こんにちは、DIVX R&Dエンジニア兼広報室室長のyasunaです。

2025年10月16日にAnthropicから新しい小型モデル「Claude Haiku 4.5」がリリースされました。AIモデルの進化は性能の向上だけでなく、実用面での「効率化」もまた重要なテーマだと感じています。

このモデルは、特に速度とコスト効率を重視しているとのことです。早速、普段から情報収集や思考の整理に利用しているブラウザ版のClaudeとClaude Codeで、この新しいモデルを試してみました。この記事では、公式の発表内容を要約しながら、その特徴と可能性について考察します。

• 新しくリリースされたClaude Haiku 4.5の主な特徴を、公式の発表内容に基づいて整理します。
• ブラウザ版とClaudeCodeで実際に触れてみた所感と、どのような場面でこのモデルが有効活用できるかを考察します。

まず最も大きな特徴は、その高いコストパフォーマンスです。約5ヶ月前に最先端とされた「Claude Sonnet 4」と同等のコーディング性能を持ちながら、コストは3分の1、速度は2倍以上とされています。これは、AIを日常的なツールとして利用する上で非常に大きな利点ですね。

特に、Haiku 4.5 は高い応答性が求められるリアルタイムのチャットアシスタントやカスタマーサービス、思考のスピードを妨げないペアプログラミング支援といった場面での活用が想定されています。

そして、ClaudeCodeユーザーが気になるコーディングについてですが、高性能なSonnet 4.5モデルが複雑なタスクを計画・分解し、そのサブタスクを複数のHaiku 4.5が並列で高速に実行するという、エージェントのような連携も提案されています。

コーディングエージェントとしての性能もSonnet4.5に迫るとのデータも公式から出ているのでこれから使い込むのが楽しみですね。

公式リリースより引用

https://www.anthropic.com/news/claude-haiku-4-5

私は普段から、新しい技術情報を得た際にブラウザ版のClaudeを使って要約や論点の整理を行っています。今回も同様に、Claude Haiku 4.5の公式発表に関する英文記事を読み込ませ、その要点を日本語で整理するように依頼しました。

今回入力した記事はAIセーフティーに関する記事です。

https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment

ブラウザ版のインターフェースでは、モデルを切り替える選択肢が用意されており、そこからHaiku 4.5を選択して対話を開始しました。実際に使ってみてまず感じたのは、思った以上に応答が返ってくるまでの時間が短いということです。

要約の精度も申し分ないと感じました。

特に、このレスポンスの「速さ」は、単純な性能指標以上に、対話を通じた知的生産を上げると感じるので今後も使っていきたいと感じました。

※以下は弊社エンジニアの大戸が実際に体験したものをベースに書いています。

ここでは、AIとのペアプログラミングにおけるデバッグ作業で、Claude Haiku4.5とClaude Sonnet4がどのように異なるアプローチを取ったかという実体験を共有します。モデルの特性を理解し、タスクに応じて使い分けることの重要性について考察します。

ClaudeCodeからモデルの切り替えをするには /model を実行します。

そしてHaikuモデルを選択したらいつも通り使い始めることができます。

試しに、Haiku4.5にモックのAPIのコードを生成させ、その動作確認を依頼してみました。コードが生成され、テストを実行するものの、なぜかうまく動作しませんでした。

エラーログを渡してHaikuに原因究明を依頼すると、返ってくる答えは「Dockerコンテナが正常に起動していない可能性があります。」の繰り返しになってしまいました。

私は一旦Haikuの仮説に基づいて、Dockerの起動コマンドを確認したり、コンテナの状態をチェックしたりしましたが、問題は見当たらないようした。

セッションを切り替えて、まっさらな状態から再度同じ依頼をしても、Haikuは頑なにDocker環境を疑い続けていました。

これでは埒が開かないので、同じプロンプトとこれまでの経緯を、より上位のモデルである「Sonnet 4.5」に渡してみることにしました。

すると、SonnetはHaikuとは異なる視点から問題にアプローチしました。

Sonnetの方は、環境を疑う前に、まずAPIの実装コードそのものに目を向けていました。そして、「このAPI実装のロジックに誤りがあります」と、根本的な原因を特定してくれました。

Sonnetが提示した修正コードを適用したところ、あれほどHaikuが苦戦していた動作確認はあっさりと成功していました。

今回の事例はSonnetに切り替えることで解決してしまいましたが、Haikuでも得意なことはあると思うのでこちらも引き続き検証を進めていきたいと思います。

Claude Haiku 4.5の登場によって、AIモデルの「使い分け」の重要性がより一層高まったと感じています。

これからはタスクの性質に応じて最適なモデルを意識的に選択する、ということになっていくと思いました。

今回は、ブラウザ版のClaudeとClaude Codeで新しく利用可能になったClaude Haiku 4.5を試し、その特徴を整理しました。

このモデルは、性能と効率のバランスが良く、特に「速度」という点で我々のような開発現場の作業体験をより向上させる力があると感じています。

それぞれのモデルの特性を見極めながら、目的に合わせて選択していきたいですね。

ぜひ参考にしていただけると嬉しいです。