結論：推論場所と保存場所を別々に判断する
先に答えると、Claude Managed AgentsのData Residencyは、モデル推論が走る場所を決めるinference geoと、保存時のデータや一部endpoint処理の場所を決めるWorkspace geoを分けて選びます。Managed Agentsではagentのmodel設定へinference_geoを付け、必要ならsession作成時に上書きします。要件、対応model、利用基盤、価格を確認してから固定してください。
読者の具体的な困りごとは、「米国内で処理する」という要望だけが先にあり、推論、保存、sandbox実行、外部tool、backupのどこを指すか説明できないことです。読了後は、globalとUS-only、agent固定とsession上書き、Workspace geoを区別して判断できます。次の行動は、入力から削除までのデータ経路へ「推論・保存・実行・外部送信」の4ラベルを付けることです。
inference geoとWorkspace geoの違い
Inference geoはモデル推論の実行場所です。公式文書ではglobalが既定で、可用性と性能のため利用可能な地域へrouteされます。usを指定すると推論は米国内のinfrastructureだけで行われます。Managed Agentsではagentのmodel objectへ設定でき、そのagentを使うsessionへ適用されます。agentに固定しなければworkspaceのdefault inference geoに従い、session作成時のoverrideも可能です。
Workspace geoは保存時のデータと、image transcodingやcode executionなど一部endpoint処理の場所を制御します。workspace作成時に設定し、後から変更できません。2026年8月9日の公式readbackでは選択できるWorkspace geoはusのみです。既存workspaceを表示だけで変更できると誤解せず、移行が必要な場合は新規workspace、resource、権限、key、ログ、rollbackまで計画します。
この二つは独立しています。US-only inferenceを指定しても、Workspace geo、self-hosted sandbox、GitHubやMCPなど外部接続先まで自動的に同じ地域へ固定されるわけではありません。反対に、保存場所をusにしても、inference geoがglobalなら推論はglobal routingです。契約文書では「処理」を一語で済ませず、各地点と責任主体を分けます。
選択前に確認する5つの比較軸
第一軸は規制・顧客要件です。「国内限定」「米国内」「特定経済圏」「国外移転の同意」など、原文の要求を確認します。Claudeの現行選択肢で満たせない場合は、表現を都合よく読み替えずHOLDします。第二軸はmodelです。inference_geo parameterはClaude 4.6以降で対応し、4.5以前へ付けると400 errorになると公式文書にあります。
第三軸は提供基盤です。inference_geoはfirst-partyのClaude APIとClaude Platform on AWSで使えます。Amazon BedrockとGoogle Cloudではendpoint URLまたはinference profileが地域を決め、このparameterは適用されません。Microsoft Foundryでもparameterは使わず、Azure側のUS Data Zone Standardなどを確認します。OpenAI SDK compatibility endpointでも利用できません。
第四軸は費用です。Claude 4.6以降のUS-only inferenceは、input、output、cache write、cache readの各token料金が標準の1.1倍です。global routingには標準価格が適用されます。Managed Agentsのagentへusを固定した場合も同じ倍率です。Priority Tierではcapacity消費にも倍率が影響するため、契約単価だけでなくTPM枠も確認します。
第五軸は周辺処理です。sandbox filesystem、code execution、file変換、memory、log、MCP、repository、backup、support accessを地図へ置きます。self-hosted sandboxを使えばtool実行とsandbox filesystemを自社infraへ置けますが、model inferenceや外部serviceの場所とは別です。要件の対象外を推測せず、情報セキュリティ、法務、業務ownerで確認します。
推論場所を選ぶ7手順
- 顧客、規制、社内規程の地理要件を原文で抜き出し、対象データと業務を固定します。
- 入力、model inference、保存、code execution、外部tool、log、削除をデータフローへ描きます。
- 利用するmodelがClaude 4.6以降か、予定する提供基盤で地理指定が可能かを確認します。
- globalとusを可用性、要件適合、料金、capacityの4軸で比較します。
- 共通方針はagentへ固定し、例外だけsession overrideにするか責任者と決めます。
- responseのusage.inference_geo、workspace設定、周辺処理の証跡を業務IDへ保存します。
- 通常例、拒否例、設定違反、外部tool利用を試し、移行とrollbackを承認します。
workspaceにはallowed_inference_geosで利用可能な地域を制限し、default_inference_geoで省略時の値を決める設定があります。request側だけに任せると指定漏れが起きるため、組織の原則はworkspaceとagentで制約し、session overrideは例外申請へ紐づけます。設定の存在だけでなく、実際のresponseに含まれるusage.inference_geoをreadbackします。
料金、可用性、監査を同時に設計する
地理制約を強めると、費用だけでなく障害時のrouting選択肢が変わります。globalからusへ切り替える判断では、許容latency、可用性目標、障害時のfallback、US-onlyを外せる緊急条件を決めます。緊急時に無断でglobalへ戻すと要件違反になり得るため、停止を選ぶ条件も明記します。
費用見積もりはUS-onlyの1.1倍をinputとoutputだけでなくcacheへも反映します。Managed Agentsならsession budgetと組み合わせ、通常runのlist costを比較します。ただしbudgetは費用の境界であり、地理要件の証跡ではありません。設定値、実行時のusage、agent version、session ID、確認者を別途記録します。
変更管理では、agent versionを固定した代表sessionで検証します。agent既定、workspace既定、session overrideの優先関係を一つずつ試し、禁止されたgeoでerrorになることも確認します。設定画面のscreenshotだけで完了せず、実際のrequest responseと周辺serviceのlogを保存します。
チェックリストとよくある質問
地理要件の原文があるか／推論と保存を分けたか／sandboxと外部toolを描いたか／model対応を確認したか／提供基盤の指定方法を確認したか／1.1倍を見積もったか／agentとsessionの責任を分けたか／workspace設定を確認したか／usage.inference_geoを保存したか／障害時に停止する条件があるか、を確認します。
Workspace geoを設定すればすべて米国内ですか？
いいえ。Workspace geoとinference geoは別です。MCP、repository、self-hosted環境など外部・周辺処理も個別に確認します。
globalは地理要件なしという意味ですか？
globalは利用可能な地域へroutingする既定値です。自社要件に適合するかを契約、データ種別、顧客条件から判断します。
既存workspaceのgeoを変更できますか？
公式文書ではWorkspace geoは作成時に設定し、後から変更できません。必要なら新規workspaceへの移行計画を作ります。
公式情報と次の行動
inference geo、Workspace geo、対応model、利用基盤、1.1倍の料金はAnthropic公式Data residency、Managed Agentsのmodel objectとinference_geoはAnthropic公式Define your agentで確認できます。2026年8月7日のManaged Agents対応はClaude Platform release notesで確認しました。
個人情報のデータフローはClaude APIへ個人情報を送る前の安全設計、企業の全体確認はClaude企業利用のセキュリティ確認、費用の最適化はClaude API料金を削減する方法を参照してください。Miraigentの無料診断では、推論、保存、実行、外部送信を一枚のデータフローへ整理します。