原文のタイトル：everything claude has shipped in 2026 and how to actually use it
原著者：@kloss_xyz
翻訳：Peggy，BlockBeats

編者注：2026年にClaudeが出荷したすべてのものと実際の使用方法を振り返ると、明らかな変化が見られます：問題はもはや「それが何ができるか」ではなく、「異なる人々がそれをどのように使用すべきか」です。

この記事は、Anthropicが2026年以降に行った製品アップデートに基づき、Claudeの能力構造と使用方法を体系的に整理しています。記事は、「異なる人々が何を使用すべきか、どのようなシナリオでどのように使用すべきか」という論理に従って構成されています。これは、具体的なタスクに取り組む際に、該当するモジュールを迅速に特定し、適切な能力を呼び出すためのガイドと見なすことができます。

Claudeに初めて触れるユーザーにとっては、まず、コンテキストウィンドウ、モデルの階層化、および4つの使用モードを含むモデルと基本能力を理解する必要があります。これらの要素は、Claudeの能力の境界を決定し、後続の使用方法の基盤を築いています。

知識労働者にとって重要なのは、Coworkが示すタスク実行システムです。ワークスペースの構築、コンテキストファイルの作成、グローバルディレクティブの設定、およびAskUserQuestionを介したインタラクションの再構築によって、あなたは「AIを使用している」のか、「AIに作業させている」のかが決まります。

開発者にとっては、中心となるのはClaude Codeです。もはやコードを書くこと自体が重要ではなく、CLAUDE.md、Rules、Commands、Skills、Agentsなどのメカニズムを通じて、再利用可能で協調できる開発システムを構築し、Claudeをソフトウェア開発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およびPowerPoint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、ビジュアライゼーション能力まで、Claudeは徐々に従来のソフトウェアシステムに統合されつつあり、基本能力の一翼を担っています。

AIが「対話ツール」から「作業システム」に進化するにつれ、真の違いはもはやモデル自体からではなく、あなたがそれをどのように使用するかによって生じます。

以下は原文です：

最近のAnthropicの製品アップデートのペースは非常に速く、深いユーザーでさえ追いつくのが難しいほどです。毎日ほぼ新しいバージョンがリリースされ、今年1月からは大きなバージョンの更新がほぼ2週間ごとに行われています。新しいモデル、新しいツール、新しい統合、さらには全く新しい製品カテゴリまでが続々と登場しています。もし気を抜いたり、数週間休んだりすると、重要な変更を見逃す可能性が高いです。さらに、Claudeは確かにあなたの作業方法を再構築しています—これは疑いの余地がありません。

これは「全景ガイド」です。2026年3月23日時点でClaudeに実装されているすべての重要機能が網羅されています：各機能のセットアップ方法、使用シナリオ、および実際に効果的なベストプラクティスについて。これらの違いを理解することは、「カッコいいと感じる」ことと「実際に働き方を改革する」ことを区別する重要な違いです。

おそらくこのコンテンツをブックマークして何度も参照したくなるでしょう。また、チームや友人と共有することもできます。これは私が最初に始めたとき、誰かが整理してくれている参考資料があればよかったと思ったものです。

モデルと基本機能：Claudeの「できること」

Claude 4.6シリーズは現在、3つのモデルレベルに分かれています。以下は各モデルの能力範囲および適用シーンです：

Claude Opus 4.6 は現在の性能上限です。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（価格調整後の詳細は後述）。100万トークンのロングコンテキストで、MRCR v2スコアは78.3％で、同じレベルのモデルの中で最も優れたパフォーマンスを発揮しています。

法律、金融、プログラミングなどのタスクでトップクラスです。Anthropicはそのタスクの持続的な実行能力を14.5時間までとし、最長のエッジモデルと報告しています。APIの価格は、100万トークンあたりの入力で$5 / 出力で$25であり、最大出力は128Kトークンです。適応推論をサポートし、「max」レベルが追加され、限界能力が解放されています。

注：MRCR v2スコアはモデルの「超長コンテキストでの情報検出」能力を示す指標です。

·適用シーン（Opus）：複雑な大規模コンテキスト分析、コードベースの再構築、深い研究、高リスクデリバリー、重要なコンテンツ制作、およびすべての「品質はコストよりも優先される」タスク。

·非適用シーン（Opus）：高頻度コールが必要なワークフローではありません。現在の価格で計算すると、Opusの重度使用シナリオは1日あたり$50～100を消費する可能性があります。デフォルトではSonnetを優先し、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べきです。

Claude Sonnet 4.6 は2月17日にリリースされ、Opusよりわずか12日遅れで、ほとんどのユーザーのデフォルト選択肢です。同様に100万トークンのコンテキストをサポート（2023年3月13日から正式に利用可能）。コーディング、コンピュータ操作、長いコンテキスト推論、エージェントプランニング、知識作業、およびデザインなどの諸面で向上しています。初期テストでは、約70％のユーザーがSonnet 4.6を好む傾向があり（4.5と比較）、59％のシーンで以前のフラッグシップであるOpus 4.5を上回っています。
claude.aiではFreeおよびProユーザーのデフォルトモデルとして提供されています。APIの価格は$3 / $15で、100万トークンあたりの最大出力は64Kトークンであり、4.5と比較して約30～50％高速化しています。

·シナリオ適用性（ソネット）：日常業務、迅速な下書き、通常のプログラミングタスク、エージェントワークフロー——スピードと知能のバランスを取りながら。多くのオフィスシーンでは、そのパフォーマンスはすでに Opus に匹敵し、またはそれを上回ることさえあります（Anthropic の OfficeQA ベンチマークテストでは、一部のタスクは先行していることさえあります）、コストは約40％低く抑えられています。

クロード・ハイク 4.5 は、高並行シナリオ向けの低コストかつ高速なモデルであり、主にAPIパイプラインやサブエージェント（subagent）タスクに使用されます。例えば、読み取り専用処理型の作業です。

ただし、重要な前提があります：Haiku にはプロンプトインジェクション保護能力がまったく備わっていません。これを使用してエージェントシステムで信頼できない入力を処理する場合は、リスクを慎重に評価し、公式ドキュメントを注意深くお読みください。

100万のコンテキストウィンドウ：価格構造の変更

以前は、200,000トークン以上のリクエストにはプレミアム料金がかかりました（Opusの価格はトークン1,000,000あたり$10 / $37.5に達することがあります）。しかし、2023年3月13日より、このプレミアム料金は完全に廃止されました。現在、900,000トークンと9,000トークンの単価はまったく同じです。倍率もなく、隠れた条件もなく、ベータヘッダーも必要ありません。

これは何を意味するのでしょうか？約750,000ワードのコンテキスト容量を一度にロードできます：完全なコードベース、完全な法的契約、大規模なデータセット、数ヶ月間のドキュメント記録がすべて同じ「ワーキングメモリ」に保存されます。

同時に、マルチモーダル能力も向上し、1回のリクエストで最大600枚の画像またはPDFページをサポートします（以前は100で、6倍の向上です）。現在、Claude Platform、Microsoft Foundry、Google Cloud Vertex AIで提供されています。

チームにとって、この変更は非常に直接的です：以前はチャンク処理、要約パイプライン、ローリングコンテキスト管理が必要なコンテンツですべて一度にロードできるようになりました。実際、200,000から500,000へのコンテキスト拡張後、総トークン消費が減少したとのフィードバックさえあります。モデルは過去の情報を繰り返し読み取らず、再処理する必要がなくなったからです。

クロードの4つの使用モード：いつどれを使用するか

Claude は 4 つのモードを提供していますが、ほとんどの人がそのうちの 1 つしか使用したことはありません：

Chat
おなじみのブラウザ / モバイルインターフェースです。質問、ブレスト、下書き作成に適しています。
各会話は常にゼロから始まり、あなたがプロセスを常にリードします。

