何が違う？Opus 4.5の性能を徹底検証

はじめに：Opus 4.5で何が変わったのか

AI業界ではさまざまなモデルが競合を繰り広げるなか、Anthropicの新モデル「Opus 4.5」が大きな話題を呼んでいます。コードの自動生成やエージェント運用機能が大幅に向上し、実務への導入が一層進むと期待されています。

本記事では、Opus 4.5の設計上の特徴や具体的な性能指標を示しながら、実務活用の可能性を詳しく検証します。進化したメモリ管理や価格設定など、多角的な観点からOpus 4.5の魅力を探っていきます。

Opus 4.5の位置付けとアーキテクチャ

モデル位置付けと設計思想

Opus 4.5は、Anthropicが展開する高度な大規模言語モデル（LLM）の中でも最新かつ最上位に位置付けられています。直前にはGoogleのGemini 3 Proが公開されたばかりで、AIの覇権をめぐる競争は日増しに激化しています。こうした背景の中で登場したOpus 4.5は、単なる機能強化版にとどまらず、コード作成・エージェントタスク・実世界のコンピュータ活用といった実務的な場面を強く意識したモデルとして注目を集めています。例えば以前リリースされたOpus 4.1よりもコード品質と推論能力が向上し、より実践的な開発プロセスに合致するよう設計されています（参照*1）。

Anthropicが採用する設計思想の一つに、コンスティテューショナルAI（憲法型AI）という考え方があります。これは、モデルが有用性や正直さ、有害性の抑制を重視するように訓練・実装されたアプローチです。Opus 4.5では、この方針を徹底しつつ、複雑なプロジェクトや連携タスクでもパフォーマンスが落ちにくい構造を取り入れています。研究開発責任者のコメントによれば、「従来のモデルに比べ、長期的な視点や周辺ツールとの協調を強化している」とされ、組織やプロジェクト規模を問わず最先端のAIを活用できる柔軟性が魅力です。

コンテキスト窓と記憶機能

Opus 4.5の大きな特徴の一つは、最大200,000トークンという大規模なコンテキスト窓です。これは約15万語に相当し、膨大なコードベースやドキュメントを一度に扱える点が強みです。従来モデルでは途中でコンテキストが途切れてしまう場面でも、Opus 4.5であれば内容の抜け漏れを最小限に抑えながら処理を継続できます。また、最大64,000トークンの出力にも対応しており、長大なログやドキュメントへの回答を一括生成できる設計です（参照*2）。

さらに、単にコンテキストを保持するだけでなく、メモリ管理へのアプローチも強化されています。Anthropicによると、必要に応じて情報を自動的に圧縮し、前段の会話や作業ログを要点だけ抽出して蓄える「エンドレスチャット」が有料ユーザー向けに提供されています。研究開発責任者による「覚えるべき正確な詳細を知っていることが重要」という言葉が示すように、メモリの質と量の両面からアプローチすることで、長時間のタスクにおいても破綻しにくい仕組みができあがっています（参照*3）。

価格とトークン仕様

Opus 4.5の魅力の一つは、コスト面でのメリットです。入力トークンが100万あたり5ドル、出力トークンが25ドルという料金設定になっており、これまでのOpus 4.1の際には15ドル・75ドルであったことを考えると大幅に低減されています。大規模なプロジェクトであっても、より安価に高度なLLMを利用できるようになった点は多くの開発者や企業にとって朗報といえます（参照*1）。

また、トークン管理の仕様として、200,000ものコンテキストトークンをフルに参照しながら、64,000のインタラクション出力を生成できるなど、従来に比べて扱える情報量が格段に増加しました。特に、ソフトウェアコード全体や複数のドキュメントをまとめて推論できる強みは、AI活用を検討するユーザーに大きな価値をもたらします。こうした大規模トークン設定と低廉な価格帯の組み合わせが、Opus 4.5の実用性を支える重要要素といえるでしょう（参照*2）。

安全性とアラインメント設計

Anthropicはモデルの安全性とアラインメント（目的整合性）を厳格に重視しており、Opus 4.5は「有用性・正直さ・害を抑えること」の3点を柱とするコンスティテューショナルAIを踏襲しています。これにより、タスクの完遂だけでなく内容の倫理性や公正さを高水準で両立させることを目指しています。研究ブログや正式アナウンスでは、前提として人間社会における責任を考慮し、インタラクションの安全性を確保する多角的な対策が進められているとのことです（参照*1）。

