1000体のAIが2時間以上連続稼働!最強AIエージェント機能「Claude Code Dynamic Workflows」リリース

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① 最大1000体のAIが数時間稼働。Claude Codeに新機能「Dynamic Workflows」登場

米国時間5月28日、Anthropic社がClaude Codeの新機能「Dynamic Workflows」を、リサーチプレビュー版としてリリースしました。

別名「ultracode」とも呼ばれ†、Javascriptで書かれたプログラムに則って、最大1000体のエージェントを呼び出しながら、数時間にわたって自律稼働するという、なんともキャッチーな機能です。

SNSではあまり話題になっていない印象ですが、少なくともコーディングタスクでは明確な精度向上を体感しました。ゆくゆくは他のタスクでも、同じような恩恵を得られる余地は十分にあると考えています。

今日のAIエージェントが抱える問題として、「コンテキストウィンドウ逼迫による精度低下」と「一貫性の欠如」が挙げられます。実際には文書を読んでいないのに確認済みのフリをしたり、あなたの指示文を鵜呑みにしたり。そんなAIに振り回された経験が、一度はあるのではないでしょうか。

今回のClaude Codeの新機能は、「分業」と「多角化」という2つの工夫を盛り込んだワークフローを自動構築することで、上記の弱点を大きく和らげています。スライド作成タスクを例に、その仕組みを紐解いていきましょう。

スライド完成までのフローには、「リサーチ」「シナリオ作成」「スライド化」といったサブタスクが含まれます。新機能ではこのタスク分解を自動でこなし、それぞれに別のAIエージェントを割り当てることで、各AIがコンテキスト逼迫に悩まされることなく、最大限の実力を発揮できるようになっています。

加えて、実行用とは別に「検証用」のAIエージェントが設置されます。これにより「指示文を鵜呑みにする」「文書を読んだフリをする」といった、第三者がいれば気づけたミスの発生確率が大きく軽減されるわけです。

実際に試してみて、もちろん完璧とはいかない場面もありましたが、通常の動作の10〜100倍程度のトークンを消費して、数時間動作するだけあって、「ファイルを読み損ねる」といった凡ミスは劇的に減っていることを確認できました。

そしてこの枠組みが最も活きるのが、先日のClaude Mythosで話題を呼んだ「脆弱性発見」のような現場でしょう。膨大なプログラムを隅々まで読み込み、多角的な視点から穴を見つけるという、いわば「探索の物量戦」と相性抜群であることを、強く感じさせられました。

†正確には、「ultracode」は、xhighの推論レベルで、Dynamic Workflowsの起動をClaude自身に判断させるClaude Codeのセッション設定のことを指します。

② AIが人の手を離れるかもしれない。AnthropicがAI開発ペースの減速検討を呼びかけ

前節で紹介したDynamic Workflowsを皮切りに、少なくともコーディングや研究の大規模なタスクでは、AIを数時間連続で稼働させる使い方が、徐々に普及していくでしょう。

AIがこなせるタスクの規模は拡大していく一方ですが、実はAnthropic社は、この急速な進化に歯止めをかけたいと考えているようです。同社は米国時間6月4日に発表したブログ記事で、世界的なAI開発のペースを緩めることを「おそらく良いこと」と明言しました。

その背景にあるのが、AIによる「再帰的自己改善」、つまり人の手を介さずに自らの性能を向上させ続けるという状態の実現が、現実味を帯び始めているということです。

AIは日々凄まじいペースで進化を続けています。研究機関METRによれば、AIエージェントがこなせるタスクの規模は、4ヶ月で2倍以上、年率に換算すれば8倍以上のペースで拡大し続けています。Anthropic社内でも、エンジニアが1日にマージするコード量は、2021〜2024年までほぼ横ばいだったものが2025年以降に急上昇し、現在は2024年比で8倍に達しています。

そしてもうひとつおさえておきたいのが、AIの性能がすでに「人間に計測不可能な水準」へ突入しつつあることです。上述のMETRの調査では、AIが少なくとも16時間以上連続稼働できることが確認された一方、タスク規模の上限を測ること自体が、もはや困難になってきたとされています。

こうした状況を踏まえ、Anthropic社は人間が主導してAIの性能が向上していくシナリオに帰着する可能性が最も高いとしながらも、再帰的自己改善のシナリオも「十分に起こり得る」としています。

そしてもしAIが人の手を離れていけば、人間の意図や価値観に沿うようにAIを安全に調整していく「アライメント」が機能しなくなる恐れがあります。それを防ぐため、最先端AIの開発を「一時的に減速または停止する選択肢」を世界が持つべきだと踏み込んだ提言をしたのです。

もっともAnthropic社が現在、IPOに向けた準備を進めているフェーズであることも踏まえると、あまりに危険で公開できないとしたClaude Mythosモデルの発表然り、程度こそわかりませんが、今回の発表にもマーケティング要素が含まれていることは否定できないでしょう。

③ あのGoogleまでもが、計算資源を「借りる」側へ。SpaceX社との利用契約を締結

前節で解説した通り、AI研究開発が大成功を収めれば、AIが自らを再帰的に改善し続けるシナリオが現実味を帯びてきます。

一方で足元に目を向ければ、各モデルプロバイダーがAIモデルの安定供給に四苦八苦しているのも事実です。米国時間6月5日には、耳を疑うようなニュースが飛び込んできました。

世界規模のデータセンターを運営し、Google Cloud Platform（GCP）を通じて顧客に計算資源を与える側であったはずのGoogle社が、SpaceX社が保有するデータセンターの計算資源を利用する契約を締結したのです。今年10月から2029年6月までの約4年間、月額9億2000万ドル（約1470億円）の契約となります。

SpaceX社は過去最大の時価総額283兆円でのIPOを目前に控え、モデルプロバイダーとの提携を矢継ぎ早に発表してきました。

今年4月には、自社モデル「Composer」の開発を進めるCursor社と、最大約9兆6000億円規模の買収オプションを残す形で提携を表明したほか、先月にはAnthropic社と、月額約2000億円でデータセンター「Colossus 1」の全計算能力を独占利用する契約を結んだばかりです。

ではなぜ、計算資源を売る側であったはずのGoogle社までもが、計算資源不足に陥ったのでしょうか。CNBCによれば、法人向け「Gemini Enterprise」の需要が急増し、予測を大きく上回ったことが理由として挙げられています。

今月から、開発支援ツールGitHub Copilotが定額制から従量課金制へ移行するなど、計算資源の枯渇はAIサービスの提供形態にまで影響を及ぼしています。各社がいかにして計算資源を確保し、ユーザーへ届けていくのか。今後の動きから目が離せません。

今週は、Claude Code、Cowork、CodexといったAIエージェントを使っている方に向けて、AIの能力を最大限に引き出すためのコツをご紹介します！

① Effortレベルを適切に設定する

AIエージェントでは、推論にどれだけの労力をかけさせるかを「Effort」パラメータによって調節できます。このパラメータの強度を上げれば上げるほど、トークン消費量と処理時間が増える代わりに、回答に深みが出て精度が向上します。

AIエージェントの回答品質に満足できない、精度が下がったと感じた時は、強度を上げてみましょう。特にコーディングのような「答えのあるタスク」をこなす際には、xhigh以上で利用することをおすすめします。

② モデルを適切に設定する

先日リリースされた「Claude Opus 4.8」に関して、ツール呼び出しの不具合が多方面から指摘されています。もし頻繁にエラーに遭遇する場合は、Opus 4.6などの旧モデルを使用することで解決する可能性があります。Claude Codeに依頼してやってもらいましょう！

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