AsanaがClaudeで作るAI同僚、役割・記憶・権限の設計を整理

Anthropicは2026年9月29日、Asanaによる人とAIの協働事例を公表しました。

Anthropic（Claudeブログ）は2026年9月29日、プロジェクト管理ツールのAsanaが「AI Teammates（AI同僚）」をどう設計しているかを紹介する記事を公開しました。AIに役割を与え、記憶を持たせ、権限を絞り、その作業を全員が見える場所に置くという考え方が示されています。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に整理したものです。士業の業務に直結する制度変更ではないため、AIエージェントの運用設計に関する海外事例として紹介します。

何が公表されたか：Asanaの4つの設計と3つの事例

Claudeブログの記事は、AsanaのChief Product OfficerであるArnab Bose氏の発言を軸に構成されています。記事の見出しから、設計の柱は4つあることが読み取れます。作業をAIに渡す前に構造化すること、各エージェントに役割と必要なツール・権限を与えること、エージェントとの作業とエージェントの訓練を分けること、そしてエージェントの作業を全員が見える場所に残すことです。

土台になっているのは、Asanaが持つ「Work Graph」という考え方です。記事では、タスク、プロジェクト、目標、会話が、明確な所有者・貢献者・依存関係を持つ関係のネットワークとして整理されていると説明されています。Asanaはエージェント用に新しい文脈の仕組みを足すのではなく、エージェントにも同じモデルの中で働いてもらう方針を採ったとされています。エージェントには定義された役割があり、タスクを割り当てられ、メッセージを読み書きし、人間の同僚と並んで活動フィードに表示されるという説明です。

記事は、Asanaがエージェントに任せている仕事として3例を挙げています。1つ目は、新機能のリリース時に営業やカスタマーサクセスがSlackで投稿する製品への質問への対応です。チャネル内のAsanaアプリが質問をタスク化し、承認済みの回答があれば出典リンク付きで返し、なければ製品チーム向けのバックログを作り、同じ質問が繰り返されれば教育チームに資料更新のタスクを作る流れです。2つ目は、解約リスクのある更新案件を日次でまとめるエージェントです。世界中の顧客成功担当者の更新内容やコメントを読み取り、良い動き、悪い動き、推奨するフォローアップに整理し、経営層や各地域のリーダーに毎朝届けると記載されています。3つ目は、エンジニアリングチームのサイクル計画で、顧客フィードバックからチケットを起こし、チームが取り込む範囲を決める作業を支えるという内容です。なお、記事には導入による時間削減量などの具体的な数値は記載されていません。

なぜ重要か：権限と訓練の設計が具体的に語られている

この記事で注目できるのは、AIの精度そのものよりも、運用のルール設計が具体的に書かれている点です。

権限については、エージェントの実効アクセスは、そのエージェントを起動した人の権限に制限されると説明されています。Bose氏は、Asanaは「contained work surface（閉じた作業面）」であり、特定のプロジェクト群や特定の文書群にだけアクセスを与えることも選べると述べています。エージェントに広い範囲を読ませつつ、非公開の情報が意図せず他の人に出ていくリスクを抑える設計です。

訓練については、現在のタスクへのフィードバックは誰でも出せる一方で、永続する記憶へのフィードバックの確定・削除・取り消しは管理者と編集者に限る、という分担が紹介されています。記事の例では、Asanaの広報チームが、文章を書くエージェントの編集者・管理者として、会社の声やトーンを管理するとされています。共有メモリによって、1人が教えた内容を他の利用者も再利用できる点も特徴です。

Bose氏は、一人でAIと対話して成果物だけを共有する使い方では、レビューする側がどんな指示や往復があったのかを知らず、意見が食い違ったときにすり合わせにくいと述べています。作業の過程を共有の場所に残すという発想は、この点への答えとして示されています。

データの取り扱いについては、記事に、入力データがモデルの学習に使われるかどうかに関する記述は見当たりません。公表資料からは確認できないため、導入を検討する場合はベンダー各社の公式ポリシーで要確認です。

士業の視点で見ると、複数のスタッフが同じAIを共有する事務所では、誰がどの情報にAIを触れさせるか、AIに覚えさせた内容を誰が消せるか、といった論点が共通します。事務所内でのツール選定や運用ルールを考える際に、海外事例の一つとして参照できる材料です。ただし、この事例は自社の製品と社内業務を題材にしたもので、士業事務所の守秘義務や個人情報の取扱いにそのまま当てはまるかは別途の確認が必要です。

今後の動き：注目したい3つの点

記事は3番目のシリーズ記事と位置づけられていますが、続編の内容は記載されていません。確認の段階として注目できる点を挙げます。

まず、AsanaのMCPサーバー経由でClaudeがAsana上の情報を読める点です。MCPは、AIと外部のツールをつなぐための共通の接続方式で、記事ではBose氏が管理画面を開かずにClaudeへ進捗を尋ねられる例が紹介されています。次に、エージェントに固有の識別を与え、作業と権限を後から監査できるようにするという考え方です。最後に、エージェントが学んだ内容を積み上げていく持続的な記録という考え方で、記事末尾でBose氏がこの3点を今後の設計方針として述べています。

Claude PlatformやAIエージェント向けの案内は、AnthropicのClaude PlatformとAIエージェントのソリューションページに掲載されています。

まとめ

Anthropicは2026年9月29日、Asanaが人とAIの混成チームをどう設計しているかを紹介する記事を公開しました。役割の付与、共有メモリ、起動者の権限による制限、作業の可視化という4つの柱が示されています。制度改正を伴う内容ではありませんが、複数人でAIを使う際の権限と訓練の分け方を考える材料になります。データの学習利用については記事に記載がなく、要確認です。

参考文献

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https://shigyonochikara.jp/contact/

引用元: Anthropic Claudeブログ

本記事の作成体制について

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

本記事には特定の資格者による監修は入っていません。個別の事案について法令の当てはめや手続の可否を判断する必要がある場合は、当該分野の有資格者にご相談ください。本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、個別具体的な法律判断・税務判断・労務判断を提供するものではありません。

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