**Claude Opus 4.6　追加利用プロモーション**

2026/02/06 2:38

クラウド・オーパス 4.6 (Claude Opus 4.6)

## Japanese Translation: **改善された要約** Claude Opus 4.6 は **ベータ版 1 M‑トークンコンテキストウィンドウ** を備えてリリースされ、最大で **128 k トークン** を出力できます。GDPval‑AA においては GPT‑5.2 より約 **144 Elo** の優位を示し、前モデルよりも **190 Elo ポイント** で上回っています。金融・法務・その他の高価値タスクで卓越した性能を発揮しています。**Terminal‑Bench 2.0** ではすべてのフロンティアモデルを凌駕し、**Humanity’s Last Exam** と **BrowseComp** においても同様です。サイバーセキュリティ分野では Opus 4.6 が Claude 4.5 を対象とした9つのサブエージェントと100件を超えるツール呼び出しで、**38/40 の盲検ランキング** で勝利しています。長期コンテキスト性能は **MRCR v2 の 1 M‑トークンニードルインハイスタックベンチマークで 76 %** を達成し、Sonnet 4.5 の **18.5 %** を大幅に上回っています。安全性監査では最近の Claude リリース中で最も低い過剰拒否率を示し、整合性の欠如した行動が増加している兆候はありません。 新しい API 機能には **適応的思考、4 つの努力レベル（低〜最大）、コンテキスト圧縮（ベータ）** が含まれ、拡張されたコンテキスト機能も提供されます。製品更新では **Claude Code におけるエージェントチーム**、長時間にわたるマルチステップ変更のための強化された **Excel 統合**、ブランド一貫性を保つレイアウト/フォント読み取り機能を備えた PowerPoint 研究プレビューが追加されました。モデルの計画とサブエージェント調整により、複雑なコーディングタスクや法的推論（BigLaw Bench スコア 90.2 %）が可能になり、以前のモデルと比べて大規模コードベース移行を半分に短縮します。価格は標準使用で **1M トークンあたり 5 USD / 25 USD** のままで、200k トークン以上の入力/出力の場合はプレミアムレート（10 USD / 37.50 USD）が適用されます。Opus 4.6 は **claude.ai、Claude API、および主要クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）** で今日から利用可能です。すべての安全性と能力評価は **Claude Opus 4.6 システムカード** に記載されています。

2026/02/06 6:24

2026年です。PostgreSQLだけで十分です。

## Japanese Translation: （余計な推測を除外し、核心となる事実のみを明確に保つ） **概要** このページは訪問者にティガーデータニュースレターの購読を促しています。購読手続きを行うことで、ユーザーは自動的にティガーデータのプライバシーポリシーを読み、同意したことを認めます―購読そのものがポリシーへの承諾として機能します。© 2026 の著作権表示は現在年を示し、所有者欄にタイムスケール社（Tiger Data 名義）が記載されていることで所有権を明確化しています。購読者には今後のニュースレターが送付され、製品やサービスの更新情報が含まれる可能性があります。

2026/02/06 4:04

**私のAI導入ジャーニー**

## Japanese Translation: （主要なポイントをすべて取り込み、根拠のない推測を避ける） --- ## 要約 この記事では、ソフトウェア開発にAIエージェントを導入するための**6つの実践的ワークフロー**を示し、派手なデモよりも実際の生産性向上を重視しています。 1. **汎用チャットインターフェースを拒否する** – ChatGPTやGeminiなどを使うことはやめ、人間による継続的な修正が必要になるためです。 2. **タスク固有のエージェントを構築する**。ファイルを読み取り、プログラムを実行し、HTTPリクエストを送信できるようにします。各エージェントの限界を学ぶため、手作業で同じタスクを2回重複して実行します。 3. **毎日の最後の30分間にエージェントを動かす**。深いリサーチや並列アイデア探索、GitHub CLI を使った問題/PR のトリアージを行い、翌朝には「ウォームスタート」を実現します。 4. **高確信タスクはエージェントに委譲し、著者は他の手作業に集中する**。通知を無効化してコストのかかるコンテキストスイッチを回避します。 5. **ハーネス（“harness engineering”）を設計する**。暗黙的プロンプト（例：AGENTS.md での更新）やスクリプトツールを追加し、エージェントが自己検証できるようにしてミスを減らします。 6. **バックグラウンドエージェントを維持する**。1日あたり10–20 % の時間で動作させ、GPT‑5.2‑Codex などのより深いモデルを長文変更時にのみ使用し、測定可能な価値がある場合に限定します。 著者はAIについて計測的かつ実践的な見方を強調しています。ワークフロー効率を優先し、ジュニア開発者のスキル低下を避け、企業関係や説得力のない情報を提供せずに個人的洞察として共有することを述べています。