【2026年2月最新】AIエージェント戦争が始まった｜Claude Agent Teams × OpenAI Codex × Google Antigravity——"3大マルチエージェント"を実務で比較した結果

導入——AIの使い方が、根本から変わった

2026年2月、AIの使い方が根本から変わりました。

これまで私たちは「1体のAIに質問を投げ、1つの回答を受け取る」という使い方をしてきました。ChatGPTに文章を頼む、Claudeにリサーチを依頼する、Geminiに要約させる——すべて「1対1のやりとり」でした。しかし2026年2月第1週、AI業界に地殻変動が起きました。

2月5日、Anthropicは最新モデルClaude Opus 4.6に「Agent Teams（エージェントチーム）」機能を搭載しました。同じ2月5日、OpenAIはGPT-5.3-Codexを発表し、macOS向けCodexデスクトップアプリで複数エージェントの並列管理を本格化させました。そしてGoogleのAntigravityは、2025年11月の登場以来進化を続け、2月3日にv1.16.5をリリースしています。つまり3社が同時期に、「単体AI」から「AIチーム」へと同じ方向に舵を切ったのです。

Deloitteは2025年11月のTMT Predictions 2026レポートで、2026年を「マルチエージェントシステムの年」と位置づけ、企業がマルチエージェントの本格運用を開始すると予測しました。その予測が、わずか2ヶ月で現実になりつつあります。

この記事では、3つのAIエージェントチームを実際に業務で使っている立場から、それぞれの強み・弱み・適性を比較します。スペック表だけでは見えない「実務での手触り」をお伝えすることが、この記事の存在意義です。

1. そもそも「AIエージェントチーム」とは何か

「1体のAIに聞く」から「AIチームに仕事を任せる」——それがマルチエージェントです。

まず基本を整理しましょう。従来のAIは「1問1答型」でした。人間が質問を入力し、AIが回答を返す。このやりとりを何度も繰り返すことで仕事を進めていました。ここから一歩進んだのが「エージェント型AI」です。エージェントとは、目標を与えると自律的にタスクを分解し、ツールを使い、判断しながら仕事を完了させるAIのことです。人間が逐一指示を出さなくても、自分で考えて動く——それがエージェントの本質です。

そしていま登場したのが「マルチエージェント」、つまり複数のAIエージェントが役割分担をして並列で仕事をする仕組みです。人間の組織に例えるとわかりやすいでしょう。これまでのAI活用は「社長1人で営業も経理も開発も全部やる零細企業」のようなものでした。マルチエージェントは「営業部・開発部・品質管理部がそれぞれの専門性を持ち、連携して動くチーム組織」に相当します。社長（人間）は方針を示すだけで、各部門（エージェント）が自律的に動き、必要に応じて部門間で情報を共有し、最終的な成果物を仕上げてくれるわけです。

この効果は数字にも表れています。Anthropicが構築したマルチエージェント・リサーチシステムは、単体エージェントと比較して複雑なリサーチタスクで最大90.2%のパフォーマンス向上を達成しました（MindStudio調べ）。単純なタスクなら1体のAIで十分ですが、現実のビジネスで求められる複雑な仕事——たとえば「市場調査→競合分析→戦略立案→資料作成」のような多段階プロセス——では、マルチエージェントが圧倒的に有利です。

私たちFULMiRA Japanが運営するHSビルワーキングスペースでは、このマルチエージェント活用の体験講座も開催しています。「AIエージェントって結局何ができるの？」という方こそ、実際に触って体感していただきたいと考えています。

2. Claude Opus 4.6「Agent Teams」——知性で率いる司令塔型

判断力と推論力で複数エージェントを統率する。Claudeの強みは「考える力」にあります。

2月5日にリリースされたClaude Opus 4.6のAgent Teamsは、Claude Code（Anthropicの開発者向けコマンドラインツール）から複数のAIエージェントをチームとして起動できる機能です。仕組みはこうです。まず「supervisor（監督者）」となるメインエージェントがタスク全体を俯瞰し、それぞれのサブエージェントに適切な作業を分配します。サブエージェント同士も通信メソッドを持っており、たとえば「リサーチ担当が調べた情報を、執筆担当がリアルタイムで参照する」といった連携が可能です。人間はShift+Up/Downキーでサブエージェントに直接介入することもでき、完全自律と人間監督のバランスを柔軟に調整できます。

