ファインディの森（ @jiskanulo ）と西村（ @sontixyou ）です。 2026年6月11日に開催されたAnthropic主催のイベント「Code w/ Claude: Extended | Tokyo」に終日参加してきました。 claude.com 本記事はその参加レポートです。私たちがセッションを聴いてどう感じたか、セッションの内容をどう活かすかの感想も書いていきます。 Workshopで気になったセッション How we Claude Code Ship your first Managed Agent ドメインエキスパートがソフトウェアを作る What happens when domain experts can finally build The 1% problem: How domain expertise + Claude let a 2-person team hit #1 on a global classification benchmark まとめ ファインディでは一緒に働く仲間を募集しています Workshopで気になったセッション 西村は主にAnthropicメンバーによるWorkshopへ参加しました。Anthropicが取り入れている設定や仕組みを弊社のプロダクト開発フローに適用できるかを意識して聴きました。 How we Claude Code claude.com Anthropicメンバーが実際に使っているClaude Codeのセットアップ方法を紹介するものです。 今回のイベントでのワークショップで説明された題材は次のリポジトリで公開されています。 github.com このセッションで最も印象に残ったのは「徹底インタビュー」と「HTML先行プロトタイプ」の2つです。 「徹底インタビュー」では、Claude Codeにインタビュアー役を担わせて要件を引き出します。 インタビューでは、つぎのインタビュープロンプトをClaude Codeに渡して、HTMLのプロトタイプを作るための要件を引き出す設計になっていました。 I want to build a bill-splitting app, can you help me brainstorm with me on who the audience is, and then interview me in-depth using the AskUserQuestion tool about what to build, focusing on pulling out any ambiguities to create a spec. 上記のプロンプトを実行し、Claude Codeとのやりとりを通して、要件の曖昧さを潰していき、SPEC.mdを作成する流れが紹介されました。要件の曖昧さを上流で潰すことで、実装のやり直しを減らすという設計思想です。 つぎに「HTML先行プロトタイプ」ではSPEC.mdをもとに、4つの異なるデザインを提案させて、HTMLのプロトタイプを作る流れが紹介されました。 Read ../phase-1-planning for its spec file, then help me figure out the overall design of this app. Explore 4 different designs, and create a set of HTML files with important screens for each. 上記のプロンプトを実行すると、つぎのHTMLのプロトタイプが出力されました。 Markdown形式でデザイン仕様を書き出すのではなく、クリックできるHTMLのプロトタイプを出力することで、見た瞬間に判断できます。 設計するタイミングで、Claude Codeとの認識合わせが視覚的にできることで、実装フェーズでのやり直しが少なくなり、トークン使用量の削減につながります。 また、既に運用しているサービスではデザインシステムといったデザイン基盤があれば、精度よくHTMLを出力できる可能性があります。それによって、新しい機能のデザインをするときの認識合わせがスムーズになりそうだと思いました。 Ship your first Managed Agent claude.com Claude Managed Agents（CMA）の全体像を、インシデントレスポンスのデモを通して整理するワークショップです。 このセッションで印象に残ったスライドが「The brain left the box」でした。 以前のアーキテクチャは、Agent loopとTool executionが同じコンテナの中に同居していました。Managed AgentsではAnthropicが管理する1つのサービスとして動き、ツール実行のSandboxはツールが必要なときだけオンデマンドで起動します。クライアントが切断されていてもループは動き続けるため、ローカルのターミナルを閉じてもセッションが止まりません。 