【2025年最新】Claude 3.7 Sonnetとは？使い方・料金・導入事例を徹底解説

Claude 3.7 Sonnetは、Anthropicが2025年2月に発表した新世代の大規模言語モデルです。本記事ではClaude 3.7 Sonnetの概要から具体的な強み、安全性や実際の導入事例まで多角的に解説します。高速応答と深い推論を組み合わせたハイブリッド推論モデルが、開発作業から業務自動化まであらゆる場面でどのように役立つかを紹介します。

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Claude 3.7 Sonnetとは

Claude 3.7 SonnetはAnthropic社が2025年2月に発表した最新の大規模言語モデルです。「ハイブリッド推論モデル」として位置付けられ、高速なレスポンスと段階的思考（Extended Thinking）を一つのモデルで両立する世界初の試みとされています。

Claude 3.7 Sonnetは従来のAIモデルと異なり、状況に応じて思考プロセスを調整できる柔軟性を持っています。これにより、単純な質問には即座に回答し、複雑な問題には深く考察するという人間に近い対応が可能になりました。

ハイブリッド推論モデルの概要

Claude 3.7 Sonnetの最大の特徴は、「通常モード」と「拡張思考モード」を切り替え可能な点です。通常モードでは従来モデル並みの即時応答を実現します。

拡張思考モードでは段階的な推論プロセスを内部で実行し、慎重に結論を導きます。さらに推論過程の可視化機能により、モデルがどのように考えているかを追跡できる点が大きな特長です。

この二つのモードを状況に応じて使い分けることで、単純な質問には素早く、複雑な問題には深く考えるという人間的な対応が可能になりました。

Claude 3.7の主な特徴

Claude 3.7 Sonnetは従来モデルから大幅に性能が向上しています。ここでは主要な特徴と改善点を解説します。

Claude 3.7 Sonnetは単なる性能向上だけでなく、実用性と安全性のバランスを重視した設計となっています。特に企業での実務利用を想定した機能強化が特徴的です。

複雑タスクやコーディング能力の向上（拡張思考モード）

従来モデルのClaude 3.5 Sonnetに比べ、コーディング性能や論理推論能力が大幅に強化されました。

SWE-benchやTAU-benchなどの評価指標で10〜15ポイント以上上回る成果を示し、複雑な数理問題や大規模ソフトウェア開発で高い正解率が報告されています。

拡張思考モードを利用することで数十ステップにわたる慎重な推論が可能です。

ポケモンなどのゲームを自動プレイさせる実験でも、以前のバージョンを超える成果を上げています。

不必要な拒否応答の削減

Anthropicによる安全評価とチューニングにより、不必要な拒否応答を45%削減したと発表されています。

正当なリクエストには応えつつ、有害な指示には引き続き適切に対処するバランスを強化しています。

憲法ベースAI（Constitutional AI）の理念が組み込まれ、モデルが自己検閲と自己改善を行う設計です。

この点はセキュリティと倫理面でも特に重視されており、企業での実用化に向けた安全性が高まっています。

200K超のコンテキストウィンドウとマルチモーダル対応

Claude 3.7 Sonnetは約200Kトークンという巨大なコンテキストウィンドウを備えています。これにより、複雑なドキュメントや大規模コードベースを一度に読み込むことが可能です。

加えてマルチモーダル対応を開始しており、テキストだけでなく画像内の文字や図表の解析にも部分的に対応しています。

拡張思考モードでの推論に利用するトークン数は、API利用時に開発者が指定できます。応答速度とコストを抑えたい場合は低トークン数設定、高品質な回答を重視する場合は高トークン数設定が可能です。

Claude 3.7 Sonnetの使い方

Claude 3.7 Sonnetを効果的に活用するための基本的な使い方を解説します。初めての方でも簡単に始められるよう、ステップバイステップで説明します。

【基本】会話の始め方

Claude 3.7 Sonnetを利用するには、まず以下の手順で始めることができます：

アカウント作成: Anthropicの公式サイトでアカウントを作成します
プラン選択: 無料プランまたは有料プランを選択します
ログイン: 作成したアカウントでログインします
会話開始: チャットインターフェースで質問や指示を入力します

