どうも、Kazuです。
今日は、ちょっと衝撃的な話をします。
先日、僕はある実験をしました。
プロダクトローンチの戦略を立てるために、
「市場分析」「広告コピー」「LINE配信文」「セミナー台本の改善」「数値シミュレーション」を
同時に進める必要がありました。
普通なら、1人で順番にやっていくか、
外注さんを5人雇って振り分けるか。
どっちにしても、数日〜数週間はかかる作業です。
でも僕は、
AIを8人同時に動かして、全部一気にやらせました。
しかも、このAIたち、
お互いにメッセージを送り合って、
勝手に連携してくれるんです。
「市場分析の結果が出ました。コピーライターさん、これ使ってください」
みたいなやりとりを、AI同士が自動でやる。
正直、初めて見たとき鳥肌が立ちました。
これが「Claude Code」と「Agent Teams」という技術です。
ChatGPTの「次」が、もう来ています。
この記事で得られること
この記事は長いです。
でも、全部読めば「AI活用」の景色が変わります。
・Claude Codeとは何か（ChatGPTとの根本的な違い）
・Agent Teamsとは何か（AIが複数人で働く仕組み）
・具体的に何ができるのか（全機能マップ）
・非エンジニアでも使えるのか（正直に答えます）
・始め方（インストールから初回実行まで）
・料金（いくらかかるのか）
・僕が実際にどう使っているか（実例公開）
・他にどんな仕事に使えるか（Instagram、クラファン、OEM、YouTube、情報発信の5事例）
・ChatGPTとの使い分け
全部、書きます。
「AIに詳しくないけど、ビジネスに使いたい」
そういう人のために書きました。
専門用語は全部かみ砕きます。
エンジニアじゃなくても、大丈夫です。
まず結論から
Claude Code（クロード・コード）は、
Anthropic（アンソロピック）という会社が作った「AIツール」です。
ChatGPTと何が違うのか。
一言で言うと、
ChatGPT ＝ 「質問に答えてくれるAI」
Claude Code ＝ 「仕事をやってくれるAI」
ChatGPTは「チャットの相手」。
Claude Codeは「仕事のパートナー」。
もう少し具体的に言います。
ChatGPTにできること：
「この文章を要約して」→ はい、要約です。
「ブログ記事を書いて」→ はい、記事です。
1つの質問に、1つの答え。その繰り返し。
Claude Codeにできること：
「このフォルダの中にある資料を全部読んで、
市場分析→広告コピー作成→LINE配信文→スケジュール表まで、
一気に作ってください」
→ 全部やってくれる。ファイルも自動で作ってくれる。
つまり、
ChatGPT ＝ 「聞けば答えてくれる秘書」
Claude Code ＝ 「指示を出せば勝手に動いてくれるチーム」
この違い、めちゃくちゃ大きいです。
ChatGPTの限界
ChatGPTを使っている人は多いと思います。
便利ですよね。僕も使います。
でも、こんな経験ありませんか？
「ChatGPTに長い資料を読ませたいのに、途中で切れる」
「ファイルを渡しても、思った通りに理解してくれない」
「1回の会話で複数のタスクを頼むと、精度がガクッと落ちる」
「結局、自分がコピペして整えないといけない」
これ、ChatGPTが悪いわけじゃないんです。
ChatGPTは「チャットツール」として設計されています。
会話のやり取りを通じて、1つずつ答えを返すのが仕事。
でもビジネスの現場って、
「1つの質問に答えてほしい」じゃないんですよね。
「この資料を読んで、分析して、それをもとにコピーを書いて、
さらにそのコピーをLINE用に短くして、
全部ファイルにまとめて保存しておいて」
こういう「一連の仕事」を丸ごと任せたい。
それができるのが、Claude Codeです。
Claude Codeで何ができるのか ─ 全機能マップ
Claude Codeの機能を、
非エンジニアにもわかるように整理します。
【1. ファイルの読み書き】
あなたのパソコンの中にあるファイルを、
AIが直接読んで、直接編集できます。
・PDFを読ませて要約する
・Excelのデータを分析させる
・Wordの文書を書き換えさせる
・新しいファイルを作らせる
ChatGPTだと「ファイルをアップロード→結果をコピペ」ですが、
Claude Codeは「ファイルを指定するだけで、勝手に読んで、勝手に書く」。
この差は、地味だけど仕事のスピードが劇的に変わります。
【2. Webの情報を取得】
「この競合サイトの内容を分析して」
「最新のマーケティングトレンドを調べて」
