【2025 年最新】Claude 4 とは？Opus・Sonnet の違いと基本機能を徹底解説
【2025 年最新】Claude 4 とは？Opus・Sonnet の違いと基本機能を徹底解説
Claude 4 は、AI 安全性と研究に重点を置く企業 Anthropic によって開発された最先端 AI モデルです。2025 年 5 月に公開された Claude 4 は、コーディング能力、高度な推論、そして AI エージェントとしての性能において新たな基準を確立しました。
世界中の開発者やビジネスユーザーから注目を集めている Claude 4 の全容を、特に Opus と Sonnet の違いに焦点を当てながら徹底解説します。
Claude 4 の概要と登場背景
Anthropic 社について
Anthropic 社は、AI の安全で責任ある開発を使命として 2021 年に設立されました。創業者の Dario Amodei 氏と Daniela Amodei 氏は OpenAI の元幹部であり、人間にとって有益な AI の開発を目指しています。
Anthropic は「憲法的 AI」と呼ばれる独自のアプローチを採用し、AI モデルが人間の価値観に沿った行動をとるよう設計しています。企業として、AI の安全性と倫理的な開発に特に焦点を当てており、この理念は Claude 4 の設計にも強く反映されています。
Claude 4 開発の経緯
Claude 4 は、それまでの Claude 3 シリーズからの進化版として開発されました。特に Claude 3.7 Sonnet で導入された「拡張思考」機能を基盤としつつ、コーディング能力や推論能力を大幅に向上させています。
Anthropic は、「人間のようにすばやく応答しつつも、必要に応じて深く考えられる AI」という理想を掲げ、単なる言語モデルを超えた「協働するインテリジェンス」として Claude 4 を設計しました。特に注目すべきは、従来の AI が苦手としていた長時間のタスク遂行能力の飛躍的な向上です。
前モデルからの進化ポイント
Claude 4 は、前モデルからいくつかの重要な点で進化しています：
- コーディング能力の飛躍的向上: 特に Opus 4 は、SWE-bench で 72.5%、Terminal-bench で 43.2%という業界最高水準のスコアを達成
- ハイブリッド思考モデル: 即時応答と拡張思考を 1 つのモデルで実現
- ツール連携の強化: ウェブ検索などのツールを思考プロセス中に利用可能に
- メモリ機能の向上: ローカルファイルへのアクセスを通じて情報を記憶・活用する能力
- 並列ツール実行: 複数のツールを同時に呼び出し可能に
- 指示への忠実性向上: ユーザーの意図をより正確に理解し実行
Claude 4 Opus の特徴と基本機能
最高性能モデルとしての位置づけ
Claude 4 Opus は、Anthropic が提供する最高性能モデルとして位置づけられています。「世界最高のコーディングモデル」という Anthropic の主張は、多くの企業からの評価や各種ベンチマークでも裏付けられています。
Opus 4 の特筆すべき点は、複雑で長時間を要するタスクにおいて持続的なパフォーマンスを発揮できることです。一度の指示で数千のステップを要する作業を自律的に実行でき、数時間にわたって作業を継続することが可能です。
主要機能と性能
Claude 4 Opus の主要機能には以下があります：
- 世界最高水準のコーディング能力: 複雑なコードベースの理解、リファクタリング、バグ修正など
- 高度な推論能力: 科学的、論理的問題解決において卓越したパフォーマンス
- 拡張思考機能: 必要に応じて深く考え、最大 200K コンテキスト内で任意の思考トークンを設定可能（推奨 32K 以内）
- ツール統合思考: 思考プロセス中にウェブ検索などのツールを活用し、情報を統合
- メモリ機能: 長期タスクにおいて重要情報を「メモリファイル」として保存・活用
- 優れた指示追従性: ユーザーの意図をより正確に理解し実行
ベンチマーク結果
Claude 4 Opus は、各種ベンチマークで優れた結果を示しています：
| ベンチマーク | スコア | 測定能力 |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 72.5% | ソフトウェア開発タスク遂行能力 |
| Terminal-bench | 43.2% | ターミナル環境でのコーディング能力 |
| GPQA Diamond | 79.6% (拡張思考使用時) | 大学院レベルの推論能力 |
| MMLU | 80%台後半 (拡張思考使用時) | 幅広い知識と理解力 |
| AIME | 38.7% (拡張思考使用時) | 高校数学競技レベルの問題解決能力 |
これらの結果は、Opus 4 が GPT-4.1 や Gemini 2.5 Pro などの競合モデルと比較しても、トップレベルの性能を持つことを示しています。
Claude 4 Sonnet の特徴と基本機能
バランス型モデルとしての特徴
