Slackで顧客から不具合の報告が届き、その内容を開発チケットへ移し、担当者に説明し直す。AIがコードを数分で修正できる時代になっても、その前後では人間が情報を運び続けています。
Salesforceが発表した「Slack Code」は、この分断を埋める新機能です。コーディングAIをSlackに呼び、チーム全員で計画、修正内容、完成画面を確認しながら、そのまま公開まで進めます。
重要なのは、Slack Codeが新しいコーディングAIではないことです。Claude、Devin、GitHub Copilot、ChatGPT、Vercelのエージェントが働く、AIエージェントの職場をSlackが作ろうとしています。
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Claude CodeやCodexなどの登場で、ソフトウェア開発は大きく変わりました。機能追加や不具合修正を頼むと、AIがコードを読み、複数のファイルを変更し、テストまで進められます。
ただ、多くのAIコーディングは「一人の人間とAI」の会話です。ターミナルやブラウザの中で何を頼み、AIが何を考え、なぜその修正になったのかは、周囲から見えません。
すると、AIが実装を速くしても、その前後に別の仕事が残ります。顧客の声を整理し、チケットを作り、エンジニアへ説明し、完成後にデザイナーや業務担当者へ確認してもらう仕事です。
コードは速い。連携は遅い。 これが次のボトルネックになっていました。

Slack Codeの公式発表によると、これはSlack独自の新しいAIモデルではありません。人間と複数のコーディングAIが、同じ案件を一緒に進めるための専用スペースです。
Slack上の会話で対応するAIをタグ付けすると、案件専用の「コードチャンネル」が立ち上がります。通常のチャンネルが会議室なら、コードチャンネルは会話、設計図、試作品までそろった共同作業室です。
創設パートナーとして挙げられているのは、AnthropicのClaude、CognitionのDevin、GitHub Copilot、ChatGPT、Vercelのエージェントです。Slack Code自体は全Slackプランで利用できますが、各エージェントの利用権は別に必要で、地域や契約によって提供状況が異なる場合があります。
つまり、Slackが自分で「最も賢い作業者」になろうとしているのではありません。優秀な作業者が集まる職場を押さえようとしているのです。

Salesforceが示した例は、購入ボタンの表示不具合です。PMがSlackで報告を見つけ、AIを呼ぶと、専用のコードチャンネルが作られます。
AIは関連する会話や画像、資料を踏まえて原因を調べ、修正案を提示します。PMが要件を伝え、デザイナーが色を指定し、エンジニアが技術的な注意点を加える。AIとの作業が、一人の画面ではなくチームに開かれます。
確認できるものは、大きく3つあります。
コードを読めない人でも、プレビューを見れば「色が違う」「この動きではない」と指示できます。AIが方向を外した場合は、参加者が途中で止めたり、修正したりできます。
本番環境への反映など、影響の大きい操作は専門家が承認します。作業完了後はチャンネルが自動でアーカイブされますが、会話や判断の履歴は監査・検索可能な記録として残ります。
AIが実装し、人間が共同で判断する。 Slack Codeはその流れを一つの画面にまとめます。

