Claude

Claude Code は強力な AI コーディングエージェントだが、セッションをまたいだ記憶の保持には課題があった。Claude Subconscious は、Letta AI が開発したオープンソースのプラグインで、Claude Code にバックグラウンドで動作する永続メモリを追加する。 Claude Subconscious とは Claude Subconscious は、Claude Code のセッションをバックグラウンドで監視し、ユーザーの作業パターンや好み、未完了のタスクを学習・記憶するエージェントだ。次のセッション開始時に、蓄積した記憶をプロンプトに自動注入することで、毎回ゼロからのスタートではなく、文脈を引き継いだ作業が可能になる。 主な特徴: セッション横断の記憶: 複数セッションをまたいで作業コンテキストを保持・統合 バックグラウンド動作: Claude Code の操作をブロックせず、非同期で動作 自動コンテキスト注入: プロンプトの前に関連する記憶やガイダンスを自動挿入 コードベースの探索: Read、Grep、Glob ツールを使ってプロジェクトのコードを読み取り、理解を深める 完全無料・オープンソース: GitHub リポジトリ で公開中 仕組み Claude Subconscious は Claude Code のフックシステムを利用して、4 つのタイミングで介入する: SessionStart — エージェントに通知し、レガシーファイルをクリーンアップ UserPromptSubmit — 記憶とメッセージを stdout 経由で注入（10 秒タイムアウト） PreToolUse — ワークフロー中の更新を配信（5 秒タイムアウト） Stop — セッションのトランスクリプトをバックグラウンドエージェントに非同期送信 バンドルされたエージェントは 8 つのメモリブロックを管理する: メモリブロック 用途 core_directives 役割定義 guidance アクティブセッションのガイダンス user_preferences 学習したコーディングスタイル project_context コードベースの知識 session_patterns 繰り返しの行動パターン pending_items 未完了の作業 self_improvement メモリ進化のガイドライン tool_guidelines ツール使用の指針 インストール方法 Claude Code のプラグインシステムを使って 2 コマンドでインストールできる: ...

「AI でアプリが作れるようになった」という話題が注目されがちだが、本当に面白い変化は画面の外で起きている。起業家の Bill D’Alessandro 氏が Claude を使って床下の除湿システムを自力設計し、業者見積もり $10,000（約150万円）を $2,500（約37万円）で実現した。 何が起きたのか Bill 氏は新居の床下（クロールスペース）にカビ防止の除湿システムが必要だった。専門業者に見積もりを依頼したところ、スペースの広さから除湿機2台と追加の排水ラインが必要で、費用は $10,000 と言われた。 「ファンで湿気を片側に送って、除湿機1台で対応できないか？」と聞いたが、業者はそのような設計は行わないという回答だった。 Claude による設計プロセス Bill 氏は Claude に床下の間取り図と空間体積を渡し、以下の設計を行った。 1. 除湿機の最適サイズ計算 空気体積に基づいて最適な除湿能力を算出。結果は100パイント容量の除湿機1台で十分と判明。価格は $1,500。 2. 空気循環の流体力学シミュレーション 当初 Bill 氏は「片側に除湿機、反対側にファン」という直線的な配置を考えていた。しかし Claude は、この配置では通気口から湿った外気を引き込んでしまうと指摘。 代わりに、4つのファンを各壁面に1つずつ配置し、円形の渦（サーキュラーボルテックス） を作る設計を提案した。これにより外気の流入を最小限に抑えつつ、乾燥した空気を効率的に循環させる。 3. 機器の選定 ファン: 20インチのシールドベアリングファン4台（防塵仕様）、DCモーター駆動（AC より省エネ）。各 $120 スマートプラグ: 各ファンに1つ IoT 湿度センサー: 複数台設置。合計 $200 4. 自動制御システム 湿度センサーが床下の空気を常時モニタリングし、湿度が60%を超えるとスマートプラグが4台のファンを起動。除湿機を通して空気を循環させ、湿度が50%を下回るまで運転を続ける。 総費用: 約 $2,500 + 土曜日1日の作業。業者見積もりから $7,500 の節約に加え、エネルギー効率も約2倍という結果になった。 本質は「コスト削減」ではない この事例で重要なのは「安くできた」ことではない。本質は 「専門知識のペイウォール（課金壁）が消えた」 ことにある。 HVAC（空調）、建設、リフォーム、農業といった業界は、「専門家しかわからない知識」が参入障壁だった。その障壁が Claude のような LLM によって崩壊し始めている。 Before と After Before After 設計 業者に $10,000 払い、業者の設計をそのまま受け入れる Claude に間取り図と空間体積を渡し、自分で最適設計を出す 選択肢 業者が提示する1パターン 複数の設計案を比較検討できる 理解度 ブラックボックス 設計根拠を理解した上で判断 AI ビジネスへの示唆 AI が入りやすい場所は 知識が標準化されている領域 であり、コモディティ化が最も速い。つまり、AI プロダクトを作るなら「AI で誰でもできるようになること」を売るのではなく、「AI でもまだ代替できない部分」を見つけて、そこに人間の価値を乗せる ことが重要になる。 ...

