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title: Claude Managed Agentsとは？エージェント基盤APIの仕組み
description: Claude Managed Agentsとは、Agentic API・MCP・ホスティング基盤を統合し、AIエージェントの長時間実行、外部ツール接続、樖限制御、トレーシングをまとめて扱うAnthropicの基盤です。企業導入で押さえたい仕組みや導入設計、基盤選定の考え方を解説します。
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# Claude Managed Agentsとは？エージェント基盤APIの仕組み

- 2026年4月11日
- 最終更新: 2026年10月7日

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この記事の結論

Claude Managed Agentsは、AIエージェントの実行環境、権限制御、外部ツール接続、実行履歴をまとめて扱うAnthropicのホスティング基盤です。エージェントを何に接続し、どこまで動かし、誰が確認するかを仕組みとして設計できる点が核心です。

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**Claude Managed Agentsは、AIエージェントの実行環境、権限制御、外部ツール接続、実行履歴をまとめて扱うAnthropicのホスティング基盤です。エージェントを何に接続し、どこまで動かし、誰が確認するかを仕組みとして設計できる点が核心です。**

| 比較項目 | Claude Managed Agents | OpenAI Assistants API | LangGraph Cloud | LiveKit Agents | CrewAI / AutoGen |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 主要ユースケース | 業務自動化（CRM・データ処理） | チャットボット・アシスタント | カスタムDAGワークフロー | リアルタイム音声/映像AI | マルチエージェント協調タスク |
| サンドボックス | 標準装備 | コード実行環境あり | なし（自前構築） | Cloudで提供 | なし（自前構築） |
| MCP対応 | ネイティブ対応 | なし | コミュニティ実装 | なし | CrewAI: 対応 / AutoGen: なし |
| リアルタイム通信 | なし | Realtime API | なし | WebRTCネイティブ（STT-LLM-TTS統合） | なし |
| マルチエージェント | Research Preview | なし | ステートグラフで対応 | マルチエージェントRoom | 役割ベースのオーケストレーション |
| 権限管理 | スコープ付き権限 | なし | なし | Room単位のアクセス制御 | なし |
| モデルロックイン | Claude専用 | OpenAI専用 | マルチモデル対応 | マルチモデル対応（Gemini/OpenAI等） | マルチモデル対応 |

この比較では製品名だけで決めず、実行環境、接続方法、権限管理、運用担当を同じ業務条件で照合します。機能の提供状況は変わるため、採用時には各サービスの公式案内で利用条件を確認してください。特にマルチエージェントの提供状況は、後述する表の記載も含め、最新の案内との照合が必要です。

| レイヤー | 役割 | 代表的なサービス |
| --- | --- | --- |
| モデルAPI層 | 推論エンドポイント（1リクエスト=1レスポンス） | Claude API、OpenAI API、Gemini API |
| ツール接続層 | 外部システムとの接続プロトコル | MCP、Function Calling、Tool Use |
| オーケストレーション層 | マルチステップ実行・マルチエージェント協調・状態管理 | LangGraph、CrewAI、AutoGen、LiveKit Agents |
| ランタイム/ホスティング層 | サンドボックス・権限管理・トレーシング・セッション管理 | Claude Managed Agents、LangGraph Cloud、LiveKit Cloud |

「試作したAIエージェントを業務に組み込みたいが、安全な実行環境をどう用意すればよいかわからない」「CRMや社内システムへ接続した後の権限管理が不安」「担当者ごとに異なる運用を、引き継げる仕組みに変えたい」——こうした課題は、モデルの性能だけでは解決できません。

Claude Managed Agentsは、Agentic API、MCP、ホスティングインフラを組み合わせ、AIエージェントの継続的な実行を支える基盤です。モデルを呼び出すだけでなく、セッション管理、ツール実行、権限管理、トレーシングまでを一つの運用単位として扱います。導入判断では、基盤が提供する機能と、自社で決める必要がある業務ルールを分けて確認します。

本記事は——「[Claude Code実践ガイド｜AI開発の生産性を高める運用設計](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice)」シリーズの一部です。

## この記事でわかること

AIエージェントを事業で本格運用するために必要な基盤選定の判断材料と、Claude Managed Agentsの具体的な使い方を解説します。まず処理の種類から比較対象を絞り、その後に権限、参照データ、承認点を点検する流れで読み進めてください。

| ユースケース | 推奨基盤 | 理由 |
| --- | --- | --- |
| CRM/バックオフィス自動化 | Claude Managed Agents | MCP統合・サンドボックス・スコープ付き権限で本番CRMを安全に操作 |
| リアルタイム音声AI（コールセンター等） | LiveKit Agents | WebRTCネイティブ・STT-LLM-TTS統合パイプライン・低レイテンシー |
| 複雑なDAGワークフロー | LangGraph Cloud | ステートグラフによる柔軟な分岐制御・マルチモデル対応 |
| マルチエージェント協調（調査・分析） | CrewAI / AutoGen | 役割ベースのオーケストレーション・複数エージェントの協調実行 |

