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速報：Azure上で最強AI「Claude 3.7 Sonnet」が解禁！5分で使える実装ガイド

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速報：Azure上で最強AI「Claude 3.7 Sonnet」が解禁！5分で使える実装ガイド

Azure上でClaudeが使える

はじめに

2025年4月1日、Microsoft Azureに朗報が飛び込んできました。Anthropic社の最新かつ最高性能AI「Claude 3.7 Sonnet」が、ついにAzure Databricksで公式に利用可能になったのです。これはAI開発者やエンタープライズユーザーにとって、待望の展開と言えるでしょう。

本記事では、Azureユーザーが今すぐ使えるようになったClaude 3.7 Sonnetについて、その特徴から実装手順、活用方法までを徹底解説します。AWS BedrockやGoogle Cloud Vertex AIとの違いにも触れながら、Azure環境での最適な活用法をご紹介します。

Claude 3.7 Sonnetとは何か

Anthropic社のClaude 3.7 Sonnetは、2025年2月に発表された最新の大規模言語モデルです。特筆すべきは、業界初の「ハイブリッド推論モデル」として登場したことです。

ハイブリッド推論モデルの革新性

Claude 3.7 Sonnetは、単一のモデルで次の2つのモードを切り替え可能な革新的なAIです：

  1. 標準モード: 一般的な会話や質問に素早く回答
  2. 拡張思考モード: 複雑な問題に対して思考プロセスを見せながら段階的に推論

この特性により、単純なタスクには迅速に対応しつつ、複雑な問題解決には深い思考プロセスを展開するという、一つのモデルで二役をこなすことが可能になりました。

主な特徴と性能

Claude 3.7 Sonnetの主要な特徴は以下の通りです：

  • コンテキストウィンドウ: 200,000トークン（約15万英単語相当）
  • 出力上限: 最大128,000トークン（ベータ）
  • マルチモーダル: 画像理解・分析機能を搭載
  • コーディング能力: SWE-benchで業界最高レベル（標準モードで70.3%）の性能
  • 思考プロセスの可視化: 推論過程をステップバイステップで表示可能

他のLLMとの比較

以下の表はClaude 3.7 SonnetとGPT-4など他の主要モデルとの簡易比較です：

モデル 推論方式 コンテキスト長 コーディング 思考プロセス
Claude 3.7 Sonnet ハイブリッド 200K 優れている 可視化可能
GPT-4o 単一モード 128K 優れている 不透明
Gemini 2.0 単一モード 1M（広告値） 良好 限定的

Azure Databricksの概要

Azure Databricksは、Apache Sparkベースのデータ分析・機械学習プラットフォームであり、Microsoft Azureとの緊密な統合が特徴です。今回、Claude 3.7 SonnetはこのAzure Databricks環境を通じて提供されることになりました。

Model Servingの仕組みと利点

Azure DatabricksのModel Servingは、機械学習モデルを簡単にAPIとして公開できる機能です。以下の特徴があります：

  • 統一インターフェース: カスタムモデルとファウンデーションモデルの両方を同じUIとAPIで管理
  • スケーラビリティ: トラフィックに応じて自動的にスケーリング
  • ガバナンス: Databricksの統合ガバナンス機能との連携
  • シンプルなRESTful API: 標準的なAPIプロトコルでアクセス可能

Premiumプランの必要性

重要な注意点として、Claude 3.7 Sonnetを含むファウンデーションモデルAPIを利用するには、Azure DatabricksのPremiumプランが必要です。Standardプランでは利用できないため、導入を検討する際は注意が必要です。

対応リージョン

Azure DatabricksのModel Servingは、すべてのAzureリージョンで利用できるわけではありません。利用前に最新の対応リージョンリストを確認することをお勧めします：Azure Databricks機能リージョンサポート – Model Serving

Azure上でのClaude 3.7 Sonnet実装手順

それでは、実際にAzureでClaude 3.7 Sonnetを利用するための手順を見ていきましょう。

前提条件

  • アクティブなAzureサブスクリプション
  • Model Servingをサポートするリージョン

ステップ1: PremiumプランのAzure Databricksワークスペースをデプロイ

  1. Azureポータルに移動し、新しいAzure Databricksサービスを作成します：Azure Databricksサービスの作成
  2. サブスクリプションとリソースグループを選択（または新規作成）
  3. ワークスペース名を入力
  4. Model Servingをサポートするリージョンを選択
  5. 重要: 「Premium」価格プランを選択
  6. ネットワーク設定等は特定の要件がない限り、デフォルトのままで問題ありません
  7. 「作成」をクリックしてデプロイを開始（数分かかります）