ベンチマークを見ると、Claude Opus 4.6の知性の深さが際立ちます。BrowseComp（情報検索の難易度が極めて高いテスト）で84.0%を達成し、全モデル中トップです。ARC AGI 2（未知のパターンに対する抽象推論力を測る評価）では68.8%を記録し、前世代のOpus 4.5の37.6%からほぼ倍増させました。これは人間にとっては簡単だがAIにとっては難しいとされる問題で、「本当に考える力」があることを示しています。さらにGDPVal-AA（金融・法務など知識労働の実務パフォーマンスを測る評価）ではElo 1606を記録し、業界2位のGPT-5.2を約144ポイント引き離しました。そして1Mトークン（約75万語相当）のコンテキストウィンドウにより、巨大なコードベースや長文のドキュメントを丸ごと読み込んで処理できます。

Anthropicの早期アクセスパートナーであるRakutenは、Claude Opus 4.6に約50人組織の6リポジトリを横断管理させ、1日で13個のissue（課題）を自律的にクローズし、12個を適切なチームメンバーに振り分けたと報告しています。これはAIが単にコードを書くだけでなく、「どのタスクを誰に割り当てるべきか」「いつ人間にエスカレーションすべきか」を判断できることを意味しています。

私自身、このブログ記事を含むすべてのコンテンツ制作フローで、Claude Opus 4.6を司令塔AIとして使っています。記事の構成設計、ファクトチェック、品質基準に照らした修正指示——これらをすべてClaudeが判断し、必要に応じて私にエスカレーション（判断を仰ぐこと）してきます。特に印象的なのは「この段落はE-E-A-Tの観点で一次体験が不足している」といった品質上の指摘を自律的に行う点です。この"判断力の高さ"こそが、Agent Teamsの本質だと感じています。

Claude Agent Teamsが最も力を発揮する場面は、戦略立案、品質管理、複数ソースの横断リサーチ、長文分析、そして複雑な意思決定を伴うタスクです。「何をすべきか」を考えること自体が重要な仕事に向いています。

3. OpenAI Codex「デスクトップアプリ＋GPT-5.3」——速度で攻める実行部隊型

実行速度とコーディング力で圧倒する。Codexは「手を動かす」ことに特化したAIチームです。

OpenAIは2月初旬にCodexデスクトップアプリ（macOS向け）を投入し、2月5日にGPT-5.3-Codexモデルを発表しました。Codexアプリは「マルチエージェントのコマンドセンター」を標榜しており、プロジェクト単位でスレッド（作業空間）を作成し、複数のエージェントを同時に走らせることができます。Skills機能により、リンティング（コードの品質チェック）、テスト実行、デプロイ（本番環境への公開）といったワークフローを自動化でき、diff監査（変更点の差分チェック）とコメント機能でコードレビューがアプリ内で完結します。

GPT-5.3-Codexのベンチマークは、実行力に特化した設計思想を明確に示しています。Terminal-Bench 2.0では77.3%を達成し、これは全モデル中の最高スコアです。コマンドライン操作——つまりコンピュータに直接指示を出して仕事をさせる能力——において、現時点で最も優秀なモデルということになります。OSWorld-Verified（GUIを含むコンピュータ操作のベンチマーク）では64.7%を記録し、前世代から26.5ポイントも向上しました。SWE-Bench Proでも56.8%と安定した成績を残しており、推論速度は前世代比25%向上しています。速度向上はトークン（AIが処理するテキストの単位）あたりの実質コストが下がることを意味し、大量処理を行うユーザーにとっては大きなメリットです。

OpenAIは「GPT-5.3-Codexは、自分自身の開発に使われた最初のモデルである」と公式に発表しています。Codexチームは、このモデルの初期バージョンを使って自身のトレーニングのデバッグやデプロイメント管理を行ったとのことで、「AIが自分自身を改善する」という新たなフェーズに入ったことを示唆しています。

私のAI記事制作プラットフォームでは、Codexを並列処理エージェントとして使っています。具体的には、5本の記事下書きを同時に走らせ、それぞれのスレッドで「リサーチ→構成→初稿作成」を自動実行させます。全体の構成管理と品質チェックは別のAI（Claude）が担当しているため、Codexは純粋に「速く、多く、正確にテキストを生成する」ことに集中できます。この分業体制が成立するのは、Codexの並列実行力と処理速度があるからです。