- **Claude Managed Agentsの役割** — モデルAPIやMCPとの違いを分けながら、エージェント基盤として何を担うのかを整理します。
- **基盤を構成する要素** — Agentic API、MCP、ホスティングインフラが、どのように一連の実行を支えるのかを解説します。
- **企業利用で確認したい安全設計** — サンドボックス、スコープ付き権限、トレーシング、人による確認を一つの運用として捉えます。
- **CRM業務へ組み込む方法** — 手作業やスプレッドシートに分散した業務を、CRMの一元管理、自動化、可視化へつなげる考え方を示します。
- **導入範囲の決め方** — 自前構築とマネージド基盤の違い、段階的に利用範囲を広げる進め方を整理します。

**対象読者**: CTO・CDO・経営企画担当で、AIエージェントの本番運用基盤を検討している方

最後まで読むと、対象業務を読み取り、更新、外部送信に分け、自社で検証を始める範囲と次へ進む条件を整理できます。

## Claude Managed Agentsとは

Claude Managed Agentsは、AIエージェントのオーケストレーションと実行環境をAnthropicのプラットフォーム上で扱うための基盤です。単発の質問に回答する仕組みではなく、複数の処理を順番に進め、外部ツールの結果を受けて次の動作を選ぶ業務を想定しています。

開発者はエージェントに何をさせるかという業務設計へ集中しやすくなります。一方で、マネージド基盤を選んだだけで業務ルールが決まるわけではありません。

### 単発のモデル呼び出しとの違い

従来のモデルAPIは、入力を送り、出力を受け取る呼び出しが基本です。これに対してエージェントは、依頼を分解し、必要なツールを選び、その結果を踏まえて処理を続けます。

料金を比較するときは、モデルのトークン利用とセッションの実行時間を分けて記録します。Anthropicの[公式料金案内](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)には「Session runtime | $0.08 per session-hour」と記載されています。実際の見積もりでは、適用される料金と計測対象を公式案内で再確認してください。

| 課金要素 | 料金 | 備考 |
| --- | --- | --- |
| APIトークン | 標準APIレート（モデル別） | 入力・出力トークンの通常課金 |
| セッション時間 | $0.08 / セッション時間 | エージェントが稼働している時間に課金 |

例えばCRMの情報を要約する業務では、対象レコードの取得、関連する取引の参照、要点の整理、出力内容の確認という流れが発生します。Claude Managed Agentsは、このような一連の流れをセッションとして扱い、途中のツール実行や状態を管理する役割を担います。

| 観点 | 単発のモデル呼び出し | エージェント基盤 |
| --- | --- | --- |
| 処理の単位 | 入力と出力の往復 | 複数の処理を含むセッション |
| 外部接続 | 呼び出し側で個別に制御 | ツールとして接続し実行を管理 |
| 状態 | 呼び出しごとに扱う | セッション内で継続して扱う |
| 運用確認 | 出力を中心に確認 | 判断、ツール実行、結果を追跡 |

単発の生成で目的を達成できるならモデルAPIから検討します。複数のツール呼び出しや途中状態の確認が必要なら、セッションを扱う基盤と自社実装の双方について、運用担当と確認方法を比較します。

### 業務運用で基盤が必要になる理由

手元の試作では、開発者が実行内容をその都度確認できます。しかし、業務フローへ組み込むと、誰の権限で何を参照し、どの処理まで自動化し、失敗時にどこから確認するかを決めなければなりません。

ここで重要なのは、入力漏れや確認漏れを個人の注意力だけに任せないことです。権限、実行条件、承認点、履歴の残し方を仕組みに落とすことで、担当者が変わっても同じ確認手順を引き継げる状態を目指します。まず、失敗時に停止できる箇所と、担当者が履歴から原因を追える範囲をテストします。追跡できない処理は、業務へ組み込む前に手順を分割します。

### CRMの上に置く自動化レイヤー

私たちは、AIエージェントをCRMに蓄積されたデータを活用する自動化レイヤーとして位置づけることをおすすめします。コンタクト、会社、取引、顧客対応の情報が分散したままでは、エージェントが参照する情報も不揃いになります。

先にCRM上のデータ構造と業務プロセスを整えます。要約や分類に使う必須項目を正式な参照先から取得できればエージェントの試行へ進み、取得できなければ自動化の前に参照先と同期方法を決めます。CRMを部門間で共通の情報を参照し、次の行動を決める基盤として設計することがポイントです。

**企業様によって最適な形は異なります。** 既存の入力手順、承認の責任者、更新対象を確認し、エージェントに任せる範囲を業務ごとに決めます。

## Claude Managed Agentsを支える基盤要素

Claude Managed Agentsの仕組みは、Agentic API、MCP、ホスティングインフラに分けると理解しやすくなります。それぞれは独立した機能ではなく、エージェントが考え、接続し、実行環境で動くために連携します。

