Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6 レビュー：1M トークン文脈と Computer Use で何が変わったか
Anthropic の Claude Opus 4.7（最上位）と Sonnet 4.6（コスパ主力）は、2026 年 5 月時点で「長文を読み解く」「コードを書ききる」「PC を操作する」の 3 軸で GPT-5 と Gemini 3 Pro と並ぶ最強クラスです。本記事では Opus 4.7 の 1M トークン文脈モード、Sonnet 4.6 のコスパ、Computer Use 機能までを実務観点で評価します。
結論：こういう人におすすめ
| あなたの状況 | Claude 4.x を選ぶ理由 |
|---|---|
| 長文 PDF・規約書・コードベース全体を読ませたい | Opus 4.7 の 1M トークン文脈で 1 リクエスト処理 |
| 長尺コーディングタスクを最後まで実行させたい | Claude Code との組合せで他社より明らかに完走率が高い |
| 議論の質・推論の整合性を重視する | 論理的破綻が少なく、議論ベースの仕事に強い |
| 業務ドキュメントを安全に扱いたい | Anthropic の安全性ポリシー / 学習オプトアウトが明文化 |
Opus 4.7 と Sonnet 4.6 の使い分け
2026 年 5 月時点で Anthropic は 2 モデルを並行運用しています。同じ API・同じ ChatGPT 風 UI で切替可能です。
| 観点 | Opus 4.7 | Sonnet 4.6 |
|---|---|---|
| 位置付け | 最上位フラッグシップ | 主力・コスパ |
| 文脈長 | 標準 200K / 拡張 1M トークン | 200K トークン |
| API 料金（入力 / 出力 100 万トークン） | $15 / $75 | $3 / $15 |
| 得意 | 最難関タスク、長文推論、複雑なエージェント | 大量バッチ処理、コード生成、議事録要約 |
| 速度 | 遅め（数秒〜数十秒） | 速い（1〜3 秒） |
| 推奨利用比 | 難題のみ（全体の 10〜20%） | 日常業務のメイン（80〜90%） |
ChatGPT Plus / Pro 同様、Claude Pro（$20/月）と Claude Max（$100〜200/月）のサブスクで両モデル利用可。Max では Opus 4.7 の 1M モードも開放されます。
1M トークン文脈モードの実用シーン
Opus 4.7 の 1M トークン拡張モード（Long Context Beta）は、約 75 万単語、つまり 新書 5〜7 冊分の情報を 1 回のプロンプトで扱える計算になります。実務での代表的な使い道：
- コードベース全体レビュー：中規模リポジトリ（〜30 万行）を丸ごと貼って整合性チェック
- 長文 PDF の横断分析：契約書・規制文書 10〜20 本を同時に読ませて差分抽出
- 議事録の四半期分一括サマリー：3 ヶ月分の議事録から決定事項のタイムライン構築
- 書籍の翻訳・要約：1 冊丸ごとを章ごとに整合した翻訳に
ただし 1M トークンを全て使うと 1 リクエスト $20〜30 の API 料金になるため、業務で多用するなら API 直叩きより Claude Max サブスクの方が安く済むケースが多いです。
コーディングでの実測：Claude Code との組合せ
当サイトでも編集に常用していますが、Claude Code（CLI 型エージェント） + Opus 4.7 / Sonnet 4.6 の組合せは、長尺タスクの完走率で他社より明確に優位です。
- 3〜4 時間級の連続作業でも文脈を保ち続け、途中でブレない
- テストを書いて実行し、失敗したら自分で直すループを最後まで回す
- ファイル横断のリファクタで「変更し損ね」が少ない
- 大規模変更時の「副作用検知」が GPT-5 系よりやや上
競合の Cursor や Codex も同等の作業ができますが、長尺タスクでは Claude Code + Opus の組合せが「途中で諦めない」傾向が強い印象です。
Computer Use：PC を直接操作する
Claude Computer Use 機能は、Claude がスクリーンショットを見ながらマウス・キーボードを操作してアプリを動かせる仕組みです。2026 年時点で本格運用に耐えるレベルになりつつあり、以下のような業務で実用されています：
- 受発注画面の繰り返し入力作業
- 複数 SaaS をまたぐデータ転記
- レガシー Web アプリのテスト自動化
