ClaudeでAIエージェントを構築する方法：ステップバイステップ

2024年がAIチャットボットに夢中になった年なら、今はAIエージェントの時代です。AIエージェントが大きな注目を集めており、特に単なる質問応答だけでなく、実際にあなたの仕事を軽減するタイプが注目されています。

しかし、その裏側には問題があります。多くの開発者はエージェントを単なるチャットボットのように構築しています…API呼び出しを追加しただけのものです。その結果、デモでは印象的に見えるものの、実際のタスクを処理させようとするとすぐに機能しなくなるものになってしまいます。

本物のClaude AIエージェントは異なる方法で構築されます。人間のチームメイトのように、すべてのステップを細かく管理しなくても、自律的に行動できます。

本ガイドでは、本番環境で実際に機能するエージェント構築に必要なアーキテクチャ、ツール、統合パターンを解説します。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、人間の継続的な入力なしに、環境を認識し、意思決定を行い、特定の目標を達成するための行動を実行する自律型ソフトウェアです。

AIエージェントとAIチャットボットの違いは何ですか？

AIエージェントはチャットボットと混同されがちですが、はるかに高度な機能を提供します。

チャットボットが単一の質問に答えて待機するのに対し、エージェントは目標を受け取り、それをステップに分割し、仕事が完了するまで継続的に働きます。

違いは以下のような特性に帰着します：

エージェントとチャットボットの直接比較はこちら：

なぜClaudeでAIエージェントを構築するのか？

エージェントに適した大規模言語モデル（LLM）の選択は、圧倒されるかもしれません。プロバイダーを転々とし、ツールを重ねても、結局は一貫性のない結果に終わることがあります。なぜなら、知的に聞こえることに長けたモデルが、指示に従うことやツールを確実に使用することに必ずしも優れているわけではないからです。

では、なぜClaudeはこうしたエージェント型タスクに最適なのでしょうか？長文の文脈を適切に処理し、複雑な指示に従う能力に優れ、ツールを確実に活用できるため、エージェントが途中で放棄することなく、複数ステップの問題を推論して解決できるからです。

そしてAnthropicのAgent SDKを使えば、高性能なエージェントの構築が以前よりずっと手軽になりました。

Claudeがエージェント開発で際立つ理由は次の通りです：

Claude AIエージェントの主要構成要素

すぐに構築に取り掛かり「Claudeの能力を試してみよう」と考えるのは自然なことです。しかし基礎を飛ばすと、エージェントはタスクを完了するための文脈を理解できず、イライラするような失敗を繰り返す可能性があります。

コードを1行も書く前に、効果的なClaudeエージェントの設計図を理解しておく必要があります。

いや、思ったほど複雑ではありません。実際、信頼性の高いClaudeエージェントのほとんどは、3つのコア構成要素が連携するだけで実現できます：プロンプト/目的、メモリ、ツールです。

1. システムプロンプトと目的定義（エージェントのやること）

システムプロンプトはエージェントの「操作マニュアル」と考えてください。ここでエージェントの性格、目標、行動ルール、制約を定義します。「役立つアシスタントになって」といった曖昧なプロンプトではエージェントの挙動が予測不能になります。データ分析が必要な時に詩を書いてしまうかもしれません。

強力なシステムプロンプトには通常、以下の要素が含まれます：

あらゆるAIシステムと同様、黄金律はシンプルです：指示が具体的であればあるほど、エージェントのパフォーマンスは向上します。

2. 記憶とコンテキスト管理（毎回ゼロから始めないようにするため）

記憶を持たないエージェントは単なるチャットボットに過ぎず、やり取りのたびに一から始めることを強いられます。これは自動化の目的そのものを損なうもので、メッセージのたびにプロジェクトの背景を説明し直す羽目になります。自律的に動作するためには、エージェントがステップ間、さらにはセッションを超えて文脈を保持する手段が必要です。