Claude 3.7 Sonnetは通常モードがデフォルトですが、複雑な問題に取り組む場合は拡張思考モードを有効にすることができます。

【応用】拡張思考モードの活用法

拡張思考モードでは、Claude 3.7 Sonnetが段階的に考えを進め、より深い分析や正確な回答を提供します。特に以下のような場面で効果的です：

複雑なコーディング問題の解決
多段階の論理推論が必要な質問
データ分析やパターン認識タスク
長文の要約や文書分析

拡張思考モードを活用するには、以下の方法があります：

明示的な指示: 「拡張思考モードで考えてください」と指示する
API設定: API利用時はパラメータで思考トークン数を指定する
複雑な問題: 数学的問題や論理パズルなど複雑な問題を提示する

例としてプロンプトで拡張モードを使用する場合は、下記の書き方が有効です。

以下の問題について、拡張思考モードで段階的に解析してください。
各ステップでの考え方を明示し、最終的な結論に至るまでの過程を示してください。
[問題の詳細]

提供プランと価格

ここでは、Claude 3.7 Sonnetの提供形態や料金体系について解説します。無料から有料プラン、API経由での利用やクラウド連携などを取り上げます。

Claude 3.7 Sonnetは個人利用から企業の大規模導入まで、様々なニーズに対応する柔軟な料金体系を提供しています。コストパフォーマンスの高さも大きな特徴です。

月額制プラン

月額制の料金体系では、以下のようなプラン体系で提供されています：

プラン	月額料金	主な特徴	拡張思考モード
無料	$0（0円）	基本機能、一定回数の利用制限あり	非対応
Pro	$17（約2,550円）	高速応答、優先処理、高い利用上限	対応
Team	$25/ユーザ（約3,750円/ユーザ）	共有ワークスペース、管理機能	対応（高度な設定可）
Enterprise	要問合せ	カスタムインフラ、専用サポート、オンプレミス対応	対応（完全カスタマイズ可）

エンタープライズ契約では専用ガードレールやセキュリティ機能も整備されており、大規模組織での導入に適しています。

API料金体系

APIの料金体系はシンプルな従量課金制となっています：

項目	料金（ドル）	料金（円換算）	備考
入力トークン	$3 / 100万トークン	約450円 / 100万トークン	GPT-4の約1/10の価格
出力トークン	$15 / 100万トークン	約2,250円 / 100万トークン	拡張思考モードのトークンも同一料金
プロンプトキャッシュ	-	-	最大90%のコスト削減可能
リクエスト一括処理	-	-	最大50%のコスト削減可能

この低コスト構造により、大量のデータ処理や継続的な利用が必要な企業にとって、コスト面での障壁が大幅に下がっています。

主要な競合比較

ここでは、GPT-4やGoogle Geminiなどの主要な競合モデルとClaude 3.7 Sonnetを対比します。コンテキスト長やコーディング性能、価格面の違いを示します。

Claude 3.7 Sonnetは競合モデルと比較して、特にコスト効率と拡張思考機能において優位性を持っています。各モデルの特徴を理解することで、用途に応じた最適なモデル選択が可能になります。

競合モデルとの性能比較

モデル	コンテキスト長	特徴・性能	価格
Claude 3.7 Sonnet	200Kトークン超	高速応答と拡張思考のハイブリッド。コーディング・数学問題に強く、幻覚率も低い	$3 / $15 (100万T)
GPT-4 (OpenAI)	標準8K / 拡張32K	高汎用性。画像入力(Vision)などマルチモーダル対応だが、拡張思考モードや速度調整機能はなし	$30 / $60 (100万T)など
Google Gemini 2.0 Pro	最大1Mトークン(一部Flash版)	マルチモーダル対応とツール利用が強み。長文読解や事実性でClaudeほど安定せず、一部幻覚が指摘される	Vertex AI従量課金(非公開)
Mistral Large 2 (OSS)	約128Kトークン	オープンソースで自由度が高い。性能は商用モデルに近いが、一貫性や安全面ではまだ課題	無料(大規模計算環境要)

