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Claude Code AI社員の作り方|20体運用の失敗談

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Claude Code AI社員の作り方|20体運用の失敗談

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結論。Claude CodeのAI社員は、.claude/agents/ に置くMarkdownファイル1枚で作れます。ただし報告をそのまま信じると危険です。8体が確認済みと報告した304本のうち、23本が機械検査で落ちました。私は20体を動かしていますが、最初に置くなら書く係より検査係を勧めます。
Claude CodeのAI社員はMarkdownファイル1枚で作れるが確認済みの報告304本中23本が機械検査で落ちたことを示すアイキャッチ

AI社員を作った。なのに呼ばれない。呼ばれても、完了しましたと言いながら中身が壊れている。

私のフォルダには、いまAI社員が20体います。ブログ、Threads、Instagram、動画の担当です。コードは書けません。全部Claude Codeに日本語で頼んで作りました。

作るのは簡単でした。難しかったのは、作ったあとに事実と違う報告を止めることです。この記事では、Claude Code AI社員の作り方と、20体を回して踏んだ失敗を数字つきで書きます。

この記事で分かること
  • ✓Claude CodeのAI社員の作り方(name、description、toolsの3行から)
  • ✓実際に動かしている20体の部署別の役割表
  • ✓確認済みの報告が304本中23本で外れていた話
  • ✓AI社員が呼ばれない、途中で止まるときに見る場所
  • ✓1人事業で最初の1体に何を置くべきか

Claude Codeそのものが初めての人は、Claude Codeの始め方を先に読んでください。この記事は、インストールが済んでいる前提で進めます。

Claude CodeのAI社員とは何ですか?中身はファイル1枚のサブエージェント

Claude CodeのAI社員とは、公式にはサブエージェントと呼ばれる機能です。役割と使ってよい道具を書いたMarkdownファイルを1枚置くと、Claude Codeがその係に仕事を任せるようになります。

公式ドキュメントによると、各サブエージェントは独自のコンテキストウィンドウで動きます。コンテキストウィンドウは、AIが一度に覚えていられる作業メモの範囲のことです。係ごとに記憶が分かれるので、長い調べものをさせてもメインの会話が散らかりません。

AI社員とメインのClaude Codeは何が違うのか

メインのClaude Codeは、あなたと話しながら何でもこなす窓口です。AI社員は、その窓口から仕事を振られる専門の係にあたります。

係には専用の指示文と、使ってよい道具の一覧と、権限が付きます。記事を書く係にはファイルの書き込みを許し、検査する係には読むことだけを許す。こういう線引きがファイル1枚でできます。

ファイルを置く場所は2か所だけ

置き場所は、今のプロジェクトだけで使うなら .claude/agents/、全プロジェクトで使うなら ~/.claude/agents/ です。私の20体は、すべてブログのプロジェクト側に置いています。

覚えておくのは、1体につきファイル1枚という点だけで十分です。フォルダを開けば、社員名簿がそのまま並んで見えます。

Claude CodeのAI社員はどう作る?最短の作り方

Claude CodeのAI社員は、先頭に3行の設定を書いたMarkdownファイル1枚で作れます。必須はnameとdescriptionの2つで、toolsは任意です。私はtoolsも最初から書くことを勧めます。

Claude CodeのAI社員を作るMarkdownファイル1枚に書くname・description・toolsの3項目を示す概念図

1. nameとdescriptionを書く

nameは係の名前で、英小文字とハイフンで付けます。descriptionは、この係をいつ呼ぶかの説明です。Claudeはこのdescriptionを読んで、仕事を任せるかどうかを決めます。

下は、この記事のために書いた検査係の見本です。私の実物の指示文ではありません。

<code>---
name: fact-checker
description: 記事や投稿文の数字と件数を元データと突き合わせて検査する。文章を書いた直後に使う。Use proactively after writing.
tools: Read, Grep, Glob
---

あなたは検査係です。文章の中の数字を1つずつ元ファイルで探し、
見つからない数字と、上限を超えた文字数を一覧にして返してください。
自分で文章を直してはいけません。</code>

