Claude Codeの複数エージェントを1つの会話から動かす時、任せる所と自分で決める所

出典: I control 10 Claude Code agents from one chat（チャンネル Daniel Agrici）

チャットが10個並んだ時、同じ頼みごとを、窓を1つずつ回って打ち込んでいませんか？ Daniel さんが動画の最初に見せるのは、その手間を1つの会話にまとめる場面です。

ターミナルには10個のチャットが並んでいます。Daniel さんは、そのうちの1つの会話にだけ、こう打ち込みます。

Daniel さん（動画の中で・0:09〜）

Hey, we have 10 different chats. Send them all a hi message, tell them to crack a joke about potatoes.

頼みの中身は、10個のチャット全員に挨拶を送って、ジャガイモのジョークを言うように伝えて、というものです。頼みは、それぞれの窓に届きました。ジョークは1つずつ別々に返ってきました。

0:52 の画面では、頼まれた会話が、名前が demo-claude-harness で始まる10個を選んで送った、と返しています。

デスクトップアプリのほうは、少し違う動きでした。Claude は最初に「Who’s “them”」と宛先を聞き返して、宛先を確かめるまでは送らない、と答えます。Daniel さんが「中にチームを生やしてある」と補います。すると、果物の名前が付いた8つのチームに送られ、ジョークが戻ってきました。

Daniel さん（動画の中で・0:35〜）

This is already built in in Claude and it’s much easier to set up.

この機能は Claude にすでに組み込まれていて、設定もずっと簡単だ、と Daniel さんは話します。Claude Code の中の機能なので、ターミナルでもデスクトップでも使えるそうです。

1つの会話に言えば全部が動く。この形については、私も2026年9月6日のLIVEで話しています。

私の記事より（AIがAIを動かす1週間を話した、2026年9月6日のWACAコラボLIVEの記事）

窓口、スマホから一つのFable 5.1のマスターの統括マスターっていうAIに言ってるだけなんですね。もう全タスクが完了するというAtoAの仕事が、かなりできてくれると思うと。

スマホから統括のAIを1つだけ相手に話せば、全部の仕事がAI同士でかなり片づくと思う。LIVEでは、そういう趣旨で話しました。けれど、その数日後に、私はその統括の体制をやめています。残したのは、私が頼み、1人の担当が最後まで持つ、という2段だけです。

10個の窓に、一言で届く便利さ。それを見ても、私が先に決めたいのは送り方ではないんですよね。1つの仕事を、誰が最後まで持つかです。持ち主は1人。何人かで一緒に持つ形にはしません。そこを決めてから、1つの会話から配る形を使います。

チャットを何個も並べる時、一番いいモデルはどこに置きますか？ 全部を強くするのか。指示を出す1つだけを強くするのか。

名前を付けるなら、最初からやり直すほうがいい。Daniel さんはそう言って、チャットを全部閉じます。そのうえで、指示を出す側、つまり司令塔のモデルの話に入ります。

Daniel さん（動画の中で・1:09〜）

And of course for an orchestrator, better use a better model here. Use maybe perhaps an Opus, right?

司令塔には、よりよいモデルを使う。例えば Opus を、というのが Daniel さんの勧めです。

Daniel さん（動画の中で・1:29〜）

But all of them, as you can see, they are Sonnet 5.5 medium and here is also Sonnet 5.5 medium.

デモ用に起動した4つは、どれも Sonnet 5.5 medium で始まっていました。Daniel さんは /model で司令塔を Opus に切り替えます。effort は high に。1:58 の画面には、Opus 5.5 を新しいセッションの既定として保存し、effort を high にした、という表示が出ています。

強いモデルは、考えて仕事を振り分ける窓に置く。この向きは、Fuga 5000 の使い方の記事で私が書いたことと同じです。

私の記事より（賢いAIをボス役に置くFuga 5000の使い方を書いた記事）

ボス役は判断・設計・担当分け・検証に力を使う。

手を動かす窓よりも、判断して分ける窓に力を使う。Daniel さんが司令塔だけを Opus にしたのも、同じ向きです。

ただ、強い司令塔に任せた時、子の強さまで誰が決めるのか。そこは別の話として残ります。

2026年9月23日のことです。私が使っている、ほかのAIに仕事を頼む役のAIが、どのAIにどのモデルを使うかを決めた表を読んだあと、自分で一番重い設定（max）を指定しました。そのAIが直接立ち上げた17件のうち、8件が Opus 5 の一番重い設定で動き出しています。