導入時は、自社が基盤へ委ねる範囲と業務側で設計する範囲を一覧にします。セッションと実行環境は基盤、開始条件、終了条件、接続先、承認点は利用側というように担当を分け、未決定の項目が残っていれば実装前に責任者を決めます。

### Agentic APIが担う実行管理

Agentic APIは、エージェントが複数のステップにまたがるタスクを進めるための窓口です。セッションを維持しながらツールを呼び出し、その結果を受け取って次のアクションを決める流れを扱います。

Anthropicの[Managed AgentsのReference](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/reference)では、作成系を「300 requests per minute」、取得、一覧、ストリームなどの読み取り系を「1,200 requests per minute」と記載しています。定期実行や同時セッションを設計するときは、処理をこの区分に分けて見積もり、実装時には最新の制限と組織側の設定を確認します。

単発の応答だけを求める処理ではなく、途中経過や外部ツールの結果を踏まえる業務に向いています。長時間実行を許可する前に、完了条件、失敗時の停止条件、人へ戻すイベントを決めます。各条件をテストセッションで再現できれば次の検証へ進み、再現できなければ一つのセッションに含める処理を分割します。

### MCPが担う外部ツール接続

MCPは、AIエージェントが外部ツールやデータソースへ接続するための標準プロトコルです。Claude Managed Agentsでは、MCPサーバーをセッションへ接続し、CRM、データベース、社内システムなどのツールを利用します。

MCPの価値は、接続先を増やすことだけではありません。エージェントが使えるツールの役割と入力、出力を共通の形式で扱い、どの接続を許可するかを整理しやすくする点にもあります。接続前に、必要な情報を取得するツールと、データを変更するツールを分けます。読み取りで業務目的を満たせる場合は、更新ツールを接続せずに検証します。

MCPコネクターの接続方式や対応機能は、利用する構成によって確認が必要です。リモートサーバーの公開方法、既存のローカルサーバーを利用できるか、ツールごとの権限をどう制限するかを、[AnthropicのMCPコネクター案内](https://docs.anthropic.com/ja/docs/agents-and-tools/mcp-connector)と実際の接続構成で照合します。接続条件を満たせない場合は、そのツールを前提とした業務実行を保留します。

### ホスティングインフラが担う実行環境

ホスティングインフラは、エージェントが処理を行う実行環境を提供します。コードやファイル操作をサンドボックス内で実行し、ファイルシステムやネットワークへのアクセス範囲を設定します。

自前構築では、実行環境、権限、ログ、セッションの仕組みを組み合わせる必要があります。Claude Managed Agentsでは、それらをマネージドサービスとしてまとめて扱えるため、利用側は業務ルールと接続先の設計へ重点を置けます。ただし、実行環境を分離しても、接続したツールの権限が広ければ業務データへの操作範囲も広がります。環境設定とツール権限の双方を確認してからテストへ進みます。

| 基盤要素 | 役割 | 従来の自前構築での対応 |
| --- | --- | --- |
| Agentic API | 長時間セッション・マルチステップ実行 | カスタムオーケストレーター開発 |
| MCP | 外部ツール・データソース接続 | 個別API統合・ラッパー開発 |
| ホスティングインフラ | サンドボックス・権限・トレーシング | Docker + IAM + ログ基盤構築 |

## API・MCP・ランタイムの違い

AIエージェントに関する技術は、モデルAPI、ツール接続、オーケストレーション、ランタイムという異なる役割を含みます。ここを一緒に考えると、モデルを選んだだけで運用基盤も整ったように見えてしまいます。

基盤選定では、推論、接続、処理順序、実行環境に分けます。各レイヤーについて、自社で実装する担当と基盤へ委ねる機能を記入します。すべてに担当と確認方法があれば実装へ進み、空欄があれば基盤の選定を続けます。

### モデルAPIは推論を担当する

モデルAPIは、入力に対して推論結果を返す役割を担います。文章の要約、分類、下書きの生成など、エージェントの判断にあたる部分です。

モデルAPIだけを使う場合は、会話履歴の保存、ツール実行のループ、接続先ごとの権限、失敗時の再開をアプリケーション側で実装します。これらを自社で管理したい場合はモデルAPIを選び、セッションと実行環境も含めて基盤を比較したい場合はManaged Agentsを検討します。比較時には、実装後の監視と障害対応を誰が担当するかまで記入します。

### MCPは接続方法を担当する

MCPは、モデルやエージェントと外部システムの間をつなぎます。どのツールを呼び出せるか、ツールへ何を渡し、どの結果を受け取るかを揃える役割です。

MCPへ接続した後は、ツールごとに許可する操作と入力項目を決め、その次にセッションの処理順序と実行履歴の確認方法を設計します。許可する操作を限定できなければ接続を保留し、読み取りと更新を分離できれば読み取り側から検証を始めます。