Claude Code に「Agent Teams」機能が追加されました。複数のセッションがメッセージをやり取りしながら協調作業できる機能です。 従来のサブエージェントは親セッションに結果を返すだけでしたが、Agent Teams ではエージェント同士が直接コミュニケーションを取りながらタスクを進められます。 Agent Teams とは Agent Teams は Claude Code v2.1.32 以降で利用できる実験的機能です。1つのセッションがチームリーダーとなり、複数のチームメイト（それぞれ独立した Claude Code インスタンス）を起動して並列に作業を進めます。 各チームメイトは独自のコンテキストウィンドウを持ち、共有タスクリストを通じて自律的に連携します。 サブエージェントとの違い 比較項目 サブエージェント Agent Teams コンテキスト 独自のコンテキスト、結果を呼び出し元に返却 独自のコンテキスト、完全に独立 コミュニケーション 親エージェントへの一方向のみ チームメイト同士で直接メッセージ送受信 調整方法 親エージェントが全体を管理 共有タスクリストで自己調整 適した用途 結果だけが必要な集中タスク 議論・協調が必要な複雑な作業 トークンコスト 低い（結果が親コンテキストに要約される） 高い（各チームメイトが個別の Claude インスタンス） SendMessage によるエージェント間通信 Agent Teams の中核となるのが SendMessage ツールです。2つの通信方式が用意されています。 directed message: 特定のチームメイトにメッセージを送信 broadcast: 全チームメイトにメッセージを一斉送信 メッセージは各チームメイトの受信ボックスに JSON として追記されます。受信ボックスのパスは ~/.claude/teams/<project>/inboxes/<name>.json です。メッセージは次のターンで読み取られ、会話履歴に新しいユーザーターンとして注入されます。 有効化と使い方 Agent Teams はデフォルトで無効です。~/.claude/settings.json で環境変数を設定して有効化します。 1 2 3 4 5 { "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } } 有効化後は、自然言語でチーム構成を指示するだけで起動できます。 ...

Claude Code が勝手に git push --force しかけた——そんな冷や汗体験から真剣にセキュリティ設定を見直したという実践的なまとめです。Anthropic の公式ドキュメントにも「セキュリティは自分で設定しろ」と明記されており、AIエージェントに人間と同じ権限を与えるリスクを理解した上で対策を講じる必要があります。 1. サンドボックスを有効にする（そして脱出口を塞ぐ） サンドボックスは Claude Code が実行する Bash コマンドを OS レベルで隔離する機能です。macOS では Seatbelt（macOS 標準のサンドボックス機構）、Linux では Bubble Wrap（軽量コンテナ隔離ツール）が使われます。 現在の状態は /sandbox コマンドで確認できます。設定ファイルで明示的に有効化するには: 1 2 3 4 5 6 { "sandbox": { "enabled": true, "allowUnsandboxedCommands": false } } ポイントは allowUnsandboxedCommands: false です。デフォルトでは allowUnsandboxedCommands: true になっており、サンドボックス制限でコマンドが失敗した場合、Claude がユーザーの許可を得た上で dangerouslyDisableSandbox パラメータ付きでリトライできる仕組みになっています。allowUnsandboxedCommands: false を設定して初めて、この脱出口が完全に塞がります。 ...

