AI-Papers
- Claude Opus 4.6はコンテキストウィンドウを20万から100万トークンへ5倍拡張し、長文処理能力で業界最高水準を達成
- 金融・法務の実務タスク評価GDPval-AAでGPT-5.2を144 Eloポイント上回り、専門領域での優位性を実証
- Agent TeamsやAdaptive Thinkingなどエンタープライズ向け機能を多数搭載し、既存SaaS市場への影響が注目される
100万トークンのコンテキストウィンドウが意味すること
Anthropicは2026年2月5日、最新AIモデル「Claude Opus 4.6」を発表しました。最大の注目点は、コンテキストウィンドウがベータ版で100万トークン（約75万語相当）に拡張されたことです。従来の20万トークンから5倍の拡張となり、Opusクラスのモデルとしては初めてこの容量に到達しています。
100万トークンという数値は、数百ページの契約書や財務報告書を一度に読み込める規模に相当します。長文コンテキスト検索ベンチマークMRCR v2では76%のスコアを記録し、Sonnet 4.5の18.5%から大幅に改善されました。これにより、大量の文書を横断的に分析する業務での実用性が飛躍的に向上しています。
金融リサーチ対応で示した専門領域の実力
Bloombergが「ソフトウェア株への脅威」と報じた背景には、金融・法務分野での圧倒的なベンチマーク結果があります。経済的に価値の高い知識労働タスクを評価するGDPval-AAベンチマークにおいて、Opus 4.6はOpenAIのGPT-5.2を約144 Eloポイント、前世代のOpus 4.5を190 Eloポイント上回りました。
法律分野のBigLaw Benchでも90.2%という高いスコアを記録しています。これらの結果は、AIが金融アナリストや弁護士の業務を部分的に代替できる水準に近づいていることを示唆するものでしょう。100万トークンのコンテキストと組み合わせれば、四半期決算資料一式を一括で投入し、クロスリファレンス分析を行うといったワークフローが現実的になります。
エンタープライズ向け機能の全体像
Opus 4.6はベンチマーク性能だけでなく、企業利用を想定した実用的な機能群を備えています。主な新機能は以下の通りです。
- Agent Teams：Claude Code上で複数エージェントが並列にタスクを実行する仕組み
- Adaptive Thinking：モデルが自動的に拡張推論の要否を判断し、必要な場面でのみ深い思考を行う機能
- Context Compaction：長時間タスクで古いコンテキストを自動要約し、処理効率を維持する技術
- Effort Controls：low / medium / high / maxの4段階で推論の深さを制御可能
- US-only Inference：米国内のみでの推論処理オプション（通常価格の1.1倍）
特にAgent TeamsとAdaptive Thinkingの組み合わせは、複雑な業務プロセスの自動化に直結する機能です。金融機関がリサーチレポート作成やコンプライアンスチェックに活用するシナリオが具体的に見えてきます。
料金体系と既存SaaS市場へのインパクト
基本料金は入力100万トークンあたり5ドル、出力25ドルと従来から据え置かれています。ただし、20万トークンを超える長文コンテキスト利用時には入力10ドル、出力37.5ドルのプレミアム料金が適用されます。100万トークンの長文分析を行った場合でも、1回あたりのコストは入力だけで約10ドル程度に収まる計算です。
この価格水準は、専門的な金融データ分析ツールや法務リサーチサービスの月額費用と比較すると桁違いに安価といえます。Bloombergが「エンタープライズソフトウェア株への脅威」と報じた理由はここにあるでしょう。年間数万ドル規模のSaaSライセンスが、API呼び出し数ドルで代替される可能性が現実味を帯びてきたためです。
開発者・企業にとっての実務的な意味
Claude Opus 4.6の登場は、AIの活用領域を「テキスト生成」から「専門的な知識労働の自動化」へと明確にシフトさせるものです。コーディングベンチマークTerminal-Bench 2.0での最高スコアや、情報検索ベンチマークBrowseCompでのトップ性能も、汎用的な実務能力の高さを裏付けています。
一方で、100万トークンのコンテキストウィンドウはまだベータ段階であり、本番環境での安定性やレイテンシの検証はこれからという点には留意が必要です。また、長文コンテキスト利用時のプレミアム料金は、大量処理を行う場合にはコストが積み上がる可能性もあります。エンタープライズ導入を検討する際は、ユースケースごとのコスト試算と精度検証を慎重に進めることが求められるでしょう。
