Vibe Kanbanで複数AIエージェント開発をオーケストレーション！Claude Codeサブエージェント活用で効率爆上げ

「AIコーディングエージェント管理が、まるでホワイトボードにアイデアを描くように直感的だったら？」

各エージェントの進捗を追う日々… そんなカオスに秩序を与えるのがVibe Kanban。そしてClaude Codeの"サブエージェント"機能が、各タスクを専門AIに丸投げする新常識をもたらします。

最近、私はCursor上でGPT-5を使ってコーディングする機会が増えています。それでもAnthropic Claude 4.1（Opusモデル）の優秀さは健在で、詰まったときはClaude Code CLIに頼ることもしばしばです。しかし複数のAIツールを使い分けて開発するうちに痛感したのは、タスク管理や指示のオーケストレーションが煩雑になること。エージェントごとに別々のUIやCLIで操作し、進捗を追うのは骨が折れます。

そんな課題を解決するのが Vibe Kanban と Claude Codeのサブエージェント です。本記事では、それらの特徴や具体的な活用法を私の体験談とコミュニティ情報を交えて徹底解説します。初級エンジニアからAI活用開発者まで、これを読めば「ぜひ使ってみたい！」と思えるような内容を目指します。

TL;DR（まとめ）

• Vibe Kanban：複数のAIコーディングアシスタント（Claude Code, GPT系, Gemini CLI, Codex, Amp等）を一元管理できるOSSダッシュボード。エージェント間の切り替えをワンクリックで行い、タスクを並列・直列に実行できる。各タスクの進行状況は「To Do」「In Progress」「Done」で見える化され、生成コードのレビューや開発サーバの即時起動もボード上から実行可能。

• Claude Codeのサブエージェント：Anthropic提供のCLI型AIコーディング環境「Claude Code」に追加された新機能（v1.0.60〜）。特定の目的・専門分野を持つカスタムAIエージェントを定義し、Claudeが適切と判断したタスクを自動でその"サブエージェント"に委譲。各サブエージェントは独立したコンテキストウィンドウと専用プロンプト・ツール権限を持つため、メインの会話を汚染せず高度なタスクを並行処理できる。

• 複数AI×サブエージェント活用メリット：得意分野の異なるLLMを組み合わせることで、「ドキュメント生成はGeminiに」「リファクタはClaudeに」「仕様どおりの実装はGPT-5に」といったマルチエージェント開発が実現。開発スピードとコード品質が飛躍的に向上。実際、コードレビューAgentが競合状態バグを事前に指摘した例や、Database OptimizerがSQLクエリを30秒→0.3秒に高速化したケースも報告されている。

1. 背景：複数AIコーディング支援ツールの現在地

近年、GPT-4/5やClaude、Google Gemini等のLLMをソフト開発に活用する事例が増えています。私も実際、Anthropic ClaudeやOpenAI GPTのコーディング支援には日々助けられています。しかし、複数のAIを併用し始めると新たな課題が見えてきます。

例えば、バックエンド実装はClaudeに相談しつつ、フロントエンドUIはGPT-4に提案させ、ドキュメント整備は別のLLMに…というように役割分担すると、各エージェントの返答や進捗を別々の画面やタブで追わねばなりません。実際、ある開発者は「ClaudeやGemini CLIなどAIエージェントはコード生成能力は素晴らしいが、管理しようとするとブラウザタブの海に溺れ、ヘトヘトになる」と述べています。

さらに、AIに任せたタスク同士の依存関係の調整や衝突の解消も人間側の頭を悩ませます。複数エージェントが同時にコードを書けば、統合時に競合や不整合が起こることも。このように、AI開発者はコードを書く時間よりAIをオーケストレーションする時間の方が長くなるとも言われ始めました。

そこで登場したのが Vibe Kanban です。これは、複数のAIコーディングエージェントを視覚的にタスク管理するためのカンバンボードツールです。Vibe Kanbanを使えば、従来バラバラだったAIエージェント達を一つの「チーム」のように扱い、人間はディレクター役に徹して開発を進められるようになります。

2. Vibe Kanbanとは？ – 複数AIエージェント用カンバンボード

Vibe Kanbanは、AIコーディングエージェント達のために作られたビジュアルなタスクボードです。OSSとして公開されており、自分のPCやサーバー上でホストして利用できます。Y Combinator出身のBloopAI社が開発し、GitHubで3,200以上のスターを獲得しています。

