「anatomy」は、AIに「この仕組みを説明して」と頼むと、本物の機械のように動く図を作ってくれる道具です。箱と矢印の図ではなく、歯車や棚が動く模型で理解できるのが特徴です。2026年10月に開発者がSNSで紹介してから、名前を見かけるようになりました。ソースコードは誰でも見られる形で公開されています。
anatomyをひとことで言うと？
anatomyは、AIに仕組みの説明を頼んだとき、動かして確かめられる精密な模型風の図を作らせるための追加機能（スキル）です。
※スキルとは: AIエージェントに後から足せる「専門の手順書」のことです。
※AIエージェントとは: 質問に答えるだけでなく、ファイルを作ったり、出来を確かめたりまで自分で進めてくれるAIのことです。
たとえるなら、料理人に専門のレシピ集を渡すようなものです。料理人（AI）は同じでも、レシピ集があれば、その料理がぐっと上手になります。anatomyは「動く図の作り方」が書かれたレシピ集にあたります。実際には、AIがこの手順に沿って、画面の中で動く図を作ります。
もう一つ、図の違いでたとえます。ふつうの説明図は、理科の教科書にある「箱と矢印」です。anatomyが目指すのは、手で回して確かめられる実験キットのほうです。作者本人も、箱と矢印では「部品があること」しか伝わらず、動きは読者が想像するしかない、と説明しています（作者の紹介ページ）。
これまでと何が変わるのか
- 説明が「読むもの」から「触って確かめるもの」に変わります。 たとえばLRUキャッシュ（よく使う情報を手元に置き、古いものから入れ替える仕組み）は、棚に並んだ4冊の本で表されます。最近使った本ほど左に置き、新しい本が来たら右端の本を棚から外します（gihyo.jp）。
- 図を頼むときの指示が一行で済みます。 作者は、描き方ではなく「説明したい考え」だけを伝えるのが基本だと述べています。ただし完成までには、数十分から数時間かかります。
- 作った図を共有したり、Webサイトに載せたりできます。 利用者が作った図を集めるギャラリーがあり、公開用の部品も配られています。
anatomyとは？誰が作った何なのか
開発者のRyan氏（Xのアカウント名は @wheresryan22）が作りました。2026年10月10日にXで紹介し、あわせてGitHubにも公開しています（gihyo.jp）。
GitHubの説明では、考えを「実際に動く物体」として組み立てて説明するClaude向けのスキルとされています（GitHub）。たとえば、変更がなければ作業を省く仕組みは、全部のピンが合ったときだけ回る鍵に置き換えます。ひとつの描画機能を16個の画面で共有する仕組みは、1つのペンが16か所を回る機械になります。
図は、物を斜め上から見下ろす「アイソメトリック」という描き方で表されます。数十から数百の小さな部品を組み合わせ、ポインター（マウスなど）やキーボードの操作に合わせて動きます。
ChatGPTなどとの違い
ChatGPTのような対話AIは、主に文章で答えます。anatomyはAIそのものではありません。AIエージェントに追加して使う、図づくりの手順書です。
資料に、ChatGPTとの直接の比較は書かれていません。ChatGPTで使えるかどうかも、資料からは確認できません。資料で対応が分かるのはClaude Code、Codex、OpenCodeです。GitHubの説明にはAntigravityも書かれています。
なぜ話題になっているの？
話題になっている理由は、資料から読み取れる範囲では次のとおりです。
紹介の分かりやすさ。 作者はXで「機械を一行で説明すると、Claudeが命を吹き込む」という趣旨の投稿をしました。回して眺められる図、炎や水の表現、部品が実際に動く3D表現を挙げています（gihyo.jp）。
見て分かる作例。 公式サイトの機械式時計では、リューズ（ねじ巻きのつまみ）を引き上げてぜんまいを巻けます。時間の流れを20分の1や100分の1に遅くすると、歯車が歯1本の半分ずつ進む様子まで見られます（作者の紹介ページ）。
広がる場。 公開後に、利用者が作った図を共有するコミュニティギャラリーもできました。図を操作できるだけでなく、作るときに使った指示文やAIの種類も見られます。
GitHubでの注目や、gihyo.jpの記事がはてなブックマークで読まれている様子から、開発者の間で関心が集まっていると言えます。ただし、人気の理由を作者や読者が語った資料はありません。上の三点は、あくまで資料の内容からの整理です。
どんな仕組み・特徴があるの？
1. 考えを「ありそうな機械」に置き換えてくれる
何ができるかというと、ソフトウェアの抽象的な考え方を、見て分かる機械に変えてくれます。作者のページには、次のような例が並びます。
- 順番待ちの列（キュー）は、ビー玉を流す仕掛け
- 最近使ったものを残すキャッシュは、本棚
- ブルームフィルタ（「たぶん登録済み」を素早く判定する仕組み）は、3つのリールを持つスロットマシン
どう実現しているかというと、AIへの手順書の一番上に「物体そのものが説明である」という原則が書かれています。ラベルや矢印だけの図は避け、何が動き、その動きが何を意味するかを一文で言い表すよう求めています。実在の機械の写真をそのまま写すのではなく、新しく考えた機械にするのも決まりです。
