Claude Advisor Strategy（アドバイザー戦略）とは、2026年4月9日にAnthropicが発表した新しいAPI機能で、安価なモデル（SonnetまたはHaiku）をメインの実行役として動かしつつ、難しい判断が必要な場面でのみ最上位モデルOpusに相談する仕組みです。これにより、Opus単体と同等の品質を保ちながらAPI費用を最大12%削減できます。
📎 公式情報
この記事でわかること
Advisor Strategyの仕組みと従来手法との違い ／ APIでの実装方法（コード例付き） ／ ベンチマーク結果と費用シミュレーション ／ どんなユースケースに向いているか
従来のマルチモデル構成との違い
AI開発では「賢いが高い」と「安いが品質が落ちる」の二択が長らく課題でした。Advisor Strategyはこの二択を解消します。
❌ 従来：サブエージェント方式
大きなモデル（Opus）がタスクを分解→小さなモデルに分配→結果を統合。Opusが常時稼働するため費用が高い。コンテキスト管理やオーケストレーションのコードも必要。
✅ 新：Advisor Strategy
小さなモデル（Sonnet/Haiku）がタスクを最初から最後まで実行→行き詰まった時だけOpusに相談→アドバイスを受けて再開。Opusの稼働は1回400〜700トークンだけ。
つまり、従来は「Opusが指揮官、Sonnetが兵隊」だったのが、Advisor Strategyでは「Sonnetが現場監督、Opusは困った時だけ電話する顧問弁護士」に変わります。この発想の転換が、コストと品質のバランスを劇的に改善しています。
ベンチマーク結果：どれだけ賢くなるのか
| 構成 | SWE-bench Multilingual | BrowseComp | コスト |
|---|---|---|---|
| Sonnet 4.6 単体 | 72.1% | — | $$ |
| Sonnet + Opus Advisor | 74.8%（+2.7pt） | — | $（-11.9%） |
| Haiku 4.5 単体 | — | 19.7% | $ |
| Haiku + Opus Advisor | — | 41.2%（+21.5pt） | $ |
特筆すべきは、Haiku＋Opusアドバイザーの組み合わせです。BrowseCompスコアが19.7%→41.2%へと2倍以上に跳ね上がっています。Sonnet単体の71%には及びませんが、コストは85%安く、大量処理タスクに最適です。
APIでの実装方法（3ステップ）
ステップ1：ベータヘッダーを追加
anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01
ステップ2：toolsにadvisorを追加
{
"model": "claude-sonnet-4-6",
"tools": [
{
"type": "advisor_20260301",
"name": "advisor",
"model": "claude-opus-4-6",
"max_uses": 3
}
],
"messages": [...]
}
ステップ3：システムプロンプトを調整
コーディングエージェントの場合はAnthropicが推奨するプロンプトテンプレートを使用します。Advisorツールは他のツール（Web検索、コード実行など）と同じloopで併用可能です。
重要なポイントとして、max_usesパラメータでOpusへの相談回数を制限できます。3回に設定すれば、1リクエストあたりOpusが使うトークンは最大2,100トークン（700×3）程度に収まります。
費用構造：なぜ安くなるのか
コスト内訳の仕組み
・実行役（Sonnet/Haiku）のトークン → Sonnet/Haiku料金で課金
・顧問役（Opus）のトークン → Opus料金で課金（1回400〜700トークン）
・Advisorツール自体の利用料 → なし（無料）
Opusが生成するのは短い「計画」や「修正指示」だけなので、全体のコストは実行役モデルの料金が大部分を占めます。
向いているユースケース・向いていないユースケース
✅ 向いている
・コーディングエージェント（大部分のコード生成はSonnet、設計判断だけOpus）
・マルチステップのリサーチパイプライン
・Computer Use（PC操作の大半は機械的だが、判断が必要な場面がある）
・大量のドキュメント処理（Haikuで処理、品質チェックだけOpus）
❌ 向いていない
・単発の質問応答（Advisorを呼ぶ機会がない）
・全ターンで高度な推論が必要なタスク
・超短いタスク（Advisorのオーバーヘッドが相対的に大きい）
実装時のシステムプロンプト設計
Advisor Strategyの効果を最大化するには、システムプロンプトの設計が重要です。Anthropicが推奨するポイントは以下の3つです。
推奨プロンプト設計の3原則
1. Advisorを呼ぶタイミングを明示する。「設計上の判断が必要な場合」「エラーが3回連続した場合」「複数のアプローチから選択する必要がある場合」にAdvisorを呼ぶよう指示します。曖昧にすると、Sonnetが不必要にAdvisorを呼びすぎるか、逆に必要な場面で呼ばないケースが発生します。
2. Advisorに求める出力形式を定義する。「次のステップを3つの選択肢で提示して」「現在のアプローチの問題点と修正案を箇条書きで」など、Advisorの回答形式を指定すると、Sonnetがアドバイスを効率的に消化できます。
