Claude Codeのdynamic workflowsとは？大きな開発作業を並列で進める新機能を解説
Claude公式ブログとClaude Code公式ドキュメントをもとに、dynamic workflowsの仕組み、使いどころ、注意点を初心者向けに解説します。
Anthropicは2026年5月28日、Claude Codeの新機能として「dynamic workflows」を発表しました。
Claude Codeは、Claudeを使ってコード作成、修正、調査、テストなどを進めるための開発者向けツールです。今回のdynamic workflowsは、その中でも大きめの作業を扱うための機能です。
一言で言うと、dynamic workflowsは「Claudeが大きな作業を分解し、複数のサブエージェントを並列で動かし、結果を確認してからまとめる仕組み」です。
この記事では、Claude公式ブログとClaude Code公式ドキュメントをもとに、初心者にも分かるように「何が新しいのか」「どんな時に使うのか」「注意点は何か」を整理します。
dynamic workflowsは複数エージェントで開発作業を分担する仕組み
通常のAIチャットでは、AIは会話の流れの中で1つずつ作業します。ユーザーが依頼し、AIが調べたり、書いたり、修正したりして、またユーザーが確認するという流れです。
しかし、開発現場には1回の会話だけでは扱いにくい作業があります。
たとえば、次のような作業です。
- 大きなコードベース全体からバグの可能性を探す
- 何百ファイルにもまたがるAPI変更を反映する
- 古いフレームワークから新しいフレームワークへ移行する
- セキュリティ上の抜け漏れを広い範囲で確認する
- 重要な設計案を複数の角度から検証する
こうした作業は、1人のAIが順番に読むだけでは時間もかかり、見落としも増えます。
dynamic workflowsでは、Claudeが作業を分解し、複数のサブエージェントに割り振ります。各サブエージェントが別々の観点で調べたり、実装したり、確認したりして、最後に1つのまとまった結果にします。
作業内容に合わせてサブエージェントが動的に増える
公式ブログでは、Claudeがタスクに応じてオーケストレーション用のスクリプトを書き、数十から数百のサブエージェントを並列に走らせられると説明されています。
Claude Code公式ドキュメントでは、dynamic workflowsはJavaScriptのスクリプトとして動き、そのスクリプトがサブエージェントを調整すると説明されています。
初心者向けに言うと、「AIがその場の依頼内容を見て、作業チームの動かし方を組み立てる」イメージです。
従来のチャット型AIでは、作業計画は会話の中にありました。AIが会話の流れを見ながら、次に何をするかを決めます。
dynamic workflowsでは、作業計画の一部がスクリプトとして外に出ます。これにより、途中結果をスクリプト側で持てるため、会話の文脈だけに頼らず、大きな作業を進めやすくなります。
dynamic workflowsとsubagents・skillsの違い
Claude Codeには、subagentsやskillsのように、作業を分担する仕組みがあります。
Claude Code公式ドキュメントでは、dynamic workflowsの特徴として、計画をスクリプトが持つこと、途中結果をスクリプト変数として扱えること、そして数十から数百のエージェント規模まで広げられることが説明されています。
分かりやすく整理すると、次のような違いです。
- subagents: Claudeが必要に応じて作業者を呼ぶ
- skills: Claudeが決まった手順や知識に沿って作業する
- dynamic workflows: 作業の流れ自体をスクリプト化し、たくさんの作業者を調整する
つまり、dynamic workflowsは「毎回の会話で頑張る」よりも、「大きな作業用の進行表を作って、その進行表に沿って複数人で進める」考え方に近いです。
dynamic workflowsが向いている開発作業
dynamic workflowsが向いているのは、広い範囲を調べたり、何度も確認したり、複数の観点を比較したりする作業です。
公式ブログでは、コードベース全体のバグ調査、最適化監査、セキュリティ監査、大規模な移行、重要な仕事の二重確認などが例として挙げられています。
中小企業のWeb制作や社内DXで考えると、次のような場面が近いです。
- 古いサイトをAstroやNext.jsに移行するときの影響調査
- 問い合わせフォームや認証まわりのセキュリティ確認
- 大量ページのリンク切れやメタ情報の確認
- コード全体の不要ファイルや重複処理の洗い出し
- 社内ツールの改修前に、仕様の抜け漏れを複数観点で確認する
ポイントは、「1ファイルだけ直す」ような小さな作業には向かないことです。dynamic workflowsは、多くのサブエージェントを動かすため、通常のClaude Codeセッションより多くの利用量を使う可能性があります。