### オーケストレーションとランタイムは継続実行を担当する

オーケストレーションは、タスクの分解、ツールの選択、分岐、状態管理を扱います。ランタイムは、その処理を動かす環境、権限、セッション、トレーシングを扱います。

Claude Managed Agentsは、これらの領域をまとめて提供する基盤です。LangGraphやCrewAIなどの選択肢と比較する場合は、モデルだけでなく、サンドボックスの運用担当、セッション履歴の保存先、障害時の再開方法を並べます。これらを自社で管理できる場合は自前のランタイムを、基盤へ委ねたい場合はManaged Agentsを比較対象にします。

| レイヤー | 主な問い | Claude Managed Agentsとの関係 |
| --- | --- | --- |
| モデルAPI | 何を推論するか | Claudeによる推論を利用 |
| ツール接続 | 何につなぐか | MCPで外部ツールへ接続 |
| オーケストレーション | どの順番で進めるか | 複数ステップの処理を管理 |
| ランタイム | どこで安全に動かすか | 実行環境、権限、履歴を提供 |

## 企業利用で押さえたいセキュリティ設計

企業でAIエージェントを利用する場合は、参照、更新、外部送信に操作を分けます。業務目的を読み取りだけで達成できる場合は更新権限を付与せず、更新が必要な場合は対象レコードと更新項目を限定します。外部送信を含む場合は、送信前に内容と宛先を確認する担当者を置きます。

機能を有効にするだけで終わらせず、最小権限、人による確認、実行履歴の点検を一つの運用として設計します。

### サンドボックスで実行環境を分離する

サンドボックスは、エージェントの処理を隔離された環境で動かす仕組みです。許可された範囲でファイルやネットワークを利用させ、実行場所と接続先を管理します。

実行環境はEnvironmentの設定、接続先の操作範囲はAgentのツールとMCP設定で分けて点検します。サンドボックスが分離されていても更新ツールが不要なレコードへアクセスできる場合は業務利用へ進めず、対象と操作を限定できた段階でテストセッションへ進みます。

### スコープ付き権限で操作範囲を絞る

スコープ付き権限では、エージェントが何を参照し、何を更新できるかを限定します。CRMであれば、読み取りと更新を分け、さらに対象となる情報や処理を業務目的に沿って絞ります。

最初から広い権限を付与するのではなく、必要な読み取り処理から始める方法をおすすめします。更新を伴う処理へ広げる際は、入力条件、対象範囲、確認者、差し戻し方法を整理します。権限設定だけで判断せず、対象外のデータにアクセスできないこともテストで確認します。

### トレーシングで実行過程を確認する

トレーシングは、エージェントがどのツールを呼び出し、どの結果を受け、どのように処理を進めたかを追跡するための仕組みです。問題が起きたときに最終出力だけを見るのではなく、途中の処理を確認できます。

運用前に、確認担当、確認頻度、問題と判断する条件を決めます。許可していないツールの呼び出し、対象外レコードの参照、ツールエラー後の処理継続を検出した場合はセッションを止め、権限または業務ルールを修正してから再試行します。

### ガイドラインと人の確認を組み合わせる

権限管理は、エージェントが実行できる操作を制御します。それとは別に、回答のトーンや応答方針をガイドラインとして設定し、利用目的に合わせて出力を整える考え方もあります。

以下の画面は、Breezeカスタマーエージェントでトーンと応答スタイルを設定するガイドライン画面です。操作権限とは別に、利用者へ見せる回答の方針を決める際の参考として確認できます。

![Breezeカスタマーエージェントのガイドライン設定画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/guidelines_02_middle.png)

ガイドラインを設定しても、重要な判断や外部への送信をすべてAIへ任せる理由にはなりません。要約、分類、下書きはAIの処理としてテストし、最終送信、業務ルールの変更、影響の大きい更新は承認待ちで停止させます。承認者が対象、変更内容、差し戻し方法を確認できる処理だけを更新段階へ進めます。

## 導入設計とAPI活用の進め方

Claude Managed Agentsの導入では、API接続後に、対象業務、参照データ、許可するツール、停止条件、確認方法の順でテストします。各項目について期待結果と実測結果が一致すれば次へ進み、一致しなければ後続の権限や処理を追加せず、その段階の設計を見直します。

次の表にあるエージェント数や構築期間は、製品の利用上限や標準的な導入期間を示すものではありません。自社の要件を整理する際の比較軸として扱い、結論は実行環境、権限、運用担当、検証結果から決めます。

| 判断基準 | Build（自前構築） | Buy（Managed Agents） |
| --- | --- | --- |
| エージェント数 | 50以上の大規模運用 | 1〜50の小〜中規模 |
| カスタマイズ要件 | 独自のサンドボックス・権限モデル | 標準的な権限・サンドボックスで十分 |
| インフラチーム | 専任のSRE/インフラチームがいる | インフラ専任を置けない |
| 立ち上げ速度 | 3〜6ヶ月の構築期間を許容 | 1〜2週間で本番稼働したい |
| セキュリティ要件 | オンプレミス必須 | クラウド利用可 |