Cowork
デスクトップエージェントです。ローカルファイルの読み取りや変更、自動複数ステップタスクの実行、完了結果のフォルダへの出力ができます。
「タスクを委任する」場合に適しており、応答型の対話ではありません。

Code
開発者モードで、ターミナルで実行されます。コードリポジトリへのアクセス、コードの記述、コマンドの実行、Git の管理ができます。
コードを書く場合は、ここが最もパワフルな場所です。

Projects
永続的な作業スペースです。ファイルと命令を 1 度だけアップロードするだけで、毎回の新しい会話には自動的に完全なコンテキストが含まれます。
週報、ニュースレター、顧客納品などの繰り返し作業に適しています。

簡単な判断基準：Chat は素早い質問、Cowork は AI に作業を任せる、Code は開発タスクに適しており、Projects は安定したコンテキストでの繰り返し作業に適しています

記憶とパーソナライゼーション

2026 年 3 月 2 日現在、Claude はすべてのユーザー（無料ユーザーも含む）に対して、チャット履歴に基づいたメモリ機能をオープンしました。Claude はあなたの会話から関連するコンテキストを抽出し、会話を越えて使用できるメモリ要約を生成します。これらの記憶を表示、編集、削除するには、Settings > Capabilities に移動します。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おり、設定のバックアップや新しいアカウントへの移行に役立ちます。シークレットチャット（インコグニート）を有効にした場合、関連するコンテンツは記憶されません。

重要な操作：Settings > Memory に移動して、Claude がすでに「覚えている」内容を確認してください。間違った情報を修正し、正しい背景情報を補足してください。あなたのメモリが正確であれば、将来の会話で自分を繰り返し説明する必要がなくなります。

注意すべき点は、Cowork モードのセッション間ではメモリが引き継がれないことです。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」を使用する必要があります（後述の制限事項で詳しく説明されています）。

Cowork の活用方法：知識労働者向け

Cowork はゲームルールを根本的に変えたと言えます。それは1月12日に macOS で研究プレビュー形式でリリースされ（Claude Max ユーザー向け）、その後、1月16日に Pro ユーザーに拡張され、1月23日に Team および Enterprise に拡張され、その後、Windows 版もリリースされました。市場の反応も非常に直接的でした — 投資家たちは迅速にその意味するところに気づき、数日のうちに SaaS 企業の時価総額が数千億ドルも失われ、ウォール街はこの道筋を理解しました。

しかし、肝心なのは：これをもはやチャットインターフェースとして考えないことです。

Cowork の本質はタスクの委任です。
「どのような結果を達成するか」という説明だけすれば、Claude が自動的にプランを立て、サブタスクを分解し、あなたの実際のコンピュータ環境で自律的に実行し、最終的な完了ファイルをあなたのフォルダに提供します。あなたは直接去り、戻ってくれば仕事は完了しています。

Anthropic は、Claude Code のみを使用して Cowork を約10日で構築しました。

環境構築の4つのステップ：Cowork ワークフローのゼロからの設定

Cowork をうまく活用しない人々は、しばしば古い習慣を引き続き使用しており、各タスクに対して長大で細かいヒントを記述していますが、結果は安定しません。

しかし、本当に理解して活用している人々が行っていることは、別のことです：1つの午後を費やして「コンテキスト環境」を整え（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、たった10語のヒントだけで、顧客に直接提供できる結果を出すことができます。

その背後にあるロジックは次のとおりです：

ChatGPT は、より良いヒントの書き方をあなたにトレーニングします

Cowork は、より良い「ファイルシステム」の構築を奨励します

前者は、モデルの進化に応じて価値が低下するスキルであり、後者は複利効果が続く能力です。

ステップ1：ワークスペースフォルダーをセットアップする

Cowork 用にコンピューター上に専用のフォルダーを作成してください。

それを直接 Documents（ドキュメント） ディレクトリ全体に向けないでください。問題が発生した場合（実際に起こりえます）、影響範囲を最小限に抑える必要があります。なぜなら、Cowork は指定されたフォルダーに対して実際の読み書きアクセス権を持っているからです。

これにより、構造が整理され、Claude のアクセス範囲が制限されます。ほとんどすべての上級ユーザーの実践は最終的に同様の基本構造に収束します。フォルダーの名前は重要ではなく、重要なのは階層化と分離がしっかりしていることです。

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 の出力同質化」を解消するための鍵となるステップです。CONTEXT フォルダー内に、次の3つの Markdown ファイルを作成してください：

about-me.md
あなたの役割や現在の作業重点を明確にするためのものです。これは履歴書ではなく、日常的に関与している作業であり、対象としている人物、現在の優先順位、ビジネス価値の高い事項、参照として1〜2の代表的な業績を補完することができます。

brand-voice.md
あなたの表現スタイルを固定するためのものです。言語特性、使用と禁止されている単語、フォーマットの好み、および2~3段落の実際のライティングサンプルを含みます。これが「汎用AIコンテンツ」と「個人スタイルの出力」を区別する核心的な区切りです。

working-preferences.md
クロードの実行ルールを明確にするためのものです。たとえば: 問題を明確にするための実行前の質問提出、タスクの分割解決策の最初の出力、承認なしに削除操作を実行しない、デフォルトの出力形式、品質基準、および回避すべき行動など。

これらの3つのファイルを使うと、時間をかけずに「新規始動（冷却開始）」問題が解決できます。コンテキストがないと、タスクごとにゼロから説明する必要がありますが、構成が完了すると、Claude は会話を開始するたびにスタイル、基準、および好みに完全に精通しています。

よく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「複利効果」があるということです。週ごとに継続的に最適化することをお勧めします。Claude の出力が期待に応えない場合、まず判断すべきは、これがヒントの問題なのか、コンテキストの問題なのかです。ほとんどの場合、問題はコンテキストに由来します。解決策も非常に直接的です: 対応するファイルに新しいルールを追加するだけで、長期的に効果的な修正メカニズムを作成できます。

実践的には、このシステムの構築コストは非常に低いと言えます：私はコンテキストフォルダーの初期構築に約45分かかりました。3つの .md ファイルを作成し、「Who am I」、「What I'm doing」、および「Claude's Execution Style」をそれぞれ定義しました。この基盤の上で、次回からはたった 10 単語のプロジェクトブリーフのヒントだけで、出力は最初の生成時に目標水準に達します。これまでのように、タスクごとに完全な作業背景と要件を繰り返し説明する必要があったことはありませんでした。

ユーザーは「Claude Cowork はファイル処理と編集においても非常に実用的です。探しているファイルを自然言語で説明するだけ（たとえば、「リスの動画」のように）、簡単な操作命令を与えると、Claude は ffmpeg を呼び出して処理を完了します。ファイル編集や形式変換の経験がなくても、関連作業をスムーズに行うことができます。」

Step 3: グローバルコマンドの設定

Settings > Cowork > Edit Global Instructions に入ります。

グローバルコマンドはすべてのコンテンツの前にロードされます。あなたのファイル、ヒントワードよりも先に、さらには Claude がフォルダーを読み込む前に有効になります。それは各セッションで従われる「基本行動規範」を定義します。

以下は出発点として機能するテンプレートです：

これは、最も無造作で最も急なヒントでさえ、調整された結果を生み出すことを意味します。Claude 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優先して読み込み、判断を下す前に確認を行います。ヒント自体は、現在の具体的な作業にのみ責任を持ちます。

Step 4: AskUserQuestion の使用方法を学ぶ

この機能は、交互作用方法全体を根本的に変えます。もはや「完璧なヒント」を設計するのではなく、Claude が「完璧な質問」を設計します。「AskUserQuestion を使用して開始」という任意のヒントを追加すると、Cowork は対話式フォームを自動生成します：複数選択の質問、クリッカブルなオプション、明示的な代替経路、および実行の前に本当のニーズを明確にするための構造化された質問フレームワークが含まれます。

結果、あなたはもはや冗長で洗練されたヒントの作成からゼロから始める必要はありません。代わりに、クロードにどの情報が必要かを自発的に判断させます。最初のラウンドの質問が要求事項と合致しない場合、直接問題を指摘することができ、新しいラウンドの質問が生成され、継続的に繰り返されます。