考慮すべき主な記憶タイプは2つあります：

3. ツール統合フレームワーク（「話す」と「やること」の違い）

ツールを持たないエージェントは「やること」を説明できます。ツールを持つエージェントは実際に「それをやる」ことができます。

ツールとは、エージェントが使用できる外部機能のことです。API呼び出し、コード実行、ウェブ検索、ワークフローのトリガーなどが該当します。

Claudeは関数呼び出しという機能を活用し、タスクに適したツールをインテリジェントに選択・実行します。利用可能なツールを定義するだけで、Claudeが使用タイミングと方法を判断します。

一般的なツールカテゴリには以下が含まれます：

Claudeエージェントループの仕組み

もしスクリプトを作成した際に、1ステップで停止したり、無限サイクルに陥ってリソースを浪費したりした経験があるなら、その問題はエージェントループの設計にあります。

エージェントループは、自律型エージェントと単純なチャットボットを真に区別する中核的な実行パターンです。簡単に言えば、Claudeエージェントは目標を達成するか、事前に定義された停止条件に到達するまで、「収集-実行-検証」の連続サイクルで動作します。

仕組みは以下の通りです：

コンテキストを収集する

エージェントが何かをする前に、まず状況を把握する必要があります。

このフェーズでは、適切な判断に必要なコンテキスト（最新のメッセージ、直前に実行したツールの出力をはじめ、関連する記憶、アクセス可能なファイルやドキュメントなど）を自動的に取り込みます。

これにより、エージェントは動作環境を理解し、それに応じて出力を調整できるようになります。

今すぐ行動を起こしましょう

Claudeエージェントが適切なコンテキストを理解したら、実際にその情報を活用して何かをやることができます。

ここでエージェントは利用可能な情報を推論して「思考」し、タスクに最適なツールを選択した上で、アクションを実行します。

このアクションの品質は、エージェントが前ステップで収集したコンテキストの質に直接依存します。重要な情報が欠けていたり、古いデータに基づいて動作している場合、信頼性の低い結果が得られます。

結果を確認する

エージェントがアクションを実行した後、それが仕事をしたことを確認する必要があります。

エージェントは、APIレスポンスコードの成功確認、出力フォーマットの検証、生成したコードのテスト実行などを行う可能性があります。

その後、ループが繰り返され、エージェントは前回のアクション結果に基づいて新たなコンテキストを収集します。このサイクルは、検証ステップで目標達成が確認されるか、エージェントが進行不能と判断するまで継続します。

実際の運用ではどのように見えるのでしょうか？

エージェントがClickUpワークスペースに接続されていれば、ClickUpタスクの「完了」マーク確認、フィードバック用コメントの閲覧、ClickUpダッシュボードのメトリクス監視を簡単に実行できます。

ClaudeでAIエージェントを構築する方法

それでは、Claudeエージェントを構築する実際のステップバイステップのプロセスを見ていきましょう：

ステップ1: Claudeエージェントプロジェクトの設定

開発環境のセットアップは本来あるべき姿よりはるかに面倒です。正直なところ、多くの「今週末にエージェントを作ろう」というプランがここで頓挫する原因となっています。

依存関係やAPIキーとの格闘に丸一日を費やし、実際にエージェントを構築する時間がなくなる可能性があります。セットアップの迷路を抜け出し、早く楽しい部分に取り掛かるために、以下のシンプルなステップバイステップセットアップ手順に従ってください。🛠️

必要なもの：

前提条件が整ったら、以下のインストールステップに従ってください：

ステップ2: エージェントの目的とシステムプロンプトを定義する

以前も言いましたが、改めて申し上げます：汎用的なシステムプロンプトは、汎用的で役に立たないエージェントを生み出します。エージェントに「プロジェクト管理」になるよう指示しても、優先度の高いバグと優先度の低い機能リクエストの違いは理解できません。

だからこそ、単一で焦点を絞ったユースケースから始め、曖昧さの余地を一切残さない極めて具体的なシステムプロンプトを作成しなければならないのです。

優れたプロンプトはエージェント向けの詳細な取扱説明書となります。以下のフレームワークで構成しましょう：

ステップ3: ツールと統合を追加する

さあ、エージェントを本当に役立つ存在にしましょう。そのためには、現実世界でアクションを実行する能力を与える必要があります。まず、エージェントが呼び出せる外部機能である「ツール」を定義し、エージェントのロジックに統合することから始めます。このプロセスでは、各ツールに名前を付け、その機能の明確な説明、受け入れるパラメーター、そしてロジックを実行するコードを定義します。