実装を急ぐ前に、現在の手作業を分解し、AIへ渡す処理と人が判断する処理を整理すると、試行時の評価もしやすくなります。

### 現在の手作業を分解する

スプレッドシートの転記、CRMの検索、社内への通知、レポートの作成が担当者の手順としてつながっている場合、まず各作業の入力と出力を書き出します。どの情報を見て次の作業へ進むのかが曖昧なままでは、エージェントの指示も曖昧になります。

| 現在の作業 | 確認する内容 | 設計時の判断 |
| --- | --- | --- |
| データを探す | 正式な参照先 | CRMへ一元化できるか |
| 内容を分類する | 分類基準 | AIへ任せる条件を言語化できるか |
| レコードを更新する | 対象と更新項目 | 人の確認をどこに置くか |
| 結果を共有する | 宛先と共有内容 | 自動通知に含める情報を絞れるか |

この整理により、担当者の経験に隠れていた判断基準を仕組みへ移せます。正式な参照先や分類基準を担当者間で一致させられれば、読み取り処理のテストへ進みます。一致しなければ、エージェントへ処理を渡す前に業務手順を揃えます。

### セッションとツールを設計する

API実装では、設定内容と実行結果を確認します。

ここで重要なのが、エージェントへ渡すツールを増やしすぎないことです。最初の対象業務に必要なツールだけを接続すると、実行経路と権限の確認がしやすくなります。不要な更新ツールが接続されていないこと、必要な読み取りツールだけで期待する情報を得られることを確認してから、テスト範囲を広げます。

### 実行結果とトレースを確認する

テストでは、出力、参照データ、呼び出したツール、更新対象を順番に照合します。これらが期待結果と一致すれば次のテストケースへ進み、一つでも対象外の参照や更新があればセッションを止め、ツールの許可範囲または指示を修正します。

評価結果は、プロンプトの改善だけに使うものではありません。権限が広すぎないか、参照データが不足していないか、業務ルールが曖昧ではないかを見直す材料にもなります。修正後は同じ入力条件で再試行し、問題が解消したことを確認します。

### 読み取りから更新へ段階的に広げる

最初はCRMの検索、要約、レポート下書きなど、読み取りを中心とした業務から始めると影響範囲を確認しやすくなります。結果を人がレビューし、参照データと判断過程に問題がないことを確認してから、限定した更新処理へ進みます。

外部送信や重要なレコード更新は、更新対象、変更前後の値、確認者、差し戻し方法を表示して承認待ちで停止させます。必要な情報を確認できれば限定した更新テストへ進み、確認できなければ読み取りと更新案の作成までに範囲を留めます。

## CRM業務へ組み込む際の考え方

CRMへAIエージェントを接続するときは、個別の自動化だけでなく、コンタクトから取引、顧客対応、請求へ続く全体フローのどこに置くかを考えます。前後のデータがつながっていなければ、一部の作業を速くしても確認や転記が残ります。

一元管理、自動化、可視化を一つの流れとして設計し、AIはその中で要約、分類、下書き、情報取得を補助する役割に置くことをおすすめします。

### スプレッドシートと手動転記の課題

顧客情報をスプレッドシート、取引の進捗をCRM、連絡内容を別のツールで管理すると、同じ情報を何度も入力することになります。更新のタイミングがずれると、エージェントが参照する情報と現場が把握している状況にも差が生まれます。

まず、どの情報をCRMの正式なデータとして扱うかを決めます。担当者が異なる情報を参照している場合は、参照先と更新手順を揃えてから検索や要約を試します。正式な参照先が決まれば、エージェントの出力を同じデータに照らして確認できます。

### 全体フローの中で役割を決める

CRM業務では、コンタクトや会社の情報を基に取引を管理し、受注後は顧客対応や請求へ情報を渡します。エージェントは、各段階で発生する情報収集や定型処理を補助できます。

| 業務段階 | AIへ任せやすい処理 | 人が判断する処理 |
| --- | --- | --- |
| コンタクト管理 | 情報の要約、分類候補の作成 | 分類ルールの決定 |
| 取引管理 | 関連情報の収集、更新案の作成 | 商談方針、重要な更新の承認 |
| 顧客対応 | 問い合わせの整理、回答下書き | 最終回答、例外対応 |
| 請求への接続 | 必要情報の確認、処理候補の提示 | 金額や条件の決定 |

このように役割を分けると、どのデータを一元管理し、どの作業を自動化し、どの指標を可視化するかという事業側の目的から導入を判断できます。各段階でAIの出力を誰が受け取り、次の処理を誰が承認するかまで決めてから接続します。

### データ項目を増やしすぎない

AIエージェントが利用するからといって、CRMの入力項目を無制限に増やす必要はありません。使われない項目が増えると、入力する側が迷い、データ品質も揃いにくくなります。