Azure Databricksリソース作成画面

ステップ2: ワークスペースを起動してModel Servingに移動

  1. Azureポータルで作成したリソースに移動
  2. 「ワークスペースの起動」をクリック
  3. Azure Databricksワークスペース内で、左側のサイドバー「Machine Learning」セクションから「Serving」をクリック

Servingメニュー

ステップ3: Playgroundでのモデル探索

  1. Servingページにはプリプロビジョニングされたファウンデーションモデルのリストが表示されます
  2. databricks-claude-3-7-sonnetエンドポイントを探します
  3. このモデルに関連付けられた「Use」ボタンをクリックすると、AI Playgroundに直接移動します
  4. Playgroundでは、直接プロンプトを入力してClaude 3.7 Sonnetと対話し、その機能をテストできます

モデル選択画面

ステップ4: 個人用アクセストークン（PAT）の生成

APIリクエストを認証するには、Databricksの個人用アクセストークンが必要です：

  1. Databricksワークスペースの右上隅で、ユーザー名/メールアドレスをクリック
  2. ドロップダウンメニューから「設定」を選択
  3. 「開発者」タブに移動
  4. 「アクセストークン」の横にある「管理」ボタンをクリック
  5. 「新しいトークンを生成」をクリック
  6. 必要に応じてコメント（例：「Claude API Access」）を追加し、トークンの有効期間を設定
  7. 「生成」をクリック
  8. 重要: 表示されたトークンを安全に保存してください（再表示できません）

トークン生成画面

ステップ5: APIコールでのテスト

Playgroundから提供されるコード例と、生成したPATを使用して、プログラムからモデルと対話できます：

curl --request POST \
  --url https://<your-workspace-instance>.azuredatabricks.net/serving-endpoints/databricks-claude-3-7-sonnet/invocations \
  --header 'Authorization: Basic <Your_Base64_Encoded_token:PAT_String>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{"messages":[{"role":"user","content":"How is Azure Databricks Billed?"}]}'

Pythonクライアントでも同様に利用可能です。Playgroundの「Show code examples」ボタンから、様々な言語でのコード例が確認できます。

APIリクエスト例

クラウドプラットフォーム間の比較

Claude 3.7 Sonnetは複数のクラウドプラットフォームで利用可能です。それぞれの特徴を比較してみましょう。

Azure DatabricksでのClaude利用の特徴

  • データ分析との統合: DatabricksのSpark環境との緊密な連携
  • Unity Catalog: 統合されたデータガバナンス
  • AIプレイグラウンド: 直感的なインターフェースでモデルテスト可能
  • ワンストップソリューション: データ処理からAIまでを一元管理

AWS Bedrockとの比較

AWS BedrockはAnthropicの主要パートナーとして早期からClaudeモデルを提供しています：

  • モデルバリエーション: より多くのClaudeモデルバージョンを提供
  • AWSサービス統合: Lambda、SageMakerなどとの緊密な連携
  • Region可用性: 一般的により多くのリージョンで利用可能

Google Cloud VertexAIとの比較

Google CloudもVertexAI上でClaude 3.7 Sonnetを提供しています：

  • AIスタック: Google固有のAIツールスタックとの統合
  • BigQuery連携: データウェアハウスとの直接連携
  • モデルガーデン: 多様なAIモデルへのアクセス

プラットフォーム選択の考慮点

考慮点 Azure Databricks AWS Bedrock Google Cloud Vertex AI
既存環境との親和性 Azure/Databricksユーザー向け AWSユーザー向け Googleツール利用者向け
データ分析連携 非常に強力 良好 BigQueryと強力
モデルバリエーション 限定的 最も豊富 中程度
料金モデル Databricks固有料金+使用量 使用量ベース 使用量ベース