と指示すれば、Webを検索して情報を集めてくれます。
ChatGPTでもできますが、
Claude Codeは「検索→分析→ファイルに保存」まで一気通貫。
【3. コマンドの実行】
これはちょっと技術的な話ですが、
パソコンの「ターミナル」（黒い画面）で動くコマンドを
AIが代わりに実行してくれます。
非エンジニアにとって大事なのは、
「自分では絶対にできなかった操作を、AIが代わりにやってくれる」
ということ。
たとえば、
「このフォルダの中にあるファイルを全部リストアップして、
更新日順に並べ替えて、一覧表を作って」
こういう操作、手でやったら30分。
Claude Codeなら10秒です。
【4. MCP（外部ツール連携）】
MCP（Model Context Protocol）。
難しい名前ですが、やっていることはシンプルです。
「AIと外部のサービスをつなげる仕組み」。
たとえば、
・AIにブラウザを操作させる
・AIにSlackのメッセージを読ませる
・AIにGoogleドキュメントを編集させる
ChatGPTだと「チャット画面の中」でしか仕事ができません。
Claude Codeは、MCPを使うことで
「チャットの外」にあるツールやサービスとつながれる。
AIの手足が増えるイメージです。
【5. サブエージェント（部下を作る）】
ここからが本題に近づきます。
Claude Codeには「Task tool」という機能があります。
これは、メインのAIが
「別のAI」をその場で立ち上げて、仕事を任せる機能。
たとえば、
メインのAIに
「市場調査をして、広告コピーを5パターン書いて、数値シミュレーションもして」
と頼むと、
メインAIが判断して、
・調査担当のAIを1人立ち上げる
・コピーライティング担当のAIを1人立ち上げる
・数値分析担当のAIを1人立ち上げる
3人が同時に動いて、結果をメインAIに返す。
1人のAIに全部やらせるより、
専門の役割を分けたほうが精度が高い。
人間のチームと同じ考え方です。
【6. Agent Teams（AIチーム）── 最新機能】
2026年2月にリリースされたばかりの、
Claude Codeの最新機能です。
サブエージェント（5.で説明したもの）の進化版。
何が違うかというと、
サブエージェント ＝ 「上司（メインAI）→ 部下（サブAI）」の一方通行
Agent Teams ＝ 「チームメンバー同士が直接やりとり」できる
つまり、
サブエージェントは「メインAIが全部指示を出す」。
Agent Teamsは「メンバー同士が自分で連携する」。
具体的にどういうことか。
たとえば、8人のAIチームを作ったとします。
・プロジェクトリーダーAI
・市場戦略家AI
・ファネル設計者AI
・コピーライターA（広告担当）
・コピーライターB（LINE担当）
・セミナー改善専門家AI
・ティザー戦略家AI
・数字分析官AI
このチームの中で、
市場戦略家AIが「ターゲット分析が終わりました」とメッセージを送ると、
コピーライターAIが「了解、その分析をもとに広告コピーを書きます」と動き出す。
数字分析官AIが「KPIシミュレーションできました」と報告すると、
ファネル設計者AIが「その数字をもとにLINEの配信スケジュールを組みます」と進める。
これ、全部AIが自動でやるんです。
人間がやることは、
最初に「こういう仕事をしてほしい」と指示を出すだけ。
あとはAIチームが勝手に動いて、
成果物がフォルダに保存されていく。
正直に言います。
僕はこの機能を初めて使ったとき、
「もう人を雇わなくていいかもしれない」と思いました。
もちろん、まだ完璧ではありません。
でも「方向性」は明確に見えました。
僕が実際にやったこと ─ 8人のAIチームでローンチ戦略を設計した話
抽象的な話だけだとピンとこないと思うので、
実際にやった話をします。
僕は先日、
プロダクトローンチを準備していました。
やるべきことは山ほどあります。
・ターゲット分析
・競合調査
・ファネル設計（広告→LINE→セミナー→面談→成約の導線）
・広告コピーの作成（5パターン）
・LINEの配信文（20通）
・メルマガ（10通）
・セミナー台本の改善提案
・KPI数値シミュレーション
・ティザー（事前の興味づけ）投稿の設計と作成
・全体スケジュールの統合
外注に頼んだら、
5人のマーケターに依頼して、
2週間〜1ヶ月。費用は50万〜100万。
僕は、これを
Claude CodeのAgent Teamsで全部やりました。
やったことを順番に話します。
【ステップ1：チームを設計する】
まず、「誰に何をやらせるか」を決めました。
