カスタムAIエージェントはもう古い──Claude CodeとSkillsが切り拓く業務自動化の新時代

はじめに

「AIエージェントを自社で構築しよう」──2024年から2025年にかけて、多くの企業がこの決断を下しました。しかし2026年2月現在、その多くが思わぬ技術的負債に直面しています。一方で、Claude Codeという新しいアプローチが、カスタムエージェント開発の常識を覆しつつあります。

本記事では、なぜカスタムAIエージェントが負債化するのか、そしてClaude CodeとSkillsがどのように業務課題を解決するのかを、最新の情報と具体例を交えて解説します。

カスタムAIエージェントが抱える3つの罠

1. 過剰な複雑性の罠

多くの企業が陥るのが、「すべてを自前で作ろう」という思考です。Tool Use（Function Calling）の実装、エラーハンドリング、ストリーミング対応、バッチ処理──Anthropic SDKが提供する機能は強力ですが、適切に設計・運用するには高度な専門知識が必要です。

以下は典型的なカスタムエージェントの実装例です：

```typescript import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'; import { betaZodTool } from '@anthropic-ai/sdk/helpers/beta/zod'; import { z } from 'zod';

const anthropic = new Anthropic();

// ツール定義 const weatherTool = betaZodTool({ name: 'get_weather', inputSchema: z.object({ location: z.string(), }), description: 'Get the current weather', run: (input) => { return `Weather in ${input.location} is foggy`; }, });

// エージェント実行 const finalMessage = await anthropic.beta.messages.toolRunner({ model: 'claude-3-5-sonnet-20241022', max_tokens: 1000, messages: [{ role: 'user', content: 'Weather in Tokyo?' }], tools: [weatherTool], }); ```

一見シンプルですが、これを本番運用レベルに引き上げるには、以下が必要になります：

• エラーハンドリング（ToolError、ネットワークエラー、タイムアウト）
• ロギングとモニタリング
• レート制限への対応
• トークン使用量の最適化
• マルチターン会話の状態管理
• セキュリティ対策（プロンプトインジェクション、サンドボックス化）

これらすべてを自社で実装・保守するコストは、当初の見積もりを大きく上回ります。

2. メンテナンスの罠

AIエージェントの技術進化は驚異的なスピードです。2026年2月5日にリリースされたClaude Opus 4.6は、コーディング、Computer Use、Tool Use、検索、金融分野で業界をリードする性能を達成しました。しかし、カスタムエージェントを最新モデルに対応させるには、プロンプト調整、API移行、パフォーマンステストが必要です。

さらに、以下のような継続的なメンテナンスが発生します：

• 新しいツール・API連携の追加
• ユーザーフィードバックに基づく改善
• セキュリティパッチの適用
• ドキュメントの更新
• チームメンバーへのトレーニング

あるFinTech企業の事例では、初期開発に3ヶ月、その後の年間メンテナンスコストが開発コストの2倍に達したケースもあります。

3. スケールの罠

単一タスク向けに設計されたエージェントは、業務が拡大するにつれて限界を迎えます。新しいユースケースごとに新しいエージェントを作ると、システム全体が複雑化し、管理コストが爆発的に増大します。

以下の図は、カスタムエージェントの数と運用コストの関係を示しています：

エージェントが増えるほど、以下の問題が深刻化します：

• エージェント間の依存関係管理
• 共通ロジックの重複
• バージョン管理の複雑化
• デプロイとロールバックの困難化

Claude Codeが提供する新しいアプローチ

すべてが統合されたエージェント環境

Claude Codeは、カスタムエージェント開発の複雑さを根本から解決します。ターミナル、IDE（VS Code、JetBrains）、デスクトップアプリ、Webブラウザ──どの環境でも同じエージェントエンジンが動作し、統一された体験を提供します。

以下は、Claude Codeが提供する主要機能です：

これらすべてが追加実装なしで利用可能です。

実際の使用例：テスト作成とデプロイ

例えば、未テストのコードにテストを追加し、テストを実行し、失敗を修正する──という一連のタスクを見てみましょう。

従来のカスタムエージェント:

• テストファイルを生成するツールを実装
• テスト実行のツールを実装
• エラーパースとリトライロジックを実装
• これらを統合するオーケストレーションコードを記述

Claude Code: ```bash claude "write tests for the auth module, run them, and fix any failures" ```

たった1行のコマンドで、Claude Codeは以下を実行します：

• authモジュールのコードを読み、理解する
• 適切なテストケースを生成する
• テストを実行する
• 失敗したテストを分析する
• コードを修正する
• 再度テストを実行し、成功を確認する

以下のシーケンス図は、Claude Codeの処理フローを示しています：

このアプローチの利点は明確です：

• 開発時間ゼロ: ツール実装が不要
• メンテナンスコストゼロ: Claude Codeの更新で自動的に改善
• 学習コスト最小: 自然言語コマンドのみ

Claude Skills：再利用可能なワークフローの標準化

Skillsの仕組み

Claude Skillsは、繰り返し実行するワークフローを再利用可能な形で標準化する仕組みです。`SKILL.md`ファイルに指示を記述するだけで、Claude Codeがスキルとして認識し、適切なタイミングで自動実行します。

Skillsの配置場所によって、スコープが決まります：

実例：GitHub Issue修正ワークフロー

以下は、GitHub Issueを自動修正するSkillの例です：