主な特徴

エージェント切替の一元管理

Claude CodeやGPT-4、Gemini CLI、OpenAI Codex、AMPなど様々なAIコーディングエージェントを統合し、シングルUIで切り替え操作できます。「次のタスクはClaudeで実行」「このカードはGPT-4に担当させる」といったエージェントアサインも容易です。

タスクの並列・直列オーケストレーション

カンバンボード上にカード（タスク）を作成し、各カードに担当AIと目的を記述します。複数のエージェントを同時並行で実行したり、あるタスク完了後に次のタスクを自動実行する順序制御も可能です。

進捗のリアルタイム可視化

各カードはTo Do（未着手） / In Progress（実行中） / Review（要確認） / Done（完了）などのステータスを持ち、エージェントの作業状況に応じ自動で列が進みます。まるで人間のチームメンバーがタスク完了時にカードを「Done」に移動するように、AIエージェントが自律的にボードを更新します。

成果物のプレビューとレビュー支援

各タスクカードにはエージェントが生成したコードやログを閲覧可能です。さらに「Dev Server起動」ボタンでローカルサーバーを立ち上げ、即座に生成物をテストすることもできます。

技術アーキテクチャの特徴（Opus版より補完）

Vibe Kanbanの技術スタックは、React/TypeScriptのフロントエンド、Rust/Axumのバックエンド、そしてSQLiteデータベースで構成されています。最大の特徴は、複数のAIエージェントを並列実行する際のGit worktreeによる完全な分離環境の提供です。これにより、10個のエージェントが同時に異なるタスクに取り組んでも、ファイル競合が発生しません。

インストール & セットアップ

Vibe Kanbanは試すのも簡単です。Node.jsさえ導入済みであれば、ターミナルから下記一発で起動できます:

npx vibe-kanban

初回起動時に対話的なセットアップが走り、利用したいAIエージェントのAPIキーや認証情報を求められます。設定完了後、自動でローカルホスト上にWeb UI（通常 http://localhost:3000）が立ち上がり、ブラウザでアクセスすれば即利用可能です。

Dockerコンテナによるデプロイも用意されており、GitHubリポジトリをクローンして docker-compose up -d するだけで、社内サーバー上やクラウド上でチーム共有用にホスティングすることも容易です。

Vibe Kanbanの具体的な活用例

ユースケース1: まとめてリファクタリング祭り

レガシープロジェクトのコードベースに技術的負債が山積しているとします。変数名の変更、コード整形、古いAPIの置換など、人力では後回しにしがちな小修正を「Refactoring」列にカード化しておきます。それらをリファクタリング専門AIエージェントにどんどんアサインして実行すると、あとは自動で次々とカードがDoneに移っていきます。

ユースケース2: AI駆動のテスト自動生成

開発中の機能に対応するテストケースをどんどんカード登録し、テストコード生成専用のエージェントに処理させます。AIがユニットテストやE2Eテストを生成し、タスク完了とともに対応するコード差分やテスト結果をカードに添付します。実際あるプロジェクトでは、この方法で95%のテストカバレッジを達成し、リリース前に15件のバグを未然に発見できたそうです。

ユースケース3: マルチエージェントによる開発パイプライン構築（Opus版より補完）

Y Combinatorの創業者たちは「コードの50%がAIエージェントによって書かれるようになった」と報告しています。複雑な機能開発では、1つのタスクを複数段階に分けることができます。例えば「新規APIエンドポイント開発」を、(A)要件に基づきルーティングと型定義を行うタスク、(B)ビジネスロジック実装タスク、(C)コードレビュー＆リファクタタスクという3カードに分解。【依存関係：A→B→C】として順次実行すれば、設計→実装→レビューが全自動パイプラインで完了します。従来45分かかっていた複雑な機能実装が10分以下で完了するようになったという報告もあります。

3. Claude Codeの「サブエージェント」機能とは？ – AI内の専門チームを編成

Claude CodeはLLM（Claude）をローカルのコードベースに繋げて高度なコーディング支援を行うCLIツールです。そのClaude Codeが「サブエージェント（Sub-Agent）」という機能をリリースしました。サブエージェントとは、一言でいうと「Claudeの中で走る専用AIアシスタント」です。