8人のAIエージェントを作りました。
1. プロジェクトリーダー → 全体統括
2. 市場戦略家 → ターゲット分析、競合調査
3. ファネル設計者 → 導線設計、LINE配信シナリオ
4. コピーライターA → 広告コピー、LP
5. コピーライターB → LINE配信文、メルマガ
6. セミナー改善専門家 → 既存台本の分析、改善案
7. ティザー戦略家 → SNS・ブログ・LINEの事前配信
8. 数字分析官 → KPI、広告予算、ROI分析
【ステップ2：指示書を書く】
各エージェントに「何をしてほしいか」を書きます。
たとえば、市場戦略家AIへの指示は：
「以下のファイルを読んで、
ターゲットのペルソナを3パターン作り、
競合を5名リストアップして分析し、
価格戦略を提案し、
ローンチ全体を貫くメッセージ戦略を策定してください」
ファイルのパスも指定します。
「過去のセミナー台本を読め」
「既存のメルマガを参考にしろ」
「広告のデータも見ろ」
AIは、指定したファイルを
全部読んだうえで分析してくれます。
【ステップ3：チームを立ち上げる】
指示書ができたら、一斉にスタートです。
まず、依存関係のないエージェントを同時に動かします。
同時スタート：
・プロジェクトリーダー（全体スケジュール作成）
・市場戦略家（ターゲット・競合分析）
・セミナー改善専門家（台本の分析）
・ティザー戦略家（Phase Aの投稿作成）
・数字分析官（KPIシミュレーション）
この5人が同時に動く。
それぞれ独立した仕事なので、
並行して処理できるんです。
【ステップ4：成果物が連携する】
市場戦略家AIが「ターゲット分析レポート」を作成。
数字分析官AIが「KPIシミュレーション」を作成。
この2つが揃ったら、
ファネル設計者AIが動き出す。
「市場戦略家の分析と、数字分析官のシミュレーションを読んで、
ファネル全体を設計してください」
ファネル設計ができたら、
コピーライターAとBが動き出す。
「ファネル設計書を読んで、
広告コピー5パターンとLINE配信文20通を書いてください」
こういう流れで、
前のエージェントの成果物が、次のエージェントの入力になる。
【ステップ5：最終統合】
全員の仕事が終わったら、
プロジェクトリーダーAIが全部を統合。
「全成果物に矛盾がないか」
「導線がちゃんとつながっているか」
「スケジュールに無理がないか」
をチェックして、
「ローンチ実行計画書」としてまとめる。
最終的に出てきた成果物は23点。
全部、コピペで使える完成形。
ファイルとして、僕のパソコンに保存されている。
これが、Agent Teamsの実力です。
非エンジニアでも使えるのか？
使える。ただし、ハードルはある。
ハードルを3つ挙げます。
【ハードル1：ターミナルを使う】
Claude Codeは、
パソコンの「ターミナル」（黒い画面に白い文字が出るやつ）で動きます。
ChatGPTみたいなキレイな画面じゃない。
これが一番の心理的ハードルです。
でも、やることはシンプルです。
ターミナルを開いて、
「claude」と打つだけ。
あとは日本語で会話するだけです。
「この資料を読んで分析して」
「ブログ記事を書いて」
「ファイルに保存して」
ChatGPTと同じように、日本語で指示するだけ。
黒い画面に慣れるかどうか。それだけです。
ちなみに2026年1月に「Claude Cowork」という、
もっとフレンドリーな画面で使える新しいツールも発表されています。
ターミナルが苦手な人は、
こちらを待つのも1つの手です。
また、VS Code（無料のテキストエディタ）の中でも使えるので、
ターミナルが怖い人はこっちから始めてもいいです。
【ハードル2：有料プランが必要】
Claude Codeは無料では使えません。
最低でも「Proプラン」（月額20ドル、約3,000円）が必要です。
ガッツリ使うなら「Maxプラン」（月額100ドル〜200ドル、約15,000〜30,000円）。
Agent Teamsを使うと
クレジットの消費が激しいので、
本格的に使うならMaxプランがおすすめです。
ただ、考えてみてください。
マーケターを1人雇ったら月30万〜50万。
外注でローンチ戦略を作ったら50万〜100万。
月3万円で、
8人のAIチームが24時間動く。
投資対効果で考えたら、
これほどコスパがいいものはないです。
【ハードル3：指示の出し方にコツがいる】
ChatGPTは「なんとなく聞いても、なんとなく答えてくれる」。
Claude Codeは「明確に指示を出すほど、明確な結果が返ってくる」。
