Claude Codeのサブエージェントとは？作り方・ツール制限・チームでの共有方法【2026年8月最新】

Claude Codeを使い込むと、必ず同じ壁に当たります。会話が長くなるほど、動きが鈍くなるという現象です。

原因の多くは、途中で読み込んだ大量の出力にあります。テストの実行ログ、grepの検索結果、ドキュメントの全文。その場では必要でも、後から参照しないものが会話に残り続け、本題を圧迫していきます。

この問題に対してAnthropicが用意している仕組みがサブエージェントです。作業を別の文脈へ切り出し、結果の要約だけを本体へ返します。あわせて、使えるツールを制限したり、安いモデルへ振り分けたりもできます。

この記事では、すでにClaude Codeを業務で使っている方に向けて、サブエージェントの作り方、設定項目、チームでの共有方法を解説します。基本的な使い方はClaude Codeとは？できること・使い方・料金で扱っているため、本記事は一段進んだ運用に絞ります。

この記事の要点

サブエージェントとは何か

サブエージェントは、独立した文脈で特定の作業を担当する補助的なアシスタントです。公式ドキュメントでは、脇道の作業が検索結果やログ、ファイルの中身で本体の会話を埋めてしまう場合に有効だと説明されています。

得られる効果は5つあります。1つ目は、調査と実装を分けて文脈を節約できること。2つ目は、ツールの利用を制限して制約を強制できること。3つ目は、設定をプロジェクト間で再利用できること。4つ目は、Haikuのような速いモデルへ回してコストを抑えられること。5つ目は、専用の指示によって振る舞いを特化できることです。

ここで押さえておきたいのは、サブエージェントは速さのための仕組みではないということです。呼び出しには往復の時間がかかるため、細かい修正を繰り返す場面ではむしろ遅くなります。狙いは文脈の節約と制約の強制にあります。

定義ファイルの書き方

サブエージェントは、YAMLの先頭情報を付けたMarkdownファイルとして定義します。

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name: code-reviewer
description: Reviews code for quality and best practices
tools: Read, Glob, Grep
model: sonnet
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You are a code reviewer. When invoked, analyze the code and provide
specific, actionable feedback on quality, security, and best practices.

必須の項目は2つだけです。`name` は識別子で、小文字とハイフンのみが使えます。`description` は、どういうときにこのサブエージェントへ任せるかを書く欄です。

この `description` が実質的に最も重要です。Claudeはこの記述を見て委任するかどうかを判断するため、曖昧に書くと呼ばれません。「コードを見る」ではなく「PRのレビュー時、コード品質を確認するとき」のように、発動条件を具体的に書いてください。

主な設定項目

任意の項目で挙動を細かく制御できます。業務利用で押さえておきたいものを挙げます。

ツール制限が実務では効く

`tools` に列挙すると、そのツールしか使えなくなります。逆に `disallowedTools` を使えば、特定のツールだけを取り上げられます。

tools: Read, Grep, Glob, Bash

disallowedTools: Write, Edit

調査専用のサブエージェントから書き込み系ツールを外す、という使い方が典型です。読むだけの作業に書き込み権限を与えない設計は、生成AI全般の権限設計と同じ考え方で、生成AI・AIエージェントの権限設計で扱った最小権限の原則がそのまま当てはまります。

モデルの振り分けでコストを調整する

`model` を指定すると、作業の性質に応じてモデルを変えられます。読み取りや要約が中心の作業であれば、Haikuのような軽量モデルを指定してコストを抑える選択肢があります。

組み込みの Explore は、既定では本体の会話のモデルを引き継ぎます（Claude APIではOpusが上限）。探索を軽いモデルで走らせたい場合は、同名の定義を用意して `model` を上書きする方法があります。

ログの確認、テスト結果の要約、ファイルの探索といった作業は、高性能モデルである必要がありません。判断が要る作業は本体、量をさばく作業はサブエージェントという分担にすると、費用と速度の両方で無理がなくなります。

permissionMode の扱いには注意が要る

`permissionMode` では、権限確認の挙動を次から選べます。

このうち `bypassPermissions` は権限プロンプトを省略します。ただし、すべての操作が無条件に実行できるようになるわけではありません。企業利用では、原則としてこの値を業務手順に入れないでください。読み取り専用で探索させたいなら `plan` を選ぶのが安全です。

