お客様の事例
500万
AI エージェントが顧客のビジネスワークフローで毎月実行
10x
本番環境エージェントをより迅速に構築
Claude Platform
Claude Platform でフロンティアエージェントを構築
フロンティアモデル、ハーネス、コンテキスト管理、インフラストラクチャが連携するよう設計されています。
導入企業
あらゆる作業に対応する Claude モデル
Fable 5.1
長時間稼働するエージェント向けの次世代インテリジェンス
入力
$10 / MTok
出力
$50 / MTok
プロンプトキャッシュ
読み取り
$0.25 / MTok
書き込み
$12.50 / MTok
Model use cases:
- Multi-day autonomous projects
- Expert-level work for frontier research
Opus 5
複雑な agentic coding やエンタープライズ業務に最適
入力
$5 / MTok
出力
$25 / MTok
プロンプトキャッシュ
読み取り
$0.50 / MTok
書き込み
$6.25 / MTok
Model use cases:
- Long-horizon coding and large migrations
- Multi-step agents across enterprise tools and data
Sonnet 5
コーディングとエージェント向けの高性能モデル
入力
$2 / MTok
出力
$10 / MTok
プロンプトキャッシュ
読み取り
$0.20 / MTok
書き込み
$2.50 / MTok
Model use cases:
- Everyday coding and developer loops
- Customer-facing agents and multi-tool workflows at scale
Haiku 4.5
最も高速で、最もコスト効率の高いモデル
入力
$1 / MTok
出力
$5 / MTok
プロンプトキャッシュ
読み取り
$0.10 / MTok
書き込み
$1.25 / MTok
Model use cases:
- Real-time, latency-sensitive product experiences
- Sub-agents inside larger multi-model systems
米国で実行する必要のあるワークロードについては、入力トークンと出力トークンで 1.1 倍の料金で米国限定の推論を利用できます。詳細はこちら。
Opus 5 の高速モードを通常料金の 2 倍の金額でご利用いただくことで、最大 2.5 倍の処理速度を実現できます。詳細はこちら。
プロンプトキャッシュの料金は、5 分間の TTL を反映しています。拡張プロンプトキャッシュについてご覧ください。
Claude 向けに設計された API
Messages API を通じて Claude の最先端モデルにアクセスし、完全な制御とカスタマイズを備えた構築を行えます。
コードの実行
Python コードの実行、可視化の作成、API 呼び出しでのデータの分析を行います。
構造化された出力
Claude の応答が JSON スキーマに準拠していることを確認します。
ツールの使用
Claude は数百の外部ツールや API との連携が可能となり、より幅広いタスクを実行できるようになります。
コンピュータの使用
Claude にブラウザやデスクトップを表示して操作させ、API のないアプリケーションでの作業を自動化しましょう。
引用
ソースドキュメントに基づいてレスポンスを生成します。
ファイル
会話の中でドキュメントのアップロードと参照ができます。
コンテキストウィンドウ
最大 100 万のコンテキストトークンを使用して、より包括的でデータ集約的なユースケースを実行できます。
圧縮
トークン制限に近づくと、古いコンテキストを自動的に要約します。
コンテキスト編集
ツール呼び出しと結果を自動的に消去します。
ウェブ検索と取得
ウェブからClaude に最新のデータを取り込みます。
BETA
Claude Managed Agents で、最も野心的なワークロードを強化
長期的に稼働するエージェントを大規模に構築し、導入できます。
セキュリティバイデザイン
認証情報がサンドボックスの外に保管され、暗号化が組み込まれるため、状態が自動的に保持されます。
観測可能なエンドツーエンド
セッショントレーシングは、各エージェントの実行内容とその理由を記録し、エージェントのパフォーマンスを向上させる組み込み型分析機能を備えています。
Claude 向けに構築
基盤となるハーネスは、Claude 向けに最適化されています。 モデルが改善されるにつれ、エージェントがそれに合わせて改善されます。
システムやナレッジに接続
Claude の機能を拡張およびカスタマイズできます。
Model Context Protocol（MCP）
AI インテグレーションのためのオープンスタンダードを通じて、Claude をツールやデータに接続できます。