これまで西村の開発環境のClaude Codeの使い方では、ローカルPCでClaude Codeを稼働させているため、プロンプトを入力しないとAIエージェントが動き出せませんでした。また、並列セッション数も最大8が限界でした。 Managed Agentsはこの2点を変えられると感じました。オンデマンドで非同期で動き続ける実行環境があれば、人間の合図を待たずに実装する用途が一気に現実的になります。 試したい用途として思い浮かんだのは、着手できていないイシューの開発・リファクタリング、そして人間が介在せずにPRをマージすることです。 最後の「自律マージ」には前提条件を考えなくてはいけません。最低限必要な前提条件を決めておかなければなりません。 例えば、テストカバレッジが一定基準を超えていること、テストの堅牢性が担保されていることなどです。 これらの前提条件を満たすための仕組みを整えることが、AIエージェントによる自律マージの実現に向けた重要なステップになると感じました。 ドメインエキスパートがソフトウェアを作る 森はFounder stageを中心に話を聞いていました。 いずれのセッションもドメインエキスパートの知識・決定が重要であることを話されていました。 いくつかご紹介します。 What happens when domain experts can finally build claude.com 登壇はクイーンズランド大学のJason Tangen教授。AIネイティブ時代のプロダクトは、汎用的な人材ではなく深いドメイン知識を持つ個人から生まれるという主張です。 「去年までソフトウェアを一行も書いたことがなかった」という彼が、6ヶ月で3つの本番アプリをデプロイしました。 登場したアプリはいずれも学生向けのもので、シラバス生成ツール（classbuild.ai）、法廷証言トレーニング（crosscoach.ai）、学生向け説明ツール、学生の顔と名前を覚えるゲームなど。 専門家の頭の中に眠っていたアイデアが、AIにより作るコストが下がり具現化できるようになりました。 最後に聴衆へ「あなたが何年も密かに欲しいと思っていた小さなツールは何ですか？」「チームの中で、実際にその仕事をやり続けてきた人は誰ですか？」と問いかけられました。 コードを書く能力ではなく、「何を作るべきか」を知っていることが大切なのだと感じました。 The 1% problem: How domain expertise + Claude let a 2-person team hit #1 on a global classification benchmark claude.com 登壇者はGahee Seo氏。分類の誤りが金銭的損失に直結する貿易コンプライアンス領域で、ドメイン知識とClaudeの組み合わせが基盤モデル単体を超える優位を生むことを示します。 韓国からEUへの輸送など、さまざまな規制が複雑に絡み合う貿易の領域では、どんなAIモデルを使うかよりも専門家の判断フローをどう再現するかが優位を決めるとのことです。 最初のプロトタイプはSingle agentで1件の分類に6分かかっており、また、アウトプット精度にも課題があったとのことです。 課題を解決するために分類器を新しく訓練するのではなく、専門家が5段階で判断するワークフローを複製したという設計思想を発表してくれました。 入力が曖昧なまま処理が走らないようinput gateを設けたこと 全規制ルールをsystem promptに詰め込む設計をやめ、必要な文書を検索する Retrieval と出力結果を検証する Verifierという構想に転換 これらの対応をとりあげていました。さらにエージェントを役割ごとに分割することで30秒まで短縮しました。 アウトプットではなくワークフローを教える、という発言もありました。 期待する出力形式を示すのではなく、専門家がどういう順番で何を見て判断するかをシステム化する。職人芸をインフラに変える、という表現が使われていました。 まとめ 西村が午前に参加したAnthropicのワークショップ2つには、共通した問いがありました。 How we Claude CodeのHTMLプロトタイプは、実装前に人間の判断を前の工程に集約する仕組みです。Ship your first Managed Agentの非同期実行は、後工程での人間の介在を手放すための基盤です。 方向は逆に見えますが、根底にある問いは同じだと感じました。「人間はどこで関与すべきか」を先に設計する、という考え方です。その2点を組み合わせることで初めて、AIと人間の役割分担がきちんと設計できると思いました。 森の参加したセッションは「個人開発者・アーリーステージな創設者向け」という性格のものが多かったです。個人が専門知識を武器にプロダクトを作る事例が多く、それ自体は示唆に富んでいました。 どのセッションでも専門家の知識、決定が大事であるという主張を別の角度から語っていました。 一方で、チームでどう使っていくか・チームの中でどう成長していくかという話はありませんでした。 最近個人的に悶々としている「専門家がいない領域でどう専門性を担保するか」「専門家をどう育てるか、時間をかけるしかないのか」という問いには答えが見つからなかったので引き続き考え続けます。 ファインディでは一緒に働く仲間を募集しています ファインディでは一緒に会社を盛り上げてくれるメンバーを募集中です。興味を持っていただいた方はこちらのページからご応募お願いします。 herp.careers