Anthropic が 2026年1月にリリースした「Claude Cowork」は、従来の AI チャットとは根本的に異なる「AI に仕事を丸投げできる仕組み」です。本記事では、Cowork の全機能・料金プラン・セットアップ手順・活用事例20選・セキュリティ対策までを網羅的にまとめます。 Claude Cowork とは — 「AI チャット」ではなく「AI の同僚」 通常の AI チャット（ブラウザ版 Claude）は「アドバイスをくれる相談相手」です。構成案は提案してくれますが、実際にファイルを作るのは自分です。一方 Cowork は、フォルダの中身を読み書きし、計画を立て、成果物を納品してくれる「隣の席の同僚」です。 5つのコア能力 ファイル直接操作 — PC 上のファイルを直接読み書き。手動アップロード不要 タスクの自動分解 — 複雑な作業をサブタスクに分解して並行実行 プロフェッショナル品質の出力 — 数式入り Excel、見栄えの良い PowerPoint を生成 長時間処理 — 通常チャットのタイムアウト制限なし マルチタスク — 複数タスクをキューに入れて同時処理 料金プラン（2026年3月時点） プラン 月額 特徴 Pro $20（約3,000円） 個人利用の標準プラン。週数回の利用なら十分 Max 5x $100（約15,000円） Pro の5倍の利用枠。毎日使うユーザー向け Max 20x $200（約30,000円） Pro の20倍。1日中フル稼働させたいヘビーユーザー向け Team $25〜/人 5名以上のチーム向け。管理機能付き Enterprise 個別見積もり SSO、監査ログ等の企業向け機能 注意: 2026年4月1日から日本の消費税10%が加算されます（Pro なら約3,300円/月）。 利用枠は「5時間のローリングウィンドウ」でリセット。Cowork は通常チャットよりはるかに多く消費するため、簡単な質問はチャットで、ファイル操作や自動化が必要なタスクだけ Cowork で、という使い分けが重要です。 ...

Claude Desktop の Preview 機能に、画面上の要素をクリックするだけで DOM 要素を直接指定できる機能が追加されました。「ヘッダー右のボタンの…」のような言葉での説明が不要になり、フロントエンド開発のワークフローが大きく変わります。 概要 Claude Code の開発者である Lydia Hallie 氏が X で紹介したこの機能では、Claude Desktop の Preview パネルで実行中のアプリをプレビューしながら、修正したい UI 要素をクリックで指定できます。 クリックすると Claude は以下の情報を自動的に取得します: HTML タグ名 CSS クラス 主要なスタイル 周辺の HTML 構造 クロップされたスクリーンショット React アプリの場合は以下の情報も取得されます: ソースファイルのパス コンポーネント名 Props の情報 使い方 Claude Desktop で Preview パネルを開く 修正したい部分をクリックする 「ここを青にして」のように指示する これだけで Claude が該当要素を特定し、コードを修正してくれます。 活用シーン デザイン修正の高速化: 色、サイズ、レイアウトの微調整をクリック＋自然言語で即座に反映 非エンジニアによる UI 変更: コードを読めなくても、画面を見ながら変更指示が可能 バグ箇所の特定: 表示がおかしい要素をクリックするだけで、該当コンポーネントとソースファイルを特定 技術的な仕組み Preview 機能の裏側では、.claude/launch.json で定義された開発サーバーが起動し、ヘッドレスブラウザと接続されます。Claude はスクリーンショット撮影、DOM 検査、クリックシミュレーション、ネットワーク監視などを直接実行できます。 ユーザーが要素をクリックすると、その要素のメタデータ（セレクタ、タグ、テキスト、ソース位置）が Claude Code のセッションコンテキストに自動的に注入される仕組みです。 ...