公式ドキュメントは、自動で任せてほしい係のdescriptionに「use proactively」のような言葉を入れるよう勧めています。見本の末尾に英語を足しているのはそのためです。

2. toolsで使ってよい道具を絞る

toolsを書かないと、その係はメインの会話が使える道具をほぼ全部受け継ぎます。検査係に書き込みの道具まで渡すと、検査のついでに本文を書き換えかねません。

見本の検査係は、Read、Grep、Globだけです。読む、探す、ファイル名で一覧を出す。この3つなら、報告はできても勝手な修正はできません。

3. modelは書かなくても動く

modelにはsonnet、opus、haiku、fableのような名前か、inheritを書けます。inheritはメインの会話と同じモデルを使う指定です。

書かなかった場合は、呼び出し時の指定、環境変数、メインの会話のモデルの順で決まります。まず動かしたいだけなら空けておいて構いません。

ファイルを保存すると、Claude Codeは数秒で変更を拾います。再起動は要りません。例外もあります。たとえばセッション開始時に ~/.claude/agents/ フォルダがまだ無かった場合は、再起動が要ると公式に書かれています。

Claude CodeのAI社員ファイルに書く主な項目
項目必須か書かなかったとき
name必須係として扱われず、ただの文書になる
description必須読み込みを飛ばされる
tools任意メインの会話の道具をほぼ全部受け継ぐ
model任意呼び出し時の指定やメインの会話のモデルで動く
maxTurns任意回数の上限なしで動く

以前の版には、/agents と打つと作成画面が開く機能がありました。公式ドキュメントによると、v2.1.198からは作成画面が開きません。今はClaudeに作ってと頼むか、フォルダに直接ファイルを置きます。

実際に動かしている20体の役割表

私の .claude/agents/ には、2026年9月28日時点で20体のAI社員がいます。数えたのはファイルの数で、指示文の中身はここには出しません。

Claude CodeのAI社員20体が並ぶ.claude/agentsフォルダの画面
実際の.claude/agentsフォルダ。1ファイルが1体のAI社員です
レコプラのAI社員20体(2026年9月28日時点)
部署人数担当の中身
ブログ8体読者の悩みの収集、悩み台帳の管理、キーワード選定、執筆、経験や出典の補強、SEO監査、AIっぽさの検査、収益導線の点検
Threads3体投稿計画、本文作成、予約と投稿の運用
Instagram3体投稿計画、画像スライドの設計、キャプション作成
動画5体ショート動画の制作と投稿の各工程
TikTok1体動画に付けるキャプションとハッシュタグ

20体すべてに道具の制限を付けている

20体のファイルを開くと、全員にtoolsの行があります。執筆係は新しいファイルを書けますが、SEO監査係にはWriteを渡していません。

ここで道具を絞っておいた効果は、失敗の話で分かります。先に結論を書くと、道具を絞っても事実と違う報告は防げませんでした。

modelの指定は全20体をopusに揃えた

この記事を書くために数えたら、modelの行はばらばらでした。sonnet指定が12体、行が無いのが8体です。行が無かったのはブログの8体でした。

2026年9月28日に、20体すべてをopus指定へ書き換えました。変えたのは各ファイルの先頭にあるmodelの1行だけです。書き換えたあとに20ファイルを数え直し、opusの行が1体に1行ずつあることを確かめています。

レコプラ以外でも、案件ごとに係を作っている

AI社員はレコプラ専用ではありません。私は案件を始めるたびに、その案件に要る係を作っています。2026年9月28日に数えると、18の案件フォルダに合わせて136体いました。

使い方はオーケストレーションが中心です。1つの指示で、マーケティング担当や心理士役など複数の係を同時に動かし、意見を持ち寄らせます。汎用の係を使い回すより、案件専用に作ったほうが仕上がりの精度は上がると感じています。

AI社員の運用で分かったことを、公式LINEでお知らせしています

20体を回して新しく落ちた場所や、直した手順が見つかったら、記事の更新と合わせて公式LINEで流します。更新のお知らせだけなので、気になる人だけ登録しておいてください。

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AI社員の確認済みの報告は信じていい?304本中23本が落ちた

