GitHub Agent HQ徹底解説｜Claude×Codex×Copilotを同時に使いこなす

「AIコーディングツール、結局どれを使えばいいの？」——この問いに対する答えが、2026年2月に大きく変わりました。GitHub Agent HQの登場で、もう1つに絞る必要がなくなったんです。Claude、Codex、Copilotという3つのAIエージェントを、1つのプラットフォームから同時に使い分ける。そんな時代がやってきました。

この記事では、GitHub Agent HQの全体像から、3大エージェントの具体的な使い分け戦略、カスタムエージェントの作り方まで、実践レベルで解説していきます。

GitHub Agent HQとは？マルチエージェント時代の幕開け

GitHub Agent HQは、2025年10月のGitHub Universeで構想が発表され、2026年2月にClaude（Anthropic）とCodex（OpenAI）がパブリックプレビューとして追加されたマルチAIエージェント統合プラットフォームです。

イメージとしては、「AIエージェントの司令塔」のようなもの。GitHub.com、VS Code、GitHub Mobile、CLIのどこからでも、複数のAIエージェントを同時に起動・管理できます。

これまでのAIコーディングツールは「どれを選ぶか」という一択の世界でした。CopilotかCursorか、Claude CodeかClineか——。でもAgent HQは発想が違います。「どのAIを使うか」ではなく「タスクに応じてどう組み合わせるか」を考える時代になったんです。

具体的にできることを挙げると：

• IssueやPRへの直接アサイン — エージェントにタスクを割り当てて自律的に作業させる
• @メンションでのトリガー — PRコメントで@Claudeや@Codexと書くだけでエージェントが起動
• 同一タスクに複数エージェントをアサイン — 異なるAIの推論アプローチを比較検証できる
• AGENTS.mdによるカスタムエージェント — プロジェクト固有の専門エージェントを定義可能

つまり、PRのコメント欄で「@Claude このPRのセキュリティリスクを分析してください」「@Codex エッジケースのテストを追加してください」と書くだけで、それぞれのAIが動き出すということです。これ、実際に使うとかなり便利ですよ。

Claude・Codex・Copilotの3大エージェント徹底比較

Agent HQで使える3つのエージェントは、そもそものアーキテクチャが根本的に異なります。ここを理解しておかないと、使い分けがうまくいきません。

わかりやすく例えると、Copilotはタイピング中に横から「こう書くんじゃない？」とリアルタイムで教えてくれる優秀な隣の先輩。Claude Codeはプロジェクト全体を見渡して「この設計、こう変えた方がいいよ」と提案してくれるアーキテクト。Codexは「じゃあバグ修正とテスト書いておくから、終わったら見てね」と裏方で黙々と作業するエンジニアです。

Agent HQの始め方——セットアップから初回実行まで

「面白そうだけど、始めるのが大変そう……」と思うかもしれませんが、実はそこまで難しくありません。手順を3ステップで解説します。

1. プランの確認・選択 — Copilot Pro+（$39/月）またはCopilot Enterprise（$39/ユーザー/月）が必要です。2月26日以降はCopilot Business/Proでも利用可能になりました
2. VS Codeの更新 — v1.109以降でAgent HQ機能をフルサポートしています。Ctrl+Shift+P（MacはCmd+Shift+P）で「agent sessions」と検索すると、セッション管理画面が開きます
3. エージェントの起動 — GitHub.comのリポジトリページにある「Agents」タブから、またはIssue/PRのコメントで@Copilot @Claude @Codexとメンションするだけです

VS Codeでは3つのセッションモードを使い分けられます：

• Local（ローカル） — エディタ内で対話しながら作業。リアルタイムで結果を確認したいときに
• Cloud（クラウド） — クラウド上でエージェントが自律的に作業。重い処理を任せたいときに
• Background（バックグラウンド） — 非同期でタスクを実行。テスト生成やドキュメント更新など、待ち時間が発生するタスク向き

僕の場合、普段のコーディングはClaude Code（ターミナル）+ Copilot（VS Code）の二刀流で、PRレビューの段階でAgent HQ経由のマルチエージェント比較を活用しています。

タスク別・最強の使い分け戦略

3つのエージェントを効果的に使い分けるには、タスクの性質に合わせてエージェントを選ぶのがポイントです。僕が実務で蓄積してきた使い分けパターンを共有します。

• 日常コーディング・補完 → Copilot。タイピング中にリアルタイムで候補が出るので、コードを書くスピードが圧倒的に上がります
• 設計レビュー・リファクタリング → Claude Code。プロジェクト全体の文脈を理解した上で、アーキテクチャレベルの提案をしてくれます
• バグ修正・テスト生成 → Codex。クラウドサンドボックスで自律的にコードを実行・検証してくれるので、エッジケースの発見が得意です
• PRレビュー → 複数エージェント比較。同じPRに対してClaudeにセキュリティ分析、Codexにテスト網羅性チェック、Copilotにリファクタ提案を同時依頼すると、多角的なレビューができます

