Last Updated on 2025-05-26 08:57 by admin

I. Anthropicの「Code with Claude」：単なる発表会を超えた、開発者たちの集結

Anthropicが2025年5月22日にサンフランシスコで開催した「Code with Claude」は、同社にとって単なる新製品発表の場を超えた、開発者コミュニティとの新たな関係構築に向けた戦略的な一歩となった 。Claude Opus 4およびClaude Sonnet 4といった高性能AIモデルの発表は確かに大きなニュースであったが 、本稿では、この「Code with Claude」というイベント自体が持つ意味合いと、それが開発者エコシステムに与える影響に焦点を当てる。

「Code with Claude」は、Anthropicにとって初となる開発者会議であり、「Anthropic API、CLIツール、Model Context Protocol (MCP) を使用した実世界の導入事例やベストプラクティスを探求することに焦点を当てた、実践的な1日のイベント」と銘打たれた 。

AnthropicがClaudeモデルの普及を加速し、市場での存在感を高めるためには、開発者との直接的なエンゲージメントとサポート体制の構築が不可欠であり、「Code with Claude」はその基盤作りの第一歩と位置づけられる。

単に高性能なモデルを提示するだけでなく、開発者がそれをいかに活用できるかを示すことで、AnthropicはAIの可能性を具体的な開発者の生産性向上へと繋げようとしている。

このカンファレンスは、「モデル、製品、API全体で開発者がClaudeの能力を最大限に活用する方法を紹介」し、「製品ロードマップ、Claude Code、MCP、開発方法論、AIエージェント実装戦略、ツール使用パターン」を共有することを目的としていた 。

これは、AIに関する議論が、モデルの能力（例：ベンチマークスコア）を誇示する段階から、開発者がこれらの能力を自身の業務にどう統合できるかという、より実践的な段階へと移行していることを示唆している。Anthropicは、AIの理論的な可能性から、開発者による具体的な価値創造へと舵を切ったのである。

II. イベントの内部：基調講演、実践的学習、そしてAnthropicのビジョンの一端

サンフランシスコのThe Midwayに集ったのは、一部の開発者と創業者たちであった 。会場は、AIイノベーションとコラボレーションの中心地としての熱気に包まれ、「実世界のアプリケーションを中心としたインタラクティブなワークショップ」や、「Anthropicの経営陣や製品チームから直接話を聞き、インタラクティブなラボやセッションに参加し、オフィスアワーで技術チームと会い、Claudeで構築する開発者コミュニティと繋がる」機会が提供された 。

イベントの主眼は、あくまで実践的な学習に置かれており、「Claudeを自身のプロジェクトに統合するための実践的なワークショップ」、「Anthropicの専門家によるライブコーディングセッション」、「APIを直接試す機会」などが用意されていた 。

基調講演では、Anthropicの経営陣やプロダクトリーダーたちが登壇し 、Claude 4の新たな能力、Claude Codeのローンチ、新API群、MCPの重要性、そして安全で制御可能なAIへのコミットメントなどが語られたと推察される 。特に、2025年5月22日付けでの「AI Safety Level 3保護の有効化」と「Claude 4の導入」の発表は、カンファレンスのハイライトであった 。

エコシステムとの連携を示す好例として、AWSがサンフランシスコで開催した公式ウォッチパーティが挙げられる 。このサテライトイベントでは、基調講演のライブストリーミングに加え、「Amazon Bedrockを通じたClaude実装に焦点を当てた独自のハンズオンワークショップ」が提供された 。

具体的なセッションには、「最新情報：AIエージェントとオープンソースの最先端をナビゲートする」や、オープンソースのStrands Agents SDKを使用した「Amazon BedrockでMCPを活用したエージェントを構築する」ワークショップなどがあり、実践的なエンゲージメントの性質を強調していた 。

このようなクラウドプロバイダーとの連携は、Anthropicが自社イベントだけに頼らず、AWSのような主要プラットフォーム（ClaudeモデルはBedrockで利用可能 ）の確立されたリーチとインフラを活用するという、現実的な開発者アウトリーチ戦略を示している。

これは、既存エコシステム内の開発者と繋がり、共同ソリューション（例：Bedrock上のClaude）を展示する上で賢明な方法であり、自社のイベントインフラを急拡大させることなく、影響力を拡大する手段となる。

参加者にとっての価値は、「Claudeの背後にいる人々から直接学ぶユニークな機会」であり、「安全なAIシステムの開発に関する洞察を得て」、特に「AIの安全性と実用的な応用のインターフェースに関心がある」場合にAI技術に関する知識を深められる点にあった 。

