Claude Codeのeffortはmediumのまま。実測8回と在籍者の発言

Claude Codeのeffort（どれだけ考えさせるかのつまみ）は、2026年9月時点でOpus 5.5・Sonnet 5.5ともに既定がmediumです。Anthropicの在籍者は口をそろえて「既定のままで良い」「Sonnetにmaxは使わない」と言っています。本当にそうか、同じ請求明細チェック（架空14行・誤り7件）をSonnet 5.5とOpus 5.5、effort low／medium／high／maxの8通りで動かしたところ、検出数は8回すべて7件中7件、所要はlow〜highが10〜13秒、maxだけが約2分24秒でした。費用はOpusがSonnetの約2倍、maxはmediumの2.6〜3.2倍です。
この記事では、在籍者5人の発言を日付つきで並べ、effortを上げると直る失敗と直らない失敗をAnthropic公表の実数で確認し、士業・バックオフィスの業務にどう当てるかを判断の型にまとめます。
検証環境：Claude Code v2.1.284、claude-sonnet-5-5／claude-opus-5-5、2026年9月29日実施。数字はすべて末尾の出典か手元のログに基づきます。

なぜ今、effortの話なのか

理由は、9月28日に出たSonnet 5.5でClaude Codeの「既定」が変わり、上げるべきか迷う人が増えたからです。Anthropicは9月23日にOpus 5.5とあわせてeffortの既定をmediumにし（Opus 5の既定はhigh）、Sonnet 5.5もClaude Codeではmediumが既定です。「上げれば賢くなるなら、なぜ既定を下げたのか」という疑問に、Claude CodeチームのエンジニアThariq Shihipar氏が9月25日の公式ブログで答え、その告知ポストは表示140万・ブックマーク1万（2026年9月29日時点）を集めました。

日本語圏に「effortとは何か」の解説は多くありますが、在籍者の発言をまとめて業務データで確かめた記事は、当研究所の確認では見当たりませんでした（2026年9月29日時点）。

Anthropicの中の人は、effortをどう使っているか？

結論は「既定のmediumで始め、highは検証が要る場面だけ、maxは常用しない。Sonnetならmaxは使わない」で5人が一致しています。時系列で並べます。

9月23日：Cat Wu氏（Claude Codeプロダクト）——mediumを全製品の既定に

Cat Wu氏は、Opus 5.5をClaude CodeとClaudeアプリの既定モデルにするとともに、effort mediumを全製品の既定にすると告知しました。理由として、mediumでも十分な知能をより速く出せること、Opus 5比で利用枠が25%長持ちすることを挙げています。

9月23日：Lydia Hallie氏（Anthropic）——日常の大半はmedium、複数ファイルの変更だけhigh

公式YouTubeの解説動画で、Lydia Hallie氏はこう言っています。

動画では、mediumで頼んだ項目名の変更が別ファイルを見落として「間違いではないが不完全」になり、highに切り替えると全箇所を直した例が示されます。「複数ファイルにまたがる変更だけhigh、終わったらmediumに戻す」が同氏の運用です。

9月25日：Thariq Shihipar氏（Claude Codeエンジニア）——lowで作り、highで検証する

Thariq氏の公式ブログは、effortの定義をこう書きます。

同氏自身の運用は「仕様を渡して足りない点をインタビューさせる → lowで実装 → 要点が合っているか見ながらlowで反復 → highで検証・テスト」の順です。目安は、low＝ブレストや下書き、medium＝通常の機能実装、high＝検証が重要でエッジケースがある仕事、max＝難問を完全に自律で解かせるとき、です。

上の図はTerminal-Bench 3.0（70課題）の合格率を1試行あたりのトークン中央値に対して描いたものです。Opus 5.5はmediumで約54%、highで約58%、maxで約65%（目視の概算）と右へ行くほど伸びが鈍り、トークンは数倍に増えます。注記のとおり、Opus 5.5のhighは前世代Fable 5.1のmaxと「同じスコアを半分のトークンで」出しています。既定がmediumに下がった背景はこの曲線です。

