Sharklyとは？

単一のAIコーディングエージェントに実際のタスクを任せることは、すでに可能です。変更内容を伝えれば、エージェントがファイルを編集し、テストを実行し、diffを返してくれます。このワークフローは、1つ目のエージェントが考えている間に2つ目のエージェントを動かしたいと思う瞬間までは、とても快適に感じられます。しかしその先には、2つのターミナル、管理すべき2つのブランチがあり、誰が何をしているかを共有する記録はありません。さらに3つ目のエージェントと、手伝いたいというチームメイトが加われば、すべては誰にも見えないプライベートなプロンプトとターミナルセッションに変わってしまいます。エージェント自体は問題ありません。欠けているのは、その周りを支えるシステムです。

そのシステムを提供するのがSharklyです。チームメイトに仕事を割り当てるのと同じ感覚で、AIコーディングエージェントに仕事を割り当てられます。担当者、コンテキスト、結果が返ってくる場所、そしてマージ前のレビュー工程を備えたタスクとして扱えます。コーディングを行うのはあくまでエージェントです。Sharklyは、チームがすでに使っているツールの周囲に、共有タスク、コンピューター、コンテキスト、コントロール、レビューというレイヤーを追加します。

TL;DR

Sharklyはオールインワンのエージェント指揮・管理プラットフォームです。Claude Code、Codex、GeminiといったAIコーディングエージェントを、実際のタスクシステムの中で割り当て可能かつ追跡可能なチームメンバーに変えます。タスクを割り当て、自分のコンピューター上で複数のエージェントを並列実行し、コンテキスト、進捗、ブロッカー、結果、人間によるレビューをリクエストからリリースまで可視化できます。これらのコーディングツールを置き換えるものではなく、その周囲に置くコーディネーション層です。

Sharklyとは？

Sharklyは、人と複数のAIコーディングエージェントを1つの共有ワークシステム上で連携させるためのプラットフォームです。タスクを割り当てると、エージェントが隔離されたワークスペースで調査・実行し、その結果はタスクに戻ってきて、人がレビューして承認します。コードを動かすのは引き続きコーディングツールであり、Sharklyはそれら全体にわたる割り当て、コンテキスト、並列実行、レビューを管理します。

Sharklyの立ち位置を最も明確に示すのは、Sharklyが「やらないこと」です。製品自身のFAQから引用します。

SharklyはClaude Code、Codex、その他の実行ツールの代替ではありません。チームがすでに使っているツールの周囲に、共有タスク、コンピューター、コンテキスト、コントロール、レビューのレイヤーを追加するものです。

つまり役割分担は明確です。実行を担うのはClaude Code、Codex、および同種のツールです。Sharklyは、そうしたツール全体にわたるチームレベルの割り当て、接続されたコンピューター、タスクのコンテキスト、進捗、ブロッカー、結果、人間によるレビューを管理します。AIエージェントオーケストレーションとは何かをすでにご存じなら、Sharklyはそれを自分で組み上げることなく実現する具体的な方法の1つです。

この境界線は重要です。このカテゴリのツールについて最もよくある誤解は「自分のエージェントと競合する」というものですが、そうではありません。Claude Codeのセットアップ、Codexの設定、サブスクリプション、APIキーはそのまま使い続けられます。Sharklyはそれらの上位に位置し、その実行を割り当て可能で追跡可能なものにします。

サブスクリプションはご自身のものを

ここでトークンを再販することはありません。モデルの利用は、接続したコーディングツールに設定されたサブスクリプションまたはAPIキーを通じて継続されます。モデルのクォータは、チームが接続するAIコーディングツール、プラン、APIアカウントによって決まるものであり、Sharklyには依存しません。こうした線引きがこのレイヤーを誠実に保ちます。Sharklyは、あなたとモデルの間に割り込むのではなく、コーディネーションによってその存在価値を発揮します。

Sharklyが解決する課題：エージェントはスケールするが、コーディネーションはスケールしない

エージェントが1つなら、良いプロンプトがあれば十分です。エージェントが複数になれば、マネージャーが必要になります。チームがつまずくのはまさにこの変化のところで、エージェントが役立つと分かってからは、あっという間に訪れます。

エージェントを1つだけ動かすなら、ターミナル1つで足ります。眺めて、diffをレビューして、マージして、次に進む。ところが3つ動かすと、3つの失敗パターンがほぼ同時に現れます。

