Claude Code × Opus 4.6 で実現する、1人で回せるAI開発チームの作り方 | cloud.config Tech Blog

🚀 はじめに：1人で開発チームを持てる時代が来た

ソフトウェア開発には、普通たくさんの人が必要です。

設計を考える人、コードを書く人、テストする人、レビューする人、スケジュールを管理する人。小さなアプリを作るだけでも、本来はこれだけの役割が求められます。

でも、2026年の今、これを AI 1つで全部やらせる ことが現実的になりました。

この記事では、Anthropic社の最新AI「Claude Opus 4.6」を使って、設計・実装・テスト・レビュー・スケジュール管理を自律的にこなすAI開発チーム を構築した方法を、できるだけわかりやすく紹介します。

💡 AIに詳しくない方でも読めるように書いています。「AIってチャットするやつでしょ？」くらいの認識でも大丈夫です。

💻 そもそも「Claude Code」って何？

まず基本から説明させてください。

Claude（クロード） は、Anthropic社が開発したAIです。ChatGPTのライバルだと思ってもらえれば近いです。その中でも最も賢いモデルが Opus 4.6 で、2026年2月にリリースされたばかりの最新版です。

そして Claude Code（クロード・コード） は、このClaudeをプログラミングの世界で使えるようにしたツールです。普通のチャットAIとの違いはここです。

	💬 普通のチャットAI	⚡ Claude Code
応答	質問すると答えが返ってくる	質問すると実際にコードを書いて、実行して、結果を確認する
支援	「こう書くといいよ」と教えてくれる	実際にファイルを作成・編集してくれる
範囲	会話だけ	ファイル操作、テスト実行、Git操作もできる

🔑 つまりClaude Codeは、AIが実際に手を動かしてくれるツールなのです。

🧠 「エージェント」とは何か

最近よく聞く「AIエージェント」という言葉。これは簡単に言うと、自分で考えて、自分で行動するAI のことです。

	従来のAI	AIエージェント
💬	「このバグを直すにはこうすればいいよ」	「このバグ、見つけたから直しておいたよ。テストも通ったよ」
役割	アドバイスだけ	行動までやる

Claude Codeはまさにこのエージェント型のAIです。指示を出すと、自分でファイルを読み、コードを書き、テストを実行し、問題があれば自分で修正します。

👥 AIに「チーム」を組ませるという発想

ここからが本題です。

Claude Codeには 「サブエージェント」 という機能があります。これは、メインのAIが 専門家AIを呼び出して仕事を任せる 仕組みです。

人間の会社に例えるとこうなります。

 👤 社長（あなた）
  │
  └── 🧠 プロジェクトマネージャー（チームリード AI）
        │
        ├── 📐 設計担当（アーキテクト AI）
        │
        ├── 💻 開発担当（デベロッパー AI）
        │
        ├── 🧪 テスト担当（テスター AI）
        │
        ├── 🔍 レビュー担当（レビュアー AI）
        │
        └── 📋 スケジュール担当（スケジューラー AI）

あなたは社長として「こういう機能を作って」と指示するだけ。あとはAIチームが自律的に動いて、設計→実装→テスト→レビュー→完了まで進めてくれます。

🏗️ 実際に作ったチーム構成

今回構築したチームは5人（5エージェント）＋チームリードです。

🧠 チームリード（メインAI）

項目	内容
役割	全体統括、タスクの分解、最終判断
AI	Opus 4.6
人間で言うと	プロジェクトマネージャー

📐 アーキテクト（設計担当）

項目	内容
役割	「どう作るか」の設計判断
AI	Opus 4.6
人間で言うと	シニアアーキテクト
なぜOpusか	設計判断には高い知性が必要だから

💻 デベロッパー（開発担当）

項目	内容
役割	実際にコードを書く
AI	Sonnet
人間で言うと	プログラマー
なぜSonnetか	コーディングはSonnetでも十分で、コスト効率が良いから

🧪 テスター（テスト担当）

項目	内容
役割	テストコードの作成と実行
AI	Sonnet
人間で言うと	QAエンジニア

🔍 レビュアー（品質チェック担当）

項目	内容
役割	コードレビュー、セキュリティ監査
AI	Opus 4.6
人間で言うと	シニアエンジニアがPRをレビューするイメージ
なぜOpusか	見落としを防ぐには最高の知性が必要だから

