Claude 3.5 Sonnetとは？性能比較・料金・利用制限の回避法を徹底解説

2024年6月にAnthropic社から公開された大規模言語モデル（LLM）「Claude 3.5 Sonnet」が、AI業界で大きな注目を集めています。本記事では、Claude 3.5Sonnetの技術的背景や機能、導入事例などを徹底的に解説します。OpenAIのGPT-4やGoogleのGeminiと肩を並べ、時にそれ以上の性能を示すと評される次世代LLM。その実力や活用方法、安全性や将来展望まで網羅的にご紹介します。

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Claude 3.5 Sonnetとは？

Claude 3.5 Sonnetは、2024年6月21日にAnthropic社が公開した大規模言語モデル（LLM）です。

このモデルはTransformerベースの生成モデルとして事前学習を行い、その後Anthropic独自の「Constitutional AI」手法と、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）で調整されています。

安全性と有用性を両立しながら高精度な応答を可能にする点が特徴です。

Claude 3.5 Sonnetの技術的特徴

Claude 3.5 Sonnetの概要と技術的仕様について解説します。このモデルは最新の大規模言語モデルとして、多くの革新的な特徴を備えています。

パラメータ数と推定規模

パラメータ数は非公開ですが、業界推定では約1,750億パラメータ程度と見られています。

噂ではOpenAIのGPT-4は1兆以上のパラメータを持つとも言われますが、Claude 3.5 Sonnetはその半分以下の規模でありながら、非常に高い知能と推論力を発揮すると注目されています。

効率的なモデル設計により、少ないパラメータ数でも高い性能を実現している点が評価されています。

最大コンテキスト長

対応できるプロンプトの長さを決める最大コンテキスト長は、なんと200,000トークン（数百ページ相当）に達し、超長文対応が可能な点が大きな魅力です。

この長大なコンテキスト窓により、以下のことが可能になります：

複数の長文ドキュメントをまとめて解析
長期的な対話履歴を保持しながらの応答
大量のコードやデータの一括処理

これにより、企業の大規模文書処理や複雑なプロジェクト管理などに威力を発揮します。

マルチモーダル対応（画像入力）

Claude 3.5 Sonnetは画像認識にも対応しており、テキストのみならず画像中の文字読み取りや図表の解析も可能です。

視覚的情報とテキスト情報の両面を統合して理解・生成できるため、以下のような用途に適しています：

文書スキャンと内容抽出
チャートやグラフの分析と解説
図面や設計図の理解
写真内のテキスト認識と翻訳

この機能により、データ分析や文書処理の効率が大幅に向上します。

トレーニングデータの特性

トレーニングデータの特性として、インターネット上の大規模テキスト・コードを中心に学習し、対話形式でファインチューニングされています。

Anthropicが重視する安全性の観点から、AI自身の自己批評と改良を組み合わせる「Constitutional AI」で有害出力を抑制しています。

また、コード生成能力にも優れたバランスの良いモデルとして仕上げられており、多様なタスクに対応できる汎用性の高さが特徴です。

Claude 3.5 Sonnetの性能的特徴

強化された機能・特徴について詳しく見ていきましょう。Claude 3.5 Sonnetは前モデルから大幅に進化し、多くの新機能が追加されています。

全体的な性能向上

全体的な性能向上として、先代のClaude 3 Opusから推論・理解・文脈把握・ユーモア解釈など、あらゆる面で大幅に性能が向上しています。

特に対話速度は約2倍に高速化されました。高性能ながらコストやスピード面では従来の中位モデル「Claude 3 Sonnet」と同等という効率性の高さが際立ちます。

この性能向上により、より複雑なタスクをより短時間で処理できるようになりました。

高度な推論・対話能力

高度な推論・対話能力として、大学院レベルの質問応答テストで他の先端モデルを凌駕する正答率を叩き出すなど、推論力が飛躍的に高まりました。

特に以下の能力が強化されていると評価されています：

複雑な論理的推論
多段階の問題解決
曖昧な指示の適切な解釈
長期的な文脈の維持と参照

文脈やユーザー意図を深く理解し、長い会話、物語生成、複雑なタスク分解にもしっかり対応できます。

高度なコーディング支援能力

コーディング支援能力は大幅に強化され、自然言語でバグ修正や機能追加を伝えるだけで、コードの生成・修正・デバッグを自動化します。

Anthropicのテストによれば、コードベースの不具合を64%解決できたとのこと。外部ツールの活用やエージェント的動作も可能で、ソフトウェア開発全体を強力にサポートする存在です。