• 衝突。2つのエージェントが同じリポジトリを編集すると、互いの変更を上書きしてしまいます。コミットされていない作業は消え、gitの状態は絡まってしまいます。
• 見えなさ。エージェントが6つのターミナルタブに分散すると、どのタスクが完了し、どれが行き詰まり、どれが静かに間違ったアプローチで進んでいるのか分かりません。
• コンテキストの喪失。各実行の目標、diff、議論、レビューは、それぞれ別々のプライベートセッションに存在します。共有されたものが何もないため、チームメイトはあなたの続きから作業を引き継げません。

これらはいずれもエージェントの品質の問題ではありません。どのエージェントも丁寧に作業しているかもしれません。失敗の原因はコーディネーションであり、それはまさにタスクシステムが人間のチームに対して解決してきた種類の失敗です。Sharklyは同じ考え方をエージェントに適用します。すべての実行に担当者、共有記録、レビューゲートを与えることで、実行はプライベートなターミナルに消えていくのではなく、チームの計画の一部になります。

この悩みをランタイム固有の形で知りたい方は、複数のClaude Codeエージェントを並列で実行するガイドで、ターミナル側から同じ壁を解説しています。

中核となる概念の定義

Sharklyの用語は少なく、それぞれの言葉が1つの意味だけを持ちます。この5つを覚えれば、製品の残りの部分も明快に読めます。

• タスクはSharklyにおける作業の基本単位です。目標、担当者、コンテキスト、実行、結果、レビューを保持します。すべてはここに戻ってきます。
• エージェントは、仕事をどう処理すべきかを定義します。指示、スキル、コーディングツールなどです。チケットを人に割り当てるのと同じように、タスクをエージェントに割り当てます。
• コンピューターは、エージェントのセッションが実行されるホストとローカルリソースを提供します。Sharkly Desktopによるローカル、またはSharkly CLIによるリモートで、自分のマシンを接続し、自分が管理する場所でコードを実行できます。
• ランタイムは、実際のエージェントセッションを実行します。Claude Code、Codex、Gemini、その他のコマンドラインランタイムがここに接続されます。
• クルーは、1人のリーダーエージェントによって調整される、人とエージェントの再利用可能なグループです。

この分離こそが要点です。エージェントは仕事の進め方を定義し、コンピューターはホストとローカルリソースを提供し、ランタイムは実際のセッションを実行し、タスクはチームの共有記録として残ります。各部分が1つの役割だけを担うことが、並列エージェントで溢れた現場を読み解ける状態に保ちます。

単一のエージェントを使うべきとき、クルーを使うべきとき

多くの人がこの判断を逆にしています。ほとんどの作業にクルーは必要ありません。小さく明確に定義された作業なら、タスクを直接1つのエージェントに割り当て、可動部分をゼロに保ちましょう。クルーを使うのは、リーダーエージェントが広い目標を解釈し、他のエージェントメンバーを巻き込み、その結果を1つのタスクにまとめる必要があるときです。まずはシンプルなツールに手を伸ばし、単一のエージェントでは本当に目標全体を担えないときにクルーへ進みましょう。最初の本番タスクは1つのエージェントに任せるべきで、その手順は最初のタスクのチュートリアルで扱っています。

ワークフロー：リクエストからリリースまで4つのステージ

Sharklyはプロダクトの仕事を4つのステージとして捉えます。これはプラットフォーム全体の背骨であり、チームがすでに実践しているリリースの進め方にきれいに対応します。

ステージ1：記述と調査

人が自然言語でニーズを記述します。エージェントがプロダクト、コードベース、過去のタスク、チームのルールを調査し、スコープと受け入れ基準を完成させ、実行可能なタスクを作成します。人間が意図を示し、エージェントがそれを実際に着手可能な作業へと変えるのです。

ここからこのレイヤーが効いてきます。あいまいな依頼を毎回あなたが正確なプロンプトに翻訳する代わりに、エージェントが形を整え、他の人にも見えるタスクとして書き留めます。SharklyのタスクはSH-312のような、本物のチケットです。スクロールして消えていくチャットメッセージではありません。

ステージ2：自動並列開発

エージェントは準備完了のタスクを自ら取得し、隔離されたgit worktreeで作業します。フロントエンド、バックエンド、バグ修正、テストカバレッジが同時に進み、それぞれが自分のコンピューター上の専用ワークスペースで動きます。並列作業を安全にするのがworktreeです。1つのリポジトリの履歴を共有しながら、独自のブランチとファイルを保つ、リンクされた作業ディレクトリです。5つのエージェント、5つのworktree、5つのブランチ、衝突はゼロです。

