分類

このガイドでは、Claudeを使用して分類器を構築するための最適なアプローチを決定するプロセスと、ユースケースの検討からバックエンド統合まで、Claude分類器のエンドツーエンドのデプロイに必要な基本事項を説明します。

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分類にClaudeを使用すべき場合

分類タスクにおいて、従来のMLアプローチではなくLLMの使用を検討すべきなのはどのような場合でしょうか？以下に主な指標を示します。

1. ルールベースのクラス：クラスが例ではなく条件によって定義されている場合、Claudeは基礎となるルールを理解できるため、Claudeの使用が適しています。
2. 進化するクラス：Claudeは、新しいクラスが出現したり境界が変化したりする、新規または変化するドメインにうまく適応します。
3. 非構造化入力：Claudeは、さまざまな長さの大量の非構造化テキスト入力を処理できます。
4. 限られたラベル付き例：「few-shot learning」（少数ショット学習）の能力により、Claudeは限られたラベル付きトレーニングデータから正確に学習します。
5. 推論の要件：Claudeは、意味理解、コンテキスト、高度な推論を必要とする分類タスクに優れています。

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分類ユースケースを確立する

以下は、Claudeが優れた性能を発揮する一般的な分類ユースケースを業界別にまとめた非網羅的なリストです。

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分類にClaudeを実装する

モデル選定における3つの主要な判断要素は、知能、「latency」（レイテンシ）、価格です。

分類には、速度と効率性の観点から、Claude Haiku 4.5のような小型モデルが通常は理想的です。ただし、専門知識や複雑な推論が必要な分類タスクには、SonnetまたはOpusの方が適している場合があります。Opus、Sonnet、Haikuの比較については、モデル概要をご覧ください。

評価を使用して、Claudeモデルが本番環境にリリースするのに十分な性能を発揮しているかどうかを判断します。

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1. 強力な入力プロンプトを構築する

Claudeはそのままでも高水準のベースライン性能を提供しますが、強力な入力プロンプトを使用することで最良の結果を得ることができます。

特定のユースケースに適応できる汎用的な分類器を作成するには、以下のスタータープロンプトをコピーしてください。

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2. テストケースを開発する

分類評価を実行するには、実行対象となるテストケースが必要です。テストケースの開発に関するガイドをご覧ください。

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3. 評価を実行する

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評価指標

分類タスクにおけるClaudeの性能を評価する際に考慮すべき成功指標には、以下のようなものがあります。

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分類器をデプロイする

Claudeを分類に使用する方法のコード例については、Claude Cookbookの分類ガイドをご覧ください。