もう一つ、企業で使うときに知っておくべき仕様があります。親セッションの権限モードによっては、サブエージェント側の指定が効きません。 親が `bypassPermissions` または `acceptEdits` の場合は親側が優先され、親が `auto` の場合はサブエージェントも `auto` を引き継いで、定義ファイルの指定は無視されます。定義ファイルで安全側に倒しても、起動時の指定次第で覆るということです。

なお、組織の設定で `permissions.disableBypassPermissionsMode` を有効にしておけば、定義ファイル側の `bypassPermissions` は無視されます。全社で禁止したい場合はこちらで押さえてください。

4つの仕組みの役割を混同しない

Claude Codeの拡張機能は名前が似ているため、検討時に混ざりがちです。役割で整理すると次のようになります。

4つのスコープと優先順位

定義ファイルの置き場所によって、適用範囲と優先順位が変わります。上にあるものほど強く効きます。

企業で使うときに重要なのは、組織の管理設定が最優先で効くという点です。全社で禁止したい設定がある場合、ここで押さえられます。

一方、日常の運用で中心になるのは `.claude/agents/` です。プロジェクトのリポジトリに入れられるため、バージョン管理の対象にできます。

チームで共有する方法

サブエージェントが個人の工夫で終わらないようにするには、定義ファイルをリポジトリへ入れるのが基本です。

`.claude/agents/` に置いてコミットすれば、そのリポジトリで作業する全員が同じサブエージェントを使えます。レビュー観点、テストの走らせ方、調査の手順といったチームの決めごとを、設定として配れることになります。

複数のプロジェクトへ配りたい場合や、社外へ公開したい場合は、プラグインとして束ねる方法があります。プラグインはSkills、サブエージェント、Hooks、MCPサーバー、LSPサーバーなどをまとめた単位で、マーケットプレイス経由で配布できます。社内限定にしたい場合は、非公開リポジトリでマーケットプレイスを持つ構成も可能です。

なお、プロジェクトやユーザーの `.claude/agents/` にある定義は、同じ名前のプラグイン側の定義を上書きします。プラグインへ移行したのに古い定義が残っていて効かない、という混乱はここで起きます。移行時は元ファイルを消してください。

呼び出し方は3通り

作ったサブエージェントは、次のいずれかで動きます。

1つ目は自然言語です。「code-reviewerサブエージェントで変更を見て」と頼めば委任されます。ただし、これは `description` の書き方に依存します。

2つ目は@メンションで、こちらは確実に実行されます。名前を指定して呼ぶため、委任されるかどうかを運に任せません。手順書に書くならこちらです。

3つ目はセッション全体への指定で、起動時に `claude --agent code-reviewer` のように渡します。

なお、Claude Codeには最初から使えるサブエージェントもあります。読み取り専用で高速に探索する Explore、計画モードの調査を担う Plan、複数手順の作業を扱う general-purpose などです。自作する前に、既存のもので足りないかを確認してください。

使いどころと、使わないほうがいい場面

公式ドキュメントは、使う場面と使わない場面をはっきり分けています。

向いているのは、出力が冗長で本体に残したくない作業、ツール制限を効かせたい作業、自己完結していて要約だけ返せばよい作業です。テストの実行、ドキュメントの取得、ログの処理が挙げられています。

向いていないのは、頻繁なやり取りが必要な作業、複数の工程で文脈を共有する作業、小さく素早い修正、そして応答速度が重要な場面です。

この線引きは、業務でAIを使うときの切り分けと同じ構造をしています。任せる範囲を決めてから道具を選ぶという順序で、どの業務を任せるかの整理は生成AIの業務棚卸しガイドで扱っています。

実務で使える例

テスト実行用の定義が、考え方をよく表しています。

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name: test-runner
description: Run tests and report failures concisely
tools: Bash, Read, Grep
model: haiku
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You are a test specialist. When invoked:
1. Run the test suite
2. Report ONLY failing tests
3. Include error messages and stack traces
4. Suggest fixes for common failures

Keep output concise - this subagent's results go to the main conversation.