9月28日：Addy Osmani氏（Anthropic）——xhigh・maxは「評価で効果が証明できた場合だけ」

公式ガイド「Building with Claude Sonnet 5.5」は、Claude Codeの既定effortはmedium、APIの既定はhighと明記し、xhighとmaxは「評価で品質向上が証明できた場合に限る」としています。範囲が明確な日常の仕事（コーディング、バグ修正、大量処理、文書やスライド作成）はSonnet 5.5、慎重な判断が要る長時間の仕事はOpus 5.5という分け方で、原文は "for the hardest long-horizon work, an Opus model is the better choice." です。

9月29日：edwin氏（Anthropic）——Sonnetにmaxを使わない

Sonnet 5.5の公開直後、edwin氏はこう投稿しました。

社外の実務家も同じ方向です。Every社のKieran Klaassen氏は同日「反復の速い作業はSonnet 5.5のlow/medium、high以上や長時間タスクはOpus」と公開しています（表示13.4万、2026年9月29日時点）。

effortを上げると直る失敗、直らない失敗とは？

effortが減らすのは「見落とし」で、「判断の誤り」はほとんど減りません。Thariq氏はTerminal-Bench 3.0の失敗を種類別に数えました（Fable 5.1、370試行）。

図はlowの状態です。公表値では、lowからmaxに上げると合格は140→214に増え、「見落とし（missed a case）」は59→24、「自作テストが拾えなかったバグ」は40→14と大きく減ります。一方「判断の誤り（made the wrong call）」は133→107にしか減りません。同氏は "increasing effort tends to reduce failures due to missing edgecases, but does not fix when the model has the wrong approach."（effortを上げるとエッジケースの見落としによる失敗は減る傾向にあるが、モデルのアプローチが間違っている場合は直らない）と書いています。失敗の分類はモデルによる判定で「approximate（おおよそ）」との注記があります。

領域別では、effortを上げて伸びたのはSecurity 64→87%、Hardware 34→75%、ML 54→73%のような例外条件が多い領域で、手順が決まっているOperationsは12→22%と伸びが小さく、図には "Rulebook-style work stays low"（ルールブック型の仕事は低いまま）と注記されています。この「ルールブック型」が、次の実測の結果を説明します。

実際に動かすと、effortで何が変わったか？

結論は「検出数は8通りとも同じ、変わったのは時間と思考トークンだけ」でした。

環境と手順

• Claude Code v2.1.284／claude-sonnet-5-5 と claude-opus-5-5／2026年9月29日

• 入力：架空の仕入請求明細CSV 14行に、税率の不整合、免税事業者への課税、重複行、端数の切り上げ、期間外の日付、税込金額の転記ミス、軽減税率の誤適用の7件を仕込み、社内ルール7項目を添えた

• 指示：「ルールに照らして誤りのある行をすべて列挙し、行番号・内容・根拠ルール番号を書き、最後に検出件数を書く。ツールは使わずこの本文だけで判断する」

• 実行：次のコマンドにプロンプトを標準入力で渡し、返るJSONの total_cost_usd・duration_ms・usage を転記。各設定1回ずつ、合計8回

cat prompt.txt | claude -p --model claude-sonnet-5-5 --effort medium --max-turns 3 --output-format json

結果

• 検出数：両モデルのlow／medium／high／maxすべてで仕込んだ7件を検出し、誤検出はゼロ。全8回が「2行目の会議用弁当（8%）」を配達の飲食料品として正当と判断し「会議室での配膳なら10%なので確認を」と補足した点まで同じでした

• 所要：low〜highは10〜13秒。maxはSonnetで2分24秒、Opusで2分25秒と、約12〜14倍でした

• 思考トークン：Sonnetはlow 655→high 759とほぼ横ばいで、maxだけ20,177（mediumの約30倍）。Opusもlow 510→high 858、maxで15,033です

• 費用：Sonnetのlow〜highは$0.085〜0.094、Opusは$0.180〜0.189でOpusがおよそ2倍。maxはSonnet $0.281（mediumの3.2倍）、Opus $0.464（2.6倍）でした

