Claude Code advisorを同一課題で実測：effort連動は約1.3倍だった

Claude Code の advisor（アドバイザー）機能を使っていると、気になることが2つあります。

• メインセッションの effort を low や medium に下げたら、相談役の advisor まで浅く考えるようになるのか？
• それとも advisor は、Plan 用のサブエージェントのように xhigh のような深い設定で固定されているのか？

公式ドキュメントにも、検索にも答えが見つからなかったので、手元で確かめてみました。結論は次のとおりです。

• advisor の effort を個別に設定する方法はありません。選べるのはモデルだけです。
• 条件をそろえた実験では、advisor の出力はメインの effort に少しだけ引きずられました（low → xhigh で約1.3倍）。同じモデルを直接動かしたときの約3.7倍と比べると、ごく弱い連動です。
• advisor の思考量は、同じモデルを直接動かしたときの medium〜high 相当と推定できました。メインを xhigh にしても、advisor が xhigh 並みに考えることはありませんでした。

途中で一度、実ログの集計から「メインの effort とはまったく連動しない」と結論しかけました。なぜそう見えたのかも含めて、順に書いていきます。

advisor は、メインのモデルが作業の要所で「より強いモデル」に相談できる機能です。公式ドキュメントでは、方針を決める前・同じエラーが続いたとき・完了を宣言する前などに呼ばれると説明されています。advisor は会話の全体（ツールの呼び出しと結果を含む）を読み、助言だけを返します。advisor の思考部分はメイン側に渡る前に捨てられます。

設定は3通りで、どれもモデルを選ぶためのものです。

• /advisor コマンド（セッション中に切り替え。既定値として保存される）
• 設定ファイルの advisorModel（例: "advisorModel": "opus"）
• 起動オプション --advisor <モデル>（そのセッションだけ）

Claude Code の advisor のページと、その土台になっている Claude API の advisor tool のページを、effort・thinking・inherit などの語で確認しました。

メインの effort は effortLevel や modelSettings で設定できますが、公式ドキュメント上はメインモデルのための設定で、advisor に効くとは書かれていません。引き継ぐのか、固定なのかも書かれていません。

メイン側の effort の段階（low〜max）そのものは、Claude Code の新effortモード徹底解説で整理しています。

同じ疑問を持つ人がいないか検索しました。見つかったのは主に次の3種類です。

1. effort 全般の解説記事: low〜max の違いや、モデルごとの effort の保存方法など。advisor には触れていないものがほとんどでした。
2. GitHub の Issue: 「/effort や /advisor の選択がそのまま既定値として保存されてしまう」「特定の組み合わせで advisor が unavailable になる」など、使い勝手の要望や不具合の報告です。effort を継承するかどうかを確かめたものは見つかりませんでした。
3. 混同している説明: 「frontmatter に effort: xhigh と書けば advisor もその深さになる」という要約も見かけました。ただしこれはサブエージェント（.claude/agents/*.md で定義する委託先）の仕組みで、advisor とは別物です。Plan 用などのサブエージェントを xhigh にしていても、それが advisor に効くという根拠はありません。

一次情報が無いので、自分で測ることにしました。

Claude Code は会話の記録を JSONL 形式でローカルに保存しています。advisor を呼ぶと、その応答の usage.iterations[] に type: "advisor_message" という項目が増え、advisor のモデル名と入出力トークン数が記録されます。同じ行には、そのターンのメインの effort（perTurnEffort）も残っています。

筆者の約1か月分（2026-08-28〜09-28）のログから advisor の呼び出し 2,483 回を抜き出し、メインの effort 別に advisor の出力トークン数（思考込み）の中央値を出しました。

対照として同じログのメインモデル（Fable 5.1）を見ると、low 493 → high 857 と effort に応じてはっきり増えていました。一方で advisor は low がいちばん多いくらいで、effort に沿った増減が見えません。

ここで一度「advisor はメインの effort とは連動しない」と結論しかけました。しかしこれは、毎回ちがう作業・ちがう長さの会話をまとめて比べている集計です。相談の中身によって advisor の考える量は大きく変わるので、30% 程度の差なら簡単に埋もれてしまいます。high や xhigh のデータは数セッション分しかありません。そこで、条件をそろえて測り直しました。

やり方

1. 同じ課題を用意する。 架空の作業記録を1つ作りました（月末だけ売上集計がずれるバグの調査途中で、直し方が2案あって迷っている、という内容）。
2. 物差しを作る。 advisor と同じ Opus 5.5 を、claude -p --effort <値> で low / medium / high / xhigh / max の5段階で直接動かしました。「助言役として、この作業記録に次の方針を助言してください」と頼み、各5回ずつ出力トークン数と思考トークン数を記録しました。この回は advisor を無効にしています。
3. advisor を測る。 メインも Opus 5.5 にし、advisor に Opus 5.5 を付けて、メインの effort を low / high / xhigh に切り替えました。「答える前に必ず advisor に一度相談して」と指示して各5回実行し、advisor_message の出力トークン数を記録しました。advisor に渡る入力はどの回も約23,000トークンで、ほぼ同じです。

結果1：advisor はメインの effort に少しだけ連動する

low と high はほとんど重なっていますが、xhigh の5回はすべて low の5回より多くなりました（並べ替え検定で片側 p≈0.024）。メインの effort は、advisor にもある程度は伝わっていると考えるのが自然です。