ほぼすべてのシナリオに適用される汎用のヒントテンプレート：

それだけのことです。このテンプレートは、コンテキストファイルシステムを組み合わせることで、基本的に80%のユースケースをカバーできます。ワークフローは常に同じですが、変化するのはコンテキスト自体だけです。

Coworkのコア機能

コネクタ

ランチ日時：2月24日。

Claude Coworkは、Googleドライブ、Gmail、DocuSign、FactSet、Googleカレンダー、Slackなど、さまざまなツールへの接続をサポートしており、エンタープライズ版の更新と同時にリリースされています。

これらは浅い統合ではありません。Claudeは以下の操作を自律的に行うことができます：

・あなたのドライブでファイルを探す

・複数のソースからデータを抽出して統合する

・取得した情報に基づいて自動的にメールを作成する

・契約をスキャンし、潜在的なリスクを特定する

接続が完了すると、Claudeは各セッションでこれらのツールのリアルタイムデータを直接呼び出すことができ、コピー＆ペースト、スクリーンショット、または手動ダウンロードは必要ありません。

設定方法：設定＞コネクタに入り、ディレクトリを表示（現在50以上の統合が利用可能）、[追加]をクリックして認証を完了します。

この手順は1度だけ実行する必要があります。コネクタはすべてのユーザーに無料で提供されています（無料版も含めて、2022年2月24日から）、ただし、まだCoworkで最も低評価されている機能の1つです。

典型的な使用例：

・Slackに接続後：「過去7日間のSlackメッセージを検索し、追跡が必要な事項をまとめ、緊急度順に並べ替えます。」

・Googleドライブに接続後：「プロジェクトに関する私のドライブ内の最新ドキュメントを見つけ、読んでから、重点を置くべき3つの事項をまとめます。」

· 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、優先度の低い会議の延期メールを生成します。」

プラグインとマーケットプレイス

リリース日: 2 月 24 日。

プラグインは、特定のロール向けに事前構築された機能モジュールであり、スキル、スラッシュコマンド、コネクタを「ロール別ツールセット」としてパッケージ化します。Anthropic は公式プラグインをリリースし、セールス、マーケティング、法務、金融、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、ブランド、ライフサイエンス研究など、複数の領域をカバーしています。

インストール方法: サイドバーの「カスタマイズ」をクリックし、「プラグインを閲覧」を選択。インストールするプラグインをクリックし、チャット内で「/」を入力すると利用可能なコマンドが表示されます。

推奨される優先度の高いプラグイン：

·生産性
タスク、スケジュール、日常的なワークフローを管理します。 /productivity:start を入力すると、Claude が当日のスケジュール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 を入力すると、Claude がフィールドを自動的に分析し、異常を識別し、分析提案を行い、自然言語で SQL を生成します。

次に、あなたの作業に合ったロールプラグインを選択してください：

/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: 顧客調査を行い、コミュニケーションポイントを生成します

/legal:review: 契約をレビューし、リスク条項をマークします

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を構築し、組織内でカスタムプラグインを一元的に配布し、管理者権限で制御できます（Team および Enterprise プラン向け）。一度構築すれば、チーム全体にスケーラブルに展開できます。

さらに、Anthropic はパブリックプラグインマーケットと Ambassador プログラムを立ち上げ、コミュニティ開発プラグインをサポートし、エコシステムを急速に拡大しています。

プラグインはさらにカスタマイズ可能です: インストール後、Claude に直接話しかけると、「私の会社の状況に応じてこのプラグインをカスタマイズしてください。」と伝えることができます。Claude はあなたのワークフロー、用語、および好みについて尋ね、これらの情報をプラグインの長期的なコンテキストとして保存します。

これは、汎用のセールスプラグインが、ICP、価格設定システム、コミュニケーションスタイルを理解する本物のツールに進化することを意味します。

定期タスク

ライブ日：2 月 25 日。

1 回の設定だけで、Claude は定期的にタスクを自動的に実行できます。例：

・毎朝のメール要約

・毎週金曜日のデータメトリクスの集計

・定期的な競合情報分析

前提条件は、お使いのコンピューターがオンになっており、Claude Desktop が実行されていることです。

複数のディープユーザーによって検証された実際のユースケース：

月曜日の朝目覚めたとき、整理済みのブリーフィングがすでに用意されて待っています。コネクターを使用すると、定期タスクは本当に「自動実行」の能力を持ちます。例：「毎週月曜日、#product-feedback チャネルから未読のすべての Slack メッセージを取得し、トピックごとに分類し、Google Drive でサマリを作成します。」——定期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取得し、Claude が処理を完了し、結果が直接フォルダに表示されます。

私自身、毎日 3–4 つの定期タスクを実行しています：朝に AI ニュースブリーフィングを生成してコンテンツフォルダに保存；昼に X とプロダクトリリース情報を取得し、競合比較を実施；午後に Discord と Telegram のコミュニティのダイナミクスを整理；夜にはコンテンツパフォーマンスをレビューします。

すべてのタスクは手動操作を 20–30 分節約でき、一日におよそ 2 時間の追加の有効な時間を節約し、ほとんど追加の管理コストはかかりません。

この機能は、Claude Desktop に新しい Customize モジュールが追加され、スキル、プラグイン、コネクターが1つのエントリに統合されました。

Dispatch

ライブ日：3 月 17 日。

これは、モバイルとデスクトップをつなぐブリッジング能力であり、現在は Pro および Max ユーザー向けに提供されています。Claude Desktop または iOS / Android クライアントを介して、Cowork のタスクをどこでもリモートで管理できます。

設定は非常に簡単です：ClaudeデスクトップでCoworkに入り、サイドバーのDispatchをクリックし、「Keep awake」をオンにします（それ以外の場合、コンピューターがスリープモードに入るとタスクが中断されます）。次に、携帯アプリを開き、サイドバーでDispatchをクリックします。

コアのエクスペリエンスは：デバイス間で継続的に同期された会話スレッド。通勤中に、携帯電話を使ってClaudeにデスクトップ上のタスクを処理させると、例えば3つの表を整理してレポートを生成します。オフィスに到着すると、結果はすでに完成しています。さらに、一つのDispatchコマンドに複数のタスクを重ねることができ、Claudeはあなたが離れている間に順番に実行します。

ほとんどの人が見落とすかもしれないディテール（Product Compassガイドより）：DispatchのスケジュールレイヤーはあなたのCLAUDE.mdを読み取りません。これは、タスクのヒントを生成するためにデフォルトの仮定に基づいています。サブタスクは読み取られますが、初期コマンドには既にずれがあるかもしれません。

解決策は：Dispatchコマンドに明示的に「read CLAUDE.md」と追加することです。

制限事項と対処：

現時点では、モバイルでコネクターを追加できません
→ Gmail、Slack、Notionなどの接続を事前にデスクトップで設定する必要があり、Dispatchは自動的に引き継ぎます

現時点では、モバイルでファイルをアップロードできません
→ 解決策：ファイルをメールで送信し、その後Gmailコネクターを介してClaudeに読み込ませます

全体として、Dispatchは「ローカルな作業能力」を任意の時間と空間に拡張しています。これは単なるリモートコントロールではなく、タスク実行の時間境界を再構築しています。

Projects

Launch Date: March 20.