つまり、指示が雑だと、結果も雑になる。
でもこれ、人間の部下と同じですよね。
「いい感じにやっておいて」と言ったら、いい感じにならない。
「このファイルを読んで、この形式で、この内容を書いて」と言えば、その通りになる。
コツは3つ：
1. やってほしいことを箇条書きにする
2. 読むべきファイルを具体的に指定する
3. 成果物の形式を指定する（Markdown、表形式、何文字以内、など）
これだけで、精度が10倍変わります。
始め方 ─ 今日から使う方法
「使ってみたい」と思った人のために、
最短の手順を書きます。
【準備するもの】
・パソコン（Mac、Windows、Linux）
・インターネット環境
・Claudeのアカウント（claude.aiで作成）
・Proプラン以上の契約（月額20ドル〜）
【インストール手順】
Macの場合：
1. 「ターミナル」を開く
（「アプリケーション」→「ユーティリティ」→「ターミナル」）
2. 以下を入力してEnter：
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
3. インストールが終わったら、ターミナルで：
claude
4. ブラウザが開くので、Claudeアカウントでログイン
5. これで準備完了
Windowsの場合：
1. 「PowerShell」を開く
（スタートメニューで「PowerShell」と検索）
2. 以下を入力してEnter：
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
3. あとはMacと同じ
Homebrewが入っている人（Macユーザー向け）：
brew install –cask claude-code
【最初にやること】
インストールしたら、まずこれを試してください。
ターミナルで「claude」と打って起動したら、
こう入力してみてください：
「自己紹介してください。あなたは何ができますか？」
Claude Codeが、
自分にできることを全部教えてくれます。
次に：
「デスクトップにある〇〇.pdfを読んで、内容を300文字で要約してください」
ファイルを読ませる体験をすると、
ChatGPTとの違いが一瞬でわかります。
料金まとめ
シンプルにまとめます。
まずはProプランで始めて、
「これはいける」と思ったらMaxに上げる。
この順番がおすすめです。
ChatGPTとClaude Code ─ 正直な比較
「ChatGPTはもう使わなくていいの？」
そんなことはないです。
正直に使い分けを書きます。
僕の使い分けはこうです。
・思いつきの質問 → ChatGPT
・仕事 → Claude Code
これだけ。
「考える」はChatGPT。
「やる」はClaude Code。
2026年2月の最新アップデート
この記事を書いている2026年2月時点の最新情報です。
【Opus 4.6（2026年2月5日リリース）】
Claude Codeで使えるAIモデルの最上位版。
一番の目玉は「100万トークンのコンテキストウィンドウ」。
これ、何がすごいかというと、
「めちゃくちゃ長い資料を、一気に全部読める」ということ。
たとえば、
300ページの本をまるごと読ませて、
その内容をもとにブログ記事を書かせる。
こういうことが1回の指示でできる。
これまでは途中で「記憶が切れる」問題がありましたが、
100万トークン（日本語で約50万文字）まで対応。
新書5冊分くらいの情報を、一度に処理できます。
【Sonnet 4.6（2026年2月17日リリース）】
Opus 4.6より安くて、ほぼ同等の性能。
API料金が入力3ドル/出力15ドル（100万トークンあたり）と、
Opusの数分の1。
「コスパ重視」ならSonnet 4.6。
「最高品質」ならOpus 4.6。
【Agent Teams（2026年2月5日リリース）】
この記事で紹介した「AIチーム」機能。
まだ「研究プレビュー版」（実験段階）ですが、
実用レベルで動きます。
僕が実際に8人チームで使った結果、
「まだ荒削りだけど、方向性は間違いなくこれ」と確信しました。
「自分の仕事にも使える？」── 5つの事例で見るAgent Teams
「ローンチ戦略はわかった。でも自分には関係ない」
そう思った人もいるかもしれません。
なので、もう少し身近な事例を出します。
Agent Teamsは
「複数の専門家が必要な仕事」なら、
ほぼ何にでも使えます。
【事例1：Instagramをゼロから始めてマネタイズしたい】
「インスタで集客したいけど、
何を投稿すればいいかわからない」
