こんにちは。生成AI大手のAnthropicが、2026年早々にフロンティアモデルのアップデート Opus4.6(1)を発表しました。そこで今回は実際にClaude Codeを使って銀行顧客離反予測モデルを構築し、その性能を確かめてみたいと思います。それでは始めましょう。
１、最高のコーディングモデル
Opus4.6はAnthropicの自信作であり、様々なタスクでOpus4.5を上回っています。その中でもやはりコーディングは業界でトップと評価されることも多く、頭一つ抜けていそうですね。
２、銀行顧客離反予測モデルをagenticコーディングで開発
それではClaude CodeとOpus4.6を組み合わせ、pythonによる実装は人間が行わずAIエージェントが実装する、謂わゆる「agenticコーディング」で予測モデルを開発したいと思います。今回のタスクは「銀行顧客離反予測」です。自社の顧客が離れて行ってしまうのはコストの観点からもロイヤルティの観点からも避けたいものです。もし予測モデルが利用できれば、どの顧客が離反しそうか事前に察知でき、離反防止のアクションを前もって打てます。そんなモデルがあれば是非欲しいですね。今回使ったデータは以下のkaggleコンペ(2)からダウンロードしました。
最初に私が何を開発したいかについて詳細なPRD（Product Requirement Document )を書きました。私が行ったのはここまでで、そこから先はClaude Codeをplanmodeで稼働させて実装計画を策定してもらい、私の承認後、そのまま実装へと進みました。Claude Codeが途中で許可を求めてくることがありますが、全てyesで問題なく大丈夫でした。実質的には100%AIエージェントがやってくれたと思います。実際に出来上がったGUIは以下の通りです。顧客IDを選択すればその顧客の離反確率が表示されます。離反しない顧客・離反しそうな顧客の例がそれぞれ出ています。
さらに顧客全体の離反傾向を知りたい場合は、バッチ予測のページに飛びます。ここで顧客データのcsvファイルを取り込めば、全顧客（約11万人）の離反確率による分布が出せます。また「離反確率が何%以上であれば実際に離反する」と言う閾値を設定できます。ここでは50%に設定しました。その場合の離反しそうな顧客の占める割合が31.2%となり、以下の様に出力できます。
離反しそうな顧客をさらに絞り込みたい時は、閾値を上げてみます。ここで閾値を90%にすると、離反しそうな顧客は全体の8.3%となり、離反防止のキャンペーンなどのアクションが打ちやすくなります。大変便利ですね。
さらに詳細な分析のために、以下のようなcsvファイルによる出力機能も付加しました。pythonが得意な方はこのファイルを使って、必要な分析をご自身で実行可能です。
ここまで、データ取得から予測モデル構築までにかかった時間は、約90分程度です。pythonを直接人間が触らなかったので、凄く効率的です。素晴らしい！
３、Opus4.6の潜在能力が垣間見れた
予想はしていましたが、Opus4.6は予測モデル開発プロセスをend to endでミス無しで終えてしまいました。以前Opus4.5で同じタスクを行った際、私がパイプラインを丁寧に記載しなかった時に計算手法を間違えてしまい、訂正することがありましたが、今回は特に手戻りも発生せず、性能の向上を実感できました。今後の機械学習モデルの開発に欠かせない生成AIとなりそうです。引き続きOpus4.6を使っていこうと思います。
いかがでしたでしょうか？ 今回の実験でOpus4.6の着実な性能向上を実感できました。ただしOpus4.6はフルモデルチェンジではありません。Anthropic社内ではOpus5の開発が進んでいると思われます。2026年後半にはデビューするかも知れません。その生成AIがどれだけ進化して私たちの前に現れるのか今から楽しみですね。それでは今日はこの辺で、Stay tuned!
1) Introducing Claude Opus 4.6, Anthropic, Feb 5 2026
2) Binary Classification with a Bank Churn Dataset, Kaggle, Jan 2, 2024
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