AWS に Claude Opus 5 が登場

import boto3
import json

# Bedrock Runtime クライアントの作成
bedrock_runtime = boto3.client(
    service_name="bedrock-runtime",
    region_name="us-east-1"
)

# Claude Opus 5 の呼び出し
response = bedrock_runtime.invoke_model(
    modelId="global.anthropic.claude-opus-5",
    contentType="application/json",
    accept="application/json",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 4096,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "AWS 上で Python を使用した分散アーキテクチャを設計してください。複数の地理的リージョンにまたがり、毎秒 10 万件のリクエストに対応できる構成が求められます。"
            }
        ]
    })
)

result = json.loads(response["body"].read())
print(result["content"][1]["text"])

また、Amazon Bedrock の Converse API を利用して Claude Opus 5 を呼び出すことも可能です。これにより、複数のモデルを統一的に扱えるようになります。

 import boto3

bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

response = bedrock_runtime.converse(
    modelId="global.anthropic.claude-opus-5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "text": "AWS 上で Python を使用した分散アーキテクチャを設計してください。複数の地理的リージョンにまたがり、毎秒 10 万件のリクエストに対応できる構成が求められます。"
                }
            ]
        }
    ],
    inferenceConfig={
        "maxTokens": 4096
    }
)

出力結果に 'output' キーが含まれている場合、以下のコードでメッセージ内のテキストブロックを抽出して表示できます。

if 'output' in response:
    blocks = response['output']['message']['content']
    print('\n'.join(b.get('text', '') for b in blocks if 'text' in b))

また、Anthropic Messages API を利用する際は、anthropic[bedrock] SDK パッケージを使うとよりスムーズに Claude Opus 5 を扱えます。

from anthropic import AnthropicBedrockMantle

# Bedrock Mantle クライアントを初期化（SigV4 認証は自動で行われます）
mantle_client = AnthropicBedrockMantle(aws_region="us-east-1")

# Messages API を使ってメッセージを作成
message = mantle_client.messages.create(
    model="anthropic.claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Python で AWS 上で 10 万リクエスト/秒を複数リージョンで処理できる分散アーキテクチャを設計してください"}
    ]
)

print(message.content[1].text)

Claude Opus 5 では、会話中にツールを追加・削除できます。これは、システムメッセージの role: "system" に tool_addition や tool_removal のコンテンツブロックを含めることで実現し、トップレベルのツール配列全体を再送信する必要はありません。詳細は [Bedrock ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-anthropic-claude-messages-tool-use.html) をご覧ください。

## 利用開始について

Claude Opus 5 は本日、Amazon Bedrock で利用可能になりました。対応リージョンには米国東部（バージニア北部）、アジア太平洋地域（メルボルン）、欧州（アイルランド）、欧州（ストックホルム）が含まれます。サポート対象の全リージョン一覧は [Bedrock のドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-anthropic-claude-opus-5.html) をご確認ください。

また、Claude Platform on AWS でも北米、南米、欧州、アジア太平洋地域で利用可能です。

[Amazon Bedrock コンソール](https://console.aws.amazon.com/bedrock?trk=d8ec3b19-0f37-4f8c-8c12-189f913e205c&sc_channel=el) や [Claude Platform on AWS](https://console.aws.amazon.com/claude-platform/) で Claude Opus 5 を試すことができます。また、GitHub の [Getting Started ノートブック](https://github.com/aws-samples/anthropic-on-aws/tree/main/notebooks) を探索して始めるのもおすすめです。

Amazon Bedrock の [高度なプロンプト最適化機能](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/advanced-prompt-optimization-how.html) を活用すれば、Opus 5 の真価を最大限に引き出すことも可能です。この機能は現在のプロンプトを取得し、評価基準に基づいてベンチマークを実行した上で、そのまま本番環境で使える形のプロンプト書き換え案を出力します。

## 執筆者について

![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/07/24/ML-21458-3.png)

## Aamna Najmi

Aamna は、Amazon Bedrock で大規模な生成 AI システムの運用とガバナンスを担当するシニア・スペシャリスト・ソリューションズアーキテクトです。Anthropic のモデルに特化し、ISV（独立系ソフトウェアベンダー）が直面する課題解決やイノベーションの推進、そして Amazon Bedrock を活用した新たなビジネス機会の創出を支援しています。

趣味は料理の実験と新しい場所への探求です。

![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/07/24/ML-21458-4.png)

## Antonio Rodriguez

Antonio は、Amazon Web Services で生成 AI の主要技術リーダーを務めています。規模の大小を問わず、あらゆる企業が Amazon Bedrock を活用して課題解決や新しいアプローチの導入、そしてビジネス機会の創出を行うよう支援しています。

仕事以外では家族との時間や友人とスポーツを楽しむことを何より愛しています。

![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/07/24/ML-21458-5.png)

## Eugenio Soltero

Eugenio は、AWS の Amazon Bedrock 担当シニア・プロダクトマーケティングマネージャーです。生成 AI の分野で長年の経験を持ち、基盤モデルや生成 AI の変化する環境において顧客が価値あるソリューションを採用できるよう導いています。

![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/07/24/ML-21458-6.png)

## ソフィアン・ハミティ氏

ソフィアン氏は、AI ソリューションの構築と高パフォーマンスなチームのリーダーシップにおいて 12 年以上の実績を持つ技術リーダーです。多様な才能をエンパワーメントし、グローバルなインパクト創出やキャリア目標の達成を支援することに情熱を注いでいます。

![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/07/24/ML-21458-7.png)

## アヤン・レイ氏

アヤン氏は、AWS のシニアパートナーズolutionsアーキテクト兼 AI テックリードです。AWS における Anthropic の世界全体を統括する技術リーダーとして、クラウドアーキテクチャと人工知能の交差点で活動しています。組織が AWS 上で Anthropic の技術を導入し、スケールさせるための支援を行っています。

![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/05/11/ml-20969-image-6.png)

## ダニ・ミッチェル氏

ダニ氏は、AWS のシニアジェネレーティブ AI スペシャリストソリューションアーキテクトであり、Amazon Bedrock Knowledge Bases の SA リードを務めています。世界中の企業に対し、Amazon Bedrock と Anthropic のモデルおよび機能を活用した生成 AI ソリューションの設計と展開を支援し、スケーラブルで本番環境対応可能なアプリケーションの実現に取り組んでいます。