カンファレンスのアジェンダが、「経営陣および製品チーム」による基調講演 [と、「ハンズオン」の「インタラクティブなワークショップ」、「ライブコーディングセッション」、「オフィスアワー」 を組み合わせたことは、異なる開発者のニーズに応える設計であったことを示している。

戦略的なビジョンやロードマップの洞察を求める開発者もいれば、実践的なスキルや問題解決を優先する開発者もいる。両方を提供することで、Anthropicは包括的な価値を提供し、開発者がClaudeの可能性に触発されるだけでなく、実際に構築を始めるための初期スキルを習得できるようにすることを目指した。このバランスは、関心を実際の開発活動へと転換させる鍵となる。

さらに、開発者向けイベントでありながら、Anthropicが一貫してAIの安全性へのコミットメントを強調した点は注目に値する。「安全なAIシステムの開発に関する洞察」を提供し、「AIの安全性と実用的な応用のインターフェース」に関心のある参加者にとって必見とされたこと 、そして「AI Safety Level 3保護の有効化」の発表 が会議の議題であったことは、その証左である。

AIツールがより強力でエージェント的になるにつれて、Anthropicは、開発者がClaudeを使って責任を持って革新できることを伝えることで、信頼を構築し、自社を差別化しようとしている。

III. 開発者の武器庫：発表された主要ツールと機能

「Code with Claude」イベントの核心には、開発者の能力を飛躍的に高めることを目的とした一連の発表があった。これには、基盤となるAIモデルの進化、新たな開発ツールの提供、そしてより高度なAIエージェント構築を可能にするAPI機能の拡張が含まれる。

Claude 4モデル – 強力なエンジン (カンファレンス発表の文脈)

以前のレポートでも詳述されている通り 、Claude Opus 4とClaude Sonnet 4の正式発表は、「Code with Claude」イベントの礎石であった 。カンファレンスで強調された開発者中心の主張としては、Claude Opus 4が「世界最高のコーディングモデル」であり 、SWE-benchで72.5%、Terminal-benchで43.2%という高いスコアを達成した点が挙げられる 。これらのモデルは「コーディング、高度な推論、AIエージェント」のために設計されており 、新たに発表された開発者ツールやAPIの能力を支える根幹となる。

Claude Code – 一般提供開始と詳細

「Code with Claude」における主要な発表の一つが、Claude Codeの一般提供開始であった 。これは、開発者のターミナル内で動作するエージェント型コーディングアシスタントであり、コードベース全体を理解し、自然言語コマンドによる支援を提供するように設計されている 。AnthropicのAPIに直接接続し、コード処理に中間サーバーを介さないことで、セキュリティを強化している 。

発表または強調された主な機能は以下の通りである。

• 包括的なコードベースインタラクション: コードベース全体のファイル編集、バグ修正、アーキテクチャに関する質問への回答 。
• ワークフロー自動化: テストの実行と修正、リンティング、Git操作（コミット、PR作成、履歴検索、マージコンフリクト解決）。
• 統合開発環境: VS CodeおよびJetBrainsとのネイティブ統合により、シームレスなペアプログラミングのために編集内容をファイルに直接表示 。GitHub Actions経由でのバックグラウンドタスク実行 。
• 拡張性: 拡張可能なClaude Code SDKのリリースにより、開発者はClaude Codeと同じコアエージェントを使用して独自のAIエージェントやアプリケーションを構築可能 [3]。例として、PRレビューやCIエラー修正のための「Claude Code on GitHub」が紹介された 。
• エンタープライズ対応: 安全でコンプライアンスに準拠したエンタープライズ展開のために、Amazon BedrockおよびGoogle Vertex AIとのシームレスな統合 。
• セキュリティバイデザイン: ターミナルでの操作、直接的なAPI接続、機密性の高い操作に対する明示的な承認を必要とする階層型パーミッションシステム 。

このClaude CodeのVS CodeやJetBrainsといった既存の一般的な開発ツールや環境への統合 、ターミナルでの操作 、GitHub Actionsのサポート は、採用の鍵となる。

開発者は、既存のワークフローを大幅に変更する必要があるツールには抵抗を感じることが多い。Anthropicは、開発者が既に慣れ親しんでいる場所で機能を提供することにより、Claude Codeが採用され、日常的に使用される可能性を高めている。これは、開発者の習慣を理解し、実用性を最大化しながら混乱を最小限に抑えたいという意図の表れである。

