Claude 1から3年で「テキストを返すだけのAI」が「16台が協調してLinuxカーネルをコンパイルするAI」に変わった。
進化の節目は4つ。
2024-06の3.5 Sonnet下克上、2025-02の3.7 Sonnet拡張思考、2026-02の4.6 Agent Teams、2026-04の4.7（SWE-bench 87.6%＋Vision 98.5%＋xhigh effort）。
ただしOpus 4.7はMRCR @1Mが78.3%→32.2%に後退、新トークナイザーで実コスト最大35%増という注意点あり。
家系図で見ると「どのモデルを何に使うか」が逆に明確になる。
この記事はClaude Pro / Max / Teamを使っている人、Claude Codeを触ったことがある人、APIでモデルを切り替えて使っている人向け（claude.ai / Claude Code / APIのいずれかでClaudeを触った経験があれば読めます）。
Claudeを1年以上触っている人ほど、過去世代の記憶が曖昧になりがちです。
私もそう。
Opus 4.7の話をしようとして、「そういえば3.7 Sonnetっていつだっけ」「4.5と4.6の違いってどこだっけ」と手が止まる瞬間が増えてきました。
そこで一度、Claude 1から最新のOpus 4.7までを1枚の家系図として並べ直します。
私はこれが今いちばんやる価値のある整理だと思っています。
なぜならClaudeの進化は、毎月の細かい差分を追いかけるより、4つの転換点で語った方が圧倒的に理解が早いからです。
先に家系図の骨格を置きます。
Claudeの進化を4つの転換点で見ると何が変わったのか
ざっくりと、この3年でClaudeは4回「性質が変わった」。
バージョン番号が上がった時ではなく、使う側の前提が変わった瞬間を転換点としてピックアップしました。
| 転換点 | モデル | 日付 | 何が変わったか |
|---|---|---|---|
| 第1 | Claude 3.5 Sonnet | 2024-06-20 | 「高いモデル＝最強」という常識の崩壊。安いモデルが最上位を超えた |
| 第2 | Claude 3.7 Sonnet | 2025-02-24 | 考える時間で賢さが変わる。業界初のハイブリッド推論 |
| 第3 | Claude Opus 4.6 | 2026-02-05 | 1台のモデルから、複数台が協調するチームへ |
| 第4 | Claude Opus 4.7 | 2026-04-16 | 精度と自律性の両立。SWE-bench 87.6%＋Vision 98.5%＋xhigh effort |
この4点を押さえておくと、残りのモデル（3.5 Sonnet v2、4 / 4.1 / 4.5、Sonnet 4.5 / 4.6、Haiku 4.5など）はすべて「この4点の間を埋める補正」として位置づけられます。
これ、家系図としてはめちゃくちゃ扱いやすい構造です。
第0章：Claude 1〜2.1の時代に何があったのか
まず前史。
Claude 1は2023年3月にAPI限定で出ています。
一般ユーザーは触れませんでした。
この時点ですでにAnthropicはConstitutional AIという独自路線を明示していて、AIが自ら原則を判断して応答する設計を採用しています。
ここが後のASL-3まで続く安全性重視の出発点。
2023年7月のClaude 2で初めてclaude.aiが一般公開。
コンテキストは100Kトークンで、当時のGPT-4が8K〜32Kだったので桁違いでした。
ここはもっと語られていい歴史だと私は思います。
2023年11月のClaude 2.1でコンテキストは200Kトークン（約500ページ相当）に倍増、ハルシネーションを約2倍削減、β版のTool Useが登場。
外部APIと連携する入り口はここで開きます。
正直、この時期のClaudeは「長文が読めるけど、対話はChatGPTの方が自然」という評価が主流でした。
潮目が変わるのは2024年に入ってからです。
転換点1：2024-06 Claude 3.5 Sonnetで「高いモデル＝最強」が崩れた
2024年3月にHaiku/Sonnet/OpusのClaude 3ファミリーが出て、Vision（画像入力）対応が開始。
Claude 3 OpusはLMSYS Chatbot Arenaで一時的にトップを取ります。
ここまでは「順当な拡大」でした。
ひっくり返ったのは2024年6月20日。
Claude 3.5 Sonnetの登場です。
Claude 3.5 Sonnet operates at twice the speed of Claude 3 Opus. （中略） we're releasing Claude 3.5 Sonnet to all users for free on Claude.ai and the Claude iOS app.