業務判断、レポート、エージェントの処理に使う項目を確認し、必要なものへ絞ります。追加したい項目があれば、その値を誰が入力し、どの判断に使い、いつ見直すかを先に決めます。用途を説明できない項目は追加を保留します。

### AIと人の役割を明確にする

AIは、大量の情報から関連箇所を探す、内容を要約する、分類案を出す、文章の下書きを作るといった処理に活用できます。一方、営業方針、顧客への最終送信、業務ルール、影響の大きい更新は人が判断します。

案件の重要度や相手との関係によって対応が変わる業務は、例外条件を先に列挙します。条件に該当した処理は承認待ちへ送り、該当しない処理だけを共通フローへ進めます。例外条件を担当者間で一致させられない場合は、自律実行を広げず、AIの出力を判断材料として使う範囲に留めます。

## 自前構築とマネージド基盤の選び方

エージェント基盤を自前で構築するか、Claude Managed Agentsを利用するかは、機能の多さだけでは決められません。実行環境を細かく制御したいのか、基盤が提供する仕組みを利用して業務設計へ集中したいのかで判断が変わります。

料金もAPIトークンとセッション時間の両方から考えます。利用料だけでなく、監視、権限変更、障害対応を誰が担当するかを並べ、同じ対象業務で比較します。

### 自前構築が向く要件

独自の実行環境や権限モデルが必要な場合、利用するモデルを柔軟に切り替えたい場合、基盤内部まで自社で制御したい場合は、自前構築を検討します。オーケストレーションと実行環境を分けて選び、監視や権限管理も自社で組み合わせます。

開発後に担当するセキュリティ更新、監視、障害対応、ログ管理について、担当者、対応時間、引き継ぎ先を記入します。継続担当を置ける場合は自前構築を比較対象に残し、置けない項目がある場合はマネージド基盤へ委ねられる範囲を確認します。

### Claude Managed Agentsが向く要件

サンドボックス、セッション、権限、トレーシングをまとめて利用し、エージェントの業務設計へ重点を置きたい場合は、Claude Managed Agentsが比較対象になります。MCPによる接続と実行環境を同じ基盤上で扱える点も判断材料です。

Claude Managed Agentsの実行環境には、Anthropic管理のクラウドサンドボックスと自社インフラ上のセルフホスト型サンドボックスがあります。セッションの会話履歴、サンドボックスの状態、出力はサーバー側に保存されます。（出典：[Claude Managed Agents overview](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview)）

| 判断基準 | 自前構築 | Claude Managed Agents |
| --- | --- | --- |
| 実行環境 | 独自要件へ合わせやすい | 管理された環境を利用 |
| 権限モデル | 自社で設計、実装 | スコープ付き権限を利用 |
| モデル選択 | 構成により選択可能 | Claudeを利用 |
| 運用負荷 | 監視や保守を自社で担当 | 基盤運用をAnthropicへ委ねる |
| 導入時の重点 | 基盤と業務の両方を設計 | 業務、接続、権限の設計へ集中 |

### コストは利用料と運用負荷を分けて考える

マネージド基盤の費用を検討する際は、モデルのトークン利用とセッションの実行時間に応じた利用料を確認します。実際の請求対象と適用料金は、見積もり時に公式の料金案内で照合します。

自前構築との比較表には、サーバー費用、実行環境の保守時間、監視時間、権限変更、ログ点検、障害対応を分けて記録します。同じ業務を試す前後で、人の作業時間、レビュー時間、例外対応時間を同じ方法で記録します。レビューや例外対応が増える場合は原因を調べ、対象業務や承認点を見直します。

### スモールスタートで適合性を確かめる

私たちは、対象業務を絞り、読み取り中心のエージェントから試す進め方をおすすめします。最初の検証では、処理の正しさ、参照データ、権限、トレース、人の確認時間を見ます。

期待した情報だけを参照し、出力の根拠と実行履歴を人が確認できれば、同じフローの限定した更新処理を検討します。参照先が揃わない、または判断過程を追えない場合は、隣接業務へ広げる前にデータ構造や接続範囲を見直します。

## マルチエージェント連携と現時点の制約

Claude Managed Agentsでは、単体エージェントに加え、複数エージェントへ仕事を分担する構成も検討できます。提供状況は変わるため、機能名だけで本番計画に組み込まず、利用アカウントで使える機能と必要な設定を公式案内で確認します。

複数化の前に、単体エージェントで入力、期待する出力、許可するツール、失敗時の停止条件を固定します。単体で期待結果を再現できれば責務の分割を検討し、再現できなければエージェントを増やさず、指示、データ、権限のどこに原因があるかを切り分けます。