サブエージェント機能の特徴

• メインのClaudeとは独立した専用コンテキストウィンドウを持つ（長いコードや会話でコンテキストが汚染されない）
• ユーザーが設定する専門分野（役割）とカスタムシステムプロンプトを持つ
• 使用可能なツールや権限を個別に設定可能（ファイルの閲覧(Read)や編集(Write)権限、ターミナル実行許可などを限定可能）
• Claude本体がサブエージェントの専門分野に合致するタスクを検知した際、自動で該当エージェントに処理を委譲する

簡単に言えば、Claudeの中に「○○担当AI」が複数控えているイメージです。Claudeは司令塔として質問やタスクを受け取り、「この部分は専門のXエージェントに任せよう」と裏で振り分けてくれます。

サブエージェント機能の狙い・効果

大規模言語モデルは、一つのチャットの中であれもこれもと指示していると、だんだん文脈が散逸し指示が曖昧になったり不要な影響が出たりします。サブエージェントはコンテキストを分離することでこの問題を緩和します。各サブエージェントは自分専用の対話履歴を持ち、与えられたタスクだけに集中するため、メインの会話を汚すことなく高品質な回答を出せます。

また、開発タスクには様々な種類があります。コードレビュー、デバッグ、テスト生成、データベース最適化、フロントエンド実装…それぞれ求められる知識や視点が異なるものです。サブエージェント機能により、役割ごとに最適化されたプロンプトを用意できるため、汎用の1モデルに全てやらせるより成功率が高まります。

サブエージェントの作成と利用方法

Claude Codeのサブエージェントは、非常に柔軟にカスタマイズ可能です。作成手順は以下の通りです（Claude Code v1.0.60以降）:

1. サブエージェント管理画面を開く: Claude Code CLI上で /agents コマンドを実行します。
2. エージェントの種類を選択: サブエージェントには「プロジェクト単位」と「ユーザー全体単位」の2種類があります。
3. サブエージェントの定義: 名前（ユニークなID）、説明（どんな時に使うか自然文で）、許可ツールリスト（任意）、そしてシステムプロンプトを設定します。

---
name: code-reviewer
description: Expert code reviewer focused on quality and security
tools: read_file, write_file, list_directory  
model: sonnet
---

You are an expert code reviewer with deep knowledge of software best practices.
Your responsibilities include reviewing code for quality, identifying bugs,
suggesting improvements following SOLID principles, and ensuring proper error handling.

1. 保存して有効化: 定義が完了したら保存します。すると設定ファイル（Markdown形式）が .claude/agents/ ディレクトリに作成されます。

実際の利用イメージとして、例えば「コードレビュー担当」のサブエージェントを作った場合、メインの会話で「直近の変更をコードレビュワーにチェックさせて」と指示すると、バックエンドでそのエージェントが起動し、最新のコード差分に対するレビューコメントを返してくれます。

4. Awesome Claude Code Subagents：コミュニティ提供の100+サブエージェント集

サブエージェント機能の登場に合わせ、コミュニティから素晴らしいリソースが提供されています。それが「Awesome Claude Code Subagents」リポジトリです。開発コミュニティVoltAgentによって公開されたもので、100種類以上の生産性重視のサブエージェント定義が一挙に集められています。

内容は、フロントエンド、バックエンド、インフラ、品質・セキュリティ、データ分析、DevOps、DXツール、業務ドメイン、研究…と多岐にわたり、10カテゴリに分類された計110個超のエージェントが収録されています。

注目のサブエージェント例

Code Reviewer（コードレビュワー） – 「品質の守護者」

シニアエンジニア並みの厳密さでコードレビューを行います。潜在バグの発見、パフォーマンス改善提案、コーディング規約チェック、セキュリティ脆弱性指摘などを一手に担い、問題箇所に具体的修正案まで提示してくれます。あるプロジェクトでは、このAgentが見逃しがちなレースコンディションバグを事前に指摘し、本番で発覚すれば数日費やしたであろうデバッグを5分の修正で片付けることができました。

Debugger（デバッガ） – 「バグ退治の専門医」

手強いバグに遭遇した際に活躍するエージェントです。バグの根本原因分析やデバッグの手順提案、メモリリーク検知、パフォーマンスボトルネック特定などを得意とし、console.log地獄にハマる代わりに的確な診断を下してくれます。

