こんにちは。株式会社アシッドハウスの芦田哲也です。
ネットを見ていると「サブエージェントで作業を並列化」「AIが自分で部下を作って動く」のような話を見かけませんか？
AIエージェントという言葉にやっと慣れてきたところに、また新しい言葉が出てきた。次はこれを覚えないとまずい気がする。
でもチャットとエージェントの違いもまだ自分の言葉で説明できるか怪しい。そこに「サブ」が付くと何が違うのかさっぱり分からない。
このままだと新しい言葉が出るたびに設定画面を触っては、結局使わずに終わります。逆に仕組みが分かれば使うべき場面だけで使えて、それ以外は気にしなくて済みます。
そこでこの記事ではサブエージェントとは何かをこれから使う人向けに説明します。読み終わるころには自分の仕事がサブエージェントを使う場面かどうかを判断できます。
結論を言うとサブエージェントはAIが自分の部下に仕事を振る仕組みです。部下は別の部屋で作業して結果の要約だけを持ち帰ります。
ここでは仕組みが公式に説明されているAnthropicのClaude Codeを例にします。
サブエージェントとは「事業部長の下で動くスタッフ」
別の記事でチャット型のAIは1on1会議、AIエージェントは事業部のマネージャーに指示を出すやり方だと書きました。サブエージェントはその続きです。マネージャーが仕事の一部を部下に振る。その部下がサブエージェントです。
Claude Codeの公式の説明ではサブエージェントは「特定の種類の作業を受け持つ専門のAIアシスタント」です（※参照：Claude Code Docs「Create custom subagents」）。部下はそれぞれ自分専用の作業スペースを持っていて、専用の指示と使ってよい道具と権限が決まっています。
たとえば「競合のサイトを10社調べて、料金だけを表にして」と頼んだとします。マネージャー役のAIは調べる作業を部下に渡して、自分は本題の段取りに集中します。部下は10社のページを開いて読みます。そして料金の表だけを持って帰ってきます。
何がうれしいのか
一番の利点は本題の会話が散らからないことです。調べものをすると検索結果やページの中身がたくさん出てきます。それを全部ひとつの会話に入れると本当に話したかったことが埋もれていきます。
公式の説明も同じ使い方を勧めています。横の作業で会話が二度と見ない検索結果やファイルの中身で埋まりそうなとき、サブエージェントに任せれば要約だけが返ってきます。
部下に調べものを頼んで報告書を1枚だけ受け取るのと同じです。調べた途中のメモまで全部机に積まれたら読むだけで一日が終わりますよね。
ほかにも利点があります。部下ごとに使える道具を絞れるので読むだけで書き換えはできない部下を作れます。軽い作業を安くて速いモデルに回して費用を抑えることもできます。
私もClaude Codeで調べものを急ぐときは、別のAIに任せて要約だけを受け取ることがあります。ただし毎回ではありません。正確にじっくり把握したいときはGoogleで検索して元のページを自分で読みます。
つまりこういうことです。
サブエージェントは「調べる人」と「決める人」を分ける仕組みです。
これから使う人が知っておきたい3つの注意点
便利な仕組みですが部下に振れば何でもうまくいくわけではありません。使う前に3つだけ知っておいてください。
- 部下は前の話を知らない：部下は新しい作業スペースから始まります。あなたとマネージャー役のAIが話してきた経緯は見ていません。頼むときは目的と条件を一緒に渡します
- 部下も使用量を使う：公式の説明では部下の作業も本題の会話と同じ使用量の上限に数えられます。何でも部下に振ると早く上限に届きます
- 部下に任せても責任は社長に残る：要約は便利ですが要約の中身が正しいかは別です。大事な数字は元の出典を一つ開いて確かめます
1つ目は人の部下でも同じですよね。事情を知らない新人に「あれ調べといて」とだけ言っても、欲しいものは返ってきません。
最初は自分で作らなくていい
サブエージェントは自分で作ることもできます。でもこれから使う人はまず作らなくてかまいません。Claude Codeには読み取り専用で調べものをする部下など、最初から何人か用意されています。マネージャー役のAIは頼まれた内容を見て、自分で部下に仕事を振ります。
あなたがやるのは調べものが多い仕事を頼むときに一言足すことだけです。「調べる作業は別に任せて、結果は要約だけ返して」と書けば部下に振るよう促せます。逆に短い質問やすぐ終わる作業なら部下を使わずにそのまま頼んだほうが早く終わります。
ちょっと考えてみてください。長いやり取りの途中でAIが最初に決めた条件を忘れていたことはありませんか？ そのとき会話の中は調べものの結果で埋まっていませんでしたか？
取るべき行動：次にAIへ調べものの多い仕事を頼むとき依頼の最後に「調べる作業は別に任せて、結果は要約だけ返して」と書き足してください。返ってきた要約からは大事な数字の出典を一つだけ自分で開いて確かめます。仕組みが分かれば新しい言葉に振り回されずに、使う場面だけで使えるようになります。
これからの大事なキーワードは『要約だけ持ち帰る』です。
Hi, I'm Tetsuya Ashida of ACIDHOUSE, INC.