この表ではコンテキスト長や価格・性能に注目しながら比較しています。

Claude 3.7はコーディング性能が特に評価され、価格面でも優位性が高いとされています。

開発者向けの特徴

ここでは、「Claude 3.7 Sonnet」と「Claude Code」のAPIやGitHub連携など、開発者が注目すべきポイントを解説します。モジュール的な運用や拡張思考モードの制御などに触れます。

開発者にとってClaude 3.7 Sonnetは、単なるチャットボットではなく、強力な開発支援ツールとして機能します。特にAPIを通じた柔軟な制御性と大規模コンテキスト処理能力が評価されています。

APIでの拡張思考制御と大規模コンテキスト

AnthropicのAPIでは、拡張思考モードのオンオフや思考トークン数の上限を任意に指定できます。

応答速度と品質のトレードオフを最適化できるため、プロンプトに応じて柔軟に推論予算をコントロールできます。

約200Kトークンの巨大コンテキストを活かし、大量のファイルや複雑なドキュメントを一度に処理可能です。

企業内ナレッジベース検索や大規模リポジトリの分析などに有用だと報告されています。

拡張機能と連携

Claude 3.7 SonnetはAPIを通じて様々な外部ツールと連携できます。Anthropicは「Computer Use」という機能も研究しており、モデルが仮想的なUI操作を行うことで、外部ソフトウェアを自律的に利用できるようにする試みを続けています。

これにより、フルスタックの自動化が期待され、コーディング以外の操作にも展開できる可能性があります。

Anthropicは周辺ツールとの組み合わせで、モデルをモジュール的に拡張するアプローチを打ち出しています。

実際の評価事例

ここでは、Claude 3.7 Sonnetを導入した事例やユーザー評価を紹介します。開発者コミュニティや大手企業のフィードバックをまとめます。

実際の導入事例を知ることで、Claude 3.7 Sonnetがどのようなビジネス課題を解決できるのか、具体的なイメージを持つことができます。特に生産性向上とコスト削減の両面で成果を上げている点が注目されています。

開発者からの評価

Cursor社はClaudeが再びコード生成でベストインクラスになったと述べ、大規模コードベースへの対応を高く評価しています。

Vercelは複雑なエージェント型ワークフローでの正確さ、Replitはウェブアプリ構築で詰まらない点を特筆しています。

Canvaでは「本番品質のコードを安定して出力し、デザイン面のエラーも少ない」と評され、

多くのユーザーがコーディング支援と外部ツール連携の利便性に驚きと期待を寄せています。

企業導入事例

Lyft社はカスタマーサポートにClaudeを導入し、対応時間を87%短縮したと報告しています。

問い合わせの大半をAIが一次処理し、難しいケースのみ人間が対応するハイブリッド型で大きなコスト削減に成功しました。

今後はエンジニアリングチームでもClaude Codeを導入し、ソフトウェア開発工程を大幅に効率化する計画を進めています。

Anthropicとの提携により、次世代のモデルやツールの試験導入にも積極的に参加しているといいます。

Claude 3.7 Sonnetを実際に試してみた

ここでは、Claude 3.7 Sonnetがどのような場面で活用できるかをまとめます。実際にどのような開発ができるのか具体的な事例を見ていきましょう。

Claude 3.7 Sonnetは単なるテキスト生成だけでなく、インタラクティブなアプリケーション開発も可能です。以下では実際に作成できた例を紹介します。

データ可視化ツール作成例

簡易的ではありますが、修正なしで以下の写真のようなダッシュボードを作成することができました。実際にグラフを３Dで見ることができ、動かしたり拡大したりできます。オリジナルのデータをインポートすることもできます。

