賢くClaudeを活用しよう、ワンピースで十分だ

原文タイトル：2026年にClaudeが提供したすべてと、実際にそれらを使う方法
原文作者：@kloss_xyz
翻訳:ペギー、ブロックビーツ

編集者注：2026年のClaudeの製品進化を振り返ってみると、大きな変化に気づきます。「何ができるか」ではなく、「どのように異なる人々がそれを使うべきか」が問題となるのです。

この記事は、2026年以降のAnthropicの製品アップデートに基づいて、Claudeの機能と使用方法を体系的に分析しています。この記事は、「異なる人々がどのように使い、異なるシナリオでどのように使うべきか」という論理に従って構成されています。特定のタスクに直面したときに、対応するモジュールをすばやく見つけて適切な機能を呼び出すことができるガイドと考えてください。

Claudeを初めて使う人々にとって、コンテキストウィンドウ、モデル階層、4つの使用モードを含むモデルと基本的な機能をまず理解することが必要です。これらの要因が組み合わさって、クロードの機能の限界を決定し、その後の使用法の基礎を形成します。

知識労働者にとって、焦点はCoworkに代表されるタスク実行システムにあります。作業スペースの構築、コンテキストファイルの作成、グローバルコマンドの設定、AskUserQuestionを通じたインタラクションの再構築は、「AIを使用している」か「AIを働かせている」かを決定します。

開発者にとって、コアパスはClaude Codeを通じて展開されます。鍵はもはやコード自体を書くことではなく、CLAUDE.md、ルール、コマンド、スキル、エージェントなどのメカニズムを通じて再利用可能な共同開発システムを構築し、クロードをソフトウェア生産プロセスの一部にする方法です。

より具体的なアプリケーションレベルでは、ExcelやPowerPointでのデータ分析とプレゼンテーションからAPI、自動化プロセス、可視化機能まで、Claudeは徐々に従来のソフトウェアシステムに統合され、その機能の基本的な部分となっています。

AIが「会話ツール」から「作業システム」へと移行するにつれて、真の違いはもはやモデル自体からではなく、その使用方法から生まれます。

以下は原文です：

Anthropicの最近の製品アップデートのペースは信じられないほど速く、多くのパワーユーザーでさえ追いつくのに苦労しているほどです。ほぼ毎日新バージョンがリリースされており、今年1月以降は、メジャーバージョンのアップデートが約2週間ごとに発生しています。新しいモデル、ツール、統合、さらにはまったく新しい製品カテゴリが絶えずリリースされています。少し気を抜いたり、数週間休んだりすると、多くの重要な変更を見逃してしまう可能性があります。そして実際、Claudeはあなたの働き方を変革しています。そのことは間違いありません。

これは「包括的なガイド」です。2026年3月23日現在、この文書では、各機能の設定方法、使用タイミング、本当に効果的なベストプラクティスを含め、Claudeのすでに稼働しているすべての主要機能をカバーしています。これらの違いを理解することが、「気分的にクール」であることと「仕事のやり方を本当に見直す」こととの間の主な違いです。

繰り返しご覧いただくために、このコンテンツをブックマークすることをお勧めします。ご自分のチームや友人と共有していただくことも自由です。これは、私が初めて始めたときに誰かがまとめたかったと思うようなリファレンスマニュアルの類いです。

モデルとコア機能：クロードができること

クロード4.6シリーズは現在、3つのモデル階層に分かれています。各モデルの機能の限界とその使用例は以下の通りです：

クロード・オプス4.6 は現在の性能の限界です。2026年2月5日にリリースされ、100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています（価格調整コンテキストの詳細はこちら）。100万トークンの長いコンテキストでは、MRCR v2のスコアは78.3%で、現在のピアモデルの中で最高のパフォーマンスです。

特に法律、金融、プログラミングの分野では、全体的にリードしています。Anthropicは、タスク完了能力が最先端のモデルの中で最長の14.5時間に達すると報告しています。APIの料金は、入力100万トークンにつき5ドル/出力25ドルで、最大出力は128Kトークンです。適応的推論をサポートし、「max」レベルを導入してピークパフォーマンスを発揮します。

注記：MRCR v2スコアは、「超長文脈で正しい情報を検索する」モデルの能力を測定する指標です。

· 使用事例（Opus）：大規模な文脈分析、コードベースのリファクタリング、深い調査、重要度の高い配信、深刻なコンテンツ制作、および「コストよりも品質が優先される」すべてのタスク。

· 使用しない事例（Opus）：高頻度コールを必要とするワークフロー。現在の価格設定に基づくと、集中的なOpusの使用例では、1日あたり50〜100ドルかかる可能性があります。Sonnetはデフォルトの選択肢で、Sonnetの出力品質が不十分な場合にのみOpusにアップグレードする必要があります。

Claude Sonnet 4.6 は、Opusのわずか12日後の2月17日にリリースされ、ほとんどのユーザーにとってのデフォルトの選択です。また、100万トークンのコンテキストをサポートしています（正式には3月13日から利用可能）。コーディング、計算操作、長い文脈での推論、エージェントの計画、知識労働、デザインの進歩が見られます。初期テストでは、ユーザーの約70%がSonnet 4.6を好みました（4.5と比較）。また、59%のシナリオで以前の主力製品Opus 4.5を上回りました。
FreeおよびProユーザーのデフォルトモデルとして、claude.aiで利用可能です。APIの料金は、100万トークンあたり3ドル/15ドルで、最大出力は64Kトークンです。4.5と比較して、約30〜50%の速度向上を実現しています。

·ユースケース（Sonnet）：日々の作業、素早い草稿作成、通常のプログラミング作業、エージェントのワークフロー - スピードとインテリジェンスのバランス。多くのオフィス環境で、その性能はOpusに近づいたり、それを上回ったりしています（AnthropicのOfficeQAベンチマークでは、一部のタスクではリードしています）。しかもコストは約40%低いのです。

Claude Haiku 4.5 は、主にAPIパイプラインやサブエージェントタスク（読み取り専用処理作業など）向けに設計された、低コストで高速なモデルです。

ただし、重要な注意が1つあります。Haikuにはプロンプトインジェクション防御機能がありません。信頼されていない入力の処理にエージェントシステムで使用する場合、リスクを慎重に評価し、公式ドキュメントをお読みください。

100万トークンコンテキストウィンドウ：価格設定の変更

以前は、20万トークンを超えるリクエストには、プレミアム料金がかかりました（Opusの料金は、100万トークンあたり10ドル/37.5ドルになる可能性がありました）。ただし、3月13日以降、このプレミアム料金は完全に撤廃されました。現在、90万トークンと9千トークンの単価はまったく同じです。乗数も隠れた条件もなく、ベータヘッダーも不要になりました。

これはどういう意味でしょうか？約75万語のコンテキストを一度に読み込むことができます。つまり、コードベース全体、完全な法的契約、大規模なデータセット、数か月の文書記録がすべて同じ「作業メモリ」に保存されます。

同時に、マルチモーダル機能も強化され、1回の要求で最大600枚の画像またはPDFページをサポートするようになりました（以前は100枚で、6倍の増加）。現在、Claudeプラットフォーム、Microsoft Foundry、Google Cloud Vertex AIで使用可能です。

チームにとって、この変更は非常に直接的です。以前はチャンク化、要約パイプライン、ローリングコンテキスト管理が必要だったコンテンツは、今では一度にすべてロードできるようになりました。一部の企業からは、コンテキストを200Kから500Kに増やしたことで、モデルが過去の情報を繰り返し読み取り、再処理する必要がなくなったため、トークンの総消費量が減少したという報告さえあります。

Claudeの4つの使用モード:どのモードを使用するべきか

Claudeは4つのモードを提供していますが、ほとんどの人は1つしか使用していません。

チャット
お使いのブラウザ/モバイルインターフェース。質問、ブレインストーミング、草案作成に適しています。
会話は毎回最初から始まり、あなたは常にプロセスを主導しています。

Cowork
デスクトップエージェント。ローカルファイルの読み取りと変更、複数ステップのタスクの自動実行、完了した結果のフォルダへの出力などが直接できます。
やり取りする会話ではなく、「タスクの引き継ぎ」に適しています。

コード
開発者モード、ターミナルで実行中。コードリポジトリにアクセスし、コードを書き、コマンドを実行し、Gitを管理できます。
コードを書くなら、ここが一番パワフルな場所です。

