2026年10月AIオーケストレーション動向〜ClaudeとCodexとHermesと〜

Claude Code・Codex・Hermesを比較する

モデル、機能、そして「エージェントとしての性格」の違い

AI駆動開発では、単に「どのLLMが賢いか」だけでなく、どのエージェント環境で、どのモデルを使い、どこまで自律的に仕事を任せられるかが重要になってきました。

現在、私が特に注目しているのが、

• Claude Code
• OpenAI Codex
• Hermes Agent

の3つです。

一見すると似ていますが、実際に使ってみると思想はかなり違います。

結論から言えば、

Claude Codeは「強力な開発エージェント」
Codexは「OpenAI系の実行型ソフトウェアエージェント」
Hermesは「モデルを選ばない汎用オーケストレーター」

という整理がしっくりきます。

Claude Code

Claude CodeはAnthropicが提供する、ターミナルを中心としたエージェント型コーディングツールです。

コードベースを自分で探索し、ファイルを書き換え、テストを実行し、Git操作まで行います。単なるコード補完ではなく、自然言語で「この機能を追加して」「原因を調べて直して」と頼むタイプの開発エージェントです。 

現在の主要モデル

2026年10月時点では、Claude 5.5世代が中心です。

モデル	特徴	向いている用途
Claude Opus 5.5	最上位。判断力・長時間作業・複雑なコードに強い	設計、大規模改修、難しいデバッグ
Claude Sonnet 5.5	高性能かつ高速・低コスト	日常的な開発、バグ修正、実装
Haiku系	軽量・高速モデル	大量処理、軽いタスク

Claude Opus 5.5は、Anthropicが現在のOpus系で最も強力なモデルと位置づけており、大規模コードベースの長時間作業、Agent、専門業務を重点領域としています。API価格は100万トークンあたり入力4ドル、出力20ドルです。 

一方のSonnet 5.5は、Opusより軽く高速です。Anthropic自身も「日常的なタスク、バグ修正、ドキュメントや資料作成」に強いモデルとして位置づけています。Sonnet 5.5はSonnet 5より30%以上高速化し、多くの処理で最大30%低コストになりました。 

個人的には、普段使いならSonnet、難しい設計や原因究明ではOpus、という使い分けが非常に分かりやすいと思います。

Claude Codeの特徴

Claude Codeの強みは、モデル単体の賢さだけではありません。

コードベースを自分で探索し、

調査

 ↓

設計

 ↓

ファイル編集

 ↓

コマンド実行

 ↓

テスト

 ↓

修正

 ↓

Git操作

までを一連の流れとして実行できます。

主な機能は、

• ファイル編集
• コードベース全体の理解
• Bash/CLI実行
• テスト・lint
• Git履歴調査
• commit / PR作成
• Web検索
• MCP
• サブエージェント
• Hooks
• Skills / instructions

などです。 

Claude Codeの印象を一言でいうと、「非常に優秀なシニアエンジニアをターミナルに置く」に近いです。

特にClaude系モデルは、実装前の設計やコードの意図を理解する能力が強く、「まず考えてから直す」傾向があります。

OpenAI Codex

Codexも同じくターミナルやデスクトップから動かせるソフトウェア開発エージェントですが、最近はかなり方向性が広がっています。

現在のCodexは、単なるコード生成ツールではなく、

複数の作業を並行して実行するソフトウェアエージェント基盤

に近づいています。

現在の主要モデル

2026年10月時点では、Codexで特に重要なのが次の3モデルです。

モデル	特徴	向いている用途
GPT-6.1 Sol	Astraに迫る性能と高いコスト効率	複雑な開発、長時間Agent
GPT-6 Sol	高性能な汎用Agent	通常〜高度な開発
GPT-6 Luna	非常に高速・低コスト	軽作業、大量処理

OpenAIはGPT-6.1 Solを、複雑なコーディング、コンピューター操作、専門業務でAstraに迫るモデルと位置づけています。100万トークンあたり入力2ドル、出力10ドルです。 

