LLM を知ろうシリーズ：Claude

Anthropic の Claude は、AI をデータワークフローに統合したいチームの間で注目を集めています。堅実な推論能力と優れたコーディング性能を備え、Anthropic が AI を外部システムに接続するために策定したオープン標準であるModel Context Protocol（MCP）とも相性が良いです。セキュリティとコンプライアンスは設計の優先事項であり、これは規制産業の組織にとって重要です。

この記事では、Claude が現代のデータプラットフォームにどのように適合するかを、CData Connect AI との併用に焦点を当てて解説します。モデルファミリー、プラットフォームの機能、そしてセキュリティやガバナンスなどの実用的な考慮事項について説明します。また、Claude と CData Connect AI がどのように連携してエンタープライズデータへの自然言語アクセスを提供できるかも探ります。

Claude モデルファミリーの概要

Claude は Anthropic が構築した大規模言語モデルのファミリーです。実験的な機能よりも信頼性の高い出力を優先し、エンタープライズユースケースを念頭に設計されています。

Claude はクエリを専門コンポーネントにルーティングするのではなく、すべてのリクエストを完全なモデルで処理します。これにより、構造化データを扱う際により一貫した結果を得られる可能性があります。Anthropic はまた、安全ガイドラインをトレーニングプロセスに直接組み込んでおり、これはConstitutional AIと呼ばれるアプローチで、モデルがリクエストを処理する方法を形作っています。

Anthropic はパラメータ数を公開していません。代わりに、ニーズに基づいて Claude を3つのティアに整理しています：

• Claude Haiku – スピードと低コストのために構築されています。軽量なタスクや大量処理シナリオに適しています。
• Claude Sonnet – 能力とコストのバランスを取った中間的なオプションです。多くのエンタープライズチームはこれから始めます。
• Claude Opus – 最も高性能なティアで、深い分析、複雑な推論、長時間のタスクに適しています。

この設定により、技術仕様に迷うことなく、ワークロードに基づいてモデルを選択できます。

現在の Claude モデルバリアント

現在のすべての Claude モデルは 200K トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。これは、完全なドキュメント、データベーススキーマ、コードベース、メタデータを1つのリクエストに含めるのに十分な容量であり、分析やマルチステップワークフローに有用です。

現在のモデルの比較を見てみましょう：

Claude モデルファミリー（第4.5世代）

最新の4.5世代を詳しく見てみましょう：

LLM リーダーボード 2025 における Claude のパフォーマンス

Vellum LLM リーダーボード 2025 は、主要な AI モデル全体の独立したベンチマークデータを提供しています。Claude はトップパフォーマーにランクされており、コーディング、視覚的推論、多言語タスクに強みがあります。

ベンチマークリーダーシップ

Claude は、エンタープライズデータと開発ワークフローに関連するいくつかの主要ベンチマークでリードしています。Claude が現在高いランクを獲得している分野は以下の通りです：

Claude Sonnet 4.5 と Opus 4.5 は SWE Bench でトップ2のポジションを占めており、実際の GitHub イシューの解決において GPT 5.2 と Gemini 3 Pro を上回っています。

モデル選択ガイダンス

どのモデルを選ぶか迷っている場合、この表が参考になります：

CData Connect AI を使用している場合、これらの結果はより正確な SQL 生成、より優れたスキーマ理解、そしてエンタープライズデータソース全体でのより信頼性の高いエージェントワークフローに直結します。

マルチモーダル理解とコンピュータ使用

Claude はテキストに限定されません。画像、PDF、チャート、図、コード、構造化ドキュメントを処理できます。これは、データが異なる形式で届くエンタープライズ分析に便利です。

具体的に、Claude は以下を解釈できます：

• チャートとグラフ
• テーブルとフォーム
• 技術図面
• スキャンドキュメントと PDF

Claude はまた、現在ベータ版のコンピュータ使用モードも提供しており、デスクトップ環境と対話できます。このモードでは、Claude はカーソルを移動してインターフェースをクリックしたり、アプリケーションや内部ツールをナビゲートしたり、デスクトップ環境内でステップバイステップのアクションを実行したりできます。

