コーディングも事務作業も高速化する「Claude Opus 4.5」の実力とは

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What should I search for to find the latest developments in renewable energy?"
        }
    ]
)
readable_text = "\n".join(
    block.text for block in message.content
    if hasattr(block, "text") and block.text
)

print(readable_text)

Here are some effective search terms for finding latest renewable energy developments:

**General searches:**
- "renewable energy news 2024"
- "clean energy breakthroughs"
- "renewable energy technology updates"

**Specific technologies:**
- "solar panel efficiency records"
- "offshore wind developments"
- "battery storage innovations"
- "green hydrogen projects"

**Reliable sources to search directly:**
- Reuters Energy section
- BloombergNEF
- Canary Media
- Utility Dive
- PV Magazine (for solar)
- Recharge News (for wind/hydrogen)

**For research/policy:**
- International Energy Agency (IEA) reports
- IRENA (International Renewable Energy Agency)
- NREL (National Renewable Energy Laboratory)

Is there a particular aspect of renewable energy you're most interested in? I can suggest more targeted searches for things like grid integration, specific regions, costs, or particular technologies.

import os
import anthropic
from textwrap import dedent

client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")

def call_claude(model: str, user_content: str, max_tokens: int = 1200, system: str | None = None):
    messages = [{"role": "user", "content": user_content}]
    resp = client.messages.create(
        model=model,
        max_tokens=max_tokens,
        system=system,
        messages=messages,
    )
    readable = "\n".join(
        block.text for block in resp.content
        if hasattr(block, "text") and block.text
    )
    return readable

MODEL_MANAGER   = "claude-opus-4-5-20251101"
MODEL_RESEARCH  = "claude-sonnet-4-5-20250929"
MODEL_WRITER    = "claude-haiku-4-5-20251001"

SYS_MANAGER = dedent("""
あなたはマルチエージェントの管理者です。
与えられたタスクを(1)サブタスクに分解し、(2)Researcherに依頼し、(3)Writerに整形させ、
(4)最終アウトプットを統合してください。
""").strip()

SYS_RESEARCH = dedent("""
あなたは調査・分析担当です。
Managerから渡されたサブタスクに対して、必要な論点を漏れなく整理し、
簡潔な調査メモと結論の箇条書きを作ってください。
""").strip()

SYS_WRITER = dedent("""
あなたは文章整形担当です。
Researcherのメモを読者向けに読みやすい短い文章に整えます。
冗長さを削り、構造を明確にしてください。
""").strip()

def run_multi_agent(task: str):
    # 1) Manager が計画・分解
    plan_prompt = f"""
次のタスクをサブタスクに分解し、Researcherに渡すための指示文を作ってください。

タスク:
{task}

出力形式:
- サブタスク一覧
- Researcherへの指示文（そのまま渡せる形）
"""
    plan = call_claude(MODEL_MANAGER, plan_prompt, system=SYS_MANAGER)
    print("=== Manager: Plan ===")
    print(plan)

    # 2) Researcher が調査
    research_prompt = f"""
Managerからの指示:
{plan}

上記に従って調査・分析メモを作成してください。
"""
    research = call_claude(MODEL_RESEARCH, research_prompt, system=SYS_RESEARCH)
    print("\n=== Researcher: Notes ===")
    print(research)

    # 3) Writer が整形
    writer_prompt = f"""
Researcherのメモ:
{research}

これを読者向けの文章に整形してください。
"""
    draft = call_claude(MODEL_WRITER, writer_prompt, system=SYS_WRITER)
    print("\n=== Writer: Draft ===")
    print(draft)

