Claude CodeのArchitectureについてお探しですね。
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Claude Codeの「頭の中」を覗いてみよう
Claude Codeって、ただコードを書いてくれるだけのチャットボットじゃないんです。
開発者の指示を受けて、自分でファイルを調べて、計画を立てて、実際に修正までやってくれる「自律型」のツールなんですよね。
でも、どうやってプロジェクト全体を把握して、考えているんでしょうか?この記事では、Claude Codeの内部の仕組みを技術的に深掘りして、その「脳内」で何が起きているのかを解説します。
仕組みがわかれば、AIの力をもっと引き出せるようになるはずです。
自分で考えて動く「Agentic Loop」の仕組み
Claude Codeが他のAIコーディングツールと大きく違うのは、「Agentic Loop(エージェントループ)」という自律的な思考サイクルを持っているところです。
普通のチャットボットは質問に答えたらそれで終わりですよね。
でもClaude Codeは違います。
目標を達成するために必要な行動を自分で決めて、実行して、結果を見て次の行動を修正する…というサイクルをぐるぐる回し続けるんです。
例えば「バグを直して」って言われたとき、いきなりコードを書き始めたりしません。
まずは関連するファイルを読んで、エラーログを確認して、原因を突き止めるための調査をします。
この試行錯誤のプロセスこそが、複雑な問題を解決できる秘密なんです。
まるで人間が隣でペアプログラミングしてくれているような感覚になるのも、このおかげなんですね。
このループで特に大事なのが、「探索」「計画」「実行」をちゃんと分けていることです。
Claude Codeはまず現状把握のための情報収集に集中します。
`ls`や`grep`みたいな基本的なコマンドやファイル読み込み機能を使って、プロジェクトの全体像を頭の中に描いていくわけです。
その後、集めた情報をもとに詳しい実装計画を立てて、あなたの承認を得てから初めてコードの書き換えに取りかかります。
この段階的なアプローチのおかげで、AIにありがちな「文脈を無視した修正」や「存在しない関数を呼び出す幻覚」を防げているんです。
内部的には、各フェーズを適切に切り替える制御ロジックが組み込まれていて、無駄にトークン(AIの処理コスト)を消費しないように設計されています。
さらに、Claude Codeは「ツール」と呼ばれる機能を自由に使える権限を持っています。
ファイルシステムへのアクセス、ターミナルでのコマンド実行、外部APIとの通信などですね。
あなたが許可設定をすれば、Claude Codeは安全に、でも強力に環境を操作できます。
単にテキストを生成するだけじゃなく、「環境に対して働きかけて、フィードバックを得る」という実世界への介入能力があるのが、大きな強みなんです。
エラーが出たら自分で修正して、テストが通るまで粘り強く頑張る自律性は、このツール使用能力とフィードバックループの組み合わせで実現されています。
役割分担する「サブエージェント」たち
実は、Claude Codeの中では一つの巨大なAIがすべてを処理しているわけじゃありません。
タスクの種類に応じて役割分担された複数の「サブエージェント」が協力して動いているんです。
メインの会話を担当するエージェントの下には、プロジェクト調査に特化した「Explore」、計画立案を担当する「Plan」、複雑な実装を行う「General-purpose」といった専門チームがいるイメージです。
それぞれ違う権限やツール、さらには違うAIモデル(SonnetやHaikuなど)が割り当てられていて、コストとパフォーマンスのバランスを最適化するように作られています。
例えば、プロジェクト全体の構造を知りたいと質問すると、Claude Codeは「Explore」サブエージェントを呼び出します。
このエージェントには、ファイルの読み取りや検索といった「読み取り専用」のツールしか与えられていないので、間違ってコードを書き換える心配がありません。
しかも、探索タスクには高速で低コストなモデル(Claude 3.5 Haikuなど)が使われることが多いので、たくさんのファイルをスキャンしても速くて、コストも抑えられます。
一方、複雑なリファクタリングや新機能追加の場合は、推論能力の高いモデル(Claude 3.5 SonnetやOpus)を搭載した「General-purpose」エージェントが担当して、すべてのツールを駆使して難しい問題を解決します。
このサブエージェントシステムの最大のメリットは、メインの文脈(コンテキスト)を汚さずに済むことです。
大きなプロジェクトでは、調査のために何十ものファイルを開いたり、大量の検索ログが出力されたりしますよね。
これらすべての情報をメインの会話履歴に残してしまうと、すぐにコンテキストウィンドウ(AIが一度に覚えられる情報量)がいっぱいになって、AIのパフォーマンスが落ちてしまいます。
でも、サブエージェントにタスクを任せれば、探索の過程で出た膨大なログはサブエージェント内で処理されて、メインのエージェントには「最終的な調査結果の要約」だけが返されます。