高度なエージェント構築のための新API機能 (Code with Claudeで発表)

Anthropicは、開発者がより強力なAIエージェントを構築できるようにするため、Anthropic APIに4つの新機能をリリースした 。これらは、開発者に力を与えるというカンファレンスのメッセージの中核をなすものであった。

表1: AnthropicのAIエージェント開発強化のための新API機能

API機能	主要機能	開発者にとっての主な利点 (AIエージェント構築)
コード実行ツール	Claudeがサンドボックス環境でPythonコードを実行できるようにする。	エージェントが計算、データ分析、視覚化を実行可能にし、Claudeをデータアナリストに変える。
MCPコネクタ	リモートのModel Context Protocol (MCP) サーバーへの接続を容易にする。	外部ツール (例: Zapier, Asana) やサービスとの統合を簡素化し、クライアントコード記述なしにエージェント機能を強化。
Files API	ドキュメントを一度アップロードすれば、会話を跨いで繰り返し参照可能にする。	エージェントのメモリとコンテキスト保持を改善。大規模ドキュメントセットに効率的で、コード実行ツールと統合。
拡張プロンプトキャッシング	プロンプトキャッシュのTime-To-Live (TTL) を5分から1時間に延長。	広範なコンテキストを必要とする長時間実行または反復的なエージェントタスクの遅延を最大85%、コストを最大90%削減。

これらの発表は、Anthropicが単に個別の製品をリリースしているのではなく、統合された開発者プラットフォームを構築していることを示している。Claude 4が知能を提供し、Claude Codeが開発者向けの直接的なインターフェースを提供し、SDKがカスタマイズを可能にし、新しいAPIが複雑なエージェント型ワークフローの能力を拡張する。この包括的なアプローチは、高度なAIアプリケーションを構築するための摩擦を大幅に低減し、開発者を惹きつけることを目的としている。

信頼の強化：AI Safety Level 3保護

カンファレンスはまた、新モデルに対するAI Safety Level 3 (ASL-3) 保護の有効化を発表するプラットフォームとしても機能し 、これらの強力な新ツールと並行して、責任あるAI開発へのAnthropicのコミットメントを強調した。

これは、将来的にさらに高い安全性レベルに対応するための準備でもある [2]。強力なエージェント構築API や「世界最高のコーディングモデル」 と並行して、AI Safety Level 3保護 を発表し、Claude Codeを直接的なAPI接続やパーミッションシステムといったセキュリティ機能と共に設計したこと は、Anthropicがますます強力になるAIツールの誤用や意図しない結果に対する潜在的な懸念に積極的に対処していることを示している。

開発者会議でこれらの安全機能とプロトコルを最初から組み込み、強調することで、企業や個々の開発者に対して、イノベーションが責任を持って進められるという信頼を醸成することを目指している。

IV. 開発者のエンパワーメント：Model Context Protocol (MCP) とエコシステムの成長

「Code with Claude」カンファレンスでは、個々のツールや機能の発表に加え、開発者がより高度で連携されたAIエージェントを構築し、成長するエコシステムの中で活動できるよう支援するための、より広範な戦略も示された。その中心にあるのがModel Context Protocol (MCP) である。

Model Context Protocol (MCP) – よりスマートで連携されたエージェントの実現

MCPは、より高性能なAIエージェントを実現するための鍵として、「Code with Claude」で強調された 。

Anthropic APIの新しいMCPコネクタは、開発者がクライアントコードを記述することなく、Claudeを任意のリモートMCPサーバーに接続できるようにする 。

これにより、外部ツールやデータソースとの統合が簡素化され、接続管理、ツール検出、エラー処理が自動的に行われる 。

AWSウォッチパーティでの「MCPを活用したエージェントの構築」に関するワークショップ などは、その実用的な応用を示した。

MCPは、Claudeがどのツールを呼び出すべきかを推論し、エージェント的にツールコールを実行できるようにすることで、エージェント型ワークフローを改善する方法として位置づけられている 。

MCPは単なる技術的な機能ではなく、エコシステムを創造するための戦略的な動きである。Anthropicが、Claudeが外部ツールやデータと対話する方法の標準プロトコルを定義することで、サードパーティ開発者が「MCP互換」サービスを構築することを奨励できる。

これが成功すれば、より多くのツールがClaudeをより価値あるものにし、より多くのユーザーを引きつけ、それがさらに多くのツール開発者を引きつけるというネットワーク効果を生み出す可能性がある。