想定と違った点

• lowでも7件すべて拾いました。9月26日にFable 5.1で行った検証（CSVをファイルで渡し2〜3ターン）ではlowが「税率欄10%・税額8%」の行を見落としたので同じ結果を想定していましたが、今回はSonnet 5.5のlowがその行を最初に挙げました。ルールを本文に貼り1ターンで答えさせた条件差もあり、モデル差とは断定できません

• highはmediumより速いことがありました（Sonnet 9.8秒→10.2秒、費用は$0.087→$0.085）。1回ずつの実行では、low／medium／highの差はぶれの範囲に埋もれます

• 費用の大半は答えの部分ではありません。ログのusageと公表単価から計算すると、Sonnet mediumの$0.087のうち約$0.074は、Claude Codeが毎回持つ約3万トークンの固定コンテキスト（システムプロンプトやツール定義）のキャッシュ書き込みで、回答と思考の出力1,097トークン分は約$0.011です。effortで動くのは後者だけなので、low〜highで費用がほぼ変わらないのは当然でした

• maxは「考えた分だけ賢くなる」わけではありませんでした。Sonnet maxは思考に20,177トークンを使って、mediumと同じ7件・同じ補足に着地しています。edwin氏の「Sonnetにmaxを使わない」は、この課題では時間と費用だけが増える形で確かめられました

Sonnet 5.5とOpus 5.5、業務ではどちらをどのeffortで使うか？

判断の軸は「ルールが紙に書けるか」と「見落としが損失になるか」の2つです。在籍者の発言と今回の結果を合わせると、次の型になります。

• ルールが紙に書ける定型チェック（請求明細、申請書の必須項目、期限、社内規程との照合）：Sonnet 5.5のmedium（既定のまま）。今回の実測どおり、lowでも結果は変わりにくい

• 人が横で見ながら反復する作業（下書き、要約、言い換え、書式の変換）：Sonnet 5.5のlow。Thariq氏の「in the loopの作業はlow」と同じ

• 例外条件が多く、見落としが損失になる確認（契約書の条項間の整合、複数の書類にまたがる修正、前例のない案件）：Opus 5.5のhigh。Lydia氏の「複数ファイルにまたがる変更だけhigh」、Thariq氏の「検証はhigh」に当たる

• max：highで足りなかったときだけ。所要が10倍以上になる前提で、人が待たない一括処理に限る。Sonnetでは使わない

例1：税理士事務所の仕入請求明細の月次チェック

• 入力：会計ソフトから出した明細CSVと、税率・免税事業者・期間・端数処理の社内ルール

• 指示：「ルールに照らして誤りの行をすべて列挙し、根拠ルールを添える」

• 出力：行番号ごとの誤りと正しい金額、判断が分かれる行の補足

• 人が確認する点：補足に挙がった行（今回は「会議用弁当の8%」）の事実確認。ここはAIではなく取引の実態で決まる。設定はSonnet 5.5のmediumのままで足りる

例2：行政書士・弁護士の契約書ドラフト確認

• 入力：ドラフト全文と、依頼者の要望・過去の類似契約

• 指示：「条項間の矛盾、定義語の不一致、要望と食い違う条項、抜けている一般条項を挙げる」

• 出力：該当箇所と理由、修正案

• 人が確認する点：修正案の法的な妥当性。ルールが明文化しづらく例外が多いので、Opus 5.5のhighにする価値がある。「間違ったアプローチ」はeffortでは直らないため、要望の整理（何を守りたいか）を指示に書き切ることが先

モデル選びの補助線として、AnthropicのTerminal-Bench 4.0の精度×費用の図を置きます。Sonnet 5.5とOpus 5.5の曲線は近く、注記は「Claudeアプリの既定であるmediumで、Sonnet 5.5はSonnet 5の最高スコアを1試行あたり1/10未満の費用で上回る」と説明しています（公表値：Sonnet 5.5 70.6%、Sonnet 5 10.3%、Opus 5.5 66.4%）。この1点ではSonnet 5.5が上ですが、公式ガイドは「最難関の長時間タスクはOpus」としており、ベンチマーク1点でモデルを決めない方が良い、というのが当研究所の見解です。