Slack CodeとClaude Code、Codexは競合するのでしょうか。関係を整理すると、役割はかなり違います。
Claude Code、Codex、Devinなどは、コードを調べ、修正し、テストする「作業者」です。一方のSlack Codeは、その作業者へ仕事を頼み、複数人で途中経過を見て、最後に承認する「職場」です。
Codexの公式Slack連携では以前から、チャンネルやスレッドで「@Codex」と依頼すると、クラウド上の作業を開始して結果をSlackへ返せました。Slack Codeは、その発注窓口を、チームが作業過程へ参加できるプロジェクトルームへ広げたものと見ると分かりやすいでしょう。
IDEやGitHubも不要にはなりません。コード本体や正式な変更履歴はGitHubなどが管理し、細かな実装ではIDEやターミナルも使われます。Slack Codeが埋めるのは、会話と開発ツールの間です。
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Slack Codeの価値を「AIがコードを速く書く機能」と捉えると、本質を見誤ります。コーディング自体は、すでにClaude CodeやCodexが高速化しています。
今回短くなる可能性があるのは、次のような時間です。
たとえば顧客対応担当者が「購入ボタンが見づらい」という声を受けたとします。従来は開発部門へ伝言し、順番を待つ必要がありました。Slack Codeでは、その会話からAIを呼び、試作品まで進め、最後にエンジニアが安全性を確認する流れが可能になります。
非エンジニアが急にプログラマーになるわけではありません。しかし、コードを書けなくても作る側に参加できるようになります。
一方で、依頼が簡単になるほど小さな改修案が大量に生まれる可能性があります。誰がAIを呼べるのか、どのコードへ触れられるのか、誰が本番反映を承認するのか。導入企業には権限と承認の設計が必要です。
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ここからは、発表内容を踏まえた考察です。
Slackにとって理想的なのは、ClaudeとChatGPTのどちらが勝つかを当てることではありません。どのAIが選ばれても、そのAIがSlackで人間から仕事を受け、チームの承認を得る状態を作ることです。
その布石はSlack Codeだけではありません。Slackは2026年2月、外部AIが権限を守りながら会話データを利用できるMCPサーバーとリアルタイム検索APIを一般提供しました。
Salesforceは将来的に、Slackbotを共通窓口として、依頼内容に応じてAgentforceや外部エージェント、必要なシステムを裏側で選択・連携させる構想も示しています。
さらに、コードチャンネルAPIを広く開発者へ開放し、マーケティング施策の作成や法務文書のレビューなど、開発以外の仕事にも広げる方針です。ただし、具体的な提供時期は明らかになっていません。
ソフトウェア開発は、成果物の差分やプレビューを確認しやすいため、最初の実験場所に向いています。しかし本命はコードではありません。人間とAIの共同作業の型を、あらゆる部署へ展開することです。

もちろん、この場所を狙っているのはSlackだけではありません。
MicrosoftはTeamsに加え、Outlook、Word、Excel、SharePointなどの業務アプリを持っています。さらにAgent 365を、Microsoft 365 CopilotやTeams、提携企業などの対応エージェントを横断して可視化・統制・保護する基盤と位置づけています。
GoogleもAsk Gemini in Chatを「仕事の統合コマンドライン」と位置づけ、Gmail、Drive、Docs、Calendarや外部サービスを横断する操作を進めています。
3社の強みを整理すると、Slackは「会話と共同作業」、Microsoftは「業務アプリと企業統制」、Googleは「メール・文書・情報理解」です。
企業システム全体を支配するという意味では、Microsoftの方が有利でしょう。一方、社員がAIへ相談し、仕事を頼み、結果を共同で確認する「対話型OS」では、Slackにも独自の勝ち筋があります。
Slack Codeは、単なる開発機能ではありません。AIコーディングを個人戦からチーム戦へ変えながら、Slack自身をAIが働く職場の入口へ変える一歩です。
企業が今見るべきなのは、どのAIが一番賢いかだけではありません。現場の会話から依頼が生まれ、AIが作業し、人間が確認して知識を残す。この一連の流れを、自社のどこに作るかです。
Slack Codeは、Salesforceが発表したSlack上の新機能です。独自のAIモデルではなく、Claude、Devin、GitHub Copilot、ChatGPT、Vercelのエージェントなど複数のコーディングAIと人間が同じ案件を一緒に進めるための専用スペースで、会話・作業計画・コード差分・完成画面をチームで共有しながら公開まで進められます。
Claude CodeやCodex、Devinはコードを調べて修正・テストする「作業者」です。一方のSlack Codeは、その作業者へ仕事を依頼し、複数人で途中経過を確認し、最後に承認する「職場」にあたります。両者は競合するのではなく役割を補完し合う関係です。
Slack Code自体は全Slackプランで利用できますが、各AIエージェントの利用権は別途必要で、地域や契約によって提供状況が異なります。開発以外の業務への機能拡張についても、具体的な提供時期は明らかになっていません。
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