Codexが最も輝くのは、コーディング、並列タスクの大量実行、反復的なワークフロー自動化、そして速度重視のバルク処理です。「何をすべきかは決まっている。あとは速く正確に実行するだけ」という仕事に最適です。

4. Google Antigravity「Manager Surface」——誰でも使えるオーケストレーター

視覚的なUIとマルチモデル対応で、非エンジニアにもAIエージェントの世界を開く。それがAntigravityの立ち位置です。

Google Antigravityは2025年11月にリリースされた「エージェント・ファースト」の開発プラットフォームで、2月3日にv1.16.5がリリースされ継続的に進化しています。Antigravityの核心はManager Surface（マネージャー画面）とEditor View（エディター画面）の二面構成にあります。Manager Surfaceは専用UIから複数のエージェントをspawn（起動）し、非同期で並行作業させ、その進捗をobserve（観察）できるダッシュボードです。一方のEditor Viewは従来の手動コーディングに対応しており、「自分で書きたいところは書き、AIに任せたいところは任せる」という柔軟な使い分けが可能です。

Antigravityの特徴的な機能がArtifacts（成果物）です。エージェントが作業する過程で生成されるタスクリスト、スクリーンショット、さらにはブラウザの録画までを視覚的に確認できます。テキストベースのログを読むのではなく、「AIが何をしているか」を目で見てわかる——これは非エンジニアにとって大きな安心材料です。Artifactにコメントを残すと、エージェントは実行フローを止めることなくフィードバックを反映してくれます。Knowledge Base（知識ベース）機能により、エージェントの学習を蓄積・再利用することも可能です。

Antigravityの最も独自性のある強みは、マルチモデル対応です。デフォルトのGemini 3 Proに加え、Claude Sonnet & Opusモデルや他のモデルも選択できます。つまりAntigravityは「どのAIの脳を使うか」をユーザーが選べるプラットフォームなのです。特定のベンダーに縛られず、タスクに応じて最適なモデルを切り替えられる柔軟性は、他の2つにはない大きな差別化ポイントです。

そしてAntigravityの最大の差別化はアクセスのハードルの低さです。Individual plan（個人プラン）は無料で利用でき、macOS、Windows、Linuxの全プラットフォームに対応しています。Claude Agent TeamsはClaude Code（コマンドライン）経由が基本であり、CodexはmacOS専用アプリです。それに対してAntigravityは、GUIベースで誰でもすぐに始められます。

コワーキングスペースでAI活用講座を開催する際、私は最初にAntigravityを触ってもらうようにしています。Manager Surfaceの視覚的なUIがあるため、非エンジニアの方でも「AIエージェントが自分の代わりに仕事をしている」という体験を直感的に理解できるのです。「タスクを指示して、エージェントが動く様子をリアルタイムで見る」という体験は、AIに対する漠然とした不安や疑問を具体的な理解に変えてくれます。これは教育的な価値が非常に高いと実感しています。

Antigravityが最適なのは、非エンジニアのAI入門、ビジュアルベースで進捗を確認したいプロジェクト、教育・学習用途、そしてコストを抑えたいフリーランスや副業ワーカーです。

5. 3大AIエージェント比較マトリクス

スペック・価格・適性を一覧で把握する。あなたに合うのはどのAIチームか、この表で見極めてください。

この表から読み取れるのは、3つのサービスが明確に異なるポジションを取っているということです。Claudeは「考える力」、Codexは「実行する力」、Antigravityは「誰でも始められる力」——それぞれが得意領域で突出しており、競合というよりも相互補完の関係にあります。だからこそ、この3つを組み合わせて使うという選択肢が現実的なのです。

6. 著者が実践する「3つのAIをチームとして使う」運用法

3つのAIを組み合わせて「自分だけのAIチーム」をつくる。それが個人やスモールビジネスの新しい戦い方です。

ここから先は、私が実際に運用しているAIチーム体制を詳しくお話しします。この記事のE-E-A-T（体験・専門性・権威性・信頼性）の根幹は、ここにあります。

私のコンテンツ制作フローでは、人間（私）が担う役割は明確に限定されています。それは「一次体験と独自知見を入力すること」と「最終的なGo/No-Goの判断を下すこと」の2つだけです。それ以外のプロセスは、すべてAIチームが自律的に処理します。

