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# Anthropic「Claudeアプリが3倍速に」：何が変わったのか

> Anthropicは、8月の2週間の改善で、Claudeアプリの13種類の操作測定における平均速度が3倍になったと報告した。エンジニアリング記録から、利用者の利点、測定・改善の循環、人間が担ったリリース管理が分かる。

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-09-23T22:52:14.043Z
Updated: 2026-09-23T22:52:14.043Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/anthropic-claude-app-performance-sprint

![A charcoal-and-ink close view of an unbranded desktop monitor with a blank message field and orange text caret.](https://bigchange.ai/api/media/file/claude-performance-composer-hero-v1.png)
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Anthropicによると、8月の2週間の集中改善でclaude.aiとClaudeデスクトップアプリの主要な操作が約3倍速くなった。[9月23日に公開されたエンジニアリング記事](https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster)は、見出しの数値だけより有用な説明をしている。どの操作が速くなったのか、チームが測定をどう検証したのか、判断とリリースの責任をエンジニアがどこで担ったのかが記されている。

## 大きな変化

- **何が変わったか：**Anthropicは、ウェブとデスクトップでよく行われる操作を13種類測定し、待ち時間が短縮したと報告している。3.1倍という数値は、8月13日と27日の各操作における75パーセンタイルの改善率を幾何平均したものだ。自社が選んだ利用経路についての結果である。
- **なぜ重要か：**Claude利用者にとって、新しいウェブページで入力できるようになるまでの時間が3,085ミリ秒から550ミリ秒に短縮されたことは、繰り返し行う操作を変える。エンジニアリングチームにとっては、人々が優先事項を決め、変更を承認する中で、AIアシスタントが実測された性能問題の改善に取り組む事例となる。
- **今後の注目点：**Anthropicによると、95パーセンタイルの応答、ほかの操作、非常に長い会話にはまだ改善が必要だ。これらの指標から、8月に選定した操作以外にも報告された効果が広がるかどうかが分かる。

## 利用者が得た効果

Anthropicは、利用者の活動の95％を占めるとして、アプリ起動、会話の開始、会話の読み込み、メッセージ送信という四つの操作経路を選んだ。ウェブ、デスクトップなどを合わせて13種類の測定項目を設定した。それぞれ、利用者の操作から結果が画面に表示されるまでを計測し、クライアント側とサーバー側の処理を分けた。

claude.aiを初めてウェブで読み込む場合、入力可能なページになるまでの75パーセンタイル時間は3,085ミリ秒から550ミリ秒へ短縮し、5.6倍速くなった。デスクトップアプリのコールドスタートは6,310ミリ秒から3,328ミリ秒へ、1.9倍速くなった。Claude Coworkのクラウドセッションをデスクトップで読み込む時間は2,566ミリ秒から728ミリ秒へ短縮し、3.5倍となった。ウェブチャットのメッセージ送信にかかるクライアント側の時間は180ミリ秒から59ミリ秒へ短縮し、3.1倍速くなった。これらは異なる操作・プラットフォームでの数値で、全体の3.1倍は13項目すべての比率の幾何平均であり、単一タスクの結果ではない。

比較にはAnthropicの実ユーザー監視データを用い、8月13日と27日の75パーセンタイルを比べている。記事は独立監査、これらの操作における95パーセンタイル値、Claudeの支援による改善分の統制推定を公開していない。Anthropicは、操作の高速化により利用者が毎日待ち時間を数万時間節約できると推定しているが、その計算過程は示していない。

## 改善を支えた測定の循環

チームは、エンジニアが選んだ約20件のプロジェクトから始めた。Anthropicによると、Claude Tagという社内研究用モデル（Opus 5.5におおむね相当するという）を使うベータ版エージェントで、ボトルネックを探し、ベンチマークを構築し、改善案を提案した。チームは3日目までに当初の目標13件のうち12件を達成し、その後に新たな目標を設定して、既存の監視で見つからなかった問題を探したとしている。