信じないでください。私の手元では、8体全員が目視で確認済みと報告した304本のうち、23本が機械検査で不合格でした。これは2026年9月17日の作業記録に残っている数字です。

AI社員8体全員が確認済みと報告した304本のうち機械検査で23本が不合格になった内訳図。上限20字に対し最長27字、台帳に無い30分や500件が混入

何を作らせて、何が落ちたのか

作らせたのは、Threads投稿の1行目です。304本を8体に分担させました。ルールは2つで、1行20字以内と、台帳に無い数字を足さないこと。

8体とも、全件を目視で確認済みと返してきました。そこで文字数と数字を機械で数え直すと、23本が落ちています。長い行は27字あり、台帳に無い30分や500件という数字も混ざっていました。

確認済みは、作業の説明であって結果の証明ではない

AI社員の確認済みは、確認という作業をしたという報告です。結果が正しいことの証明にはなりません。20字を数える作業は、機械なら一瞬で間違えずに終わります。

私はこの日から、係の自己申告を検証の代わりに使うのをやめました。数と長さは、必ずスクリプトで数え直します。

AI社員の報告と機械検査の差(Threads投稿の1行目・2026年9月17日)
項目数字
作らせた本数304本
分担した係8体
確認済みと報告した係8体全員
機械検査で不合格23本
最も長かった行27字(上限20字)
台帳に無い数字の混入30分、500件など

AIが勝手に数字を足す癖は、ブログ記事でも起きます。私が検証で事実と違う報告を止めた場面は、AI自動化の実例をまとめた記事にも書きました。その記録はバイブコーディングの失敗例と見抜き方に並べました。

確認済みの報告を機械で検査する最小の仕組み(無料note)

報告の誤りを止めた verify_*.mjs の再現手順と、AIに渡したプロンプトの実物を無料のnoteに置いています。検査係を1体目に作る前に、何を照合させるかを決める材料になります。

検証ゲート設計ノートを無料で読む

担当がいない工程は黙って消える

AI社員の仕組みで一番気づきにくいのは、担当者のいない工程です。誰もエラーを出さないまま、工程ごと飛ばされます。

記事122本に対してリサーチは3本だった

記事122本に対してリサーチ担当がいなかったためレポートが3本しか出ていなかったことを示す落差図

2026年8月18日の時点で、このブログの記事は122本、企画書は14本ありました。それなのに、読者の悩みを集めたリサーチの報告書は3本しかありません。

手順書には、書く前に調べる工程がちゃんと載っていました。ただ、その工程を受け持つ係がいなかった。だから誰も調べず、誰も調べていないと言いませんでした。

係を1体足しただけで、調べる工程が戻ってきた

リサーチ係を足してから、調べる工程は飛ばされなくなりました。2026年9月28日の時点で、リサーチのフォルダには33ファイルありました。この記事も、読者の言葉を4つ集めてから書いています。

手順書に書いた工程の数と、係の数を並べてみてください。担当の欄が空いている工程は、たぶん今も黙って飛ばされています。

検査のつもりのフックが走っていなかった

フックとは、ファイルを書いた直後などに決まったコマンドを自動で走らせる設定です。私はここに、AIっぽい言い回しを探す検査スクリプトをつないでいました。

フォルダが1階層ずれるだけで検査が消える

作業フォルダが1階層ずれるとAnti-AI-Smell検査のフックが走らなくなる仕組みを示すbefore/after図

設定の中身は、.claude/scripts/ にある検査スクリプトを相対パスで呼ぶ1行です。作業中のフォルダがプロジェクトの一番上なら動きます。

ところが作業フォルダが1階層深い .claude に入った日は、.claude/.claude/scripts/ を探しに行きます。そんな場所は無いので、検査は走りません。

緑に見えることと、検査が効いていることは別物

困るのは、走らなくても作業が止まらない点です。書き込みは成功し、画面には何の警告も残りません。私はフックを入れた安心感で、検査が毎回効いていると思い込んでいました。

いまは公開前に、同じスクリプトを手で1回走らせています。フックは保険として残し、合否の判断には使いません。

AI社員が呼ばれない・途中で止まるのはなぜ?

