Claude Code 出力64kトークン対応・Copilot CLIに/undoコマンド追加｜2026年3月22日 AIコーディングツール最新情報

機能の概要

Claude Code v2.1.77（3月17日リリース）でClaudeモデルの出力トークン上限が大幅に引き上げられました。Opus 4.6のデフォルト最大出力が64kトークンに拡張され、Opus 4.6・Sonnet 4.6ともに上限は128kトークンまで設定できるようになっています。また、`allowRead` サンドボックス設定が追加され、`denyRead` で制限したディレクトリの一部に対して読み取りアクセスを再許可する細かい権限制御が可能になりました。

開発現場での活用シーン

• 大規模リファクタリングの一括処理：出力トークンの拡張により、数百行にわたるクラスのリファクタリングや大きなコンポーネントの書き換えを、途中で途切れることなく一度に受け取れるようになる。「続きを出力して」というやり取りが減り、作業のテンポが上がる。
• 詳細なコードレビューコメントの生成：PRに含まれる変更量が多い場合でも、各ファイルへの詳細なレビューコメントをまとめて生成できる。受託案件でのドキュメント品質を保ちながらレビュー工数を下げる用途に向いている。
• allowReadで最小権限の設計：denyReadで機密ディレクトリを広くブロックしつつ、必要な設定ファイルだけ読み取り許可を戻せる。セキュリティ要件が厳しいSES案件やエンタープライズ導入時に細かいアクセス制御ができる。

ひとこと

64kトークンへの拡張は地味に見えて、実際の使い勝手には大きく効きます。これまで「出力が途切れる」という理由でClaude Codeを敬遠していたケースの多くが解消されるはずです。大きなコードベースを扱うチームは、改めて試してみる価値があります。

機能の概要

• /undoコマンド追加：直前のターンとファイル変更を取り消せる。エージェントが意図しない変更を加えた場合に即座に戻せる安全網ができた。
• マルチセッション実験的サポート：複数のCopilot CLIセッションを並行して実行できる実験的機能が追加。並列タスク処理の足がかりとなる。
• --effortフラグ：--reasoning-effortの短縮形として--effortが使えるようになり、コマンドがよりシンプルに書ける。
• 大ファイルのメモリ使用量削減：ファイル全体を表示する際のメモリ消費が最適化され、大規模リポジトリでの動作が安定。
• Codespaces・リモート環境での認証改善：デバイスフロー認証がCodespaces・リモートターミナルでも正しく動作するように。
• SDKカスタムスラッシュコマンド：セッション開始・参加時にSDKクライアントがカスタムスラッシュコマンドを登録できるようになり、チームや案件ごとの独自コマンドを組み込みやすくなった。
• /copyがWindows向けHTML形式で出力：/copyコマンドがWindowsでWord・Outlook・TeamsへのペーストにそのままHTML形式で書き込めるようになった。

開発現場での活用シーン

• /undoは受託開発の安全弁に：エージェントが生成したコードを確認せずに適用してしまったとき、素早く元に戻せる。スプリント終盤の追い込みで焦っているときに特に効いてくる機能。
• SDKカスタムコマンドでチーム標準化：プロジェクトの命名規則・コーディング規約に沿ったカスタムコマンドをSDKで定義しておくことで、チームメンバー全員が同じルールでAIを呼び出せる。SES案件でのルール統一にも使える。
• リモート・Codespaces対応の強化：クラウド開発環境を積極活用しているチームで、認証まわりの摩擦が減る。GitHubのCodespaces日本リージョン対応とあわせて、クラウドファースト環境の整備が進みやすくなる。

ひとこと

/undoコマンドは小さな追加に見えて、エージェントへの信頼度を上げる大事な一歩だと思っています。「AIが変えたものを手動で戻す手間」がなくなることで、より積極的にエージェントを使えるようになる。マルチセッションはまだ実験的ですが、並列エージェント実行が安定してくれば、複数フィーチャーを同時進行させるチームにとって実用的な選択肢になります。

機能の概要

• 使用量メトリクスで自動モデル選択を実際のモデルに解決：「auto」モードで呼び出したとき、使用量レポートに実際に使われたモデル名が表示されるようになった。コスト把握・最適化がしやすくなる。
• RaycastからCopilotコーディングエージェントのログをライブ監視：Raycastの拡張機能を通じて、エージェントの動作ログをリアルタイムで確認できるようになった。

開発現場での活用シーン

• コスト管理の精度向上：Copilotのautoモードは「どのモデルを使ったかわからない」という不透明さがあった。使用量レポートで実モデルが確認できるようになり、月末の請求確認やプランの見直し判断に使える情報が増える。
• Raycastユーザーはエージェント監視が格段に楽に：Mac環境でRaycastを使っている開発者にとって、ターミナルを別途開かなくてもエージェントの進捗を手元で確認できる。作業中の画面切り替えコストを減らせる。

ひとこと

「autoモードで何が動いているかわからない」という感覚は、AI活用コストの予測を難しくする要因でした。実際のモデルが見えるようになったことで、チームのAI利用コストを管理しやすくなります。Raycast連携は使っている人には刺さる改善。Macメインのチームなら早めに試してみてください。