GPT-6 Lunaは、速度とコストを重視したモデルです。OpenAI自身も「focused, high-volume tasks」に向くモデルとしています。 

以前のGPT-5.6世代に比べ、GPT-6 Sol / Lunaは価格も大きく下がっています。OpenAIはGPT-5.6のプロモーション価格に比べ50%安くなったと説明しています。 

Codexの特徴

現在のCodex CLIには、

• Agent view
• マルチエージェント
• Git Worktree
• 音声
• 使用量確認
• Mermaid / LaTeX表示
• タスク分岐
• 他Agentのtaskのread / fork

などが入っています。 

特に面白いのは Worktreeとマルチエージェント です。

例えば、

Codex

 ├─ Agent A → API実装

 ├─ Agent B → テスト

 ├─ Agent C → ドキュメント

 └─ Agent D → レビュー

のように作業を分け、それぞれ別のGit Worktreeで並行実行できます。

GPT-6.1 Solはベータ版のマルチエージェントにも対応しています。 

Claude Codeが「一人の非常に優秀なエンジニア」という印象なら、Codexは最近、「複数の実働エージェントをまとめて動かす開発環境」に寄ってきた印象があります。

3. Hermes Agent

HermesはClaude CodeやCodexと少し性格が違います。

Nous Researchが開発しているHermes Agentは、特定のLLMに依存しません。

つまり、

Hermes

 ↓

Claude

GPT

Gemini

DeepSeek

Qwen

Grok

MiMo

など

と、頭脳を自由に入れ替えられるのが大きな特徴です。

公式のNous Portalでは300以上のモデルを切り替えて利用できます。 

Hermes自身のモデルもある

Nous Researchには、

• Hermes-4-70B
• Hermes-4-405B

という独自モデルがあります。

これらは数学、科学、指示追従、構造化出力、長文などに強いHybrid Reasoningモデルです。 

ただし、ここが少し意外です。

Nous自身が、

Hermes-4をHermes Agentのメインモデルとして使うことは推奨していない

と説明しています。

Hermes-4は会話・推論向けで、Agentが必要とする高速なTool Callingループには最適化されていないためです。 

つまり、

Hermes Agent ≠ Hermesモデル

です。

これはかなり重要です。

Hermes Agentは「器」で、その中にClaude、GPT、Gemini、DeepSeekなどを入れて動かします。

Hermesの最大の特徴は「エージェントそのもの」

Hermesは、コーディング専用ではありません。

公式にも「IDEに縛られたCoding Copilotではない」と明記されています。 

できることは非常に多く、

• Terminal操作
• ファイル操作
• Web検索
• ブラウザ操作
• MCP
• Memory
• Skills
• Cron
• サブエージェント
• Discord
• Slack
• Telegram
• WhatsApp
• 音声
• 画像認識
• 画像生成
• TTS
• API Server

