MCPとSkillsに続く第3の革命：Claude Code WorkflowがultraworkでAgentをコードに焼き付ける

MCPとSkillsに続く第3の革命：Claude Code WorkflowがultraworkでAgentをコードに焼き付ける

Anthropicが

claude-code@v2.1.47

ChangeLogから消えたにも関わらず、コード本体からは削除されていない。現在も動作する。そしてAnthropic公式ドキュメントにも、まだ一行も記載がない——。

それが、Workflow（ワークフロー） 機能だ。

MCP（Model Context Protocol）が「AIに手足を与えた」、Skillsが「AIに作業手順書を与えた」とするなら、Workflowは「AIのチームワークを固定コードとして結晶化させる」機能だ。これは、MCP以来最大の破壊的イノベーションになる。

この記事では、Workflowの有効化方法、実戦演示、他機能との差異、そして6種類の形態を図解で完全解説する。

クイックリファレンス

claude-code@v2.1.47

v2.1.48

export CLAUDE_CODE_WORKFLOWS=1

ultrawork

1. Workflow機能の有効化

方法は拍子抜けするほどシンプルだ。

# Step 1: 環境変数を明示的に有効化
export CLAUDE_CODE_WORKFLOWS=1

# Step 2: Claude Codeを起動
claude

起動後、プロンプトで

ultrawork

💡 TIP:

export

は現在のセッションにのみ適用される。永続化したい場合は

~/.bashrc

または

~/.zshrc

に追記しておくこと。

2. 実戦演示：PRコードレビューWorkflow

プロンプト例

ultrawork 現在のPRに対してmulti-agentのreview workflowを生成して実行してください

何が起きるか

Claude Codeは以下のシーケンスを自動実行する：

• 設計フェーズ：Workflowの全体設計を宣言（「3段階のレビューWorkflowを構築します」）
• コンテキスト生成：

  context.md

  をプロジェクトパスに自動生成
• スクリプト自動作成：300行超のJavaScriptコードを自動記述
• 並列実行開始：複数の専門レビュアーAgentが同時起動

// Workflowスクリプトの構造（自動生成例）
export default {
  name: "PR Multi-Agent Review",
  description: "コードレビュー・セキュリティ検査・パフォーマンス分析を並列実行",
  
  stages: [
    {
      name: "Review",      // ← フェーズ1：並列レビュー
      parallel: true,
      agents: [/* ... */]
    },
    {
      name: "Validation",  // ← フェーズ2：相互検証
      /* ... */
    },
    {
      name: "Report",      // ← フェーズ3：統合レポート生成
      /* ... */
    }
  ]
};

Ctrl + O

進捗の追跡

/workflows

このコマンドで、実行中の全Agentの状態・処理時間・消費Token・呼び出したツール一覧をリアルタイム確認できる。これがWorkflowの最大の強みの一つ——ブラックボックスにならない透明性だ。

3. MCP・Skills・Subagentとの根本的な違い

Workflow登場以前から存在する類似機能との差異を整理しておく。

ultrawork

/workflows

Subagentとの違い

Subagentは「主AgentがサブAgentを一時的に派生させる」仕組みだ。自然言語一行で起動できるが、同じ処理を再現することができない。毎回微妙に異なる動作になる。

# Subagent（再現性なし）
このファイルをレビューして → Agent起動 → 結果返却 → 終了（ロストする）

Workflowは「流れをJavaScriptコードとして固定」する。他のチームメンバーがスクリプトをコピーするだけで、全く同じ精度の処理が再現できる。

Skillsとの違い

Skillsは「大モデルが文脈に応じて自動発見・自動発火するベストプラクティス文書」だ。対してWorkflowは：

• 明示的宣言：

  ultrawork

  キーワードで手動トリガー
• 構造固定：JSスクリプトでステージ・Agent数・順序を確定
• 品質管理可能：Evaluator-Optimizerパターンで自動品質チェックを組み込める

本質的な違いを一言で言えば：
Skillsは「AIに賢い振る舞いを教える」、Workflowは「AIのチームワークをコードに焼き付ける」。

4. Workflowスクリプトの3大必須要素

最小構成のWorkflowスクリプトには、以下の3要素が必要だ：

export default {
  // ① メタデータ（name と description は必須）
  name: "My Workflow",
  description: "このワークフローの説明",

  // ② Agentの呼び出し（少なくとも1回必要）
  stages: [
    {
      name: "Process",
      run: async (ctx) => {
        const result = await ctx.runAgent({
          prompt: "タスクの指示をここに書く"
        });
        return result;
      }
    }
  ],

