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Claude API ダイナミックワークフローとは?使い方とGitHub Copilotとの違い【2026年10月】

更新: 10/12
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Claude API ダイナミックワークフローとは?使い方とGitHub Copilotとの違い【2026年10月】

ダイナミックワークフローは、複数のエージェントを動かす処理をプログラムとして実行する仕組みです。Claude API では 2026年10月9日にベータ版として、GitHub Copilot では 2026年10月1日 (日本時間では 10月2日) にパブリックプレビューとして公開されました。Claude API では Claude Managed Agents のエージェントがワークフローを書くことができ (multiagentフィールドで有効化)、GitHub Copilot では開発者がコードで定義し、Copilot に書かせることもできます。

Claude API と GitHub Copilot は何が違う?

Claude API と GitHub Copilot のダイナミックワークフローの違いの一つは、ワークフローを書く主体です。Claude API では、数百件の文書のレビューのように作業の数が多いときに、Claude Managed Agents のエージェントがワークフローを書きます。GitHub Copilot では、開発者がオーケストレーションをコードで定義し、Copilot にワークフローを書かせることもできます。どちらの製品も、ワークフローをプログラムとして位置づけています。

提供状況は、Claude API がベータ版 (ヘッダーmanaged-agents-2026-04-01が必要)、GitHub Copilot がパブリックプレビュー (変更の可能性あり) です。有効にする方法は、Claude API ではエージェントのmultiagentフィールドに{"type": "multiagent_20261001", "workflows": {"type": "enabled"}}を設定します。GitHub Copilot では、GitHub Copilot app は設定不要で、Copilot CLI は最新版で--experimentalまたは/experimental onを使います。

GitHub Copilot がコードで定義する理由

GitHub Copilot は、オーケストレーションをコードで定義する理由を、複雑なマルチエージェント作業に必要な信頼性と可観測性を得るためと説明しています。

コードの書き方については、ワークフローを自分で書く場合、拡張機能と同じように Copilot に組み込まれた作成ガイドを使って、ダイナミックワークフローの仕組みを学べます。同じガイドを使って、ワークフロー全体を Copilot に書かせることもできます(GitHub Changelog)。

Claude API のダイナミックワークフローとは

Claude API のダイナミックワークフローは、Claude Managed Agents のエージェントが使える機能です。多数のエージェントを段階ごとに動かして結果をまとめるプログラムをエージェント自身が書くことができ、サーバーがそれをバックグラウンドでワークフロー実行として動かします。2026年10月9日の Claude Platform のリリースノートで、ベータ版として公開されました。有効にするかどうかは、エージェントごとにmultiagentフィールドで決めます (設定の値は「Claude API で複数エージェントを協調させるには」の節で説明します)。

詳しい説明の参照先

詳しい説明の参照先として、Claude Platform のリリースノート (October 9, 2026)は Workflow runs のドキュメントを挙げています。ワークフロー実行の詳しい仕様は、そのページで確認してください。

Claude API で複数エージェントを協調させるには

Claude API でダイナミックワークフローを使うには、ヘッダーmanaged-agents-2026-04-01を付け、エージェントのmultiagentフィールドに{"type": "multiagent_20261001", "workflows": {"type": "enabled"}}を設定します。エージェントを導くために、いつワークフロー実行を始めるかをシステムプロンプトで伝えるよう、リリースノートは案内しています。

multiagent フィールドの設定値

エージェントのmultiagentフィールドには、次の値をそのまま設定します。

{"type": "multiagent_20261001", "workflows": {"type": "enabled"}}

typeに入るmultiagent_20261001と、ベータ版のヘッダーmanaged-agents-2026-04-01は、どちらも日付を含む別々の文字列です。取り違えないように注意してください。

システムプロンプトに書くこと

システムプロンプトに書く具体的な文面の例は、Claude Platform のリリースノートに載っていません。

ワークフロー実行を追跡する

各ワークフロー実行は、セッションのイベントストリームに流れるworkflow_run.*イベントで追跡します。

イベントの種類や中身はリリースノートに書かれていません。Claude API のリリースノートには、ワークフロー実行を途中で止める方法も再開する方法も書かれていません。

GitHub Copilot のダイナミックワークフローとは

GitHub Copilot のダイナミックワークフローは、タスクの進め方を定義するプログラムです。自動化した手順と 1 つ以上のエージェントの作業を組み合わせ、手順は順番にも並列にも実行できます。手順の内容、エージェントを呼ぶ時点、結果の使い方はコードで定義し、分析や判断が必要な部分をエージェントが受け持ちます。

ワークフローでできること

GitHub Changelog の告知では、ダイナミックワークフローでできることとして次を挙げています。

  • コマンドの実行、ツールの利用、他のサービスの呼び出し
  • 目標をタスクに分け、独立したタスクを並列に実行する
  • 構造化した結果を、ある段階から次の段階へ渡す
  • サブエージェントどうしで調査結果を確かめ合う
  • クライアントが対応していれば、利用者に入力を求める
  • チェックポイントで一時停止し、結果を確認してから再開する

ワークフローのプログラムは GitHub Copilot の拡張機能の中に置かれます。そのため、Copilot の拡張用 API を使えます。

サブエージェントへの委任との違い

/fleetでは、Copilot がサブエージェントに作業を任せ、それらの作業を並列に調整します。これに対してダイナミックワークフローは、コードで定義した手順をそのとおりに実行します。

サービス障害の調査の例

告知では、サービス障害の調査を例に挙げています。

  1. ログとテレメトリを集める
  2. 独立したエージェントに、それぞれ別のシステムを分析させる
  3. 構造化した調査結果を、タイムラインと根本原因のレポートにまとめる