などを持っています。 

現在のHermesには約100種類のBuilt-in Toolがあります。 

Memoryが強い

HermesにはセッションをまたぐMemoryがあります。

MEMORY.md

USER.md

Skills

Session history

などを使い、

前回何をやったか
ユーザーがどういう環境を使っているか
過去に成功した手順は何か

を蓄積できます。 

さらに、Hermesは経験した作業からSkillを作成し、そのSkillを後から改善する「learning loop」を特徴としています。 

これはClaude CodeやCodexと比べても、かなりHermesらしい部分です。

Hermesはモデルを役割ごとに分けられる

これも面白い機能です。

Hermesでは、

Main model

     ↓

Agent全体の判断

Auxiliary model

 ├─ Vision

 ├─ Context圧縮

 ├─ Web要約

 ├─ Skill検索

 ├─ MCP routing

 └─ Approval判断

というように、仕事ごとにモデルを分けられます。 

例えば、

Main     → Claude Sonnet

Vision   → Gemini

Summary  → Luna

Routing  → 軽量モデル

といった構成も可能です。

これはコスト最適化にも効きます。

サブエージェントもかなり強力

Hermesにはdelegate_taskがあり、子Agentを生成できます。

各子Agentは、

• 独立したcontext
• 独立Terminal
• 制限されたtool set

を持ち、複数タスクを並行実行できます。標準では3つまで同時実行できます。 

さらにexecute_codeを使うと、LLMがPythonを書き、そのPythonからHermesのToolを直接呼べます。

つまり、

LLM

 ↓

Python

 ↓

Web Search

 ↓

抽出

 ↓

フィルタリング

 ↓

結果だけLLMへ

という処理ができます。

大量のTool結果をすべてLLMのContextへ流さずに済むので、かなり合理的です。 

Claude Code・Codex・Hermesを比較

ここまでを整理すると、次のようになります。

	Claude Code	Codex	Hermes
主目的	Coding Agent	Software Agent	汎用Agent
開発元	Anthropic	OpenAI	Nous Research
モデル固定	Claude中心	GPT中心	自由
Terminal	◎	◎	◎
File操作	◎	◎	◎
Git	◎	◎	○
Worktree	○	◎	○
サブAgent	◎	◎	◎
Web	◎	◎	◎
Browser操作	○	◎	◎
MCP	◎	◎	◎
Memory	○	○	◎
Skills	◎	◎	◎
Cron	△	Automation等	◎
Discord / Slack	△	△	◎
モデル切替	△	GPT内	非常に強い

3つは競合というより「階層が違う」

個人的には、Claude Code・Codex・Hermesを同じカテゴリーで比較するだけでは少し違うと思っています。

むしろ、

Hermes

   ↓

 ┌──────────────┐

Claude Code    Codex

 └──────────────┘

と考える方が自然です。

Claude CodeとCodexは実際にコードを書く実働部隊。

Hermesは、その上で

どのAgentに何をさせるか

を判断する司令塔です。

この構成なら、

「この仕様を実装して」

        ↓

      Hermes

        ↓

   まず設計を判断

        ↓

Claude Code → 設計・レビュー

Codex       → 実装

Gemini      → 調査

DeepSeek    → 補助推論

        ↓

      Hermes

        ↓

   結果をまとめる

という構成が可能になります。

私が現在考えている構成

現在は、

Orca / Multica

       ↓

     Hermes

       ↓

Claude Code / Codex / Grok / Gemini / DeepSeek

という構成を試しています。

OrcaとMulticaは上位のAutomation・Task・Agent管理。

Hermesが判断とオーケストレーション。

そしてClaude CodeやCodexなどが実際の仕事をする、という考え方です。

この構成にしてから、CursorやVS Codeのような「Editor + Agent」とは少し違う方向に進んできました。

CursorやVS Codeでは、

Editor

  ↓

Agent

ですが、今考えているのは、

Agent

  ↓

Tools / Coding Agent / Editor

です。

エディタが中心なのではなく、Agentが中心にあり、必要に応じてコードやツールを操作する。

今後のAI駆動開発は、こちらの方向に進む可能性が高いと感じています。

まとめ

Claude Code、Codex、Hermesは、それぞれかなり性格が違います。

Claude Code
は、Claudeの高い推論能力を使った「強力な開発エージェント」。

Codex
は、GPT-6系を中心にWorktreeやMulti-Agentを活用する「実行力の高いソフトウェアエージェント」。

Hermes
は、Claude・GPT・Gemini・DeepSeekなどを自由に組み合わせ、Memory・Skills・Cron・MCP・サブAgentまで統合する「汎用オーケストレーター」。

という位置づけです。

今後は「ClaudeとGPTのどちらが賢いか」というモデル比較より、

どのAgentを司令塔にして、どのモデルに、どの仕事を割り振るか

の方が重要になってくるのではないかと思います。

特に2026年に入ってからは、Claude Code、Codex、Hermesだけでなく、Orca、Multica、OpenClawなども急速に進化しており、AI駆動開発は「モデルの競争」から「エージェント構成の競争」へ移りつつあると感じています。

※本記事は2026年10月4日時点の公開情報をもとにしています。Claude、GPT、Hermesはいずれも更新速度が非常に速いため、モデルや機能は今後変更される可能性があります。