Claude 4 Sonnet は、高性能と実用性のバランスを重視したモデルです。Opus 4 ほどの極限性能は持ちませんが、日常的なタスクには十分な能力を備えつつ、優れたコスト効率を提供します。
Sonnet 4 は、前モデルである Sonnet 3.7 から大幅に強化され、特にコーディング能力において顕著な向上を見せています。GitHub が次世代 Copilot のエージェントモデルとして採用するなど、その実用性は高く評価されています。
主要機能と性能
Claude 4 Sonnet の主要機能には以下があります：
- 高いコーディング能力: SWE-bench で 72.7%という驚異的なスコアを達成
- バランスの取れた推論能力: 日常的なタスクから複雑な問題まで幅広く対応
- 拡張思考機能: Opus 4 と同様に拡張思考モードを搭載
- ツール統合と並列実行: ウェブ検索などのツールを同時に実行可能
- 優れた指示追従性: ユーザーの意図をより正確に理解し実行
- 費用対効果: Opus 4 と比較して 5 分の 1 の価格で利用可能
対応範囲
Sonnet 4 は以下のような幅広いユースケースに対応しています：
- 日常的なコーディング支援: バグ修正、コードレビュー、機能実装など
- 企業のナレッジベース管理: 文書要約、情報抽出、Q&A
- 顧客サポート: 高度なチャットボット、問い合わせ対応
- マーケティングコンテンツ作成: 記事、SNS 投稿、メールなど
- データ分析・処理: データの整理、分析、可視化
- AI エージェントの構築: 特定タスク向けの自律型エージェント開発
Opus と Sonnet の徹底比較
性能差
Claude 4 Opus と Sonnet の性能差は、主に以下の点に現れます：
| 性能指標 | Claude 4 Opus | Claude 4 Sonnet | 差異 |
|---|---|---|---|
| 総合的な知能 | 最高レベル | 非常に高い | Opus がやや優位 |
| コーディング能力 | 複雑な大規模タスク向け | 日常的な開発・支援向け | 長時間・複雑なタスクで Opus が優位 |
| 推論能力 | 極めて高度 | 高い | 学術・専門分野で Opus が優位 |
| 応答速度 | やや遅い場合あり | 高速 | Sonnet が優位 |
| ツール使用能力 | 非常に高い | 高い | 複雑なワークフローで Opus が優位 |
| メモリ機能 | 優れている | 基本的な機能あり | Opus が優位 |
両モデルとも同じアーキテクチャを基盤としているため基本性能に大きな差はありませんが、特に長時間・複雑なタスクにおいて Opus の優位性が現れます。
用途の違い
それぞれのモデルの適した用途は以下の通りです：
Claude 4 Opus:
- 大規模プロジェクトのコード生成・リファクタリング
- 高度な AI エージェント開発
- 学術研究や法的分析などの専門的タスク
- 複雑な戦略立案
- 最高品質のコンテンツ創造
Claude 4 Sonnet:
- 日常的なコーディング支援
- 企業内ナレッジ検索・要約
- 高度なチャットボット
- マーケティングコンテンツ作成
- データ入力・処理効率化
- コードレビュー
コストパフォーマンス比較
コスト面では両モデルに大きな差があります：
| コスト指標 | Claude 4 Opus | Claude 4 Sonnet |
|---|---|---|
| 入力コスト | $15/100 万トークン | $3/100 万トークン |
| 出力コスト | $75/100 万トークン | $15/100 万トークン |
| 1 時間キャッシュ | $30/100 万トークン | $6/100 万トークン |
| キャッシュヒット | $1.50/100 万トークン | $0.30/100 万トークン |
Sonnet 4 は Opus 4 の 5 分の 1 の価格で利用できるため、費用対効果を重視する場合は Sonnet 4 が適しています。日常的なタスクや大量の処理が必要な場合は特に Sonnet が経済的です。
選択基準
モデル選択の基準として以下のポイントを考慮すると良いでしょう：
- タスクの複雑さ: 非常に複雑で長時間のタスクには Opus 4
- 予算: コスト効率を重視する場合は Sonnet 4
- 応答速度: リアルタイム性が重要な場合は Sonnet 4
- 用途の専門性: 高度な専門知識が必要な分野では Opus 4
- エージェント性: 高度に自律的なエージェントを構築する場合は Opus 4
多くの場合、まず Sonnet 4 から試し、特定のタスクでさらに高い性能が必要になった場合に Opus 4 を検討するのが良いでしょう。
Claude 4 の革新的機能を詳解
ハイブリッド推論モデル
Claude 4 の最も革新的な機能の一つが、ハイブリッド推論モデルです。これは単一のモデルで「即時応答」と「拡張思考」という 2 つの応答モードを提供します。
即時応答モードは、チャットや単純なタスクに最適で、従来の LLM のようにスピーディに回答を生成します。一方、拡張思考モードでは、Claude 4 はより深い思考プロセスを展開し、複雑な問題解決や高度な推論を行います。