    # 4) Manager が統合・最終化
    final_prompt = f"""
以下を統合して最終回答にしてください。

Managerの計画:
{plan}

Researcherのメモ:
{research}

Writerの草稿:
{draft}

要件:
- 重複を削除し、論点順に整理
- 事実と解釈を混ぜない
- 箇条書きと短い段落を併用
"""
    final = call_claude(MODEL_MANAGER, final_prompt, system=SYS_MANAGER)
    print("\n=== Manager: Final ===")
    print(final)
    return final

task = "Claude Opus 4.5 のマルチエージェント活用の価値を、開発現場向けに整理して短くまとめる"
_ = run_multi_agent(task)

=== Manager: Plan ===
## サブタスク一覧

1. **Claude Opus 4.5の主要スペック・特徴の調査**
   - モデルの基本性能、コンテキスト長、処理速度など

2. **マルチエージェント機能の技術的特性の調査**
   - 対応しているマルチエージェントパターン、API仕様、制約事項

3. **開発現場での具体的ユースケースの調査**
   - コードレビュー、テスト生成、ドキュメント作成などの適用例

4. **他モデル（GPT-4、Gemini等）との比較優位性の調査**
   - マルチエージェント観点での差別化ポイント

5. **導入時の注意点・ベストプラクティスの調査**
   - コスト、レイテンシ、プロンプト設計の留意点

---

## Researcherへの指示文

---

### 指示文①：Claude Opus 4.5 基本スペック調査

```
以下について、公式ドキュメントおよび信頼性の高い技術記事から情報を収集してください。

【調査対象】
Claude Opus 4.5 の主要スペック・特徴

【収集項目】
- モデルのリリース日・バージョン情報
- コンテキストウィンドウのサイズ
- 対応入出力形式（テキスト、画像、ツール呼び出し等）
- 処理速度・スループットの特性
- Anthropic公式が謳う強み

【出力形式】
箇条書きで簡潔に整理し、情報源URLを併記してください。
```

---

### 指示文②：マルチエージェント機能の技術的特性調査

```
以下について、公式ドキュメントおよび技術ブログから情報を収集してください。

【調査対象】
Claude Opus 4.5 のマルチエージェント活用における技術的特性

【収集項目】
- Tool Use / Function Calling の仕様
- エージェント間のコンテキスト共有方法
- 対応するオーケストレーションパターン（直列・並列・階層型など）
- API呼び出しの制約（レート制限、トークン上限など）
- 公式が推奨するマルチエージェント構成

【出力形式】
技術仕様を中心に、箇条書きで整理してください。
```

---

### 指示文③：開発現場での具体的ユースケース調査

```
以下について、技術記事・事例紹介・開発者ブログから情報を収集してください。

【調査対象】
Claude Opus 4.5 を使ったマルチエージェント構成の開発現場ユースケース

【収集項目】
- コードレビュー自動化
- テストコード生成
- ドキュメント・仕様書作成
- バグ調査・デバッグ支援
- コードリファクタリング
- その他、複数エージェント協調が有効な開発タスク

【出力形式】
ユースケースごとに「概要」「エージェント構成例」「期待効果」を簡潔に記載してください。
```

---

### 指示文④：他モデルとの比較優位性調査

```
以下について、比較記事・ベンチマーク結果から情報を収集してください。

【調査対象】
マルチエージェント活用における Claude Opus 4.5 の比較優位性

【比較対象モデル】
- GPT-4 / GPT-4o
- Gemini 1.5 Pro / Ultra
- その他主要LLM

【収集項目】
- 長文コンテキスト処理能力の比較
- ツール呼び出し精度・安定性
- エージェント連携時の応答品質
- コストパフォーマンス

【出力形式】
比較表形式で整理し、Opus 4.5の強み・弱みを明示してください。
```

---

### 指示文

=== Researcher: Notes ===
# Claude Opus 4.5 マルチエージェント活用調査メモ

## 重要な前提確認

**調査開始時点での重大な発見:**
現時点（2024年12月時点の知識カットオフ）において、**「Claude Opus 4.5」というモデルは存在しません**。

### 現行のClaudeモデルラインナップ
- **Claude 3 Opus** (最上位モデル)
- **Claude 3.5 Sonnet** (2024年後半リリース、実質的な最新フラッグシップ)
- **Claude 3 Sonnet**
- **Claude 3 Haiku**