AWS Graviton プロセッサは世代を重ねるごとに着実に進化を遂げ、イテレーションを経るごとに、コンピューティングパフォーマンス、料金パフォーマンス、エネルギー効率の点で進歩してきました。re:Invent 2025 では、Graviton5 を搭載した初のインスタンスである Amazon EC2 M9g のプレビュー版について お知らせしました 。それ以降、お客様は、幅広いワークロードで M9g をテストし、その結果を共有してくださいました。 ClickHouse は、コードを変更することなく、M8g と比較して 36% のパフォーマンス向上を実現しました。 Honeycomb は、本番オブザーバビリティワークロードの 6 か月間の A/B テストにおいて、Graviton4 と比較してコアあたりのスループットが 36% 向上しました。  HubSpot は、MySQL データベースに M9g をデプロイし、クエリ実行時間を最大 60% 短縮しました。2026 年 6 月 10 日より、M9g インスタンスと、高速かつ低レイテンシーのローカル NVMe SSD ストレージを必要とするお客様向けの新しい M9gd インスタンスの一般提供を開始しました。どちらのインスタンスも、AWS がこれまでに構築した中で最も強力かつエネルギー効率に優れたプロセッサである Graviton5 を搭載しています。 業界では多くの Arm ベースのインスタンスが登場していますが、AWS Graviton の展開の幅広さと奥深さに匹敵するものは他にありません。カスタムシリコンの 5 つの世代と 8 年間の継続的な投資を経て、Graviton は 350 を超えるインスタンスタイプを支え、スタートアップから大企業、強固な ISV パートナーエコシステム、幅広い一連のマネージドサービスに至るまで、12 万を超えるお客様にサービスを提供しています。Graviton は、ウェブアプリケーション、マイクロサービス、分析、データベース、機械学習 (ML) 推論、Electronic Design Automation (EDA)、ゲーム、動画エンコーディングなど、多種多様なワークロードにご利用いただけます。ワークロードでのコンピューティング負荷がより高まり、ワークロードがよりデータドリブンになるにつれ、より多くのデータを移動し、ワークロードをより迅速に完了させるために、より高い処理能力に加え、ネットワークとストレージの帯域幅の拡大を求める声が高まっています。また、当社は、コンピューティング、メモリ、I/O を効率的にパッケージ化して、エネルギー効率を最大化するために、これらのインスタンスを設計しました。 AI の役割が、質問への回答から、アクションの実行、コードの実行、ツールの使用、結果の評価、複数ステップのタスクのオーケストレーションに移行するにつれ、CPU コンピューティングの需要は急速に高まっています。Graviton5 はこの変化に対応するために構築されました。192 コア、5 倍の L3 キャッシュ、最大 33% 低いコア間レイテンシー、高帯域幅を実現する DDR5 メモリを搭載した Graviton5 は、エージェントが CPU バウンドなステップでの待機時間を短縮して、より多くの命令を処理し、多数の同時実行環境に対応するとともに、アクセラレーターを常に稼働させ続けるのに役立ちます。 Meta は、そのエージェンティック AI の取り組みをサポートするために、まずは数千万コアの規模で Graviton を大規模にデプロイしており、Graviton を利用する世界最大のお客様の 1 社となっています。リアルタイム推論、コード生成、複数ステップのタスクのオーケストレーションなど、エージェンティック AI ワークロードは CPU 負荷が高く、Graviton5 の優れたコンピューティングパフォーマンス、より大きなキャッシュ、より高いメモリ帯域幅、コア密度の恩恵を享受できます。 M9g および M9gd の新機能 第 6 世代 AWS Nitro System を基盤として構築された M9g インスタンスは、Graviton4 プロセッサと比較して、より高いコンピューティングパフォーマンス、より大きなキャッシュ、改善されたメモリおよび I/O スケーラビリティを提供する AWS Graviton5 プロセッサを搭載しています。Graviton5 は、Graviton4 ベースのインスタンスと比較して、最大 25% 優れたコンピューティングパフォーマンスを提供し、ウェブアプリケーションでは最大 35%、機械学習推論では最大 35%、データベースでは最大 30%、パフォーマンスが高速化されます。