Opus 4.6の機能アップデート内容まとめ：何が変わって、何がラクになる？
「Opus 4.6って何が増えたの？“賢くなった”って言われても、結局どこが変わるの？」——アップデート情報って、読む側の体力があるときじゃないと頭に入ってこないんですよね。2026-02-06
しかもAIモデルの更新は、スペック表だけ見てもピンと来ないことが多い。大事なのは「あなたの作業で、どの“詰まり”が減るか」です。
この記事では、Opus 4.6（Claude Opus 4.6）の主な機能アップデートを、初心者にも分かる言葉に翻訳して整理します。読むゴールは「自分の用途なら、どこが嬉しいか」が言える状態です。
1. まず結論：Opus 4.6で大きいのは「長い作業の粘り」「コードのミス減り」「超長文コンテキスト」「資料作りの一発目の質」
アップデートの核を雑に言うと、Opus 4.6は「途中でブレずに、最後までやり切る力」と「最初の出力の完成度」を強めに取りに来ています。ここでいう“やり切る”は、1問1答の賢さだけじゃなくて、複数ステップのタスクを順番に片づける粘り。
現実の仕事って、だいたい途中で仕様が曖昧だったり、資料の前提が複数あったり、最後の仕上げでミスが出たりします。そこを「戻り回数を減らす」方向に寄せたアップデート、と捉えると分かりやすいです。
| アップデートの柱 | 何が変わる？（ざっくり） | よくある“詰まり”がどう減る？ | 向いてる人 |
|---|---|---|---|
| 長時間タスクの継続力 | 途中で方針がブレにくい | 「さっき言った前提どこ行った？」が減る | 調査→要約→提案まで一気にやりたい人 |
| コーディング強化 | 計画→実装→レビューが安定 | デバッグで同じ穴に落ちにくい | 実務コード、レビュー、修正提案が欲しい人 |
| 1Mトークンの超長文（ベータ） | 大量の文書を一度に扱える | “途中から文脈が腐る”問題が起きにくい | 規程・契約・設計書を束で扱う人 |
| ドキュメント/表/プレゼン | 初回出力の完成度を上げる | 手直しの往復が減りやすい | 資料作りが多い人（企画・営業・管理部門） |
- ここだけ覚えればOK：Opus 4.6は「長い作業」「コードの品質」「超長文」「資料作り」の戻り回数を減らす方向
- よくある誤解へのツッコミ：「賢さ＝回答の速さ」だけじゃない。仕事は“完走力”が勝つ
- 判断の目安：複数資料を突き合わせる作業が多いほど、アップデートの旨味が出やすい
2. コーディングのアップデート：計画が丁寧、コードレビューとデバッグで自爆しにくい
Opus 4.6の分かりやすい強化点がコーディングです。特に「いきなり書き始めて、途中で全体が崩れる」タイプの失敗が減る方向に寄っています。
ここでいう“計画”は、堅苦しいプロジェクト計画書ではなく、実装前に「どこを変えるべきか」「副作用はどこか」「手順は何か」を先に整理する力。これが強いと、大きめのコードベースでの修正が安定します。
現場あるある：AIが書いたコードが“動くけど怖い”問題
実務でよくあるのが「動くんだけど、将来壊れそう」「テストが薄い」「例外処理が雑」という不安。Opus 4.6は、レビューとデバッグで自分のミスを拾いやすい方向に改善されているため、こういう“怖さ”を下げる狙いが見えます。
もちろん、最終責任は人間側にあります。でも、初回の品質が上がるだけでも、直す時間は確実に減ります。特に「差分が小さいのに影響範囲がでかい」修正ほど、効きます。
- ここだけ覚えればOK：Opus 4.6は「先に考える」「レビューで拾う」「デバッグで自爆しない」を強化
- 現実寄り補足：結局みんな、最後は“レビューで直す”ので、最初の質が上がるのは強い
- 判断の目安：小さなスクリプトより、複数ファイル・複数モジュールの変更で差が出やすい
