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Human-agent Team(ヒューマン・エージェント・チーム)とは・意味、進め方・事例

最終確認日:2026年10月28日

Human-agent Teamとは?

Human-agent Team(ヒューマン・エージェント・チーム)とは、人とAIエージェントが1つのチームに加わり、共通の目標に向けて仕事を分け合う働き方のこと。英語では「human-agent team」と書く。

Microsoft は2025年4月に公表した働き方の年次報告書で、これからの組織の柱の一つにこの語を挙げた。日本マイクロソフトの日本語版の記事は、この語を「人と AI エージェントのチーム」と訳している(※1、※2)。

Anthropic によると、これまでのAIの使い方は、1人の人が1つのエージェントと組んで個別の作業を進める形だった。同社はこれを、1人で遊ぶゲームにたとえて「single-player」と呼ぶ。

ヒューマン・エージェント・チームでは、人とエージェントが同じ作業の場に集まり、チームで共有する目標のために働く。同社はこの形を大勢で遊ぶゲームにたとえ、多くの人と同時に働くエージェントを「マルチプレイヤーエージェント」(multiplayer agents)と呼んでいる(※3)。

Human-agent Teamが広まった経緯

Microsoft は新しい組織の軸の1つに人とエージェントのチームを挙げた

Microsoft は2025年4月23日に、働き方の年次報告書「2025 Work Trend Index」を公表した。同社はこの報告書で、AIを軸に組み立てた新しい形の組織を「Frontier Firm」(日本語版は「フロンティア組織」)と呼んだ。

同社によると、この組織は、必要なときに使える知能、ヒューマン・エージェント・チーム、全員が担いうる新しい役割「エージェントボス」を軸にしている。エージェントボスは、エージェントを作り、仕事を任せ、管理する人を指す(※1、※2)。

報告書は、組織がこの形に移るまでを3つの段階で示した。報告書によると、段階は一直線に進むとは限らない。多くの場合、組織は3つの段階に同時にいることになるという(※4)。

Microsoft が示した組織の3つの段階Microsoft の報告書「2025 Work Trend Index」が示す、新しい形の組織に移るまでの段階
1
AIがアシスタントとして働くAIが単調な作業を減らし、人が同じ仕事をよりよく、より速くこなせるようにする
2
エージェントが「デジタルの同僚」としてチームに加わるエージェントが人の指示を受けて、特定の仕事を受け持つ報告書の例は、市場への投入の計画を作る調査役のエージェント
3
人が方向を決め、エージェントが業務を動かすエージェントが業務の手順や流れ全体を動かし、人は必要に応じて様子を確かめる
出典:Microsoft「2025: The year the Frontier Firm is born」(2025年4月23日)

Anthropic は Slack に加わる Claude Tag を発表

Anthropic は2026年6月23日に、Slack のチャンネルに Claude をチームの一員として加える「Claude Tag」を発表した。チャンネルにいる人は誰でも Claude に仕事を頼める。1つのチャンネルでは1つの Claude が全員とやり取りするので、誰でも Claude が何に取り組んでいるかを見られる(※5)。

Anthropic は社内の試行をもとにチームの作り方を説明

翌日の6月24日、Anthropic はヒューマン・エージェント・チームの作り方を社内の試行から説明する記事を公開した。同社によると、AIはコーディングや調査、財務の分析のような長く複雑な仕事をこなす力を高めてきた。

Claude Tag のような道具が出て、人とエージェントが同じ作業の場で働けるようになったという(※3)。同社はこの記事のあと、Slack と Asana でのやり方を聞いた記事を続けて公開した(※6、※7)。

チームで働くエージェントに要る機能と管理者の設定

Anthropic は、エージェントがチームのチャンネルで役に立つには、次のような機能が要ると説明している(※3)。

  • 長く続く記憶。エージェントは、これによって目標を覚えておき、目標に合わせて仕事の進め方を調整できる。
  • 特定の人に結び付かない、エージェント自身の認証情報。エージェントはこれを使い、安全で予測できる範囲の中で動ける。
  • 情報への広く続くアクセス。エージェントはこれによって組織の動き方を学び、チームの目標のために仕事を進められる。