実際にドラッグをして動かしたり、独自のデータを用いて動かしたりすることができるのでご興味のある方は下記のリンクからお試しください

ゲーム開発例

こちらも3Dシューティングゲームを一発で出力することができました。

実際にゲームとして遊ぶことができていて、バグもありません。デザイン等の改善点はありますが機能としては十分なクオリティのものが出力されています。

こちらも下記のリンクから実際に試すことができます。

Claude 3.7 Sonnetの安全性

ここでは、「Claude 3.7 Sonnet」の安全性や「Constitutional AI」の考え方について解説します。モデルの推論過程可視化やセーフガードの拡充など、Anthropicが取り組む最新のAI倫理を紹介します。

AI技術の発展に伴い、安全性への懸念も高まっています。Claude 3.7 Sonnetは安全性と使いやすさのバランスを重視した設計となっており、特に企業導入において重要な安全機能を備えています。

安全性の向上

Anthropicは外部専門家との連携で安全性テストを徹底し、Claude 3.7 Sonnetでは45%もの過剰拒否削減を実現しました。

一方で危険要求にはブロックや誘導を行う仕組みを維持しており、公共機関や企業での利用も拡大中です。

推論プロセスを可視化することで監査や理解が容易になり、不適切な推論を途中で発見しやすいメリットがあります。

これにより、AIがコントロール不能に陥るリスクを下げる効果が期待されています。

リスク管理と対策

「Computer Use」機能によってモデルがブラウザやOSを操作できるようになると、プロンプトインジェクション攻撃などのリスクが懸念されます。

Anthropicは二重確認や安全リストの参照など、厳格なセーフガードを用意しているといいます。

憲法ベースAI (Constitutional AI)アプローチでは、モデルが「ハームを与えない」「人権を尊重する」といった原則を内部で保持し、

危険な挙動や差別的発言を自律的に回避するよう調整されています。

Anthropicの直近の動向

このセクションでは、Anthropic社が2025年2月前後に発表したその他のニュースを紹介します。公共分野や国際規制への関与など、多面的な活動が展開されています。

Anthropic社の最新動向を知ることで、Claude 3.7 Sonnetの今後の発展方向性や、AI業界全体のトレンドを把握することができます。

公共分野での活用

2025年2月14日に英国政府（科学・イノベーション・技術省）とMOUを締結し、Claudeを含む先端AIを公共サービスに活用する取り組みを進めています。

行政のオンライン化やインフラ保護など、多方面での協力が模索される予定です。

経済影響の測定

2025年2月10日に「Anthropic Economic Index」が公開され、AIが経済・雇用に与える影響を継続的に測定しています。

ソフトウェア開発や技術文書分野でAI利用が特に多く、中高賃金層ほどAI導入率が高い傾向が示されました。

国際的な取り組み

AnthropicはパリAI行動サミットなど国際的な会議に参加し、安全なAI開発や規制の枠組みに関するリーダーシップを発揮しています。

各国政府や国際機関との対話を通じて、AIの倫理的利用や透明性確保に向けた取り組みを推進しています。

まとめと展望

最後に、Claude 3.7 Sonnetの重要性と今後の方向性を整理します。技術面や安全面での進歩が各所から高く評価され、次世代のAIエコシステム構築に大きな期待が寄せられています。

Claude 3.7 Sonnetは以下の3つの強みで市場をリードしています：

高速応答と段階的思考の両立による柔軟な対応
200K超の大規模コンテキストによる複雑文書の処理
低コストかつ高い安全性を実現する設計思想

競合モデルとしてGPT-4やGoogle Geminiなどが台頭する中、Anthropicの戦略は大きな注目を集めています。

今後もアップデートや機能追加が期待され、AIを実社会に定着させる重要な一歩として位置付けられています。