```yaml --- name: fix-issue description: Fix a GitHub issue following coding standards disable-model-invocation: true allowed-tools: Read, Grep, Edit, Bash(git *, gh *) ---

Fix GitHub issue $ARGUMENTS following our coding standards.

Steps

• Fetch the issue : Use `gh issue view $ARGUMENTS` to read the issue
• Understand context : Read related files mentioned in the issue
• Implement the fix : Apply changes following CLAUDE.md guidelines
• Write tests : Add tests covering the fix
• Run tests : Ensure all tests pass
• Commit : Create a commit with message format: "Fix #$ARGUMENTS: [brief description]"
• Verify : Run `git log -1` to confirm the commit

Quality checks

• Code follows project style guide
• No new lint warnings
• Tests cover edge cases
• Commit message is descriptive

```

このSkillを使うには： ```bash /fix-issue 123 ```

Claude Codeは自動的に：

• Issue #123の内容を取得
• 関連ファイルを特定
• 修正を実装
• テストを追加
• テストを実行
• コミットを作成

従来のカスタムエージェントでは、これらすべてのステップをコードで実装し、エラーハンドリングを追加し、ドキュメントを書き、チームにトレーニングする必要がありました。Skillsでは、自然言語の指示を書くだけです。

動的コンテキスト注入

Skillsは、実行時にシェルコマンドを実行し、その結果をプロンプトに埋め込む動的コンテキスト注入をサポートしています。

以下は、Pull Request要約スキルの例です：

```yaml --- name: pr-summary description: Summarize changes in a pull request context: fork agent: Explore allowed-tools: Bash(gh *) ---

Pull request context

• PR diff: !`gh pr diff`
• PR comments: !`gh pr view --comments`
• Changed files: !`gh pr diff --name-only`

Your task

Summarize this pull request in Japanese:

• 変更概要 : 何を変更したか（3-5行）
• 影響範囲 : どのモジュール・機能に影響するか
• レビューポイント : レビュアーが注目すべき点
• テスト状況 : テストの追加・変更内容

Use clear, concise Japanese suitable for technical documentation. ```

`!\`gh pr diff\``という記法により、スキル実行時に実際のPR差分が取得され、プロンプトに埋め込まれます。これはプリプロセスであり、Claude Codeがコマンドを実行するのではなく、実行結果がプロンプトの一部として渡されます。

従来のカスタムエージェントでは、以下が必要でした：

• GitHub API連携の実装
• 差分パースロジック
• コメント取得と整形
• エラーハンドリング

Skillsでは、`gh` CLIと`!\`...\``記法だけで実現できます。

Skillsとサブエージェントの連携

`context: fork`フロントマターを指定すると、スキルは独立したサブエージェントとして実行されます。これにより、メインの会話履歴を汚染せず、大規模なタスクを並列実行できます。

```yaml --- name: deep-research description: Research a topic thoroughly context: fork agent: Explore ---

Research $ARGUMENTS thoroughly:

• Find relevant files using Glob and Grep
• Read and analyze the code
• Summarize findings with specific file references

```

以下の図は、Skillsとサブエージェントのアーキテクチャを示しています：

この仕組みにより、以下が可能になります：

• 並列実行: 複数のSkillsを同時に実行
• 専門化: Explore、Plan、general-purposeなど、タスクに最適なエージェントタイプを選択
• コンテキスト分離: メインエージェントのトークン使用量を節約