Claude Tag を使うには、どのチャンネルで Claude にどの道具と情報を使わせるかを、システムの管理者が決める。Claude の記憶も、管理者が決めたチャンネルの範囲にとどまる。管理者は、使う量の上限を組織とチャンネルごとに決められる。Claude がしたことと誰がそれを頼んだかの記録も、管理者が見られる(※5)。

Anthropic が示すヒューマン・エージェント・チームの進め方

Anthropic は、社内で試した結果をもとに、ヒューマン・エージェント・チームを機能させるための教訓を挙げている(※3)。

  • 仕事を公開の場で進める。エージェントは、Slack やコード、文書、会議の記録など、チームが検索できる文章だけから状況を理解する。個人あてのメッセージや廊下での立ち話、閲覧を制限した文書は、エージェントに文脈を与えられない。Anthropic は資料ごとに公開の範囲を決めず、ワークスペース全体にかける少数のセキュリティの境界を決めている。
  • 人とエージェントのそれぞれに、役割と道具を割り当てる。たとえば、あるエージェントはデータの分析を受け持ち、別のエージェントはデザインの基準を守らせ、もう1つのエージェントは調査の結果をまとめる。人は多くの場合エージェントと同じスレッドで働き、人にしか担えない役割を受け持つ。Anthropic のある開発チームは、エージェントの役割をエージェントスキルのファイルに書いて決めた。
  • 目指す大きな目標は、人が決める。同社は、チームが向かう野心的な目標を「north star」と呼ぶ。この目標を決めるのは常に人だ。人は目標を文章にしてエージェントと共有し、新しい仕事を自分から提案してよいエージェントを選ぶ。
  • 信頼を少しずつ築く。エージェントに任せる範囲は、確かな働きを示した分に応じて広げる。初めは人がエージェントの仕事を見直して質を確かめ、成功が続いた種類の作業から任せる範囲を広げる。作業する役のエージェントと、その結果を確かめる役のエージェントを分ける組み方は、よく「Doer-Verifier」と呼ばれる。

Anthropic は、これらのやり方はどれも人のチームでは昔から知られた習慣だとしている。同社によると、エージェントが加わると、こうした基本を省かないことがいっそう大切になる(※3)。

Human-agent Teamに関する主な出来事・ニュース

Human-agent Teamに関する事例・調査

Anthropic の開発チームはたまった課題をエージェントと分担

Anthropic の記事によると、同社の技術者は、チームのエージェントにバグの修正500件を人の手を借りずにこなさせたことがある。ただし、初めからそこまで任せたわけではないという(※3)。

同社のある開発の責任者は、未処理の課題を多く抱えたチームを引き継いだ。この責任者は、数人の人と数体のエージェントの手を借りて課題を整理した。一方のエージェントたちは、すべての課題を読んで担当者がいるかを調べ、担当者のいない課題に難しさの点数を付けた。もう一方のエージェントたちは、その一覧から難しさが中程度と低い課題に絞り、コードの変更を作った。

初めは人がエージェントの判断をすべて見直し、人の判断が要るものに印を付けた。その後、人はエージェントに、そうした判断を直接人に回すよう教えた。チームは毎週エージェントに「lessons & missteps」(学びと失敗)を含む報告をまとめさせ、エージェントが失敗を記録して繰り返さないようにした(※3)。

Asana では役割と権限を決めたエージェントを社員が利用

チームの仕事を管理するサービスの Asana では、社員がどのプロジェクトでも、人の同僚と同じようにエージェントと働ける。同社は自社のエージェントを「AI teammates」と呼ぶ。Anthropic の記事で、Asana の最高製品責任者の Arnab Bose 氏が自社の使い方を説明した(※7)。

  • エージェントは、文章を書く役や分析する役などの役割ごとに作られ、それぞれにプロフィールのページがある。ページには、名前と目的、使える人、管理者、指示、スキル、連携するサービス、権限が並ぶ。
  • Asana によると、エージェントが実際に使える範囲は、エージェントを動かした人の権限の内側に限られる。
  • エージェントへの意見は誰でも出せるが、長く残る記憶に書き込めるのは管理者と編集者だけだ。ほかの社員の意見は、その作業にだけ生かされる。
  • 顧客の部門が作ったエージェントは、契約が更新されないおそれのある顧客について、担当者の記録をすべて読む。エージェントは毎朝そのまとめを作り、最高顧客責任者と最高収益責任者、各地域の顧客サクセスの責任者に届ける。受け取った人は、まとめについて質問したり、次から覚えておくことをエージェントに教えたりできる。