小さな修正なら、普通にClaude Codeへ依頼した方が軽く済みます。
Claude Codeでdynamic workflowsを使い始める手順
公式ブログでは、dynamic workflowsを使うにはauto modeを有効にするのが推奨されています。その上で、Claudeに「workflowを作って」と頼む方法と、Claude Codeの「ultracode」設定を使う方法が紹介されています。
Claude Code公式ドキュメントでは、プロンプト内に「workflow」という言葉を入れると、そのタスクに対してClaudeがworkflowを書けることも説明されています。
また、/deep-research という組み込みworkflowも紹介されています。これは、調査テーマを複数の角度から調べ、情報を突き合わせ、出典付きのレポートにまとめるためのものです。
開発者でない人には少し難しく聞こえるかもしれませんが、考え方としては次のように理解すると十分です。
- 大きな作業をClaude Codeに依頼する
- Claudeが作業の進め方をworkflowとして組み立てる
- ユーザーが実行前に内容を確認する
- 複数のサブエージェントが並列で作業する
- 最後に確認済みの結果が返ってくる
大事なのは、完全自動で何でも勝手に進むわけではないことです。初回実行時には、Claude Codeがこれから何を実行するかを表示し、ユーザーに確認する仕組みも説明されています。
注意点1: 使う量とコストは増えやすい
dynamic workflowsは便利ですが、通常のClaude Code利用より多くのトークンを消費しやすい機能です。
理由は単純で、たくさんのサブエージェントを動かすからです。人間で言えば、1人で確認するのではなく、複数人で同時に調査し、さらに別の人が確認するようなものです。精度や網羅性は上がりやすくなりますが、その分、作業量は増えます。
公式ブログでも、最初は範囲を絞ったタスクから試すことが推奨されています。
実務では、最初から「サイト全体を全部直して」と頼むのではなく、次のように範囲を絞ると安全です。
src/pages/配下だけ確認する- 問い合わせフォーム関連だけ調べる
- まずはリンク切れ調査だけ行う
- セキュリティ観点だけでレビューする
- 修正はせず、まず調査レポートだけ作る
範囲を絞るほど、結果の確認もしやすくなります。
注意点2: 大きな作業ほど人間のレビューが必要
dynamic workflowsは、AIが大きな作業を進めやすくする機能です。しかし、大きな作業ほど、間違えたときの影響も大きくなります。
特に、コードベース全体の移行、セキュリティ修正、認証・決済・個人情報まわりの変更では、AIの結果をそのまま採用するのは危険です。
Claudeが複数のサブエージェントで確認してくれるとしても、最後の判断は人間が行う必要があります。
おすすめは、次の順番です。
- まず調査だけをworkflowで行う
- 変更候補とリスクをレポートにする
- 人間が修正範囲を選ぶ
- 小さい単位で実装する
- テストとレビューで確認する
これは、AI開発に限らず、プロジェクト管理としても安全な進め方です。
本質はAIに丸投げせず作業設計を任せること
dynamic workflowsの本質は、「AIがたくさん動くこと」ではありません。
本当に重要なのは、AIに任せる作業が、より構造化されてきていることです。
これまでのAI活用は、チャット欄にお願いして、その場で答えをもらう使い方が中心でした。dynamic workflowsでは、AIが作業計画を作り、複数の作業者に分け、途中結果を管理し、確認してからまとめます。
つまり、AIが単なる相談相手から、作業の進行役に近づいています。
ただし、進行役に任せるには、依頼する側にも準備が求められます。AIが動きやすいように、目的と制約を先に渡します。
- 何を達成したいのか
- どの範囲を対象にするのか
- 何を変更してよいのか
- 何を変更してはいけないのか
- 完了条件は何か
- どのテストで確認するのか
こうした条件を明確に渡せる会社ほど、dynamic workflowsのような機能を活かしやすくなります。AIの性能だけでなく、人間側の依頼設計が成果を左右します。
まとめ
Claude Codeのdynamic workflowsは、大きな開発作業や広範囲の調査を、複数のサブエージェントで並列に進めるための新機能です。
コードベース全体のバグ調査、大規模移行、セキュリティ確認、重要な設計レビューなど、1回の会話では扱いづらい作業に向いています。
一方で、通常の作業より利用量が増えやすく、影響範囲も大きくなります。初心者や非エンジニアが関わる場合は、まず「調査だけ」「範囲を限定」「修正前に人間が確認」という流れで使うのが現実的です。
AIが進化しても、成果を左右するのは依頼の設計です。dynamic workflowsは、AIに大きな仕事を任せる時代に向けて、「何を、どの範囲で、どう確認するか」をより重要にするアップデートだと言えます。