ただし「Claude が画面を見て操作する」性質上、機密データを含む環境では専用 VM / 仮想ブラウザで隔離するのが原則です。
GPT-5 / Gemini 3 Pro との比較
2026 年 5 月時点のフラッグシップ 3 モデルを実務観点で並べると：
| 観点 | Claude Opus 4.7 | GPT-5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| 長文文脈 | 200K / 1M Beta | 400K | 2M |
| コーディング | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 論理推論 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| マルチモーダル | ★★★★☆（画像 + テキスト） | ★★★★★（音声・画像・動画） | ★★★★★（Native multimodal） |
| エージェント実行 | ★★★★★（Computer Use） | ★★★★★（Operator / Atlas） | ★★★★☆ |
| 料金（最上位サブスク） | Max $100〜200/月 | Pro $200/月 | Advanced $20/月 |
| 安全性ポリシー透明度 | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
使い分けの目安：
- 長尺コーディング・議論・推論重視 → Claude Opus 4.7
- マルチモーダル（音声・動画含む）・エコシステム重視 → GPT-5
- 料金重視・超長文（書籍 1 冊レベル）→ Gemini 3 Pro
3 モデルの個別レビューは ChatGPT vs Claude vs Gemini で比較しています。
料金プラン（2026-05 時点）
- Free：日次制限あり、Sonnet 4.6 主体
- Claude Pro $20/月：Opus 4.7 / Sonnet 4.6 を一定回数まで
- Claude Max $100/月：Opus 4.7 主体、利用上限が緩い
- Claude Max $200/月：1M トークンモード解放、最重利用向け
- API（Pay-as-you-go）：Opus 4.7 $15/$75 per 1M、Sonnet 4.6 $3/$15 per 1M
ChatGPT Plus vs Claude Pro や 個人事業主の AI コスト最適化 でサブスク選定の考え方を解説しています。
得意なタスク
- 長文要約・読解：論文・契約書・書籍丸ごと
- コーディング（特に長尺タスク）：Claude Code 経由で実装〜テスト〜デバッグまで自律
- 議論ベースの仕事：戦略立案、論点整理、提案書ブラッシュアップ
- 日本語の質：堅めの文書・敬体・専門用語の精度が高い
- セキュリティ・コンプライアンスを重視する企業：学習オプトアウトと安全性ポリシーが明文化
苦手・注意点
- リアルタイム情報：Web 検索機能は GPT-5 / Gemini 3 ほど統合されていない
- 画像生成・動画生成：Claude 自体は持たない（Midjourney / DALL-E / Sora / Kling と組合せる）
- 音声・動画入力：Gemini 3 / GPT-5 ほど統合的ではない（画像 + テキストは OK）
- 1M モードのコスト：API 直叩きで多用すると一気に課金額が膨らむ
実用ワークフロー：日次ルーティンに組み込む
- 朝：Sonnet 4.6 で前日メール・Slack の要約 + 当日タスク整理
- 午前：Opus 4.7 で提案書・戦略文書のドラフト
- 午後：Claude Code（Opus 4.7）で開発タスク
- 夕方：Sonnet 4.6 で議事録要約 + 翌日プラン
個人事業主であれば Claude Pro $20/月 で十分。チーム導入なら Max + API ハイブリッドが現実的です。
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結論
Claude Opus 4.7 + Sonnet 4.6 は、「長文 × コーディング × 推論」の業務で 2026 年 5 月時点の最強クラスです。マルチモーダル全部入りを求めるなら GPT-5、超長文を安く扱いたいなら Gemini 3 Pro、それ以外の知的業務全般では Claude を主軸に置き、用途別に他モデルを併用するのが現実解です。
※ 仕様・料金は 2026-05 時点のものです。anthropic.com / claude.ai 公式で最新情報をご確認ください。