さらに、システム自体の悪用に対するレジリエンスも強化されています。Opus 4.5はプロンプトインジェクションや不正利用のリスクを低減する仕組みを備え、開発者はアプリケーション設計段階で攻撃を想定した対策を講じやすくなっています。こうした要素は企業ユースで重要視されるポイントであり、セキュリティや信頼性を高めたい組織にとって魅力的な選択肢となるでしょう。

Opus 4.5の性能ベンチマークと推論力

コーディングベンチマークとSWE-bench成績

Opus 4.5は、ソフトウェアエンジニアリング領域において高い評価を獲得し、SWE-bench Verifiedで80.9％を初めて達成したと報じられています。社内ベンチマーク試験でも難易度の高いプロジェクトを短期間で完遂しており、既存のLLMでは対応が難しかった複雑なバグ修正や高レベルなアーキテクチャ設計能力を実証してきました。こうした実績から見ても、コード生成だけでなくリファクタリングや抽象化など、エンジニアリングプロセス全般をサポートできるモデルだといえるでしょう（参照*3）。

特に、曖昧さやトレードオフを含む複雑な課題への対応力が評価されており、開発プロジェクト全体の生産性を押し上げる効果が期待されています。Anthropicによると、エンジニア採用試験でこれまでの人間候補者を上回るスコアを記録しており、エンジニアリング職の将来像に大きなインパクトを与えるモデルだとの声もあります。こうした特徴はソフトウェア開発者だけでなく、コンサルティングやデータ分析の領域にも適用可能で、作業負荷の高い部分をAIが代替・補完する場面が増えつつあります。

推論・数学・ビジョンの評価指標

Opus 4.5はコード面のみならず、推論や数学、ビジョン処理といった多角的な指標でも高い数値を示しています。具体的にはTerminal-bench 2.0で59.3％、MCP Atlasで62.3％、OSWorldで66.3％という成績を収め、ARC-AGI-2(Verified)では37.6％、MMMU(validation)では80.7％を記録したとされています。これらの評価指標はいずれも複雑なタスク処理やマルチモーダル入力への対応力を測定するベンチマークであり、多方面への適用可能性の高さがうかがえます（参照*4）。

とりわけ推論モデルとしての特性が注目されており、内部の繰り返し処理を通じてより精度の高い解答を導き出す仕組みが、大規模データの解析や複雑な研究シナリオに有用と考えられています。小規模かつ安価なLLMでは対応しにくい負荷の高いタスクも、Opus 4.5の推論エンジンならば時間をかけて丁寧に処理できるため、高度なビジョン分析や理論検証などでも威力を発揮します。

他モデルとの性能比較

Anthropicは、GoogleのGemini 3 ProやOpenAIのGPT-5.1などとの性能比較でも優位性を強調しています。とりわけコード生成とエージェント連携が強みであり、Geminiがビデオやオーディオを含むマルチモーダル領域を得意とするのに対して、Opus 4.5はリファクタリングや大規模リポジトリの処理において優れた実績を示しています。エンタープライズ環境を重視するユーザーにとっては、長期的な拡張性や保守性の高さが評価ポイントとなるでしょう（参照*1）。

また、SWE-bench Multilingualやtau2-bench、MCP Atlas、ARC-AGI 2といった複数のベンチマークでトップクラスのスコアを記録したとされ、すでに多言語処理やツール活用の柔軟性でも良好な結果を残しています。こうした他モデルとの比較結果を見ると、Opus 4.5は専門性の高いエンジニアリングから幅広い推論領域までを事実上カバーできる包括性を備えたモデルとして期待されています。

実務で見るOpus 4.5：コーディングとエージェント運用

大規模コードベースとリファクタリング能力

Opus 4.5は実務現場での活用を想定し、大量のコードを取り扱う大規模プロジェクトにも対応しやすい設計がなされています。特に、コードのリファクタリングやテストカバレッジの向上に寄与する機能が強化されており、PythonやJava、C++など主要な言語を横断して高い精度の提案を行える点が特徴とされています（参照*5）。

加えて、大量のコードを読み込ませた際も、200,000トークン相当のコンテキストを活用してプロジェクト全体の構造や依存関係を認識します。これにより、必要に応じて最適なアーキテクチャ設計やモジュール分割を提案することが可能です。フレームワークの移行や技術スタックの刷新にも柔軟に対応できるため、新旧のプログラムが混在する企業システムでも安定した成果を示すでしょう。