プロジェクト
永続的な作業スペース。ファイルと指示を一度だけアップロードするだけで、新しい会話ごとに完全なコンテキストが自動的に引き継がれます。
週次報告書、ニュースレター、クライアントへの納品物など、反復作業に最適です。

簡単なヒューリスティック：素早い質問にはチャット、AIアシスタンスにはCowork、開発タスクにはCode、安定したコンテキストの反復作業にはProjects

メモリとパーソナライゼーション

2026年3月2日現在、Claudeは、チャット履歴に基づくメモリ機能をすべてのユーザー（無料ユーザーを含む）に対して公開しています。Claudeは、会話から関連するコンテキストを抽出し、セッション全体で使用できるメモリサマリーを生成します。これらのメモリは、[設定] > [機能] で表示、編集、削除できます。また、完全なメモリデータのインポートとエクスポートもサポートされているため、事前調整のバックアップや新しいアカウントへの移行に便利です。シークレット会話に参加すると、対応するコンテンツはメモリに含まれません。

ここでの主な操作は次のとおりです。今すぐ「設定」>「メモリー」に移動して、Claudeが「記憶」している内容を確認してください。不正確または古い情報があれば修正または更新し、Claudeが知るべき文脈を提供してください。メモリーが正確であればあるほど、将来の会話で繰り返す必要は少なくなります。

Coworkモードのセッションでは、メモリーが継承されないことに注意してください。継続的なコンテキストが必要な場合は、「コンテキストファイル」で補う必要があります（詳細は以下の「制限」セクションを参照）。

Coworkを最大限に活用する方法：知識労働者を対象に

Coworkは、ゲームを一新したと言えるでしょう。1月12日にmacOSでリサーチプレビュー形式（Claude Maxユーザーを対象）でリリースされ、その後1月16日にProユーザー、1月23日にTeamおよびEnterpriseに拡大され、その後Windows版がリリースされました。市場の反応は非常に直接的でした。投資家たちはすぐにその意味を理解し、SaaS企業の評価額はわずか数日間で数十億ドルも蒸発し、ウォール街はこの道を理解しました。

しかし、重要なのは、それを単なるチャットインターフェースと見なさないことです。

Coworkは、基本的にはタスクの委任に関するものです。
「最終結果がどのように見えるか」を記述するだけで、Claudeは自動的に計画を立て、サブタスクを分解し、実際のコンピューター環境で自律的に実行し、最終的な完成ファイルをあなたのフォルダに配信します。直接外出しても、戻ってきたら作業は完了しています。

約10日間で、AnthropicはClaude Codeのみを使用してCoworkを構築しました。

4ステップの環境設定:Coworkワークフローのゼロ構成設定

Coworkをうまく使えていない人は、往々にして古い習慣にとらわれており、各タスクに対して長く詳細なプロンプトを書き、結果が不安定です。

一方、本当に理解している人は、別のアプローチを取っています。午後を使って「コンテキスト環境」を設定し（コンテキストファイル、グローバルコマンド、フォルダ構造を含む）、その後、クライアントに直接結果を提供するためにわずか10語のプロンプトしか使用しません。

その背後にある論理は次の通りです：

ChatGPTは、より良いプロンプトワードを書くようにあなたを訓練します

Coworkは、より良い「ファイルシステム」を構築することであなたに報酬を与えます

前者はモデルが進化するにつれて価値が低下するスキルですが、後者は継続的に成長する能力です。

ステップ1：あなたの作業フォルダを設定する

コンピューターにCowork専用のフォルダを作成してください。

それを直接Documentsディレクトリ全体に向けないでください。何かがうまくいかない場合（それは起こり得ます）、影響を限定したいものです。Coworkは、あなたが許可したフォルダへの実際の読み取り書き込みアクセス権を持っています。

このアプローチは、明確な構造を維持し、Claudeのアクセスを制限するのに役立ちます。上級ユーザーのほとんどすべてのプラクティスは、最終的には似たような基盤に収束します。フォルダの名前は重要ではありません。重要なのは、適切な階層化と隔離を確保することです。

ステップ2:コンテキストファイルシステムを構築する

これは、「AI出力の均質化」に対処する上で重要なステップです。CONTEXTフォルダ内に、以下の3つのMarkdownファイルを作成します。

about-me.md
あなたの役割と現在の仕事の焦点を定義するために使用されます。これは履歴書ではなく、あなたが誰に奉仕しているか、現在の優先事項、最もビジネス価値のあるタスクを含め、あなたの日常業務を反映したものです。また、あなたの能力と基準の参考として、1〜2つの代表的な成果を含めることもできます。

brand-voice.md
トーンの特徴、一般的に使用される言葉や禁止されている言葉、フォーマットの好み、2〜3の実在の文章サンプルを含む、表現スタイルを固めるために使用します。これは「一般的なAIコンテンツ」と「個人のスタイルを持った出力」の主な違いです。

working-preferences.md
Claudeの実行基準を明確に定義するために使用します。例えば：実行前に質問を明確にする、出力を前にタスクの分解を提案する、確認なしの削除操作を行わない、デフォルトの出力フォーマット、品質基準、避けるべき行動など。

これらの3つのファイルは、「コールドスタート」の問題を迅速に解決できます。文脈がないため、各タスクで説明を繰り返す必要があります。セットアップが完了すると、Claudeは各セッションの開始時にあなたのスタイル、基準、好みに関する完全な理解を得ることができます。

見落とされがちな重要な点は、これらのコンテキストファイルには「累積効果」があることです。週単位で継続的に反復し、最適化することをお勧めします。Claudeの出力が期待通りでない場合は、まずそれがプロンプトの問題かコンテキストの問題かを判断する必要があります。ほとんどの場合、問題はコンテキストに起因しています。解決策も簡単です。対応するファイルにルールを追加し、長期的な効果的な修正メカニズムを確立します。

実際には、このシステムの設定コストは非常に低いです。私は、"私のプロフィール"、"私の活動内容"、"クロードの実行スタイル"を定義する3つの.mdファイルで、コンテキストフォルダの初期構築を約45分で完了しました。これを基に、次回、10単語のプロジェクトブリーフィングプロンプトで、出力は初期生成時に希望の基準を満たしていました。それ以前は、各タスクに際して、作業の背景や要件全体を再度説明する必要がありました。

あるユーザーは、「Claude Coworkは、ファイルの取り扱いと編集に非常に実用的です。探しているファイルを自然言語で説明する（例：「リスが登場する動画」）だけで、簡単な操作手順を提供すれば、Claudeはffmpegを使用して処理できます。ファイルの編集や形式変換の経験がなくても、簡単に操作を完了できます。」と述べています。

ステップ3:グローバル指示を設定する

設定 > コワーク > グローバル指示を編集に移動します。

グローバル指示は、ファイル、プロンプト単語、Claudeがフォルダを読み込む前よりも先に読み込まれます。これらは、各セッションが従う「基本的な行動規範」を定義します。

以下は、出発点として役立つテンプレートです。

つまり、最もカジュアルで急いで書かれたプロンプト単語でも、較正された結果を生み出すことができます。クロードは常にあなたが誰であるかを知っており、常に正しいファイルを読み、判断を下す前に常に確認します。プロンプトワード自体は、目の前の特定のタスクに対してのみ責任を持つ必要があります。

ステップ4:AskUserQuestion の使い方を学ぶ

この機能は、根本的に全体のインタラクションパラダイムを変更します。もはや「完璧なプロンプトワード」を設計するのはあなたではなく、クロードが「完璧な質問」を設計することになります。「Start by using AskUserQuestion」をプロンプトに含めると、Coworkは自動的に対話型フォームを生成します。選択肢、クリック可能なオプション、明確な代替パス、および実行前に実際の要件を明確にするのに役立つ質問フレームワークの構造化されたセットを含みます。

その結果、最初から長くて細かく作成されたプロンプトワードを書く必要がなくなり、代わりにClaudeがどの情報が必要かを判断する主導権を握ります。最初の質問ラウンドでもまだ要件に一致しない場合は、問題を直接指摘すると、継続的な反復のために新しい質問ラウンドを生成します。

ほとんどすべてのシナリオで機能する一般的なプロンプテンプレート:

これだけです。このテンプレートは、コンテキストファイルシステムと組み合わせて使用することで、基本的には使用例の80%をカバーできます。ワークフローは常に一貫性を保ち、唯一の変数はコンテキスト自体です。

