この記事では、2026年5月28日にAnthropicが発表したClaude Codeの新機能「Dynamic Workflows」について、何ができる機能なのか、仕事や開発現場でどう使えるのかを解説します。
この記事でわかること
- Claude CodeのDynamic Workflowsとは何か
- これまでのClaude Codeと何が違うのか
- サブエージェントを並列に動かす仕組み
- どんな作業に向いているのか
- 使う時の注意点
結論から言うと、Dynamic Workflowsは「Claude Codeが作業を自分で分解し、複数のサブエージェントに並列で仕事を振り分ける機能」です。
これまでのAIコーディング支援は、1つのAIが順番にコードを読んで、修正して、テストして、報告する形が中心でした。Dynamic Workflowsでは、Claudeがその場でワークフローを作り、複数のサブエージェントを動かして、調査、修正、検証を同時並行で進めます。
Anthropic公式によると、Dynamic WorkflowsはClaude Code CLI、Desktop、VS Code拡張などでresearch previewとして提供され、Max、Team、Enterpriseプランなどで利用できます。API、Amazon Bedrock、Vertex AI、Microsoft Foundryでも利用可能とされています。
参考:Anthropic: Introducing dynamic workflows in Claude Code
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Dynamic Workflowsとは何か
Dynamic Workflowsは、Claude Codeがユーザーの依頼をもとに、作業用のワークフローをその場で作る機能です。
Claudeはまずタスクを理解し、必要な作業を分解します。そのうえで、複数のサブエージェントを並列に動かします。あるエージェントはコードを調査し、別のエージェントはバグ候補を検証し、また別のエージェントは修正案を試す、というように役割を分けます。
Anthropic公式では、Dynamic Workflowsは「tens to hundreds of parallel subagents」を単一セッションで動かせると説明されています。つまり、数十から数百のサブエージェントを使って、大きな作業を並列処理できるということです。
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従来のClaude Codeと何が違うのか
従来のClaude Codeでも、コードを読んだり、修正したり、テストを実行したりすることはできました。
しかし、大規模な作業では限界があります。1つのセッションで順番に進めると、調査範囲が広がりすぎたり、途中の判断が複雑になったり、検証が追いつかなくなったりします。
Dynamic Workflowsでは、ここをワークフロー化します。
- 大きな作業を小さなタスクに分ける
- 複数のサブエージェントに並列で担当させる
- 見つかった結果を別のエージェントが検証する
- 必要なら反証や再確認も走らせる
- 最後にまとまった回答や成果物として返す
つまり、「Claudeに一気に全部考えさせる」のではなく、「Claudeが作業体制を組む」方向に進化しています。
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どんな作業に向いているのか
Anthropic公式では、Dynamic Workflowsの活用例として、次のような作業が紹介されています。
- コードベース全体のバグ調査
- プロファイラを使った最適化監査
- セキュリティ監査
- 大規模なフレームワーク移行
- API廃止に伴う修正
- 言語移植
- 重要な作業の二重チェック
特に向いているのは、1つのファイルだけで完結しない作業です。
たとえば、古いAPIを新しいAPIに置き換える場合、単に文字列を置換すれば終わるわけではありません。呼び出し方、戻り値、例外処理、テスト、ドキュメント、関連する設定まで確認する必要があります。
こうした作業を人間1人やAI1体で順番に進めると、見落としが出やすくなります。Dynamic Workflowsは、複数の視点から並列に調査し、結果を検証することで、広い範囲の作業を進めやすくします。
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始め方:Create a workflowかultracode
Anthropic公式では、Dynamic Workflowsを始める方法として、主に2つが案内されています。
1つ目は、Claude Codeに直接「Create a workflow」と頼む方法です。
2つ目は、Claude Code専用設定の「ultracode」をオンにする方法です。ultracodeはeffortをxhighに設定し、Claudeが必要だと判断した時にワークフローを使えるようにする設定です。
また、Dynamic Workflowsを使う時はauto modeをオンにすることが推奨されています。
初回にワークフローが起動する時は、Claude Codeが「何を実行しようとしているか」を表示し、ユーザーに確認を求めます。つまり、いきなり勝手に大量のサブエージェントを走らせるのではなく、ユーザーの確認を挟む設計です。
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注意点:トークン消費はかなり増える
Dynamic Workflowsは便利ですが、通常のClaude Codeセッションよりも多くの使用量を消費します。
Anthropic公式も、Dynamic Workflowsは一般的なClaude Codeセッションよりかなり多くのトークンを消費する可能性があるため、まずは範囲を絞ったタスクから試すことを推奨しています。
いきなり巨大なリポジトリ全体を対象にするのではなく、まずは次のような小さめの作業から始めるのが現実的です。
- 特定ディレクトリ内のバグ調査
- 1つのAPI置き換え
- 一部のテスト失敗の原因調査
- 使われていないコードの洗い出し
- セキュリティ上危ないパターンの確認
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Dynamic Workflowsで変わる開発の考え方
Dynamic Workflowsの本質は、AIが「答える存在」から「作業を編成する存在」に近づいていることです。
これは開発現場にとって大きな変化です。
従来は、AIに小さな作業を頼むことが中心でした。
- この関数を説明して
- このエラーを直して
- このテストを書いて
- この文章を整えて
Dynamic Workflowsでは、もう少し大きな単位で頼めるようになります。
- このサービス全体の認証まわりを監査して
- 古いAPI利用箇所を洗い出して移行計画を作って
- パフォーマンスのボトルネック候補を調査して
- 重要な変更について別視点で検証して
もちろん、完全自動で任せきりにするのは危険です。人間は、目的、範囲、確認基準、レビュー基準を決める必要があります。
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実務で使う時のおすすめ手順
Dynamic Workflowsを使うなら、最初は次の流れがおすすめです。
1. 対象範囲を小さく決める
2. 目的を1つに絞る
3. 成果物の形を指定する
4. 検証方法を指定する
5. 実行前のワークフロー案を確認する
6. 結果を人間がレビューする
たとえば、次のように頼むと使いやすくなります。
「Create a workflow. このリポジトリのauth関連ディレクトリを対象に、入力検証不足、権限チェック漏れ、危険な例外処理を調査してください。見つけた問題は、ファイル名、該当箇所、リスク、修正案、検証方法の形でまとめてください」
このように、対象範囲と成果物の形を指定すると、Dynamic Workflowsの並列調査が活きやすくなります。
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まとめ:Dynamic Workflowsは「AI作業班」を作る機能
Dynamic Workflowsは、Claude Codeを単なるコーディング補助から、複数エージェントを使った作業編成ツールへ近づける機能です。
ポイントは次の3つです。
- Claudeがタスクを分解し、複数のサブエージェントを並列に動かす
- 大規模な調査、移行、監査、二重チェックに向いている
- トークン消費が大きいため、最初は範囲を絞って使うべき
Dynamic Workflowsは、まだresearch previewです。実験的な機能であり、使い方には注意が必要です。
しかし、方向性としてはかなり大きな変化です。AIがコードを書く時代から、AIが作業体制を組む時代へ進み始めています。
👑 総統の結論
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