Slack の最高製品責任者が語る、人とエージェントの仕事の受け渡し

Slack の最高製品責任者の Jaime DeLanghe 氏に聞いた Anthropic の記事は、ヒューマン・エージェント・チームの基本の流れを、仕事の受け渡しの繰り返しと説明している。エージェントが下書きや要約、見守り、準備を受け持ち、結果を人に渡す。人は見直して決め、方向を直してから、次の作業をエージェントに戻す(※6)。

月曜の朝、DeLanghe 氏のもとには、エージェントが作った毎日の報告が届いている。前の週の製品のワークショップのまとめや対応を急ぐ案件、その日の会議の資料なども、同氏の見直しを待っている。DeLanghe 氏は、これから始める組織に向けて、少人数を Claude のいる共有のチャンネルに集め、同じ資料を渡して働かせることを勧めている(※6)。

ガートナーの調査では、役割の見直しに明確な計画があるCIOは4%

ガートナーは2026年5〜7月に、2,002人のCIOと技術部門の幹部に調査した。同社は、事業の成果でよりよい実績を上げ、最高経営責任者から見たAIの価値も高いと答えたCIOを「vanguards」(先頭集団)と呼ぶ。

人とAIエージェントがともに働く体制(原文では「human-agent workforce」)に向けて役割を設計し直す明確な計画がある組織は、先頭集団に入る割合が2.4倍だった。それでも、そうした計画があると答えたCIOは4%にとどまった(※8)。

Human-agent Teamで人が受け持つことと注意点

各社の説明には、人が受け持つことにいくつかの共通点がある。Anthropic によると、同社では常に人が目標を決める。エージェントに任せ始めたときは、その仕事を人が見直して質を確かめる。

先に紹介した開発の責任者のチームでは、判断の難しい場面に必ず人が関わるようにした(※3)。Microsoft は、人とエージェントの比率を作業ごとに決める必要があるとする。重い結果を招く製品や財務の判断のように、社会が人に責任を求める場面も考える必要があるという(※1)。

人の時間と注意にも限りがある。同じ開発の責任者は、エージェントが自分で動けるようになると、人への質問をまとめて一度に聞き、一度に人に見せる項目の数を絞るよう教えた。Anthropic の記事によると、エージェントが1日にする仕事の量に上限を設ける人もいる。人が大切な技能を保ち、見直す項目の数を続けられる範囲にとどめるためだという(※3)。

ここで紹介した進め方と事例は、AIの製品を提供する Anthropic が自社での試行と、Slack・Asana の幹部に聞いた両社での使い方をもとに説明したものだ。Microsoft の段階や比率の考え方は、同社の調査をもとにした見方だ。どれも、第三者がほかのやり方と効果を比べた結果ではない。自分の職場に取り入れるときは、仕事の中身や扱う情報の公開の範囲に合わせて考える必要がある。

Human-agent Teamに関連する用語

  • ヒューマン・イン・ザ・リード:人がAIを道具として統制し、物事を決める主導権と価値を生み出す主導権を持つという考え方。
  • エージェントID:AIエージェントに、人の利用者のアカウントとは別に割り当てる専用のID。
  • エージェントスキル:仕事の手順や専門の知識をファイルにまとめ、AIエージェントが必要なときに読み込んで使えるようにする仕組み。

Human-agent Teamに関する出典

※1 Microsoft「The 2025 Annual Work Trend Index: The Frontier Firm is born」(2025年4月23日)
※2 日本マイクロソフト「2025 Work Trend Index を公開: 新たな組織概念 “フロンティア組織”の誕生」(2025年4月24日)
※3 Anthropic「Lessons from Anthropic on building effective human-agent teams」(2026年6月24日)
※4 Microsoft「2025: The year the Frontier Firm is born」(2025年4月23日)
※5 Anthropic「Introducing Claude Tag」(2026年6月23日)
※6 Anthropic「Turning conversation into knowledge: how Slack builds human-agent teams」(2026年8月19日)
※7 Anthropic「Agents you can coach: how Asana builds human-agent teams with Claude」(2026年9月29日)
※8 Gartner「Gartner Survey Finds Only 13% of CIOs Say Their Enterprise Has Realized Significant or Transformational Value from AI」(2026年10月19日)

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