Cowork コア機能

コネクター

2月24日にライブ配信。

Claude Coworkは、Google Drive、Gmail、DocuSign、FactSet、Google Calendar、Slackなどのさまざまなツールの接続を既にサポートしており、すべてがEnterprise Editionのアップデートで導入されました。

これは単なる表面的な統合ではありません。Claudeは、以下の操作を自律的に実行できます。

・ドライブ内のファイルの取得と閲覧

・複数のソースからのデータの抽出と統合

・取得した情報に基づいて自動的にメールを作成

・契約書をスキャンし、潜在的なリスクにフラグを立てる

接続が確立されると、Claudeはコピー＆ペースト、スクリーンショット、手動ダウンロードの必要なく、すべてのセッションでこれらのツールのリアルタイムデータに直接アクセスできます。

セットアップパス:[設定] > [コネクタ] に移動し、ディレクトリを閲覧（現在50以上の統合あり）、[追加] をクリックし、承認を完了します。

この設定は一度行うだけで完了します。コネクターはすべてのユーザーに無料で提供されています（2 月 24 日から無料版も利用可能）、しかし、これは現在 Cowork で最も過小評価されている機能の 1 つです。

典型的な使用例：

· Slack を接続した後：「過去 7 日間の Slack メッセージを取得し、フォローアップが必要なアクション アイテムを要約し、緊急性順に並べ替え。」

· Googleドライブに接続した後:「特定のプロジェクトに関連する最新のドキュメントをドライブ内で見つけて、読み、私が集中する必要がある主な3つのポイントを要約する。」

· Googleカレンダーに接続した後:「今週のスケジュールを表示し、重複する会議を特定し、優先順位が最も低い会議の再スケジューリングのメールを作成する。」

プラグインとマーケットプレイス

発売日：2月24日。

プラグインは、スキル、スラッシュコマンド、コネクタを「役割ベースのツールセット」にまとめた、特定の役割のための事前構築された機能モジュールです。Anthropicは、営業、マーケティング、法務、財務、データ分析、製品管理、カスタマーサポート、エンタープライズ検索、エンジニアリング、人事、オペレーション、デザイン、ブランディング、ライフサイエンス研究などのさまざまな分野をカバーする公式プラグインをリリースしました。

インストール：左側のサイドバーの[カスタマイズ]> [プラグインの閲覧]に移動し、[インストール]をクリックします。利用可能なコマンドを表示するには、チャットに「/」と入力します。

最初にインストールすることをお勧めするプラグイン:

・生産性
タスク、スケジュール、毎日のワークフローを管理します。/productivity:startと入力すると、Claudeがあなたの毎日の予定を自動的に整理します。

・データ分析
CSVファイルをアップロードし、/data:exploreと入力すると、Claudeは自動的にフィールドを分析し、異常を検出し、分析の提案を行い、自然言語でSQLを生成します。

その後、作業に合った役割プラグインを選択します。

/marketing:draft-content:ブランドのトーンに基づいてコンテンツを生成します。

/sales:call-prep:クライアントの調査と会話のポイントの準備

/legal:review:契約書を確認し、リスクのある条項にフラグを立てる

チームユーザー向け:プライベートプラグインマーケットプレイスを構築し、組織内でカスタムプラグインを内部配布し、管理者権限で管理できます（チームおよびエンタープライズプランでご利用いただけます）。ワンタイムビルド、チーム内のスケーラブルな展開。

さらに、Anthropicは、コミュニティ開発のプラグインをサポートするパブリックプラグインマーケットプレイスとアンバサダープログラムを開始し、エコシステムは急速に拡大しています。

プラグインはさらにパーソナライズすることもできます。インストール後、Claudeに「会社の状況に合わせてこのプラグインをカスタマイズしてください」と直接指示できます。クロードは、ワークフロー、用語、設定について質問し、その情報をプラグインの長期的なコンテキストとして使用します。

つまり、汎用的なセールスプラグインは、理想的な顧客プロファイル（ICP）、価格設定、コミュニケーションスタイルを真に理解する専門ツールに進化する可能性があります。

スケジュールされたタスク

リリース日：2月25日

一度設定するだけで、Claudeは自動的にスケジュールに従ってタスクを実行します。例えば：

· 毎朝のメール要約

· 毎週金曜日のデータ指標の要約

· 定期的な競合情報分析

これは、コンピューターがオンになっていてClaude Desktopが実行されていることを前提としています。

複数のパワーユーザーによって検証された実世界のシナリオ：

月曜の朝に目が覚めると、キュレーションされたブリーフがすでにあなたに読まれるのを待っています。コネクターを使用することで、スケジュールされたタスクは本当に「自動化」することができます。例えば：「毎週月曜日、未読のSlackメッセージをすべて取得する」 #product-フィードバックチャネル、それらをトピックごとに分類し、Google ドライブに要約を生成します。」—スケジュールされたタスクが自動的にトリガーされ、コネクターがリアルタイムデータをプルし、Claudeがそれを処理し、結果が直接あなたのフォルダに表示されます。

個人的には、毎日3〜4つのスケジュールされたタスクを実行しています：午前中にAIニュースブリーフを生成し、コンテンツフォルダに保存すること、正午に競合分析のためにXと製品リリース情報を取得すること、午後にDiscordとTelegramからのコミュニティアップデートを整理すること、そして夕方にはコンテンツパフォーマンスの振り返りを行うこと。

各タスクにより、手作業での操作に要する時間が20〜30分短縮され、1日あたり約2時間の生産的な時間が追加され、管理コストはほとんどかかりません。

また、この機能は、Claude Desktopの新しいカスタマイズモジュールと共に提供されます。このモジュールでは、スキル、プラグイン、コネクタを単一のエントリポイントに統合しています。

発送

リリース日：3月17日

これは、現在ProおよびMaxユーザーが利用できるモバイルとデスクトップの間のブリッジ機能です。Claude DesktopまたはiOS/Androidモバイルアプリを通じて、あらゆる状況からCoworkのタスクをリモートで管理できます。

セットアッププロセスはとても簡単です。Claude DesktopでCoworkに入り、ディスパッチサイドバーをクリックし、「スリープ解除」（コンピューターがスリープ状態になるとタスクが中断されるため）を有効にします。次に、携帯電話でClaudeアプリを開き、サイドバーのディスパッチをクリックします。

主な機能は、デバイス間で継続的に同期される会話スレッドです。通勤中に携帯電話を使用して、デスクトップでClaudeにタスクを処理させ、例えば3つのスプレッドシートを整理してレポートを生成するなど、オフィスに着く頃には結果が準備できています。1つのディスパッチコマンドに複数のタスクを積み重ねることもでき、離席中もクロードがそれらを順番に実行します。

ほとんどの人が見落としがちな詳細（プロダクトコンパスガイドより）：ディスパッチスケジューリングレイヤーは、CLAUDE.mdを読みません。デフォルトの仮定に基づいてタスクのプロンプトを生成します。サブタスクは読み取られますが、初期コマンドにはすでに逸脱がある可能性があります。

解決策は、ディスパッチコマンドに「CLAUDE.mdを読み取る」という行を明示的に含めることです。

使用上の制限と回避策：

モバイルではコネクタを追加できません
→ Gmail、Slack、Notionなどのコネクタは事前にデスクトップで設定する必要があり、Dispatchはそれらを自動的に引き継ぎます。

モバイルではファイルをアップロードできません
→ 解決策：ファイルをメールに送信し、Gmailコネクタを通じてClaudeに読み取らせます。

全体的に、Dispatchは基本的に「ローカル作業能力」をいつでもどこでも拡張します。リモートコントロールだけでなく、タスク実行の時間的制約を再構築するものです。

プロジェクト

発売日：3月20日

関連するタスクを永続的な作業空間に整理し、各プロジェクトに個別のファイル、リンク、コマンド、メモリを割り当てます。既存のフォルダをインポートするか、最初から始めることができます。これにより、「Q1決算報告」や「製品発売資料」など、複数のプロジェクトを同時に管理でき、Claudeはそれぞれのコンテキストを記憶します。

プロジェクトの意義は、Coworkを一度限りのエージェントセッションから進化するワークスペースへと高めることです。これは、異なる会話間でコンテキストを繰り返し失ったり、目標を再説明したりする必要がなくなるため、研究集約型タスクにとって特に重要です。

コンピューターの使用

発売日：3月23日

現在、研究プレビューフェーズにあり、macOSのみをサポートし、ProおよびMaxユーザーを対象とし、CoworkおよびClaude Codeでアクセス可能です。