API、認証、セキュリティ、およびレート制限

Claude は、エンタープライズの信頼性要件を満たしながら統合が簡単なシンプルで安全な API を通じてアクセスされます。Claude の API の操作は簡単です。主要な要素を分解してみましょう。

認証

Claude API へのすべてのリクエストは、リクエストヘッダーで渡される API キーを使用して認証されます。これにより、許可されたアプリケーションのみがサービスにアクセスできることが保証されます。

API キーとともに、リクエストには API バージョンヘッダーが含まれます。これにより、プラットフォームが進化し新しい機能が導入されても、時間の経過とともに一貫した動作が保証されます。

API リクエストの作成

典型的なリクエストには以下が含まれます：

• API キー（x-api-key）
• API バージョン（anthropic-version）
• モデル名、レスポンス長、メッセージを含む JSON ペイロード

セキュリティの考慮事項

Claude の API はエンタープライズ使用向けに構築されています：

• リクエストは転送中に暗号化されます
• API キーは安全に保存し、クライアントサイドのコードに公開しないでください
• バージョン管理された API は本番システムでの予期しない変更を防ぐのに役立ちます

これらのプラクティスを組み合わせることで、Claude は安全で本番グレードのデプロイメントに適しています。

レート制限は使用ティアに応じてスケール

異なるティア間でレート制限がどのように機能するか見てみましょう：

コアプラットフォーム機能

Claude の強みの1つは、単に質問に答えるだけでなく、問題を推論し、ツールを使用してタスクを完了する AI エージェントとして機能できることです。これは、AI がデータベース、API、その他のシステムと対話する必要があるデータワークフローにとって重要です。

基本ツール

Claude には、複雑なセットアップなしで一般的なエージェントタスクを処理するいくつかの組み込みツールが付属しています。

• コード実行ツール（ベータ） – 5 GB のメモリとディスク容量を持つサンドボックス化された Linux コンテナで Python と Bash を実行します。セキュリティのためインターネットアクセスは無効です。pandas、NumPy、matplotlib などの一般的なライブラリが含まれています。
• Bash ツール – 永続セッションでコマンドライン命令を実行します。環境は会話全体を通じて作業ディレクトリと変数を記憶します。
• テキストエディタツール – ファイルの読み取りと編集、新規作成、特定の場所でのテキストの置換や挿入ができます。
• メモリツール（ベータ） – 専用ディレクトリに会話間で情報を保存し、時間の経過とともにより一貫した対話を可能にします。

高度なツールオーケストレーション

基本的なツール使用を超えて、Claude はエージェントがより大規模で複雑なワークフローを効率的に処理できるようにする高度なオーケストレーション機能を提供しています。

• プログラマティックツール呼び出し（ベータ） – ツールを1つずつ呼び出す代わりに、Claude は複数のツールを連鎖させる Python スクリプトを書くことができます。これにより処理が高速化され、トークン使用量が削減されます。
• ツール検索ツール（ベータ） – 数百の利用可能なツールがある場合、この機能により Claude はカタログを検索して必要なものだけをロードできます。これにより、リクエストあたり 10,000〜20,000 トークンを節約できます。

Agent SDK

Claude Agent SDK は、AI エージェントの構築と実行を簡素化する開発者ライブラリです。TypeScript と Python で利用可能で、ツールの実行、コンテキスト管理、エラー処理とリトライを処理します。SDK により、開発者はエージェントが裏で動作する複雑さを管理するのではなく、エージェントの出力を使用することに集中できます。

Claude の MCP

MCP（Model Context Protocol）は、Claude を外部システムに接続するための Anthropic のオープン標準です。JSON-RPC 2.0 を使用し、モデルがツールを使用し、リソースにアクセスし、ワークフローを実行するための一貫した方法を提供します。