2. 図には3つの種類がある
何ができるかというと、図の表現を目的に応じて選べます。GitHubの説明では次の三種類です（GitHub）。
- SVG: 基本の形です。立体的に影をつけた部品を、奥から手前へ重ねて描きます。
- SVG＋WebGL: 炎、水、蒸気、光のように線では描けないものを足します。WebGLは、ブラウザーで光や炎などを描く技術です。SVGだけでも図は読める作りです。
- 3D（ベータ版）: 回るダイヤルや、折れて落ちる部品のように、奥行き方向にも動く図です。ベータ版とは、試験的に提供している段階という意味です。
どう実現しているかというと、指示文に書いた言葉でモードが決まります。「interactive」で操作に反応する図になり、書かなければ静止画です（gihyo.jp）。必要に応じて「WebGL」や「3D」も書き足します。
3. 画面の数字と部品の動きが同じ計算から出る
何ができるかというと、図に出る数字と部品の動きがずれません。たとえば時計では、4番目の歯車が1分に1回転し、中心の歯車が1時間に1回転するといった実際の比率で歯車が作られています（作者の紹介ページ）。
どう実現しているかというと、部品を動かす小さな計算モデルを1つ用意し、画面に出す値もすべてそのモデルから求めるよう、AIに指示しています。見た目だけを合わせた飾りにならないための決まりです。
4. 作ったあとに自分で確かめる
何ができるかというと、完成した図の細かい不具合を減らします。たとえばジェットエンジンの作例では、配管がほかの部品を突き抜けていないかを、バラバラにした状態やその途中のすべての場面で調べたと説明されています（GitHub）。
どう実現しているかというと、AIがスクリーンショットや拡大画像で、部品のつなぎ目を一つずつ確認します。この確認には、動作確認用のブラウザー（ChromeまたはChromium）が使われます。
5. いろいろな形で取り出せる
何ができるかというと、図を別の場所で再利用できます。出力できるのは、単独で開けるHTMLページ、スタイルを埋め込んだSVGファイル、React／Next.js向けの部品です。明るい配色と暗い配色も選べます。
公式サイトのCollectionにある52点の作例は、「anatomy-figures」というパッケージにもなっています。時計やジェットエンジンの動き、二分探索、DNSの名前解決、TCPハンドシェイク（通信を始める前の挨拶）などを説明する図があります（gihyo.jp）。
自分に関係ある？向いている人・向いていない人
結論から言うと、図を作る側として直接使うのは、いまのところエンジニアか、それに近い人が中心です。使うには、AIエージェントを自分のパソコンに用意し、文字で命令を入力する必要があるからです。
一方、図を見る側なら、誰でも触れます。 公式サイトのCollectionの図は、ブラウザー上で操作しながら動きを確かめられます（gihyo.jp）。IT用語を図で理解したい学生や、仕組みを説明される側の人にとっては、見る価値があります。
向いていそうな人は次のとおりです。
- 技術の解説記事、授業の教材、社内勉強会の資料を作る人
- 自分のWebサイトに、動く説明図を載せたい開発者
- 「箱と矢印」の図に物足りなさを感じている人
向いていない人は次のとおりです。
- 数分で図を仕上げたい人（完成までに数十分から数時間かかります）
- AIエージェントを使う環境がなく、これから用意するつもりもない人
普段使うサービスの裏側に自動で組み込まれていくのかは、資料からは確認できません。ただし図をWebサイトの部品として配れるため、将来、解説ページの中で目にする機会はあるかもしれません。これは可能性の話で、資料に予定が書かれているわけではありません。
使い方・始め方（触ってみたい人向け）
ここからは実際に触ってみたい人向けです。読み飛ばしても全体像は分かります。
前提条件
- 対応するAIエージェント（Claude Code、Codex、OpenCodeなど）
- Node.js（導入用ツールの1.7.1版は22.20以降を要求）
- 図の確認用にChromeまたはChromium
GitHubによれば、APIキーは不要で、追加でインストールするものもなく、Node.jsに最初から入っている機能だけで動きます。導入すると、例の図も含めて約10MBが手元にコピーされます（GitHub）。
導入のコマンド
Claude Codeに入れる場合は、次のコマンドです。
npx skills add wheresryan22/anatomy -g -a claude-codeCodexなら末尾の claude-code を codex に、OpenCodeなら opencode に変えます。Antigravity向けには antigravity を指定します。
図を作らせる
導入後、Claude CodeとOpenCodeでは /anatomy、Codexでは $anatomy に続けて、説明したい対象を書きます。GitHubの例は次のとおりです。