📋 スケジューラー（進捗管理担当）

項目	内容
役割	タスクの進捗追跡、期限管理、ブロッカー検出
AI	Sonnet
人間で言うと	プロジェクトコーディネーター

🎯 なぜモデルを使い分けるのか？

ここでポイントになるのが コスト です。

Opus（賢い方）はSonnet（軽い方）の約5倍のコストがかかります。全員Opusにすると、ものすごくお金がかかります。

そこで、判断力が重要な役割（設計とレビュー）にはOpusを、実行力が重要な役割（コーディング、テスト、進捗管理）にはSonnetを割り当てています。

役割	モデル	理由
🧠 チームリード	Opus 4.6	全体判断に最高の知性が必要
📐 アーキテクト	Opus 4.6	設計判断の質が成果に直結
💻 デベロッパー	Sonnet	実装はSonnetで十分
🧪 テスター	Sonnet	テスト作成は定型的
🔍 レビュアー	Opus 4.6	見落とし防止に高い知性
📋 スケジューラー	Sonnet	進捗管理は定型的

💡 人間の会社でも、全員を年収2,000万円のシニアエンジニアにはしませんよね。適材適所です。

⚙️ 仕事の流れ：AIチームはこう動く

実際にこのチームに「ログイン機能を作って」と指示したときの流れを見てみましょう。

📝 ステップ1：計画（/plan コマンド）

bash

あなた：「/plan ログイン機能を実装したい」

するとチームリードが動き出します。

① 📐 アーキテクトを呼び出し →「どういう設計がいい？」
アーキテクトが既存コードを分析
「JWT認証方式でいこう」と設計判断
判断理由をファイル（decisions.md）に記録

② 📋 スケジューラーを呼び出し →「タスクに分解して」
TASK-001: ログインAPIの実装
TASK-002: ログイン画面のUIを作成
TASK-003: テストの作成
各タスクをファイル（tasks/）に保存

🔨 ステップ2：開発（/build コマンド）

bash

あなた：「/build TASK-001」

① 💻 デベロッパーを呼び出し → 実際にコードを書く
ファイルを作成・編集
実装が終わったらテストを実行

② 🧪 テスターを呼び出し → テストを追加
正常系・異常系のテストを作成
カバレッジを計測

③ 🔍 レビュアーを呼び出し → 品質チェック
セキュリティの問題はないか？
コードの書き方は適切か？
問題があれば「やり直し」を指示

✅ 全てOKなら → タスク完了、進捗を更新

これが 1つのコマンドで全自動で動く のです。

⚠️ 最大の壁：AIの「記憶力」問題

ここまで読んで「すごい！」と思った方も多いでしょう。でも実は、大きな課題があります。

AIには記憶の限界がある のです。

AIが一度に覚えていられる情報量には上限があり、これを「コンテキストウィンドウ」と呼びます。Claude Opus 4.6の場合、約20万トークン（日本語で約15万文字）です。

一見多そうに見えますが、AIチームで開発を進めると、こんなことが起きます。

🧠 チームリードの記憶
│
├── 💬 あなたとの会話履歴             → どんどん溜まる
├── 📐 アーキテクトとのやり取り       → 溜まる
├── 💻 デベロッパーとのやり取り       → 溜まる
├── 🧪 テスターとのやり取り           → 溜まる
├── 🔍 レビュアーとのやり取り         → 溜まる
│
╰── 🚨 記憶の限界（20万トークン）に到達 → 古い記憶が消える！

記憶がいっぱいになると、AIは自動的に古い情報を「要約」して圧縮します。要約の過程で、具体的なコード内容やエラーメッセージ、細かい判断の理由が失われることがあります。