クロードは、コンピューターと直接対話できるようになりました。クリック、タイピング、インターフェースの操作、アプリの起動、ブラウザの使用、フォームの入力、ローカルツールの操作など、あらゆる操作が可能です。

公式のコネクターが存在する場合（例：SlackやGoogleカレンダー）、クロードはAPIコールを優先します。コネクターが利用できない場合は、「マウス+キーボード」で操作します。

使用メカニズムとリスク警告

クロードは、重要な操作を実行する前に許可を求めます。ただし、Anthropicは、このモードで機密情報を扱うことは避けることをお勧めします。

注意すべき主なリスクは、画面内容に基づくプロンプトインジェクションです。クロードが信頼できないウェブサイトを開くと、そのページの内容がコンテキストウィンドウに入り、モデルの動作に影響を及ぼす可能性があります。

推奨事項：信頼できるアプリと既知のウェブサイト環境でのみ使用してください。

Dispatchとの統合

コンピューターの使用がディスパッチと組み合わされると、その機能はさらに拡張されます。デスクトップ操作、ブラウザの使用、またはまだ接続されていないアプリが必要なタスクを、電話でクロードに指示することができます。

これは本質的に、重要な機能の境界を結びます。「ツールを呼び出す」から「システムを直接操作する」への移行です。

クロード in Chrome

Chrome 拡張機能により、クロードはブラウザと同時に対話できます。ウェブページの読み込み、要素のクリック、フォームの記入、ページナビゲーションの完了などです。

しかし、ほとんどの人が見落とすのは、以下の機能です。一度デモンストレーションすることで、クロードに操作フローを複製することを教えることができます。週に2回以上繰り返されるブラウザのタスクは、ワークフローとして記録できます。

Claude Codeとの統合により、開発プロセスがさらに効率化されます。ターミナルでコードを記述し、ブラウザでリアルタイムに同時にテストできます。拡張機能は、コンソールエラー、ネットワークリクエスト、DOM状態を読み取ることができるため、フロントエンドに問題が発生したときに、Claudeはユーザーが質問する前に原因を特定することがよくあります。

また、ウィンドウを頻繁に切り替えることなく、Claude Desktopでブラウザのアクションを直接制御できます。チームおよびエンタープライズユーザーの場合、管理者は組織レベルで拡張機能を管理し、ホワイトリストとブラックリストを通じてウェブサイトへのアクセスを制御できます。

典型的な使用例は、「週次競争力のある価格ページのレビュー」のプロセスをワークフローとして記録することです。Claudeは自動的にさまざまなウェブサイトを訪問し、価格情報を取得し、Coworkフォルダ内の比較表に整理します。元々は45分間の反復的なクリックが必要だった作業は、再利用のために1回のクリックに短縮できます。

ウェブサイトへのアクセスは慎重に許可する必要があることに注意してください。ウェブコンテンツはプロンプトインジェクションの主なエントリポイントの1つであるため、可能な限り信頼できるサイトに限定する必要があります。

ユースケース

過去数ヶ月間に蓄積されたファイルの整理:

Point Coworkを、領収書、契約書、メモ、スクリーンショットなど、過去6ヶ月間のさまざまなファイルを含むフォルダに指し示します。

Claudeは各ファイルを読み込み、それらを分類し、日付で名前を変更し、ファイル構造を確立し、操作ログを生成します。もともと2時間かかった整理作業を10分に短縮できます。

ユーザーはCoworkを使ってディズニーワールドの317本の動画を整理しました：クロードは動画のメタデータからGPS座標を抽出し、各動画のパークの場所を特定し、その情報に基づいて自動的に異なるフォルダに仕分けました。

レニーは、すべてのポッドキャストコンテンツ（何百ものエピソード）を自動的に処理し、「最も重要な製品体験」や「最も直感に反する洞察」などの重要な情報を自動的に抽出しまし。以前は数日、あるいは数週間かかる作業が、すべて数分で完了しました。関連する記事

原物をクライアントの納品物に変える：あなたは会議のメモ、逐語的な記録、そしていくつかのリサーチリンクを手元に持っており、それらを構造化された提出可能なレポートにまとめる必要があります。

Claudeはあなたのすべてのソース資料を読み、構造化されたレポートにまとめ、テンプレートに基づいたフォーマットを完成させ、直接送信可能なバージョンとして保存します。90分かかっていた作業が、今では15分に短縮できます。

自動化された週刊リサーチブリーフ：競合インテリジェンスのスケジュールされたタスクを設定できます。毎週月曜日の午前7時に、Coworkは自動的に競合企業を調査し、業界の出版物をスキャンし、フォーマットされた概要を生成します。ご都合の良いときに確認するだけで結構です。コネクターを使用すると、Slack、Gmail、Driveからリアルタイムのデータを取得することもできます。

財務モデリング:ある著者は、Coworkにソーシャルメディアの出口評価モデルの作成を依頼しました。クロードは計画を立て、数式エラーを発見し、それらを独自に修正し、最終的には4つの評価方法と合計129個の数式を含む「ウォール街スタイル」のExcelファイルを提供します。包括的な評価範囲のカバー：収益倍率、EBITDA倍率、ユーザー/加入者価値、および5年間のDCFモデル。率直に言って、これはすでに非常に素晴らしいことです。

制限

Coworkはクレジットをすぐに消費します。

1つの複雑なタスクは、通常の会話数十分に相当するクレジットを消費します。Proプラン（月額20ドル）では、毎日使用すると、通常1週間以内に制限に達します。コミュニティからのフィードバックによると、ヘビーユーザーは3〜4日でレート制限に達し、特に重要なタスク段階ではエクスペリエンスに大きな影響を与える可能性があります。

ファイルの読み込み、文書の生成、並列サブタスクなどの複数ステップのタスクは、本質的にコンピューティング負荷が大きいです。Coworkが主なワークフローになった場合、Maxプラン（クレジットが約5倍の月額100ドル、またはクレジットが約20倍の月額200ドル）の方がより実行可能になります。設定 > 使用状況でリアルタイムで使用状況を監視することをお勧めします。これにより、作業途中で中断されることがなくなります。

長いセッションでのコンテキスト圧縮の問題も重要です。セッションがコンテキスト制限に近づくと、Claudeは自動的に初期のコンテンツ要約を圧縮してスペースを解放します。セッションの実行は維持されますが、情報の正確性が低下します：数値は単純化され、ファイル参照は曖昧になり、初期の決定は要約説明に圧縮されます。

Claudeが特定の参照ではなく「一般的なパターン」で応答し始めたことに気づいたら、圧縮が発生したことを示しています。解決策は、重要なポイントでクロードが重要な情報をファイルに書き込むようにすることです。このようにして、コンテキストが圧縮されても、重要な情報は追跡可能です。

現在、研究プレビュー段階にあります。アントロピックはまた、次のように明示的に述べています。モデルは、ファイルを読み間違えたり、単純な質問に対して不必要に複雑な経路を取ったりすることがあります。複雑な複数ステップのタスクでは、予想される実行パスから逸脱する確率が約10％あり、最終結果にローカルの不一致が生じる可能性があります。したがって、外部出力を前に手動での確認が必要です。

セッションレス。新しいCoworkセッションは完全に独立しています：あなたが誰であるか、昨日何を議論したか覚えていません。これが現在の最大の摩擦点です。

しかし、コンテキストファイルシステムを確立すれば、この問題は効果的に緩和できます：

· ファイルに書かれた設定

· ドキュメントに書かれたプロジェクト計画

· 指令に書かれた規格

継続性が求められる場合は、その継続性を「ファイルに書く」ようにしてください。反対の利点も明らかです:ポータビリティ、共有性、バージョン管理機能を備えた構造化されたワークフロー。

タスクはクライアントランタイムに依存します。Coworkは、Claude Desktopで実行されるアクティビティセッションです。ウィンドウを閉じると、タスクが中断されます。セッションを保持するには、アプリケーションを閉じるのではなく、コンピューターをスリープさせることをお勧めします。

デスクトップサポートのみ。現在、モバイルCoworkやブラウザ版はなく、デバイス間同期化のサポートもありません（Dispatchは部分的に補うことができますが、完全に置き換えることはできません）。ファイルの一貫性を異なるデバイス間で確保するために、コンテキストファイルをクラウド同期ディレクトリ（iCloud、Dropbox、OneDriveなど）に配置することをお勧めします。