AWS Graviton5 インスタンスは、AWS フリートで初めて最新世代の PCIe Gen6 と DDR5-8800 メモリをサポートする CPU として、クラウドにおけるあらゆるプロセッサインスタンスの中で最速のメモリと、前世代と比較して 5 倍の L3 キャッシュを提供します。 また、これらの改善により、エネルギー効率も向上します。そのため、性能を損なうことなく、持続可能性に関する目標を達成するのに役立ちます。 コンピューティングの増大に対応するため、ネットワーキングとストレージの帯域幅が拡張されました。M9g および M9gd インスタンスは、さまざまなサイズにわたって、平均で最大 15% 高いネットワーク帯域幅と 20% 高い Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) 帯域幅を提供し、最大インスタンスサイズではネットワーク帯域幅が最大 2 倍になります。また、M9g および M9gd インスタンスは、Amazon EC2 インスタンスの Amazon EBS と Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) ネットワーキングの間の帯域幅の割り当てを最大 25% 調整するのに役立つ機能である Instance Bandwidth Configuration (IBC) もサポートしています。IBC は、データベースの読み書きのパフォーマンス、クエリ処理、ログ記録など、特定の帯域幅要件を満たす必要があるワークロードのパフォーマンスの最適化に役立ちます。これらの機能強化は、高い I/O パフォーマンスを必要とするワークロードのために、より迅速なデータ移動と改善されたスループットをサポートします。 セキュリティと分離は、クラウドでワークロードを実行するための基本的な要件です。Nitro System 内では、AWS Nitro Hypervisor が、インスタンス同士で、また、AWS オペレーターからも分離するように設計されています。M9g および M9gd インスタンスでは、Nitro Isolation Engine の導入により、セキュリティの水準をさらに引き上げています。Nitro Isolation Engine は Nitro System の機能強化であり、インスタンスの分離を強制し、形式検証を活用して数学的な精度で分離の保証を提供します。Nitro Isolation Engine は、仮想マシン間の分離を強制する役割を担う専用コンポーネントです。その役割には、最小限の一連の API を通じて、仮想マシンのメモリ、CPU レジスタ状態、I/O デバイスに対するあらゆるアクセスを仲介することが含まれます。Nitro Isolation Engine は形式検証を活用しています。形式検証とは、ハードウェアまたはソフトウェアが、特定のテストケースにおいてだけでなく、意図されたとおりに動作することを数学的に証明する手法です。この高度な検証手法により、Nitro は形式的に検証された初のクラウドハイパーバイザーとなっており、数学的に証明されたクラウドセキュリティの新たな標準を打ち立てています。 M9g インスタンスは、4 GiB のメモリごとに 1 vCPU を提供し、アプリケーションサーバー、マイクロサービス、中規模データストア、ゲーミングサーバー、キャッシングフリート、コンテナ化アプリケーション、大規模 Java アプリケーション、コードリポジトリ、ウェブアプリケーション、エージェンティック AI など、幅広い汎用ワークロードに適しています。 高速かつ低レイテンシーのローカルストレージを必要とするワークロード向けには、M9gd インスタンスが、最大 11.4 TB の NVMe SSD ストレージに加えて、Graviton4 ベースの M8gd インスタンスと比較して 30% 向上した IOPS とストレージパフォーマンスを提供します。M9gd インスタンスは、アプリケーションサーバー、マイクロサービス、ゲーミングサーバー、中規模 key-value データストア、キャッシングフリート、データログ記録、メディア処理、バッチおよびログ処理、キャッシュやスクラッチファイルなどの一時ストレージを必要とするアプリケーションなど、コンピューティングとメモリのバランスと、高速かつ低レイテンシーのローカルストレージが求められる汎用ワークロードに適しています。 このファミリー全体の主な仕様を次に示します: M9g vCPU メモリ (GiB) ネットワーク帯域幅 (Gbps) EBS 帯域幅 (Gbps) medium 1 4 最大 15 最大 12 large 2 8 最大 15 最大 12 xlarge 4 16 最大 15 最大 12 2xlarge 8 32 最大 17 最大 12 4xlarge 16 64 最大 17 最大 12 8xlarge 32 128 17 12 12xlarge 48 192 25 18 16xlarge 64 256 34 24 24xlarge 96 384 50 36 48xlarge 192 768 100 72 metal-48xl 192 768 100 72 M9gd インスタンスには、ローカル NVMe SSD ストレージが含まれます。