3. 1Mトークン（ベータ）の意味：長文を読むだけじゃなく「迷子にならずに使う」が本番
「1Mトークン」って聞くと、つい“いっぱい入るメモ帳”みたいに捉えがちです。でも本質はそこじゃありません。長文を入れたときに、後半でモデルが前半の前提を忘れたり、肝心の一文を取り逃したりする現象があります。いわゆる“文脈が腐る”やつ。
Opus 4.6は、この長文領域での情報保持・拾い上げが改善されている、と理解するとイメージしやすいです。例えば、複数の契約書、議事録、要件定義、仕様メモをまとめて渡して「矛盾点を洗い出して」「条件を表にして」「提案書にして」といった、現実の“ドキュメント沼”で効いてきます。
- ここだけ覚えればOK：長文は“入れる量”より“迷子にならないか”が重要。Opus 4.6はそこを強化
- よくある誤解へのツッコミ：「全部突っ込めば勝ち」ではない。目的（何を出したいか）を先に言うと精度が上がる
- 判断の目安：複数資料の突合（規程・設計・契約・FAQ）が多い人ほど恩恵が大きい
4. ドキュメント・表・プレゼンがラクになる：往復を減らす“最初の一発目”重視
AIに資料作りを頼むと、よくあるのがこの流れです。
- それっぽい文章は出る
- でも、表の粒度が違う
- 言葉のトーンがズレる
- 結局、修正の往復が増える
Opus 4.6は「最初の出力がより実務に近い」方向に寄せていて、ドキュメントやスプレッドシート、プレゼンの作成・編集が扱いやすくなった文脈があります。これ、地味にありがたい。資料作りって、正解が一つじゃないので“手直し回数”がコストそのものなんです。
現実的な使い方：AIに全部作らせない、でも“骨格”は一撃で出させる
おすすめは、完全自動を狙うより「骨格」を最短で作らせる使い方です。例えば、提案資料なら「スライド構成（見出し）」「比較表」「想定QA」の3点を先に作ってもらう。そこから人間が肉付けする。これが一番、時間が溶けません。
| 作業 | Opus 4.6に任せると強い部分 | 人間が握ると良い部分 | よくある失敗 |
|---|---|---|---|
| 提案書 | 構成案、論点整理、比較の枠組み | 会社事情、顧客の温度感、最終表現 | AIの文章をそのまま貼って空虚になる |
| 表（要件・費用） | 列設計、条件の整理、抜け漏れチェック | 数字の確定、責任を持つ判断 | 前提が違うまま表が完成してしまう |
| プレゼン | 章立て、メッセージの一貫性、想定質問 | 話し方、場の空気、落とし所 | “情報量が多いだけのスライド”になる |
- ここだけ覚えればOK：資料作りは「骨格」をAIで一撃→人間が最終調整、が最短
- 現実寄り補足：みんな“文章の修正”より“構成のやり直し”で時間を失う。骨格が強いと勝ち
- 判断の目安：表と構成が決まれば、残りは速い。まずそこをAIに取らせる
5. 使いこなしのコツ：/effort（考える強さ）を下げると「過剰に悩む」を止められる
新しいモデルほど、難しい問題に強い一方で、簡単な作業で“考えすぎて遅い/高い”が起きることがあります。そこで効くのが「考える強さ（effort）」の調整です。
ざっくり言うと、
- 精度を最優先：高め（難問、要件が絡む、ミスが許されない）
- スピードを優先：中〜低（下書き、言い換え、要約、軽い調べもの）
この切り替えができると、Opus 4.6は「必要なところだけ深く考える」「単純作業はスッと進める」に寄せやすくなります。やりがちなのは“常に最強モードで回してコストが膨らむ”こと。そこは人間側の設計で回避できます。
- ここだけ覚えればOK：難しい作業は深く、軽い作業は軽く。考え方の強さを切り替えると得をする
- よくある誤解へのツッコミ：最強モデルは“常に最強設定”で使うものじゃない。用途で切り替える
- 判断の目安：戻りが高い作業（契約/要件/デバッグ）ほど、精度優先の価値が出る