視覚情報の理解（ビジョン機能）

視覚情報の理解（ビジョン機能）として、グラフや図表を読み取り、内容を解説したり、画像内の文字を正確に把握するなど、マルチモーダル対応が強化されました。

製造や医療、金融など、画像からの情報抽出を必要とする現場での活用が広が想定されており、例えば下記のような応用が想定されています。

財務レポートのグラフ分析
製品マニュアルの画像と文字の理解
医療画像の説明補助
建築図面の解釈と説明

Artifacts機能

Artifacts機能（新しい出力モード）は、コードやテキストドキュメントなどをチャットテキストとは別の専用パネル（Artifacts）として出力できる新機能です。

生成物をプロジェクトにすぐ取り込みやすく、リアルタイムで編集・再フィードバックが可能。複数メンバーでの共同作業にも対応しやすい環境を実現しています。

コンピュータ操作機能

コンピュータ操作機能（Computer Use）は、2024年10月から実験的に導入された機能で、AIが仮想環境内でマウス操作やキーボード入力を行うことができます。

指示通りにウェブ操作やフォーム入力、RPA（業務自動化）的なタスクもこなすため、事務処理の自動化をさらに加速させると期待されています。

これにより、人間は創造的な業務に集中できるようになることが期待されています。

多言語（日本語）対応

Claude 3.5 Sonnetは日本語を含む多言語で自然な対話が可能です。

日本語の流暢さや出力の滑らかさに定評があり、他の英語圏中心のLLMに比べても高い評価を受けています。幻覚（誤情報）率が比較的低いこともあり、大規模文章の要約や知識検索にも適したモデルです。

Claude 3.5 Sonnetを日本語で活用する方法を詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください：

Claude 3.5 Sonnetの日本語での使い方は？設定方法・コツを徹底解説

Claude 3.5 Sonnetの料金プランと利用方法

Claude 3.5 Sonnetを利用するための料金プランと利用方法について解説します。個人利用から企業導入まで、様々なニーズに対応した複数のプランが用意されています。

プラン比較表

以下の表で、Claude 3.5 Sonnetを利用できる各プランの概要を比較できます：

プラン	料金	利用制限	主な機能	最適な用途
無料版(Web/アプリ)	無料	1日約20-30メッセージ	・200Kトークン対応・画像認識・基本機能すべて	個人での試用情報収集
Claude Pro	月額$20(年契約で$18)	無料版の約5倍	・優先処理・複数モデル選択・新機能早期アクセス	個人の本格利用フリーランス
Claude Team	要問い合わせ	大幅に緩和	・チーム共有機能・一元管理・セキュリティ設定	企業での導入チーム利用
API利用	入力:$3/100万トークン出力:$15/100万トークン	無制限(大量利用で割引)	・REST API・自社サービス組込・バックエンド処理	開発者自社サービス統合
クラウド経由	各サービスの料金体系による	各サービスによる	・既存インフラ統合・クラウドサービス連携	企業の既存システムとの統合

無料で利用できるプラン

ブラウザ(Web)無料プラン

公式ウェブ版は、Anthropicが提供するブラウザ版のチャットボットです。無料登録するだけで、Claude 3.5 Sonnetの基本機能をすべて利用できます。

料金: 無料（アカウント登録必要）
制限: 1日あたり約20〜30メッセージ程度の制限あり
機能: 200Kトークン対応、画像認識機能、長文入力対応
特徴: PCのブラウザから利用でき、個人での試用や情報収集に最適

モバイルアプリ（iOS/Android）無料プラン

モバイルアプリは、iOS/Android向けに用意されており、外出先でも簡単にClaude 3.5 Sonnetを利用できます。

料金: 無料（アプリダウンロード・アカウント登録必要）
制限: ウェブ版と同様の1日あたりメッセージ数制限あり
機能: ウェブ版と同等の機能を外出先でも利用可能
特徴: 音声入力にも対応し、スマートフォンからの利用に最適化