Have you seen claims online like "parallelize your work with subagents" or "AI now creates its own staff and gets things done"?
You've only just gotten used to the term "AI agent," and now there's another new word. It feels like you'd better learn this one too.
But you're not even sure you could explain the difference between chat and agents in your own words. Add "sub" to the front, and you have no idea what's different.
If this continues, every new term will send you poking around in settings screens, only to end up not using any of it. But once you understand how it works, you can use it only where it fits and stop worrying about the rest.
So in this article I'll explain what a subagent is, for people who are about to start using one. By the end you'll be able to judge whether your own work calls for a subagent.
The bottom line: a subagent is a way for AI to hand work to its own staff. The staff member works in a separate room and brings back only a summary of the results.
Here I'll use Anthropic's Claude Code as the example, since its official documentation explains how this works.
A subagent is "staff working under a division manager"
In another article I wrote that chat-style AI is a one-on-one meeting, and an AI agent is giving instructions to a division manager. Subagents are the next step. The manager hands part of the work to a staff member. That staff member is the subagent.
In Claude Code's official explanation, a subagent is a specialized AI assistant that handles a specific type of task (Source: Claude Code Docs, Create custom subagents). Each one has its own workspace, with its own instructions, the tools it's allowed to use, and its own permissions.
For example, say you ask, "Look up 10 competitors' websites and put just their prices in a table." The AI acting as manager hands the research to a staff member and focuses on planning the main task itself. The staff member opens and reads the 10 companies' pages. Then it brings back only the price table.
What's the benefit?
The biggest benefit is that your main conversation doesn't get cluttered. Research turns up a lot of search results and page content. Put all of it into one conversation, and what you actually wanted to talk about gets buried.
The official documentation recommends the same use. When a side task would flood your conversation with search results or file contents you won't look at again, hand it to a subagent and only a summary comes back.
It's like asking a staff member to research something and receiving a single one-page report. If they piled every one of their working notes on your desk, you'd spend the whole day just reading.
There are other benefits too. Because you can limit the tools each staff member can use, you can create one that can only read and can't change anything. You can also route light tasks to cheaper, faster models to keep costs down.
When I'm in a hurry to look something up in Claude Code, I sometimes hand it to another AI and receive only the summary. But not every time. When I want to understand something accurately and thoroughly, I search on Google and read the original pages myself.
In other words:
A subagent is a way to separate "the one who researches" from "the one who decides."
3 things to know before you start
It's a handy system, but handing everything to staff doesn't make everything go well. Keep just three things in mind before you start.
- The staff member doesn't know what came before: it starts from a fresh workspace. It hasn't seen the history of what you and the manager AI discussed. When you hand something over, include the goal and the conditions
- The staff member uses up your allowance too: according to the official documentation, a subagent's work counts toward the same usage limits as your main conversation. Hand everything to staff, and you'll hit the limit sooner
- Delegating to staff doesn't move the responsibility: summaries are convenient, but whether a summary is correct is a separate question. For important numbers, open one of the original sources and check
The first point is true of human staff too, isn't it? Tell a new hire who doesn't know the background "go look into that," and you won't get what you wanted back.
You don't need to build your own at first
You can build subagents yourself. But if you're just starting out, you don't need to. Claude Code comes with several staff members ready from the start, including a read-only one that does research. The manager AI looks at what you asked for and hands work to its staff on its own.
All you need to do is add one line when you ask for research-heavy work. Write "hand the research off to someone else and just send me a summary of the results," and you'll nudge it to delegate. On the other hand, for short questions or tasks that finish quickly, it's faster to just ask directly without using staff.
Think about it for a moment. In the middle of a long exchange, has AI ever forgotten a condition you set at the start? Was the conversation full of research results at the time?
What to do: The next time you ask AI for research-heavy work, add this to the end of your request: "Hand the research off to someone else and just send me a summary of the results." From the summary you get back, open the source for one important number yourself and check it. Once you understand how it works, you can use it only where it fits, without being thrown by every new term.
The key phrase from here on: "bring back only the summary."