関連するタスクを永続的な作業スペースに組織化し、各プロジェクトには独自のファイル、リンク、命令、メモリがあります。既存のフォルダをインポートするか、ゼロから作成できます。つまり、複数のプロジェクトを同時に管理し、例えば「Q1 Financial Report」と「Product Launch Materials」といったプロジェクトを、それぞれの文脈をClaudeが覚えたままで管理することができます。

Projectsの意義は：Coworkを一度きりのエージェントセッションから、持続的に進化する作業スペースに昇格させることです。研究重点のタスクにとって特に重要であり、それにより異なる会話にまたがってコンテキストを何度も失ったり、目標を繰り返し説明する必要がなくなります。

コンピュータの使用

オンライン日時：3 月 23 日

現在、研究プレビュー段階であり、macOS のみをサポートし、Pro および Max ユーザー向けに開放されています。同時に Cowork および Claude Code で使用できます。

Claude は、現在直接コンピュータを操作できます：クリック、入力、インターフェースのナビゲーション、アプリケーションの起動、ブラウザの使用、フォームの入力、任意のローカルツールの操作

公式コネクタ（例：Slack または Google カレンダーなど）が存在する場合、Claude はインターフェース呼び出しを優先します。コネクタが存在しない場合、「マウス + キーボード」を使用して操作が完了します。

使用方法とリスクの注意点

Claude は重要な操作を実行する前に承認を要求します。しかし、Anthropic はこのモードでの機密情報の取り扱いを避けることをお勧めします。

注意すべきリスクは、画面コンテンツに基づくプロンプトインジェクションです。Claude が信頼できないウェブサイトを開いた場合、そのページの内容がコンテキストウィンドウに入り、モデルの振る舞いに影響を与える可能性があります。

お勧め：信頼できるアプリケーションおよび既知のウェブサイト環境のみで使用してください。

Dispatch との組み合わせの意義

Computer Use と Dispatch を組み合わせると、機能がさらに拡張されます：スマートフォンで Claude に指示し、デスクトップ、ブラウザ、またはコネクタに未接続のアプリケーションのタスクを完了させることができます。

本質的には、これは重要な機能の境界を越えるものです：「ツールの呼び出し」から「直接オペレーティングシステムの操作」への展開。

Chrome 中の Claude

Chrome 拡張機能により、Claude はブラウザと並行して操作できます：ウェブページの読み込み、要素のクリック、フォームの入力、およびページナビゲーションの完了。

しかし、ほとんどの人に見逃されている本当の機能は、次のようなものです：操作フローを一度デモし、Claude に再現させることができます。週に2回以上繰り返されるどんなブラウザのタスクでも、ワークフローとして記録される可能性があります。

Claude Code との統合は、開発プロセスをさらにスムーズにします：ターミナルでコードを書きながら、ブラウザでリアルタイムにテストできます。この拡張機能は、コンソールのエラーやネットワークリクエスト、DOM の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、Claude はしばしば質問する前に原因特定を済ませています。

さらに、Claude Desktop で直接ブラウザ操作を制御することもでき、ウィンドウの頻繁な切り替えが不要です。Team および Enterprise ユーザーにとっては、管理者が組織レベルで拡張機能を一元管理し、ホワイトリストやブラックリストを使用してアクセス可能なサイトを制御できます。

典型的なユースケースは、"毎週競合他社の価格ページをチェックする" というプロセスをワークフローとして記録することです。Claude は自動的に各サイトにアクセスして価格情報を取得し、比較表を Cowork フォルダに整理します。45分間繰り返しクリックする必要があった作業が、1回のクリックで再利用できるように圧縮されます。

注意すべき点は、サイトへのアクセス権限を慎重に許可することです。ウェブページのコンテンツは、prompt の注入による主要な攻撃経路の1つですので、信頼できるサイトの範囲内に限定すべきです。

使用例

過去数ヶ月に蓄積されたファイルの整理：

Cowork を過去6ヶ月間の乱雑なファイルが含まれるフォルダに向けます：レシート、契約書、ノート、スクリーンショットなど。

Claude はファイルを1つずつ読み取り、分類し、日付でリネームし、ファイル構造を作成し、操作ログを生成します。2時間かかっていた整理作業が、10分で完了するように圧縮されます。

あるユーザーは Cowork を使用して、317本のディズニーワールドの動画を整理しました：Claude は動画のメタデータから GPS 座標を抽出し、各動画が対応するパークの位置を判断し、それに基づいて自動的に異なるフォルダに分類します。

Lenny は自身のすべてのポッドキャストコンテンツ（数百エピソード）をスキャンし、"最も重要なプロダクト体験" や "最も直感に反する洞察" などのキーポイントを自動的に抽出しました。このプロセス全体は数分で完了し、過去には数日、数週間かかっていた作業が行われました。関連リンク

原材料から顧客納品成果物を生成する：ミーティングメモ、逐語録、およびいくつかのリサーチリンクが手元にある状態で、構造化され、外部公開可能なレポートを作成する必要があります。

Claude はすべての元の資料を読み込み、それらを統合して構造化されたレポートにまとめ、あなたのテンプレートに従ってフォーマットを整え、直接送信可能なバージョンに保存します。90分かかる作業が15分に短縮されます。

定型の毎週研究ブリーフ：競合情報のために定時タスクを設定できます。毎週月曜日の朝7時に、Cowork は競合他社を調査し、業界の出版物をスキャンし、フォーマットされたブリーフを作成します。便利な時にレビューするだけです。コネクタを組み合わせると、Slack、Gmail、Drive からリアルタイムデータを取得できます。

ファイナンス・モデリング：ある作成者は以前、Cowork にソーシャルメディアの企業価値評価モデルを構築させました。Claude は自ら計画を立て、数式のエラーを発見して修正し、最終的に4つの価値評価手法、合計129個の数式を含む「ウォール街風」のExcelファイルを提出しました。包括的な評価範囲カバー：売上倍率、EBITDA倍率、ユーザー/定期支払い価値、および5年間のDCFモデル。率直に言って、これはかなりすごいことです。

制限事項

Cowork は速度が速いです。

1つの複雑なタスクは、通常の会話の数十倍に相当する消費量を必要とする場合があります。Pro（月額20ドル）プランでは、毎日使用する場合、通常1週間で制限に達します。コミュニティのフィードバックによると、重度のユーザーは3〜4日で速度制限に達することがよくあります。これは、重要なタスクに影響を与える可能性があります。

（ファイルの読み取り、文書の生成、並行して発生するサブタスクなど）多段階のタスクは基本的に計算密集型です。Cowork が主要なワークフローになった場合は、Max（月額100ドル、約5倍のクォータ対応；または月額200ドル、約20倍のクォータ対応）がより実用的です。途中でタスクが中断されないように、Settings > Usage でリアルタイムに使用状況を監視することをお勧めします。

長いセッションの中でのコンテキストの圧縮問題も無視できません。セッションが上限に近づくと、Claude は自動的に初期のコンテンツを要約してスペースを開放します。セッションを継続させることはできますが、その代償として情報の精度が低下します：数値が簡素化され、ファイル参照が不明瞭になり、初期の決定が概略的な記述に圧縮されます。

Claude が具体的なファイルではなく「一般的なパターン」を使って回答し始めた場合、圧縮が発生していることを示します。解決策は、重要なポイントでClaudeに情報をファイルに書き込むよう指示することです。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を追跡できます。

現在、当面は研究プレビュー段階にあります。Anthropic は明確に述べています：モデルはまだドキュメントを誤読する可能性があり、また単純な問題に対して不必要に複雑なパスを取る可能性があります。複雑な複数段階のタスクでは、予想外の実行パスが約 10% の確率で発生し、最終結果に局所的な不整合が生じる可能性があります。したがって、外部への出力の前に人手による確認が必要です。

セッション間の状態保持は行われません。それぞれの新しい Cowork セッションは完全に独立しており、あなたが誰であるかや昨日何を議論したかを覚えていません。これが現在の最大の摩擦点です。

しかし、一旦コンテキストファイルシステムを構築すると、この問題は効果的に緩和されます：

· 好みの書き込みファイル

· プロジェクト計画書き込み文書

· 標準書き込み命令

連続性が必要な場合は、連続性を「ファイルに書き込む」ことができます。その反対側の利点も明らかです：構造化されたワークフローは移植性、共有可能性、およびバージョン管理能力を備えています。

