Claude Opus 4.6 と最新Opusモデルの進化を解説 - 1Mトークン時代における高性能AIの現在地

2026年2月5日（木）、Anthropicは最新モデル Claude Opus 4.6 を発表しました。
Claudeシリーズの最上位に位置づけられるOpusクラスの最新版であり、コーディング、長文処理、エージェント型の作業、分析や調査など、幅広い用途で性能向上が確認されています。

Opus 4.6の特徴は、単なるベンチマークスコアの更新ではありません。
長時間にわたる複雑なタスクを、途中で判断を誤らず、文脈を保ったまま進められる点に重点が置かれています。

Claude Opus 4.6の基本的な位置づけ

Claude Opus 4.6は、Anthropicが提供するモデル群の中で最も高性能なモデルです。
SonnetやHaikuといった軽量モデルとは異なり、速度やコストよりも、判断力・持続力・文脈理解の深さを重視した設計になっています。

そのため、短いやり取りや単純な質問応答よりも、

• 多段階の作業が必要なタスク
• 情報量が多く、途中で前提が切り替わるケース
• 自律的な判断が求められる状況

で強みが表れます。

コーディング能力の進化と安定性

Opus 4.6では、コード生成の質が明確に改善されています。
特に目立つのは、単にコードを書くだけでなく、問題の構造を理解した上で進める挙動です。

• 難易度の高い箇所を自発的に特定する
• 単純な処理は迅速に進める
• 書いたコードを見直し、誤りに気づいて修正する

こうした挙動により、大規模なコードベースでも破綻しにくくなっています。

TerminalBench 2.0で最高スコアを記録したことは、ターミナル操作や試行錯誤を含む一連の流れを安定してこなせることを示しています。
これは、短いコード生成テストでは測れない能力です。

1Mトークン・コンテキストの実際の意味

Opus 4.6の大きな特徴の一つが、最大100万トークンのコンテキストウィンドウです。

ここで重要なのは、「大量の文章を入れられる」ことではなく、長い文脈を保持したまま考え続けられる点です。

従来のモデルでは、文脈が長くなるにつれて、

• 初期の条件を忘れる
• 重要な情報を取り違える
• 判断が表面的になる

といった問題が起こりがちでした。

Opus 4.6は、MRCR v2（1Mトークン・8-needle）で76%というスコアを記録しており、同条件のSonnet 4.5（18.5%）を大きく上回っています。
これは、膨大なテキストの中から必要な情報を拾い出し、それを使って推論を続けられる段階に到達したことを示しています。

知的作業全般における評価結果

Claude Opus 4.6は、Anthropicが重視する複合評価指標において、他のフロンティアモデルを上回る結果を出しています。

GDPval-AAでの結果

GDPval-AAは、資料作成、調査、分析、編集など、複数工程を含む作業をどこまで自律的に進められるかを評価する指標です。

この評価において、Opus 4.6は、

• OpenAIのGPT-5.2を約144 Eloポイント上回る
• 前世代のClaude Opus 4.5を190ポイント上回る

という結果を示しています。

単発の正答率ではなく、作業全体の完成度が評価対象である点を考えると、この差はモデルの方向性の違いを反映したものと言えます。

Adaptive ThinkingとEffortという新しい制御方法

Opus 4.6では、思考の扱い方そのものが刷新されています。

Adaptive Thinking

モデルが文脈を読み取り、
深く考える必要がある場面と、即座に処理できる場面を自律的に切り分ける仕組みです。

これにより、常に最大限の思考を行うのではなく、必要なところに集中する挙動が可能になっています。

Effort設定

開発者は、以下の4段階でモデルの振る舞いを調整できます。

• Low
• Medium
• High（デフォルト）
• Max

軽い処理で考えすぎる場合にはMediumに下げるなど、知性・速度・コストのバランスを取りやすい設計になっています。

Claude CodeとCoworkにおけるアップデート

Agent Teams

Claude Codeでは、複数のエージェントを並列で動かす Agent Teams が研究プレビューとして導入されました。
作業を分担し、それぞれが独立して調査や分析を行い、結果を統合する形が可能になります。

情報量が多いコードレビューや長時間の調査では、単一エージェントよりも効率的に進められるケースがあります。

Officeツールとの連携強化

• Excelでは、非構造データを読み取り、適切な形式に整理したうえで複数工程を一度に処理
• PowerPointでは、既存のレイアウトやフォント、スライドマスターを理解した状態で資料を生成

ツール単体ではなく、作業の流れ全体を前提にした設計が進んでいます。

安全性評価と制御の考え方

Opus 4.6では、能力向上と同時に大規模な安全性評価が実施されています。

• 誤誘導や迎合、虚偽といった挙動の低減
• 正当な質問を不必要に拒否するケースの減少
• サイバー分野での能力向上に対応した新たな検知手法の導入

特にサイバーセキュリティ分野では、防御的な用途を前提とした活用が進められており、脆弱性の検出や修正支援といった方向での展開が示されています。

コストと性能のバランス

Artificial Analysis Intelligence Indexでは、Opus 4.6は総合1位を獲得しています。一方で、以下の点は考慮が必要です。

• 出力トークン量はOpus 4.5の約2倍
• 評価実行コストはGPT-5.2よりやや高い
• 価格設定自体はOpus 4.5と同一

最高水準の性能を持つ一方で、用途に応じた設定調整が重要になるモデルと言えます。

Claude Opus 4.6の現在地

Claude Opus 4.6は、

• 長時間にわたって文脈を保持できる
• 情報量が多い状況でも判断が安定している
• 自律性と制御性のバランスが取れている

という点で、従来モデルから一段進んだ位置にあります。

短い応答の賢さでは測れない領域で、比較基準になりつつあるモデル。
それが、現在のClaude Opus 4.6の姿です。