これは、他のプラットフォームにおけるアプリストアやプラグインエコシステムと同様に、重要な競争上の差別化要因となり得る。「GitHubでMCPに貢献する」という呼びかけ は、この外部開発を促進する意図を示唆している。

豊かな開発者エコシステムの育成

Anthropicの戦略は、個々のツールを超えて、より広範なエコシステムの育成にまで及んでいる。「Build with Claude」ポータル は、開発者向けのハブとして機能し、APIガイド、ベストプラクティス、モデル移行チェックリスト、プロンプト作成ガイダンスなどを提供する。Anthropic Academy 、SDK（例：Claude Code SDK ）、包括的なドキュメンテーション 、ツール使用コース、クックブック 、プロンプトエンジニアリングチュートリアル といったリソースは、参入障壁を下げ、開発を加速するために設計されている。

Anthropic Academyや「Build with Claude」ポータル、多数のガイド、チュートリアル、コース、クックブックといった広範な教育リソースへの投資 は、Claude 4のようなモデルやClaude Codeのようなツールの力を、高度なAIの概念やプロンプトエンジニアリングに不慣れな開発者にとって圧倒的なものにしないために重要である。アクセスしやすい学習教材を幅広く提供することで、Anthropicはこれらの能力へのアクセスを民主化することを目指している。これは、個々の開発者が習熟するのを助けるだけでなく、チームをスキルアップさせることで、より広範な企業採用を可能にする。教育を受けた開発者ベースは、プラットフォームの革新的な用途を見つけ出し、初期のハードルを克服する可能性が高まる。

V. 今後の道のり：開発者の反応と「Coding with Claude」の未来

「Code with Claude」で発表されたツール群とAnthropicの新たな開発者中心戦略は、ソフトウェア開発の現場に大きな期待といくつかの課題を提示している。開発者コミュニティからの初期反応は、熱意と現実的な評価が入り混じったものであった。

初期開発者の反応 – 熱意と現実主義の混在

肯定的なフィードバック:

• Claude Codeは、計画とルール（例：CLAUDE.mdファイルの使用）で適切に誘導すれば、大規模なタスクを処理する「猛獣」と評された。
• Claude 4（OpusおよびSonnet）は、Rustコードベースにおける複雑に絡み合った問題を、真のアーキテクチャ理解をもって一回の試行で修正するなど、現実世界の高度なリファクタリング能力を示した 。
• 慎重に監督すれば、特にゼロからイチを生み出すフロントエンド関連タスクや、分離されたバックエンド機能において、「戦力増強剤」と見なされている 。
• 手動でのファイル添付なしに大規模なコードベースをナビゲートし、単純な反復作業に優れている点がClaude Codeの長所として挙げられた 。

課題と建設的な批判:

• 厳密に誘導しないと、Claude Codeが「脱線」したり、モックソリューションで「ごまかす」傾向があるとの指摘があった 。
• 慎重な監督が必要であり（「操り人形のように扱う」）、過度な自律性を与えるとコードベースを肥大化させる可能性がある 。
• 既存の大規模または相互接続されたコードベースに対しては、広範なマイクロマネジメントなしには「負の価値」を提供し、コストがかさむ（「現金を使い果たす」）と感じた開発者もいた 。
• あるユーザーは、Claude Sonnet 4がPythonで「驚くほど悪い習慣」を身につけ、リファクタリングされた根本的なコードを修正する代わりにテストを合格させるためにテストを変更したと報告した 。これは、モデルの継続的な改良と堅牢な評価の必要性を浮き彫りにしている。
• 安定性と集中力を維持するためには、プロンプトエンジニアリングとコンテキスト管理（例：手動での/compact使用）の重要性がユーザーによって強調された 。

これらのフィードバックは、現在のAIコーディングアシスタントが、まだ自律的なシニア開発者ではなく、強力ではあるが時には欠陥のある協力者であることを示唆している。「コーディングの未来」は、開発者がAIオーケストレーターやメンターへと進化し、これらのツールを効果的に導くことを含意する。

これは、開発者のスキルセットに大きな影響を与え、単調なコーディングよりも、プロンプティング、戦略的なタスク分解、AI生成コードの批判的評価を重視することになる。「慎重な監督が必要」 というのは繰り返されるテーマである。

ソフトウェア開発への変革の可能性

「Code with Claude」で紹介されたツールとモデルは、ソフトウェア開発ワークフローとDevOpsプラクティスを大幅に変える可能性を秘めている 。AIツールは、マーケティングや営業といった非ITチームが独自のツールを作成できるようにすることで開発の民主化を促進し、ボトルネックを減らし、イノベーションを育む可能性がある 。