結果として、「さっき言ったじゃん」「なんでまた同じ間違いするの」という状況になり得るのです。

さらにAgent Team（並列で複数AIを動かす）を使うと、各メンバーがそれぞれ20万トークンを消費する ため、コストも記憶管理も何倍にもなります。

💾 解決策：「セッションは消耗品、ファイルが真実」

この問題に対して、私たちが採用したのは 「AIの記憶を信用しない」 という割り切りです。

基本思想

AIの記憶（セッション）はいつ消えてもいい。その代わり、大事なことは全てファイルに書き出す。

  🧠 AIの記憶（セッション）                         📁 ファイル（永続化）
  ┌─────────────────────┐    ┌─────────────────────┐        
  │                                          │    │                                          │         
  │  ⏳ いつ消えてもOK                      │    │  ✅ ずっと残る                          │          
  │  🗑️ 使い捨て前提            　          │ー→│  📌 真実のソース                        │         
  │  /clear で白紙に                         │    │                                          │          
  │                                          │    │  checkpoint.md                           │          
  │                                          │    │  decisions.md                            │          
  │                                          │    │  progress.md                             │          
  │                                          │    │  tasks/                                  │          
  └─────────────────────┘    └─────────────────────┘

新しいセッションを始めても、これらのファイルが自動的に読み込まれるので、AIは前回の続きからシームレスに再開できます。

🛡️ 3つの防衛策

防衛策 ①：エージェントの返答を最小限にする

これが最も効果的です。各エージェントに「結果のサマリーだけ返して、コードの全文は返すな」というルールを設けました。

Diff❌ 悪い例：デベロッパーが変更したコード200行をそのまま返す
   → チームリードの記憶を200行分消費
✅ 良い例：「3ファイル変更、テスト全通過」の1行で返す
   → チームリードの記憶は1行分しか消費しない

💡 人間のチームでも、部下が報告書を50ページ書いてきたら読めませんよね。「結論を3行で」と言うのと同じです。

防衛策 ②：こまめに記憶を整理する

タスクが1つ終わるたびに、記憶の整理（コンパクション）を行います。

bash

/compact 現在のタスク状態と次のアクションに注目して圧縮して

このとき「何を残して何を捨てるか」を明示的に指示することで、重要な情報が失われるのを防ぎます。

防衛策 ③：定期的にセッションを切る

3タスクくらい完了したら、状態を保存してセッションをリセットします。

bash

/checkpoint    # ← 「今どこまでやって、次に何をするか」をファイルに保存 
/clear         # ← 記憶をリセット（ファイルは残る） 
/morning       # ← 新しいセッションで再開（ファイルから状態復元）

💡 スマートフォンのメモリが重くなったら再起動するのと似ています。データ（ファイル）は消えないけど、動作は軽くなります。

📅 1日の使い方

実際の運用イメージです。

🌅 朝：起動とスタートアップ

bash

$ claude              # ← Claude Code を起動 
> /morning            # ← 朝のルーティン実行

AIが前回の引き継ぎファイルを読み、「昨日はTASK-003まで完了、今日はTASK-004から着手推奨」と教えてくれます。

🔨 午前：タスクを進める

bash

> /build TASK-004     # ← フル開発フロー実行

AIチームが自動で設計確認→実装→テスト→レビューを進めます。あなたは途中経過を眺めつつ、問題があれば介入するだけ。

🧹 お昼前：記憶の整理

bash

> /compact            # ← 記憶を圧縮

または重くなったら：

bash

> /checkpoint         # ← 状態保存 
> /clear              # ← リセット 
> /morning            # ← 再開

