Anthropicは、AI分野で Marie Kondo の方法をコードベースに適用したような行動を取った。同社は、Claude Codeを駆動するシステムプロンプトを約80%削減し、約800トークンからわずか164トークンに減らした。驚異的なのは、パフォーマンスに変化がなかったことだ。むしろ、若干向上した可能性さえある。
変動幅は、2026年7月2日に、AnthropicのエンジニアであるThariq ShihiparがAIエンジニアワールドフェアで発表しました。
少ないことが文字通り多い
初心者向けに説明すると、システムプロンプトとは、ユーザーが一文字も入力する前にAIモデルにその振る舞いを指示する一連の命令です。Claude Codeの旧システムプロンプトは約800トークンの詳細な指示で構成されていましたが、新しいプロンプトは164トークンです。Anthropicは指示の3分の2以上を削除しましたが、モデルはベンチマークでのパフォーマンスを維持し、場合によっては向上させました。
Claude Codeは、開発者がAIエージェントと会話することでコーディングタスクを管理できるコマンドラインツールです。開発者がリクエストを送るたびに、システムプロンプトが一緒に送信されます。そのプロンプトを80％削減することで、1回のやり取りあたり消費されるトークン数が減り、すべてのユーザーにとってコストの削減と応答速度の向上につながります。
トリムの背後にある哲学
この削減は単なる整理作業ではありません。Anthropicがモデルに指示を与える方法に対するより深い変化を反映しています。
Shihiparによると、同社の新しいFable 5（Mythosクラス）モデルは、直感に反するが、より少ない指示でより良く動作することが示されている。これらのモデルは想像力が向上しており、過度に具体的なプロンプトは逆にそのパフォーマンスを抑制する可能性がある。
以前のAIモデルは、明確な指示、例示、そして厳密に定義された範囲に依存して有用な結果を生成していました。新しいアーキテクチャは、あらかじめすべてのルールを明示しなくても、曖昧さや文脈を内部的に理解できるほど進化しています。
これは、Anthropicが厳密でハードコードされたプロンプトからコンテキスト駆動のアプローチへと戦略的に転換することを示しています。一つの巨大で普遍的なシステムプロンプトを維持するのではなく、新しいアーキテクチャでは、各モデルに特化したターゲットを絞ったプロンプトを採用しています。
これが業界に示す意味
リクエストあたりのトークン消費量が減少することで、AnthropicはClaude Codeをより魅力的な価格で提供できるようになり、または現在の価格を維持しながらマージンを拡大できます。大規模なコードベースでClaude Codeをスケールして運用する開発者にとって、リクエストあたりのわずかな節約でも、迅速に顕著なコスト差へと積み重なります。
短いシステムプロンプトは、コンテキストウィンドウにユーザーの実際のコンテンツをより多く格納できるようにします。1回のリクエストあたり約636トークンを空けることで、モデルはユーザーの問題に集中する余裕が得られます。