まず、Claude Opus 4.6（Agent Teams）が司令塔を務めます。記事のテーマが決まると、Claudeは構成設計（どのセクションを何字で書くか、どんなデータを引用すべきか）を自律的に立案します。下書きが上がってきたあとは、品質監査を担当し、E-E-A-Tの観点から「一次体験が薄い段落」「根拠データが不足しているクレーム」「読者ペルソナとのずれ」を特定して修正指示を出します。修正指示の内容が私の判断を必要とする場合——たとえば事実確認が必要な体験談や、サービスの価格に関わる記述——は、私にエスカレーションしてきます。

次に、ChatGPT Codexが並列実行部隊として動きます。Claudeが設計した構成に基づき、複数の記事の下書きを同時並行で生成します。技術記事であれば実装コードの生成も担い、リサーチ系の記事であれば複数ソースからの情報収集と要約を並列で処理します。Codexの強みはスピードと並列処理能力であり、Claudeの構成設計に忠実に、大量のテキストを短時間で生成できることが最大の価値です。

さらに、ローカルLLMサーバ（自社内に設置したAI）が機密情報を扱います。クライアントの事業データ、未公開のサービス計画、独自のナレッジベースなど、外部のクラウドサービスに送信すべきでない情報は、すべてローカルLLMで処理します。これにより自社ノウハウの外部流出リスクをゼロにしながら、AIの恩恵を最大限に活用しています。

そして画像生成にはNano Banana PROを活用し、記事に最適化されたビジュアルを制作しています。

この体制の核心は「人間が書くべきは"体験"だけ。残りはAIチームが自律的に処理する」という分業原則です。私は大阪市立大学大学院で研究手法を学び、イオンディライトでファシリティマネジメントの実務を経験し、独立後にFULMiRA Japanを創業してコワーキングスペースとAIコーチング事業を運営しています。この一次体験と専門知見こそが、AIには生成できない価値であり、E-E-A-Tの「Experience（体験）」の根拠です。

この運用ノウハウを、HSビルワーキングスペースのAI活用サポートとしてご提供しています。コワーキング利用者の方は、実際にこのAIチーム運用を体験し、ご自身のビジネスへの導入を相談いただけます。「AIコーチング相談」として、あなたの業務に最適なAIチーム構成の設計からお手伝いします。

7. マルチエージェント時代に「場所」が持つ意味

AIが仕事をしてくれるなら、なぜわざわざコワーキングスペースに行くのか。その答えは「何をAIにさせるか」を設計する環境にあります。

マルチエージェントが仕事を実行してくれるなら、人間は何をすべきなのでしょうか。答えは「設計」です。どのAIにどのタスクを割り当てるか、品質基準をどう設定するか、最終的にどんな成果物に仕上げたいか——その設計には、静かに集中できる環境と、同じ課題に取り組む人との対話から生まれるインスピレーションが不可欠です。

HSビルワーキングスペース（奈良・大和西大寺）は、まさにこの「AI時代のワークインフラ」として機能するよう設計されています。静寂コワーキングエリアは会話NGのルールを設けており、AIとの対話に深く集中できる環境です。複数のエージェントを同時に走らせるには安定した高速通信が必須ですが、HSビルは1.0Gbpsの光回線を備えています。そしてClaude Agent Teams、Codex、Antigravityの使い方に迷ったときは、AI活用サポートとして私に直接相談できる——これは大手コワーキングチェーンにはない距離感です。

日本能率協会総合研究所の調査によると、コワーキングスペースを含むフレキシブルオフィス市場は2026年に2,300億円規模に達する見込みです。サーブコープやWeWorkなど大手がAI統合力での差別化を模索する中、HSビルのような小規模スペースだからこそ提供できる価値があります。それは「AIの実践知を直接共有できる距離感」です。セミナー会場の後ろの席から講師の話を聞くのではなく、隣に座って一緒にAIを動かしながら学ぶ——その体験こそが、マルチエージェント時代のコワーキングスペースの本質的な価値だと考えています。

ドロップイン300円/時から利用でき、近鉄大和西大寺駅から徒歩4分。大阪・京都から電車で約30分のアクセスです。「AIエージェントを使ってみたいけど、何から始めればいいかわからない」——そんな方こそ、まずHSビルに立ち寄ってみてください。