タスクはクライアントサイドで実行されます。Cowork は Claude Desktop 上で実行されるアクティブセッションです。ウィンドウを閉じるとタスクが中断されます。アプリケーションを終了するのではなく、コンピューターをスリープモードにすることをお勧めします。セッションは維持されます。

デスクトップのみをサポートしています。現在、モバイル版の Cowork もブラウザ版もありません。デバイス間同期をサポートしていません（Dispatch は一部代替できますが、完全な代替ではありません）。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。少なくともファイルが異なるデバイス間で一貫していることを保証します。

Claude Code を効果的に使用する方法：開発者向け

もし Cowork が知識労働者向けであるとするならば、Claude Code は開発者向けです。

Claude Code は最初、2025 年 2 月にコマンドラインコーディングツールとしてリリースされ、現在では拡張可能なプラットフォームとなり、開発プロセス全体で AI エージェントをスケジューリングするために使用され、年間収益は 250 亿ドル規模に達しています。

インストールは非常に簡単です：npm を使用してインストールします（npm install -g @anthropic-ai/claude-code）、プロジェクトディレクトリに移動し、claude と入力すると、コードベース全体にアクセスできるエージェントが起動します。

実行できる操作には、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、ネットワーク検索、テストの実行、コードの提出などがあります。

同時、claude.ai 上的網頁版本也在 2 月完成重要升級，新增多倉庫會話、更完善的 diff 與 Git 狀態可視化，以及 slash 命令支持。但最深層能力仍集中在終端版本。

但真正拉開差距的，並不是「寫代碼」本身。而是其擴展層能力，這使 Claude Code 從一個增強型自動補全工具，轉變為一個可配置的開發平台。

如何進行「環境搭建」？三個關鍵步驟

1、CLAUDE.md：專案級指令手冊

在每次會話開始時，Claude 首先會讀取你的 CLAUDE.md。它會被直接加載進系統提示中，並在整個對話過程中持續生效。你在這裡寫下的內容，Claude 都會遵循。但多數人要麼完全忽視它，要麼塞入大量無效信息，反而讓輸出質量下降。信息過少或過多，都會帶來負面效果——這是一個需要把握的「閾值」。

應該寫什麼

應聚焦於真正影響執行質量的內容：

·構建、測試、lint 等關鍵命令（具體的 bash 指令）

·核心架構決策（例如「採用 Turborepo 的 monorepo 架構」）

·非顯而易見的約束（例如「TypeScript 開啟 strict 模式，未使用變量會報錯」）

·import 規範、命名規則、錯誤處理風格

·核心模組的文件與目錄結構

不應該寫什麼

·本應寫在 linter 或 formatter 配置中的內容

·已有鏈接可查的完整文檔

·冗長的理論說明

建議控制在 200 行以內。超過這個長度，會佔用過多上下文，反而削弱 Claude 的指令遵循能力，因為它需要在你的指令與 Claude Code 自身的系統提示之間「競爭注意力」。

不只是寫「做什麼」，還要寫「為什麼」

「TypeScript の strict モードの使用」は基本要件ですが、「strict モードを使用すると、以前に暗黙的な any 型が原因でオンラインのバグが発生したことがあるため」という理由から、より効果的です。その理由は、「なぜか」が文脈を判断し、Claude が明示的にカバーされていないシナリオでより合理的な判断をすることができるからです。

一度に完全に書き上げるのではなく、持続的に更新する

仕事中に「#」を押すと、Claude は自動的に新しいルールを CLAUDE.md に追加します。同じ問題を2度目に修正する自分に気付いたとき、それはシグナルです：このルールはファイルに記述すべきです。時が経つにつれ、それは実際のコードベースの動作を反映した「生きたドキュメント」となります。

良いものと悪いものの違い

悪い CLAUDE.md は、新入社員向けの入社文書のようです。良い CLAUDE.md は、自分自身に残した仕事用メモのようです。

2. CLAUDE.md の階層構造

多くの人が見落としているポイント：CLAUDE.md は単一のファイルではなく、セッションの開始時にマージされる階層構造です。

Managed Policy（組織レベル）
IT デプロイメントであり、カバーすることができず、企業全体のルールに適用されます

~/.claude/CLAUDE.md（グローバルレベル）
個人の設定であり、プロジェクト全体に影響し、バージョン管理に含まれません

./CLAUDE.md（プロジェクトレベル）
チーム共有設定であり、Git にコミットし、すべてのメンバーに一貫して適用されます

CLAUDE.local.md（ローカルオーバーライド）
現在のプロジェクトに対する個人の調整であり、自動的にコミットから除外されます

ルールが競合する場合、上位レベルが優先されます。この階層構造により、Claude Code は「個人ツール」から「チームコラボレーションシステム」に拡張することができます。

よくあるチームの問題

開発者が重要なルールを個人の設定（~/.claude/CLAUDE.md）に記述し、自分自身が使用するとすべてがうまくいきます。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欠落しているため、出力が一貫していません。チームはしばしば、モデルの問題だと誤解していますが、実際には設定の問題です。

典型なケースは次の通りです：チームは2日間、「Claudeランダム動作」をトラブルシューティングしましたが、最終的にコアルールがベテラン開発者のローカル構成にのみ存在することがわかりました。結論は非常にシンプルです：すべてのチーム規範は、プロジェクトレベルの CLAUDE.md に記載する必要があります。

3、Rules Directory：拡張可能なモジュール化された指令体系

CLAUDE.md が肥大化すると（これは避けられないことです）、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それぞれの Markdown ファイルは、セッション開始時に CLAUDE.md と一緒に読み込まれます。これにより、指令体系をモジュール化して拡張し、同時にメインファイルを簡潔でメンテナブルに保つことができます。

各ファイルは特定の焦点を保つことができます。API仕様を担当する人は api-conventions.md をメンテナンスし、テストを担当する人は testing.md をメンテナンスします。それぞれの責任が明確で干渉しないようにします。

真の価値を表現しているのは「パススコープルール」です。これらのルールは、ファイル内にグロブパターンを持つYAMLヘッダー構成を追加することで、Claudeがファイルを処理する際にのみ適用されるようにできます：

これにより、どのディレクトリにあるテストファイルでもオーバーライドできます。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影響します。50以上のテストディレクトリで統一して実行する必要がある仕様に対して、パスベースのルールがより合理的な解決策です。また、この方法はトークン消費を抑えるために、関連するルールはマッチ時にのみ読み込まれます。

Commands、Skills、Agentsの違い

これら3つの拡張メカニズムは、それぞれ異なる方法で機能します。使用シナリオを誤ると、使用コストと摩擦が増加する恐れがあります。

Commands（.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と対応します。 Markdownで指示を書くこともできます。同時に、!バッククォート構文を使用して、シェルコマンドを事前に実行し、Claudeがプロンプトの前に出力結果を埋め込むことができます。

現在、/project:review を実行すると、システムは実際の git diff を自動的にヒントに注入します。

$ARGUMENTS を使用してパラメータを渡すこともできます。例：/project:fix-issue 234 を実行すると、第 234 号の issue の内容が直接コンテキストにロードされます。

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。個人レベルのコマンド（~/.claude/commands/）は /user:command-name の形式で表れ、個人にのみ表示されます。

スキル（.claude/skills/）は別の仕組みです：手動でトリガーされるのではなく、Claude がタスクに適合する際に自動的に呼び出されます。

任意の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取り、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アクティブ化します。

要するに：

・コマンドは「トリガーを待っている」

・スキルは「シナリオを認識した後に自動的に実行される」

構造上、スキルはフォルダであり、個々のファイルではありません。スクリプト、リファレンスドキュメント、データ、テンプレートなどを含めることができます。YAML ヘッダー構成を持つ SKILL.md ファイルを使用して、トリガー条件を定義することができます：

スキルは現在、YAML ヘッダーで effort（推論強度）パラメータと、モデルのデフォルトの思考強度をオーバーライドするための on-demand トリガーのフックをサポートしています。例：/careful は破壊的な操作を防ぐために使用され、/freeze は特定ディレクトリ外の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、9 つの主要なシナリオをカバーする数百のスキルを構築しました。これには、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、コードスケルトン、コード品質レビュー、CI/CD デプロイ、ランブック、およびインフラ操作などが含まれます。