こういう人、多いと思います。
これをAgent Teamsに任せるなら、こういうチームを作ります。
・市場リサーチAI → 同ジャンルの成功アカウントを分析。伸びている投稿の共通点を抽出
・ペルソナ設計AI → ターゲットの悩み・願望・日常を言語化
・コンテンツ戦略AI → 30日分の投稿テーマ・カテゴリ配分・投稿時間を設計
・キャプションライターAI → 30本分の投稿文を完成形で作成
・マネタイズ設計AI → フォロワー1,000人、3,000人、1万人の各段階での収益化戦略を設計
5人のAIが同時に動いて、
「アカウント設計→30日分の投稿→収益化の導線」が
一気に出来上がる。
インスタ運用代行を頼んだら月10万〜30万。
Agent Teamsなら、月3,000円〜30,000円。
【事例2：クラウドファンディングのプロジェクトを立ち上げたい】
クラファンって、やること多いんですよね。
・プロジェクトページの文章
・リターン設計
・目標金額の設定
・SNSでの告知戦略
・プレスリリース
・支援者へのメッセージ
全部1人でやると、1ヶ月以上かかる。
Agent Teamsなら：
・市場調査AI → 同カテゴリの成功プロジェクトを分析。達成率が高い価格帯・リターン構成を抽出
・コピーライターAI → プロジェクトページの本文を完成形で作成。ストーリー＋リターン説明＋FAQ
・リターン設計AI → 原価・利益率を計算して最適なリターン設計を提案
・SNS戦略AI → 公開前30日〜公開後の告知スケジュールと投稿文を作成
・PR担当AI → プレスリリースのドラフトとメディアリストを作成
5人が同時に動いて、
プロジェクト公開に必要な素材が全部揃う。
▼ 実際の事例：クロコダイルの財布でやってみた
「これ、本当に使えるの？」と思う人のために、
実際にクロコダイルの財布をクラウドファンディングで販売したときの話をします。
このとき、Claude CodeのAgent Teamsに一括で依頼したのは以下の通りです。
・市場調査（同カテゴリの財布クラファンの成功事例分析）
・ターゲット設計（購入者ペルソナの言語化）
・訴求軸の整理（なぜクロコダイルなのか、差別化ポイント）
・LPライティング（プロジェクトページの本文）
・SNS運用計画（公開前〜終了後の投稿スケジュール）
・広告原稿（Facebook・Instagram広告のコピー5パターン）
・LINE配信文（支援者への御礼〜進捗報告まで一式）
AIチームが出した成果物は、ほぼそのまま使えるクオリティ。
自分でゼロから書いたら1〜2週間かかる作業が、30分で揃いました。
実際に出力されたファイルはこちらから確認できます。
▼
クロコダイル財布クラファン事例ファイル一式（Claude Code出力）
【事例3：情報発信をゼロから始めたい】
「ブログやSNSで発信したいけど、
何を書けばいいかわからない。続かない」
この悩み、一番多いかもしれません。
Agent Teamsなら：
・ポジショニングAI → あなたの経験・スキル・実績から「発信テーマ」と「差別化ポイント」を設計
・コンテンツ設計AI → 最初の30本の記事テーマを設計。検索キーワード付き
・ライターAI → 30本の記事を下書き。タイトル5案＋本文の完成形
・SNS変換AI → ブログ記事をX投稿、Instagram投稿、LINE配信用にそれぞれ変換
・マネタイズ設計AI → 無料コンテンツ→有料商品→バックエンドの導線を設計
1つのブログ記事から、
SNS投稿、LINE配信、有料商品の設計まで一気通貫。
「ネタがない」「続かない」問題が
構造的に解決されます。
【事例4：OEMで新商品を作って販売したい】
OEM（自社ブランド商品の製造）は、
リサーチから販売まで工程が多い。
・売れ筋商品の調査
・仕入れ先の選定
・商品ページの作成
・広告の設計
・レビュー対策
Agent Teamsなら：
・市場リサーチAI → Amazon・楽天の売れ筋を分析。競合の弱点（レビューの不満）を抽出
・商品設計AI → 競合の弱点を改善した商品コンセプトを3パターン提案。差別化ポイントを明確化
・コピーライターAI → 商品タイトル、説明文、箇条書き、A+コンテンツ（ブランドストーリー）を完成形で作成
・広告戦略AI → 広告キーワード選定、入札戦略、広告文を設計
・収益シミュレーションAI → 原価・販売価格・広告費・利益率のシミュレーション。月商目標別の3パターン
5人が同時に動いて、
「売れる商品のコンセプト→ページ→広告→収益計画」が一気にできる。
OEMコンサルに頼んだら30万〜50万。
Agent Teamsなら、月3,000円〜30,000円。