実行はあなたが接続したコンピューター上で行われるため、問題のある変更はそのブランチとマシンの中にとどまります。誤ってメインブランチに触れることはありません。この仕組みを詳しく知りたい方は、AIコーディングエージェントのためのgit worktreeガイドをご覧ください。

ステージ3：テストと人間による受け入れ

エージェントは型チェック、テスト、ビルドを実行し、変更の要約、検証結果、既知の制約をタスクに添付します。人が承認するか、変更を依頼するか、マージとリリースの段階を判断します。実行、ブロッカー、結果、フォローアップの議論はタスクのタイムラインに戻るため、レビューは素のdiffではなく、完全なコンテキストに基づいて行われます。

多くのエージェントを動かすことを無謀ではなく安全にするのが、このステージです。チェックポイントのないスピードは、かつて1つを出荷するのにかかっていた時間で5つのバグを出荷する方法でしかありません。承認ゲートはスループットを維持しながら、本当に重要なその瞬間に人をループへ戻します。最終的な受け入れとリリースの判断は人に委ねましょう。

ステージ4：プロジェクトとスプリント

チームは完了状況、担当、依存関係、スコープ変更、ブロッカーを共有プランで追跡します。エージェントの作業は人の作業と同じプロジェクトとスプリントの中にあるため、マネージャーは6つのターミナルとチャットスレッドをつなぎ合わせるのではなく、1つのボードを見れば済みます。変更と進捗はタスクに還元され続けます。

人間とエージェントの契約

Sharklyを1つの考え方にまで削ぎ落とすと、こうなります。エージェントは調査し、実行し、テストし、報告します。人は方向性を定め、権限を与え、結果を受け入れます。自動化はチームの判断が必要とされる地点で止まり、完全なコンテキストと検証可能なエビデンスを備えた成果物を返します。

この一文が安全モデルのすべてです。これはまた、エージェントプラットフォームがコードベースを機械に渡して手を引いてしまうのではないかという懸念に対する、誠実な答えでもあります。実際にはそうではありませんし、そうあるべきでもありません。価値ある形は、判断が必要な両端、つまり最初の方向づけと最後の受け入れに人を置き、機械的な中間をエージェントに任せます。Sharklyは完全自律という幻想ではなく、この形を中心に作られています。

チームの強みはどこから生まれるか

製品全体の底に静かな主張が流れており、それを率直に述べておく価値があります。チームのレバレッジは、より多くのAIチャットを開くことからは生まれません。役割、ルール、コンテキスト、ワークフローを共有することから生まれます。

ある開発者が丁寧に作り込んだプロンプトは、エージェントプロファイルと再利用可能なスキルとして取り込むことで、チーム全体が割り当てられるものになります。1つの良いセットアップを、チームが再利用する開発能力に変えるのです。10人がそれぞれエージェントをうまく動かす方法を再発見するのと、全員が仕事を流し込む1つの共有設定があるのとでは、こうした違いがあります。エージェントは質問に答えるだけではありません。現在の状態から作業を洗練させ、前進させ、すべての結果をチームに返します。

既存のプロセスを作り直す必要はありません

Sharklyの導入はマイグレーションプロジェクトではありません。チームがすでに使っているツールをそのまま使いながら、実行を割り当て可能で追跡可能にできます。コンピューターを接続し、エージェントを設定すれば、チームがすでに理解しているプロセスを作り直すことなく、仕事のルーティングを始められます。

Jiraを日常的に使っているなら、チームが見慣れたプロジェクト、タスク、ステータス、ワークフローをそのまま使い続けてください。Sharklyを接続すれば、既存のシステムをそのままに、その中でエージェントの実行が作業を前進させます。目的は、現在の環境に可視化されレビュー可能な実行を追加することであり、全員が学び直さなければならない新しいものに置き換えることではありません。

Sharklyと自作環境の比較

多くのチームが自前のスクリプトでエージェントをオーケストレーションしています。シェルラッパーのフォルダ、いくつかのtmuxペイン、ブランチの命名規則などです。それは機能しますし、少量の作業を行う個人開発者にとっては正しい選択かもしれません。それが通用しなくなる瞬間は、予測できます。