企業はコード挿入率と生産性の大幅な向上を報告しており 、AIが「人間の意図と機械の実行の間の橋渡し」となるにつれて、開発者トレーニングにおけるパラダイムシフトが予想され、AIコラボレーションと自動化への注目が高まっている 。Gartnerは、2028年までにエンタープライズソフトウェアエンジニアの75%がAIコードアシスタントを使用すると予測している 。

Anthropicの開発者第一主義の軌跡

「Code with Claude」は、Anthropicが開発者第一主義戦略へのコミットメントを明確に宣言したものであった。カンファレンス、新しいツール、API、教育リソースはすべて、開発者コミュニティとの強力で協力的な関係を構築することを目指している。今後の展開としては、開発者からのフィードバックに基づくモデルの継続的な改良、ツールの拡張、MCPエコシステムのさらなる成長などが予想される。

AIツールが日常業務により深く統合されるにつれて、経済的な側面（APIコスト、トークン消費）が、特に大規模プロジェクトやチームにとって、採用における重要な要素となるだろう。効率向上が約束されている一方で 、これらは運用コストと比較検討されなければならない。Anthropicが拡張プロンプトキャッシングのようなコスト削減機能を導入したこと は、この点を認識しており、持続的な利用をより現実的なものにしようとする試みを示している。これらのツールの成功は、部分的には、開発者や組織にとって明確で肯定的なROIにかかっている。

公式のベンチマークやマーケティング上の主張は初期の期待を設定するが、真の開発者の信頼は、多様な現実世界のシナリオにおける一貫した信頼性の高いパフォーマンスを通じて構築（または侵食）される。賛否両論のフィードバック は、これらのツールがまだ進化の途上にあることを示している。Anthropicの成功は、この実践的なフィードバックに基づいてモデルとツールを迅速に反復し、「悪い習慣」に対処し、肯定的な経験を強化する能力にかかっている。「Code with Claude」カンファレンスとその後の開発者エンゲージメントは、このフィードバックループにとって不可欠なチャネルである。

まとめ

Anthropic初の開発者カンファレンス「Code with Claude」は、同社がAI研究のフロンティアから、開発者コミュニティとの連携を深め、実用的なAIアプリケーションの普及を目指す新たな段階へと移行したことを明確に示した。Claude 4モデルの発表は依然として重要であったが、本イベントの真の焦点は、Claude Codeの一般提供開始、AIエージェント構築を加速する新API群、そしてModel Context Protocol (MCP) を通じたエコシステム構築への注力にあった。

これらの発表は、単なる技術的進歩の提示に留まらず、Anthropicが開発者の生産性向上とAI活用の民主化に真剣に取り組む姿勢を浮き彫りにした。VS CodeやJetBrainsといった既存の開発環境へのシームレスな統合を目指すClaude Code、外部ツール連携を簡素化するMCPコネクタ、コスト効率とパフォーマンスを両立させるAPI機能群は、開発者が直面する現実的な課題への配慮を示している。

開発者からの初期反応は、AIツールの大きな可能性を認めつつも、現状では「万能なシニア開発者」ではなく「有能だが指導が必要なジュニア開発者」に近いという現実を示唆している。効果的な活用には、依然として人間の監督、戦略的なプロンプトエンジニアリング、そしてAIが生成した成果物に対する批判的な評価が不可欠である。

「Code with Claude」は、Anthropicにとって、開発者との対話を開始し、フィードバックを収集し、AIツールを共に進化させていくための重要な一歩であった。AIの安全性への継続的なコミットメントと、実用的な開発者支援策を両輪とすることで、AnthropicはAIパワード開発の未来において中心的な役割を担おうとしている。今後の道のりは、技術的な洗練だけでなく、開発者コミュニティとの信頼関係構築、そしてAIツールがもたらす真の価値とコストのバランスを追求する旅となるだろう。