/anatomy explain how a token bucket rate limiter works, interactive作者のページには、炎などの表現を足す例もあります。
/anatomy explain how a jet engine afterburner works, interactive, WebGL作者が示す制作時間の目安は、部品40〜80個で30〜90分、80〜150個で2〜4時間、車両・建物・プラント全体で6時間以上です（gihyo.jp）。映画1本分から、仕事の1日の大半に近い長さです。
完成した作例を使う
Reactで作例を使いたい場合は、次のコマンドで部品を入れます。
npm install anatomy-figuresインストールせずに雰囲気だけ知りたいなら、作者の紹介ページの機械式時計が分かりやすい作例です。GitHubのexamplesフォルダにある.htmlファイルを開く方法もあります。
ギャラリーへの投稿
図を作ったあと、同じ作業の中でAIに「ギャラリーに公開して」と頼めます。AIは、送る内容（図のソース、指示文、使ったAI、記録された制作時間やトークン数など）を先に見せます。利用者が同意すると、公開用の申請（プルリクエスト）を作ります。
申請された図は、隔離された環境で作り直して検証されます。そのあと管理者の確認と取り込みを経て、掲載されます。
※トークン数とは: AIが読み書きした文章の量を測る単位です。使った量の目安になります。
注意点・現時点で分かっていないこと
- 時間がかかります。 一行で頼めても、完成まで数十分から数時間かかります。
- 料金は資料からは分かりません。 anatomy自体はAPIキー不要で、ソースコードはMITライセンス（利用や改変が広く認められる公開条件）で公開されています。ただし、図を作らせるAIエージェント側の料金や利用上限は資料に書かれていません。
- 3Dモードはベータ版です。 動きや見た目が今後変わる可能性があります。
- 資料同士で食い違う点があります。 作例の数について、gihyo.jpは公式サイトのCollectionに52点と書いています。作者の紹介ページの一覧では33点です。どちらが新しい数字かは、資料からは判断できません。
- 対応するAIの書き方が違います。 gihyo.jpはClaude Code、Codex、OpenCodeの3つを挙げています。GitHubはAntigravityも導入先に含めています。紹介ページはClaude Code向けのスキルと説明しています。
- 説明の正しさは第三者に確かめられていません。 配管が部品を突き抜けないといった確認は、作者側の説明です。図が正確かどうかを外部が検証した資料は、今回はありませんでした。
- ギャラリーに送る内容を確認しましょう。 指示文や使ったAIの情報が公開されます。送る前にAIが内容を見せ、同意を取る流れになっています。
- スマホなどでの動作は不明です。 動作環境の詳しい条件は、資料からは確認できません。
- 検索で別の話題が混ざります。 anatomyは英語で「解剖学」などを指す一般的な言葉です。医療ドラマや歴史資料など、無関係な話題も検索に出ます。
まとめ
- anatomyは、仕組みを動く機械の図にして説明させるための、AIエージェント向けの追加機能です。
- 一行で頼むと、数十〜数百の部品でできた図が作られ、触って確かめられます。
- 図を作るのは主にエンジニア向けですが、できあがった作例は、ブラウザーで誰でも眺められます。
- 完成には数十分から数時間かかり、AIエージェント側の料金は資料からは分かりません。
- 作例数や対応エージェントの書き方に資料間の違いがあるため、使う前に公式の情報を確認しましょう。
よくある質問
プログラミングができなくても使えますか？
図を作る側は、AIエージェントを入れてコマンドを打つ必要があるため、エンジニア向けの道具です。一方、公式サイトのCollectionに載っている図は、ブラウザーで操作して眺めるだけなら特別な知識は要らないと資料から読み取れます。
無料で試せますか？
ソースコードはMITライセンスで公開されており、導入にAPIキーも不要と書かれています。ただし、図を作らせるAIエージェント側の料金や利用上限は資料に載っていないため、利用中のサービスの条件を確認してください。
ChatGPTやClaudeとは別のものですか？
別物です。anatomyはAIそのものではなく、AIエージェントに追加する手順書のようなスキルです。資料で対応が確認できるのはClaude Code、Codex、OpenCodeなどで、ChatGPTで使えるかは資料からは分かりません。
図ができるまでどれくらい時間がかかりますか？
作者の目安では、部品40〜80個で30〜90分、80〜150個で2〜4時間、車両や建物など全体の図では6時間以上です。公式サイトの機械式時計は、AIが約1時間54分かけて作りました。
作った図はWebサイトで使えますか？
使えます。図はSVGファイル、単独で開けるHTMLページ、React/Next.js向けの部品として出力できます。52点の作例はanatomy-figuresというパッケージでも提供され、Reactで再利用できると紹介されています。
