目次
- はじめに
- Claude Opus 4.6──エージェント特化モデルの誕生
- Adaptive Thinkingがもたらすパラダイムシフト
- Effort パラメータとCompaction APIの実用化
- 100万トークンコンテキストとデータレジデンシー制御
- Fast Mode──2.5倍の速度向上が実現する新たなユースケース
- Fast Modeの仕組みと性能
- 学術界の最新研究──InternAgent-1.5とSCOUT-RAG
- InternAgent-1.5: 長期自律的な科学発見フレームワーク
- SCOUT-RAG: 分散ドメインにおけるエージェント協調
- エコシステムの進化──LangGraphとAnthropicのSDK
- LangGraphの安定性向上
- Anthropic SDKのFast Mode対応
- 今後の展望──エージェントの実用化が加速する
- 1. エンタープライズ導入の本格化
- 2. マルチエージェントシステムの標準化
- 3. コストとパフォーマンスの最適化
- まとめ
- 参考文献
はじめに
2026年2月、AIエージェント分野は新たなマイルストーンを迎えました。Anthropicが2月5日に発表したClaude Opus 4.6は、複雑なエージェントタスクと長期的な作業に特化した最も知的なモデルとして登場し、わずか2日後の2月7日にはFast Mode（研究プレビュー版）がリリースされました。この2つの技術革新により、AIエージェントは「高度な推論」と「高速実行」という、これまでトレードオフとされてきた両面を獲得しつつあります。
同時期に、学術界からはInternAgent-1.5をはじめとする統合エージェントフレームワークの研究が発表され、産業界ではLangGraphやAnthropicのSDKがバージョンアップを重ねています。本記事では、2026年2月に起きたこれらの動きを体系的に整理し、AIエージェントの進化が実務にもたらす影響を解説します。
Claude Opus 4.6──エージェント特化モデルの誕生
Adaptive Thinkingがもたらすパラダイムシフト
Claude Opus 4.6の最大の特徴は、Adaptive Thinking（`thinking: {type: "adaptive"}`）の推奨です。これは従来のマニュアルシンキング（`type: "enabled"`と`budget_tokens`の組み合わせ）を置き換える新しい推論メカニズムで、モデル自身がタスクの複雑さに応じて思考の深さを動的に調整します。
上図に示すように、Adaptive Thinkingはタスクの性質を自動判定し、必要十分な推論リソースを割り当てます。これにより、開発者は毎回`budget_tokens`を調整する手間から解放され、モデルが最適な推論戦略を選択します。
Effort パラメータとCompaction APIの実用化
Opus 4.6では、Effortパラメータが正式リリース（ベータヘッダー不要）となりました。このパラメータは`budget_tokens`に代わって思考の深さを制御する新しいインターフェースで、`low`、`medium`、`high`といった直感的な値で指定できます。
さらに注目すべきは、Compaction API（ベータ版）の導入です。これはサーバーサイドでコンテキストを要約し、実質的に無限の会話履歴を維持できる技術です。長時間稼働するエージェントにとって、コンテキストウィンドウの制約は致命的な課題でしたが、Compaction APIによりこの壁が取り払われました。
100万トークンコンテキストとデータレジデンシー制御
Opus 4.6は100万トークンコンテキストウィンドウ（ベータ版）をサポートし、Sonnet 4.5やSonnet 4に続く形でこの機能が拡充されました。20万トークンを超えるリクエストには長文コンテキスト料金が適用されますが、膨大な文書を一度に処理できるメリットは計り知れません。
また、`inference_geo`パラメータによるデータレジデンシー制御も新たに導入されました。これにより、米国内のみで推論を実行するなど、地理的なコンプライアンス要件に対応できるようになりました（2026年2月1日以降のモデルで利用可能、料金は1.1倍）。
Fast Mode──2.5倍の速度向上が実現する新たなユースケース
Fast Modeの仕組みと性能
2月7日にリリースされたFast Modeは、Opus 4.6専用の研究プレビュー機能です。`speed`パラメータを使用することで、出力トークンの生成速度が最大2.5倍に向上します。ただし、プレミアム料金が適用されるため、速度とコストのトレードオフを考慮する必要があります。
Fast Modeが有効なシナリオは以下の通りです：
- リアルタイム対話型エージェント: カスタマーサポートやチャットボットなど、応答遅延が顧客体験に直結する用途
- 大量処理パイプライン: 数千件のドキュメント分析やデータ抽出タスクを高速化
- インタラクティブ開発: プロトタイピング段階で迅速なフィードバックループを回したい場合
Fast Modeはウェイトリストへの参加が必要です（https://claude.com/fast-mode）。現在は研究プレビュー段階ですが、正式リリース後はエージェントの実用性が大きく向上すると期待されています。