MCP を使用すると、Claude は以下のことができます：

• データベースのクエリ
• ドキュメントの取得
• API の呼び出し
• データの変換
• 制御された環境でのスクリプト実行

強化された推論と出力制御

Claude には、その思考プロセスについてより多くの洞察を得たり、レスポンスをより細かく制御したりできる機能が含まれています。

拡張思考

拡張思考により、Claude は応答する前に複雑な問題をステップバイステップで処理できます。有効にすると、API レスポンスには推論プロセスを示す「思考」セクションが含まれます。これはデバッグや、Claude が特定の結論に達した理由を理解するのに役立ちます。

構造化出力（ベータ）

特定の形式でレスポンスが必要な場合があります。構造化出力を使用すると、JSON スキーマを定義でき、Claude はそれに正確に一致します。これにより解析の手間がなくなり、Claude を自動化パイプラインに統合しやすくなります。

プロンプティング、信頼性、長いコンテキストでの動作

Claude は構造化データタスクをうまく処理し、SQL の確かな理解を持っています。特に明確に定義されたスキーマを扱う場合、ハルシネーション率は一部の代替手段よりも低い傾向があります。大きなコンテキストウィンドウにより、完全なスキーマ定義、ガバナンスルール、ドキュメント、サンプルクエリをすべて1つのリクエストに含めることができます。これにより Claude がより正確な出力を生成するのに役立ちます。

いくつかのプロンプティングのヒント：

• モデルの役割を明確に定義する
• ツールの説明に自然言語を使用する
• 可能な限り例を含める
• 出力形式について明示的にする
• 曖昧なケースには明確な指示で対処する

繰り返しタスクの場合、プロンプトキャッシングによりコストとレイテンシを削減できます。

セキュリティ、コンプライアンス、データガバナンス

Claude はエンタープライズ要件を念頭に構築されています。プラットフォームは複数の認証を取得しています：

• SOC 2 Type II
• ISO 27001
• ISO 42001
• HIPAA 対応
• GDPR 準拠プラクティス
• CSA STAR Level 2

データは保存時と転送時に暗号化されます。API 顧客の場合、入力と出力はデフォルトで 30 日以内に削除されます。必要に応じて Zero Data Retention（ZDR）を有効にすることもできます。顧客データは明示的に同意しない限りトレーニングには使用されません。

インテリジェントなデータワークフローのために Claude を CData Connect AI と使用する

Claude と CData Connect AI は自然に連携します。Claude はスキーマを理解し、SQL を生成できます。CData はエンタープライズデータソースへの安全なリアルタイム接続を提供します。組み合わせることで、大量の情報を発見、クエリ、要約、オーケストレーションできるエージェント型データシステムの基盤を形成します。

一般的なワークフロー

• システムプロンプトまたは MCP リソースを通じてスキーマとメタデータを Claude に公開
• ユーザーが自然言語でクエリを発行
• Claude が SQL を生成
• CData Connect AI がガバナンスの効いたロールアウェアなアクセス制御を使用してクエリを実行
• Claude が結果を解釈してユーザー向けに要約

Claude インターフェース内の公式コネクタとしての CData

CData は現在、Claude のインターフェース内で公式にサポートされるコネクタとなっています。ライブのエンタープライズデータソースに直接接続でき、適切なガバナンスとセキュリティ制御を備えた自然言語クエリが可能です。

この統合により、Claude エクスペリエンス内でのビジネスデータの直接探索、ガバナンスとソースレベルのセキュリティを備えたライブの自然言語から SQL への変換、CData の接続エンジンによる安全でポリシーに沿ったアクセス、マルチソース分析とエージェントワークフローのための一貫したデータレイヤーが提供されます。