出典: Anthropic公式「Introducing Claude 3.5 Sonnet」
ポイントは価格。
入力$3 / 出力$15（1Mトークン）というSonnetクラスの料金で、当時最強だったOpus 3の約1/5。
それでいて多くのベンチマークでOpus 3を超えました。
Anthropic公式の内部agentic coding評価ではSonnetが64%解決、Opus 3は38%。
真ん中のモデルが上位を殴り倒した瞬間です。
同時にArtifactsが登場。
チャット欄の外にコードやSVGのリアルタイムプレビューが出るあの機能。
ここで「AIと対話する」から「AIと一緒に成果物を作る」にUXが切り替わった。
2024年10月のv2ではComputer Use（β）も追加。
Anthropic公式発表ではAsana・Canva・Replitが即採用したと記載されています。
第1転換点の本質は、「価格×性能」の常識が崩れ、モデルを段階で使い分ける運用が一般化したこと。
私はここが家系図で一番エグい分岐点だと思っています。
転換点2：2025-02 Claude 3.7 Sonnetで「考える時間」が賢さの変数になった
2025年2月24日のClaude 3.7 Sonnet。
ここからExtended Thinking（拡張思考）が入ります。
業界初のハイブリッド推論モデル。
Thinking Budgetでモデルに考えさせるトークン数を指定できるようになりました。
Claude 3.7 Sonnet is our most intelligent model to date and the first hybrid reasoning model on the market. （中略） users can choose when they want the model to answer normally and when they want it to think longer before answering.
出典: Anthropic公式「Claude 3.7 Sonnet and Claude Code」
SWE-bench Verifiedはカスタムscaffoldで70.3%、標準モードでも62.3%。
同時に最大出力が128Kトークンへ拡張（従来の15倍以上）。
ここから「Claudeにコードを書かせる」運用が本格化します。
そして同日リリースのClaude Code（プレビュー）。
ターミナルから直接ファイル操作・テスト実行・Git操作を委ねる仕組み。
当時は「ちょっと大げさでは」という声もありましたが、今の視点から振り返ると4.6のAgent Teamsや4.7の/ultrareviewにつながる出発点。
考える時間を伸ばすと答えが変わる。
今では当たり前。
2025年2月時点で実運用に落ちた最初のモデルがClaude 3.7 Sonnetでした。
ここが「Claude＝コーディングの本命」の評価が定着した出発点。
間に入る2025年5月のClaude 4（Sonnet 4 + Opus 4）では、MCP Connectors・Files API・コード実行が導入。
Opus 4はAnthropic史上初のASL-3分類となりました。
2025年9月のSonnet 4.5はSWE-bench Verified77.2%（当時世界最高）、Replitエラー率0%、30時間以上のフォーカス持続、Anthropic公式「Claude for Chrome」ブラウザ拡張の搭載モデルとして発表されました。
同年11月のOpus 4.5では前世代比67%の値下げ。
2026年2月のSonnet 4.6はSWE-bench Verified79.6%、コンテキスト1M（beta）、Computer Use 94%を記録。
ここまで、転換点2の延長線上の改良が続きます。
転換点3：2026-02 Claude Opus 4.6で「1台のモデル」から「チーム」へ
2026年2月5日のClaude Opus 4.6。ここで性質が変わります。
Claude Opus 4.6 is the strongest model Anthropic has shipped. It takes complicated requests and actually follows through, breaking them into concrete steps.