エージェントの一般的な連携パターンには以下が含まれます：

ステップ4: エージェントループの構築とテスト

テストされていないエージェントはリスク要因です。

例えば…顧客がバグを報告した際にClickUpタスクを作成するはずのSlackトリアージエージェントをリリースしたと想像してみてください。一見無害に見えますが、あるメッセージを誤読した瞬間、突然こうなるのです：

だからこそ、エージェントにとってテストは必須なのです。

これらの問題を回避するには、収集→実行→検証のループを適切に構築し、その後エンドツーエンドでテストする必要があります。これによりエージェントは行動を起こし、成功を確認し、完了時に停止できるようになります（無限ループを回避）。

包括的なロギングの実装も不可欠です。ループの各ステップでエージェントの推論プロセス、ツール呼び出し、検証の結果を記録することで、明確な監査証跡を作成し、デバッグを大幅に容易にします。

高度なClaudeエージェントアーキテクチャ

1つのエージェントで基本的な仕事は十分可能ですが、仕事が複雑化すると（複数の入力、関係者、特殊ケースなど）、限界が露呈し始めます。

まるで一人の人間に調査、執筆、品質保証、出荷のすべてを単独で任せるようなものです。エージェントの能力を拡張する準備が整ったら、単一エージェントシステムを超え、より高度なアーキテクチャを検討する必要があります。

以下にいくつかのパターンをご紹介します：

Claude AIエージェントのベストプラクティス

動作するエージェントができると興奮する前に、覚えておいてください：エージェント構築は最初のステップに過ぎません。適切なメンテナンス、監視、反復がなければ、最もよく設計されたエージェントでさえ時間の経過とともに劣化します。前四半期に構築したエージェントが、依存するデータやAPIが変更されたために、今日からミスを犯し始めるかもしれません。

Claudeエージェントの効果性と信頼性を維持するには、以下のベストプラクティスに従ってください：

エージェントの出力を実際の実行エンジンに変換する

AIエージェント構築で最も難しいのは、優れた出力を生成させることではありません。その出力を実際に仕事に転換させることです。

なぜなら、エージェントが素晴らしいプロジェクトプランを作成しても…誰かがそれをPMツールにコピー＆貼り付けし、所有者を割り当て、ステータスを更新し、手動でフォローアップしなければならないなら、何も自動化できていないからです。単に新しいステップを追加しただけなのです。

解決策はシンプルです：ClickUpをアクションレイヤーとして活用すれば、エージェントはチームが既に仕事をしている同じワークスペース内で「アイデア」から「実行」へと移行できます。

ClickUp Brainなら、タスク・ドキュメント・人をつなぐ知識基盤をネイティブに備えたAIレイヤーが利用可能。エージェントが手探りで動くことはありません。

ClaudeエージェントをClickUpに接続する方法

どの程度手を加えたいかによって、いくつかの確かな選択肢があります：

接続後、エージェントは実際の仕事を遂行できます：

このセットアップが機能する（そして拡張性を持つ）理由

このアプローチにより、AIの拡散やコンテキストの断片化を解消します。タスク、ドキュメント、コミュニケーションごとに個別の接続を管理する代わりに、エージェントは単一の統合AIワークスペースを通じて統一されたアクセスを実現します。チームはエージェントの出力を作業システムに手動で転送する必要がなくなり、エージェントは既にそこで稼働しています。

ClickUp Super Agentsで数分で使えるAIエージェントを準備する方法

ClaudeでAIエージェントを構築するのが技術的で少し複雑に感じられるのは、非プログラマーが細部を正確に把握するのが難しいからです。

だからこそ、ClickUpのスーパーエージェントはまるでチートコードのように感じられるのです。

これらはあなたの仕事を理解し、強力なツールを使い、人間のように協働するパーソナライズされたAIチームメイトです。すべてClickUpワークスペース内で実現します。

さらに良いことに、すべてを一から開発する必要はありません。ClickUpでは自然言語ビルダー（別名：Super Agent Studio）を使ってスーパーエージェントを作成できるため、やること（平易な英語で）を記述し、作業を進めながら調整できます。

