Claude 3.5 Opus はまるで Jordan Peterson と会話している感覚

3人の小規模企業が意思決定ボトルネックを解決するため、Claude Code のサブエージェント機能を使い CFO・COO・CMO・CEO という役割を持つ AI エージェント群を社内に配置。権限の最小化・プロンプトインジェクション対策・エージェント間の検証体制を実装し、請求消込・案件管理・SNS投稿で実働時間を削減。初期段階での暴走事故を経て、判断ロジックはコード化、文脈理解が必要な部分のみ LLM に委ねる設計に至った。

個人事業主が Claude Code を使用して、調査・経理・企画・営業・法務・デザインの 6 部署をサブエージェント化したバックオフィスシステムを構築。リポジトリ管理で状態記録・成果物集約・レビュー機能を段階的に追加し、4 月から約半年の運用で直面した課題（調査結果検証、情報管理、セッション間の記憶保持）に対応した事例紹介。

複数リポジトリで Claude を活用した開発を効率化する仕組みを解説。Epic・Feature・Task の3段階分解、難易度別の調査エージェント配置、ループによる自動進行、そしてハーネス自体を集約リポジトリで一元管理することで、トークン消費を大幅削減しながら開発を自動化している。

日本語出力の AI 臭さを消すために Claude Code の Agent Skills を試したが、実際には Gemini のほうが自然な日本語を出力することに気づいた。モデルの基礎性能がプロンプトや Skills による工夫より圧倒的に重要で、特に「Qiita らしい」「note らしい」など文脈に応じた正しさを求める実務では、Skills での調整では限界があるという考察。