Claude Projects

すべての会話で同じセットアップ指示を繰り返していると気づいたら、Projects が役立ちます。Project は Claude が自動的に参照するコンテキストを保存する永続的なワークスペースとして機能し、スキーマ、ルール、背景情報が会話を超えて利用可能な状態を維持します。

Project に保存できるもの：

• ドキュメント – PDF、テキストファイル、参考資料
• 指示 – 動作、トーン、または従うべきルールのガイドライン
• コードとスキーマ – データベーススキーマ、API 仕様、コードサンプル
• 例 – サンプルクエリ、期待される出力、テンプレート

CData Connect AI を使用するチームにとって、Projects では接続コンテキスト、スキーマ定義、SQL 規約、ガバナンスルール、サンプルクエリを1か所に保存できます。このコンテキストが利用可能になると、Claude は最初からより正確な SQL を生成し、テーブル名についての明確化の質問やスキーマの推測が不要になります。

Projects は Claude Code とも相性が良く、開発セッション間で引き継がれるコーディング標準やプロジェクト固有のパターンを保存できます。

Claude Code による開発自動化

Claude Code は、モデルの機能をソフトウェア開発ワークフローに直接拡張します。Claude を受動的なアシスタントから、コンテキストを維持し、ルールに従い、エンジニアリングパターンを一貫して適用できるアクティブな開発パートナーに変換します。

主要なコンポーネントには以下が含まれます：

• プロジェクト内でモデルがどのように動作するかを定義する claude.md ルールファイル
• マルチステップワークフローを体系化するカスタムスラッシュコマンド
• テスト、ドキュメント作成、分析などのタスクに特化したサブエージェント
• エージェント操作後に自動アクションを添付できるフック
• イシューから PR までのエンドツーエンドワークフローのための GitHub CLI との統合
• 開発コンテナを使用した安全な完全自律モード
• git work-tree を使用した並列エージェント実行

組み合わせると、CData Connect AI + Claude Code は ETL スクリプトの生成、統合コードの構築、SQL マイグレーションの作成、データパイプラインのドキュメント化ができます。

Claude が適切な選択となる場合

Claude は以下が必要な場合にうまく機能します：

• 深い推論 – 大きなドキュメントや複雑な計算の処理
• データプライバシー – エンタープライズグレードのコンプライアンスとガバナンス
• 長いコンテキストの処理 – 広範なドキュメントやコードベースの分析
• 一貫した出力 – 類似したリクエスト間での予測可能なレスポンス

コーディングタスク、スキーマ理解、構造化出力、ドキュメント理解に特に強みがあります。

企業が今日 Claude をどのように使用しているか

• 金融サービス：Bridgewater Associates は投資分析に Claude を使用し、複雑な財務レポートでの洞察獲得時間が 50〜70% 短縮されたと報告しています。NBIM（ノルウェー政府年金基金）は生産性向上により推定 213,000 時間を節約しました。AIG は精度を向上させながら引受審査時間を 5 倍短縮しました。
• 自動車：Cox Automotive は CRM とディーラープラットフォーム全体に Claude を統合しました。リード対応が 2 倍以上になり、コンテンツ作成が数週間から当日に短縮されました。
• テクノロジー：Palo Alto Networks は機能開発が 20-30% 高速化しました。Zapier は 800 以上の内部 Claude エージェントを実行しており、完了タスクは前年比 10 倍成長しています。
• 戦略的パートナーシップ：Accenture は 30,000 人の専門家を Claude でトレーニングしています。IBM、Cognizant（350,000 人の従業員）、Databricks（10,000 以上の顧客）はすべて、Claude をエンタープライズワークフローに導入するためのパートナーシップを形成しています。

CData で Claude 接続を簡素化

CData Connect AI により、Claude をエンタープライズデータソース、BI ツール、分析プラットフォームに簡単に接続できます。Claude のインターフェース内の公式 CData コネクタにより、ライブデータに対する自然言語クエリを有効にし、手動ステップを排除してスムーズで自動化されたデータ統合を実現できます。

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