⚡ 午後：続きのタスク

bash

> /build TASK-005
> /build TASK-006

🌇 夕方：終了

bash

> /status             # ← 全体進捗を確認 
> /checkpoint         # ← 状態保存して終了

💰 コストの話

気になるのはお金の話でしょう。

Claude Code の料金体系

Claude Code を使うには主に2つの方法があります。

方法	説明
💳 Claude Max プラン（月額定額）	一定量まで使い放題
📊 API 従量課金	使った分だけ支払い

トークン消費のイメージ

Anthropicの公式情報によると、平均的な開発者で 1日あたり約6ドル（約900円） 程度だそうです。

ただし、Agent Team（並列実行）を使うとこれが数倍になります。

方式方法	1日あたりのコスト
🔄 通常のサブエージェント委譲	$6〜12
⚡ Agent Team（3並列）	$18〜36（3倍）

だから私たちは 普段はサブエージェント（順次委譲）で進め、本当に並列化が必要なときだけAgent Teamを使う という方針にしています。　

コスト節約のコツ

🎯 モデルの使い分け: 簡単な作業は安いモデル（Sonnet）で、難しい判断だけ高いモデル（Opus）で

🧠 effort（思考の深さ）の調整: 簡単な作業ではAIに「あまり深く考えなくていいよ」と指示できる

💬 サブエージェントの返答を絞る: AIの「おしゃべり」を減らせば、トークン消費も減る

📊 まとめ：AIチーム開発の現在地

✅ できること

	内容
📝	タスクの計画と分解を自動化できる
🔄	設計→実装→テスト→レビューの一連の流れを自動で回せる
📊	進捗管理とレポート生成もAIがやってくれる
💾	セッションを切っても継続可能な仕組みが作れる
👤	1人でもチーム開発のような品質管理が可能になる

⚠️ 注意点

	内容
👁️	完全放置はまだ早い: 時々AIの判断を確認・修正する必要がある
🧠	記憶の管理が必要: 放っておくとトークンが溢れてAIの性能が落ちる
💰	コストは考慮が必要: 特に並列実行（Agent Team）は高くつく
🧪	Agent Team機能はまだ実験段階: 安定性に課題がある

🔮 これからの展望

今回紹介した仕組みは、2026年2月時点のものです。Claude Codeは急速に進化しており、コンテキストウィンドウの拡大、コスト低下、Agent Team機能の安定化が進んでいます。

半年後には「記憶の管理？そんなの自動でしょ」となっているかもしれません。

でも今この瞬間でも、適切に設計すれば 1人で開発チームを回すことは十分に現実的です。興味がある方は、ぜひ試してみてください。

📂 構成ファイル一覧

この記事で紹介した設定は、以下のファイル群で構成されています。

📁 .claude/
├── ⚙️  settings.json          # 環境設定・権限管理
├── 📁 agents/
│   ├── 📐 architect.md       # アーキテクト（設計担当）
│   ├── 💻 developer.md       # デベロッパー（開発担当）
│   ├── 🧪 tester.md          # テスター（テスト担当）
│   ├── 🔍 reviewer.md        # レビュアー（品質チェック）
│   └── 📋 scheduler.md       # スケジューラー（進捗管理）
├── 📁 commands/
│   ├── 🌅 morning.md         # 朝のスタートアップ
│   ├── 📝 plan.md            # タスク計画
│   ├── 🔨 build.md           # フル開発フロー
│   ├── 📊 status.md          # 進捗確認
│   ├── 🔍 review.md          # コードレビュー
│   ├── 💾 checkpoint.md      # セッション状態保存
│   └── ⚡ parallel.md        # 並列開発（Agent Team）
├── 📁 tasks/                  # タスク管理ファイル
├── 📊 progress.md             # 進捗レポート
├── 📐 decisions.md            # 設計判断ログ
└── 💾 checkpoint.md           # セッション引き継ぎ

これらを自分のプロジェクトにコピーし、CLAUDE.md をカスタマイズすることで、すぐに使い始められます。

💭 おわりに：ソフトウェア開発だけじゃない

今回はソフトウェア開発の文脈で紹介しましたが、この「AIにチームを組ませる」という考え方は、開発以外の分野にも応用できるのではないかと感じています。

たとえば、リサーチ担当・執筆担当・校正担当を分けた「AI編集チーム」でコンテンツ制作を回したり、市場調査・戦略立案・リスク分析をそれぞれ専門エージェントに任せた「AIコンサルチーム」で事業計画を練ったり。マーケティング、法務レビュー、教育カリキュラム設計など、複数の専門的視点が求められる仕事であれば、同じアーキテクチャが活きるはずです。

「1人で複数の専門家チームを持てる」という状況は、個人の働き方を根本から変える可能性があると思います。これからどんな使い方が生まれてくるのか、とても楽しみです。

📝 この記事について: 本記事は Claude（AI）を活用して作成しています。内容の正確性には注意を払っていますが、最新の仕様や料金体系については公式ドキュメントをご確認ください。

この記事の内容は、Claude Opus 4.6（2026年2月リリース）時点の情報に基づいています。Claude Code は急速に進化しているため、最新情報は 公式ドキュメント をご確認ください。