また、3 月 7 日には、そのうちの 17 個のスキルを GitHub（anthropics/skills）にオープンソース化する予定です。これらは、クリエイティブデザイン、ドキュメント生成、テクニカルデベロップメント、エンタープライズコミュニケーションなどのシナリオをカバーしています。

スキルの中で最も価値のある部分は、しばしば「落とし穴（gotchas）」のまとめです。つまり、あなた自身が経験した落とし穴です。この経験を優先して記述することが最も価値があります。

Agents（.claude/agents/） はさらに一歩進んだ抽象化です：それらは独自のシステムプロンプト、ツール権限、およびモデルの好みを持つ「サブエージェントロール」です。

tools フィールドはエージェントの能力範囲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、Read、Grep、および Glob の権限が付与されており、書き込み機能は持っていません。これは意図的に設計された制約です。model フィールドでは、異なるタスクにより低コストなモデルを選択できます。読み取りと探索が主なタスクの場合、通常、Haiku が十分です。

サブエージェントの主な価値は、主のコンテキストを清潔に保つことにあります。主エージェントのコンテキストウィンドウは、大量の探索情報で埋め尽くされやすいです。一方、サブエージェントはこれらの「汚れ仕事」を独立したコンテキストで完了し、圧縮された結果を返します。最終的に、主対話には結論だけが残り、推論プロセス全体が残りません。

Claude Code Core Features

Tasks

Launch Date: January 22nd.

Anthropic は、以前の Todos システムを Tasks にアップグレードし、それを本当のプロジェクト管理の基本コンポーネントに変えました。

Tasks は依存関係をサポートし、データはローカルファイルシステムに格納されています（~/.claude/tasks）。複数のサブエージェントやセッションが同じタスクリストで協力できます。セッションがタスクを更新すると、変更内容は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、複数の並行エージェントを起動し、同じタスクシステムを介して協力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、Agent Teams の組織を整頓して維持するための中核的メカニズムです。

Agent Teams

Launch Date: February 5th, released with Opus 4.6, currently an experimental feature.

サブエージェントが「それぞれが実行し、統一して報告する」モデルであるとすると、Agent Teams はより多くの協力チームのようです。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し、依存関係を持つ共有タスクリストを使用してタスクを分割し、並列協力を実現できます。

最大10人でチームを組んで同時に実行できます。1 つのメインセッションが全体を調整し、タスクを割り当て、結果を統合します。各メンバーは、独自のコンテキストウィンドウ内でタスクを実行します。

子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：

· 直接的な発見の共有

· お互いの確認と疑問の解決

· メインセッションを介さずに協働できます

有効化方法：settings.json で以下を設定します
CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

典型的な使用シナリオ

たとえば、新機能を開発する必要があり、API、フロントエンドコンポーネント、およびテストシステムに関与する場合を考えてください。

3 人のメンバーを起動できます：

· 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人

· 統合テストを担当する人

3 人はタスクリストを共有して協力し、テストメンバーは即座に検証が必要なインタフェースとコンポーネントを把握できます。全体的に直列実行から並列進行に移行しました：90 分かかるはずだったタスクは約 30 分で完了します。

使用上の注意

Agent Teams は追加の調整コストを伴い、トークン消費量が単一セッションよりも大幅に高くなります。

適している場合：

· 並列に分解できるタスク

· 各サブタスクが比較的独立している場合

適していない場合：

· 順序に依存するタスク

· 同じファイルを頻繁に変更する必要があるシナリオ

これらの場合は、単一セッションまたは子エージェントを優先して使用する必要があります。

リモートコントロール

公開日：2月24日（最初はMaxユーザー向けに、後にProに拡大）。

これは Channels の前の解決策です。

端末で claude rc を実行し、次に携帯端末（Claude App または claude.ai）でそのセッションを引き継ぐと、リモートコントロールが可能です：
デスクトップでタスクを開始し、離れた場所から携帯電話で実行プロセスを継続的に指示できます。

雖然 Channels（下文） 透過接入 Telegram 和 Discord 擴展了使用場景，但 Remote Control 仍是實現「手機控制終端」的最簡單方式，無需額外配置消息機器人。

Claude Code Channels：常駐線上的消息接口

上線時間：3 月 20 日，目前為研究預覽階段。

如果你曾經希望可以直接用手機給 AI 發消息，並讓它在你的本地機器上執行任務，那麼這就是對應的解決方案。

Channels 可以將一個正在運行的 Claude Code 會話連接到 Telegram 或 Discord。你只需在手機上發送一條消息，Claude 就會在本地開發環境中處理該指令（包括文件、工具、Git 等全部資源），並通過同一聊天應用返回結果。

你的會話會在後台持續運行。外部事件不斷進入，Claude 在完整專案上下文中逐一處理。是否在終端前盯著執行過程，已經不再重要。

這種互動模式，正是 2025 年 11 月 OpenClaw 發布後迅速走紅的原因：一個可以通過常用聊天工具 7×24 小時隨時調用的「常駐 AI 工作節點」。

不同之處在於：Channels 是 Claude Code 原生能力，由 Anthropic 的安全體系支撐，並基於 MCP 架構構建，具備良好的擴展性。

配置方式：

打開 Telegram，給你的機器人發送任意消息，它會返回一個配對碼。使用 /telegram:access pair <code> 完成綁定。配對過程會將機器人鎖定到你的使用者 ID，確保不會被他人控制你的會話。

Discord 的接入方式類似，通過對應插件完成配對。

當前的限制包括：

· 需要保持終端會話持續運行（可結合 tmux、screen 或後臺進程）

·研究プレビューステージでは、Anthropic 公式プラグインのみがサポートされます

·権限確認は引き続き端末で行う必要があります

ただし、プラグインのアーキテクチャ自体は拡張用に設計されています。Slack、WhatsApp、iMessage などのチャネルはすでに幅広い要求が提出されており、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。

Channels の全体の構成プロセスは、おおよそ 10 分しかかかりません：Telegram ボットの作成、ペアリングコードの取得、バインディングの完了です。その後、外出中でも、直接携帯電話でローカルの Claude Code セッションを操作できます。例えば、コーヒーを買いに行くときに、携帯電話で認証プロセスを再構築させました；職場に戻ると、PR がすでに準備されており、直接レビューできました。

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

Hooks

Hooks は特定のライフサイクルのポイントで自動的にトリガーされるシェルコマンドであり、例えば：コミット前（pre-commit）、ツール呼び出し後（post-tool-call）、または Claude が特定のファイルを編集しようとしたときなどです。

彼らが注目するのは AI の「知能度」ではなく、確実性のある制御能力です。

典型的な使用例は次のとおりです：

· Claude が書き込む各ファイルに対して自動的に lint を実行する

· 機密情報を含むファイルのコミットを防止する

· タスク完了後に Slack 通知を送信する

· 編集後に常に型チェックを自動実行する

· 100% 遵守が必要なコンプライアンスルールを強制する

たとえば、Claude の機密情報をコミット防止するための基本 Hook 構成は次のとおりです：

この構成を .claude/settings.json に追加すると、資格情報ファイルがリポジトリに入る前にキャッチされ、確実性保証を持つ機密情報への事前保護が実現され、モデルの推論に依存しなくなります。

最近追加された機能には、PostCompact フック（コンテキスト圧縮後にトリガーされる、圧縮された内容を記録するために使用される）および ExitWorktree フックが含まれます。

明確な意思決定フレームワークは：Hooks が提供するのは確実性保証であり、100% 正しく実行する必要があるビジネスルールに使用すべきです；プロンプトは確率的なガイダンスであり、好みとソフトな制約に適しています。

