こんにちは。SCSK渡辺(大)です。
Claudeの導入検討に必要な情報を集約するダッシュボード
を個人用に作りました。（正確には、Kiroに作ってもらいました）
これまでバラバラに調べていた情報を、HTMLファイル1つダブルクリックするだけで全部見れるようになりました。
何ができるのか
| タブ | できること |
|---|---|
| 📰 ニュース | 直近3ヶ月のClaude関連のニュースを確認 |
| 💰 コスト・機能比較 | 全ての利用形態においてコストと機能を表形式で比較 |
| 🔄 移行ガイド | 現在の利用形態から他の利用形態に移行する際のポイントを確認 |
| 🧭 プラン診断 | 質問に答えると最適プランを提案 |
| 🔢 トークン見積 | 利用パターンから月間トークン数を概算 |
| 📅 イベント | Claude関連のセミナー・勉強会の一覧を確認 |
| 🏢 導入事例 | Claude導入企業の公開事例を確認 |
| ❓ FAQ | よくある質問や用語を確認 |
各機能の紹介
📰 ニュース
直近3ヶ月のClaude関連のニュースが集約されています。
フィルタ機能を備えています。
ソースはAnthropic公式、AWS公式、Reuters、日経、ITmedia等の信頼できるメディアから収集しています。
タイトル部分に該当ニュースへのリンクが付いています。
💰 コスト・機能比較
全ての利用形態においてコストと機能を表形式で比較できます。
| 提供元 | 利用形態 | 課金形態 |
|---|---|---|
| AWS | Amazon Bedrock | 従量課金 |
| Claude Platform on AWS | CCU従量課金 | |
| Marketplace Enterprise | $20/席＋API従量 | |
| Anthropic | Enterprise（直接契約） | $20/席＋API従量 |
| Pro | $20/月（定額） | |
| Max 5x | $100/月（定額） | |
| Max 20x | $200/月（定額） | |
| Team Standard | $25/席（定額） | |
| Team Premium | $125/席（定額） | |
| API直接 | 従量課金 |
トークン数・人数などの利用条件を入力するだけで、コストと機能の比較できます。
利用条件を変更して「比較実行」をクリックすると、その条件に応じた結果で表が更新されます。
利用条件の入力欄は隠すこともできます。
比較対象とする利用形態は簡単に変更することができます。
比較対象の数に決まりはないため、全ての利用形態を比較することも可能です。
各機能の説明について、カーソルを合わせると概要を、クリックをするとリンク先にて詳細を確認することができます。
CSV / Excelエクスポート対応です。
🔄 移行ガイド
現在の利用形態から他の利用形態に移行する際のポイントを確認できます。
利用形態ごとに使える機能が異なるうえ、使用期間や人数、トークン消費量なども関係するため、一概には言えません。
そのため、あくまで参考となります。
🧭 プラン診断
質問に答えると最適プランを提案してくれます。
質問の数は９問と少な目です。
そのため、あくまで参考となります。
🔢 トークン見積もり
利用パターンから月間トークン数を概算できます。
Pro / Max 5x / 20x やTeam Standard / Premiumは月額定額制なので、トークン見積もりは不要です。
従量課金プラン（API直接 / Bedrock / Platform onAWS）やEnterprise（$20/席+従量）を検討する際、「月間トークン数が分からない」という場合に利用することを想定しています。
見積もり結果は、そのまま「コスト・機能比較タブ」の入力値として使えます。
| 入力項目 | 例 |
|---|---|
| 主に使うモデル | Sonnet中心 |
| 1日の会話回数（1人） | 10回 |
| 1回の平均ターン数 | 5ターン |
| 1ターンの平均入力文字数 | 500文字 |
| 1ターンの平均出力文字数 | 1000文字 |
| 利用人数 | 50人 |
| 月間営業日数 | 20日 |
📅 イベント
Claude関連のセミナー・勉強会が集約されています。
フィルタ機能を備えています。
🏢 導入事例
Claude導入企業の公開事例が集約されています。
業種・規模・利用プランが一目で分かります。
ソースはAnthropic公式から収集しています。
❓ FAQ
Claude関連のよくある質問や用語が集約されています。
フィルタ機能を備えています。
Q&A
Q1. これ使えるの？
現時点では個人用です。
HTMLファイル1つなので、共有したい場合はファイルを渡すだけで動きます。
Q2. データの正確性は？
料金・機能情報はAnthropic公式とAWS公式のドキュメントを元にしています。
しかし、重要な意思決定の際は必ず公式ソースを確認する必要があります。
Q3. 情報が古くなったら？
KiroのAgent Skillsで更新します。
SKILL.mdに「何をどう更新すべきか」「守るべきルール」が全て書いてあるので、毎回同じ品質で更新できます。
月1〜2回、料金改定やモデルリリースに合わせて実施すれば事足りるかと思い、自動化はしていません。
感想
欲しいものを作ることができて満足です。
とはいえ、ダッシュボードの内容が必ずしも正しいとは限らないので、公式ドキュメント等のソースの確認は必須です。
反省点は、AIとの壁打ち回数が多くなり、時間とコストが想定よりもかかってしまったことです。
後から様々な機能を追加したことも原因ですが、Kiro SpecsではなくVibe Codingで作ったことも一因だと考えています。
何度も手戻りが発生してしまいました。
最近はKiroをIDEではなくCLIで使っています。
現在CLIではSpecsが使えないのですが、CLIのほうがIDEよりも（気持ちの問題かもしれませんが）レスポンスが早いため、こちらを選んでいます。
ただし、CLIだとファイルの中身が見づらいのが正直なところで、ケースバイケースではありますが、ファイルの中身を確認するときにはKiro IDEやObsidian、時にはテキストエディタを使っています。
まだ自分の中での最適解に辿り着けていないので、これからも模索していきたいと思います。
ちなみに、ダッシュボードは右上のボタンをクリックすることでライトモードに切り替えることも可能です。
以上。
当記事において不備がございましたらご連絡いただけますと幸いです。