次世代モデル Claude Opus 4.5 がやってきた！

Databricks では、毎日エクサバイト規模のデータが処理されており、生成 AI はすでにデータエンジニアリングのパイプラインに新たな可能性をもたらしています。今回、Anthropic の最新フロンティアモデルである Claude Opus 4.5 と Claude Sonnet 4.5 をお客様にご提供できることを大変うれしく思います。これらのモデルは、DBSQL を通じてガバナンスされたデータに直接適用したり、Agent Bricks を使って AI エージェントを構築したりするために、そのまま大規模に活用できます。

Claude Opus 4.5 は、わずか数週間前に公開された Claude Opus 4.1 に続くリリースであり、生成 AI の驚異的な進化速度を象徴しています。しかし Databricks をご利用いただいている企業は、このスピードに追いつくために苦労する必要はありません。Claude Opus 4.5 は、どのプロバイダーのモデルであっても、最高のものをガバナンスされたエンタープライズデータに直結できる Databricks の強みを示す最新の例です。

そのため企業は、「どのユースケースに最適なモデルか」を評価して自由に選択し、モデルやニーズが進化しても簡単に切り替えることができます。さらに、すべてをスケール効率よく運用することも可能です。

Claude Opus 4.5 の新機能

Claude Opus 4.5 は Anthropic の最強モデルであり、コーディング、エージェント、コンピュータ操作、オフィス業務など、あらゆる領域で新たな標準を打ち立てています。
Sonnet 4.5 や Opus 4.1 を上回る性能を発揮しつつ、Opus クラスのインテリジェンスを 1/3 のコストで利用可能にしています。

一方 Claude Sonnet 4.5 は、品質と速度のベストバランスを追求して設計されており、コーディング、金融、リサーチといった領域で、より優れた専門知識を発揮します。

主なユースケース

1. 長時間稼働のエージェント

複雑で多段階のタスクを高精度で処理するエージェントを実現します。
例：

• 複数チャネルのマーケティングキャンペーンを自律的に管理
• 企業内の部門横断ワークフローを自動で調整・実行

また、プログラムによるツール呼び出しに対応し、エージェントが Python 内で直接ツールを実行できます。

2. コーディング

Claude Opus 4.5 は、長時間にわたる自律的なコーディング作業を得意とし、数時間〜数日にわたる複雑なソフトウェア開発プロジェクトの計画・実行が可能です。

特長：

• 対応言語の幅がさらに拡大
• より効率的なコード生成
• テストカバレッジの改善
• 建て付け（アーキテクチャ）の質向上

3. 財務分析

Claude Opus 4.5 は、初歩的な財務分析から高度な予測分析まで広く対応できます。
また、メモリを活用して複数ファイル間で文脈と一貫性を保持でき、スプレッドシート、スライド、ドキュメントの生成能力も向上しています。

エンタープライズデータとフロンティアAIの融合

企業は、契約書や規制関連の提出書類から、サポートチケットや研究論文に至るまで、膨大な量の非構造化データを生成します。この情報には重要な知見が含まれていますが、大規模に扱うことはこれまで非常に困難でした。生成AIは、これまで時間がかかりすぎたり複雑すぎたりして広範囲に実行することが難しかった情報抽出、要約、予測といったタスクを自動化し、データが持つ知見を引き出すことを可能にします。

しかし、本番運用の規模でこれらの知見にアクセスすることは依然として課題です。データを外部APIsにエクスポートし、再びつなぎ合わせ、別々のツールで管理する必要がありました。これにより、ガバナンスのリスクが生じ、リネージが分断され、導入が遅くなります。

そこで Databricks は、ガバナンスの効いたエンタープライズ データに LLM を直接適用するシンプルな方法として、AI Functionsを導入しました。安全なシステムからデータを移動させることなく、Databricks が AI モデルをお客様のデータに直接適用するため、ガバナンス、リネージ、可観測性を維持しながら、既存のデータ パイプラインを AI で拡張できます。

今回 Claude 4.5の登場により、AI Functionsは次の大きな飛躍を遂げます。企業は単純な分析を超えて、複雑な多段階の推論に取り組み、最も重要な作業を自信を持って拡張できるようになります。これにより、契約書内の義務の分析、提出書類におけるコンプライアンスリスクの検出、調査結果を構造化された知見に抽出するなどのユースケースが可能になり、企業が複雑な非構造化データを大規模に実用的なインテリジェンスに変換する道が開かれます。

お客様のデータに Claude 4.5 を適用

SQL から直接実行する

Claude Opus 4.5 と Sonnet 4.5 は、SQL や Python の組み込み演算子のように使用でき、データが格納されている場所で直接、契約書、PDF、議事録、画像などを簡単に分析できます。これらのクエリーをランすると、Databricks はバックエンドで Claude のキャパシティを自動的にスケーリングし、数行から数百万行までのすべてを処理します。これにより、追加のセットアップなしで、高速で信頼性の高い結果が保証されます。

LakeflowでエンドツーエンドのGenAI ETLパイプラインを構築

本番運用では、Claude を LakeFlow Pipelines に連結して GenAI ETL を構築できます。Salesforce や Amazon S3 などのシステムからデータを取り込み、要約や分類などの AI 変換を適用し、組み込みのガバナンスと可観測性でフローをオーケストレーションします。

Claude 4.5 と Agent Bricks を使用して、データにエージェントを導入

Databricks の Agent Bricks を使用すると、企業は Claude 4.5 をドメイン固有のユースケースに適用できます。Agent Bricks は、エンタープライズ タスクでエージェントを構築・評価し、チューニングして継続的にパフォーマンスを向上させ、本番運用で測定可能な品質を提供できるようにします。

次のステップ

Claude Opus 4.5 は本日よりサポート対象の Databricks Workspace で順次利用可能になり、Sonnet 4.5 はすでに利用可能です。以下のことが可能です：

• Mosaic AI Playground を使用すると、Claude 4.5 を簡単に start し、既存のモデルと比較することができます。
• SQLとPythonでClaude 4.5とAI Functionsを直接お試しください。
• Lakeflow で Claude を使い、GenAI ETL パイプラインを構築
• Claude 4.5 と Agent Bricks でリアルタイムのドメイン特化型エージェントを探る。