有料プラン

有料で使う方法には、個人用Proプラン、法人用ビジネスプラン、APIの利用、クラウドサービス経由の利用、の4パターンあります。

ここではそれぞれのプランについて解説します。

Claude Pro

Claude Proは個人向けの有料サブスクリプションで、無料版の制限を大幅に緩和したプランです。

料金: 月額$20（約3,000円）または年間契約で月額$18（約2,700円）
制限: 1日あたりのメッセージ数が大幅に増加（約5倍程度）
機能: 優先的な処理速度、新機能への早期アクセス
特徴: Claude 3.5 Sonnetを含む複数モデル（Opus/Haiku）の選択利用が可能

Claude Team

Claude Teamは企業向けの有料プランで、チーム全体でのClaude 3.5 Sonnet活用を可能にします。

料金: 要問い合わせ（ユーザー数に応じた段階的料金体系）
制限: 大幅に緩和された利用上限
機能: チーム間での会話履歴共有、一元管理機能
特徴: セキュリティ設定のカスタマイズ、使用状況分析、請求管理の一元化

開発者向けAPI利用

開発者向けにREST形式のAPIが公開されており、自社アプリやサービスへClaude 3.5 Sonnetを組み込むことができます。

料金: トークン従量課金制
- 入力: 100万トークンあたり$3（約450円）
- 出力: 100万トークンあたり$15（約2,250円）
制限: 大量利用時には割引あり
機能: REST形式のAPIで自社アプリやサービスへ組み込み可能
特徴: GPT-4などの競合モデルと比較してコストパフォーマンスが高い

クラウドサービス経由の利用

以下の主要クラウドAIサービスを通じてClaude 3.5 Sonnetを利用できます：

Amazon Bedrock
Google Cloud Vertex AI
Microsoft Azure OpenAI Service
Snowflake Cortex AI
Databricks

料金や制限などは各プラットホームによりますが、特徴としては既存のクラウドインフラとの統合が容易で、企業の既存システムとの連携に適している点です。

また、Claude 3.5 Sonnetの料金体系についてより詳細に知りたい方は下記の記事をご覧ください：

Claude 3.5 Sonnetの料金体系｜プランの違いと選び方を徹底解説

Claude 3.5 Sonnetの利用制限を回避するテクニック

Claude 3.5 Sonnetは非常に便利ですが、前章で述べた通り、プランに応じて利用制限が発生します。すぐに制限がかかってしまい困るケースも多いのではないしょうか。

ここでは利用制限にすぐ到達することを避けるための、利用可能枠の効率的な使用方法を解説します。

タスクの統合とバッチ処理

無料枠では約10回程度のプロンプト送信で制限に達しやすいため、複数の小タスクをまとめて一度に投げる「バッチプロンプト」を活用して依頼回数を減らすのが有効です。

例えば、レポート作成と要約、さらにグラフ生成までを１つの構造化されたプロンプト（箇条書きや番号付きリスト）で依頼すると、やり取り回数を大幅に削減できます。

コンテキストウィンドウの最大活用とトークン効率化

長文や複数ファイルを扱う際は、事前に不要部分を要約・圧縮してから投入することをおすすめします。Claude 3.5 Sonnet は最大200,000トークンのコンテキストウィンドウを持ちますが、指示文が長いほどトークンを消費し制限に早く達しやすくなります。

必要な情報だけを残すことでトークン消費を抑えつつ、同一セッション内で広い文脈を維持して依頼をしましょう。

会話的かつ詳細なプロンプト設計

単純な検索クエリではなく、「まるで友人に頼む」ような自然な会話文を意識し、背景説明や期待する出力フォーマット（例：箇条書きで３点、表形式でまとめる等）を明示的に含めましょう。加えて、生成結果に対して同ウィンドウ内でフィードバックを行うことで、一度のセッションで品質を高められます。

ベンチマーク比較と実力検証

ベンチマーク比較と実力検証について詳しく見ていきましょう。Claude 3.5 Sonnetは様々なテストで優れた成績を収め、GPT-4やGoogleのGeminiと同等かそれ以上の性能を示しています。