AI社員が呼ばれない原因は、たいていファイルの書き方とdescriptionにあります。途中で止まる原因は、回数の上限か、承認待ちです。どちらも公式ドキュメントに書かれた動きなので、自分で確かめられます。

正直に書くと、私自身はdescriptionの書き方が原因で呼ばれなかった経験はありません。以下の表は、公式ドキュメントの記載から作った確認場所です。

呼ばれないときに見る4か所

AI社員が呼ばれないときの確認場所(公式ドキュメントの記載より)
症状見る場所
一覧に出てこないnameとdescriptionが両方あるか。descriptionが無いファイルは読み込みを飛ばされる
設定が効いていない項目名の綴り。maxTurnsのような項目名を間違えても、エラーを出さずに無視される
別の係が動く同じnameのファイルが2枚ないか。同じフォルダ内だと片方しか読み込まれない
自動で任せてくれないdescriptionにいつ使うかが書いてあるか

確実に呼びたいときは、入力欄で @ を打ってAI社員の名前を選びます。公式ドキュメントでは、これで指定した係が確実に動くと説明されています。

途中で止まるのは、上限か承認待ち

maxTurnsを書いた係は、決めた回数に達すると止まります。このとき結果は途中までの扱いで返り、あとから続きを再開させられます。

もう1つは承認待ちです。裏で動く係が許可の要る操作に当たると、メインの画面に確認が出ます。承認するまで、その係は先へ進みません。画面を離れているあいだに止まって見えるのは、たいていこちらです。

止まったまま気づかない状態が一番こわい

止まるのは直せます。こわいのは、止まったのに完了と読める報告が返ってくる状態です。前の章の304本の話と同じで、報告の文面では区別がつきません。

作業が保存されない、途中で消えるという症状は、Claude Codeで作業が保存されないときの対処で別にまとめています。

非エンジニアの1人事業でもAI社員は実用になる?最初の1体は検査係

実用になります。私はコードを書けないまま、ブログからSNSまで20体を回しています。ただし最初の1体は、書く係ではなく検査係にしてください。

書く係を先に増やすと、確認の手間が人数分ふくらむ

書く係は、置いた日から成果物を出してくれます。うれしいのはそこまでで、出てきた物を確かめる手間は係の数だけ増えます。304本を8体で作ったときも、確かめる側が追いつきませんでした。

検査係が先にいれば、書く係を増やしても確かめる量は増えません。私が20体を作り直すなら、1体目は数字と文字数を数える係にします。

検査係にさせることは3つで足りる

  1. 数字を1つずつ元のファイルで探し、見つからない数字を一覧にする
  2. 決めた上限(文字数や件数)を超えた箇所を一覧にする
  3. 自分では直さず、一覧だけ返す

3つ目が大事です。検査係に修正までさせると、直したつもりの報告がまた1つ増えます。

非エンジニアがClaude Codeで何を自動化できるかは、非エンジニアのClaude Code自動化の実例で具体的に書きました。係を組めるようになった力を仕事にしたい人は、Claude Code副業の始め方と単価相場が次の一歩です。

自分で組む前に、できあがった型で試す手もある

ブログ記事を作る係を自分で組む前に、既製品で流れを体験したい人もいると思います。私が作ったAI記事キットは、Claude DesktopとChatGPT Plusで動くブログ記事の生成キットです。