学術界の最新研究──InternAgent-1.5とSCOUT-RAG
InternAgent-1.5: 長期自律的な科学発見フレームワーク
2026年2月、arXivに投稿されたInternAgent-1.5（Feng, Ma, Yan, Fanらによる研究）は、「長期自律的な科学発見のための統合エージェントフレームワーク」として注目を集めています。
InternAgent-1.5の特徴は、Long-Horizon Autonomy（長期自律性）です。従来のエージェントは数ステップ程度のタスクしか自律実行できませんでしたが、InternAgent-1.5は複数日にわたる実験計画の策定、データ収集、仮説検証、論文執筆までを一貫して実行します。
このフレームワークは以下の3層構造で設計されています：
- Planning Layer : 高レベルの研究戦略を策定
- Execution Layer : 具体的な実験やデータ分析を実行
- Reflection Layer : 結果を評価し、次のステップを決定
SCOUT-RAG: 分散ドメインにおけるエージェント協調
同じく2月に発表されたSCOUT-RAG（Li, Zou, Wu, Wenらの研究）は、複数の分散データソースにまたがるGraph-RAGシステムをエージェントで実現する手法です。
従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）は単一のベクトルDBに依存していましたが、SCOUT-RAGは以下の課題を解決します：
- 複数ドメインの統合: 医療・金融・法律など異なる専門領域のナレッジベースを横断検索
- コスト効率: 不要なドメインへのクエリを回避し、API呼び出しコストを削減
- スケーラビリティ: データソースが増加しても線形的に性能が劣化しない設計
SCOUT-RAGのアプローチは、企業内の複数部門にまたがるナレッジ管理システムや、異種データベースを統合したエンタープライズ検索に応用できます。
エコシステムの進化──LangGraphとAnthropicのSDK
LangGraphの安定性向上
LangGraphは2月にv1.0.8（2月6日）とlanggraph-sdk v0.3.5（2月10日）をリリースしました。これらのアップデートは、新機能の追加ではなく、ストリーミング処理の改善と並行処理の安定性向上に焦点を当てています。
具体的には：
- Pydanticメッセージの二重ストリーミング問題を修正: データモデルを使ったメッセージングで発生していた重複配信を解消
- Futuresの浅いコピー処理: 並行タスクの状態管理を改善し、競合状態を回避
- ランタイム型の整理: SDK側でサーバーランタイム型を明確化
これらの地味ながら重要な改善により、LangGraphを使った本番環境のエージェントシステムの信頼性が向上しました。
Anthropic SDKのFast Mode対応
Anthropicの公式Python SDKは、v0.79.0（2月7日）でFast Modeに対応しました。具体的には：
- `speed`パラメータを同期・非同期APIの両方で利用可能に
- `beta.count_tokens`メソッドでも`speed`パラメータを適切に伝播
また、v0.78.0（2月5日）ではOpus 4.6とAdaptive Thinkingのサポートが追加されました。
今後の展望──エージェントの実用化が加速する
2026年2月の一連の発表は、AIエージェントが「研究段階」から「実用段階」へ移行しつつあることを示しています。具体的には以下の3つのトレンドが加速するでしょう：
1. エンタープライズ導入の本格化
Compaction APIやデータレジデンシー制御により、大企業が求めるコンプライアンス要件とスケーラビリティが満たされつつあります。2026年後半には、金融・医療・法律分野でのエージェント導入事例が急増すると予測されます。
2. マルチエージェントシステムの標準化
SCOUT-RAGやInternAgent-1.5のような研究成果が、実装可能なフレームワークとして成熟していきます。LangGraphやCrewAIなどのツールが、これらの概念を実装する標準的な手段となるでしょう。
3. コストとパフォーマンスの最適化
Fast Modeに代表されるように、タスクに応じて速度・コスト・精度を柔軟に調整できるオプションが増えています。開発者は、ビジネス要件に応じた最適なモデル選択とパラメータチューニングのノウハウを蓄積していく必要があります。
まとめ
2026年2月は、Claude Opus 4.6とFast Modeの登場により、AIエージェントが「高度な推論」と「高速実行」を両立する新時代の幕開けとなりました。Adaptive ThinkingやCompaction APIといった技術革新は、長期稼働エージェントの実用化を大きく前進させます。
同時に、InternAgent-1.5やSCOUT-RAGなどの学術研究は、次世代のエージェントシステムの設計思想を示しています。LangGraphやAnthropicのSDKも着実に成熟し、開発者が安心して本番環境に投入できるエコシステムが整いつつあります。
今後数ヶ月で、これらの技術がどのように実ビジネスに統合されるか、その動向から目が離せません。AIエージェントは、もはや未来の技術ではなく、現在進行形で企業の競争力を左右する存在となっています。