Skills
事前構築済み、またはカスタマイズ可能なSkillsで、Claudeにお客様の専門知識、手順、ベストプラクティスを教えましょう。
メモリストア
エージェントはセッション間で記憶し、メモリファイルをお客様のインフラストラクチャに保持します。
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Claude Marketplace
現在ご利用中の Anthropic 利用枠で、当社のパートナーが提供する Claude 搭載ソリューションのお支払いができます。
エンタープライズワークロード向けに構築
データの制御と保護措置。
Enterprise Frontier Safeguards
対象のカスタマーに、データ保持期間ゼロ（ZDR）のプライバシーと、誤用を検出するための最先端の保護措置を提供します。
レジデンシー
お使いのクラウドプロバイダーで、アジア太平洋、カナダ、ヨーロッパ、米国のリージョンから、データの保存場所とリクエストの処理場所を選択できます。
データはあなたご自身のもの
デフォルトでは、Anthropic は Claude のトレーニングに商用導入から得られたカスタマーデータを使用しません。
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すべての主要クラウドプロバイダーで利用可能
Claude Platform で直接構築でき、エンタープライズセキュリティとサポートが組み込まれています。または、Amazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Foundry など、すでに使用しているクラウドで Claude を使用できます。
コストとパフォーマンスの管理
バッチ処理
大量のリクエストを非同期でバッチ処理し、コストを 50% 節約します。
プロンプトキャッシュ
Claude に背景知識と例を提供することで、コストを最大 90% 削減できます。
努力
Claudeがタスクに取り組む際の努力レベルを選択します。
アドバイザー戦略（ベータ版）
より高速で手頃な価格のモデルがよりインテリジェントなモデルを呼び出し、計画の評価やパフォーマンス改善のための作業を行います。
バッチ処理
Quoraの場合、バッチ処理がコストを節約しながら、リアルタイムで処理する必要のない多数のクエリを実行する際の複雑さを軽減します。
Claude Console でエージェントを観察・管理
分析と制御が組み込まれたカスタマーのコマンドセンター。
あなたは、カスタマーサポートチケットの分類を専門とする AI アシスタントです。あなたのタスクは、与えられたチケットの内容を分析し、事前定義されたリストから最も適切なカテゴリに割り当てることです。また、その分類の決定理由も説明します。
まず、使用可能なカテゴリを確認しましょう。
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
次に、分類する必要があるサポートチケットの内容を以下に示します。
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
以下の手順に従ってタスクを完了します。
– チケットの内容を注意深く読み、分析します。
– 内容が利用可能な各カテゴリとどのように関連しているかを検討します。
– チケットに最も適切なカテゴリを選択します。
– 推論プロセスの詳細な説明を提供します。
以下の構成を使用して回答します。
<classification_analysis>
このセクションでは、思考プロセスを分析してください。
– チケットコンテンツの中で最も関連性の高い部分を引用してください。
– 各カテゴリをリストアップし、チケットの内容とどのように関係しているかを注記してください。
– 各カテゴリについて、チケットをそのカテゴリに分類することの賛成論と反対論を示してください。
– 最も可能性の高いカテゴリ上位 3 つをランク付けしてください。
</classification_analysis>
<classification>
<category>選択したカテゴリをここに表示</category>
<reasoning>このカテゴリを選択した理由の簡潔な要約</reasoning>
</classification>
分析を徹底的に行い、説明を明確にすることを忘れないでください。目標は、十分に裏付けられた推論に基づいて正確な分類を提供することです。
構築
プロトタイプのプロンプト、Skills とファイルのアップロード、エージェントの設定を行います。
デプロイ
ボールトとメモリを備えたホスト型環境で、エージェントを実行できます。
モニタリング
モデルや API キーごとに、使用状況、コスト、キャッシュ、レート制限を追跡できます。
管理
API キー、メンバー、トークン制限、ワークスペースごとのセキュリティを管理できます。
企業が Claude Platform で構築する理由をご覧ください