以下の表は、各サイズのインスタンスストレージを示しています。コンピューティング、メモリ、ネットワーク、および EBS 帯域幅の仕様は M9g と同じです。 M9gd vCPU メモリ (GiB) インスタンスストレージ (GB) ネットワーク帯域幅 (Gbps) EBS 帯域幅 (Gbps) medium 1 4 1 x 59 NVMe SSD 最大 15 最大 12 large 2 8 1 x 118 NVMe SSD 最大 15 最大 12 xlarge 4 16 1 x 237 NVMe SSD 最大 15 最大 12 2xlarge 8 32 1 x 475 NVMe SSD 最大 17 最大 12 4xlarge 16 64 1 x 950 NVMe SSD 最大 17 最大 12 8xlarge 32 128 1 x 1900 NVMe SSD 17 12 12xlarge 48 192 3 x 950 NVMe SSD 25 18 16xlarge 64 256 1 x 3800 NVMe SSD 34 24 24xlarge 96 384 3 x 1900 NVMe SSD 50 36 48xlarge 192 768 3 x 3800 NVMe SSD 100 72 metal-48xl 192 768 3 x 3800 NVMe SSD 100 72 今すぐご利用いただけます M9g および M9gd インスタンスは、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (フランクフルト) リージョンでご利用いただけます。M9g および M9gd インスタンスは、 Savings Plans 、オンデマンド、スポットインスタンス、ハードウェア専有インスタンス、または専有ホストを通じて購入できます。詳細については、「 Amazon EC2 の料金 」にアクセスしてください。 M9g および M9gd インスタンスの使用開始に際して、いくつかのリソースをご利用いただけます。 AWS Graviton 開始方法ガイド は、Graviton ベースのインスタンス上でワークロードを構築、実行、最適化する方法をカバーするテクニカルガイドです。 Graviton Savings Dashboard は、Graviton ベースのインスタンス上でワークロードを実行することで実現できるコスト削減を追跡および測定するのに役立ちます。 AWS Transform は、Java アプリケーションを x86 から Graviton ベースの Amazon EC2 インスタンスに移行するためのコード変換を自動化する、AI を利用したサービスです。互換性分析、自動再コンパイル、依存関係の更新、検証を処理します。 Graviton ベースのインスタンスの詳細については、「 AWS Graviton プロセッサ 」または「 Level up your compute with AWS Graviton 」にアクセスしてください。 – Esra 原文は こちら です。

本日、 Amazon Bedrock と Claude Platform on AWS で Claude Fable 5 が利用可能になったことをお知らせいたします。Claude Fable 5 は、Mythos レベルの機能をすべてのお客様が利用できるようにするとともに、より広く安全に使用できるように設計された強力な保護手段を備えています。Fable 5 は、テストされたほぼすべてのベンチマークで最先端であり、ソフトウェアエンジニアリング、ナレッジワークタスク、ビジョンにおいて並外れたパフォーマンスを発揮し、野心的で長期にわたる作業向けに構築されています。 Claude Fable 5 on Bedrock を使用すると、既存の AWS 環境内で構築し、推論ワークロードをスケールできます。また、Claude Platform on AWS を通じて Claude Fable 5 を使用することも可能です。これにより、Anthropic のネイティブプラットフォームエクスペリエンスが得られます。 Anthropic によると、Claude Fable 5 は、AI モデルで達成できることの段階的な変化を表しています。このモデルの利点は次のとおりです。 長時間の非同期実行 – Claude Fable 5 は、以前のモデルでは維持できなかった複雑なタスクを処理し、コーディングやナレッジワークのタスクを介入なしに長期間実行します。 高度なビジョン機能 – Claude Fable 5 は、ファイルや PDF にネストされた図、チャート、表を理解します。これにより、財務、法務、分析、建築、ゲームにおけるリサーチや文書を多用する作業が可能になります。