Claude Opus 4.7 を本気でレビュー。コーディング相棒の最終形

Anthropic の最新フラッグシップ Claude Opus 4.7 を、2週間にわたって実プロジェクトで使い倒した。 結論としては、ここ数年で最も完成度の高いコーディングLLMだ。

評価サマリー

何が新しいのか

過去モデルとの最大の違いは「サブエージェントとの協調」が圧倒的に滑らかになった点。 親エージェントが投げたサブタスクを子が正しく解釈し、 余計な往復なしに成果物を返してくる。Agent SDK ユーザーには福音。

具体的には:

• サブエージェント呼び出し時の context 圧縮が自動で効くようになった
• 親エージェントが渡したタスク記述を、子が"再解釈"せずそのまま実行する確率が体感9割超
• 並列で投げた 5〜6 件のサブエージェントが衝突せず帰ってくる

これまで Agent SDK ユーザーが手作業で書いていた「親プロンプトの整形ロジック」が不要になる。

コーディング精度の検証（実プロジェクト）

筆者が本業で持っている Next.js + Cloudflare Workers のリポジトリで、以下を投げた:

1. 巨大 MDX 記事の構造リファクタ（85ファイル横断、frontmatter スキーマ統一）
2. i18n の en/ja 二重化（既存ja記事のen訳生成 + ルーティング追加）
3. Tailwind v4 への移行（v3 設定ファイル変換、jit クラス書き換え）

体感:

特に「指示書を一度読ませたあとの忠実度」が顕著に上がった。CLAUDE.md / AGENTS.md ベースの運用と相性が良い。

1M コンテキストの実用性

カタログ上は 1M トークン保持だが、実用感はどうか:

• コードベース全文を流し込む 用途では実用的（モノレポ規模なら丸ごと入る）
• 長い会話履歴を保持する 用途は API コストとの兼ね合いになる
• 200k あたりまでは精度に体感差なし。500k 超えると指示の忠実度が わずかに低下
• 推奨運用: 200k で /compact をかけて圧縮、200-500k は丸ごと、500k+ は分割

「1M = 何でも入る = 何でも答えてくれる」ではない。文脈量と精度はゆるやかにトレードオフ。

ライバル比較（2026年6月時点）

長文脈・ツール呼び出し・指示忠実度の3点セット で Claude が抜けている。 逆にビジュアル理解・速度・コストでは GPT-5 / Gemini に分がある。

どんな使い方が向いているか

• コーディングエージェント運用: 第一選択。Cursor / Claude Code / Cline どれでも◎
• 長大なドキュメント要約: 200k 超えるなら Claude。それ以下なら Gemini が速くて安い
• 画像メイン UI のレビュー: GPT-5 のほうがやや上
• コードレビュー / リファクタ提案: Claude が圧倒的

コスト最適化のコツ

価格は気になるところ。筆者の運用:

• 重い思考は Opus 4.7、ルーチンは Haiku 4.5（Claude Code の "/fast" モード活用）
• システムプロンプトはキャッシュで使い回し（最大90%カット）
• 大量バッチ処理は Batch API で50%オフ

これで体感のコストは GPT-5 を月額ベースで下回るレベルまで圧縮できる。

結論

スコア 95/100。日常のコーディングパートナーとして第一選択にして良い。 価格が気になる人は Haiku 4.5 とのハイブリッド運用がおすすめ。

「コーディングLLMはこれで完成形に近い」というのが2週間使った率直な感想。 次の進化は推論時間の短縮と、画像理解の追い上げ。GPT-5 との真の差別化はそこから先。

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