翌日の9月24日、私は Opus 5.5 の既定の強さを medium にそろえました、と Claude Opus 5.5 のモデルの使い分けを、飯塚浩也さんの動画で整理した記事 に書いています。

モデルは器です。では、器を選ぶより先に決めておくものは何でしょう？ 何を判断させるか、です。私は、迷う前に、強さを決めておきます。

窓が増えると、名前が無いと、どれが何の担当か見分けにくくなります。Daniel さんは、司令塔を Opus にしたあと、名前の話に移ります。

Daniel さん（動画の中で・1:50〜）

You can easily rename it manually by renaming, let’s say agent A or you can rename it also together with this session.

名前は手でも変えられるし、この会話と一緒に変えることもできる、と Daniel さんは話します。ターミナルでは、残りのチャットを agent B から D に改名して、と頼みました。

2:58 で、ターミナルの司令塔は「I can’t rename those sessions myself.」と答え、各窓で /rename を打つよう勧めています。デスクトップでは、Richard と Thomas への改名で変えてよいかを確かめる表示が出て、続けて頼んだ3つのエージェントも生やされています。

同じ「名前を変えて」でも、ターミナルとデスクトップでは返ってきた答えが違いました。2つの側で、別々の答え。名前を変えたい時は、自分が使っている側でどう返ってくるか。一度見てから進めると迷いません。

10個のチャットに送る指示文は、1つずつ自分で書きますか？ それとも、指示を出す側の会話に書かせますか？

受け手の窓には、Demo Claude Harness からのメッセージとして、Daniel さんのためにジャガイモのジョークを、という一言が届いていました。送ったのは Daniel さん本人ではなく、司令塔です。ここから Daniel さんは、仕事での使い方に話を進めます。

Daniel さん（動画の中で・4:07〜）

So you don’t need to prompt each and every chat like a maniac all the time. And this is one of the best practice because no one knows to write better prompts than the orchestrator than Claude himself.

チャットごとに、必死で1つずつ打たなくていい。司令塔、つまり Claude 自身ほどうまいプロンプトを書ける者はいないから、これはベストプラクティスの1つだ、と Daniel さんは話します。

Daniel さん（動画の中で・4:19〜）

So first, if you want to, let’s say, do a full on work in future, perhaps make a plan with your main orchestrator, put orchestrator, let’s say on a higher model.

本番の作業なら、まずメインの司令塔で計画を立てて、その司令塔を強いモデルに載せる、という順番です。動画の終わりのほうでは、司令塔が Elena という窓に書いた依頼文も読めます。中身は、Elena という名前の待機中のセッションで、まだ仕事は無い、というものです。準備できたと1行で返して Daniel さんの指示を待ち、それまでは読む・直す・動かすをしない、と書かれていました。

私なら、文を書くのは司令塔に任せます。ただ、中に入れる決まりと目的は、要約ではなく元の資料から渡します。

12のAIを裏で走らせた実験の記事で、私はこう書いています。

私の記事より（Fleetで12のAIを裏で走らせて、1体で書いた記事と読み比べた記事）

原因は単純で、プロンプトに「人に聞くな」と書き忘れていたから。1体で頼むときは自分が見ているので気づきます。

ところが12ノードを裏で走らせると…1ヶ所が人待ちになるだけで全体が止まる。

書き忘れた1行は、誰が文を書いても抜けたままなんですよね。司令塔がどれだけ上手に書いても、渡されていない決まりは、指示文の中に出てこないってことです。

2026年10月30日に、私が使うAIが、外の別のAIにメールの件名の案を頼みました。その依頼文に入っていた呼び方の決まりは「文中で読み手を『あなた』と呼ばない。」の1行だけでした。返ってきた1つ目の案には「皆さまへ」が入っていました。私の決まりでは、「皆さま」も読み手への呼びかけには使いません。

手を付けない範囲。司令塔が書いた Elena への依頼文にも、それが書かれていました。では、その範囲をどの資料から持ってくるのか。そこを渡すまでが、人の側の仕事だと思っています。

1つの会話から、何体まで並べていいんでしょう？ 並べた分だけ、仕事は進むんでしょうか。

Daniel さん（動画の中で・3:14〜）

And I imagine, let’s say, in my case, I’m using it for marketing, right? We have agents for a CEO, for blogs, for leads, for ads.