これで、長時間の開発セッションでもAIの記憶をクリアに保って、的確な回答を維持し続けられるんです。
人間のチームリーダーが部下に調査を頼んで、報告だけ受け取るマネジメント構造に似ていますよね。
テキストの限界を超える「MCP」の力
実は、標準状態のClaude Codeは、コードを「テキスト(文字列)」として認識して処理しています。
これは多くのAIコーディングツールに共通する特徴ですが、同時に限界でもあるんです。
例えば、特定の関数の定義元を探すとき、AIは私たちがエディタで使う「定義へ移動」機能を使えません。
代わりに`grep`コマンドで文字列検索をして、ヒットしたファイルを片っ端から読み込んで確認する…という、けっこう泥臭い作業をしています。
このやり方は汎用性が高い反面、同じ名前の変数がたくさんある場合や、複雑な継承関係がある場合に混乱しやすくて、トークンの消費量も増えてしまいます。
ここに、今のAIコーディングにおける「理解の壁」があるんです。
でも、Claude Codeはこの壁を乗り越えるために「MCP(Model Context Protocol)」という拡張機能を中心に据えています。
MCPを使うことで、Claude Codeは外部のツールやサーバーと接続して、より高度な機能を取り込めるようになります。
特に注目されているのが、LSP(Language Server Protocol)を活用したMCPサーバーとの連携です。
これによって、コードを単なる文字列じゃなく、クラス、関数、変数といった「シンボル」の構造として理解できるようになります。
IDEが提供しているような「正確な参照検索」や「型情報の取得」をAIができるようになれば、無駄なファイル読み込みが激減して、ピンポイントで必要な修正箇所を特定できるようになるんです。
実際に、Serenaのような高度なMCPサーバーを導入すると、Claude Codeの動きが劇的に変わります。
テキスト置換による不安定な編集じゃなく、シンボルベースの確実なリファクタリングができるようになって、トークン効率も向上します。
標準機能では行単位の編集に近い操作だったものが、構文木(AST)を意識したスマートな編集へと進化するイメージです。
Claude Codeのアーキテクチャが優れているのは、こうした高度な機能を最初からすべて内蔵するんじゃなく、MCPという共通規格を通じて、ユーザーが必要な「能力」を後から追加できるように設計されている点です。
これで、言語やフレームワークの進化に合わせて、AIの理解力も柔軟にアップデートしていけるようになっています。
記憶の管理術
AI開発で最も貴重なリソースは「コンテキストウィンドウ」です。
Claude Codeがどんなに優秀でも、一度に読み込める情報量には物理的な限界があります。
数万行のコード、過去の会話履歴、コマンドの実行結果などが溜まってくると、AIは古い指示を忘れたり、パフォーマンスが著しく落ちたりします。
だから、Claude Codeの内部には、この限られたメモリ空間を効率的に管理するための巧妙な仕組みが組み込まれています。
その一つが「ファイルの読み込みと忘却」の制御です。
必要なファイルだけを読み込んで、不要になった情報は積極的にコンテキストから除外する戦略で、長時間のコーディングセッションを可能にしています。
さらに、Claude Codeは短期的なメモリ(コンテキスト)だけじゃなく、長期的な記憶を保持するための仕組みとして`CLAUDE.md`やプロジェクト固有のメモリシステムを持っています。
これらは、AIがプロジェクトの特定のルール、コーディング規約、あるいは過去の失敗から学んだ教訓を永続的に参照するための外部記憶装置として機能します。
例えば、セッションが終了すると通常のチャット履歴はリセットされますが、`CLAUDE.md`に書き込まれた「このプロジェクトではCommonJSじゃなくてES Modulesを使うこと」といった指示は、次のセッションでも確実に読み込まれます。
これで、使うたびに一から教え直す必要がなくなって、プロジェクト固有の「暗黙知」をAIに蓄積させることができるんです。
最近のアップデートでは「自動圧縮」や「要約」の機能も強化されています。
会話が長くなると、AIはバックグラウンドで過去のやり取りを要約して、重要な決定事項だけを残して詳細なログを圧縮する処理を行います。
また、あなた自身が`/compact`コマンドなどで明示的にコンテキストを整理することもできます。
このように、Claude Codeは単に大量のデータを詰め込むんじゃなく、「何を残して、何を捨てるか」を動的に判断しながら動いています。
このメモリ管理の上手さこそが、他のAIツールと比べて、より大規模で複雑なタスクを完遂できる理由の一つなんです。
私たち開発者はこの仕組みを理解して、適度なタイミングでセッションをリフレッシュしたり、大事な情報を`CLAUDE.md`に記録させたりすることで、AIのパフォーマンスを最大限に維持し続けることができます。
仕組みがわかれば、もっと上手にClaude Codeと付き合えるようになりますよ。
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