以下の表は、主要なベンチマークテストにおけるClaude 3.5 Sonnetの成績と、競合モデルとの比較を示しています。

ベンチマーク	測定能力	Claude 3.5 Sonnet	GPT-4	Claude 3 Opus	Gemini 1.5 Pro
GPQA	大学院レベルQA	0-shot: 59.4%5-shot: 67.2%	約53.6%	59.5%	未公開
MMLU	大学学部レベル知識	5-shot: 88.7%	約88.5%	86.8%	87.9%
HumanEval	Pythonコーディング	92.0%	90.2%	88.0%	89.5%
MathVista	数学推論	67.7%	63.8%	50.5%	65.3%
ChartQA	チャート読み取り	90.8%	88.2%	85.3%	89.1%
DocVQA	文書内視覚情報理解	95.2%	93.5%	90.8%	94.0%

この表から分かるように、Claude 3.5 Sonnetはほぼすべての分野で競合モデルを上回るか同等の性能を示しています。特に注目すべき点は以下の通りです：

推論能力：大学院レベルの質問に対する回答精度が高い
コーディング：プログラミング問題の解決能力がトップクラス
視覚情報理解：グラフや文書内の視覚情報の理解・分析が優れている

これらの結果から、GPT-4並みの高性能を無料または低コストで利用できるモデルとして大きな注目を集めています。特に数学的推論や視覚情報理解の分野での優位性が顕著で、実務での活用価値が高いと評価されています。

ビジネス導入事例と実績

ビジネス導入事例と実績について見ていきましょう。Claude 3.5 Sonnetは様々な業界で導入が進み、実際のビジネス環境で高い評価を得ています。

ここからは、実際にClaude 3.5 Sonnetを活用している企業の事例を紹介します。これらの事例は、実務における具体的な成果を示しています。

DoorDash（フードデリバリー）

DoorDashでは、Amazon Bedrock経由でメニュー情報の自動更新・管理を実験的に導入しています。

Claudeの「コンピュータ操作機能」を活用し、画面操作をAIが代行することで、メニュー情報の更新作業を効率化しています。

これにより、人的ミスの削減と更新作業の高速化を実現し、最新のメニュー情報を常に提供できるようになりました。

Notion（コラボ文書ツール）

Notionでは、製品内のAIアシスタントとしてClaude 3.5 Sonnetを利用し、高精度なリライトや要約を実現しています。

複雑なテキスト編集指示にもスムーズに対応し、ユーザーの文書作成・編集作業の生産性向上に大きく貢献しています。

特に長文ドキュメントの要約や構造化において高い評価を得ており、ビジネス文書作成の効率化に役立っています。

Robin AI（リーガルテック）

Robin AIでは、契約書レビューの自動化でClaude 3.5 Sonnetの法務文書解析能力を活用しています。

導入の結果、以下の成果が報告されています：

契約ラベリング精度が25%向上
編集提案の採用率が35%アップ
レビュー時間の40%削減

法律文書特有の複雑な言い回しや専門用語の理解力が高く、法務業務の効率化に大きく貢献しています。

Steno（法的証言記録）

Stenoでは、数百ページに及ぶ法廷証言を数秒で要約・分析し、重要な論点を自動抽出しています。

弁護士の作業時間を大幅に削減し、法務業務の効率が劇的に高まったと評価されています。

特に以下の点で高い評価を得ています：

長文の正確な理解と要約
法的に重要なポイントの抽出精度
複数文書間の矛盾点の発見

Julius AI（データ分析）

Julius AIでは、データ可視化や分析説明の正確さが大幅に向上しています。

すでに分析プロセスの自動化に取り組んでおり、「LLM性能がボトルネックでなくなった」と高く評価されています。

データ分析レポートの自動生成や、複雑なデータセットの解釈において特に優れた性能を発揮しています。

ユーザーコミュニティの評価

実際のユーザーからも高い評価を得ており、以下のような声が寄せられています：

「日本語でも自然で、専門用語の多い文章でも破綻しない」
「GPT-4に劣らず、むしろ長文要約やコード生成ではClaudeが上」
「知名度はGPT-4ほど高くないが、実力はトップクラス」
「コンテキスト長の長さが実務で非常に役立つ」
「安全性と精度のバランスが取れている」

