Case Study — Mits の W1〜W18（3/2〜6/30）
Cowork → CODE でリアルエージェント化、
8.91倍になった。
| フェーズ | 期間 | 週数 | 総時間 | 週平均h | 日平均h | 総K | K/h |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cowork / 非エージェント | W2-W6 | 5 | 378.4h | 75.7h | 10.8h | 9,404K | 24.9 |
| 疑似エージェント | W7-W9 | 3 | 237.0h | 79.0h | 11.3h | 34,350K | 144.9 |
| リアルエージェント | W10-W18 | 9 | 580.3h | 64.5h | 9.2h | 128,517K | 221.5 |
- 非エージェント → リアルエージェント : 8.91倍（Cowork → CODE でリアルエージェントフル活用）
- 非AIエージェント → 疑似エージェント : 5.83倍（Cowork → CODE で疑似エージェントでも効果）
※W2-W6 (Cowork 期間) は API 実測不可のためフェルミ推定 (Notion保存文字数 × R=2.5 tokens/文字)。総時間は gap10 (10分以内のギャップは連続とみなす)。
01週別 Token 量（積層バー）と実使用時間
週間 Output トークン数（左バー・左Y軸 0〜16M）
週間 総時間（パソコン前にいた時間・待ち込み・上限120h）
うち AI実働（Opus が動いた分の合計）
Max 5x 週間上限 7.5M（Opus換算・推定）
Cowork（対話型）期間
Pro plan 期間
Max 20x 期間
3/2 (月) — W1
Gemini で Claude Code と MCP のことを知る。「これは触ってみないと分からない」と決心。ここから11日間の検討期間。
3/13 (木) — W2
Anthropic Pro plan（$20/月）で開始。この日から Claude Desktop / Web で本格運用スタート。
3/14 (金)
Pro plan の 5時間制限に頻繁にぶつかる。$10 のクレジット追加を8回・$5 を2回、合計 $84 を1日で購入して継続。
3/17 (月)
「これは Max 20x の方が安い」と気づき Max 20x（$200/月）へアップグレード。以降4月13日まで Claude Cowork 主体で運用。
02Cowork → CODE でリアルエージェントフル活用で 8.91倍になった
Cowork / 非エージェント（W2-W6・5週）
1.88M
週平均 Token 量。W2-W6 は Cowork フェルミ推定 (R=2.5)。累計 9.40M。K/h = 24.9。
リアルエージェント（W10-W18・9週）
14.28M
週平均 Token 量。並列 teammate 期。累計 128.52M。K/h = 221.5。
週平均 Token 量の倍率
7.60倍
1.88M → 14.28M。Cowork 期比で週の Token 生産量が 7.6 倍。
時間あたり生産量 (K/h) の倍率
8.91倍
Cowork 24.9 K/h → リアルエージェント 221.5 K/h（gap10 換算）。時間は 75.7h/週 → 64.5h/週に減って密度が上がる。
最大週 Token（W13 5/25〜）
20.3 M
全期間ピーク。Cowork 期間平均 1.88M の 10.8倍。W8 は 18.8M で 2位。
中間フェーズ：疑似エージェント（W7-W9・3週）
週平均 11.45M ・ K/h 144.9
Cowork → CODE 移行だけで K/h は 5.83倍（24.9 → 144.9）。Agent Teams v2 導入でさらに 1.53倍（144.9 → 221.5）。CLI 化の効果が支配的で、Agent Teams はその上の乗せ算。