— Notion AI Lead
出典: Anthropic公式「Introducing Claude Opus 4.6」
注目点は4つ。
- 1Mトークンコンテキスト（Opus初。beta段階では200K超がプレミアム料金）
- Adaptive Thinking：思考量を自動調整、effortパラメータ（low/medium/high/max）で手動制御も可能
- Agent Teams：複数のClaudeエージェントが協調するresearch preview
- ARC-AGI-2：68.8%（前世代37.6%から83%向上、max effort + 120k thinking budget）
象徴的なのはAnthropic公式エンジニアリングブログのCコンパイラ実験。
Opus 4.6を16インスタンスDocker分離で並列起動、約2週間・約2,000 Claude Codeセッション・API費用$20,000でRust製100,000行のCコンパイラを完成させた。
Linux 6.9をx86 / ARM / RISC-V でコンパイルし、GCC torture testで99%パス、PostgreSQL / SQLite / Redis / FFmpeg / Doomもビルド成功（出典: anthropics/claudes-c-compiler、Anthropic Engineering「Building a C compiler with Claude」）。
冷静に考えるとやばい絵面です。
1台のAIと対話する時代から、複数AIを走らせて統合する時代への切り替わり。
METRの50%タスク完了時間は「14.5時間（95%信頼区間 6〜98時間、ベンチマーク自体がサチュレート気味とMETR側が注記）」と報告されています（出典: METR公式ブログ）。
Opus 4.5の4時間49分はMETR公式で確認できる。
家系図では数字そのものより「長時間の自律実行に耐えるモデルへ踏み込んだ」という定性の象徴として読むのが筋が通る。
第3転換点の本質は、Claudeが「1つの強いモデル」ではなく「協調するチームの一員」として運用され始めたこと。
転換点4：2026-04 Claude Opus 4.7で精度と自律性が両立した（ただし賛否あり）
そして2026年4月16日のClaude Opus 4.7。第4転換点。
公式発表の要点
Anthropic公式ブログとAPI Docsから要点を拾います。
Notable improvement on Opus 4.6 in advanced software engineering, with particular gains on the most difficult tasks.
出典: Anthropic「Introducing Claude Opus 4.7」
| 項目 | Opus 4.6 | Opus 4.7 | 差分 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 80.8% | 87.6% | +6.8pt |
| SWE-bench Pro | 53.4% | 64.3% | +10.9pt |
| XBOW visual acuity | 54.5% | 98.5% | +44pt |
| GPQA Diamond | 91.3% | 94.2% | +2.9pt |
| OSWorld-Verified | 72.7% | 78.0% | +5.3pt |
| CharXiv Reasoning（ツールなし） | 69.1% | 82.1% | +13pt |
| CursorBench | 58% | 70% | +12pt |
| BrowseComp | 83.7% | 79.3% | -4.4pt |
| MRCR v2 @256k（8-needle） | 91.9% | 59.2% | -32.7pt |
| MRCR v2 @1M | 78.3% | 32.2% | -46.1pt |
新機能は3つ。
- xhigh effort：既存のhighとmaxの間に新設。high比でトークン約1.5倍消費、エージェントコーディング評価で5〜6%向上（出典: API Docs Effort）
- Task Budgets（beta）：agentic loopの全体トークン予算を設定する新機能。最小20,000トークン、モデルが予算カウントダウンを認識して自律的に優先順位付け（出典: API Docs Task Budgets）
- 高解像度Vision：上限が2,576px / 3.75MP（従来1,568px / 1.15MPから3倍以上）。ピクセル座標が1:1マッピングに（出典: API Docs Vision）
料金は入力$5 / 出力$25（1Mトークン）でOpus 4.6と同額。
コンテキスト1M、最大出力128K、ASL-3も継続。
System Cardは232ページ公開。
賛成寄りの声
Anthropic公式ブログが引いているパートナー評価がわかりやすい。
It's phenomenal on one-shot coding tasks, more correct and complete than Opus 4.6.