Claudeコードの効果的な使用方法：開発者中心主義

Coworkが知識労働者を対象としているのに対し、Claude Codeは開発者を対象としています。

Claude Codeは、当初2025年2月にコマンドラインコーディングツールとしてローンチされ、現在は開発プロセス全体でAIエージェントをスケジュールするために使用される拡張可能なプラットフォームに進化し、年間収益は250億ドルに達しています。

インストールは非常に簡単です：npm経由でインストール（npm install -g @anthropic-ai/claude-code）、プロジェクトディレクトリに入り、claudeと入力するだけで、コードベース全体にアクセスできるエージェントを起動できます。

その操作には、ファイルの読み取り、ファイルの書き込み、コマンドの実行、インターネット検索、テストの実行、コードの提出が含まれます。

一方、claude.aiのウェブバージョンも2月に大幅なアップグレードを受け、マルチリポジトリセッション、強化されたdiffとGitステータスの可視化、スラッシュコマンドのサポートが導入されました。ただし、その最も深い機能は、依然としてターミナル版に存在します。

しかし、本当にそれを際立たせるのは、「コードを書く」行為そのものではありません。それは、その機能の拡張であり、Claude Codeを強化された自動補完ツールから構成可能な開発プラットフォームに変えることです。

「環境」を設定する方法3つの重要なステップ

1.CLAUDE.md:プロジェクトレベルの操作マニュアル

各セッションの開始時に、ClaudeはまずあなたのCLAUDE.mdを読み取ります。これはシステムプロンプトに直接読み込まれ、会話全体を通じて有効なままになります。Claudeはここであなたが書いたことに従います。しかし、ほとんどの人はそれを完全に無視するか、無効な情報で埋め尽くしてしまい、結果として出力品質が低下します。情報が多すぎても少なすぎても悪影響を及ぼす可能性があります。これは習得が必要な「閾値」です。

何を含めるか

実行品質に本当に影響を与えるコンテンツに焦点を当てます。

· ビルド、テスト、lint などの主要コマンド（特定の bash コマンド）

· コアアーキテクチャの決定（例：「Turborepoのモノレポアーキテクチャを採用」）

· 明らかでない制約（例：「TypeScriptの厳密モードが有効になっているため、未使用の変数を使用するとエラーが発生します」）

· インポート標準、命名規則、エラーハンドリングスタイル

· コアモジュールのファイルとディレクトリ構造

含まないもの

· linterやフォーマッタの設定にあるべき内容

· 参照用の既存リンクを含む包括的なドキュメント

· 長々しい理論的な説明

200行以内に抑えることをお勧めします。この長さを超えると、Claudeが指示に従う能力が低下し、Claudeの指示とClaude Code自身のシステムプロンプトの「注意の奪い合い」が発生するため、文脈が占有されすぎてしまいます。

「何をすべきか」だけでなく「なぜ」も

TypeScriptのstrictモードを使用することは基本的な要件ですが、暗黙的なany型によるオンラインバグを経験したことがあるため、strictモードを使用することがより効果的です。その理由は、「なぜ」が判断の文脈を提供し、Claudeが明示的にカバーされていないシナリオでより情報に基づいた決定を下すことができるからです。

一度きりの書き上げではなく、継続的な更新

作業中に「#」キーを押すと、Claudeは新しいルールをCLAUDE.mdに自動的に追加します。2回目同じ問題を修正したときは、このルールを文書化するべき合図です。時間の経過とともに、コードベースの運用方法を真に反映する「生きた文書」に進化します。

良いものと悪いものの違い

悪いCLAUDE.mdは、新参者向けのオンボーディング文書のようなものです。良いCLAUDE.mdは、記憶を失う前に自分自身に残す作業メモのようなものです。

2.CLAUDE.mdの階層構造

多くの人が見落としがちです：CLAUDE.mdは単一のファイルではなく、セッションが開始されるときに有効になる階層構造です。

管理ポリシー（組織レベル）
IT展開は変更不可で、会社全体のルールに適用されます

~/.claude/CLAUDE.md（グローバルレベル）
プロジェクト全体で有効でバージョン管理されていない個人設定

./CLAUDE.md (プロジェクトレベル)
チーム共有の設定で、Gitにコミットされ、すべてのメンバーに普遍的に有効

CLAUDE.local.md (ローカル優先)
現在のプロジェクトに対する個人調整で、コミット時に自動的に無視されます

ルールが競合する場合、上位レベルのルールが優先されます。この階層構造により、Claude Codeは「個人用ツール」から「チームコラボレーションシステム」へと拡張できます。

チームでよく起こる問題

開発者は、重要なルールを個人の設定（〜/.claude/CLAUDE.md）に記述し、すべてがうまく機能するようにしています。しかし、新しいメンバーがリポジトリをクローンすると、これらの個人設定がないために異なる出力が発生します。チームは、実際には設定の問題であるにもかかわらず、これをモデルの問題として誤って帰属させることがよくあります。

典型的な例は、チームが「クロードのランダムな動作」をデバッグするのに2日間費やしたものの、結局、そのコアルールはシニア開発者のローカル設定にのみ存在していたことが判明したというものです。結論は簡単です。すべてのチーム標準は、プロジェクトレベルのCLAUDE.mdに記述する必要があります。

3.ルールディレクトリ：拡張可能なモジュラー命令システム

CLAUDE.mdが扱いにくくなる（必然的にそうなります）場合、ルールを.claude/rules/ディレクトリに分割できます。

このディレクトリ内の各Markdownファイルは、セッションの開始時にCLAUDE.mdと一緒に読み込まれます。これにより、指示システムがモジュール化され、メインファイルが簡潔で保守性を保ちながら、拡張が可能になります。

各ファイルは集中して作業できます。API仕様を担当する人はapi-conventions.mdを、テストを担当する人はtesting.mdを管理し、互いに干渉しない明確な責任を負います。

本当に価値があるのは、「パススコープのルール」です。ファイルにグロブパターンを含むYAMLフロントマターを追加することで、Claudeが指定されたパスに一致するファイルを処理する際にのみ、これらのルールを有効にすることができます。

これにより、ディレクトリの場所に関わらず、すべてのテストファイルをカバーできます。対照的に、ディレクトリレベルのCLAUDE.mdは、そのディレクトリ内のファイルにのみ適用されます。50以上のテストディレクトリ全体で一貫して適用する必要がある標準の場合、パスベースのルールはより合理的な解決策です。また、このアプローチは、一致したときにのみ関連するルールがロードされるため、トークンの消費量を削減できます。

コマンド、スキル、エージェントの違い

これらの3つのタイプの拡張メカニズムは、異なる働きをします。特定のユースケースに不適切に選ばれると、使用コストと摩擦が増加する可能性があります。

コマンド(.claude/commands/)は、手動でトリガーする必要があるスラッシュコマンドです。

例えば、review.mdという名前のファイルは/project:reviewというコマンドに対応しています。ファイル内でMarkdownで指示を書くことができます。同時に、`記号の`！`構文を使用して、シェルコマンドを最初に実行し、Claudeのプロンプトの前に出力結果を埋め込むことができます。

これで、/project:reviewを実行すると、システムが自動的に実際のgit diffをプロンプトに挿入します。

また、$ARGUMENTSを使用してパラメータを渡すこともできます。例えば、/project:fix-issue 234は、問題番号234の内容を直接コンテキストに読み込みます。

プロジェクトレベルのコマンド(.claude/commands/)はコミットされ、チーム内で共有されます。個人のコマンド(~/.claude/commands/)は/user:command-nameの形で表示され、個人にのみ見えます。

一方、スキル(.claude/skills/)は異なる仕組みです。手動でトリガーされるのではなく、タスクが一致したときにClaudeによって自動的に呼び出されます。

スラッシュコマンドを入力する必要はありません。Claudeはスキルの説明を読み、現在のタスクと一致するかどうかを判断し、適切なタイミングで自動的にトリガーします。

言い換えれば：

・コマンドは「あなたからのトリガーを待っている」

・スキルは「シナリオを認識した後、自動的に実行されます」

構造的には、スキルは単一ファイルではなくフォルダです。スクリプト、参照ドキュメント、データ、テンプレートを含めることができます。YAMLフロントマター構成を持つSKILL.mdファイルは、トリガー条件を定義できます。