以下の表は、各機能の利用条件を確認するための整理です。表のステータスをそのまま導入判断に使わず、[Anthropicのリリースノート](https://platform.claude.com/docs/en/release-notes/overview)と各機能の案内を確認してください。リリースノートでは、マルチエージェント連携とOutcomesが、標準のmanaged-agents-2026-04-01ベータヘッダーでPublic Betaとして提供されると案内されています。

| 機能 | ステータス | 備考 |
| --- | --- | --- |
| 単体エージェント運用 | Public Beta | 一般利用可能 |
| マルチエージェント連携 | Research Preview | 別途アクセス申請が必要 |
| 自己評価 | Research Preview | 別途アクセス申請が必要 |

### 複数エージェントで分担する考え方

複数エージェントを利用する場合は、情報収集、分析、レポート作成のように役割を分けます。問い合わせ対応であれば、受付、分類、回答案の作成を分ける考え方があります。

役割を分けるときは、各エージェントの入力と出力を明確にします。受け渡すデータの必須項目、形式、欠損時の停止条件を決め、それらを満たした結果だけを次のエージェントへ渡します。不足がある場合は前段へ差し戻し、推測した値で後続処理を続けない設計にします。

### 単体エージェントから始める理由

単体エージェントであれば、参照データ、ツール実行、結果の関係を追いやすくなります。問題が起きたときも、どの指示や権限が原因だったかを切り分けやすい構成です。

最初から複数エージェントを連携させるのではなく、一つの業務で入力、処理、出力、人の確認が安定してから役割を分けます。単体では扱いにくい責務があり、受け渡し条件を明確にできる場合に複数化を検討します。

### 現時点の制約を前提に計画する

利用条件が変わり得る機能は、アカウントでの利用可否と検証環境を確認してから計画に組み込みます。必要な機能が使えない段階では、単体エージェントと人による確認で成立する業務範囲を定めます。

複数エージェントを使う場合も、前段の結果が欠けたときに後続を停止できるか、誰が実行履歴を点検するかを検証します。停止と点検を再現できれば限定した業務で試し、できなければ責務を単体エージェントまたは人の手順に戻します。

## よくある質問

Claude Managed Agentsの検討時に出やすい疑問を、導入設計の観点から整理します。各回答では、使い分けの判断点と次に確認する条件を示します。料金や利用条件を含む具体的な仕様は、実装時にAnthropicの案内も確認してください。

### Claude Managed AgentsとClaude APIは何が違いますか？

Claude APIはモデルへ入力を送り、推論結果を受け取る役割を担います。Claude Managed Agentsは、それに加えて複数ステップの実行、セッション、ツール接続、権限、トレーシングを扱う基盤です。単発の生成で足りるならモデルAPIを検討し、途中のツール実行や状態を業務として管理する必要があれば、実行基盤まで比較します。

### MCPを使えばClaude Managed Agentsは不要ですか？

MCPは外部ツールやデータソースへ接続する方法を提供しますが、セッション管理や実行環境そのものではありません。接続だけが必要なら既存の実行構成を確認し、複数ステップの制御、サンドボックス、権限、トレーシングも必要なら、MCPとエージェント基盤を組み合わせて考えます。

### HubSpotのCRM業務に利用できますか？

HubSpotのCRM業務へ組み込む場合は、まず利用する接続方法と、その接続で許可できる操作を確認します。対象オブジェクトと取得項目を限定した読み取りを試し、取得結果とトレースが想定どおりなら更新案の作成へ進みます。更新や外部送信は、対象、変更内容、確認者を表示して承認待ちで停止させます。

### すべての業務を自律実行へ移してもよいですか？

要約、分類、情報収集、下書きはAIへ任せやすい処理です。一方、顧客への送信、重要なレコード更新、営業方針、業務ルールの変更は人が判断することをおすすめします。処理の影響に応じて停止条件と確認者を決め、それらをテストで再現できた範囲だけ自動実行を検討します。

### マルチエージェントから導入した方がよいですか？

単体エージェントで入力、出力、権限、確認方法をテストし、同じ条件で期待結果を再現できてから責務を分けます。複数エージェントへ進む場合は、利用条件を公式案内で確認し、検証環境で受け渡し条件と失敗時の停止を再現できる範囲に限定します。

## まとめ

Claude Managed Agentsは、Agentic API、MCP、ホスティングインフラを組み合わせ、AIエージェントの継続実行を支える基盤です。モデルの推論に加え、ツール接続、サンドボックス、権限、トレーシングを一つの運用として扱えます。

導入時は、正式な参照先、AIへ任せる処理、人が承認する処理を一覧にします。必要なデータを正式な参照先から取得でき、更新や外部送信が承認待ちで停止することをテストできれば対象業務を広げます。どちらかを満たせなければ、読み取りと下書きの範囲に留めてデータ構造または承認フローを見直します。スプレッドシートや手動転記に分散した業務は、参照先と業務上の判断順序を揃えてから自動化を検討します。

