Claude Codeが知能の限界を引き上げる方法

著者

0 分で読めます

AnthropicのClaude Codeプラットフォームは、強力なコーディングアシスタントから、完全にカスタマイズ可能なエージェントフレームワークへと進化しています。拡張思考、ツールの使用、MCP連携、永続メモリ、コンテキスト編集、安全なコード実行、エージェントスキルなどの新機能が利用可能になり、Claude Codeがインテリジェントシステムの可能性をどこまで広げているかを示しています。

Claude Codeの新機能は、次のようにエージェントの知能の可能性を広げます。

拡張思考 → より深い推論
ツールの使用 → システムとの対話
MCP → コンテキストの把握
メモリ → 長期的な一貫性
コンテキスト編集 → 効率的な状態管理
コード実行 → 実際の計算を安全に実行
エージェントスキル → 専門性と自律性

これらを組み合わせることで、推論、ツール、コンテキスト、スキルを備えた柔軟で強力なエージェントプラットフォームが実現し、真にインテリジェントなシステムの基盤となります。以下では、2025年11月にニューヨークで開催されたAI Engineer CodeイベントでのAnthropicの発表をもとに、これらの機能を詳しく見ていきます。

拡張思考

拡張思考を使うと、開発者はClaudeに割り当てる思考予算を明示的に設定できます。つまり、難しい問題の解決にClaudeが用いる思考の深さや厳密さ、「思考の連鎖」の処理量を制御できます。

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=8192,
    thinking={
        "enabled": True,
        "budget_tokens": 20000  # You control the depth
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Help me debug why this system fails under load"
    }]
)

thinking.enabled=Trueと設定可能なbudget_tokensを使うと、次のことができます。

Claudeが仮説を深く掘り下げられるようにする。
モデルがより多くの内部ステップを検討できるようにし、デバッグの質を高める。
ユースケースに応じて、知能とコストのバランスを調整する。

これにより、開発者は「思考のダイヤル」を調整でき、エージェントがより複雑な推論タスクに対応できるようになります。

ツールの使用

Claude Codeは、スキーマで入力を定義できるカスタムツールに対応しました。これにより、テストの実行からファイルの変更まで、外部システムと安全かつ型に基づいて予測可能な方法でやり取りできます。

tools=[
    {"type": "bash"},
    {"type": "text_editor"},
    {
        "name": "run_tests",
        "description": "Run the project's test suite and return results",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "test_path": {"type": "string", "description": "Specific test directory"},
                "verbose": {"type": "boolean", "description": "Include full output"}
            }
        }
    }
]

これにより、次のことが可能になります。

型付き関数呼び出しのように動作するカスタムツール。
組み込みのBashツールとテキストエディタツール。
安全なツール呼び出しを実現する、明確な入出力スキーマ。
CIの自動化、ローカル開発ワークフロー、カスタムのDevOpsアクションに最適です。

ツールによってClaudeは、チャットボットから現実世界で動作するオペレーターへと変わります。

MCP（Model Context Protocol）の中核を担うエージェント

Claude CodeはMCPをネイティブにサポートしており、構造化された外部データソース（GitHub、Sentryなど）と連携できます。MCPサーバーは、ClaudeをAPI、データベース、社内システムにつなぐアダプターとして機能します。

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    mcp_servers=[
        {"url": "mcp://github-server", "name": "github"},
        {"url": "mcp://sentry-server", "name": "sentry"}
    ],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Why did this deploy cause a latency spike?"
    }]
)

このようにMCPを使うと、次のことが可能になります。

ClaudeがGitHubのPR差分、CIログ、デプロイメントメタデータを取得できる。
MCPサーバーによる抽象化で、APIキーの管理や壊れやすいHTTP呼び出しが不要になる。
エージェントが複数のシステム（ここではGitHubとSentry）からのシグナルを関連付けられる。

MCPによって、Claudeはインフラ全体を見て聞くことができます。

Claudeにネイティブなエージェントメモリを実装

Claude Codeには、安全で構造化されたメモリシステムが導入されています。有効にすると、Claudeは複数のやり取りを通じて作業に関する知識を保存でき、デバッグや開発プロジェクトなど、長期にわたるタスクの質を高めます。

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    tools=[{"type": "memory"}],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Debug why the payment service is timing out"
    }]
)

このメモリ機能を使うと、Claudeは次のような情報を記憶できます。

決済サービスのタイムアウトは30秒
再試行ロジックはPaymentClient.javaにある
チームはサーキットブレーカーパターンを推奨している

メモリを使うとコンテキストを蓄積でき、複数日にわたる作業や複数段階の作業で大きな力を発揮します。

Claude Codeのコンテキスト編集

ログ、差分、JSONダンプなどの大きなツール出力は、すぐにコンテキストウィンドウを使い切ることがあります。Claude Codeでは、コンテキストの一部を選択して削除または置き換えるコンテキスト編集が可能です。