Claude Code をインストールして「で、次どうすれば…？」となっていないだろうか。導入は単なる入口に過ぎない。フック、カスタムコマンド、サブエージェントの3つを使いこなすことで、Claude Code は「1人のAIアシスタント」から「自分専用の開発チーム」へと変わる。 この記事では、X で話題になった @wad0427 氏の記事「Claude Code、インストールしたけど「で、次どうすれば…？」ってなってない？」をベースに、それぞれの機能の概要と実践的な使い方を解説する。 フック（Hooks）— 自動化ルールを仕込む フックとは、「AIが〇〇したら、自動で△△を実行するルール」のことだ。 料理に例えると、「盛り付けたら、最後に必ずパセリを振る」と自分ルールを決めておく感じに近い。Claude Code では以下のような自動化が可能になる。 AIがファイルを保存したら → 自動でコードの見た目を整える（フォーマッター実行） AIがコードを書き換えたら → 自動でテスト（動作チェック）を走らせる AIの作業が終わったら → 自動で変更履歴を記録する（コミット） つまり、毎回「フォーマットして」「テストして」と指示しなくていい。フックを設定するには Claude Code のターミナルで /hooks と打つと設定画面が出る。選択肢を選んでいくだけなので、コードを書かなくても OK だ。 フックの設定例 プロジェクトルートの .claude/settings.json（またはユーザー設定の ~/.claude/settings.json）に以下のように定義する: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 { "hooks": { "PostToolUse": [ { "matcher": "Edit|Write", "hooks": [ { "type": "command", "command": "jq -r '.tool_input.file_path' | xargs npx prettier --write" } ] } ] } } この例では、AI がファイルを書き換えるたびに Prettier が自動実行され、コードスタイルが統一される。 ...

2026 年 3 月 20 日、Anthropic が Claude Code の新機能「Channels」をリサーチプレビューとしてリリースしました。Telegram や Discord から Claude Code セッションにメッセージを送り、PC 上で開発タスクを実行させることができる機能です。この記事では Claude Code Channels の概要と、OpenClaw と組み合わせた AI 開発ワークフローの可能性について紹介します。 Claude Code Channels とは Claude Code Channels は、MCP（Model Context Protocol）サーバーを通じて外部のメッセージングプラットフォームから Claude Code のセッションにイベントをプッシュする仕組みです。従来の「ターミナルの前に座って対話する」同期的なモデルから、非同期的にどこからでも AI エージェントに指示を出せるモデルへの転換を実現します。 主な特徴 双方向チャットブリッジ: Telegram や Discord からメッセージを送ると、Claude Code が読み取って処理し、同じチャネルに返信を返す ローカル実行: 開発作業は自分の PC 上で実行される。ファイルアクセスやコマンド実行はすべてローカル MCP ベース: Anthropic が推進するオープンプロトコル MCP 上に構築 プラグイン方式: Telegram・Discord が公式プラグインとして提供され、カスタムチャンネルの自作も可能 セットアップの流れ（Telegram の場合） Telegram の BotFather で新しいボットを作成しトークンを取得 Claude Code でプラグインをインストール: /plugin install telegram@claude-plugins-official トークンを設定: /telegram:configure <token> Channels を有効にして Claude Code を起動: 1 claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official Telegram でボットにメッセージを送りペアリングコードを取得、Claude Code で承認 動作要件 Claude Code v2.1.80 以上 Bun ランタイム（Node.js では動作しない点に注意） claude.ai ログイン認証（API キー認証は未対応） Team/Enterprise プランでは管理者による有効化が必要 OpenClaw とは OpenClaw はオーストリアの開発者 Peter Steinberger が開発した、オープンソースの自律型 AI エージェントです。2026 年初頭に 72 時間で GitHub スター 60,000 を獲得するなど爆発的に普及しました。 ...