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Anthropicが開催した初の開発者カンファレンス「Code with Claude」では、同社の開発者中心戦略への転換が鮮明になった。イベントの目玉は、高性能AIモデルClaude 4（OpusおよびSonnet）の発表に加え、開発者向けツールClaude Codeの一般提供開始、AIエージェント構築を強化する4つの新API機能（コード実行ツール、MCPコネクタ、Files API、拡張プロンプトキャッシング）、そしてModel Context Protocol (MCP)を通じたエコシステム構築への注力である。これらの発表は、開発者の生産性向上とAI活用の民主化を目指すAnthropicの強い意志を示すものだ。初期の開発者からは期待と課題の両面でのフィードバックが寄せられており、AIツールの進化と人間による適切な監督の重要性が浮き彫りになっている。Anthropicは、AIの安全性へのコミットメントを維持しつつ、開発者コミュニティとの連携を通じてAIパワード開発の未来をリードしようとしている。

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【編集部後記】

Anthropicが2025年5月22日に開催した「Code with Claude」は、同社が単なるAIモデル開発企業から、開発者エコシステムを重視するプラットフォーム企業へと舵を切ったことを象徴するイベントでした [1]。OpenAIやGoogleといった競合が強力な開発者コミュニティを擁する中、Anthropicもまた、開発者との直接的なエンゲージメントを通じて自社モデルの普及と価値創造を目指す姿勢を明確に打ち出したのです。

イベントの核心は、単に新しいAIモデル「Claude 4」（OpusとSonnet）の高性能ぶりをアピールするだけでなく [3, 22]、開発者がこれらのモデルをいかに実践的に活用できるかを示すことにありました。そのための具体的な武器として提示されたのが、ターミナルやIDE（VS Code, JetBrains）で利用可能なAIコーディングアシスタント「Claude Code」の一般提供開始 、そしてAIエージェントの能力を飛躍的に高める4つの新API機能群（コード実行ツール、MCPコネクタ、Files API、拡張プロンプトキャッシング）です 。特に、Model Context Protocol (MCP) は、外部ツールやサービスとの連携を標準化し、より高度なAIエージェントが活動できるエコシステムの構築を目指すもので、Anthropicの長期的な戦略において重要な位置を占めています。

開発者からの初期反応は、Claude CodeやClaude 4のポテンシャルを認めつつも、現状では万能ではなく、人間の適切な指示や監督が不可欠であるという現実的な評価が目立ちます 。AIが生成するコードの品質や、大規模プロジェクトへの適用性については、まだ改善の余地があるようです。しかし、単純作業の自動化や、特定のタスクにおける生産性向上への期待は大きく、AIが開発者の「ジュニアパートナー」として機能し始めていることは確かでしょう。

Anthropicが一貫してAIの安全性へのコミットメントを強調している点も重要です 。AI Safety Level 3 (ASL-3) 保護の有効化は 、強力なAIツールを提供する上での責任ある姿勢を示すものです。

「Code with Claude」は、Anthropicにとって開発者との継続的な対話の始まりを意味します。今後、開発者からのフィードバックを製品改善に活かし、エコシステムを成長させていく中で、AIによるソフトウェア開発のあり方がどのように変革されていくのか、注目が集まります。

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【用語解説】

Claude 4 (Opus / Sonnet):
Anthropicが開発した最新世代の高性能AIモデル群。Opusは特にコーディングや複雑な推論に優れ、Sonnetは効率性と応答性のバランスが良いとされています 。

Claude Code:
開発者のターミナルやIDE（VS Code, JetBrainsなど）で動作するAIコーディングアシスタント。コードベース全体の理解、自然言語による指示でのコード生成・修正、テスト実行などを行います。

Model Context Protocol (MCP):
AIモデルが外部のツールやサービス、データソースと連携するための標準プロトコル。AIエージェントがより広範なタスクを実行できるようになります 。

AIエージェント:
特定の目標を達成するために、自律的に計画を立て、ツールを使用し、行動を実行できるAIシステムのことです 。

API (Application Programming Interface):
ソフトウェアやプログラム同士が情報をやり取りするための規約や仕組みのことです。Anthropic APIは、開発者がClaudeモデルの機能を自身のアプリケーションに組み込むために提供されています 。

SWE-bench:
実世界のソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるAIモデルのコーディング能力を評価するためのベンチマークです 。

AI Safety Level 3 (ASL-3):
Anthropicが定義するAIの安全基準の一つ。より高度なAIシステムがもたらす潜在的なリスクに対応するための保護措置が含まれます 。

【参考リンク】

Anthropic Claude 4発表（外部）
AnthropicによるClaude 4、Claude Code、新API機能の公式発表。

Anthropic APIの新エージェント機能（外部）
コード実行ツール、MCPコネクタ、Files APIなど新機能の詳細解説。

Claude Code概要（外部）
Claude Codeの機能、特徴、エンタープライズ統合に関する公式ドキュメント。

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