【事例5：YouTubeチャンネルを立ち上げたい】
YouTubeも「始める前の設計」が大事。
Agent Teamsなら：
・チャンネル設計AI → ジャンル選定、ターゲット分析、チャンネルコンセプト設計
・競合分析AI → 同ジャンルの上位チャンネルを分析。再生数が伸びるタイトル・サムネの傾向を抽出
・台本ライターAI → 最初の10本分の台本を完成形で作成。フック→本題→CTA
・SEO担当AI → タイトル、概要欄、タグ、ハッシュタグを最適化
・収益設計AI → 広告収入、アフィリエイト、自社商品販売の3本柱で収益計画を設計
10本分の台本が、AIチームから出てくる。
あとは「撮影するだけ」の状態が、
チャンネル開設前に作れる。
ここまで5つの事例を出しました。
気づいたかもしれませんが、
全部の事例に共通していることがあります。
「設計」→「調査」→「制作」→「数字」
この4つの工程が必ず入っている。
Agent Teamsが強いのは、
この4つを別々の専門AIに振り分けて、
同時に動かせるところ。
1人で全部やったら1ヶ月。
Agent Teamsなら、1日で骨格ができる。
大事なのは「AIに何をやらせるか」の設計。
その設計さえできれば、実行はAIがやってくれる。
これからどうなるか ─ 僕の予測
「AIが5人同時に働く」
これ、2024年の時点では夢物語でした。
でも2026年2月、もう現実です。
僕の予測を正直に書きます。
1年後には、
「1人社長＋AIチーム10人」が当たり前になる。
外注に出していた作業の8割は、
AIがやるようになる。
人間がやるのは「判断」と「最終チェック」だけ。
これは脅しじゃないです。
すでに僕がやっていることです。
ただ、1つ大事なことがあります。
AIが10人いても、
「何をやらせるか」を設計できない人には意味がない。
ツールの使い方じゃないんです。
「仕事の設計」ができるかどうか。
「この作業を、誰に、どの順番で、どういう形式でやらせるか」
これを考えられる人だけが、
AIチームを使いこなせる。
逆に言えば、
「仕組み化」の考え方を持っている人は、
AIの時代に最も強い。
仕組み化とは、
「自分がいなくても回る設計を作ること」。
外注化も、AI活用も、
根っこの考え方は同じです。
設計を変えれば、働き方が変わる。
これは僕が7年間ずっと言い続けていることですが、
AIの登場で、その速度が100倍になりました。
設計できる人と、できない人の差は、
これから一気に広がります。
まとめ
長い記事でしたが、最後まで読んでくれてありがとうございます。
まとめます。
・Claude Codeは「仕事をやってくれるAI」
・Agent Teamsで「AIが5人〜10人同時に動く」
・非エンジニアでも使える（ハードルはあるが超えられる）
・月額3,000円〜30,000円で使える
・ChatGPTとは「考える vs やる」で使い分ける
・大事なのはツールじゃなくて「設計力」
AIを「ただのツール」で終わらせるか、
「仕事のパートナー」にするか。
その違いは、設計にあります。
追伸
ここまで読んで、
「Agent Teams、使ってみたい」
「でも、指示書とかチーム設計って具体的にどう書けばいいの？」
そう思った人もいると思います。
正直に言うと、
Agent Teamsは「指示書の設計」で9割が決まります。
どんなチームを組むか。
各エージェントに何をどう頼むか。
どの順番で動かすか。
ここの設計が雑だと、
どれだけ高性能なAIを使っても、
出てくる成果物は使い物にならない。
逆に、設計がしっかりしていれば、
コピペで貼り付けるだけで、
AIチームが勝手に仕事を始めてくれます。
僕が実際に使っている
Agent Teamsの指示書テンプレートや
チーム構成のパターンを、
noteにまとめました。
コピペ5分でAIチームが動く状態を作れます。
興味がある方だけ、見てみてください。
▼ Claude Code Agent Teams 仕組み化テンプレート集
https://note.com/kazu_buppan/n/n7972847f08bc
ただ、内容はかなり実践的です。
Claudeの有料プラン（月額20ドル〜）が必須になるので、
「まだClaude触ったことない」という人は、
まずこの記事の「始め方」セクションを試してからでいいと思います。
焦る必要はないです。
でも、1つだけ確実に言えることがあります。
AIチームを「設計」できる人と、できない人の差は、
この1年で取り返しがつかないほど開きます。
設計を変えれば、働き方が変わる。
それでは、また。