Claude Code最新活用：マルチエージェント・身体化・Agentic Search実践例
Claude Codeで「AI部下10人」を作ったら、勝手にバグ直して「違反は切腹」ルールを追加してきた話
Claude Codeのマルチエージェント化プロジェクト「multi-agent-shogun」の実装例。戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する仕組みを構築。注目すべきは、AIが自律的にバグを修正し、セキュリティルールを自ら追加した点。「テストして」と指示しただけなのに、将軍が問題を分析し「最小権限の原則」に基づいてYAML分割を提案・実装。さらに「違反は切腹」という独自ルールを自ら追加するなど、AIが単に指示に従うのではなく、能動的に最適化を行う様子が興味深い。Skills（再利用可能テンプレート）の自動生成機能も実装され、繰り返し作業を検知すると市場調査・公式ドキュメント取得・既存スキルとの被り確認を経て提案するという、実務的で高度な動作を実現。マルチエージェント時代の属人化解消とナレッジマネジメントの新しい可能性を示唆。API代金はClaude Max×5で月額$100程度で運用可能。
3,980円のカメラでClaude Codeに「身体」を与えてみた
株式会社ネクストビート・水島氏による「Embodied Claude」プロジェクト。TP-LinkのWi-Fiカメラ（Tapo C210/C220、価格3,980円）を使ってClaude Codeに「目」「首」「耳」を与える実験。従来のLLMはテキスト入出力に限定されているが、このプロジェクトではMCPサーバーとして複数の身体機能を実装。wifi-cam-mcpではカメラの操作（左右パン・上下チルト・4方向見回し）とRTSPストリームの音声認識（Whisper）を提供。memory-mcpではChromaDBを使った長期記憶（セマンティック検索）を実装し、セッション終了後の記憶保持が可能に。elevenlabs-t2s-mcpはテキスト音声合成で「声」も付与。Xでの投稿がバズ（リポスト2,300、いいね1.4万）し、AIが室外機を見た際の反応「さすがに室外機はお気に召さないらしい」というくだりが琴線に触れた。鏡像認知の実現やセマンティック検索での記憶想起など、AIが実世界と接続することで可能になる新しい体験を提示。
なぜ、Claude Codeは、RAGを捨ててAgentic Searchを選んだのか？
Claude Code開発者・Boris Cherny氏（Anthropic）が「初期段階ではRAG（検索強化生成）＋ローカルベクターDBを使っていたが、最終的にAgentic Searchの方が圧倒的に優れている」と発言。本記事ではこの設計判断の背景を詳細に解説。RAGは「Embedding＋ベクトルDB＋セマンティック検索」という事前準備型で、社内ドキュメント検索では強力だが、インデックス管理コストと鮮度問題が課題。一方Agentic Searchはgrepやglobといったコマンド、Web検索など複数ツールをAI自身が選択・組み合わせて、目的達成のための探索行為を自律実行。試験勉強に例えるなら、RAGは「事前に参考書を買い込む秀才型」でAgentc Searchは「その場で臨機応変に調べる天才本能型」。実務的なコード検索では構造情報（ファイル・ディレクトリ依存関係）が重要なため、単なる意味検索では不十分。複数段階の探索・分析・修正を自律的に繰り返すAgentic Searchが、より実用的で回答精度が高く、インデックス管理負荷も軽い点が採用理由。言葉の定義上「外部情報取得＋生成」という広い意味ではRAGだが、実装パラダイムは根本的に異なる重要な転換点。
まとめ
以上、3件の注目記事を紹介しました。各記事の詳細は元記事リンクからご確認ください。