注目したいのは指示の最後の一文です。このサブエージェントの結果は本体の会話へ渡るので、簡潔にまとめることと書かれています。

サブエージェントを作るときに最も見落とされるのがここです。切り出しても、返ってくる要約が長ければ本体は結局圧迫されます。何を返さないかまで指示に書くのが、うまく使うコツです。

導入で注意したい5点

1つ目は、作りすぎないこと。定義が増えるほど、どれが呼ばれるか分からなくなります。まず1つか2つから始めてください。

2つ目は、description を具体的に書くこと。曖昧だと委任されず、作った意味がなくなります。

3つ目は、権限を絞ること。調査用に書き込みツールを与えない、といった制限は最初から入れておきます。

4つ目は、`bypassPermissions` を安易に使わないこと。業務手順に含める設定ではありません。組織として禁止するなら、管理設定で無効化しておきます。

5つ目は、共有の形を決めること。個人の `~/.claude/agents/` に置いたままだと、その人が異動したら消えます。チームで使うならリポジトリへ入れてください。

よくある質問

Q. Skills、Hooks、サブエージェントはどう違いますか？

役割が違います。Skillsは手順や知識をまとめて読み込ませるもの、Hooksは特定のタイミングで処理を自動実行するもの、サブエージェントは作業そのものを別の文脈へ切り出すものです。プラグインは、これらを1つに束ねて配布する単位です。

Q. 非エンジニアでも使えますか？

定義ファイルはMarkdownなので、書式自体は難しくありません。ただし、ツール制限や権限モードの意味を理解しないまま設定すると危険な状態を作れてしまいます。最初は情報システム部門と一緒に、読み取り専用の構成から始めてください。

Q. コストは下がりますか？

作業をHaikuなどの軽いモデルへ振り分ければ、その分は下がります。ただしサブエージェントの呼び出し自体にもやり取りが発生するため、無条件に安くなるわけではありません。量をさばく作業を振り分けたときに効果が出ます。

Q. 会社として設定を統制できますか？

管理された設定が最も高い優先順位を持つため、組織側で押さえられます。全社で使わせたい定義や、禁止したい設定がある場合はここで指定します。導入前の審査項目は生成AI導入のセキュリティ審査チェックリストを参考にしてください。

Q. 作った定義は資産として残りますか？

リポジトリへ入れて共有すれば残ります。逆に個人の環境に置いたままだと、担当者が変わった時点で失われます。手順を組織の資産にする考え方はAI社内勉強会の設計でも扱っています。

Claude Codeを業務の仕組みに変えるAIworkerの支援

サブエージェントやHooksは、個人の作業を速くするだけでなく、チームの決めごとを設定として配れる点に価値があります。AIworkerは、ツールの使い方を教えて終わりにせず、自社の業務に合わせた構成づくりと、その運用が続く状態まで支援しています。

AIネイティブX研修｜自社の業務でClaude Codeを使える状態にする

非エンジニアの業務も含めて、実際の作業を題材に演習します。AIworkerが研修と伴走で標準的に扱うのはClaude Codeです。同じ環境のままSkillsやMCP連携、開発まで広げられるため、学んだことが次の段階へつながります。

AIネイティブX伴走｜チームの設定として定着させる

サブエージェントやHooksの定義をリポジトリへ入れ、レビュー観点や確認手順をチームで共有できる形に整えます。権限の絞り方、危険な設定の禁止、更新の担当まで含めて運用を回すため、個人の工夫で終わりません。

業務AIプロ｜既存システムと連携した業務AIを作る

汎用の設定では届かない業務に対し、社内データや既存システムと接続したAIを個別に開発します。権限、ログ、例外処理、保守までを設計し、担当者が変わっても動き続ける形にします。

どこから自動化すべきか判断がつかない場合も、現状の作業内容と体制を伺いながら、研修、伴走、開発のどこから始めるかを一緒に整理できます。

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著者情報

株式会社AIworker

企業の生成AI導入・人材育成・業務改善を支援しています。1,000件を超える企業商談から得た課題を基に、生成AI研修、業務AI・AIエージェント開発、現場に入る伴走支援を提供。「研修して終わり」ではなく、AIが実際の業務で使われ続ける状態づくりを重視しています。

株式会社AIworker：https://ai-worker.net/

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参考資料

• Anthropic「Subagents」Claude Code Docs（2026年8月26日閲覧）https://code.claude.com/docs/en/sub-agents

• Anthropic「Create plugins」Claude Code Docs（2026年8月26日閲覧）https://code.claude.com/docs/en/plugins

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