— VercelSame quality at lower cost — more efficient and precise at tasks like analyzing logs and traces, finding bugs.
— ReplitFirst model to pass implicit-need tests; keeps executing through tool failures that used to stop Opus cold.
— Notion出典: Anthropic公式ブログ
Anthropic公式ブログには他にもCursor、Manus、Cognition（Devin開発元）からの定性評価が並んでおり、共通して「指示通りに最後まで実行する」「ツール失敗から自己回復する」点が評価されています。
批判・懸念の声
ここは絶対に両論にしておきたい場所。
Anthropic公式モデルカードに記載されたベンチマーク数値とAPI Docsの仕様変更を読むだけで、批判の論点はそのまま拾えます。
特に構造的な争点は3つ。
- MRCR @1Mが78.3%→32.2%に大幅後退。Anthropic側は「MRCRは段階的廃止予定のベンチマークで、実使用を反映しない設計」と主張し、代替指標GraphWalksを提示しています（出典: VentureBeat）。片方だけ書くと偏るので両方載せます。
- 新トークナイザーで実コストが最大35%増。Anthropic公式は「roughly 1x to 1.35x as many tokens」と明示、独立測定ではコードで1.29〜1.39倍、ユニーク文章で1.20倍、一部では1.47倍の報告も（出典: finout）。料金表記$5/$25は据え置きでも請求額は膨らみます。Claude Pro利用枠で「3問でusage limitに到達」という指摘も観測されている水準。
- 指示の厳密解釈。Anthropic公式は「Opus 4.7は指示をより文字通りに解釈するため既存プロンプトの再チューニングを推奨」と明言しています（出典: API Docs What's New）。4.6が不完全なプロンプトを自動補正していたのに対し、4.7は補正せず厳密実行する設計。指示を厳密に書く開発者には好評、自動補正に慣れたカジュアルユーザーには不評という二極化が起きます。
この3つ目の分岐が一番大事だと私は思います。
「Opus 4.7は誰にとっても良いモデル」ではなく、プロンプトを厳密に書く人向けに再チューニングされたモデル。
カジュアル運用の人が乗り換えて「劣化した」と感じるのは、モデルのせいというより使い方の前提が変わったから。
家系図で見ると評価が割れる理由が一発で見える。
7軸×全モデル比較マトリクス（家系図の本体）
ここからが本体。
家系図の骨組みとして7軸を固定して、主要モデルを当てはめます。
全モデルをフラットに並べるのではなく、転換点モデル＋補助モデルに絞って表にします。
軸①〜④：コンテキスト長／コーディング／推論／マルチモーダル
| モデル | リリース | Context | Coding（SWE-bench） | 推論の仕組み | マルチモーダル |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude 2 | 2023-07 | 100K | — | 通常推論 | テキストのみ |
| Claude 2.1 | 2023-11 | 200K | — | 通常推論 | テキストのみ |
| Claude 3ファミリー | 2024-03 | 200K | — | 通常推論 | Vision対応開始 |
| Claude 3.5 Sonnet | 2024-06 | 200K | 64%（内部agentic） | 通常推論 | Vision＋Artifacts |
| Claude 3.5 Sonnet v2 | 2024-10 | 200K | — | 通常推論 | Computer Use（β） |
| Claude 3.7 Sonnet | 2025-02 | 200K / 出力128K | 70.3%（scaffold） | Extended Thinking | Vision継続 |
| Claude 4（Sonnet4 / Opus4） | 2025-05 | 200K | — | Extended Thinking | Vision＋MCP Connectors |
| Claude Sonnet 4.5 | 2025-09 | 200K | 77.2% | Extended Thinking | Vision |
| Claude Opus 4.5 | 2025-11 | 200K | — | Extended Thinking | Vision |
| Claude Opus 4.6 | 2026-02 | 1M | 80.8% | Adaptive Thinking | Vision |
| Claude Sonnet 4.6 | 2026-02 | 1M（beta） | 79.6% | Adaptive Thinking（effort） | Computer Use 94% |