実際のユースケースと活用例

Claude 3.7 Sonnetは、そのハイブリッド推論機能により、様々な業種や用途で活用できます。

エンタープライズでの活用シナリオ

データ分析との連携活用

Azure Databricksの強みは、大規模データセットの分析とAIを組み合わせられる点です：

  • 自動データ解釈: 複雑なデータセットを自然言語で解釈し説明
  • アノマリー検出: 異常値の検出と根本原因分析
  • レポート自動生成: 分析結果から自動的にレポートを作成

コーディング支援

Claude 3.7 Sonnetはコーディングでも優れた性能を発揮します：

  • コード生成: 要件に基づく高品質なコード作成
  • デバッグ支援: エラー原因の特定と修正提案
  • リファクタリング: 既存コードの改善と最適化
  • ドキュメント生成: コードからの自動ドキュメント作成

カスタマーサポート

顧客対応の自動化と品質向上に貢献します：

  • 高度なチャットボット: 複雑な問い合わせに対応できるAIアシスタント
  • 問い合わせ解決率向上: 70-80%のデフレクション率（人的介入なしでの解決）
  • マルチターン対話: 文脈を保持した継続的な会話が可能

研究・分析業務の効率化

学術・研究分野での活用：

  • 文献レビュー: 大量の論文やドキュメントの要約と分析
  • 複雑な推論タスク: 拡張思考モードを活用した高度な分析
  • データの意味理解: 様々なデータソースの意味的解釈と関連付け

料金体系と導入コスト

Claude 3.7 Sonnetの利用にはコストがかかります。適切なプランニングのために、料金体系を理解しておきましょう。

Azure Databricksの料金体系

Azure DatabricksのPremiumプランは以下の料金構造を持ちます：

  • 基本料金: ワークスペースとインフラのコスト
  • DBU（Databricks Unit）: 計算リソースの使用量に基づく課金
  • ストレージコスト: データストレージに関連するAzureのコスト

具体的な料金は、Azureの公式サイトで最新情報を確認してください。

Claude 3.7 Sonnetの利用コスト

Claude 3.7 Sonnetの利用料金は以下の通りです：

  • 入力トークン: 100万トークンあたり3ドル
  • 出力トークン: 100万トークンあたり15ドル
  • 思考トークン: 出力トークンとして計上

他のプラットフォームとのコスト比較

プラットフォーム 基盤コスト Claude入力トークン Claude出力トークン 追加考慮事項
Azure Databricks Premiumプラン料金 $3/百万 $15/百万 DBUコスト
AWS Bedrock なし（使用量のみ） $3/百万 $15/百万 AWSリソースコスト
Google Vertex AI なし（使用量のみ） $3/百万 $15/百万 GCPリソースコスト

まとめと展望

Azure DatabricksでのClaude 3.7 Sonnetの提供開始は、Microsoftユーザーにとって大きな朗報です。最先端のAI機能を既存のAzureインフラに統合でき、データ分析からAI推論までをシームレスに実行できる環境が整いました。

Azure環境でのClaude活用の可能性

  • データパイプラインとの統合: ETLからAI推論まで一貫した環境で実行
  • セキュリティとコンプライアンス: Azureの企業向けセキュリティ体制を活用
  • スケーラビリティ: 大規模デプロイメントでも安定したパフォーマンス

今後の展開予測

  • さらなるClaudeモデルの追加: 他のバリエーションも順次対応の可能性
  • カスタムモデル対応: 微調整やRAGとの統合強化
  • 業種特化ソリューション: 金融、医療などの特定業界向けテンプレート提供

企業がAzure上でClaudeを活用するメリット

  • 既存投資の活用: Azureへの投資を最大限に活用
  • 統合管理: データとAIを同一プラットフォームで管理
  • エンタープライズレディ: セキュリティ、スケーラビリティ、コンプライアンスに対応
  • マルチクラウド戦略: 複数クラウドでの一貫したAI戦略構築の一部として

Claude 3.7 SonnetのAzure Databricksでの提供は、ただのモデル提供以上の意味を持ちます。データインテリジェンスプラットフォームとAIの融合による、新たなエンタープライズAI活用時代の幕開けと言えるでしょう。

本記事で解説したAzure DatabricksでのClaude 3.7 Sonnet活用方法が、皆さんのAI導入の参考になれば幸いです。質問やフィードバックがあれば、コメントでお知らせください。

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