カスタムエージェントが適している場面

すべてのケースでClaude Codeが最適というわけではありません。以下のような場合は、カスタムエージェントの構築が依然として有効です：

1. 高度に特化したドメイン知識が必要な場合

医療診断支援、法的文書分析、金融モデリングなど、専門的な推論ロジックや独自の知識ベースが不可欠な場合は、カスタムエージェントが適しています。

2. 既存システムとの深い統合が必要な場合

エンタープライズ環境で、レガシーシステムや独自プロトコルとの連携が必要な場合、カスタムエージェントによる細かい制御が有効です。

3. 極めて高いセキュリティ要件がある場合

金融機関や政府機関など、データ主権やオンプレミス運用が必須の場合は、カスタムエージェントとセルフホストが選択肢になります。

ただし、これらのケースでも、Agent SDKを使えば、Claude Codeのツールと機能を活用しながら、カスタムオーケストレーションを実装できます。完全にゼロから作るよりも、大幅に開発コストを削減できます。

Claude Code導入のベストプラクティス

1. CLAUDE.mdで標準を定義する

プロジェクトルートに`CLAUDE.md`ファイルを配置すると、Claude Codeが毎回セッション開始時に読み込みます。ここにコーディング規約、アーキテクチャ方針、推奨ライブラリ、レビューチェックリストを記述しましょう。

```markdown # Coding Standards

Architecture

• Use microservices pattern
• Event-driven communication via Kafka

Preferred Libraries

• State management: Zustand
• API client: tRPC
• Testing: Vitest

Review Checklist

• [ ] All tests pass
• [ ] No new TypeScript errors
• [ ] Code follows ESLint rules
• [ ] Documentation updated

```

2. Hooksで自動化を追加する

Hooksを使えば、ツール実行の前後に自動でシェルコマンドを実行できます。例えば、ファイル編集後に自動フォーマット、コミット前にリント実行などが可能です。

```yaml # .claude/settings.yml hooks: post-edit: "npx prettier --write {file}" pre-commit: "npm run lint" ```

3. チーム全体でSkillsを共有する

プロジェクトの`.claude/skills/`ディレクトリをバージョン管理に含めることで、チーム全体で同じワークフローを共有できます。新しいメンバーも、既存のSkillsをすぐに利用できます。

4. MCPで外部ツールと連携する

Model Context Protocol（MCP）は、AIツールと外部データソースを接続するオープン標準です。Google Drive、Jira、Slackなど、既存のツールと簡単に連携できます。

```typescript import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js'; import { StdioClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js';

const transport = new StdioClientTransport({ command: 'mcp-server', args: [] }); const mcpClient = new Client({ name: 'my-client', version: '1.0.0' }); await mcpClient.connect(transport); ```

MCPを使えば、カスタムツール開発の大部分を標準プロトコルに置き換えられます。

まとめ：負債を抱えず、価値を最大化する

2026年2月現在、AIエージェント技術は構築フェーズから活用フェーズへ移行しています。カスタムエージェント開発に数ヶ月を費やすのではなく、Claude CodeとSkillsを使って数時間で業務課題を解決する──これが新しい標準になりつつあります。

カスタムエージェントが技術的負債になる理由は明確です：

• 過剰な複雑性
• 継続的なメンテナンスコスト
• スケールの限界

一方、Claude CodeとSkillsは：

• 統合されたエージェント環境で複雑性を排除
• 自動アップデートでメンテナンスコストを削減
• 再利用可能なSkillsでスケーラビリティを実現

もちろん、高度に特化したドメインや厳格なセキュリティ要件がある場合は、カスタムエージェントが依然として有効です。しかし、その場合でもAgent SDKを活用することで、開発コストを大幅に削減できます。

2026年、AIエージェントの価値は「いかに高度なシステムを構築したか」ではなく、「いかに早く業務課題を解決したか」で測られます。Claude CodeとSkillsは、その実現を強力に後押しします。

参考文献

• Claude Code Overview - Official Documentation
• Claude Skills - Extend Claude with Skills
• Anthropic SDK TypeScript - GitHub
• Anthropic News - Claude Opus 4.6 Announcement
• Claude Code - GitHub Repository