Claude Sonnet 4.5を使ってみた率直な感想
2025年9月29日、Anthropicが新しいClaude Sonnet 4.5をリリースしました。
このモデルは、コーディング能力において世界最高水準のパフォーマンスを発揮します。
実際に30時間以上使い込んだ結果、これまでのAIコーディングアシスタントとは一線を画す実力を実感しました。
SWE-bench Verifiedで77.2%：これが意味すること
SWE-bench Verifiedは、実際のGitHubのissueを解決できるかを測定するベンチマークです。
Claude Sonnet 4.5は、このベンチマークで**77.2%**のスコアを記録しました。
これは、10個のissueのうち7〜8個を自動で解決できるレベルです。
従来のモデルが30〜40%程度だったことを考えると、飛躍的な進化です。
実際の使用感：30時間以上の連続作業で見えたもの
長時間の作業でも精度が落ちない
従来のモデルでは、長時間の会話を続けると文脈を見失うことがありました。
しかし、Claude Sonnet 4.5は30時間以上の連続作業でも、最初の指示を正確に覚えています。
大規模なリファクタリングや、複数ファイルにまたがる変更でも、一貫性を保ったまま作業を進められます。
コードの品質が高い
生成されるコードは、単に動くだけではありません。
- 適切な変数名
- 読みやすい構造
- エッジケースへの配慮
- パフォーマンスを意識した実装
これらが標準で含まれています。
エラー処理が的確
エラーが発生したとき、Claude Sonnet 4.5は原因を正確に特定します。
そして、修正案を複数提示してくれます。
「なぜそのエラーが起きたのか」「どう修正すべきか」を明確に説明してくれるため、学習効果も高いです。
他のモデルとの比較
GPT-4との違い
GPT-4も優秀ですが、コーディングに特化した場面ではClaude Sonnet 4.5が上回ります。
特に、複雑なロジックの実装や、既存コードの理解において差が顕著です。
GitHub Copilotとの違い
GitHub Copilotは、リアルタイムの補完に優れています。
一方、Claude Sonnet 4.5は、より大きな単位での設計や実装に強みがあります。
両者を組み合わせることで、最高の開発体験が得られます。
どんな場面で特に有効か
大規模リファクタリング
複数のファイルにまたがるリファクタリングを、一貫性を保ちながら実行できます。
新しい機能の実装
要件を伝えれば、設計から実装まで一気通貫で対応してくれます。
レガシーコードの理解
古いコードベースを読み解き、現代的な実装に書き換える作業で威力を発揮します。
バグ修正
エラーログを渡すだけで、原因を特定し、修正案を提示してくれます。
注意点：完璧ではない
もちろん、完璧ではありません。
- 稀に誤った実装を提案することがある
- ドメイン固有の知識が必要な場面では、人間の判断が必要
- 生成されたコードは必ずレビューが必要
しかし、これらは他のAIモデルでも同様です。
重要なのは、Claude Sonnet 4.5がこれまでのモデルよりも明らかに高い精度を持っているという事実です。
結論：コーディングAIの新時代
Claude Sonnet 4.5は、コーディングAIの新しい基準を打ち立てました。
30時間以上の連続作業でも精度を保ち、SWE-bench Verifiedで77.2%のスコアを記録する実力は、実用レベルを大きく超えています。
開発者の生産性を劇的に向上させる可能性を秘めたこのモデルは、今後のソフトウェア開発のあり方を変えるでしょう。
まだ使っていない方は、ぜひ一度試してみることをお勧めします。
その実力に、きっと驚くはずです。