「AI」と一括りにされる言葉の下に、レイヤーがある。一番下にLLMがいる。膨大な文章で学習して、文脈に合う言葉を組み立てて返す土台。Claude も ChatGPT もこのLLMの上で動いている。

ClaudeはAnthropic社のサービスで、私たちが普段やり取りしている本体。やり取りに使う文章をプロンプトと呼ぶ。同じAIでもプロンプト次第で答えの質が大きく変わる。

Claudeを「ただ答える」から「自分で作業を進める」へ拡張したのがAIエージェントという考え方。AIエージェントは道具を使えるAIで、ファイルを読み、コマンドを打ち、結果を見て次を決める。代表がClaude Codeで、ターミナル上でプログラム作りを進めてくれる。

同じくAnthropicから出ているCoworkは、PC操作の方を担当するエージェント。OpenAI側の対応物がCodex。同じ「エージェント」というジャンルに、複数の会社の選択肢がある、という地図感を持つと混乱しない。

本格的にClaude Codeでアプリを作る前に、もう少し軽い試し方もある。Claudeのチャット画面で動くArtifactだ。URLは出ないし共有もしにくいが、プロトタイプを「動かして触る」のには最適。SYNAPSEもまさにArtifactで試してから本実装に進んだ。

エージェントが外の道具を使う時、共通の話し方を決めておくと連携しやすい。それがMCP（Model Context Protocol）。Anthropicが提唱した、AIと道具を繋ぐための手順書。MCP対応のツールが増えるほど、Claude Codeでできることが増える。

MCPの下にはAPIがいる。「あるサービスの機能を、外のプログラムから呼び出す窓口」だ。APIを直接叩いて自分のアプリにClaudeを組み込むこともできる。MCPはそのAPI連携を整理する仕組み、と捉えるとレイヤーが見える。

そして地味だが大事なのがトークン。AIが文章を扱う最小単位で、だいたい単語の切れ端1個分。コスト計算もこのトークン数で行われる。「長くなってきたから残量が減った」というのは、過去のやり取り全部を数え続けているからだ。

整理すると：LLMが土台。Claudeはその上のサービス。プロンプトで話しかける。「作業もする」モードがエージェントで、Claude Code・Cowork・Codexがその仲間。試すだけならArtifact。エージェントが道具と話す共通言語がMCPで、その下にAPIがある。やり取りの単位はトークン。

AIエージェントの世界