一度の失敗が経済的損失や法的リスクをもたらす可能性がある場合は、Hooks を優先的に使用する必要があります。

MCP

MCP は、Claude と外部サービスを接続するオープン標準であり、データベース、API、GitHub、Slack、Telegram、Google Drive など、ほとんどすべてのサーバー間インターフェースを構築できるシステムをカバーしています。

MCP は、AI 時代の「USB-C インターフェース」と捉えることができます：各データソースの個別の統合を開発する必要はなくなり、代わりにプロトコルに統一的に接続できます。

・MCP サーバー：データと機能を提供

・Claude：クライアントとしてアクセス

Channels 機能全体は、基本的に MCP 上に構築されており、Telegram と Discord の接続も本質的には MCP サーバーであり、プラグインアーキテクチャも同様にこのエコシステムで動作しています。

要するに、「Claude + 外部データ」システムを構築している場合、本質的には MCP を使用しています。

MCP の構成は通常、以下にあります：

プロジェクトレベル：.mcp.json（バージョン管理に含め、チームで共有）

個人レベル：~/.claude.json

環境変数（たとえば ${GITHUB_TOKEN}）を使用することで、認証情報をリポジトリに記述することを回避できます。

自己構築の MCP サーバーを作成する前に、既存のコミュニティ実装がないかどうかを優先的に確認すべきです。Jira、GitHub、Slack、Notion、Linear などの一般的なツールにはすでに使えるソリューションがあります。コミュニティのソリューションがチーム固有の要件を満たせない場合にのみ、自己構築を検討することが推奨されます。

定期的に /mcp を実行して、各サービスのトークン消費量を確認することをお勧めします。実際のケースでは、遺留接続のために約 15% のコンテキストウィンドウが占有されているプロジェクトもありました。使用されていないサービスは適切に切断するべきです。

プラグイン

プラグインは、チームの標準化された中核的なものです。メンバーはコードレビュー基準、デプロイプロセス、アーキテクチャ規則をプラグインとしてカプセル化し、チームが統一してインストールすると、出力の一貫性、スタイルの統一、手順のコンプライアンスが実現されます。標準は個人の記憶に依存しなくなり、システム能力として確立されます。

プラグインは基本的に組み合わせ単位です：スキル、Hooks、サブエージェント、MCP サーバーを1つの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、スキル、サブプロセス、プリコミットフックを含む完全なコードレビュープロセスは、プラグインとしてカプセル化され、マーケットやチームのプライベートリポジトリを通じて配布されることがあります。

プラグイン内のスキルは名前空間（例：/my-plugin:review）を使用し、プラグイン間の競合を回避できます。3月20日のアップデートでは、settings.json で source: 'settings' を使用してプラグインエントリを宣言することもサポートされます。

提案される進め方：

・適合する公式プラグインをインストール

・1週間実際に使用

・チーム標準をカバーするカスタムプラグインを構築

真の効率向上は、第3ステップで起こります。

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モードで実行し、PRコードレビューやセキュリティスキャン、テスト生成、ドキュメント更新などの自動化プロセスに直接組み込むことができます。このパラメータを使用しない場合、CIタスクは対話入力を待つためブロックされます。

組み合わせ：

--output-format json

--json-schema

構造化された結果を出力し、自動システムが解析してPRコメントを生成できるようにします。

基本的なGitHub Actionsワークフローは次のとおりです：

・PR作成時にトリガー

・実行：claude -p "この差分をレビュー..."

・JSONを出力

・解析してコメントを投稿

デプロイコストは約15分であり、人手によるレビューの前に問題を事前に発見できます。

重要な原則：コードレビューは生成コードとは別の Claude インスタンスを使用するべきであり、生成コードの同じセッションで行うべきではありません。その理由は、生成コードのセッションがその推論経路を維持し、自身の意思決定を疑問視しにくいためです。独立したインスタンスでは問題をより簡単に特定できます。

Claude Codeのセキュリティ機能

Claude Code は、完全なコードベースのセキュリティ監査機能を備えています。従来のスキャンツールはルールに基づいており、誤検知率は通常30%から60%です。Claude は、文脈理解によるクロスファイルデータフローアナリシスを行い、複雑な論理的欠陥を識別できます。

Anthropic は、誤検知率が 5% 未満であることを報告しています。Opus 4.6 のテストでは、セキュリティチームが、複数の成熟したオープンソースプロジェクトで 500 を超える脆弱性を発見しました。そのうちいくつかの問題は、多年間特定されずに放置されていました。その後、Claude は結果をさらに洗い出すためにレッドチームメカニズムを用いて二次フィルタリングを行います。

Voice Mode（音声モード）

Claude Code は音声入力をサポートし、キーボードを使用せずにプログラミングを行います。

典型的なシナリオには、コードを見ながらロジックの書き直しを口頭で行うことや、複雑な問題を考えながら解決策を直接音声で説明することが含まれます。/voice を使って有効にします。

初期に WebSocket の切断などの問題がありましたが、現在は継続的に最適化されています。

自動コードレビューと PR ワークフロー

Claude Code は、PR で自動的にコードレビューを実行することができます。差分の分析、コード品質の評価、潜在的な問題のマーク、テストカバレッジのチェックを行い、コメント形式で PR に記入します。

CI/CD と組み合わせると、プレビューの自動生成、テストの実行、変更の要約、特定の条件を満たした後のマージの準備を行うこともできます。

Chat、Cowork、Code の他、エコシステムは引き続き拡大しています。

Excel と PowerPoint で Claude を使用する方法

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

3 月 11 日のアップデートでは、両方の間でコンテキスト共有が実現されました。Excel で行ったデータ分析（数式、ピボットテーブル、条件付き書式など）は、PowerPoint にシームレスに移動し、プレゼンテーションコンテンツやビジュアル結果を生成する際に情報が失われることはありません。

スキルもプラグイン内で実行できます。また、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、または Microsoft Foundry をベースにした法人ユーザーは、LLM ゲートウェイを介してアクセスできます。

最も効率的なワークフローは、元のデータを Excel にインポートし、Claude に分析、ピボットテーブルの作成、主要なトレンドの抽出を行わせることです。その後、PowerPoint を開き、これらの分析結果に基づいて直接プレゼンテーションスライドを生成させます。

前提が共有されているため、Claude はデータ、コアの結論、および重要な数値を把握しており、それらを繰り返し説明したり、アプリケーションをまたいでコピー＆ペーストしたり、レイアウトを再度行う必要はありません。

作成者からのフィードバックによると、元の四半期データから取締役会向けのレポートまで、約 20 分で完了します。

3 月 9 日、マイクロソフトは、Claude モデルに基づいた「Copilot Cowork」を 99 ドル/ユーザーの E7 エンタープライズサブスクリプションの一環としてリリースしました。

Claude は徐々に他の企業製品の基盤となる機能エンジンとして位置付けられています。

チャット内のカスタムビジュアル（Custom Visuals in Chat）

リリース日：3 月 12 日（β版）、全ユーザー向けに公開（無料ユーザーも含む）。

現在、Claude はチャット内で直接インタラクティブなチャート、フローチャート、およびビジュアルコンテンツを生成できます。

これらのコンテンツは HTML と SVG に基づいており、ホバーやクリックの対話をサポートし、チャットが進行するにつれて継続的に更新されます。

区別すべき点は次のとおりです：

チャット内ビジュアル（Inline Visuals）：一時的で、対話に動的に変化します

アーティファクト：永続的で共有可能なドキュメント（サイドバーに位置）

チャット内ビジュアルは、ディスカッション中に一時的な「ホワイトボードを描く」ようなものです。それを SVG/HTML にエクスポートしたり、保存するためにアーティファクトに変換したりできます。

