未来を創るAIエージェント：Anthropic社の最新戦略「構築・接続・最適化」を解説

2025-05-26

はじめに

　本稿では、AIの安全性と研究開発をリードするAnthropic社が公開した「Building Blocks for Tomorrow’s AI Agents」を基に、次世代AIエージェントを構築するための主要な要素について解説します。

引用元記事

タイトル: Building Blocks for Tomorrow’s AI Agents
発行元: Anthropic
発行日: 2025年5月23
URL: https://www.youtube.com/live/oDks2gVHu4k?si=axigI04CA3tEFP04

要点

Anthropic社のAIエージェント構築プラットフォームは、「構築 (Build)」「接続 (Connect)」「最適化 (Optimize)」の3つの柱で構成される。
構築においては、強化された推論能力を持つClaude 4ファミリーモデルと、特にコード実行ツールが重要である。これにより、AIエージェントは専用環境でPythonコードを安全かつ効率的に作成・実行できる。
接続においては、Web検索機能によるリアルタイム情報へのアクセスと、MCP (Managed Capabilities Protocol) コネクタを通じた外部ツールやサービスとの連携が鍵となる。これにより、AIエージェントはより広範なタスクに対応可能となる。
最適化においては、プロンプトキャッシュ、バッチ処理、専用容量の提供といった機能により、エージェントの効率性、信頼性、コスト効率が向上する。
これらの要素を組み合わせることで、より高度で実用的なAIエージェントの開発が可能になる。

詳細解説

　AI技術の進化は目覚ましく、特に「AIエージェント」は、私たちの働き方や日常生活に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。AIエージェントとは、自律的にタスクを理解し、計画し、実行する能力を持つAIシステムのことです。例えば、複雑なデータ分析、顧客対応、プロジェクト管理など、多岐にわたる業務をAIエージェントが担う未来が現実のものとなりつつあります。

　本稿で取り上げるAnthropic社は、AIの倫理的かつ安全な開発を推進する企業であり、同社の大規模言語モデル「Claude」シリーズは、その高度な対話能力と推論能力で注目されています。今回ご紹介するビデオでは、Anthropic社のプロダクトマネージャーであるブラッド・エイブラムス氏が、このClaudeモデルを核としたAIエージェント構築プラットフォームの構成要素を「構築」「接続」「最適化」という3つの観点から解説しています。

1. 構築 (Build): AIエージェントの基盤を築く

　AIエージェントを構築する上での最初のステップは、その核となる知能、つまり基盤モデルの選定と能力の活用です。

Claude 4ファミリーモデルの活用:
　Anthropic社は、AIエージェントの基盤として、同社の最新モデル群である「Claude 4ファミリー」を位置づけています。これらのモデルは、従来モデルと比較して、推論能力の強化、長期記憶のサポート向上、ツール呼び出し機能の改善、そして長期的な計画立案能力の向上といった特徴を持っています。これにより、より複雑で多段階のタスクをAIエージェントが遂行できるようになります。
コード実行ツール (Code Execution Tool):
　本プレゼンテーションで特に強調されているのが「コード実行ツール」です。これは、AIエージェント（Claude）が、組織ごとに分離された専用のコンテナ環境内でPythonコードを動的に生成し、実行できるようにする画期的な機能です。
- 利点: この機能は、特に高度なデータ分析、数値計算、あるいは特定のライブラリを利用した処理など、正確性、再現性、そして監査可能性が求められるタスクにおいて絶大な効果を発揮します。例えば、アップロードされた売上データ（CSVファイルなど）を基に、AIエージェントがPythonコードを書いてグラフを生成したり、統計分析を行ったりすることが可能になります。
- 仕組みとセットアップ: 開発者は、既存のメッセージAPIに「tools」という新しいブロックを追加するだけで、このコード実行機能を簡単に組み込むことができます。Anthropic社がホストするこの実行環境は、柔軟性が高く、開発者が制御可能でありながら、他の組織の環境とは完全に分離されているため、セキュリティ面でも安心とされています。

