2026年4月8日パブリックベータ開始

Claude Managed Agents 完全解説
インフラ不要・本番まで最短数日

エージェントのロジックだけ書けば、あとは Anthropic が動かしてくれる。その中身を整理します。

対象読者： 「AIエージェントを本番運用したいが、インフラ構築に手が回らない」と感じている開発者・エンジニア、および社内でエージェント活用を検討している技術担当者。

Claude Managed Agents とは

Claude Managed Agents は、Anthropic が 2026年4月8日にパブリックベータを開始したクラウドホスト型のエージェント実行サービスです。

一言でまとめると、「エージェントの定義（タスク・ツール・ガードレール）だけ書けば、インフラは Anthropic が全部担う」というサービスです。従来 AI エージェントを本番運用するには、サンドボックス環境の構築・スケーリング・セッション管理・障害復旧など数ヶ月かかるインフラ整備が必要でした。それを設定ファイル 1 つに圧縮します。

従来の自前運用 vs Managed Agents

従来：Agent SDK で自前ホスト

サンドボックスコンテナの設計・構築

スケーリング・同時セッション管理

認証・クレデンシャル管理

障害復旧・チェックポイント実装

モニタリング・ログ基盤の構築

→ 本番まで数ヶ月かかることも

Managed Agents

エージェントのタスクを定義する

使うツールとガードレールを設定する

Anthropic のプラットフォームで動かす

インフラはすべて抽象化・自動処理

→ 本番まで数日

主要機能

🔒

セキュアなサンドボックス実行

コード実行環境はプロセス分離・リソース制限・ネットワーク制御された安全なサンドボックス上で動作。自前で構築する必要なし。

💾

チェックポイントと長期セッション

長時間タスクの途中状態を自動保存。接続が切れても再開可能。バッチ処理・大規模コードレビューなど数時間以上かかる処理に対応。

🔑

認証・権限管理

スコープ付き権限（Scoped Permissions）で、ツールごとに使用可否を制御。ID 管理と実行トラッキングも組み込み済み。

🔧

ツールオーケストレーション

ツール呼び出しの判断・コンテキスト管理・エラー回復を Anthropic のインフラが処理。単一タスクから複数エージェントのパイプラインまで対応。

📊

セッショントレースと分析

Claude Console でツール呼び出し・判断ポイント・失敗箇所をすべてトレース可能。デバッグ・監査に必要な可視性を標準提供。

🎯

自己評価機能（リサーチプレビュー）

開発者が成功基準を定義すると、Claude がその基準を満たすよう反復する。「合否判定が二値でなく判断が必要なタスク」に有効。

エージェントの定義方法

エージェントは 自然言語による記述 または YAML ファイル で定義します。どちらの方法でも、定義するのは「何をするエージェントか・何のツールを使うか・何をしてはいけないか」の 3 点です。

YAML 定義の例

YAML ファイルでエージェントを定義する場合の基本構造です。

# agent.yaml
name: code-review-agent
description: "PR のコードをレビューし、バグと改善点を報告する"

tools:
  - github        # PR 読み取り・コメント投稿
  - web_search    # ドキュメント参照
  - code_execution # テスト実行

guardrails:
  - "コードを直接マージしない"
  - "外部 API へのデータ送信を禁止"
  - "機密情報をログに出力しない"

permissions:
  github: read_only   # コメント投稿のみ、マージ権限なし

自然言語定義の例

同じエージェントを自然言語で定義する場合は、以下のように平文で記述するだけです。Anthropic 側が解釈して設定に反映します。

// 自然言語による定義（agent_description.txt）

このエージェントは GitHub の PR をレビューし、バグと改善点を日本語で報告します。

使用ツール：
- GitHub（PR の読み取りとコメント投稿）
- ウェブ検索（ライブラリのドキュメント参照）
- コード実行（テストを実際に動かして確認）

禁止事項：
- コードを直接マージしないこと
- 外部 API への機密データ送信を禁止
- ログへの機密情報の出力を禁止

権限：
GitHub は読み取り専用。コメント投稿は可、マージ権限は付与しないこと。

Agent SDK との関係： エージェントの定義・ロジックを Python / TypeScript で細かく制御したい場合は Agent SDK を使います。Managed Agents はその SDK が動く「実行環境をホストするサービス」という位置づけで、SDK と Managed Agents は排他ではなく組み合わせて使えます。

料金体系

Managed Agents の料金は「モデルのトークン使用量」と「アクティブなセッション時間」の 2 軸です。重要なのは アイドル時間（入力待ち・ツール待ち）はカウントされない点です。

モデル利用

API 標準料金

Anthropic 通常 API と同じ

claude-opus-4-6 等、使用するモデルの料金がそのまま適用

セッション実行時間

$0.08

/ セッション時間（アクティブのみ）

アイドル中（入力待ち・ツール待ち）はカウントされない

Web 検索

$10

/ 1,000 回

エージェントが web_search ツールを使った場合のみ加算

例：1 日 8 時間アクティブに動くエージェントを 1 ヶ月運用した場合、セッション料金のみで $0.08 × 8h × 30日 = $19.2。これにトークン料金が加算されます。

企業導入事例

Notion

ワークスペース内に AI エージェントを直接組み込み

エンジニアのコーディング支援とナレッジワーカーのプレゼン・Webページ生成を同一ワークスペース上で実現。プライベートベータ期間中、AI 機能の開発速度が 10 倍に向上したと報告。

Rakuten

製品・営業・マーケ・財務・HR にまたがる社内エージェント群

部門ごとの業務エージェントを 1 部門あたり約 1 週間でデプロイ。Slack・Teams と連携し、タスクを受け取ってスプレッドシートやスライドといった成果物を返す形で稼働中。

Asana

プロジェクト管理に「AI チームメート」を導入

人間と並行してタスクを担当し、成果物のドラフトを作成する「AI Teammates」をプロジェクト管理フローに組み込み。従来より大幅に速く高度な機能を追加できるようになったと評価。

Sentry

バグ検知→パッチ作成→PR 提出を自動化

既存の Seer デバッグエージェントと Claude ベースのエージェントを組み合わせ、バグ検知からパッチコード生成・Pull Request 提出までを自動化するパイプラインを構築。

Managed Agents vs Agent SDK（自前ホスト）の選び方

比較項目	Managed Agents	Agent SDK（自前ホスト）
インフラ構築	不要（Anthropic が管理）	必要（自前でサンドボックス構築）
本番までの期間	数日〜1週間	数週間〜数ヶ月
カスタマイズ性	中（YAML / 自然言語で設定）	高（Python/TypeScript で細かく制御）
スケーリング	自動	自前で設計・管理が必要
チェックポイント	組み込み済み	自前で実装
モニタリング	Claude Console で標準提供	自前で構築
データの管理場所	Anthropic のクラウド	自社環境（VPC 等）
向いている用途	早期PoC・本番移行を急ぎたい・インフラチームが手薄な組織	データ主権が必要・既存インフラに組み込みたい・細かい制御が必要

排他ではない： Managed Agents と Agent SDK は競合ではなく補完関係です。SDK でエージェントのロジックを書き、その実行環境として Managed Agents を使うことができます。まず Managed Agents で素早く検証し、要件が固まったら自前ホストに移行するというステップも有効です。