「Claude Fable 5.1 は、当社のインシデント調査評価において主要なモデルです。この評価では実際の本番環境のインシデントを用い、当社のエージェントである Bits Investigation がどれだけ効果的に根本原因分析を行えるかを測定します。エージェントの出力は、当社のエンジニアが特定した根本原因と照合して評価します。これらの評価において、Fable 5.1 は Opus 5 を上回る推論能力を示し、当社がテストした中で最も複雑な本番環境のインシデントの診断に成功しました。」
スタッフエンジニア、ダニエル・シャン氏
「当社は提供開始日に、Devin における Opus 5 のトラフィックを Claude Fable 5.1 へ移行します。当社のテストでは、タスクあたりのコストを抑えながら Fable 5 と同等かそれ以上の結果を示しました。さらに新しいキャッシュ読み取りの料金体系により、これまで Opus に任せていたワークロードでも Fable クラスのモデルがようやく採算に合うようになりました。まずはコードレビューから始めます。」
共同創業者兼 CPO、ウォルデン・ヤン氏
「他の 3 つのフロンティアモデルが問題なしと判断した楽天メディカルの臨床研究プロジェクトのレビューを、Claude Fable 5.1 に依頼しました。すると、どのモデルも気づかなかった見落としを発見し、さらに検証すべきだと主張しました。その後、まったく新しい仮説を提示し、断念していたデータセットを一日のうちに新たな研究の方向性へと転換させました。Claude のようなフロンティアモデルが、このような形で新しい研究の探索を後押ししてくれたのは初めてです。」
プリンシパル AI エンジニア、フェリックス・ジョバンニ・ヴィルゴ氏
「Claude Fable 5.1 で際立っているのは文章です。より理解しやすく、より内容が充実しており、当社のライティングガイドラインにもよく従っています。Fable 5 とのブラインドテストでは、私は Fable 5.1 の文章と出力を選びました。さらに Canva Code では、実際の音楽に合わせて拍の合ったゲームプレイを、自ら生成したレベルに対応させたリズムゲームを構築しました。これは当社がテストした他のどのモデルも実現できなかったことです。」
AI 責任者、ダニー・ウー氏
「当社のリサーチ用評価一式において、Claude Fable 5.1 は最高スコアを更新しました。あるタスクでは、他のモデルからも、これまでの人間の研究者からも見たことのない、まったく異なる観点からの新しい解法を導き出し、これまでの頭打ちだった水準を大きく超える結果をもたらしました。創造的な問題解決や、難題を解くために必要なひらめきを得る点で優れています。」
プリンシパル AI エンジニア、マーキス・ウォン氏
「Claude を選択する決断は、完全にデータに基づいたものでした。複数のモデルプロバイダーを並行してテストしましたが、Claude はケース解決率と顧客満足度スコアにおいて一貫して最高の結果を示しました」
エンジニアリング組織チーフ・オブ・スタッフ、ティモシー・アディソン氏
「Anthropic との提携は非常に素晴らしいもので、同社のガイダンスとサポートにより、当社のエンジニアリングチームはモデルを最大限に活用できるようになりました」
CTO、ジョエル・ホーン
「Claude Opus 5 は、従来の Claude モデルよりも多くのトークンを消費することなく、Zapier の AutomationBench リーダーボードで首位に立ちました。未加工のアカウントヘルスのワークブックを受け取り、リスクのあるアカウントのフラグ付け、適切な担当者への通知、リテンション運用チーム向けの要約作成という解約防止の一連の処理をエンドツーエンドで実行しました。従来のモデルは合格に至りませんでしたが、Opus 5 は 100% を達成しました。」
CEO、ウェイド・フォスター氏
「Claude Opus 5 は、リーガルエージェント業務のパフォーマンスにおいて従来の Opus モデルから明確に一段向上しており、コーポレートガバナンスや仲裁といった業務分野で最も大きな改善が見られました。また、低めの推論レベルでも品質を維持できる Opus 5 の能力にも感銘を受けました。最大推論レベルの Opus 4.8 と比較して、平均で 26% 少ないトークン生成量で同等のパフォーマンスを達成しています。」
応用研究責任者、ニコ・グルーペン氏
テクニカルリソース
Claude のコンテキストエンジニアリングの新ルール
AI エージェントの評価をわかりやすく解説
Claude Cookbook：Claude を効果的に活用するための実践的なガイドと例
Claude Managed Agents の概要
アドバイザー戦略：Opus で Sonnet のインテリジェンスを強化する
MCP を使用して本番システムに到達するエージェントの構築
Managed Agents のスケール：脳と手の切り離し
長時間稼働するエージェントのための効果的なハーネス
Claude Platform を活用して構築
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