限界・費用・注意点

今回の実測は1課題を各設定1回ずつ動かしたもので、統計的な比較ではありません。分かったのは「ルールが明文化された定型チェックではeffortを上げても検出は増えない」ことで、例外条件が多い仕事で同じ結果になるとは言えません。Anthropicの領域別データが示すとおり、セキュリティやハードウェアのような仕事では上げる価値があります。

思考トークンは画面で折りたたまれていても全額課金されます（公式ドキュメント）。定額プランでは利用枠の消費として効き、maxの1回は今回の課題でもmediumの2.6〜3.2倍でした。料金は2026年9月時点でSonnet 5.5が入力$2・出力$10、Opus 5.5が入力$4・出力$20（100万トークンあたり）で、円換算は1ドル=150円の概算です。

仕様は速く変わります。既定値（Opus 5.5・Sonnet 5.5がmedium、Opus 4.7がxhigh、他はhigh）やエイリアス「sonnet」の解決先（Anthropic APIではSonnet 5.5、AWSなどでは旧世代）は2026年9月29日時点の公式ドキュメント、X投稿の実数は同日取得の値です。

まとめ

• Opus 5.5・Sonnet 5.5ともにClaude Codeの既定effortはmedium。在籍者5人の発言は「mediumで始め、highは検証が要る場面だけ、maxは常用しない（Sonnetでは使わない）」で一致している

• effortが減らすのは「見落とし」（59→24件）で、「判断の誤り」（133→107件）はほぼ減らない。方針が間違っているときは、effortではなく指示を直す

• 架空の請求明細チェック8通りでは、検出数は全設定で7件中7件。maxは所要が約12〜14倍、費用が2.6〜3.2倍になっただけだった。ルールが紙に書ける仕事はSonnet 5.5のmediumのまま、例外の多い確認だけOpus 5.5のhighへ

参考資料・出典

• 公式ブログ｜Using Claude Code: Spending your effort｜Thariq Shihipar（Anthropic・Claude Codeチーム）｜https://claude.dev/blog/spending-your-effort/｜2026-09-25

• 公式ブログ｜Building with Claude Sonnet 5.5｜Addy Osmani（Anthropic）｜https://claude.dev/blog/building-with-claude-sonnet-5-5/｜2026-09-28

• 公式ページ｜Introducing Claude Sonnet 5.5（料金・ベンチマーク）｜Anthropic｜https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5｜2026-09-28

• ドキュメント｜Model configuration — Claude Code Docs（effortの既定値・設定方法・課金）｜Anthropic｜https://code.claude.com/docs/en/model-config｜2026-09-29 参照

• X｜Claude Opus 5.5 is now the default model in Claude Code… defaulting to effort medium…｜Cat Wu（Anthropic・Claude Codeプロダクト）｜https://x.com/_catwu/status/2102437713781944397｜2026-09-23

• X｜What is effort really? When do you change it…｜Thariq Shihipar（Anthropic）｜https://x.com/trq212/status/2103576349499855160｜2026-09-26

• X｜do not use Sonnet with max effort!…｜edwin（Anthropic）｜https://x.com/edwinarbus/status/2104675431853248816｜2026-09-29

• X｜Claude Sonnet 5.5 is out! We wrote a guide…｜@ClaudeDevs（Anthropic公式）｜https://x.com/ClaudeDevs/status/2104687805876367793｜2026-09-29

• X｜Why would anyone use a Sonnet model?… This is how I use it｜Kieran Klaassen（Every・Cora）｜https://x.com/kieranklaassen/status/2104633604169142756｜2026-09-29

• 動画｜Using Claude Opus 5.5 as your daily driver｜Lydia Hallie（Anthropic）／YouTube「Claude」公式｜https://www.youtube.com/watch?v=jKRl_CSVxyI｜2026-09-23

サイト版（effortの設定5方式の詳細、Fable 5.1での検証、判断表の原版）：https://www.claude-code-lab.com/blog/claude-code-effort-levels-guide