一例では、ページの読み込み後にサイドバーの行が動く様子を録画したところから始まった。既存の累積レイアウトシフト（CLS）指標では、この問題が目立たなかった。エンジニアは基盤となるLayout Instability APIを使う案を出した。Claudeは影響を受けたページ領域を特定するテレメトリーと、サイドバーのデータを遅延させる統合テストを追加した。Anthropicによると、テストは元のコードでは20回すべて失敗し、提案された修正では20回すべて成功した。テレメトリーを導入すると、ウェブ読み込みの31％でページが使用可能になった後も画面上の要素が動くことが分かった。これはAnthropicの改善期間中の記録例であり、BIG CHANGEが再現測定したものではない。

チームはリリース間の改善を速めるため、ラボでの測定も行った。JavaScriptの処理が集中する二つの箇所について、決定的な命令数と同じベンチマークでの経過時間を比較した。Anthropicによると、命令数を48％、31％減らした改善に伴い、実時間は78％、44％短縮した。チームは命令数を継続的インテグレーションの上限に設定し、性能向上に応じてさらに引き下げた。ユーザー遅延を適切に反映しない、または信頼性の低いベンチマークは破棄したという。この違いは重要だ。ラボのカウンターは改善を導き、実ユーザーの計測値でリリース後の効果を確認した。

## 人が担い続けた管理

Anthropicによると、Slackチャンネルには操作経路やベンチマークごとに細分化された多くのスレッドがあり、各スレッドには人間の担当者がいた。Claudeは問題を追跡し、ベンチマークとプルリクエストを提案し、デプロイ後の状況を監視して実利用データを読んだ。目標の設定、利用者に見えるトレードオフの許容判断、変更の承認はエンジニアが行った。エンジニアはメッセージ当たり2ミリ秒の節約では保守負担に見合わないと判断し、900行に及ぶ変更案を却下した。

リリースには複数の確認手順があった。Anthropicによると、すべてのプルリクエストを自動レビューし、少なくとも一人の人間が承認した。最適化の前には単体テストを行い、利用者に見える変更は短期間のフィーチャーフラグの背後に置いた。リスクの高い変更は、社員、利用者の1％、全利用者の順に展開した。改善期間中に約200個のフラグを追加し、その半数以上を終了までに削除したという。顧客向けの障害やロールバックなしに3,000件超の変更をマージしたとも報告している。これは同社による今回の改善期間の説明であり、別のチームやコードベースでも同じ結果になると示すものではない。

静的コンポーザーの例は、こうした管理策の重要性を示す。AnthropicはReactの読み込み中も入力できるコンポーザーを初期HTMLに配置した。受け渡しを確認するため、14種類の画面サイズで静的版とReact版を比較し、位置ずれを1ピクセル以内に抑え、受け渡し中にキー入力が消えたり順序が変わったりしないかテストした。実利用テレメトリーで受け渡し時の画面の動きも測定した。その後、社員が新しいタブでのレイアウトずれを発見したが、既存計測では捉えられていなかった。Anthropicは投機的読み込み中のブラウザーサイズ変更が原因と突き止め、その経路のテストを追加した。

同社の報告から言えるのは、エンジニアが人間の指揮するリリース過程でClaudeを使い、計測されたボトルネックを探して改善した結果、8月末には選定された操作が速くなっていたという具体的なことだ。応答が遅い側の利用者に対する性能、効果の持続性、改善をエージェント自体とチームの計測・設計・リリース判断のどれに帰属できるかは、なお明らかでない。

## Sources

- [Anthropicエンジニアリング：「2週間でclaude.aiを3倍速くした方法」](https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster) — Anthropicによる8月の2週間の改善期間に関する一次資料。8月13日と27日の実ユーザー計測（75パーセンタイル）、ラボ用ベンチマーク、記載された人間による確認・リリース管理、同社の障害に関する説明を掲載する。独立監査も、改善をClaudeだけに帰属させる分析も示していない。
- [Anthropic：コードレビュー](https://claude.com/blog/code-review) — 改善記事が自動レビューの説明に関連資料としてリンクしている。記事自体は、各プルリクエストを自動でレビューし、少なくとも一人の人間が承認したとしている。