このガイドでは、Claudeのエンタープライズ機能、Claudeを使用した開発のエンドツーエンドのフロー、および構築の開始方法を紹介します。

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Claudeでできること

Claudeは、推論、数学、コーディング、英語および非英語言語の流暢さについてのベンチマーク評価において強力なパフォーマンスを発揮し、企業を大規模に支援するように設計されています。

以下は、Claudeの機能と一般的な用途の一部です。

機能実現できること…
テキストとコードの生成
  • コピーライティングやチャットボットなど、優れた顧客向けエクスペリエンスのためのブランドボイスの維持
  • 本番レベルのコードの作成と、複雑なコードベース内での操作（インラインコード生成、デバッグ、会話型クエリ）
  • 言語間の自動翻訳機能の構築
  • 複雑な財務予測の実施
  • 詳細な文書を処理するための長いコンテキストウィンドウと迅速な出力を必要とする、高品質な技術分析を要する法務ユースケースのサポート
視覚
  • グラフやチャートからの洞察の抽出など、視覚的入力の処理と分析
  • 図面に基づくコードスニペットやテンプレートを使用した画像からのコード生成
  • 視覚障害のあるユーザーのための画像説明
ツールの使用
  • 外部のクライアントサイドツールや機能と対話し、APIコールを通じて構造化された出力を生成することで、Claudeが推論、計画、実行を行うことが可能

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モデルオプション

エンタープライズのユースケースでは、複雑なニーズやエッジケースが発生することがよくあります。Anthropicは、Claude 3およびClaude 3.5ファミリーにわたる様々なモデルを提供し、知性、速度、コストの適切なバランスを選択できるようにしています。

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Claude 3.5ファミリー

Claude 3.5 SonnetClaude 3.5 Haiku
説明最も知的なモデルで、トップレベルのパフォーマンスと改善された速度を組み合わせています。最速で最もコスト効率の高いモデル。
使用例
  • 高度な研究と分析
  • 複雑な問題解決
  • 高度な言語理解と生成
  • 高レベルの戦略的計画
  • コード生成
  • リアルタイムチャットボット
  • データ抽出とラベリング
  • コンテンツ分類
最新の1P API
モデル名		claude-3-5-sonnet-20241022claude-3-5-haiku-20241022
最新のAWS Bedrock
モデル名		anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0
Vertex AI
モデル名		claude-3-5-sonnet-v2@20241022claude-3-5-haiku@20241022

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Claude 3ファミリー

OpusSonnetHaiku
説明数学やコーディングなどの非常に複雑なタスクで強力なパフォーマンスを発揮。高スループットタスクのための知性と速度のバランスを取ります。人間の対話を模倣できる、ほぼ瞬時の応答性。
使用例
  • APIとデータベースにまたがるタスク自動化、および強力なコーディングタスク
  • R&D、ブレインストーミングと仮説生成、創薬
  • 戦略、グラフやチャートの高度な分析、財務と市場動向、予測
  • 膨大な知識に対するデータ処理
  • 売上予測とターゲットマーケティング
  • コード生成と品質管理
  • ライブサポートチャット
  • 翻訳
  • コンテンツモデレーション
  • 非構造化データからの知識抽出
最新の1P API
モデル名		claude-3-opus-20240229claude-3-sonnet-20240229claude-3-haiku-20240307
最新のAWS Bedrock
モデル名		anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0
Vertex AI
モデル名		claude-3-opus@20240229claude-3-sonnet@20240229claude-3-haiku@20240307

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エンタープライズの考慮事項

広範な機能、ツール、および能力とともに、Claudeは広範なエンタープライズニーズに対して安全で信頼性が高く、スケーラブルになるように構築されています。

機能説明
安全性
  • APIのためのエンタープライズグレードのセキュリティとデータ処理
  • SOC II Type 2認証取得、APIのHIPAAコンプライアンスオプション
  • AWS（GA）とGCP（プライベートプレビュー中）を通じてアクセス可能
信頼性
  • ジェイルブレイクと誤用に対する耐性。私たちはAUPに違反する有害で悪意のあるユースケースのプロンプトと出力を継続的に監視しています。
  • 有料商用サービスの著作権補償保護
  • 大量の機密ユーザーデータを処理する高信頼産業に対応する独自のポジション
能力
  • 拡張されたユースケースのための200Kトークンのコンテキストウィンドウ、将来的に1Mをサポート予定
  • ツールの使用（関数呼び出しとしても知られる）により、Claudeを専門的なアプリケーションやカスタムワークフローにシームレスに統合可能
  • テキスト出力を伴うマルチモーダル入力機能により、より豊かなコンテキストと複雑なユースケースのためのテキストプロンプトと共に画像（表、グラフ、写真など）をアップロード可能
  • より簡単で強力なプロンプト作成と実験のための、Workbenchとプロンプト生成ツールを備えた開発者コンソール
  • 開発を迅速化および強化するためのSDKとAPI
信頼性
  • 非常に低いハルシネーション率
  • 長文書での高い精度
グローバル
  • コーディングタスクと英語および日本語やスペイン語などの非英語言語での流暢さに優れています
  • 翻訳サービスやより広範なグローバルユーティリティなどのユースケースを可能にします
コスト意識
  • コスト、パフォーマンス、知性のバランスを取るモデルファミリー

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Claudeの実装

1

ユースケースの範囲を定める

  • Claudeで解決する問題や自動化するタスクを特定します。
  • 機能、パフォーマンス、コストの要件を定義します。
2

統合を設計する

  • ニーズに基づいてClaudeの機能（視覚、ツール使用など）とモデル（Opus、Sonnet、Haiku）を選択します。
  • Anthropic API、AWS Bedrock、またはVertex AIなどのデプロイメント方法を選択します。
3

データを準備する

  • Claudeのコンテキストに関連するデータ（データベース、コードリポジトリ、ナレッジベース）を特定してクリーニングします。
4

プロンプトを開発する

  • Workbenchを使用して評価を作成し、プロンプトを作成し、テスト結果に基づいて反復的に改善します。
  • 洗練されたプロンプトをデプロイし、実際のパフォーマンスを監視してさらに改善します。
5

Claudeを実装する

  • 環境をセットアップし、Claudeをシステム（API、データベース、UI）と統合し、人間を介在させる要件を定義します。
6

システムをテストする

  • 潜在的な誤用についてレッドチームテストを実施し、改善をA/Bテストします。
7

本番環境にデプロイする

  • アプリケーションがエンドツーエンドでスムーズに動作することを確認したら、本番環境にデプロイします。
8

監視と改善

  • パフォーマンスと効果を監視して、継続的な改善を行います。

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Claudeでの構築を開始する

準備ができたら、Claudeでの構築を開始しましょう：

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