React Specialist（Reactスペシャリスト）

フロントエンドReactに特化したエージェント。React 18以降の最新ベストプラクティスを熟知し、サーバーコンポーネントやカスタムフックの活用によってコードの最適化・モダナイズを行います。実際に300行超のコンポーネントを80行まで削減し、パフォーマンスと可読性を大幅向上させた例も報告されています。

Refactoring Specialist（リファクタリング職人）

スパゲッティと化したレガシーコードを綺麗に蘇らせる達人エージェントです。コードスメルの自動検出、適切なデザインパターンへの置き換え、長大関数の分割、命名規則の統一、循環的複雑度の低減など、ソースコードを全方位でクリーンアップします。

Database Optimizer（DB最適化ウィザード）

データベースのクエリチューニングやスキーマ設計に特化したエージェント。SQLクエリのボトルネック分析から適切なインデックス提案、正規化/非正規化戦略、キャッシュ利用提案、マイグレーション計画まで、DBに関する幅広い知見を発揮します。30秒かかっていたクエリを0.3秒に高速化した例もあります。

Security Engineer（セキュリティエンジニア）

コードや設定の脆弱性を洗い出し対策を講じるスペシャリストエージェントです。依存ライブラリの既知の脆弱性スキャン、OWASP Top10に沿ったリスクチェック、暗号化や認証まわりの実装確認、セキュリティベストプラクティスの適用などを自動で行います。

テンプレート導入方法と活用のコツ

コミュニティ提供のサブエージェントを使うのは非常に簡単です。まずGitHubの Awesome Claude Code Subagents リポジトリから、使いたいエージェントのMarkdownファイルを入手します。次に、そのファイルを自分のプロジェクトのディレクトリ下にある .claude/agents/ フォルダへコピーするだけ（なければ作成）。Claude Codeを再起動するとその設定を読み込み、サブエージェントが即利用可能になります。

Note: .claude/agents/ に入れたファイルは「プロジェクト固有サブエージェント」として認識されます。同じエージェントを全プロジェクトで使いたい場合はホームディレクトリ下の ~/.claude/agents/ に置くことで「ユーザー共通サブエージェント」とすることもできます。

活用のコツとして、コミュニティ製のテンプレートをそのまま使うだけでなく、自分のプロジェクトに合わせてカスタマイズすることをおすすめします。例えばコードスタイルの指摘基準を自社のコーディング規約に合わせたり、React専門エージェントにプロジェクト固有のUIライブラリ知識を追記したり、といった具合です。

5. LLMの戦略的使い分け：2025年の最新ベストプラクティス（Opus版より補完）

2025年現在のLLMランドスケープでは、各モデルが明確な強みを持っています。

タスク別の最適なLLM選択

コード生成と補完

• Claude 4 OpusまたはSonnet：SWE-benchで72.5-72.7%のスコアを記録し、純粋なコーディング能力で最高クラス
• 最小限のイテレーションで動作するコードを生成

デバッグとエラー修正

• GPT-o1/o3やClaude 3.7 Sonnet（思考モード）：推論能力が威力を発揮
• 複雑な問題の根本原因を特定

コードレビューとリファクタリング

• Claude 4モデル：拡張コンテキストウィンドウ
• Gemini 2.5 Pro：100万トークン以上のコンテキストで大規模コードベース分析に最適

ドキュメント生成

• Claude 3.5 Sonnet：自然で読みやすい文章生成
• 技術文書の品質が高い

Vibe Kanbanでの実践的な使い分け例

Vibe Kanbanでは、タスクタイプに応じた自動ルーティングが可能です。エンタープライズ環境での典型的な設定では：

• Claude 4 Sonnet：メイン開発タスク用の主力エージェント
• GPT-o3：複雑な問題解決用の推論エージェント
• Gemini 2.5 Pro：大規模コードベース分析用のコンテキストエージェント
• DeepSeek R1：ルーチン・大量タスク用の効率エージェント

6. 実践的な開発効率化の成功事例

定量的な改善効果

実際の導入事例では、以下のような成果が報告されています：

• 45分かかっていた複雑な機能実装が10分以下で完了
• 開発サイクル全体で3-4倍の生産性向上
• エンタープライズEコマースでのインフラコスト35%削減
• レスポンスタイム52%改善
• インテリジェントなエージェント調整による40-60%のコスト削減