まずは、読み取り中心の対象業務を一つ選ぶところから始めてください。次の流れであれば、自社で導入可能性を確認できます。

- 現在の手作業を分解し、正式な参照データと判断基準を整理します。
- 必要なツールと読み取り権限だけでエージェントを試し、出力とトレースを人が確認します。
- 参照先、停止条件、承認者を確認できた範囲から、限定した更新処理や隣接業務を検討します。

CRMを活用した業務効率化やAIとの連携に関するご相談は、StartLinkまでお気軽にお問い合わせください。

## あわせて読みたい

Claude Managed Agentsの理解を深めるために、関連ガイドもあわせてご覧ください。Agent Teamsの記事では複数エージェントの役割分担を、並列実行の記事ではローカル環境での進め方を、SDKの記事ではプログラムから処理を制御する方法を確認できます。それぞれの実行場所と確認方法を比べる際に役立ててください。

- [Claude Code Agent Teamsの使い方｜複数AIエージェントをチームで協働させる方法](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-parallel-agents) — Managed Agentsのマルチエージェント連携と比較して理解が深まるAgent Teams機能の解説
- [Claude Codeで複数AIエージェントを並列実行する方法｜tmux・Agent Teams・ファイル連携の実践](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-parallel-agents) — ローカル環境でのマルチエージェント並列実行パターンの実践ガイド
- [Claude Code SDK活用ガイド｜Python/TypeScriptからAIエージェントをプログラムで制御する](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-sdk-headless) — Managed Agents APIと併用できるSDKベースのエージェント制御手法

## あわせて読みたいAI実践ガイド

### [Setup Claude Coworkの使い方と初期設定 導入直後にやるべき設定、CLAUDE.md、スキル設計、運用の型をまとめています。](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-cowork-setup-guide)

### [Team Claude Codeでチーム開発を効率化する方法 レビュー、権限管理、共有ルールまで踏み込んだ実践的なチーム利用ガイドです。](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-team-development)

### [MCP Claude Code × MCP連携ガイド 社内システムとつなぎ、実業務でAIエージェントを動かす方法を整理しています。](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-mcp-integration)

### [Service HubSpot × 生成AIの支援サービス 導入設計から内製化、ワークフロー自動化までの支援内容を確認できます。](https://start-link.jp/service/hubspot-ai)

 株式会社StartLinkは、事業推進に関わる「販売促進」「DXによる業務効率化（ERP/CRM/SFA/MAの導入）」などのご相談を受け付けております。 サービスのプランについてのご相談/お見積もり依頼や、ノウハウのお問い合わせについては、[無料のお問い合わせページ](https://www.start-link.jp/contact)より、お気軽にご連絡くださいませ。

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## 著者情報

![7-1](https://start-link.jp/hubfs/7-1.jpg)

### 今枝 拓海 / Takumi Imaeda

 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

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    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "無制限",
    "name" : "Professional",
    "price" : "6000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/notion"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-moneyforward",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとマネーフォワード クラウドを連携。取引情報から見積書・請求書を自動作成し、取引先・品目の同期や継続請求に対応するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "取引（Deal）から見積書・請求書を自動作成", "会社情報とマネーフォワード取引先の同期", "商品項目・品目マスタの連携", "月次・固定回数の継続請求に対応（Professionalプラン以上）", "合算請求（Enterpriseプラン限定）", "前受請求（一括請求・月次計上）（Enterpriseプラン限定）", "原価登録（MF会計への仕訳登録）で案件別の原価・粗利を可視化（Enterpriseプラン限定）", "取引レコードにCRMカードで連携ステータスを表示" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/ja/marketplace/listing/sync-for-moneyforward-bystartlink",
  "name" : "Sync for Money Forward",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "請求月5件・見積月20件まで",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "請求月50件・見積月100件まで",
    "name" : "Professional",
    "price" : "4000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "無制限",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/moneyforward"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-chatwork",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとChatworkを連携。ワークフローからChatworkのルームへ通知を送り、CRMカード上で最新のやり取りの確認と返信ができ、紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートとして自動で記録するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "ワークフローアクション「Chatworkに通知」（取引・会社・コンタクト・チケット対応）", "送信先ルームIDとメッセージ本文にHubSpotのプロパティを差し込み", "取引・会社・コンタクトとChatworkルームの紐付け（全プラン無制限）", "CRMカードにルームの最新100件のメッセージを表示（Professionalプラン以上）", "CRMカードからChatworkへメッセージを送信（Professionalプラン以上）", "紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートへ自動記録（Enterpriseプラン限定）", "引用や装飾を、HubSpotのノートでも読みやすい見た目のまま記録", "OAuth接続とAPIトークン接続（SAML/SSO環境向け）に対応" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/listing/sync-for-chatwork-bystartlink",
  "name" : "Sync for Chatwork",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "通知 月10件まで・ルーム紐付け無制限",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "通知無制限・CRMカードで最新100件の表示とメッセージ送信",
    "name" : "Professional",
    "price" : "3000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "Professionalの全機能＋メッセージ同期（30分ごと）",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/chatwork"
}
```