OpenClaw で構築された AI エージェント「Felix」が、従業員ゼロで月売上1,200万円規模の会社を運営しているという事例が話題になっている。起業家 Nat Eliason（エリアソン）氏がどのようにこの仕組みを構築したのか、その構造と示唆をまとめる。 Felix が回す会社の構造 エリアソン氏は、OpenClaw で作った AI エージェント「Felix」を中心に会社を運営している。 Felix = CEO 兼プロダクト責任者 Iris = カスタマーサポート担当 Remy = セールス担当 全員が AI エージェントで、人間はエリアソン氏本人だけ。やっていることは Discord に音声メモを送ることだけで、5分程度のボイスメモで方向性を伝えると、Felix が全体を組み立てて実行まで持っていく。 驚異的なコスト構造 初期費用: 約22万円（Mac Mini 等） 月額コスト: 約6万円（Claude Max 2アカウント分） 人件費: ゼロ 30日間の売上: 約1,200万円 年間ランレート換算: 1.5億〜3億円 利益率がほぼ100%という異常な構造になっている。 毎晩の自己改善ループ Felix の最も興味深い特徴は「毎晩の自己改善ループ」だ。 Felix は毎晩、部下の Iris と Remy の仕事をレビューして再プログラムしている。人間の上司が部下にフィードバックするのと同じことを、AI エージェントが AI エージェントに対して行っている。 さらに、Felix は毎晩すべてのチャット履歴を読み返して「Nat が自分をブロックした場面」を1つ見つける。そのブロッカーを恒久的に取り除く方法を自分で考えて実装する。つまり毎日少しずつ自律性が上がっていく仕組みになっている。 スケーリングの壁 エリアソン氏が語るスケーリングの壁が興味深い。 「単一エージェントの処理限界にぶつかっている」 「ボトルネックは資金じゃなくてインフラ」 VC から出資オファーが来ても、必要なのはお金ではなく「エージェントの自律性（agency）」だという。何億円投じてもエージェントが賢くならない限り天井は変わらない。 Felix のビジネス内容 Felix が運営するビジネスは、主に3つの収益源で構成されている。 1. Felix Craft（PDF ガイド） 最初のプロダクトは「How to Hire an AI」という66ページの PDF ガイド（$29）。AI を実際のチームメンバーとして活用する方法をまとめたもので、Felix 自身が執筆した。Next.js + Vercel + Stripe で世界一シンプルな販売サイトを構築し、初日に15万円を売り上げた。累計で約$41,000の売上を記録している。 ...

OpenClaw は 2026年に最も注目されている AI エージェントフレームワークです。GitHub スター数は 32 万超で React を抜いてソフトウェアプロジェクトとして最多を記録し、Nvidia が「エージェント AI にとって、GPT がチャットボットにとってそうであったもの」と評するほどの存在感を持っています。本記事では、OpenClaw とは何か、何ができるのか、そしてどこが単なるチャットボットと異なるのかを解説します。 OpenClaw の沿革 OpenClaw の歴史は、名前の変遷そのものです: Clawdbot（2025年11月）: オーストリアの開発者 Peter Steinberger が公開。Anthropic のチャットボット Claude にちなんだ命名 Moltbot（2026年1月27日）: Anthropic からの商標に関する指摘を受けてリブランド。ロブスターの「脱皮（molt）」にちなむ OpenClaw（2026年1月30日）: わずか 3 日後に再リブランド。「Open（オープンソース・コミュニティ駆動）」+「Claw（ロブスターの遺産）」 3 度の名前変更を経ても、コードベースは一貫して同じです。既存のインストールは自動的にマイグレーションされています。 名前は変わっても、プロジェクト全体を貫くモチーフは一貫して ロブスター（lobster） です。最初のアシスタント名「Clawd」が Claude のもじりで、そこからロブスターのハサミ（claw）に繋がり、プロジェクト全体のアイデンティティになりました。タグラインは「The lobster way 🦞」、マスコットは宇宙ロブスターの「Molty」です。エコシステム内の各コンポーネントもこのテーマに沿って命名されています: コンポーネント 名前の由来 OpenClaw Open + Claw（ハサミ） Molty（マスコット） Molt（脱皮）するロブスター ClawHub（スキルレジストリ） Claw + Hub Lobster（ワークフローシェル） そのままロブスター なお、Steinberger は 2026年2月14日に OpenAI への参加を発表し、プロジェクトはオープンソース財団に移管されました。Meta の Mark Zuckerberg からも直接オファーがあったものの、「ビジョンをスケールさせるために最新の技術にアクセスしたい」として OpenAI を選んだとのことです。 OpenClaw とは何か 公式の説明は「自分のデバイスで動かすパーソナル AI アシスタント」ですが、その実態は AI を中核に据えたプログラム可能なワークフローエンジン です。 ...