このワークフローは、実行するたびに同じ手順で動きます。

GitHub Copilot でダイナミックワークフローを使うには

GitHub Copilot のダイナミックワークフローは、すべての Copilot プランで使えます。GitHub Copilot app では設定なしで常に使えます。Copilot CLI では最新版で、--experimentalを付けて起動するか、対話セッションで/experimental onを実行して試験的機能を有効にします。

Copilot CLI を更新する

試験的機能を有効にする前提は、Copilot CLI が最新版であることです。手元の CLI が古い場合は、/updateを実行して更新します。

最初のワークフローを作る

最初のワークフローは、よく行う手順を Copilot に伝えて作成を頼めば作れます。具体的な手順は、GitHub Changelog の告知からリンクされている公式ドキュメント Creating a dynamic workflow にあります。

作成済みのワークフローを確認するときは、Copilot にWhat dynamic workflows are available?と尋ねます。

パブリックプレビュー中の注意

GitHub の Changelog には、ダイナミックワークフローはパブリックプレビューの段階で、仕様が変わる可能性があると書かれています。

不具合や要望は、Copilot CLI の/feedbackで送れます。

Claude API と GitHub Copilot はどっちを選ぶ?

Claude API と GitHub Copilot のダイナミックワークフローは、どこから使うかと想定ユースケースで選びます。Claude Managed Agents のエージェントにワークフローを書かせてサーバー側で動かすなら Claude API (ベータ版、ヘッダーmanaged-agents-2026-04-01が必要)、Copilot CLI・GitHub Copilot app・GitHub Copilot SDK で自分が書くか Copilot に書かせた手順を動かすなら GitHub Copilot です。例として、Claude API は数百件の文書のレビューのように作業の数が多い仕事を、GitHub Copilot は再利用したい手順や段階・チェック・上限を明確にしたいタスクを挙げています。どちらが優れているかは、公式情報からは判断できません。

GitHub Copilot が挙げる使いどころ

GitHub Copilot の発表では、ダイナミックワークフローに向く作業として次の例を挙げています。

  • リリースチェックを実行し、失敗の評価を 1 つのエージェントに任せます。結果を人が確認できるように一時停止し、確認後に再開します。
  • プルリクエストで変更された多数のファイルを並列にレビューします。
  • マージ済みのプルリクエストに残っている未解決のレビューコメントをコードで探し、そのコメントが今も重要かを 2 つのモデルに尋ねます。ワークフローのコードは、両方の判断が一致したときだけ結果を報告します。
  • 大きなコードベースで、テストの不足や削除予定の API の使用箇所といったパターンを、多数のディレクトリにわたって一度に探します。
  • 変更内容を調べ、その結果をもとに実装を計画してから変更します。
  • 時間がかかり、費用も大きくなりうる実行を始めておき、途中で止めて後から再開します。

通常のチャットで足りる場面

GitHub Copilot は、すぐに答えが欲しいときや簡単な変更であれば、通常のチャットモードでプロンプトを送るだけで足りることが多いとしています。ダイナミックワークフローは、手順を再利用したい作業や、段階を分けて進める作業のための仕組みと位置づけられています。

Claude API 側の判断材料

Claude API のリリースノートに用途の例として載っているのは、数百件の文書のレビューだけです。そのほかの用途は公式情報に記載がありません。

多数の対象をレビューする例は、両方の製品に共通しています。

比較表

Claude API と GitHub Copilot のダイナミックワークフローの比較(公式情報より)

観点Claude APIGitHub Copilot
ワークフローを書く主体Claude Managed Agents のエージェントが書く開発者がコードで定義する。Copilot に書かせることもできる
ワークフローの実体多数のエージェントを段階ごとに動かし、結果をまとめるプログラム自動化した手順と 1 つ以上のエージェントの作業を組み合わせるプログラム
提供先Claude Managed Agents のエージェントCopilot CLI・GitHub Copilot app・GitHub Copilot SDK
提供状況ベータ版(ヘッダーmanaged-agents-2026-04-01が必要)パブリックプレビュー(変更の可能性あり)
公開日2026年10月9日2026年10月1日(米国時間。日本時間では10月2日)
有効化の方法multiagentフィールドにmultiagent_20261001とworkflowsのenabledを設定するapp は設定不要。CLI は最新版で--experimentalまたは/experimental onを使う
プログラムの置き場所と実行サーバーがバックグラウンドでワークフロー実行として動かすGitHub Copilot extension の中に置かれ、Copilot の拡張 API を使える
進行の確認と制御セッションのイベントストリームのworkflow_run.*イベントで追跡するチェックポイントで一時停止し、結果を確認してから再開できる
想定ユースケース数百件の文書のレビューなど、作業の数が多い仕事再利用したい手順や、段階・チェック・上限をはっきりさせたいタスク
対象プラン公式情報に記載なしすべての Copilot プラン

よくある質問

Claude API のダイナミックワークフローを使うのにヘッダーは必要ですか?

必要です。Claude API のダイナミックワークフローはベータ版で、ヘッダーmanaged-agents-2026-04-01を付けて Claude Managed Agents のエージェントで使います。

GitHub Copilot のダイナミックワークフローは途中で止めて再開できますか?

できます。GitHub Copilot のダイナミックワークフローはチェックポイントで一時停止し、結果を確認してから再開できます。長時間かかり、費用もかかりうる実行を後で再開する使い方も、公式の候補に挙がっています。

出典

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著者について

原田賢治

原田賢治

代表取締役

Mike King理論に基づくレリバンスエンジニアリング専門家。生成AI検索最適化、ChatGPT・Perplexity対応のGEO実装、企業向けAI研修を手がける。15年以上のAI・システム開発経験を持ち、全国で企業のDX・AI活用、退職代行サービスを支援。