| Claude Opus 4.7 | 2026-04 | 1M | 87.6% | Adaptive＋xhigh | Vision 98.5% / 3.75MP |
並べると、推論の仕組みの進化がClaudeの個性を一番作っているのが一目瞭然。
通常推論 → Extended Thinking → Adaptive Thinking → xhigh effort。
この一本線。
軸⑤〜⑦：エージェント能力／コスパ／安全性
| モデル | エージェント能力 | 主要価格（入力/出力 per 1M） | 安全性 |
|---|---|---|---|
| Claude 2.1 | Tool Use（β） | — | Constitutional AI |
| Claude 3.5 Sonnet | Artifacts / Projects | $3 / $15（Opus 3の1/5） | RLHF＋CAI |
| Claude 3.5 Sonnet v2 | Computer Use（β） | $3 / $15 | RLHF＋CAI |
| Claude 3.7 Sonnet | Claude Code（プレビュー） | $3 / $15 | RLHF＋CAI |
| Claude Opus 4 | MCP Connectors / Files API | — | ASL-3（初） |
| Claude Sonnet 4.5 | 30時間フォーカス / Claude for Chrome拡張の搭載モデル | $3 / $15 | ASL相当 |
| Claude Opus 4.5 | Infinite Chats / 出力76%削減 | 前世代比67%値下げ | ASL-3 |
| Claude Opus 4.6 | Agent Teams（16台協調） | $5 / $25（1M beta はプレミアム） | ASL-3 |
| Claude Sonnet 4.6 | effort搭載 / Computer Use 94% | $3 / $15 | ASL相当 |
| Claude Opus 4.7 | Task Budgets / /ultrareview | $5 / $25（据え置き／実質最大35%増） | ASL-3（cyber自動防御） |
エージェント能力の進化が一気に連なるのが見所。
Tool Use → Computer Use → Claude Code → MCP Connectors → Agent Teams → Task Budgets。
ここも一本線です。
価格の軸は、Sonnetラインが$3/$15に張り付いたまま性能だけ上がっていく構造。
一方Opusは4.7で据え置きに見えて、トークナイザーで実質最大35%増。
表に数字だけ書くと見落とす部分。
主要モデル早見表（一言サマリー）
| モデル | リリース | 一言で言うと |
|---|---|---|
| Claude 2 | 2023-07 | 100Kコンテキストで長文の王になった |
| Claude 2.1 | 2023-11 | 200Kとβ版Tool Useで実務に入り始めた |
| Claude 3（H/S/O） | 2024-03 | Vision対応、Opus 3がChatbot Arena1位 |
| Claude 3.5 Sonnet | 2024-06 | 1/5の値段でOpus 3超え。Artifactsの衝撃 |
| Claude 3.5 Sonnet v2 | 2024-10 | Computer UseでAIが画面を触り始めた |
| Claude 3.7 Sonnet | 2025-02 | Extended ThinkingとClaude Codeの出発点 |
| Claude 4 | 2025-05 | MCP Connectors。Opus 4がASL-3初認定 |
| Claude Sonnet 4.5 | 2025-09 | SWE 77.2%／30時間フォーカス／Claude for Chrome拡張の搭載モデル |
| Claude Opus 4.5 | 2025-11 | 67%値下げ＋Infinite Chats |
| Claude Opus 4.6 | 2026-02 | 1MコンテキストとAgent Teamsの元祖 |
| Claude Sonnet 4.6 | 2026-02 | SWE 79.6%／1M（beta）／開発者の70%が4.5より好む |
| Claude Opus 4.7 | 2026-04 | SWE 87.6%／Vision 98.5%／xhigh／Task Budgets |
補足として、2026-04-07にClaude Mythos Previewという一般非公開モデルが11社限定で提供開始（ゼロデイ脆弱性発見に特化）。
Anthropic公式（red.anthropic.com / Project Glasswing）はMythosをOpus 4.6 / Sonnet 4.6比で「別次元（in a different league）」と表現し、Firefox 147 JavaScript エンジンの脆弱性を動くexploitに変換する実験で、Opus 4.6が数百試行中2件成功に対しMythosは181件成功と発表しています（出典: red.anthropic.com「Mythos Preview」、Project Glasswing）。