自律エージェントとツール連携

Opus 4.5のもう一つの大きな進化は、エージェントとしての自律性向上です。複数のツールを横断的に活用できる仕組みが実装されており、Pythonスクリプトを直接呼び出して実行したり、数百のツールを動的に探索したりといった高度な機能が備わっています。Foundryや各種クラウドベンダーへの統合が進むことで、大規模組織におけるインフラ面の利活用を劇的に変える可能性を秘めています（参照*6）。

また、長時間作業を任せても途中でコンテキストが失われにくく、定期的に会話履歴を要約しつつも必要情報をしっかり保持する仕組みの強化によって、複数の連続タスクをシームレスにこなせるようになっています。これにより、ユーザーが目的や制約条件を提示すれば、エージェントが適切な手法やツールを選択してタスクを分割・実行し、最終的な成果物をまとめあげる作業フローを自動化しやすくなりました。

オフィス業務とナレッジワークの自動化

Opus 4.5は、ドキュメント作成やスプレッドシートの加工、プレゼン資料の作成支援など、オフィス業務の自動化にも強みを発揮します。Anthropicは、PC上の操作を部分的に代行して細かな事務作業を一気に片付けることを重視しており、実際にChrome拡張やExcel向けプラグインを用いて、クラウドストレージ上のファイルを読み込みながら高速にタスクをこなす例も紹介されています（参照*7）。

コーディングタスクだけでなく、社内文書の要約やメール振り分けなど、知的生産性を高めるさまざまなナレッジワークへと応用できる点が魅力です。単なる文章生成ではなく、実際のアプリケーション操作を組み合わせることで、より目的志向型の自動化が実現します。これによって、社内のオペレーション効率が高まり、より戦略的な業務にリソースを集中させることが可能になります。

クラウド環境とツール群でのOpus 4.5活用

主要クラウドプラットフォームでの提供状況

Opus 4.5はAWS、Google Cloud、Azureなど主要なクラウドプラットフォームで広く提供されており、利用者はすでに使い慣れた環境の中で簡単に導入できます。Amazon Bedrockでも2025年11月25日のリリース当日から利用可能になり、クロスリージョン推論によりグローバルに分散されたリクエストを処理できる設計がなされています。モデルIDはanthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0、クロスリージョン版がglobal.anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0で、負荷分散を自動的に行って高いサービス可用性を提供しています（参照*2）。

Google CloudではVertex AI、Microsoft AzureではFoundryとの連携が順次進められており、セキュアなAIプラットフォーム上で高度なAIワークフローを構築できるメリットがあります。これにより、企業は既存のクラウド戦略を大きく変えずにOpus 4.5の利点を取り入れられるため、導入のハードルも比較的低いといえるでしょう。

ClaudeアプリとClaude Codeの統合環境

Opus 4.5のリリースに合わせ、AnthropicはClaudeアプリのアップデートや新しいツール群を投入しています。特に「Claude Developer Platform」と「Claude Code」を活用すれば、クラウド上でエージェント的なタスクを大規模に展開できます。Plan Modeや並列セッション処理の強化によって、複数のプロジェクトを同時に実行しながら、個別のタスクが衝突しないよう管理する機能が提供されています。こういった環境の整備で、エンジニアがコードを生成・修正するのはもちろん、ドキュメント作成やバグ修正の自動化まで一元的に行う流れを実現できます（参照*8）。

さらに、Opus 4.5はサーバレスな環境でも迅速に展開できる点が注目されています。どのクラウドを使う場合でも、APIを叩くだけで高度な生成機能やエージェント機能にアクセスできるため、開発サイクルを短縮しやすいのも利点です。ソフトウェアのモジュール化が進んでいる今、縦割りではなくクロスファンクショナルにプロジェクトを進めるチームにとって、Opus 4.5とClaudeの統合基盤は大きな魅力となるはずです。

Chrome・Excel拡張などクライアントツール

Opus 4.5の導入事例では、Chrome拡張機能やExcel専用拡張などクライアント側のツールも多数用意されています。Chrome拡張はMaxユーザーに向けて広く無償提供されており、ウェブ上のコンテンツを直接解析・要約したり、スプレッドシートやドキュメントへの書き込みを半自動的に行ったりすることが可能です。こうした拡張機能は、ソフトウェア開発に限らず情報収集や資料作成といった一般オフィスタスクにも有益です（参照*3）。

Excel拡張も同様に、統合分析ツールとの連携強化が図られており、シート内の複雑な計算やデータ解析をエージェントがサポートします。これによって、可視化や計算のプロセスを半自動化して効率アップを実現するだけでなく、複数のフォーマットや参照元を横断的に扱うことで作業自体をシンプルにすることも期待できます。