AGENTS.mdとカスタムエージェントで開発チームを強化する

Agent HQの真骨頂とも言えるのが、AGENTS.mdを使ったカスタムエージェントです。すでに2,500以上のリポジトリで活用されています。

仕組みはシンプルで、リポジトリの.github/agents/ディレクトリにMarkdownファイルを置くだけ。YAMLフロントマターでエージェントの名前・使えるツール・説明を定義し、本文にプロンプトを書きます。最大30,000文字まで記述可能です。

具体例を2つ紹介します。

① ドキュメント専門エージェント（.github/agents/docs-specialist.md）

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name: docs_agent
description: Expert technical writer
tools: ["read", "edit", "search"]
---
You are an expert technical writer for this project.
Commands: npm run docs:build
Boundaries: Write to docs/, never modify src/

② テスト専門エージェント（.github/agents/test-specialist.md）

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name: test_agent
description: Thorough test engineer
tools: ["read", "edit", "terminal"]
---
You are a test engineer focused on edge cases and coverage.
Commands: npm test, npm run test:coverage
Boundaries: Write to tests/, never modify src/ directly

これらのカスタムエージェントは、Issueのコメントで@copilot/docs-specialistや@copilot/test-specialistとメンションすることでアサインできます。つまり、プロジェクト固有の「AIチームメンバー」を何人でも作れるということです。

新しくチームに入った人が「ドキュメントの書き方がわからない」と言ったら、docs-specialistがリポジトリの慣例に従って自動生成してくれる。テストのカバレッジが足りなければ、test-specialistがエッジケースを洗い出してくれる。こういう使い方ができると、チーム全体の生産性がグッと上がります。

マルチエージェント開発の落とし穴と対策

ここまでメリットばかり書いてきましたが、もちろん注意点もあります。僕自身が実際にハマったポイントも含めて正直に共有します。

特にコスト管理は重要です。各エージェントセッションは1回のプレミアムリクエストを消費するので、「とりあえず3つ全部に聞いてみよう」を毎回やっていると、あっという間にリクエスト上限に到達します。

僕のおすすめは、普段のコーディングは低コストなCopilotに任せて、アーキテクチャ判断や複雑なバグ修正など「ここぞ」という場面でClaude CodeやCodexを投入するというメリハリのある使い方です。

エージェントを使い分けないまま1年過ごすと

「今のツールで十分だし、わざわざマルチエージェントにしなくても……」という気持ちもわかります。でも、少し立ち止まって考えてみてください。

GitHub Copilotのユーザー数は1,500万人以上。この規模のプラットフォームがマルチエージェント対応に舵を切ったということは、今後のAI開発ツールの標準がマルチエージェント前提になっていくということです。

1つのツールだけに依存し続けると、そのツールが苦手なタスクで毎回手動作業が発生します。たとえば、Copilotだけでは大規模なリファクタリングの設計判断は難しいですし、Claude Codeだけではリアルタイムの補完はカバーできません。タスクごとに最適なツールを選べる人と選べない人で、半年後、1年後の開発速度に大きな差が出るのは想像に難くありません。

今すぐ完璧に使いこなす必要はありません。でも「こういうものがある」と知っておくだけで、次にプロジェクトで困ったときの選択肢が広がります。

この記事を書いている理由

僕自身、Claude CodeをMac mini M4 Proで24時間稼働させながら、GitHub Copilotと併用する開発スタイルを1年以上続けてきました。最初は「どっちか1つでいいんじゃないか」と思っていたんですが、実際に使い分けてみると明らかに開発体験が変わったんです。

Copilotでサクサクとプロトタイプを書いて、Claude Codeに「この設計、大丈夫？」と聞く。この流れが自然になってからは、手戻りが本当に減りました。過去に『AIコーディングエージェント使い分けガイド2026』という記事も書いたんですが、読者の方から「もっと具体的な使い分けが知りたい」という声をいただいて、Agent HQに絞って深掘りしたのがこの記事です。

「AIツールが多すぎて選べない」という悩みを持っている方の、最初の一歩のきっかけになれたらうれしいです。

マルチエージェント開発は、まだ始まったばかり。一緒にこの新しい開発スタイルを楽しんでいきましょう。質問や感想があれば、ぜひX（@mamamasu_3）で教えてください。