Mythos発表時点（2026-04-07）はOpus 4.7（2026-04-16発表）が未リリースのため、4.7との直接比較は公式発表に存在しません。
家系図の本筋ではないので枝の注釈扱いにしておきます。
提供先はAWS・Apple・Broadcom・Cisco・CrowdStrike・Google・JPMorgan Chase・Linux Foundation・Microsoft・NVIDIA・Palo Alto Networks。
4つの転換点で見た家系図のまとめ
ここまで並べて、Claudeの家系図を1行で要約するならこうなる。
「長文が読めるAI（2〜2.1）」→「安くて賢いAI（3.5 Sonnet）」→「考える時間を持つAI（3.7 Sonnet）」→「チームで働くAI（4.6）」→「精度と自律性を両立したAI（4.7）」。
私が興味深いと思うのは、この進化ラインが「一人の相棒」から「分業するチームメンバー」へシフトしている点。
3.5 Sonnetまでは「優秀な壁打ち相手」。
3.7 Sonnetで「じっくり考えてくれる同僚」。
4.6で「複数のAIが協調する小チーム」。
4.7で「厳密な指示を厳密にこなす自律エンジニア」。
だから4.7の評価が二極化するのも筋が通る。
カジュアルユーザーの期待する「優秀な相棒」と、4.7がチューニングされた「厳密解釈の自律エンジニア」は役割が違います。
ここを読み違えると「劣化した」と感じるし、合っていれば「ようやく期待通りに動く」側に回る。
家系図で見ると評価が割れる理由が一発で見える。
「どのモデルを使えばいいか」を1つに絞らなくていい、が今のClaudeの読み方だと私は思っています。
家系図はそのための地図。
よくある質問
どのモデルを今使うべきか？
目的で変わります。
Anthropic公式モデルカードとAPI Docsを読む限り、目安はこう。
コーディング重視かつプロンプトを厳密に書けるならOpus 4.7（SWE-bench 87.6%）。
日常の対話・ブレスト・文章作成はSonnet 4.6（$3/$15、SWE-bench 79.6%、1M beta）。
高速・安価な大量処理はHaiku 4.5。
長文コンテキストの記憶力重視（MRCRが効く用途）ならOpus 4.6が依然として優位ですが、ここは利用経路で事情が変わるので後述のFAQで分けて整理します。
Opus 4.7の新トークナイザーでコストはどれくらい増える？
Anthropic公式は1.0〜1.35倍（最大35%増）と明示、コードでは1.29〜1.39倍、ユニーク文章で1.20倍と記載（出典: API Docs What's New）。
独立測定では1.47倍の報告も存在します（出典: finout.io）。
料金表記$5/$25は据え置きでも、同じ入力ファイルを投げたときの実請求額は膨らむ、が正確な整理。
移行前に/v1/messages/count_tokensで自前の代表入力を通してOpus 4.6との差を実測するのが安全。
Opus 4.7はOpus 4.6からすぐ乗り換えるべき？
Anthropic公式のBreaking Changesが無視できません。
Extended Thinking budgets廃止、sampling parameters削除、アシスタントメッセージのprefill廃止、Adaptive Thinkingはデフォルトオフなど、既存のAPI統合に手を入れる必要があります。
Anthropic公式は「指示をより文字通りに解釈するため既存プロンプトの再チューニングを推奨」と明言（出典: API Docs What's New）。
本番投入前にステージングでの検証が前提になる。
長文コンテキスト処理が重要な場合はどう選ぶ？
MRCR v2 @1Mの78.3%→32.2%という後退は無視できません。
Anthropic側は「MRCRは段階的廃止予定で実使用を反映しない設計、代替指標GraphWalksでは4.7が改善」と説明しています（出典: VentureBeat）。
ただしこの見解を採用するかは利用者判断。
長文での「針を探す」系の用途（大量ログ解析、長大契約書の特定条項抽出など）を重視するなら、利用経路で選び方を分けるのが現実解だ。
API経路（Claude Code / Bedrock / Vertex AI / Messages API直叩き）の場合: Anthropic公式のモデル廃止予定ページでclaude-opus-4-6はActive、引退予定は2027-02-05以降と明記されている（出典: platform.claude.com/docs — Model deprecations）。
長文検索系の用途は4.6を並走させて4.7と実測比較し、段階的に移行するのが堅い。
少なくとも1年弱は使える。