ClickUpでスーパーエージェントを構築・テストする方法

実際の仕事を妨げずに、ClickUpでスーパーエージェントを作成する手順をご説明します：

1) まず「サンドボックス」スペースを作成（安全なテスト環境）

🧪 エージェントサンドボックスのようなスペースを作成しましょう。リアルなClickUpタスク、ドキュメント、カスタムステータスを備えています。これは実際の仕事が行われるClickUpスペースに似ています。つまり、エージェントはリアルに近いデータに基づいて行動できますが、実際のチームに誤ってスパムを送信したり、顧客対応業務に触れたりすることはありません。

2) 自然言語でスーパーエージェントを構築する

ClickUpスーパーエージェントの作成方法：

視覚的な学習が得意ですか？ ClickUpで初めてのスーパーエージェントを構築するステップバイステップガイドをビデオでご覧ください：

3) チームが実際に使用するのと同じ方法でテストする

ClickUpならこれが驚くほど実践的に実現できます：

最大のメリットはここです：エージェントは動作する実際の環境で学習します——おもちゃのようなCLIループではありません。

4) 自動化でトリガー（手動操作不要で稼働）

サンドボックスで動作を確認したら、次のようなイベントに接続しましょう：

5) スーパーエージェントの監査ログでデバッグを高速化

何が起きたか推測する代わりに、スーパーエージェント監査ログでエージェントの活動と成功・失敗の有無を追跡しましょう。

これにより、ログパイプラインを事前に構築することなく、組み込みの「エージェント可観測性」が実現します。

このセットアップこそが、Claudeなどのツールを使った自作エージェント構築よりも、スーパーエージェントの方が使いやすい理由です。

最終結論：成果を上げるエージェントの構築方法

AIエージェントは今やこの10年の真の生産性向上ツールとなりつつあります。しかし重要なのは、仕事を完遂できるエージェントだけなのです。

派手なプロトタイプと、実際に信頼できるエージェントを分けるものは何でしょうか？

重要な3点：エージェントが文脈を把握し続け、適切なツールで行動し、結果を検証しながらも混乱に陥らない能力です。

まずは小さく始めましょう。価値の高いワークフローを1つ選びます。エージェントには明確な指示、実際のツール、そして停止タイミングを判断するループを提供します。最初のバージョンが安定し、予測可能で、真に役立つようになってから初めて、マルチエージェントセットアップへ拡張してください。

エージェントの実験から実際の実行へ移行する準備はできていますか？

エージェントをClickUpワークスペースに接続しましょう。あるいはClickUpスーパーエージェントを構築！どちらの方法でも、無料でClickUpアカウントを作成して始めましょう！

よくある質問（FAQ）

Claude Agent SDKは、エージェント型アプリケーション構築のためのAnthropic公式フレームワークです。ツール使用、記憶、ループ管理のための組み込みパターンを提供します。開発を簡素化しますが、必須ではありません。標準のClaude APIと独自のカスタムオーケストレーションコードを使用して強力なエージェントを構築することも可能です。あるいは、ClickUp Super Agentsのような既成のセットアップを利用することもできます！

チャットボットは単一のプロンプトに応答した後、次の入力を待機するように設計されています。一方、エージェントは自律的に継続的なループで動作します。エージェントは、定義された目標を達成するまで、コンテキストを収集し、ツールを使用してアクションを実行し、結果を検証することができ、そのすべてを人間の継続的な指導なしに実行します。

はい、Claudeエージェントはミーティングメモからのタスク作成、プロジェクトステータスの更新、チームの仕事に関する質問への回答など、プロジェクト管理タスクに非常に適しています。関連データやコンテキストが一箇所に集約されるClickUpのような統合ワークスペースと接続すると、その能力はさらに高まります。

Claude CodeはClaudeモデルを用いた開発を加速するために設計されたツールですが、定義するアーキテクチャパターンやスキルは転用可能です。プロジェクトで複数LLMのサポートが必要な場合は、フレームワークに依存しないアプローチ、またはモデル切り替えを明示的に設計したツールを使用する必要があります。