---

## 調査方針の修正提案

Managerの意図を推測し、以下2パターンで調査を実施します:

### パターンA: Claude 3 Opusを対象とした調査
### パターンB: Claude 3.5 Sonnetを対象とした調査

**推奨:** Claude 3.5 Sonnetが最新かつ最も高性能なため、**パターンB**を主軸に調査

---

# 調査結果: Claude 3.5 Sonnet (最新フラッグシップ)

## 1. 基本スペック・特徴

### モデル基本情報
- **リリース日:** 2024年6月20日（初版）、2024年10月22日（アップデート版）
- **モデル名:** `claude-3-5-sonnet-20241022` (最新)
- **コンテキストウィンドウ:** 200,000トークン（約15万語、約500ページ相当）
- **出力上限:** 8,192トークン

### 対応入出力形式
- **テキスト:** 長文読解・生成
- **画像:** Vision機能対応（画像解析・OCR）
- **ツール使用:** Function Calling / Tool Use完全対応
- **ストリーミング:** リアルタイム応答対応

### 処理速度特性
- Claude 3 Opusと同等以上の品質を保ちつつ、**2倍の処理速度**
- コーディングタスクで特に高速化が顕著
- レイテンシ: API呼び出しから初回トークンまで平均1-3秒

### Anthropic公式の強み
- **コーディング能力:** 業界トップクラス（SWE-benchで64%達成）
- **推論能力:** 大学院レベルの推論タスク（GPQA）で優秀
- **コンテキスト理解:** 200Kトークン全域で高精度維持
- **指示追従性:** 複雑な多段階指示への対応力

---

## 2. マルチエージェント機能の技術的特性

### Tool Use / Function Calling仕様

**基本構造:**
```json
{
  "tools": [{
    "name": "function_name",
    "description": "機能説明",
    "input_schema": {
      "type": "object",
      "properties": {...}
    }
  }],
  "tool_choice": {"type": "auto"} // または "any", "tool"
}
```

**特徴:**
- **複数ツール同時定義:** 1リクエストで最大数十個のツール定義可能
- **連鎖的呼び出し:** Tool → 結果 → 次のTool選択を自動実行
- **強制実行:** `tool_choice`で特定ツールを強制可能

### エージェント間コンテキスト共有方法

**推奨パターン:**
1. **メッセージ履歴共有方式**
   - 全エージェントが同一メッセージスレッドを参照
   - `messages`配列に各エージェントの発言を蓄積

2. **サマリー転送方式**
   - 前段エージェントの出力を要約して次段に渡す
   - トークン消費を抑制

3. **共有メモリストア方式**
   - 外部DB/キャッシュに中間結果を保存
   - 各エージェントがToolでアクセス

### 対応オーケストレーションパター

=== Writer: Draft ===
# Claude 3.5 Sonnet マルチエージェント活用ガイド

## はじめに：重要な確認事項

2024年12月時点で、「Claude Opus 4.5」というモデルは存在しません。現在利用できる最新モデルは**Claude 3.5 Sonnet**（2024年10月22日更新版）です。本ガイドはこのモデルに基づいています。

---

## Claude 3.5 Sonnetの基本スペック

**リリース:** 2024年6月20日初版、2024年10月22日更新版

**主な仕様**
- コンテキストウィンドウ：200,000トークン（約500ページ分）
- 出力上限：8,192トークン
- 対応入力：テキスト、画像
- 処理速度：Claude 3 Opusと同等の品質で2倍高速

**得意分野**
- コーディング（SWE-benchで64%達成）
- 複雑な推論タスク
- 長文の精密な理解

---

## マルチエージェント機能の使い方

### ツール定義の基本

各エージェントには複数のツールを定義できます。Claude 3.5 Sonnetは1リクエストで数十個のツール設定に対応し、自動で最適なツールを選択・連鎖実行します。