この二重性により、ユーザーは状況に応じて適切なモードを選択できます。API を通じて利用する場合は、思考に使うトークン数を最大 128K まで指定できるため、応答の質と速度のバランスを調整することが可能です。
拡張思考機能
拡張思考機能は、Claude 3.7 Sonnet で初めて導入され、Claude 4 でさらに強化されました。この機能により、モデルはステップバイステップの思考プロセスを展開し、複雑な問題をより深く分析できます。
具体的には以下のような能力が向上します：
- 数学的問題解決: 複雑な方程式や証明を段階的に解く
- プログラミング: アルゴリズムの設計やデバッグを論理的に進める
- 科学的推論: 仮説を立て、検証し、結論を導く
- 文章作成: 構造化された論理的な文章を組み立てる
拡張思考は特に数学、物理学、コーディングなど、論理的思考が重要な分野で威力を発揮します。
ツール連携と並列実行
Claude 4 では、思考プロセス中にツールを利用する能力が大幅に強化されました。特に「拡張思考中のツール使用」（ベータ版）は、ウェブ検索などの外部ツールを思考プロセスと組み合わせることで、応答の質と信頼性を向上させます。
さらに画期的なのは「ツールの並列実行」機能です。これにより、Claude 4 は複数のツールを同時に呼び出し、より効率的に情報を収集できます。例えば、複数の API やデータソースから同時に情報を取得し、それらを統合して回答を生成することが可能になりました。
メモリ機能
Claude 4 Opus で特に顕著な進化を遂げたのが「メモリ機能」です。開発者がローカルファイルへのアクセスを許可すると、Opus 4 は重要な情報を「メモリファイル」として抽出し、保存・維持する能力を発揮します。
これにより、長期間のタスクにおいても文脈理解や一貫性が向上し、いわゆる「暗黙知」を構築していくことが可能になります。実例として紹介されているのは、Opus 4 がポケモンゲームをプレイしながら「ナビゲーションガイド」を自発的に作成し、ゲーム進行を効率化した例です。
この機能は、継続的な対話や長期プロジェクトで特に有用で、AI エージェントの自律性を大幅に高めます。
料金プランと利用方法
各プランの詳細
Claude 4 の料金体系は以下の通りです：
Claude 4 Opus:
- 入力: $15/100 万トークン
- 出力: $75/100 万トークン
- 1 時間キャッシュ: $30/100 万トークン
- キャッシュヒット: $1.50/100 万トークン
Claude 4 Sonnet:
- 入力: $3/100 万トークン
- 出力: $15/100 万トークン
- 1 時間キャッシュ: $6/100 万トークン
- キャッシュヒット: $0.30/100 万トークン
無料版の制限
Claude 4 Sonnet は無料ユーザーでも利用可能ですが、以下の制限があります：
- メッセージ数の制限（1 時間あたりの上限あり）
- レスポンス速度の制限（有料プランより優先度が低い）
- 一部の高度な機能（拡張思考など）が制限される場合あり
有料プラン（Pro、Max、Team、Enterprise）ではこれらの制限が緩和され、Opus 4 の利用も可能になります。
API 利用について
API 経由で Claude 4 を利用する場合は、Anthropic API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI のいずれかを通じてアクセスできます。
Anthropic API:
- モデル名:
claude-opus-4-20250514（Opus）、claude-sonnet-4-20250514（Sonnet） - 認証: API キーが必要
- コンテキスト窓: 200K トークン
- 最大出力上限: 32K（Opus）または 64K（Sonnet）トークン
Amazon Bedrock:
- モデル名:
anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0（Opus）、anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0（Sonnet） - AWS 認証情報が必要
- 地域制限あり（Opus 4 は北米地域のみ、Sonnet 4 は APAC と欧州も含む）
Google Cloud Vertex AI:
- モデル名:
claude-opus-4@20250514（Opus）、claude-sonnet-4@20250514（Sonnet） - Google Cloud 認証が必要
提供プラットフォーム
Claude 4 は以下のプラットフォームで利用できます：
- Claude.ai: ウェブインターフェースと iOS アプリを通じた直接対話
- Claude Code: ターミナル、VS Code、JetBrains IDE での開発支援
- API: Anthropic API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI
- GitHub Copilot: GitHub のコーディング支援ツール（Sonnet 4 がベースモデル）
- Cursor: AI ファーストのコードエディタ
主要 AI モデルとの比較
GPT-4.1 との違い
Claude 4 と GPT-4.1 の主な違いは以下の通りです：
| 比較ポイント | Claude 4 | GPT-4.1 |
|---|---|---|
| コーディング能力 | 特に長時間・複雑なタスクで優位 | 高い能力だが複雑なエージェントタスクではやや劣る |
| 推論能力 | 拡張思考モードで特に強い | 高い能力だが長文コンテキストでの推論はやや劣る |
| マルチモーダル | 画像理解に強い | テキスト・画像・音声など多様な入出力に優れる |
| ツール連携 | 思考中のツール使用、並列実行が強み | 複数ツール連携に対応 |
| メモリ機能 | ローカルファイルを活用した記憶能力 | セッション内メモリに限定 |
| 料金 | やや高価（特に Opus） | API 使用料はやや安価 |
| 安全性 | ASL-3 準拠など高い安全性 | 安全面での配慮あり |
Gemini Ultra との比較
Claude 4 と Gemini 2.5 Pro の主な違いは以下の通りです：
| 比較ポイント | Claude 4 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|
| コーディング能力 | SWE-bench などで優位 | 高い能力だがベンチマークではやや劣る |
| 推論能力 | 拡張思考モードで特に強い | 広範な知識ベースに基づく推論が強み |
| 検索連携 | ウェブ検索ツールで対応 | Google サービスとの深い統合が強み |
| ツール連携 | 思考中のツール使用、並列実行が強み | Google 環境でのツール連携に優れる |
| メモリ機能 | ローカルファイルを活用した記憶能力 | セッション内メモリに限定 |
| 料金 | 高性能モデルは高価 | 比較的安価な API プラン |
| 提供地域 | グローバル（一部地域制限あり） | 広範なグローバル提供 |
コーディング能力比較
コーディング能力においては、Claude 4（特に Opus 4）が優位性を示しています：
- SWE-bench: Claude 4 Opus（72.5%）と Sonnet（72.7%）が他モデルを大きく上回る
- Terminal-bench: Claude 4 Opus（43.2%）が高いスコアを達成
- 長時間コーディングタスク: 7 時間の連続リファクタリングなど、持続的なパフォーマンスを実証
- 複雑なコードベース理解: 大規模プロジェクトのナビゲーションエラーを大幅に削減
これらの結果は、特に長時間・複雑なコーディングタスクにおいて、Claude 4 が他モデルより優れていることを示しています。
まとめと今後の展望
Claude 4 の強みと弱み
強み:
- 世界最高水準のコーディング能力
- ハイブリッド推論モデルによる柔軟な応答
- 思考中のツール使用と並列実行
- メモリ機能による長期タスクの一貫性向上
- 強化された指示追従性
- 高い安全性（Opus 4 には ASL-3 相当の追加防護を適用）
弱み:
- 高価な料金設定（特に Opus 4）
- 一部地域での提供制限
- マルチモーダル機能は GPT-4.1 や Gemini 2.5 Pro に比べてやや限定的
- 拡張思考モードによる応答時間の遅延
今後のアップデート予測
Anthropic は今後の Claude 4 の展開について以下のような方向性を示唆しています：
- モデルファミリーの拡充: Claude 4 Haiku など、より軽量なモデルの追加
- 新モダリティの開発: 音声などの新しい入出力モダリティの追加
- エンタープライズ機能強化: 企業アプリケーションとの統合機能の強化
- メモリ機能の拡張: ユーザーの好みや対話履歴を記憶する機能の強化
- より高い AI 安全レベルの実装: Opus 向けの ASL-3 相当の安全対策の拡充と Sonnet の ASL-2 継続
AI 業界への影響
Claude 4 の登場は、AI 業界に以下のような影響を与えると予想されます：
- コーディング AI の標準向上: 競合モデルもコーディング能力の向上を迫られる
- AI エージェントの実用化加速: 長時間タスク遂行能力の向上により、実用的なエージェントの普及が進む
- 拡張思考の主流化: モデルが「考える時間」を持つアプローチが標準になる可能性
- 安全性重視の開発: ASL-3 などの安全基準がより広く採用される
- ツール連携の高度化: 外部ツールと AI の連携がより深化し、複雑なワークフローの自動化が進む
Claude 4 は、単なる言語モデルを超えた「協働するインテリジェンス」として、AI の新たな可能性を切り開くモデルと言えるでしょう。特にコーディングや複雑な推論タスクにおいて、人間の生産性を大きく向上させる潜在力を秘めています。