  // ③ return による結果の返却（必須）
  output: (results) => results
};

この3要素を満たせば、どれだけ複雑な処理も構造化できる。

5. Workflowが支援する6種類の形態

Workflowが対応する6種類のパターンを、それぞれのユースケースとともに解説する。

① Pipeline（流水線）

最も基本的な形態。前段の出力が次段の入力となる直列処理だ。各Agentが専門性を持ち、バトンを渡していく。

• 適したユースケース：コードレビュー → 脆弱性検査 → レポート生成
• 特徴：シンプルで予測可能、デバッグが容易
• 注意点：どこか1ステージで詰まると全体が止まる

② Parallel（同期聚合）

Orchestratorが複数のWorker Agentにタスクを同時分散し、全完了後に結果を集約する形態。

• 適したユースケース：コードレビュー + セキュリティ検査 + パフォーマンス分析を同時実行
• 特徴：処理時間が大幅短縮（直列の1/N程度）
• 注意点：集約ロジックが複雑になりやすい

③ Evaluator-Optimizer（対抗検証）

生成AgentとEvaluator Agentが対峙し、品質基準を満たすまでループする形態。GAN（敵対的生成ネットワーク）の発想をWorkflowに持ち込んだものだ。

• 適したユースケース：テストが通るまでコードを自動修正、品質基準を満たすまでドキュメントを書き直す
• 特徴：人手を介さずに自動で品質を引き上げる
• 注意点：無限ループを防ぐための最大反復回数の設定が重要

④ Routing（ルーティング）

RouterがInputの種類を判断し、最適な専門Agentへ振り分ける形態。

• 適したユースケース：バグ報告 → Bug Fix Agent、機能追加要望 → Feature Agent、ドキュメント依頼 → Docs Agent
• 特徴：専門性の最大化、汎用Agentより高品質な出力
• 注意点：分類精度がシステム全体の品質に直結する

⑤ Orchestrator-Workers（累積式）

Orchestratorが全体計画を立案し、動的にWorkerを割り当てながら結果を蓄積していく形態。

• 適したユースケース：大規模リポジトリのリファクタリング、複数ファイルにまたがるバグ修正
• 特徴：Orchestratorが進捗に応じてプランを調整できる柔軟性
• 注意点：Orchestrator自体の判断品質が全体を左右する

⑥ Nested（嵌套式）

WorkflowがWorkflowを呼び出す再帰的な構造。大きな問題を小さなWorkflowに分解し、それぞれが独自のAgent群を持つ。

• 適したユースケース：ディープリサーチ（[検索WF] + [検証WF] + [合成WF] → 最終レポート）
• 特徴：極めて複雑なタスクを整理された構造で処理できる
• 注意点：深さが増すほどデバッグが難しくなる。階層は3層以内を推奨

6. 適用シーン

Workflowが特に力を発揮する場面を整理する。

7. スクリプトの永続化と共有

Workflowスクリプトのデフォルト保存期間は3日間だ。有効期限が来ると自動削除される。

本番環境で継続利用したい場合は、ユーザーレベルのパスに移動する：

# Claude Codeに自然言語で指示するだけでOK
このWorkflowスクリプトをユーザーパスにコピーして永続保存してください

永続保存したスクリプトは：

• 次回以降も直接呼び出し可能
• チームメンバーへのコピーで全く同じWorkflowを再現可能
• GitHubにコミットしてオープンソース化できる

これが今後「GitHub上に成千上万のWorkflowオープンソースプロジェクトが現れる」と予測する理由だ。

まとめ

Workflowは「自然言語のプロンプトで記述してきたAIへの指示」を、再現可能・追跡可能・品質管理可能なJavaScriptコードに昇華させる機能だ。

• MCPが「AIに何ができるか」を定義し
• Skillsが「AIにどうやるかを教え」
• Workflowが「AIのチームワークをコードに固定する」

3つが揃って初めて、真の意味でのHarness Engineering——AIのポテンシャルを制御・再現・最大化するエンジニアリング——が実現する。

Anthropicが公式ドキュメントへの掲載を準備しているとすれば、それはWorkflowがまだ「熟成中」だからかもしれない。だからこそ、今がいち早く習得する絶好のタイミングだ。

あなたのチームが今最も繰り返している「AI作業」は何だろうか。それがWorkflow化の最初の候補だ。ぜひコメントで教えてほしい。