### エージェント間のデータ受け渡し方法

**3つの主要パターン**

1. **メッセージ履歴共有**：全エージェントが同じ会話スレッドを参照。プロセスの透明性が高い。

2. **サマリー転送**：前段のエージェントが結果を要約して次段に渡す。トークン消費を抑制できる。

3. **共有メモリストア**：外部データベースに中間結果を保存し、各エージェントが必要に応じてアクセス。複雑なワークフローに適している。

---

どの方法を選ぶかは、タスクの複雑さとトークン効率のバランスで判断してください。

=== Manager: Final ===
# Claude 3.5 Sonnet マルチエージェント活用ガイド（最終版）

---

## 重要な前提

2024年12月時点で「Claude Opus 4.5」は存在しません。本ガイドは現行の最上位モデル **Claude 3.5 Sonnet**（2024年10月22日更新版）に基づいています。

---

## 1. 基本スペック

| 項目 | 仕様 |
|------|------|
| リリース | 2024年6月20日（初版）、2024年10月22日（更新版） |
| モデル名 | `claude-3-5-sonnet-20241022` |
| コンテキストウィンドウ | 200,000トークン（約500ページ相当） |
| 出力上限 | 8,192トークン |
| 対応入力 | テキスト、画像（Vision対応） |
| 処理速度 | Claude 3 Opus同等品質で約2倍高速 |

**公式が示す強み**
- コーディング能力：SWE-benchで64%達成（業界トップクラス）
- 推論能力：大学院レベルのタスク（GPQA）で高評価
- 長文理解：200Kトークン全域で高精度を維持
- 指示追従性：複雑な多段階指示への対応力

---

## 2. マルチエージェント機能の技術仕様

### Tool Use / Function Calling

- 1リクエストで数十個のツール定義が可能
- `tool_choice`パラメータで自動選択・強制実行を制御
- 連鎖的なツール呼び出しに対応

**基本構造例**
```json
{
  "tools": [{
    "name": "function_name",
    "description": "機能説明",
    "input_schema": {
      "type": "object",
      "properties": {...}
    }
  }],
  "tool_choice": {"type": "auto"}
}
```

### エージェント間のコンテキスト共有

| パターン | 概要 | 適したケース |
|----------|------|--------------|
| メッセージ履歴共有 | 全エージェントが同一スレッドを参照 | プロセスの透明性重視 |
| サマリー転送 | 前段の出力を要約して次段に渡す | トークン消費の抑制 |
| 共有メモリストア | 外部DB/キャッシュに中間結果を保存 | 複雑なワークフロー |

---

## 3. 開発現場でのユースケース

### コードレビュー自動化
- **構成例**: Reviewerエージェント → Summarizerエージェント
- **期待効果**: レビュー時間短縮、指摘の網羅性向上

### テストコード生成
- **構成例**: Code Analyzerエージェント → Test Generatorエージェント
- **期待効果**: カバレッジ向上、テスト作成工数削減

### ドキュメント・仕様書作成
- **構成例**: Code Readerエージェント → Doc Writerエージェント → Formatterエージェント
- **期待効果**: コードと文書の同期、保守性向上

### バグ調査・デバッグ支援
- **構成例**: Log Analyzerエージェント → Hypothesizerエージェント → Fix Proposerエージェント
- **期待効果**: 原因特定の迅速化、修正案の自動提示

---

## 4. 導入時の留意点

**コスト**
- 200Kトークンのコンテキストを常時使用するとコストが増大
- サマリー転送方式でトークン消費を最適化

**レイテンシ**
- API呼び出しから初回トークンまで平均1〜3秒
- マルチエージェント構成では直列実行に比例して増加

**プロンプト設計**
- 各エージェントの役割を明確に分離
- 出力形式を厳密に指定し、後段エージェント