正直に言えば、1～2個のエージェントを1人で動かし、作業を誰かに引き継ぐことがないなら、自作環境のほうが保守は軽く済みます。複数を動かす場合や、他の誰かが作業を見る必要がある場合、自分で作らなければならないコーディネーションが、まさにSharklyという製品そのものです。他のオーケストレーションレイヤーとの比較は別途じっくり扱うべきテーマです。トレードオフについてはオーケストレーションガイドでより深く掘り下げています。

Sharklyは誰のためのものか

この製品は、すでにAIコーディングツールを使っていて、仕事を振り分け、複数の実行を調整し、進捗と結果を1つの共有ワークフローでレビューしたいと考えているプロダクトチームとエンジニアリングチームを対象としています。具体的な適合例をいくつか挙げます。

• 複数のエージェントを同時に動かすバックエンド開発者。並列実行が衝突しないよう、隔離されたworktreeを必要とする人。
• エージェントの作業を他のすべてと同じボードで確認し、マージ前のレビュー工程を必要とするエンジニアリングマネージャー。
• エージェント利用に関するチーム標準を、属人的な知識ではなく共有されたエージェントとスキルとして形にしたいテックリード。
• ラベルのない6つのターミナルの混沌を避けつつ、スループットを上げたい個人開発者。

まだどれも自分に当てはまらないという場合、それもまた真摯な答えです。Sharklyはコーディネーションがボトルネックになっているときにこそ価値を発揮します。それに満たない規模なら、エージェント1つとターミナル1つで十分です。

はじめかた

最小構成の実用的なSharklyワークフローは、あえて控えめです。コンピューターを1台接続し、エージェントを1つ作成し、リスクの低いタスクを1つ割り当てるだけです。いきなりバックログ全体を書き換えるのではなく、実際の要件1つからエージェントに始めさせましょう。1つのタスクが4つのステージを通るのを眺め、自分で結果を承認すれば、どんな解説よりもこのレイヤーをよく理解できるはずです。

そこから、何かを並列で走らせるために2つ目のエージェントを追加し、次にチームメイトをボードに招き入れましょう。各ステップは、これまで手作業で行っていたコーディネーションを置き換えていきます。

始めるには：Sharklyをダウンロードし、コンピューターを接続して、最初のタスクを流してください。各概念の詳細はdocs.sharkly.aiのドキュメントで解説しています。

よくある質問

Sharklyを一文で表すと？ Sharklyはオールインワンのエージェント指揮・管理プラットフォームであり、AIコーディングエージェントを割り当て可能かつ追跡可能なチームメンバーに変えます。それにより、タスクを割り当て、複数のエージェントを並列で実行し、コンテキスト、進捗、結果、人間によるレビューをリクエストからリリースまで可視化できます。

SharklyはClaude CodeやCodexを置き換えますか？ いいえ。SharklyはClaude Code、Codex、その他の実行ツールの代替ではありません。実行を行うのはそれらのツールであり、Sharklyはその周囲に共有タスク、コンピューター、コンテキスト、コントロール、レビューのレイヤーを追加します。

Sharklyを通じてモデル費用を支払う必要がありますか？ いいえ。モデルの利用は、接続したコーディングツールに設定されたサブスクリプションまたはAPIキーを通じて継続されます。モデルのクォータは、チームがすでに契約しているプランとAPIアカウントによって決まります。

エージェントのコードは実際どこで実行されますか？ あなたが接続したコンピューター上です。Sharkly Desktopによるローカル、またはSharkly CLIによるリモートで実行されます。各実行には隔離されたgit worktreeが割り当てられるため、並列のエージェント同士が衝突せず、変更はあなたが承認するまで隔離されたままです。

単一のエージェントではなくクルーを使うべきなのはどんなときですか？ 小さく明確に定義された作業なら、タスクを1つのエージェントに割り当ててください。クルーは、リーダーエージェントが広い目標を解釈し、他のエージェントメンバーを巻き込み、その結果を1つのタスクにまとめる必要があるときに使います。まずはシンプルに始めましょう。単一エージェントの進め方は最初のタスクガイドをご覧ください。

これは完全自律ですか？エージェントが自分でマージするのですか？ いいえ。エージェントは調査し、実行し、テストし、報告します。人は方向性を定め、権限を与え、結果を受け入れます。最終的な受け入れとリリースの判断は人に委ねられます。

Jiraを使い続けられますか？ はい。チームがすでに使っているプロジェクト、タスク、ステータス、ワークフローをそのままに、Sharklyを接続すれば、すでに見慣れたシステムの中でエージェントの実行が作業を前進させます。