AI エージェントを圧倒的な競争優位に
Claude を活用して、より効果的に計画、実行、連携する AI エージェントを構築できます。
優れた推論と人間並みの品質の回答を取得できます。
AI エージェント用の最良モデル
Claude は、カスタマーサポートからコーディングまで、AI エージェントのシナリオにおいて他のモデルを凌駕します。
人間味のある AI エージェント
Claude の会話スタイルは、AI エージェントとユーザーの間に真の協働をもたらします。
お客様のブランドを守る AI
Claude は、誠実さ、ジェイルブレイク耐性、ブランドセキュリティにおいて最も高い評価を得ています。
Claude の強力な AI 機能を既存のアプリケーションに統合し、本番環境レベルのエージェントをより迅速に提供します。
既存のプロンプト
すべてのカスタマーサポートチケットを、最も関連性の高いカテゴリに分類します。 以下は、選択できるカテゴリのリストです。 {{CATEGORY_LIST}} サポートチケットの内容は次のとおりです。 {{TICKET_CONTENT}}
何を改善したいですか?
その分類の根拠を含めてください。
あなたは、カスタマーサポートチケットの分類を専門とする AI アシスタントです。あなたのタスクは、与えられたチケットの内容を分析し、事前定義されたリストから最も適切なカテゴリに割り当てることです。また、その分類の決定理由も説明します。
まず、使用可能なカテゴリを確認しましょう。
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
次に、分類する必要があるサポートチケットの内容を以下に示します。
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
以下の手順に従ってタスクを完了します。
– チケットの内容を注意深く読み、分析します。
– 内容が利用可能な各カテゴリとどのように関連しているかを検討します。
– チケットに最も適切なカテゴリを選択します。
– 推論プロセスの詳細な説明を提供します。
以下の構成を使用して回答します。
<classification_analysis>
このセクションでは、思考プロセスを分解します。
– チケットの内容の中で最も関連性の高い部分を引用します。
– 各カテゴリをリストアップし、それがチケットの内容とどのように関係しているかを注記します。
– 各カテゴリについて、チケットをそのカテゴリに分類することの賛成論と反対論を示します。
– 最も可能性の高いカテゴリ上位 3 つをランク付けします。
</classification_analysis>
<classification>
<category>選択したカテゴリをここに表示</category>
<reasoning>このカテゴリを選択した理由の簡潔な要約</reasoning>
</classification>
分析を徹底的に行い、説明を明確にすることを忘れないでください。目標は、十分に裏付けられた推論に基づいて正確な分類を提供することです。
より効果的な AI エージェント
- API を使用してエージェントとワークフローを構築
- Workbench でプロンプトをテストして改良
- お客様のエージェントに最先端の機能を構築
- あらゆる開発者が AI エージェントを構築できる力を与える

コーディング作業で Claude と協働
Claude Code はエージェントツールです。開発者は、自分のターミナルから Claude と直接連携し、コード移行からバグ修正に至るまでタスクを委任できます。
「Claude Fable 5.1 は、CursorBench 3.2 で当社が実行した中で最も高性能なモデルであり、最大努力設定で 73.4% を記録しました。特に自らの作業を検証する能力に優れており、難易度の高いコーディングタスクを最初から最後まで担うことができます。」
「AI モデルの継続的な評価の一環として、Claude Fable 5.1 は当社のテストで優れた結果を示しました。Claude Code を用いて、テストしたすべての失敗ビルドについて、あらゆる努力レベルで根本原因を正しく特定しました。また、これまでの Anthropic のモデルよりも伝え方が的確で、更新内容はより簡潔で追いやすいものになっています。」
「開発者は実際のソフトウェア作業を引き受け、完成させることができるエージェントを求めています。 GitHub Copilot CLI と VS Code でのテストでは、Claude Opus 5.5 は測定した中で最も少ないトークン数とステップ数で処理を完了しました。 VS Code では、Opus 5 よりも多くのターミナルタスクを半分未満のステップで解決しました。 個々のタスクを効率化するだけでなく、開発者のより大規模なプロジェクトをより達成しやすくします」