claude.ai chat UI経路の場合: chat UI側は新モデル投入時に旧モデルをセレクタから外す運用で、Anthropicは実際に2026-01にOpus 4と4.1を同様に削除しています（出典: Claude Help Center Release Notes）。
chatユーザーがOpus 4.6をセレクタで選べなくなっている場合、APIに降りるかGemini 1.5 Pro等MRCR強モデルの併用を検討する方が筋が通る。
家系図の読み方として、「API上のモデル寿命」と「chat UIのモデル寿命」は別物、と分けて覚えておくとこの手の乗り換え判断で迷わなくなる。
xhigh effortとTask Budgetsは何が違う？
xhigh effortは1リクエストあたりの思考量の設定（high比トークン約1.5倍、エージェントコーディング評価で5〜6%向上）。
Task Budgetsはagentic loop全体のトークン予算の設定（最小20,000トークン、モデルが予算カウントダウンを認識して優先順位付け）。
組み合わせて使うのが推奨で、Messages APIのみ対応（Claude Managed Agentsは自動処理）。
Task Budgetsはbetaヘッダーtask-budgets-2026-03-13を指定する必要があります。
Claude Codeの/ultrareviewは何をしてくれる？
複数の専門エージェント（セキュリティ／ロジック／パフォーマンス／スタイル）が並列でレビューし、知見を統合レポートに集約するコマンド。
以前はPro/Maxユーザーに3回分の無料allotmentがありましたが、2026-05-05で終了。
現在は$5〜$20/run の従量課金です（出典: Claude Code Docs / ultrareview）。
4.6のAgent Teams（research preview）の系譜で、「複数AIの協調」がClaude Code内の実用機能に昇格した形。
Mythos Previewと4.7の関係は？
Mythos Previewは2026-04-07発表の一般非公開モデル。
11社限定でゼロデイ脆弱性発見に特化しており、Anthropic公式（red.anthropic.com / Project Glasswing）はOpus 4.6 / Sonnet 4.6比で「別次元」と表現しています。
Firefox 147 JavaScriptエンジン脆弱性のexploit変換実験で、Opus 4.6が数百試行中2件成功に対しMythosは181件成功と公式発表（出典: red.anthropic.com、Project Glasswing）。
Opus 4.7との直接比較は公式発表に存在しません（Mythos発表の2026-04-07時点で4.7は未リリース）。
4.7の家系図の本筋というより、Anthropicが一般公開ラインとは別に専門特化ラインを持ち始めたことを示す枝、と理解する方が家系図の読み方としてスッキリする。
提供先はAWS・Apple・Broadcom・Cisco・CrowdStrike・Google・JPMorgan Chase・Linux Foundation・Microsoft・NVIDIA・Palo Alto Networks。
このページに出てきた言葉
- SWE-bench / SWE-bench Verified
- 実在するGitHubのバグ修正タスクを題材にしたコーディング能力ベンチマーク。Verifiedは人手で問題の質を検証した版
- MRCR / MRCR v2
- 長文の中に複数の「針」を仕込んでAIが取り出せるか測る長文記憶力テスト
- GraphWalks
- MRCRの代替としてAnthropicが推す新しい長文記憶ベンチマーク
- Extended Thinking
- 答える前にAIが内部で長く考えるモード。考える時間（トークン数）を指定できる
- Adaptive Thinking
- 問題の難しさに応じて考える時間を自動調整する仕組み。effortパラメータで手動指定も可能
- xhigh effort
- Opus 4.7で追加された思考量設定。highとmaxの間で、より深く考えさせる指示
- Task Budgets
- 自律実行全体のトークン上限を決める機能。最小20,000トークン
- Agent Teams
- 複数のClaudeを並列で走らせて1つの仕事を分担させる仕組み
- Computer Use
- Claudeが画面のスクショを見て、マウス・キーボード操作を肩代わりする機能
- MCP Connectors
- Claudeが外部サービスに標準作法で繋がる仕組み（Model Context Protocol）
- ASL-3
- AnthropicのAI安全レベル分類。数字が大きいほど扱いに注意が必要
- Constitutional AI
- AI自身に「守るべき原則」を読ませて応答を選ばせるAnthropic独自の学習方式
- Artifacts
- Claudeのチャット横に成果物プレビューを表示する機能
- トークナイザー
- 文章をAIが読む単位（トークン）に分割するプログラム。分割方式で料金が変わる