企業でも続々と導入が始まっており、多くの開発者が「現状最高水準のLLM」と評価しているのが現状です。

Anthropicの将来戦略と展望

Anthropicの将来戦略と展望について見ていきましょう。Claude 3.5 Sonnetを皮切りに、同社は積極的な開発と展開を進めています。

Claude 3.5ファミリーの展開計画

Claude 3.5 Sonnetはファミリー第一弾で、以降「Claude 3.5 Haiku」（軽量高速版）や「Claude 3.5 Opus」（大型高性能版）が順次投入されています。

各モデルの特徴と予定は以下の通りです：

Claude 3.5 Haiku：2024年12月に一般公開開始。従来より高速ながらClaude 3 Opus同等の性能を目指す
Claude 3.5 Opus：最上位モデルとして開発中（2025/3時点）であり、登場時期は未定

さらに次世代「Claude 4」開発への言及もあり、大規模化に向けた投資が進められています。

巨大インフラと安全性への注力

AnthropicはAmazonからの巨額出資を受け、AWSのクラウドインフラとAIチップ（Trainium）を活用した次世代LLMの研究開発を推進中です。

また、モデルの安全性確保に強くコミットしており、以下の取り組みを徹底しています：

リリース前の外部専門家による検証
「Constitutional AI」による自己批評プロセスの実装
有害出力の抑制と倫理的配慮

これらの取り組みにより、高性能と安全性を両立したAIの開発を目指しています。

共同作業プラットフォーム化の推進

「Artifacts機能」やチーム向けClaude.ai拡充により、LLMをチャットボット以上の"共同作業パートナー"として展開する方針を示しています。

企業の生産性を高め、チーム全員がAIをシームレスに活用する将来像を目指しているのがAnthropicの特徴です。

具体的には以下の機能強化が進められています：

チーム間でのAI生成物の共有と編集
ワークフロー統合によるプロジェクト管理
企業特有の知識ベースとの連携

これらの機能により、AIが単なる質問応答ツールから、真の意味での協働パートナーへと進化することが期待されています。

Claude 3.5 Sonnetの実力を検証：モデル比較実験

Claude 3.5 Sonnetの実力を検証するため、同じ質問を複数のモデルに投げかけ、その解答を比較してみました。

プロンプト(指示文): ３センチの綿菓子の上に，５センチのレンガを乗せたら何センチになりますか

Claude 3.5 Sonnet の回答

Claude 3.5 Sonnetは物理的な制約を考慮し、綿菓子が柔らかく圧縮されることを理解して回答しています。

「綿菓子は非常に柔らかいので、レンガの重みで完全に押しつぶされるでしょう」と正確に推論し、約5センチという現実的な答えを導き出しています。

Claude 3 Opus の回答

一方、Claude 3 Opusは単純に足し算をして「8センチ」と回答しています。

物理的な性質を考慮せず、数値を機械的に足し合わせるという初歩的なミスを犯しています。

実験結果の考察

この比較実験から、Claude 3.5 Sonnetは：

現実世界の物理法則をより深く理解している
単純な数値計算だけでなく、物質の性質も考慮できる
より常識的な推論が可能になっている

このような「常識的な判断」ができる点は、実務での活用において非常に重要です。特に複雑な状況判断や、暗黙知を必要とする業務での信頼性が高まることが期待されます。

まとめ：Claude 3.5 Sonnetの可能性と今後の展望

Claude 3.5 Sonnetは、業界トップクラスの性能を持ちながら、比較的安価かつ安全性を重視したLLMとして高い評価を得ています。

その主な強みは以下の通りです：

200,000トークンという超長文対応能力
高度なマルチモーダル対応（画像理解）
優れたコーディング支援能力
実用的なコンピュータ操作機能
高品質な日本語対応

すでにDoorDash、Notion、Robin AIなど多くの企業での採用実績があり、実務での有効性が証明されています。

今後は「Claude 3.5 Opus」や次世代「Claude 4」など、さらに高性能なモデルのリリースが見込まれており、Anthropic社の存在感はますます強まるでしょう。

安全性とコスト効率の両立というユニークな強みを武器に、OpenAIやGoogleとの熾烈な競争が続く中でもシェア拡大が期待されます。

企業の業務効率化や新たな価値創造に向け、Claude 3.5 Sonnetの導入を検討してみてはいかがでしょうか。