はじめる
Claudeの紹介
Claudeは、Anthropicが開発した高性能で知的なAIモデル群です。Claudeは強力で拡張性が高いだけでなく、利用可能な中で最も信頼性の高いAIでもあります。重要なプロトコルに従い、ミスが少なく、ジェイルブレイクに対する耐性があるため、エンタープライズのお客様は大規模な環境で最も安全なAI駆動アプリケーションを構築できます。
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。
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おいて優れた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… |
---|---|
テキストとコード生成 |
|
ビジョン |
|
ツールの使用 |
|
モデルのオプション
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、Claude 3.5、Claude 3.7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。
Claude 3.7
Claude 3.7 Sonnet | |
---|---|
説明 | 拡張された思考能力を持つ最も知的なモデル |
使用例 |
|
最新のAnthropic API モデル名 | claude-3-7-sonnet-20250219 |
最新のAWS Bedrock モデル名 | anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0 |
Vertex AI モデル名 | claude-3-7-sonnet@20250219 |
注意: Vertex AIのClaude Codeは、us-east5でのみ利用可能です。
Claude 3.5 ファミリー
Claude 3.5 Sonnet | Claude 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 |
|
|
最新のAnthropic API モデル名 | claude-3-5-sonnet-20241022 | claude-3-5-haiku-20241022 |
最新のAWS Bedrock モデル名 | anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0 | anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0 |
Vertex AI モデル名 | claude-3-5-sonnet-v2@20241022 | claude-3-5-haiku@20241022 |
Claude 3 ファミリー
Opus | Sonnet | Haiku | |
---|---|---|---|
説明 | 数学やコーディングなどの非常に複雑なタスクで高い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る。 | 人間の対話を模倣できるほぼ瞬時の応答性。 |
使用例 |
|
|
|
最新のAnthropic API モデル名 | claude-3-opus-20240229 | claude-3-sonnet-20240229 | claude-3-haiku-20240307 |
最新のAWS Bedrock モデル名 | anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0 | claude-3-sonnet-20240229-v1:0 | anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 |
Vertex AI モデル名 | claude-3-opus@20240229 | claude-3-sonnet@20240229 | claude-3-haiku@20240307 |
エンタープライズでの考慮事項
広範な機能、ツール、能力に加えて、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 |
---|---|
セキュア |
|
信頼性 |
|
高性能 | |
信頼性 |
|
グローバル |
|
コスト意識 |
|
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する。
- 機能、パフォーマンス、コストの要件を定義する。
2
統合を設計する
- ニーズに基づいてClaudeの機能(ビジョン、ツール使用など)とモデル(Opus、Sonnet、Haiku)を選択する。
- Anthropic API、AWS Bedrock、またはVertex AIなどのデプロイメント方法を選択する。
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、クリーニングする。
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する。
- 洗練されたプロンプトをデプロイし、実世界のパフォーマンスを監視してさらに改善する。
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する。
6
システムをテストする
- 潜在的な誤用に対するレッドチーミングを実施し、改善をA/Bテストする。
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する。
8
監視と改善
- パフォーマンスと効果を監視し、継続的な改善を行う。
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:
- クイックスタートに従って最初のAPIコールを行う
- APIリファレンスを確認する
- プロンプトの例についてはプロンプトライブラリを探索する
- Workbenchで実験を行い、構築を開始する
- 動作するコード例についてはAnthropic Cookbookを確認する