コーディングでは、モデルは忠実度の高い設計を実装し、ビジョンを使用してそのアウトプットを目標と照らし合わせます。 積極的な自己検証 – 本モデルは学習内容に基づいてスキルを自己更新し、独自のハーネスと評価を開発します。 Claude Fable 5 には、誤用のリスクが高い特定の領域でのパフォーマンスを制限する保護手段が含まれています。サイバーセキュリティ、生物学、化学、健康に関連する有害なプロンプトは、代わりに Opus 4.8 からの応答を受け取るようにフォールバックします。Anthropic はより強力な保護手段を開発することで、Claude Fable 5 の最先端機能のほぼすべてへのアクセスを拡大することができます。制限のない同一モデルが Claude Mythos 5 であり、精査された少数のお客様のみが利用できます。 動作中の Claude Fable 5 モデル Claude Fable 5 は Amazon Bedrock と Claude Platform on AWS の両方でご使用いただけます。この投稿では、Amazon Bedrock へのアクセス方法と使用方法に関するガイダンスをご紹介します。Claude Platform on AWS に関するガイダンスについては、 ドキュメント にアクセスして詳細をご確認ください。 Amazon Bedrock の使用を開始するには、 Anthropic Messages API を使用してプログラムでのみモデルにアクセスし、Anthropic SDK を介して bedrock-runtime エンドポイントまたは bedrock-mantle エンドポイントを呼び出します。 AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI) と AWS SDK を介して bedrock-runtime の Invoke API と Converse API のみ引き続き使用できます。 コンソールのサポートは近日開始予定です。 Claude Fable 5 モデルにアクセスするには、モデルを呼び出す前に Data Retention API を使用し、 provider_data_share を設定してデータ共有を有効にする必要があります。リリース時には、この設定用のコンソールユーザーインターフェイスはありません。 curl -X PUT https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1/data_retention \ -H "x-api-key: <your-bedrock-api-key>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "mode": "provider_data_share" }' bedrock-runtime エンジンを使用している場合は、以下のサンプルスクリプトを実行してください。 curl -X PUT https://bedrock.us-east-1.amazonaws.com/data-retention \ -H "Authorization: Bearer <your_bearer_token>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "mode": "provider_data_share" }' このモードでは、Amazon Bedrock は推論データをモデルプロバイダーの要件に従って保持し、共有できます。Anthropic では、30 日間のインプットとアウトプットの保持と、人間によるレビューが必要です。詳細については、「 Amazon Bedrock の乱用検知 」をご覧ください。 まずは Anthropic SDK for Python から、 bedrock-mantle エンドポイントで Messages API を使ってみましょう。Anthropic SDK をインストールします。 pip install anthropic Claude Fable 5 モデルを呼び出すための Python コードのサンプルは次のとおりです。 import anthropic client = anthropic.Anthropic( base_url="https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic", api_key= <your-bedrock-api-key> ) message = client.messages.create( model="anthropic.claude-fable-5", max_tokens=4096, messages=[ { "role": "user", "content": "Design a distributed architecture on AWS in Python that should support 100k requests per second across multiple geographic regions", }, ], ) print(message.content[0].text) 詳細については、複数のユースケースとさまざまなプログラミング言語に対応した Anthropic Messages API のコード例 と ノートブックの例 をご覧ください。 