- System Card
- モデルの能力・限界・安全性評価をまとめた公式技術文書
- METR
- AIの能力評価を行う独立研究機関
- agentic loop
- AIが「考える→道具を使う→結果を見る→次の手を考える」を繰り返す自律実行の流れ
- API
- 外部プログラムからClaudeに質問を投げて答えを受け取るための窓口
- 1Mトークン
- 100万トークン。料金単位として、入力/出力それぞれ100万トークンあたりで課金
参考リンク（ファクトチェック用）
公式
- Anthropic公式ブログ（Opus 4.7）: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7
- Anthropic公式ブログ（Opus 4.6）: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
- Anthropic公式ブログ（Claude 3.7 Sonnet）: https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet
- Anthropic公式ブログ（Claude 3.5 Sonnet 2024-06）: https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
- Computer Use＋3.5 Sonnet v2: https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use
- Anthropic Engineering（Cコンパイラ実験）: https://www.anthropic.com/engineering/building-c-compiler
- GitHub anthropics/claudes-c-compiler（100,000行Rust実装）: https://github.com/anthropics/claudes-c-compiler
- red.anthropic.com（Mythos Preview発表）: https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/
- Project Glasswing（Mythos提供先・比較情報）: https://www.anthropic.com/glasswing
- API Docs（Opus 4.7 What's New）: https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/whats-new-claude-4-7
- API Docs（Model deprecations・各モデルの引退予定日）: https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/model-deprecations
- Claude Help Center Release Notes（chat UIセレクタ変更履歴）: https://support.claude.com/en/articles/12138966-release-notes
- API Docs（Effort）: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort
- API Docs（Task Budgets）: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/task-budgets
- API Docs（Vision）: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/vision
- Claude Code Docs（/ultrareview）: https://code.claude.com/docs/en/ultrareview
- AWS Bedrock（Opus 4.7発表）: https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-anthropics-claude-opus-4-7-model-in-amazon-bedrock/
- METR公式ブログ（Opus 4.6 time horizon）: https://metr.org/blog/2026-02-05-anthropic-opus-4-6-time-horizon/
分析・レビュー
- VentureBeat（Opus 4.7 MRCR論点）: VentureBeat記事
- Vellum AIベンチマーク解説: Vellum AI
- System Card要約: allthings.how
- トークナイザーコスト分析: finout.io
- Sonnet 4.6ベンチマークガイド: nxcode.io
- サーバーワークスエンジニアブログ: サーバーワークス
※この記事の内容は執筆時点のものです。AIは進化が速い分野のため、最新の仕様は公式サイトでご確認ください。