Opus 4.5を最大限活かす運用とモデル選定

Effortパラメータとコスト最適化

Opus 4.5には新たにeffortパラメータが導入されており、パフォーマンスとコストのバランスを調整できます。デフォルトは「high」に設定され、精度を重視しつつも約48％のトークン削減を実現し、出力トークンは約76％も削減される仕組みが報告されています。これにより、大規模な推論を実行する際にもコスト負担を抑えながら高い性能が得られる点が特徴です（参照*2）。

実際、medium程度のeffort設定でも、Sonnet 4.5並みのSWE-benchスコアを維持しながらトークン消費を大きく削減できる例が取り上げられています。プロジェクト規模や重要度に合わせてeffortレベルを使い分けることで、オペレーション費用を最適化しつつ、必要な性能を確保する柔軟な運用が期待されています。

Sonnet 4.5との役割分担と併用戦略

Anthropicが展開するモデルシリーズの中でも、Opus 4.5とSonnet 4.5はよく比較の対象となります。Sonnet 4.5はコストを抑えながら多量のワークロードを高速に処理する標準的なモデルとして位置づけられ、一方のOpus 4.5は高精度かつ長期的な推論タスクに特化したフラッグシップという位置付けです。実務では、同じプロジェクト内でも大量の簡易タスクにはSonnetを、難易度の高い推論やミッション・クリティカルな部門にはOpusを割り当てるといった使い分けが推奨される傾向にあります（参照*9）。

この併用戦略によって、企業のシステム全体でフレキシブルなベストプラクティスを実装できる点がメリットです。まず低コストかつ高速なSonnet 4.5で可能な範囲を担当させ、必要に応じてOpus 4.5へ切り替えることで、バランスの良い運用が期待されます。重要な意思決定や複雑なデータ分析、コードの精密なリファクタリングといったタスクにはOpusのパワーを、日常的な反復処理にはSonnetの手軽さを活用するのが効果的です。

長時間タスクとコンテキスト圧縮の活用

Opus 4.5の長所の一つは、長時間のエージェント運用に対応できることです。時間がかかる分析や複数段階にわたるコード修正などでは、会話ログや作業履歴が膨大になりますが、Opus 4.5は自動的にコンテキストを圧縮し、要点のみを残しながら推論を継続できる仕組みを備えています。これにより、従来のモデルと比べて途中で文脈が途切れるリスクが少なく、大規模な開発プロセスでもAIアシスタントの失敗要因が減るのです（参照*10）。

また「エンドレスチャット」が有料ユーザー向けに提供されていることもあり、モデルのメモリ管理が高い精度で行われます。これによって、タスクをまたぐ連携やドキュメントの参照など、実際のビジネス環境で起こり得るシナリオに強くなります。複数人が参画する長期プロジェクトや、膨大なドキュメント類を扱う研究開発の場面でも、Opus 4.5の連続稼働と高精度な作業支援は大いに期待されます。

プロンプトインジェクション対策と安全運用

Opus 4.5ではプロンプトインジェクションなどの攻撃手法に対する耐性が高められており、攻撃成功率は4.7％以下という報告があります。ただし、完全に無効化できるわけではなく、複数の形態で試みれば一定の成功率がある点も指摘されています。すなわちAIモデルの設計と同時に、アプリケーション側でも悪意あるユーザーや攻撃者を想定した防御策を講じることが重要となります（参照*4）。

アラインメント設計を徹底し、「安全第一」の視点から運用するアプローチにより、ビジネスでの信頼性が高まります。たとえモデルが高い性能を持っていたとしても、セーフティ対策を怠るとデータ漏えいのリスクや不正利用の懸念が残ります。Opus 4.5を最大限活用するには、組織全体でのリスクマネジメントやガバナンス体制の整備が欠かせません。

おわりに：Opus 4.5時代のワークスタイル

Opus 4.5の登場は、コード生成や推論エンジンの高度化だけでなく、もう一歩先のワークスタイル変革を示唆しています。大規模リファクタリングや自律エージェントを駆使したオフィス業務の自動化など、さまざまな形での業務効率化が現実味を帯びてきました。

モデルの性能と安全性を両立しながら、自由度の高いエージェント運用を実現するOpus 4.5は、働き方の刷新にも直結するといえるでしょう。最新のプラットフォームやツール群と組み合わせ、実務に最適な形で導入していくことで、よりスムーズに未来の仕事像を体験できると考えられます。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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