使用上の注意：

データを探索したり概念を説明する際には、最初にチャット内ビジュアルを使用してください

成果物を提出する必要がある場合は、アーティファクトを使用してください

典型的なシナリオは次のとおりです：デバッグ中に「認証フローチャートを描いてください。」と言った場合

Claude が即座に図を生成し、問題を特定した後、ツールの切り替えが不要でディスカッションを継続できます。

いくつかの主要な変更

API

Claude ベースのアプリを開発する開発者にとって、現在の主な変更点は次のとおりです：

推論メカニズムの調整

適応型推論（effort）が従来の budget_tokens モデルに取って代わった。

Sonnet 4.6: 「medium」 に設定することで、コストを削減する際に品質に明らかな影響を与えない

Opus 4.6: 新しい 「max」 モードが追加され、極限のパフォーマンスシナリオに使用されるが、トークン消費が著しく増加する

推論トークンは出力トークン単位で請求され（Opus は $25/M）、そのため努力は自動化プロセスにおける中核的なコスト制御パラメータです。

ツールと出力機能の総合 GA

ファイングレインツールストリーミング呼び出しが正式に利用可能になりました

構造化出力が GA になりました

データの留置サポート（推論を米国内に制限する場合、価格は 1.1 倍）

100 万のコンテキストウィンドウが自動的に有効になりました（200K トークンを超える場合は追加の構成が不要です）

Web キャパビリティ

Web 検索または Web フェッチを組み合わせたコードの実行は無料です

検索結果は動的フィルタリングをサポートします（追加料金なし）

Web 検索と Web フェッチはどちらも GA で、ベータのマークは不要です

これは、現時点で多くの開発者が見落としがちな主要な機能の一つです。

API スキル

API スキルはまだ広く使用されていない新機能です。

Anthropic は、PowerPoint、Excel、Word、および PDF の処理に特化した事前構築済みスキルを提供しており、
同時に、/v1/skills エンドポイントを介してカスタムスキルをアップロードすることをサポートしており、ドメイン知識を組織プロセスにカプセル化した再利用可能な機能にします。

注意:

スキルはコード実行機能に依存しています。

ドキュメント処理アプリケーションにとって、この機能は多くの自作ツールチェーンを代替することができます。

文脈の圧縮（Context Compaction）

セッションが文脈の上限に近づくと、システムは自動的に過去のコンテンツを要約し、主要な情報を保持しながらスペースを開放します。

100 万のコンテキストウィンドウの正式リリースとともに、圧縮トリガーレートは著しく低下しました。

データとスケール

Anthropic は2026年2月12日に、広く報じられた300億ドルのGラウンド調達を完了し、企業価値は3800億ドルに達しました。このラウンドはGICとCoatueがリードし、これまでで2番目に大きなベンチャー投資取引となり、OpenAIの400億ドル調達に次ぐものです。MicrosoftとNVIDIAも参加しました。

企業の年間売上高は140億ドルに達し、過去3年間で10倍成長しています。そのうち、Claude Codeだけの年間売上高は250億ドルを超え、今年初めから倍以上になりました。同時に、企業のサブスクリプション規模は4倍に増加しました。

顧客構成では：

・フォーチュン500社のトップ10社のうち8社がClaudeの顧客です

・年間支出が100万ドルを超える顧客は500社を超えました（2年前はわずか10数社でした）

・年間支出が10万ドルを超える顧客数は過去1年で7倍に増加しました

現時点で、企業の収益の約80%は企業顧客からのものであり、エンタープライズ版はオンラインで直接購入が可能であり、従来の販売プロセスは不要です。

企業インフラストラクチャの面では：

1月には、HIPAAをサポートするEnterpriseプランを発表し、機密医療データを扱う機関向けに提供されます

2月13日には、Enterprise Analytics APIがリリースされ、組織の次元での利用および参加データへのプログラムアクセスが提供されます

このような機能は、エンタープライズの購買意思決定を推進する主要な要因です。

Anthropicは同時に、Claudeパートナーネットワークを立ち上げ、トレーニング、共同マーケティング、およびテクニカルアーキテクチャサポートに10億ドルを投資しています。

最初のプロフェッショナル認定、Claude Certified Architect（Foundations）は3月12日にリリースされ、監督されたアーキテクチャレベルの試験で、エージェント設計、MCP統合、Claude Code構成、および本番運用信頼性モデルがカバーされています。

Accentureは約3万人の専門家をこの認定プログラムに参加させる予定です。公式のトレーニングプラットフォーム、Anthropic Academyは3月2日に立ち上げられ、最初は13コースを無料提供しており、現在は15コースに拡大されています。年内には、さらに多くのセールス、デベロッパー、および上級アーキテクト向けの認定が追加される予定です。

コンサルティング会社や代理店にとって、この認証体系は将来、企業顧客がパートナー企業を選定する際の重要な基準となる可能性が高いです。

内部利用の観点から：

· Anthropi​​cエンジニアの約60%の作業はClaudeに依存しています（1年前は28%でした）

· 毎日60–100の内部バージョンをリリース

· Coworkは0からオンラインまでのたった10日で、完全にClaude Codeに基づいて構築されました

これにより、ツールがツール自体の構築に使用される重要なフィードバックループが形成されました。

このループにより、製品のイテレーションサイクルが「月次」から「週次」、さらには「日次」に短縮されています。

AIまたはエージェントを構築中の場合、これは何を意味しますか

インフラストラクチャ層が急速に「商品化」されています。半年前には独自のフレームワークが必要だった機能は、今やプラットフォームのネイティブ機能となっています。真のモートは常にインフラストラクチャにあるのではなく、味わい、配布能力、およびこれらのツールをベースに構築したものにあります。

Claudeをベースにしたプロダクトを開発するビルダーにとって、真のレバレッジはその拡張システムにあります：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。

細心の注意を払った設定とカスタムスキルとスコープエージェントを持つClaude Codeと、チャットウィンドウにキーワードを入力するだけの使用方法は、本質的には完全に異なる2つのツールです。

これらのレベルを理解し、自分のワークフローに適合するように構成するという取り組みは、毎回の使用で持続的な恩恵をもたらします。

知識労働者にとって、Coworkは今週からあなたの日常の働き方を変革します：コンテキストファイルシステムの構築、グローバルコマンドの設定、2つのプラグインのインストール、すべてのタスクにAskUserQuestionを優先使用、タイマータスクを構成します。Dispatchを使用してモバイルとデスクトップをつなぐことで、断片化された時間が効果的な生産力に変わります。最新のComputer Useにより、自動実行の境界がさらに拡大されます。

チームリーダーにとって、プラグインマーケットと企業能力は次のことを意味します：Claudeの使用方法を組織全体で標準化できます。チームの経験、規範、プロセスをプラグイン化し、配布することが、「時々AIを使用する」から「AIをオペレーティングシステムとして使用する」への重要な飛躍です。

リズムは緩まず、むしろさらに加速するだけです。

なぜなら、Anthropic は自身のツールを使って次世代のツールを構築しているからです。各世代のモデルは、次世代モデルの効率を向上させています。このような再帰的な加速は、業界全体の計算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てください。次の四半期でも、来月でもなく、今です。

ここまで読んでくれたあなたは、99.9% の人々よりも先を行っています。彼らはこのコンテンツをブックマークするかもしれませんが、再訪する可能性は非常に低いでしょう。彼らはまだ Claude を基本的なチャットツールとして使用し続ける一方、あなたはそうではありません。

私はエンジニアではありません、自己学習者です。私はすべての答えを知っているわけではないし、すべてのシーンに最適な Claude の設定を持っているとも主張していません。もしそのような人がいたら、おそらくあなたを誤誘導しようとしています。ここにある内容はすべて、日々の実践から来ています――試行錯誤を繰り返し、真に効果的な方法を記録し、他の人がゼロから始める必要がないようにします。

必要なのは、実際に手を動かし、試行錯誤を繰り返すことです。これこそが学ぶ唯一の方法です。

ここに誤りや欠落、または時代遅れの情報がある場合は、指摘していただければ幸いです――私は情報の修正に喜んで取り組みます。誤った情報に基づいて他の人が引き続き構築を進めるのを防ぐためにも、修正することが重要だからです。

お読みいただき、ありがとうございます。

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