スキルは、YAMLフロントマターに労力パラメータを設定することもサポートするようになり、呼び出されたときにモデルのデフォルト推論強度を上書きできます。また、そのスキルが呼び出されたときにのみ有効になるオンデマンドトリガーフックもサポートしています。例えば、/carefulは破壊的操作を防ぐために使用され、/freezeは特定のディレクトリを超えた編集を制限するために使用されます。

Anthropicの内部エンジニアリングチームは、ライブラリ/APIリファレンス、製品検証、データ取得、ビジネスプロセス自動化、コード構築、コード品質レビュー、CI/CDデプロイメント、ランブック、インフラストラクチャ運用など、9つの主要なシナリオカテゴリに数百のスキルを構築しました。

3月7日には、クリエイティブデザイン、ドキュメント生成、技術開発、企業コミュニケーションなどのシナリオをカバーするこれらのスキルのうち17個をGitHub（anthropics/skills）でオープンソース化しました。

スキルの最も価値のある部分は、多くの場合、「落とし穴」の要約、つまりあなたが直接経験した落とし穴です。これらの経験を優先して含めることが最も価値があるため、優先して含めてください。

エージェント（.claude/agents/）はさらに抽象化された概念です。これらは独立したシステムプロンプト、ツール権限、モデル設定を持つ「サブエージェントロール」です。

ツールフィールドは、エージェントの機能を制限するために使用されます。たとえば、セキュリティ監査エージェントには、書き込み機能なしで、読み取り、グレップ、グロブの権限のみが付与されることがあります。これは意図的な制限です。モデルフィールドは、異なるタスクに対して低コストのモデルを選択できるようにします。主に読み取りと調査に焦点を当てたタスクの場合、Haikuは通常十分です。

サブエージェントの主な価値は、メインコンテキストのクリーンさを維持することにあります。メインエージェントのコンテキストウィンドウは、膨大な調査情報で簡単に満たされます。一方、サブエージェントは、この「汚れた作業」を独立したコンテキストで処理し、圧縮された結果を返します。最終的には、メインダイアログは全体の推論プロセスではなく結論を保持します。

Claudeコードのコア機能

タスク

発売日：1月22日。

Anthropicは既存のTodosシステムをタスクにアップグレードし、真のプロジェクト管理基盤コンポーネントに変えました。

タスクは依存関係をサポートし、ローカルファイルシステム（〜/claude/tasks）にデータを保存し、複数のサブエージェントまたはセッションが同じタスクリストで共同作業できるようにします。セッションがタスクを更新すると、その変更は同期的にそのタスクリストを使用しているすべてのセッションにブロードキャストされます。

また、タスクリストを環境変数として設定し、複数の並列エージェントを起動し、同じタスクシステムを通じて共同作業することもできます。これは、マルチセッションワークフローの基礎を形成し、エージェントチームが組織の秩序を維持するためのコアメカニズムです。

エージェントチーム

発売日：2月5日、Opus 4.6でリリース、現在実験的な機能です。

サブエージェントが「別個の実行、統一されたレポート」モードを表す場合、エージェントチームはより共同作業チームのようなものです。チーム メンバーは、受信トレイのようなメカニズムを通じて直接コミュニケーションをとり、共有タスク リスト（依存関係あり）を通じてタスクを分割し、並列コラボレーションを実現できます。

同時に実行できるメンバーは最大 10 名です。メイン セッションは、タスクの割り当て、結果の統合など、全体的な調整を担当します。各メンバーは、独自の独立したコンテキスト ウィンドウでタスクを実行します。

サブエージェントとは異なり、チーム メンバーは次のことができます。

· 直接発見を共有

・お互いに検証し、質問する

・中央セッションのリダイレクトを必要とせずに共同作業する

アクティベーション方法:settings.json に設定する
CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

典型的な使用例

例えば、以下を含む新機能を開発する必要があります：API、フロントエンドコンポーネント、テストフレームワーク。

3人のメンバーから始めることができます:

· APIインターフェースを担当する人

・Reactコンポーネントを担当する者

・統合テストを担当する者

3人はタスクリストを共有することで協力し、テスト担当者はどのインターフェースやコンポーネントが検証を必要としているか瞬時に知ることができます。全体的なワークフローは、順次実行から並列進行へと変化し、もとは90分を要したタスクが約30分で完了できるようになります。

使用上の制限

エージェントチームには追加の調整費用が発生し、トークンの消費量は単一セッションよりも大幅に高くなります。

適用対象:

・並列で分解できるタスク

・比較的独立したサブタスク

適用除外:

· 順序に強く依存するタスク

· 同じファイルに頻繁に変更を加える必要があるシナリオ

これらの場合、単一のセッションまたはサブエージェントの使用を優先することをお勧めします。

リモートコントロール

リリース日：2月24日（当初はMaxユーザー向けに提供され、後にProに拡張）

これは、Channels以前の解決策でした。

ターミナルで「claude rc」を実行し、モバイルデバイス（Claudeアプリまたはclaude.ai）でセッションを引き継ぐことで、リモートコントロールが実現します。
デスクトップでタスクを開始し、外出後も携帯電話で実行プロセスを指示し続けることができます。

TelegramやDiscordとの統合により、Channels（以下）が使用例を拡大しましたが、メッセージボットの追加設定を必要とせずに「モバイル制御ターミナル」を実現する最も簡単な方法は、リモートコントロールです。

Claudeコードチャネル：常時メッセージ インターフェイス

稼働開始日:3 月 20 日、現在リサーチ プレビュー中。

AI に直接電話からメッセージを送って、ローカル マシンでタスクを実行させることができればいいのにと思ったことがあれば、これがその解決策です。

チャネルは、実行中の Claude Code セッションを Telegram または Discord に接続できます。携帯電話でメッセージを送信するだけで、Claudeはローカル開発環境（ファイル、ツール、Git、すべてのリソースを含む）でコマンドを処理し、同じチャットアプリを通じて結果を返します。

セッションはバックグラウンドで継続して実行されます。外部イベントが次々と発生し、Claudeはそれらをフルプロジェクトのコンテキストで一つずつ処理します。実行中にターミナルを凝視しているかどうかはもはや重要ではありません。

この対話型モードは、一般的に使用されるチャットツールを通じて24時間365日呼び出せる「常時稼働AI作業ノード」であるOpenClawの2025年11月のリリース後に人気が急上昇した理由です。

違いは、チャネルはClaude Codeのネイティブ機能であり、Anthropicのセキュリティシステムによってサポートされ、優れたスケーラビリティを持つMCPアーキテクチャ上に構築されている点です。

設定:

Telegramを開き、ボットに任意のメッセージを送信すると、ペアリングコードが返されます。/telegram:access pairを使用してペアリングを完了する <code>.ペアリングプロセスにより、ボットはユーザーIDにロックされ、他の誰もセッションを制御できないようにします。

Discordの統合も同様で、対応するプラグインを介して完了します。

現在の制限事項は以下の通りです。

・ターミナルセッションを継続的に実行する必要がある（tmux、screen、またはバックグラウンドプロセスと組み合わせることも可能）

・リサーチプレビューフェーズでは、Anthropicが正式に承認したプラグインのみがサポートされます

・許可確認は依然としてターミナルで完了する必要があります

ただし、プラグインのアーキテクチャ自体は拡張性のために設計されています。Slack、WhatsApp、iMessageなどのチャネルはすでに広く需要があり、カスタムチャネルの開発ドキュメントも公開されています。

チャネルの設定プロセス全体には約10分かかります。Telegramボットを作成し、ペアリングコードを取得し、バインディングを完了します。その後、外出先で電話から直接ローカルのClaude Codeセッションを操作できます。例えば、コーヒーを買いながら認証フローのリファクタリングを行ったことがありますが、デスクに戻ったときには、直接レビューできる状態のPRが準備されていました。

その瞬間、それはもはやツールではなく、インフラストラクチャ層のように感じられました。

フック

フックは、コミット前、ツール呼び出し後、または特定のファイルを編集しようとする際に自動的にトリガーされるシェルコマンドです。

それらはAIの「知性」ではなく、決定論的制御能力に関心があります。

典型的な用途には以下が含まれます：

・クロードが書き込む各ファイルでlintを自動実行

・機密情報を含むファイルのコミットを防止

・タスクが完了したらSlack通知を送信

・編集のたびに自動的に型チェックを実行

・100%遵守しなければならないルールへの準拠を強制

例えば、以下はClaudeが機密情報をコミットするのを防ぐ基本的なフック構成です：

この構成を.claude/settings.jsonに追加すると、機密情報がリポジトリに入る前に傍受され、機密情報の積極的な保護が実現し、モデル推論に頼らず、決定論的な保証が提供されます。