Daniel さんは、マーケティングで使っているそうです。CEO、ブログ、見込み客（リード）、広告のエージェントがいる、と話します。数はかなり多いそうです。自社のシステムや家庭のシステムでも使っているそうです。ただし、いつもではない、いつも要るわけではないから、とも付け加えていました。

Daniel さん（動画の中で・4:28〜）

At the same time, you can spawn here multiple agents all at once, multiple and then control them 10, 20, 30, as much as your tokens allow you.

一度に何体も生やして、10、20、30と、トークンが許す限り動かせる、と Daniel さんは話します。4:46 には、デスクトップ側の一覧に Marcus、Elena、Victor が並び、ターミナル側はペインが増えていました。

私なら、並べる数を決める前に、それで私の確かめる手間が増えるのか減るのかを先に見ます。やらなきゃいけないことが増えるなら、分けなくてよい仕事は分けません。

AIから戻ってくる確認の質問について書いた記事に、こんな一文があります。

私の記事より（AIエージェントを何体並べても人が確かめる速さを超えないと書いた記事）

私は、2026年10月9日から16日の8日間で、AIから戻ってくる確認の質問に、2,670件答えました。

AIを何体並べても、戻ってくる確認に答える人が1人のままなら、その人の前に質問が積み上がります。トークンは上限の1つです。でも、確かめる人の手のほうが先に上限に来ることもあるってことなんですよね。

2026年9月30日、私は、仕事を受けた担当が自分でやるのを既定にしました。子の担当を作るのは、あらかじめ絞った場合だけにする形です。

あ、Daniel さんも、いつも要るわけではない、と話していましたね。並べる数を、道具が許す上限だけで決めない。そこは同じ向きだと思います。

並べる道具が増えるほど、どの窓で何が動いているかを覚えておく手間も増えます。窓が10個になった時、全部の中身を覚えていられますか？

Daniel さんは、ターミナルでもデスクトップアプリでも使えると話したあと、道具の話で締めます。tmux は、黒い画面（ターミナル）を分割して、いくつも並べて動かす道具です。

Daniel さん（動画の中で・4:59〜）

this is exactly one of the best ways without using any other harnesses, tmux, cmux, or other things that people are using. You can just use Claude directly because this is exactly meant for that.

tmux や cmux など、ほかの道具を使わずに、Claude を直接使えばいい。まさにそのために作られた機能だ、という話です。

2026年3月27日の対談LIVEで、私はこう話していました。

私の記事より（AGI Cockpitで複数のAIを同時に動かす開発者と話した対談の記事）

今までこう、tmux使ってとか、こういろいろ並列でやるってこともありましたけど、それがすごくまさにAtoAで

引用の言葉では、並べて動かすやり方から、AIがAIを動かす形へと話が移っていきます。道具が1つ減るのは、素直にいいと思います！

大事なのは、まとめ役の数ではありません。1つのボールを、1人が最後まで受け持つことです。道具を替えても、私が「あれはどこまで進んだっけ」と思い出して聞きに行けば、その瞬間に管理のボールは私に戻ってきます。

私なら、道具の数を減らすより先に、誰がどこで何をしているかを、私が覚えて催促しなくていい形にします。司令塔が約束を覚えて、終点まで運ぶ。私には、成果か、本当に要る判断だけが返ってくる。そういう形です。そのために、最後まで持つ担当と守る決まりを、先に渡しておきます。

Daniel さんの動画は、Claude Code の1つの会話から複数のエージェントを動かす様子を、6つの話で見せていました。同じ一言を送る、司令塔だけ強いモデルにする、名前を付け替える、指示文は司令塔が書く、並べる数を決める、tmux も cmux も使わない、の6つです。

送る、書く、生やす。手を動かす部分は、司令塔に任せられます。

人が先に決めて渡すのは、1つの仕事を最後まで持つ担当、子の強さ、指示文に入れる決まりと目的、並べる数の上限です。

私が統括の体制をやめて残したのも、1人の担当が最後まで持つ形でした。

止めて見せてもらう所で終わらせない。司令塔が終点まで運べるだけの物を、先に渡しておく。私が持つのは、そこです。