ただ、その幅は小さなものです。物差し側（同じモデルを直接動かした場合）は low → xhigh で出力が約3.7倍になったのに対し、advisor は約1.3倍でした。

結果2：advisor の思考量は medium〜high 相当

物差し側の結果です。

advisor は短く助言するよう作られているので、出力の合計をそのまま比べると不公平です。そこで思考の量で比べます。advisor の思考トークンは記録に出ないため、「advisor の出力 − 助言本文」で逆算しました。助言本文は公式の目安（400〜700トークン）と、物差し側の本文と同じくらい（約950トークン）の両方を仮定しています。

逆算した advisor の思考量は、どの仮定・どのメイン effort でも 672〜1,702 トークンに収まりました。物差しの medium（780）〜 high（1,172）のあたりで、上限でも xhigh（3,481）の半分に届きません。max（27,384）とは桁が違います。

「advisor は xhigh 固定では」という予想は、少なくともこの実験では外れました。 Plan 用のサブエージェントを xhigh にしていても、advisor はそれとは別の、もっと控えめな深さで考えているようです。

言えること

• advisor の effort は設定できず、公式にも仕組みの説明はありません。
• メインの effort を上げると advisor の出力も少し増えますが、その幅は同じモデルを直接動かしたときよりずっと小さいです。
• advisor の思考量は、直接実行の medium〜high 相当でした。xhigh や max 並みに考えている様子はありません。

言えないこと

• advisor が内部でどの effort 値を使っているかは断定できません。advisor には専用の指示文があり、物差しとまったく同じ条件にはならないからです。
• 実験は1つの課題・1つのモデル（Opus 5.5）・各5回だけです。Fable など他のモデルや、長い実作業の会話では違う結果になるかもしれません。
• advisor は実験的な機能なので、今後の更新で挙動が変わる可能性があります。

1. メインの effort は、コストと速さで決めてよい。 メインを下げると advisor も少し控えめになりますが、その差は小さいものです。
2. advisor に xhigh 並みの深さは期待しない。 advisor は要所で方針を確かめる相談役です。本当に深く考えさせたい設計判断は、effort を上げたメインか、xhigh のサブエージェントに任せるほうが確実です。
3. advisor を強くしたいときは、モデルを変える。 確実に効く指定は /advisor や advisorModel でのモデル選択だけです。
4. サブエージェントの effort と混同しない。 effort: xhigh はサブエージェント定義の話で、advisor には効きません。
5. ログの集計だけで判断しない。 実運用ログは条件がばらばらなので、小さな差は見えなくなります。確かめたいときは、同じ課題で条件をそろえて比べるのが近道です。

今回の実験は、claude -p（非対話モード）だけで再現できます。自分の使い方でも同じか確かめたいときの手順です。

1. 物差しを取る。 advisor を切った状態で、同じ課題を effort だけ変えて直接実行します。環境変数 CLAUDE_CODE_DISABLE_ADVISOR_TOOL=1 を付けると、advisor を確実に外せます。例: claude -p --effort high "（課題文）"
2. advisor を測る。 同じ課題に「答える前に必ず advisor に一度相談して」と書き添え、--advisor opus を付けて、メインの effort だけを変えて実行します。advisor を呼ぶかどうかはモデルが決めるので、相談を明示的に頼むのがこつです。例: claude -p --effort low --advisor opus "（課題文）"
3. 記録を読む。 Claude Code がローカルに保存する会話記録（JSONL）で、usage.iterations[] のうち type: "advisor_message" の項目を探し、その出力トークン数を比べます。
4. 条件をそろえる。 課題文・モデル・回数（今回は各5回）を固定し、変えるのは effort だけにします。1回ずつのばらつきが大きいので、中央値で比べるのがおすすめです。

この結果が役に立つ人

• メインの effort を下げてコストを抑えつつ、要所の確認だけは強いモデルに任せたい人
• 「advisor は xhigh で考えているはず」と思い込んで設定を組んでいた人

気にしなくてよい人

• 短い作業が中心の人。公式ドキュメントも、計画することが少ない短い作業では advisor の効果は小さいとしています
• 毎ターン最も深い思考が要る作業をしている人。advisor に頼るより、メインのモデルや effort を上げるほうが確実です

• advisor の effort は個別に設定できません。メインから引き継ぐのかどうかも、公式には書かれていません。
• 実ログ2,483回の集計では連動していないように見えましたが、条件をそろえた実験では、メインの effort に弱く連動していました（low → xhigh で約1.3倍）。
• advisor の思考量は、同じモデルを直接動かしたときの medium〜high 相当でした。xhigh 固定ではありません。
• advisor の深さを変えたいなら、モデルを選び直すのがいちばん確実です。

• Escalate hard decisions with the advisor tool - Claude Code Docs
• Advisor tool - Claude Platform Docs
• Effort - Claude Platform Docs
• anthropics/claude-code Issue #78329（/effort と /advisor の選択が既定値として保存される件）

• 検証日: 2026-09-28
• Claude Code v2.1.283（Linux）
• 実ログ集計: 筆者の Claude Code 実ログ（2026-08-28〜2026-09-28）・advisor 呼び出し 2,483 回（Fable 5.1 / Opus 5 / Opus 5.5）
• 対照実験: claude -p・メイン Opus 5.5・advisor Opus 5.5・同一の架空作業記録・物差し25回＋advisor 15回（ネットワークエラーと advisor の混入で取り直した分を除く）

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