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=4096,
    messages=[...],
    context_management={
        "edits": [
            {"type": "clear_tool_uses_20250919"}
        ]
    }
)

Claude Codeがコンテキストを細かく制御できるようになることで、次のようなエージェントワークフローが実現します。

処理済みの古いツールの実行履歴を削除する。
重要な要約だけを残す。
実質的なコンテキスト長を大幅に拡張する。

古いログに埋もれず、エージェントの能力を最大限に発揮できます。

安全なサンドボックス環境でコードを実行

Claude Codeはリモートの安全な実行環境を提供します。ローカルでサンドボックスを設定する必要はなく、お使いのマシンにセキュリティリスクをもたらしません。

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=8192,
    tools=[{"type": "code_execution_20250825"}],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Make the animation more sparkly"
    }]
)

サンドボックス環境のメリット：

Python、JSなどのコードを安全に実行。
アニメーション、シミュレーション、データ変換を生成してテスト。
計算負荷の高いタスクを、Anthropicが管理する安全なVMに委任。

Claudeは単なる生成ツールではなく、真にプログラム可能なエージェントになります。

Agent Skillsでモデルを強化

Agent Skillsは、Claudeが自律的に利用できるスクリプト、Markdown形式の指示、パターン、ドメイン知識をまとめた構造化フォルダーです。MCPとの相性も抜群です。

MCPはClaudeにツールとコンテキストへのアクセスを提供します。
スキルは、それらを効果的に活用するための専門知識をClaudeに与えます。

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    container={
        "skills": [
            {
                "type": "user",
                "skill_id": "web-design-system",
                "version": "latest"
            }
        ]
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Build a landing page for our new product"
    }],
    tools=[{
        "type": "code_execution_20250825",
        "name": "code_execution"
    }]
)

Agent Skillsでは、次のことが可能です。

ドメインに特化したスキルパック（デザインシステム、DevOpsワークフロー、デバッグの専門知識など）。
Claudeがスキルを使うタイミングを自動で判断。
スキル、MCP、ツールを組み合わせて、エージェントの完全な自律性を実現。

スキルとMCPの組み合わせによって、Claudeは賢いアシスタントからフルスタックの自律型エージェントへと進化します。

自律型エージェントのためのセキュリティガードレール

Agent Skillsやツールの使用からネイティブなMCP連携まで、Claude Codeの新機能は自律型開発の可能性を広げています。しかし、エージェントにコードの作成や実行を任せるようになると、AIのスピードで新たなセキュリティリスクが生まれます。自律型エージェントには、開発の初期段階からセキュリティを組み込むことが必要です。

解決策：Snyk Studio

Snyk Studioは、AIを活用した開発のための包括的なセキュリティソリューションです。Snyk MCP Serverを活用し、Claude CodeのようなAI支援ワークフローに、業界をリードするSnykのセキュリティインテリジェンスを直接組み込みます。

Snyk Studioを使うと、エージェントは次のことができます。

自律的にスキャン：コードの生成やコミットの前に、Snykのセキュリティチェック（Code、Open Source、IaC）を実行。
ポリシーを適用：すべてのAIアシスタントに一貫したセキュリティガードレールを適用。
AIのスピードで修正：インテリジェントで対話型の修正機能を活用し、セキュリティ上の負債を迅速に解消。

AIエージェントのセキュリティをさらに詳しく

技術的な詳細については、Snyk Labsによる先駆的な取り組みをご覧ください。

エージェントのコンテキスト（MCP）を保護：安全なAI通信の標準がどのように進化しているかをご覧ください。「SnykがOWASP LLM Security Verification Standardに新たなMCPセキュリティ対策を追加」をお読みください。
エージェントの自律性をテスト：強力なLLMエージェントが本番環境に入る前に、脆弱性を確認する方法をご紹介します。デモ「攻撃者より先にLLMエージェントをレッドチームでテスト」をご覧ください。

エージェントの接続が完了しました。セキュリティ対策はできていますか？

Claude CodeエージェントはMCP Serverを使って、重要なシステムに直接接続します。この新たな連携ポイントでは、最新のセキュリティ対策が欠かせません。この重要なエコシステムを保護するための実践的なフレームワークをお探しですか？ガイド「MCPサーバーエコシステムを保護する」を今すぐダウンロードしてください。

EBOOK

MCPサーバーエコシステムを安全に保護する

新たな攻撃経路を探り、実際に起きたインシデントを分析し、開発フローを踏まえた実践的な戦略でどのように対処するかを解説します。

電子書籍をダウンロード

実際に試してみませんか？