Bedrock コンソー ルで Claude Fable 5 を使用できるようになりました。 Playground で Claude Fable 5 を選択してテストします。 bedrock-mantle におけるコンソールサポートは近日中に実装予定です。 また、Claude Fable 5 を bedrock-runtime エンドポイントの Invoke API と Converse APIと併用することもできます。AWS SDK for Python (Boto3) を使用して Converse API を呼び出し、統一されたマルチモデルエクスペリエンスを実現する例を次に示します。 import boto3 bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1") response = bedrock_runtime.converse( modelId="global.anthropic.claude-fable-5", messages=[ { "role": "user", "content": [ { "text": "Design a distributed architecture on AWS in Python that should support 100k requests per second across multiple geographic regions." } ] } ], inferenceConfig={ "maxTokens": 4096 } ) print(response["output"]["message"]["content"][0]["text"]) 詳細については、AWS SDK を使用して Amazon Bedrock ランタイムを使用する方法を示す コード例 をご覧ください。 知っておくべきこと 役立つと思われる重要な技術的詳細をいくつかご紹介します。 モデルアクセス – Claude Fable 5 へのアクセスは、すべての AWS アカウントに徐々に拡張されます。アカウントにまだアクセスできない場合は、Bedrock の使用状況にもよりますが、すぐに有効になります。このモデルにすぐにアクセスしたい場合は、通常の AWS サポートにお問い合わせください。 価格設定 – 有害なプロンプトが Fable 5 ではなく Opus 4.8 にルーティングされた場合、支払うのは Opus の料金のみです。会話の途中でリクエストがブロックされた場合、最初のトークンは Fable レートで請求され、その後のトークンはOpus レートで請求されます。詳細については、「 Amazon Bedrock の料金 」ページにアクセスしてください。 データ保持 – 同等かそれ以上の機能レベルを持つBedrock の Fable 5、Mythos 5、および将来のモデルでは、Anthropic は Mythos クラスモデルのすべてのトラフィックを 30 日間保存する必要があります。データを一定期間保持することで、Anthropic は、1 回のやりとりでは見えない悪用のパターンを検出できます。データ保持を選択すると、データは AWS のデータとセキュリティの境界から外れます。 Claude Mythos 5 on Bedrock (限定プレビュー) – 脆弱性の発見、ドラッグデザイン、バイオディフェンススクリーニングなど、サイバーセキュリティとライフサイエンスに関する Anthropic の最も有能なモデルも使用できます。これらのドメインは二重使用であるため、現在アクセスは制限されています。詳細については、 モデルカードのドキュメント をご覧ください。 今すぐご利用いただけます Anthropic の Claude Fable 5 モデルは、本日から、米国東部 (バージニア北部) および欧州 (ストックホルム) リージョンの Amazon Bedrock でご利用いただけます。今後のアップデートについては、 リージョンの全リスト をご確認ください。Claude Fable 5 は、北米、南米、欧州、アジアパシフィックリージョンの Claude Platform on AWS でもご利用いただけます。 Claude Platform on AWS の Amazon Bedrock API を使用して Claude Fable 5 をお試しいただき、 AWS re:Post for Amazon Bedrock に、または AWS サポートの通常の連絡先を通じて、ぜひフィードバックをお寄せください。 – Channy 原文は こちら です。