まとめ——AIは「個」から「チーム」になった

2026年2月、AIは「個」から「チーム」になりました。Claude Opus 4.6 Agent Teamsは知性の司令塔として戦略を立て、OpenAI Codex＋GPT-5.3は速度の実行部隊として大量のタスクを並列処理し、Google Antigravityは誰でも始められるオーケストレーターとしてAIエージェントの世界への入口を広げています。

重要なのは、この3つが競合ではなく補完関係にあるということです。組み合わせることで、個人やスモールビジネスでも「AIチーム」を持てる時代が到来しました。Deloitteが予測した「マルチエージェントシステムの年」は、もう始まっています。

HSビルワーキングスペースで、あなた自身のAIチーム運用を始めてみませんか。AIコーチング相談で、あなたの業務に最適なAI構成を一緒に設計できます。ドロップイン予約は公式サイトから——まずは1時間、体験してみてください。

あなたの"AIチーム"の最初の打ち合わせ場所は、ここにあります。

よくある質問（FAQ）

Q1. AIエージェントとは何ですか？普通のAIチャットとは何が違いますか？

通常のAIチャットは「質問に回答する」だけの一問一答型ですが、AIエージェントは目標を与えると自律的にタスクを分解し、ツールを使い、判断しながら仕事を完了させます。2026年2月時点では、Anthropic、OpenAI、Googleの3社がそれぞれマルチエージェント（複数AIの並列チーム運用）機能を提供しています。

Q2. Claude Agent Teams、OpenAI Codex、Google Antigravityの中で、非エンジニアが最も使いやすいのはどれですか？

Google Antigravityが最もハードルが低いです。Individual planは無料で、Windows/macOS/Linuxに対応し、GUI（視覚的な操作画面）でエージェントの管理ができます。Manager Surfaceという専用UIから、エージェントの起動・管理・成果物の確認が視覚的に行えるため、プログラミング知識がなくても始められます。

Q3. 3つのAIエージェントを組み合わせて使うことはできますか？

はい、可能です。実際に本記事の著者は、Claude Opus 4.6を戦略設計・品質管理の司令塔として、ChatGPT Codexを並列実行部隊として、ローカルLLMを機密データ処理用として組み合わせ、AI記事制作プラットフォームを構築・運用しています。

Q4. マルチエージェントは本当にシングルエージェントより優れていますか？

複雑なタスクにおいてはイエスです。Anthropicが構築したマルチエージェント・リサーチシステムは、単体エージェントと比較して最大90.2%のパフォーマンス向上を達成しています。ただし、単純な質問応答のような軽いタスクでは、1体のAIで十分な場合もあります。

Q5. HSビルワーキングスペースではAIエージェントの使い方を教えてもらえますか？

はい。HSビルワーキングスペース（奈良・大和西大寺）では、AI活用サポートとしてClaude、Codex、Antigravityの使い方相談や、マルチエージェント活用の体験講座を提供しています。ドロップインは300円/時から利用可能で、近鉄大和西大寺駅から徒歩4分です。

Q6. 2026年のAIエージェント比較で最もコストパフォーマンスが高いのはどれですか？

用途によります。コスト最重視ならGoogle Antigravity（Individual planは無料）、推論力・判断力重視ならClaude Opus 4.6（API: $5/$25 per 1M tokens）、コーディング速度重視ならOpenAI Codex（ChatGPT有料プラン内）がそれぞれ最適です。3つは競合ではなく補完関係にあるため、組み合わせて使うのが最も効果的です。

お問い合わせ・ご予約方法

AI導入に関するご相談は、以下の方法で受け付けています。

【最優先】Web予約 AI活用支援ページ から予約フォームへお進みください。

電話 0742-51-7830（平日・土日祝 8:00〜23:00）

メール hsbuild.m@gmail.com

所在地 〒631-0823 奈良県奈良市西大寺北町1丁目2-4 ハッピースクールビル 近鉄大和西大寺駅から徒歩4分

著者プロフィール: 三宅悠生｜近畿大学理工学部卒→大阪市立大学大学院修了→イオンディライト→独立→FULMiRA Japan創業。コワーキングスペース × AIコーチング事業を運営。Claude Opus 4.6を司令塔、ChatGPT Codexを並列エージェント、ローカルLLMサーバを組み合わせた自社AI記事制作プラットフォームを構築・運用中。