Claude (Anthropic)

概要

カケトクの AI 対話エンジンと構造化抽出の両方を担う LLM。Anthropic API 経由で利用。AI 一次応対と通話終了後の構造化 JSON 生成、そして Dispatcher のツール呼び出しで転送先判定も行う。

重要な事実

• AI 対話エンジン: インバウンド/アウトバウンド両方の一次応対。ツール呼び出しでエスカレーション判定
• 構造化抽出: Claude Sonnet 4.6 を使って通話 transcript から JSON Schema で指定した構造化データを抽出
• 構造化スキーマ (§3.3): {案件種別, 顧客要望, ヒアリング結果, 合意事項[], 次アクション[], 担当引継メモ, 重要度, 架電の場合の有効度}
• 利用状況トラッキング対象 (§3.9): 入力/出力 token 数を対話 + 構造化で別々に記録
• リスク (§11.3):
  • 構造化精度不足時はプロンプト整備で対応、失敗時は Opus にフォールバック (低リスク)
• SDK: @anthropic-ai/sdk
• 2 つの対話実装候補 (§5.3.2):
  • A: Twilio ConversationRelay 経由で Twilio がマネージド
  • B: 自前パイプライン (Backend が Media Streams ↔ Scribe ↔ Claude ↔ TTS を組み立て)

時系列

• 2026-04-19: カケトク v3.0 で AI 対話・構造化・Dispatcher ツール采配の全領域で Claude を採用

関係する概念

• ai-dialogue-pipeline
• dispatcher
• usage-cost-tracking

関係する資料

• カケトク 要件定義書 v3.0
• Anthropic Claude API: https://docs.claude.com

追跡ポイント

• Sonnet 4.6 での構造化精度の実測値 (Opus フォールバック発動率)
• PoC での ConversationRelay vs 自前パイプラインのレイテンシ比較
• Dispatcher ツール采配の精度 (AI 提案の採用率)
• token 単価変動と利用状況ダッシュボード上のコスト推移