最近の追加機能には、PostCompactフック（コンテキスト圧縮後にトリガーされ、圧縮されたコンテンツを記録する）とExitWorktreeフックも含まれます。

明確な意思決定の枠組みは次のとおりです：フックは決定論的な保証を提供し、常に100%正しく実行されなければならないビジネスルールに使用すべきです。一方、プロンプトは、好みに合わせて柔軟に調整できる確率的なガイダンスに適しています。

単一の障害が財務上の損失や法的リスクにつながる可能性がある場合は、Hooksの使用を優先してください。

MCP

MCPは、Claudeを外部サービスに接続するオープンスタンダードで、データベース、API、GitHub、Slack、Telegram、Google Drive、およびサーバーサイドAPIを構築できるほぼすべてのシステムをカバーしています。

MCPは、AI時代の「USB-Cポート」と考えてください。各データソースに対する統合を個別に開発する必要はなくなり、代わりにプロトコルを通じて普遍的にインターフェースできます。

· MCPサーバー：データと機能を提供

· Claude:クライアントインターフェースとして機能

チャネル機能全体はMCP上に構築されており、TelegramとDiscordの統合は本質的にMCPサーバーとして機能し、プラグインアーキテクチャもこのシステム内で動作します。

言い換えれば、「Claude + 外部データ」を含むシステムを構築している場合、基本的にMCPを使用しています。

MCP構成は通常以下の場所に配置されます。

プロジェクトレベル: .mcp.json（バージョン管理、チーム共有に含まれる）

個人レベル: ～/.claude.json

環境変数（例： ${GITHUB_TOKEN}), リポジトリに認証情報を保存するのを避けることができます。

セルフホスト型MCPサーバーをセットアップする前に、既存のコミュニティ実装があるかどうかをまず確認してください。Jira、GitHub、Slack、Notion、Linear などの一般的なツールには、既に既製のソリューションがあります。コミュニティ ソリューションが特定のチームの要件を満たせない場合にのみ、セルフホスティングすることをお勧めします。

各サービスのトークンの消費量を確認するために、定期的に /mcp を実行することをお勧めします。実際のケースでは、一部のプロジェクトでは、コンテキスト ウィンドウの約 15% がレガシー接続によって占有されていました。未使用のサービスは、速やかに切断する必要があります。

プラグイン

プラグインは、チーム標準化の中核となるものです。チーム メンバーは、コード レビューの基準、デプロイ プロセス、アーキテクチャの仕様をプラグインとしてカプセル化できます。チームがこれらのプラグインを統一してインストールすると、一貫性のある出力、スタイルの一貫性、プロセスの遵守が実現できます。基準はもはや個人の記憶に依存せず、システム機能として固められます。

プラグインは本質的に複合的なユニットです。スキル、フック、サブエージェント、MCPサーバーをインストール可能なモジュールにパッケージ化します。

例えば、完全なコードレビュープロセス（スキル、サブエージェント、プリコミットフックを含む）はプラグインとしてカプセル化され、マーケットプレースやチームのプライベートリポジトリを通じて配布できます。

プラグイン内のスキルは、名前空間（例：/my-plugin:review）を使用して、複数のプラグイン間の競合を回避します。2023年3月のアップデートでは、source: 'settings'を使用してsettings.jsonでプラグインのエントリポイントを宣言することもサポートしています。

推奨パス:

· 役割に合った公式プラグインをインストールする

· 1週間実践する

· チームの基準をカプセル化したカスタムプラグインを構築する

実際の効率向上が起こるのは3番目のステップです。

ヘッドレスモードとCI/CD

Claude Codeは、-pパラメータを使用して非対話型モードでの実行をサポートしており、PRコードレビュー、セキュリティスキャン、テスト生成、ドキュメントの更新などの自動化プロセスへのシームレスな統合が可能になります。このパラメータを使用しない場合、CIタスクは対話型入力を待機している間にブロックされます。

組み合わせ：

--output-format json

--json-schema

自動システム解析やPRコメント生成のために構造化された結果を出力できます。

基本的なGitHub Actionsワークフローは以下の通りです。

・PR作成時にトリガー

・実行: claude -p "このdiffを確認..."

・出力JSON

· コメントを解析して投稿する

デプロイには約15分かかるが、手動でのレビュー前に問題を特定するのに役立つ。

主な原則:コードレビューには、コードを生成したのと同じセッションではなく、独立したClaudeインスタンスを使用する必要がある。コードを生成したセッションは、その推論経路を保持しているため、自己挑戦的な決定をしにくくするためである。独立したインスタンスを使用することで、問題を特定しやすくなる。

Claudeコードのセキュリティ機能

Claudeコードは、コードベース全体に対してセキュリティ監査を実行できます。従来のスキャニングツールはルールマッチングに依存しており、偽陽性率は通常30%から60%の範囲ですが、Claudeは意味理解を通じてファイル間のデータフロー分析を実行し、複雑な論理的脆弱性を特定できます。

Anthropicは偽陽性率が5%未満であると報告しています。Opus 4.6のテストでは、そのセキュリティチームは、長年特定されずに存在していたものも含め、複数の成熟したオープンソースプロジェクトで500以上の脆弱性を発見しました。その後、クロードはレッドチームメカニズムを使用して結果の二次スクリーニングを行い、偽陽性をさらに削減します。

音声モード

クロードコードは音声入力をサポートしており、キーボードなしでプログラミングが可能です。

典型的な使用例は以下の通りです：リファクタリングロジックを口述しながらコードを表示したり、複雑な問題に対する解決策を口頭で説明したり、/voiceで有効にしたりします。

WebSocketの切断などの初期の問題にもかかわらず、継続的な最適化が行われています。

自動化されたコードレビューとPRワークフロー

Claude Codeは、PR内のコードレビューを自動的に実行できます。diffの分析、コード品質の評価、潜在的な問題のフラグ付け、テストカバレッジの確認、PR内のコメントの提供などを行います。

CI/CDと組み合わせることで、以下のこともできます。プレビューの生成、テストの実行、変更の要約、条件が満たされた場合のマージの準備などです。

チャット、共同作業、コード以外でも、エコシステムは拡大し続けています。

ExcelとPowerPointでClaudeを使用する方法

Claudeは現在、プラグインとしてExcelとPowerPointに統合されています。

3月11日のアップデートにより、両者の間でコンテキスト共有が可能になりました。Excelで実行されたデータ分析（数式、ピボットテーブル、条件付き書式など）は、情報を失うことなく、シームレスにPowerPointに移行し、プレゼンテーションコンテンツや視覚的結果を作成できます。

また、プラグイン内でスキルを実行することもできます。さらに、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Foundryをベースとするエンタープライズユーザーは、LLMゲートウェイを通じてアクセスすることもできます。

最も効率的なワークフローは、Excelに生データをインポートし、Claudeに分析を実行させ、ピボットテーブルを構築し、主要なトレンドを抽出させた後、PowerPointを開き、Claudeにこれらの分析結果に基づいてプレゼンテーションを直接生成させることです。

コンテキストが既に共有されているため、Claudeはデータ、主要な洞察、重要な数値をマスターしており、繰り返しやアプリケーション間のコピー＆ペースト、再フォーマットの必要はありません。

クリエイターからは、四半期ごとの生データから取締役会レベルの報告書作成まで、これからは約20分しかかからないというフィードバックが寄せられています。

Microsoftはまた、3月9日に、ユーザー1人当たり99ドルのE7エンタープライズサブスクリプションの一環として、Claudeモデルに基づく「Copilot Cowork」を発売しました。

Claudeは、他のエンタープライズ製品の基盤となる機能エンジンとして徐々に進化しています。

チャットのカスタムビジュアル

発売日：3月12日（ベータ版）、無料ユーザーを含むすべてのユーザーが利用可能に。

クロードは、チャット内でインタラクティブなチャート、図、ビジュアルコンテンツを直接生成できるようになりました。

これらのビジュアルはHTMLとSVGを使用して構築され、ホバーやクリックによるインタラクションをサポートし、会話が進むにつれて継続的に更新できます。

区別する必要があります：

インラインビジュアル：チャット内で一時的に動的に変化する

アーティファクト：永続的で共有可能なドキュメント（サイドバーに配置）

インライン画像とは、議論中に一時的に「ホワイトボードに落書きする」ようなものです。SVG/HTMLとしてエクスポートするか、保存のためにアーティファクトに変換できます。

