Anthropicは、Claude Codeの「Projects」機能を刷新した。開発者が達成したい目標を伝えると、コーディネーターがタスクを複数の作業に分割し、それぞれ独立したクラウドセッションで並列に実行する仕組みだ。各セッションは個別のブランチとリポジトリのコピーを持ち、プルリクエストの作成とテストの実行まで自律的にこなす。

コーディネーターとワーカースレッドの二層構造

新しいアーキテクチャでは、プロジェクトが2つの層に分かれる。指示を受け取るコーディネーターと、実際の作業を実行するワーカースレッドだ。コーディネーターは各リクエストを新規または既存のスレッドに振り分け、進捗を監視し、出力をレビューして最終結果を組み立てる役割を担う。

開発者はメインのチャット、あるいは個々のスレッド単位で進捗を追える。モバイルからの確認にも対応しており、複数のセッションをまたいでコンテキストを再構築する手間がなくなる。ワーカースレッドはコーディネーターの下請けで終わらず、Claude Codeが従来持つサブエージェントやループ機能を使ってさらに作業を細分化することもできる。

共有メモリが持続的な意思決定を記録

VentureBeatの報道によれば、この機能でより本質的なのは個々のセッションを超えて持続する状態だという。すべてのワーカースレッドはプロジェクトの共有メモリに書き込み、そこから読み出す。リリース日の変更、機能の見送り、特定サービスを変更する前に誰に確認すべきかといった判断が、プロジェクト全体で保持される。

現時点ではクラウド実行のみに対応し、開発者のローカルマシンやプライベートネットワーク内のシステムへのアクセスはできない。Anthropicはローカルサポートを近日中に追加すると説明している。提供対象はPro・Maxサブスクライバーの一部で、追加料金は発生しないが、複数スレッドを同時に走らせることで利用上限に早く到達する可能性がある。Team・Enterprise向けの提供は今後の予定だ。

自動化を進めるAnthropicの戦略

THE DECODERは、この機能強化をAnthropicが進める自動化戦略の一環と位置づけている。並列スレッドをデフォルトの作業スタイルに近づけることで、開発者はより多くの作業をClaude Codeに委ねられるようになる一方、トークン消費量は増加傾向にあり、企業側はその管理を求められることになる。

OpenAIやGitHub、Googleも同様の並列エージェント機能の開発を進めているとされる。Anthropicの差別化点は、単なるエージェント実行の並列化ではなく、持続的な対話型コーディネーターを最上位のインターフェースに据えた点にある。開発者は個々のタスクではなく、プロジェクト全体の進行を1つの会話で管理できるようになる。