発見した場合、問題を発見した場合、詳細をサマリーに返す必要があります。
この情報を取得する方法は、出力形式で明示的に求めることです。出力テンプレートに「Obstacles Encountered」セクションを追加すること。

  • レビューの過程で遭遇した問題を報告してください
  • 発見された回避策やセットアップの問題も含む
  • 特別な設定がひつようだったコマンドや依存関係、インポートについても報告してください

これを形式を指定しておくことで報告をもらえる。

アクセス権限

必要なものだけ渡すこと。そうすることで、予期せぬ副作用を防ぐことができる。(読むだけのはずが書き換えてしまう、等)
また、こうすることで各サブエージェントの役割がより明確になる。

サブエージェントを使うか使わないかの判断

途中の作業がメインのコンテキストウィンドウに必要かどうか?
途中の作業が重要? (Yes→サブエージェントに委任、No→メインスレッドで実行)

使わないほうがいいパターン(アンチパターン)

「Python専門家です」系のペルソナは不要。Claudeはすでに知っているので意味がない。
連鎖パイプライン(調査→デバッグ→修正)は、各ステップが前の結果に依存するので情報が途中で失われる。
(各ステップが前のステップの発見に依存すると失敗する)
テストランナーのサブエージェントは、失敗時の詳細ログを隠す傾向がある。

Writer

伊東 美沙貴

AISHA株式会社

伊東 美沙貴

AI × ECプロデューサー・デザイナー

2002年よりWeb制作に従事。「人とAIが出会う場所(画面・音声・体験)をデザインする」をテーマに、中小企業のAI・EC活用を支援。

「いつも現場で、挑戦する人でありたい」

自社の実験サイトでAI時代のECを検証・実装中。JECCICA ECデザイン大賞3年連続受賞。週末は空手家。

Google Cloud認定「Generative AI Leader」
Microsoft 認定「AI 変革リーダー」「AI Business Professional」
大阪市立大学大学院 情報メディア環境研究分野 修了(修士)

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