使用上の推奨事項：

データの調査や概念の説明時にはインラインビジュアルを優先する

成果物を提供する際にはアーティファクトを使用する

典型的なシナリオは、デバッグの最中に「認証フローチャートを描いてください」と言うことです。

Claudeは即座に図を作成し、ツールを切り替えることなく問題に対処し、議論を続けることができます。

いくつかのコア変更

API

Claudeを基盤としたアプリケーションを構築する開発者にとって、最も重要な現在の変更点は以下の通りです：

推論メカニズムの調整

アダプティブ推論が元のbudget_tokensモデルに代わる。

Sonnet 4.6:コストを削減するために「中」に設定し、品質に大きな影響を与えないようにする

Opus 4.6:高性能シナリオ向けに「max」モードを追加したが、トークン消費量が大幅に増加した

推論トークンは出力トークンごとに課金される（Opusの場合、1Mトークンあたり25ドル）ため、自動化プロセスにおける重要なコスト管理パラメータとなる。

ツールと出力機能は一般に利用可能

ファイン・グラウンド・ツール・ストリーミング・インボケーションが正式に利用可能に

構造化された出力はGAに到達しました

データ・レジデンシー・サポート（米国への推論を1.1倍のコストで制限）

1Mコンテキスト・ウィンドウは自動化されました（200Kトークン以上に対して追加の設定は不要）

ウェブ機能

ウェブ検索またはウェブフェッチと組み合わせた場合、コードの実行は無料です

検索結果には動的フィルタリングがサポートされています（追加料金なし）

ウェブ検索とウェブフェッチの両方が、ベータラベルなしのGAになりました

これは、ほとんどの開発者が見落としがちな重要な機能です。

API スキル

APIスキルは、まだ広く採用されていない新しい機能です。

Anthropicは、PowerPoint、Excel、Word、PDF処理用の事前構築スキルを提供しています。
また、ドメイン知識や組織のプロセスを再利用可能な機能にカプセル化するためのカスタムスキルのアップロードも/v1/skillsインターフェイスを介してサポートしています。

注意：

スキルは、コード実行機能が有効になっている必要があります。

文書処理アプリケーションの場合、この機能により、多数のカスタムツールチェーンを置き換えることができます。

コンテキスト圧縮

セッションがコンテキスト制限に近づくと、システムは自動的に過去のコンテンツを圧縮し、要約して、重要な情報を保持しながらスペースを解放します。

1Mコンテキストウィンドウが正式に利用可能になったことで、圧縮トリガーの頻度は大幅に減少しました。

データとスケール

Anthropicは、2026年2月12日に広く報じられたシリーズG資金調達ラウンドを完了し、同社の評価額は3,800億ドルとなった。このラウンドはGICとCoatueが主導し、OpenAIの400億ドル調達に次ぐ史上2番目に大きいVC取引となった。MicrosoftとNVIDIAも参加した。

同社の年間収益は140億ドルに達し、3年連続で10倍の成長を達成した。特に、Claude Codeの年間収益は25億ドルに達し、今年初頭から倍増した。一方、企業向けサブスクリプションの規模は4倍に拡大しています。

顧客構成の面では、

・フォーチュン500社のうち、上位10社のうち8社がクロードの顧客である

・年間100万ドル以上を費やす顧客数は500社を超えている（2年前は12社強）

・年間10万ドル以上を費やす顧客数は過去1年で7倍に増加している

現在、企業顧客は収益の約80％を占めており、エンタープライズ版は従来の販売プロセスなしにオンラインでの直接購入をサポートしています。

エンタープライズインフラストラクチャに関して：

1月に、機密性の高い医療データを扱う組織を対象としたHIPAA準拠のエンタープライズプランを開始

2月13日にエンタープライズアナリティクスAPIをリリース、組織レベルでの利用状況およびエンゲージメントデータへのプログラマティックアクセスを提供

このような機能は、企業の調達決定の主要な要因です。

Anthropicはまた、Claudeパートナーネットワークを導入し、トレーニング、共同マーケティング、技術アーキテクチャのサポートに1億ドルを割り当てた。

最初のプロフェッショナル認定であるClaude Certified Architect（基礎）は、3月12日に開始され、エージェント設計、MCP統合、Claudeコード構成、プロダクションレベルの信頼性パターンをカバーする監視付きアーキテクチャレベルの試験が特徴である。

アクセンチュアは、この認定制度を通じて約30,000人の専門家のトレーニングを計画している。公式トレーニングプラットフォームであるAnthropic Academyは、3月2日に13の無料コースの提供を開始し、現在は15に拡大している。販売、開発者、シニアアーキテクチャのためのさらなる認定は、今年後半に開始される予定である。

コンサルティング会社や代理店にとって、この認定制度は将来、企業顧客のパートナー選択の重要な基準となる可能性が高い。

内部使用の観点から：

· Anthropicエンジニアの作業の約60％はClaudeに依存している（1年前の28％から増加）

· 1日に60〜100の内部バージョンがリリースされる

· Coworkはわずか10日間で0から稼働し、完全にClaudeコード上に構築された。

これにより、重要なフィードバック・ループが生まれました：ツールは、それ自体を構築するために使用されています。

このループにより、製品の反復サイクルが「月単位」から「週単位」、さらに「日単位」に短縮されました。

AIやエージェントを構築している場合に意味すること

インフラストラクチャ層は急速に「コモディティ化」しています。わずか6ヶ月前にカスタムビルドが必要だったものが、今ではプラットフォームのネイティブ機能となっています。本当の障壁はインフラには決してなく、それは味、流通能力、そしてこれらのツールの上に構築するものであった。

Claudeで製品を開発する開発者にとって、本当の優位性は、その拡張システムにある：スキル、サブエージェント、エージェントチーム、フック、チャネル、MCP、プラグイン。

カスタムスキルとスコープ付きエージェントで微調整されたClaudeコードは、チャットボックスにキーワードを入力するだけの使用法とは根本的に異なる2つのツールである。

これらのレベルを理解し、ワークフローシステムに適合するように設定することで、使用のたびに複合的な利点が得られるようになる。

知識労働者にとって、Coworkは今週からあなたの毎日の仕事を一新します：コンテキストファイルシステムを設定し、グローバルコマンドを確立し、2つのプラグインをインストールし、AskUserQuestionを使用してすべてのタスクを優先順位付けし、スケジュールされたタスクを設定します。電話とデスクトップをブリッジするDispatchを活用し、ダウンタイムを生産的な成果に変えましょう。また、最新のComputer Useは、自動化の限界をさらに広げます。

チームマネージャーにとって、プラグインマーケットプレイスとエンタープライズ機能は、組織全体でClaudeの使用を標準化できることを意味します。チームの経験、規範、プロセスをプラグインに固め、配布する。これが「AIをたまに使う」から「AIで作業する」への重要な飛躍です。

ペースは遅くなることはなく、さらに加速するだけです。

なぜなら、Anthropicは次世代のツールを構築するために自社のツールを使用しているからです。各世代のモデルは、次世代のモデルを構築する効率を向上させています。この再帰的加速は、業界全体のコンピューティング方法を変えています。

今すぐこのプラットフォームを理解しましょう。来期でもなく、来月でもなく、今すぐです。

ここまでお読みいただいたあなたは、このコンテンツをブックマークするものの、おそらく戻ってこない人々の99.9%に比べて優位にいます。彼らは引き続きクロードを基本的なチャットツールとして利用するでしょうが、あなたにはその必要はありません。

私はエンジニアではありません。独学で身につけた知識です。また、私はすべての答えやすべてのシナリオに最適なクロードの設定を所有していると主張するつもりはありません。そのようなことを言う人は、あなたを誤導している可能性が高いです。ここに掲載されている内容はすべて、日々の実践から得たものです。継続的に試行錯誤し、本当に効果的な方法を記録することで、他の人が最初からやり直す必要がないようにしています。

必要なのは、実践すること、間違いを犯すこと、そしてもっと「試行錯誤」することです。これが学ぶ唯一の方法です。

もしここに不正確な情報、省略、または時代遅れのコンテンツを見つけたら、遠慮なく指摘してください。他の人が間違った情報に基づいて作業を続けるよりは、私が修正する方が良いでしょう。

お読みいただきありがとうございます。

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