ファインディの森（@jiskanulo）と西村（@sontixyou）です。
2026年6月11日に開催されたAnthropic主催のイベント「Code w/ Claude: Extended | Tokyo」に終日参加してきました。
本記事はその参加レポートです。私たちがセッションを聴いてどう感じたか、セッションの内容をどう活かすかの感想も書いていきます。
Workshopで気になったセッション
西村は主にAnthropicメンバーによるWorkshopへ参加しました。Anthropicが取り入れている設定や仕組みを弊社のプロダクト開発フローに適用できるかを意識して聴きました。
How we Claude Code
Anthropicメンバーが実際に使っているClaude Codeのセットアップ方法を紹介するものです。
今回のイベントでのワークショップで説明された題材は次のリポジトリで公開されています。
このセッションで最も印象に残ったのは「徹底インタビュー」と「HTML先行プロトタイプ」の2つです。
「徹底インタビュー」では、Claude Codeにインタビュアー役を担わせて要件を引き出します。
インタビューでは、つぎのインタビュープロンプトをClaude Codeに渡して、HTMLのプロトタイプを作るための要件を引き出す設計になっていました。
I want to build a bill-splitting app, can you help me brainstorm with me on who the audience is, and then interview me in-depth using the AskUserQuestion tool about what to build, focusing on pulling out any ambiguities to create a spec.
上記のプロンプトを実行し、Claude Codeとのやりとりを通して、要件の曖昧さを潰していき、SPEC.mdを作成する流れが紹介されました。要件の曖昧さを上流で潰すことで、実装のやり直しを減らすという設計思想です。
つぎに「HTML先行プロトタイプ」ではSPEC.mdをもとに、4つの異なるデザインを提案させて、HTMLのプロトタイプを作る流れが紹介されました。
Read ../phase-1-planning for its spec file, then help me figure out the overall design of this app. Explore 4 different designs, and create a set of HTML files with important screens for each.
上記のプロンプトを実行すると、つぎのHTMLのプロトタイプが出力されました。
Markdown形式でデザイン仕様を書き出すのではなく、クリックできるHTMLのプロトタイプを出力することで、見た瞬間に判断できます。
設計するタイミングで、Claude Codeとの認識合わせが視覚的にできることで、実装フェーズでのやり直しが少なくなり、トークン使用量の削減につながります。
また、既に運用しているサービスではデザインシステムといったデザイン基盤があれば、精度よくHTMLを出力できる可能性があります。それによって、新しい機能のデザインをするときの認識合わせがスムーズになりそうだと思いました。
Ship your first Managed Agent
Claude Managed Agents（CMA）の全体像を、インシデントレスポンスのデモを通して整理するワークショップです。
このセッションで印象に残ったスライドが「The brain left the box」でした。
以前のアーキテクチャは、Agent loopとTool executionが同じコンテナの中に同居していました。Managed AgentsではAnthropicが管理する1つのサービスとして動き、ツール実行のSandboxはツールが必要なときだけオンデマンドで起動します。クライアントが切断されていてもループは動き続けるため、ローカルのターミナルを閉じてもセッションが止まりません。
これまで西村の開発環境のClaude Codeの使い方では、ローカルPCでClaude Codeを稼働させているため、プロンプトを入力しないとAIエージェントが動き出せませんでした。また、並列セッション数も最大8が限界でした。
Managed Agentsはこの2点を変えられると感じました。オンデマンドで非同期で動き続ける実行環境があれば、人間の合図を待たずに実装する用途が一気に現実的になります。
試したい用途として思い浮かんだのは、着手できていないイシューの開発・リファクタリング、そして人間が介在せずにPRをマージすることです。
最後の「自律マージ」には前提条件を考えなくてはいけません。最低限必要な前提条件を決めておかなければなりません。 例えば、テストカバレッジが一定基準を超えていること、テストの堅牢性が担保されていることなどです。
これらの前提条件を満たすための仕組みを整えることが、AIエージェントによる自律マージの実現に向けた重要なステップになると感じました。
ドメインエキスパートがソフトウェアを作る
森はFounder stageを中心に話を聞いていました。 いずれのセッションもドメインエキスパートの知識・決定が重要であることを話されていました。 いくつかご紹介します。
What happens when domain experts can finally build
登壇はクイーンズランド大学のJason Tangen教授。AIネイティブ時代のプロダクトは、汎用的な人材ではなく深いドメイン知識を持つ個人から生まれるという主張です。 「去年までソフトウェアを一行も書いたことがなかった」という彼が、6ヶ月で3つの本番アプリをデプロイしました。
登場したアプリはいずれも学生向けのもので、シラバス生成ツール（classbuild.ai）、法廷証言トレーニング（crosscoach.ai）、学生向け説明ツール、学生の顔と名前を覚えるゲームなど。
専門家の頭の中に眠っていたアイデアが、AIにより作るコストが下がり具現化できるようになりました。
最後に聴衆へ「あなたが何年も密かに欲しいと思っていた小さなツールは何ですか？」「チームの中で、実際にその仕事をやり続けてきた人は誰ですか？」と問いかけられました。 コードを書く能力ではなく、「何を作るべきか」を知っていることが大切なのだと感じました。
The 1% problem: How domain expertise + Claude let a 2-person team hit #1 on a global classification benchmark
登壇者はGahee Seo氏。分類の誤りが金銭的損失に直結する貿易コンプライアンス領域で、ドメイン知識とClaudeの組み合わせが基盤モデル単体を超える優位を生むことを示します。
韓国からEUへの輸送など、さまざまな規制が複雑に絡み合う貿易の領域では、どんなAIモデルを使うかよりも専門家の判断フローをどう再現するかが優位を決めるとのことです。
最初のプロトタイプはSingle agentで1件の分類に6分かかっており、また、アウトプット精度にも課題があったとのことです。
課題を解決するために分類器を新しく訓練するのではなく、専門家が5段階で判断するワークフローを複製したという設計思想を発表してくれました。
- 入力が曖昧なまま処理が走らないようinput gateを設けたこと
- 全規制ルールをsystem promptに詰め込む設計をやめ、必要な文書を検索する Retrieval と出力結果を検証する Verifierという構想に転換
これらの対応をとりあげていました。さらにエージェントを役割ごとに分割することで30秒まで短縮しました。
アウトプットではなくワークフローを教える、という発言もありました。 期待する出力形式を示すのではなく、専門家がどういう順番で何を見て判断するかをシステム化する。職人芸をインフラに変える、という表現が使われていました。
まとめ
西村が午前に参加したAnthropicのワークショップ2つには、共通した問いがありました。
How we Claude CodeのHTMLプロトタイプは、実装前に人間の判断を前の工程に集約する仕組みです。Ship your first Managed Agentの非同期実行は、後工程での人間の介在を手放すための基盤です。
方向は逆に見えますが、根底にある問いは同じだと感じました。「人間はどこで関与すべきか」を先に設計する、という考え方です。その2点を組み合わせることで初めて、AIと人間の役割分担がきちんと設計できると思いました。
森の参加したセッションは「個人開発者・アーリーステージな創設者向け」という性格のものが多かったです。個人が専門知識を武器にプロダクトを作る事例が多く、それ自体は示唆に富んでいました。 どのセッションでも専門家の知識、決定が大事であるという主張を別の角度から語っていました。 一方で、チームでどう使っていくか・チームの中でどう成長していくかという話はありませんでした。 最近個人的に悶々としている「専門家がいない領域でどう専門性を担保するか」「専門家をどう育てるか、時間をかけるしかないのか」という問いには答えが見つからなかったので引き続き考え続けます。
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