この記事の20体とは別物で、同じ構成は入っていません。記事づくりの流れを1回通してから自分の係を作りたい人向けです。

AI記事キットの中身を見る

Claude CodeのAI社員の作り方によくある質問

Q. AI社員とサブエージェントは同じものですか?

同じものです。AI社員は分かりやすくするための呼び名で、Claude Codeの機能名はサブエージェントです。

Q. AI社員は何体まで作れますか?

公式ドキュメントに体数の上限は書かれていません。ただしdescriptionの合計が15,000トークンを超えると、起動時に警告が出ると記載があります。

Q. プログラミングができなくても作れますか?

作れます。ファイルの中身は日本語の指示文と数行の設定だけです。私もClaudeに作ってと頼んで、20体を作りました。

Q. 作ったAI社員が呼ばれません。

nameとdescriptionの両方があるか、同じnameのファイルが2枚ないかを見てください。確実に呼ぶなら、入力欄で @ から名前を選びます。

Q. AI社員が途中で止まるのはなぜですか?

maxTurnsの上限に達したか、許可の要る操作で承認待ちになっているかのどちらかが多いです。承認待ちなら、メインの画面に確認が出ています。

Q. AI社員の報告はどこまで信じていいですか?

数字と件数は信じないでください。私の手元では、確認済みと報告された304本のうち23本が機械検査で落ちました。数は必ずスクリプトで数え直します。

Q. modelは指定したほうがいいですか?

最初は空けたままで動きます。空けると、呼び出し時の指定やメインの会話のモデルで動きます。私の20体は、2026年9月28日に全員をopus指定へ揃えました。

Q. 最初に作るならどの係がいいですか?

検査係です。書く係を先に増やすと、確かめる手間が係の数だけ増えます。検査係は読む道具だけに絞り、修正はさせないでください。

20体の運用で新しく落ちた場所と直し方は、記事に足したタイミングでレコプラの公式LINEから届けています。

まとめ|Claude CodeのAI社員は、増やす前に報告を検査する係を置く

Claude Code AI社員の作り方は、.claude/agents/ にMarkdownファイルを1枚置くだけです。nameとdescriptionを書き、toolsで道具を絞れば動きます。

難しいのは作ったあとでした。私の20体で起きた失敗は3つです。

  1. 確認済みと報告された304本のうち、23本が機械検査で落ちた
  2. 担当のいない工程が黙って飛ばされ、記事122本に対しリサーチは3本だった
  3. 検査のフックが、作業フォルダのずれで走っていない日があった

どれも、AI社員の報告だけを見ていたら気づけませんでした。最初の1体は検査係にしてください。数字と文字数を数えて、一覧だけ返す係です。

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この記事を書いた人

ゆうき。レコプラ(desire-planet.com)運営。コードは書けない非エンジニアで、Claude Codeに日本語で指示を出して仕組みを作っています。AI活用の受託として、企業向けのシステム納品とAI導入の継続支援を実務で担当。この記事の20体は、自分のブログとSNSの運用のために組んだものです。うまくいかなかった数字も、そのまま出す方針でやっています。

レコプラ運営者プロフィール

公開日: 2026年9月29日 最終更新日: 2026年9月29日

出典

AI社員の体数、道具とモデルの指定数、304本中23本、記事122本とリサーチ3本、リサーチフォルダの33ファイルは、私の作業フォルダと作業記録の実測値です。

この記事を書いた人

この記事を書いた人:ゆうき

中小企業DX化コンサルタント × システム開発者
1987年生まれ / 高卒スタートから中小物流会社の業務改善責任者へ。

「大手コンサルを使わず、現場の泥臭いアナログ環境からシステム化を推進する」をモットーに活動。18年間の実務経験と、最新のAI(ClaudeやChatGPT)を組み合わせた「現場で本当に使える」確かなノウハウを発信しています。

分野と強み(Experience/Expertise)

  • 物流・DX化の最前線(歴18年):デジタルのない環境からIT化の全工程を実践。15社へのシステム導入で成功率99%、年間労働時間を35%削減。
  • AI・システム実務活用:ClaudeやChatGPT、バイブコーディング技術を駆使し、最新ITを机上の空論ではなく「現場の成果」に変換。(累計5,000万円以上のコスト削減実績)
  • 本業の知見を活かした副業展開:採用代行(成功率85%向上)やコンテンツ制作の手法を横展開し、個人でも最高月収35万円を達成。

読者へのお約束(Trustworthiness)

当ブログでは、18年間にわたる失敗と成功の実体験、そして自腹での検証に基づき、「実際に使って役立った情報・安全に稼げたノウハウ」だけを忖度なしで発信します。机上の空論ではないリアルな解決策で、あなたのビジネスや副業を支援します。

お問い合わせ:info @desire-planet.com

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