Samelogicの本番環境での実装例（Opus版より補完）

Samelogic社は、Claude Task Master、Cursor、Vibeワークフローを組み合わせた強力な統合を実証しました。PRD（製品要求定義書）を構造化されたタスクに分解し、Cursorでタスクマスターコマンド（task-master next-task、task-master complete --id=<task_id>など）を直接実行。この結果、堅牢なエラーハンドリング、プロキシローテーション、セッション永続化を備えた本番環境対応のFirecrawl Webスクレイパーを「通常の数分の一の時間」で構築できました。

開発者の声：実際の体験談

• 「かつて2週間かかっていたSaaS分析ダッシュボードを4時間で構築できた」
• 「生産性が目に見えて向上し、着実に増加し続けている」
• 「これらのサブエージェントのおかげで以前は数時間かかっていた作業が数分に短縮され、バグだらけだったコードも今や堅牢になった」

7. 既存開発者のための移行戦略

段階的な導入アプローチ

CursorやClaude Codeを既に使用している開発者には、段階的な移行戦略を推奨します：

1. 第1-2週：コードレビューとテストの2-3個のコアサブエージェントから開始
2. 第3-4週：言語固有のスペシャリストを追加
3. 2ヶ月目：フルマルチエージェントオーケストレーションを実装
4. 3ヶ月目以降：カスタムドメイン固有のエージェントを開発

実装上の注意点と解決策

コンテキストの混在問題

• 明示的な役割定義とコンテキスト境界の実装で対処

調整オーバーヘッド

• バッチ処理とインテリジェントキューイングシステムで解決

トークンコスト管理

• 動的エージェント生成、共有コンテキストキャッシング、自動結果要約で対応

まとめ：AIエージェントを使いこなす開発へ

Vibe KanbanとClaude Codeサブエージェント、二つのアプローチを紹介してきましたが、いかがだったでしょうか。これらは共通して、「AIを単なる個人用ツールから、一緒に働くチームメンバーへ」格上げする発想だと感じます。

Vibe KanbanはAIたちを俯瞰し調整する司令塔を人間開発者に与えてくれました。おかげで私は複数AIを同時に走らせても混乱せず、自分は全体設計や意思決定に専念できるようになりました。Claudeのサブエージェントはさらに一歩進んで、AI自身が適材適所で"仲間のAI"に仕事を振る世界を実現しました。最初これを知ったとき、「まるでAI開発チームのマネージャーになったみたいだ！」と胸が躍ったものです。

もちろん現状、AIエージェントにも得手不得手はあり、人間の目によるチェックや細かな調整は不可欠です。しかし、開発者が本来割くべきでない雑務や重労働をAIに肩代わりさせ、生産性と創造性を最大化する——この流れは確実に加速しています。

重要なのは「最高のモデル」を見つけることではなく、各タスクに適切なモデルを活用するワークフローを構築することです。3-4倍のトークンコストにもかかわらず、開発時間の40-60%削減により、ほとんどの組織が2-3ヶ月以内に投資収益率がプラスになることが実証されています。

今後、GoogleのGeminiアップデートやOpenAIの新モデルなども控える中、マルチLLM・マルチエージェント開発はますます主流になるでしょう。その時に鍵となるのは「どう使いこなすか」です。今回紹介したVibe KanbanやClaude Codeサブエージェントは、その強力な武器となり得ます。ぜひ皆さんも導入を検討し、「AIエージェントを束ねて開発する」新しい体験を味わってみてください。きっと、もう昔の開発スタイルには戻れなくなるはずです！🚀

参考リソース

• BloopAI 「Vibe Kanban」 (GitHubリポジトリ)
• VoltAgent 「Awesome Claude Code Subagents」 (GitHubリポジトリ)
• Anthropic Docs 「Claude Code Subagents」
• Qiita記事 「Claude Code 内で専門家を作成！新機能 Sub agents で用途特化AIを活用する」
• DEV.to記事 「⚡️10 Claude Code Subagents Every Developer Needs in 2025」
• Reddit 「We prepared a collection of Claude code subagents...」 (r/ClaudeAIスレッド)