2. 接続 (Connect): AIエージェントの能力を拡張する

　AIエージェントが真に有能であるためには、モデル内部の知識だけでなく、外部のリアルタイム情報や様々なツール・サービスと連携する能力が不可欠です。

Web検索 (Web Search):
　現代の情報は常に変化しています。AIエージェントが最新の情報に基づいて意思決定を行うためには、インターネット上の情報にアクセスできる必要があります。
- リアルタイム情報へのアクセス: Anthropic社は、ClaudeにWeb検索機能を統合することで、金融市場の最新動向、法律の改正情報、新しいプログラミング技術のドキュメントなど、常に新しい情報が必要とされるユースケースに対応できるようにしています。
- 信頼性と監査可能性: Claudeは、ユーザーの質問や指示（プロンプト）の意図を理解し、関連情報を収集するために複数の検索クエリを自律的に生成・実行します。重要なのは、検索結果が脚注付きで引用される点です。これにより、AIエージェントが提示する情報の出所が明確になり、ユーザーはその信頼性を確認し、監査することが可能になります。
- API統合: このWeb検索機能も、メッセージAPIを通じてツールとして簡単に利用でき、検索対象ドメインの制限や検索回数の制御なども可能です。
MCP (Managed Capabilities Protocol) コネクタ:
　AIエージェントの能力を飛躍的に高めるのが、MCPコネクタです。MCPとは、AIエージェントが外部の様々な「ケイパビリティ（機能やサービス）」と標準化された方法で連携するためのプロトコル（通信規約）です。
- 外部ツールとの連携: これにより、Claudeは、プロジェクト管理ツール（例: Asana）、画像生成サービス、Eメール送信サービス（例: Gmail via Zapier）など、成長し続けるMCPエコシステム内の多様なリモートサービスと対話し、それらを協調させて動作させることが可能になります。
- 複雑なタスクの自動化: 例えば、「特定のプロジェクトの未完了タスクをAsanaから取得し、それに基づいて激励のメッセージと関連画像を生成し、プロジェクトメンバーにメールで送信する」といった一連の複雑なワークフローを、AIエージェントが自動で実行できるようになります。
- セキュアな認証: 外部サービスへのアクセスには、OAuth認証などの安全な仕組みが用いられ、セキュリティが確保されます。
- セットアップ: 開発者は、利用したいMCPサーバーのURLをリストアップし、必要に応じて認証トークンをメッセージAPIに提供することで、MCPコネクタを設定できます。

3. 最適化 (Optimize): AIエージェントをより実用的に

　AIエージェントを実際に運用する際には、効率性、信頼性、そしてコスト効率が極めて重要になります。Anthropic社は、これらの側面を改善するための最適化機能も提供しています。

プロンプトキャッシュ (Prompt Caching):
　AIモデルへの指示である「プロンプト」には、繰り返し使用される定型的な部分が多く含まれることがあります。プロンプトキャッシュは、これらの頻繁に使用されるプロンプトの一部を一時的に保存し、再利用することで、処理の遅延を削減し、API呼び出しのコストを抑える技術です。Anthropic社は、このキャッシュの有効期間を1時間に延長し、キャッシュヒット時には90%もの大幅な割引を適用することで、ユーザーの負担を軽減しています。
バッチ処理 (Batch Processing):
　多数のタスクを一度に処理する必要がある場合、バッチ処理が有効です。Anthropic社は、Web検索、コード実行、MCPコネクタといったエージェント機能を非同期でバッチ処理できるAPIを提供し、これには50%の割引が適用されます。これにより、大量のデータを扱う分析タスクなどを、より低コストかつ効率的に実行できます。
専用容量 (Dedicated Capacity):
　ミッションクリティカルなアプリケーションや、常に安定したパフォーマンスが求められるユースケースのために、Anthropic社は専用の処理容量を予約購入できるオプションを提供しています。これにより、ユーザーは99%の信頼性保証のもと、必要な時に必要なだけの処理能力を割引価格で確保できます。

まとめ

　本稿では、Anthropic社のビデオプレゼンテーション「Building Blocks for Tomorrow’s AI Agents」を基に、次世代AIエージェントを構築するための3つの柱、「構築」「接続」「最適化」と、それぞれの核となる技術や機能について解説しました。

　Claude 4ファミリーモデルという強力な頭脳、コード実行ツールによる実践的な問題解決能力、Web検索によるリアルタイム情報へのアクセス、そしてMCPコネクタを介した無限とも言える外部サービスとの連携可能性は、AIエージェントが単なる対話型AIから、真に自律的で有能なデジタルアシスタントへと進化していく未来を明確に示しています。さらに、プロンプトキャッシュやバッチ処理といった最適化機能は、これらの高度なAIエージェントを実用的かつ経済的に運用するための道筋を提供しています。

　Anthropic社が提示するこれらの「ビルディングブロック（構成要素）」は、開発者がより洗練され、多機能で、信頼性の高いAIエージェントを創造するための強力な基盤となるでしょう。AIエージェント技術の発展はまだ始まったばかりであり、今後のさらなる進化から目が離せません。