3. 思考モード（thinking）をOFFにする。Anthropicのベンチマークでは、Advisor Strategy使用時はthinkingをOFFにした構成がスコア・コストの両面で最良の結果を出しています。Advisorが戦略的思考を担うため、Sonnet側の思考トークンは不要になります。
導入判断フローチャート：自社に合うか5秒で判断
Q1. AIエージェントをAPIで構築しているか？
→ No → Advisor Strategyは不要（claude.aiやCoworkを使う方が適切）
→ Yes ↓
Q2. 現在Opus単体で実行しているか？
→ Yes → Advisor Strategyでコスト削減が見込める。すぐ導入を検討
→ No（Sonnet/Haiku単体）↓
Q3. タスクの中に「判断が必要な場面」と「機械的な実行」が混在しているか？
→ Yes → Advisor Strategyで品質向上＋コスト維持が見込める
→ No（全タスクが機械的）→ Sonnet/Haiku単体で十分
顧客事例：Advisor Strategyの実用効果
Anthropicが公開している初期導入企業の声をまとめます。
| 企業 | ユースケース | 効果 |
|---|---|---|
| Genspark | AI検索エージェント | エージェントのターン数・ツール呼び出し・総合スコアが改善。自社で構築した計画ツールより高性能 |
| Eve Legal | 法的文書の構造化抽出 | Haiku 4.5＋Opus Advisorで、フロンティアモデル単体と同等品質をコスト約5分の1で実現 |
特に注目すべきはEve Legalの事例です。法的文書という高精度が求められるタスクでも、Haiku＋Advisorの構成がOpus単体に匹敵する品質を出しています。これは「Advisorが品質の底上げをする」という設計思想が、単なるコスト削減だけでなく品質保証にも機能することを示しています。
Claude Codeでも利用可能
APIだけでなく、Claude Codeでも /advisor コマンドでAdvisor Strategyを有効化できます。ターミナルでClaude Codeを使っている開発者は、Sonnetモードで実行しながら難しいタスクだけOpusに相談する、という使い方が1コマンドで実現します。
よくある質問
Advisor Strategyは無料プランでも使えますか
Advisor StrategyはAPI機能のため、Claude APIの利用契約が必要です。claude.aiの無料チャットでは利用できません。APIの料金は実行役モデル（Sonnet/Haiku）の料金＋Opusに相談した分のトークン料金で計算されます。
Advisorの回答は何トークンくらいですか
Opusが1回の相談で生成するトークン数は、計画や修正指示として400〜700テキストトークン（思考トークンを含めると1,400〜1,800トークン）程度です。
既存のツール（Web検索やコード実行）と併用できますか
はい。AdvisorツールはMessages APIのtoolsに追加する「もう1つのツール」として動作します。Web検索、コード実行、カスタムツールとすべて同じリクエストループ内で併用可能です。
max_usesはいくつに設定すべきですか
Anthropicは3回を推奨しています。コーディングタスクでは、設計判断・行き詰まった時の打開策・最終チェックの3回で十分なケースがほとんどです。
Advisor Strategyは日本語のタスクでも効果がありますか
はい。Advisor Strategyはモデル間の連携パターンであり、言語に依存しません。日本語のコーディング指示、日本語の文書処理、日本語のリサーチタスクいずれでもAdvisor Strategyの効果は得られます。
まとめ
Claude Advisor Strategyは「安いモデルで走らせて、困った時だけ賢いモデルに聞く」というシンプルな発想を、API 1行の設定で実現した機能です。SWE-benchで+2.7pt、BrowseCompで+21.5ptの性能向上と、11.9%のコスト削減を同時に達成しており、AIエージェントを構築する開発者にとって新しいデフォルトパターンになりえます。
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株式会社仁頼 代表取締役。横浜市在住。 2018年からデジタルマーケティング業界に携わり、Google広告・SEO・コンテンツマーケティングを中心に8年以上の実務経験を持つ。これまでに制作した記事は9,000本以上、70名を超える専門ライターとのチーム体制で、幅広い業界のWebマーケティングを支援してきた。 2022年9月に株式会社仁頼を設立。「受けた御恩を忘れず、信頼を得られるよう迅速かつ最適な対応をする」という信念のもと、SEO・広告運用・サイト制作などのマーケティング支援を行っている。 近年は、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索でサイトが引用される「GEO（生成エンジン最適化）」の分野にいち早く注力。自社サービス「GEO Hack」を通じて、AI時代の新しい集客手法を企業に提供している。 「難しいことをわかりやすく、小さな会社にも大きな成果を」をモットーに、日々クライアントと伴走中。
