AnthropicのClaude 4の機能を詳しく見ていきましょう。推論能力、コンテキストウィンドウサイズ、および全体的なパフォーマンスの改善が含まれています。
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AnthropicのClaude 4の機能を詳しく見ていきましょう。推論能力、コンテキストウィンドウサイズ、および全体的なパフォーマンスの改善が含まれています。
旅行の計画、コードのデバッグ、チャートの分析、または法的文書の要約などのタスクは通常、さまざまなツールを使用するか、専門知識が必要です。最近では、AIの進歩のおかげで、単一の大規模言語モデル（LLM）がこれらのタスクすべてを支援できます。
LLMは、人間の言語を理解し生成するようにトレーニングされたAIモデルの一種です。 大量のテキスト（書籍、ウェブサイト、会話など）を分析して、人々の書き方や話し方に関連するパターンを認識することで学習します。 トレーニングされると、LLMは質問に答えたり、コードを書いたり、ドキュメントを要約したり、他の多くの言語ベースのタスクを実行したりできます。多くの場合、ほとんど指示は必要ありません。
これらのタイプのモデルを構築している企業の1つがAnthropicです。 2021年にOpenAIの元従業員のグループによって設立されたAnthropicは、安全で信頼性が高く、使いやすいAIシステムの作成に焦点を当てています。 最新のリリースは、Claude Opus 4とClaude Sonnet 4の2つのバージョンを含むClaude 4モデルファミリーです。
2025年5月22日にリリースされたClaude Opus 4は、大規模なコードベースの操作や詳細な調査など、深い推論と持続的な集中力を必要とする、より複雑なタスクのために構築されています。あるテストでは、独自のメモリファイルを作成および参照することで、ポケモン赤をプレイし、ゲーム中にナビゲーションガイドを生成して、軌道に乗るのに役立てることさえできました。
Claude Sonnet 4は、Opusほど強力ではありませんが、より高速かつ効率的であり、執筆、要約、一般的な問題解決などの日常的なタスクに適しています。この記事では、Claude 4の主要な機能と、その影響について見ていきましょう。それでは始めましょう！
Claude 4とその機能について詳しく説明する前に、大規模言語モデルが実際にどのように使用されているかを見ていきましょう。
最先端のLLMのほとんどは、Transformerと呼ばれる機械学習アーキテクチャ上に構築されており、これにより、長いテキストにわたる単語間の関係を理解できます。これにより、文章のオートコンプリートだけでなく、ドキュメントの要約、コードの記述、質問への回答、言語の翻訳など、さまざまなことが可能になります。
実際、LLMの重要な強みは、その柔軟性にあります。一度トレーニングされると、追加の調整をほとんどまたはまったく行わずに、幅広いタスクを実行するために使用できます。これにより、カスタマーサポートや教育から、ソフトウェア開発、コンテンツ作成、研究まで、さまざまなアプリケーションで役立ちます。
AIの導入が進むにつれて、LLMはカスタマーサービスチームが応答を自動化するのを支援し、学生を個別指導ツールでサポートし、開発者がVS Codeなどのコーディング環境内で支援し、専門家が契約書、レポート、データを簡単に選別できるようにします。一方、一部のLLMは、計画、調査、または執筆ワークフローなどの複数ステップのタスクを実行できるAIエージェントに統合されています。
AnthropicのClaudeモデルは、リリースごとに速度、推論、および全体的な機能の点で着実に向上しています。Claude 4に至るまでのClaudeファミリーの進化の概要を以下に示します。
Claude 4は、大規模言語モデルが複雑で長期的なタスクを処理するように設計されている方法に関する物語を変えます。Anthropicの最新モデルであるClaude Opus 4とClaude Sonnet 4は、速度や出力品質のみに焦点を当てるのではなく、持続的な推論、改善されたコンテキスト処理、およびより信頼性の高いパフォーマンスをサポートすることを目指しています。
たとえば、Claude 4モデルはより慎重に考え、タスクを完了するためにショートカットやトリックを使用することを避けます。実際、Sonnet 3.7などの以前のバージョンと比較して、その可能性は65％低くなっています。
両方のモデルのもう1つの重要な機能は、拡張思考です。これにより、応答する前に一時停止して複数のステップを検討できます。これにより、Claude 4は、分岐タスクのナビゲート、複数段階のプロセスの計画、または構造化されたコンテンツの作成など、思慮深く段階的な推論が重要な状況で特に役立ちます。
また、Claude Opus 4では、メモリ機能が向上しています。開発者がローカルファイルへのアクセスを提供すると、モデルは永続的なメモリファイルを作成および参照して、セッション全体の主要な詳細を追跡できます。
両方のモデルは、外部ツールと連携するように構築されています。Claude 4は、モデルコンテキストプロトコル（MCP）と呼ばれる概念を使用して、APIおよびファイルシステムに接続できます。これにより、開発者は、応答を生成し、実際のデータと対話し、バックグラウンドタスクを実行し、ワークフローの一部としてカスタムツールを使用できるAIシステムを作成できます。
エージェントAIやモデルコンテキストプロトコルなどの概念は、Claude 4の使用方法の中心です。これらのモデルは、プロンプトに応答するように構築されているだけでなく、より複雑なタスクを引き受け、ツールに接続し、より大きなシステムの一部として動作するように設計されています。
次に、コーディングや画像分析などのアプリケーションでClaude 4をどのように使用できるかを探ります。
経験豊富な開発者であっても、クリーンで信頼性の高いコードを書くのは難しい場合があります。そのため、ペアプログラミング、つまり一人がコードを書き、もう一人がレビューするという手法が、長年にわたって信頼されてきました。Claude Opus 4のようなAIモデルがあれば、開発者はインテリジェントなアシスタントから同様のサポートを得ることができます。
Claude Opus 4は、複雑なコーディングプロジェクトに対応できるように構築されています。SWE-bench（AIモデルがオープンソースコード内の実際のバグをどれだけ修正できるかをチェックするベンチマーク）やTerminal-bench（コマンドライン環境でのタスク処理能力をテストするベンチマーク）で高いスコアを獲得しています。興味深いことに、Claude Opus 4はすでにClaude Codeを通じてVS Codeなどのツールで使用されており、新しい関数の作成、編集の提案、バグの修正などのタスクを支援しています。
Claude 4はテキストやコードだけでなく、画像を分析することも得意です。以前のモデルを基に、視覚機能が強化され、記述されたコンテンツとともに画像を分析・解釈できるようになりました。また、複数の画像を同時にサポートしており、デザインの比較、グラフの読み取り、図の要約、ユーザーインターフェースのモックアップのレビューなどのタスクに役立ちます。
Claudeは視覚的な解釈に優れていますが、限界もあります。人物の認識、チェス盤や時計などの正確なレイアウトの認識、医療診断を目的とした設計はされていません。重要なユースケースでは、出力を再確認することをお勧めします。
Claude 4の画像機能を注意深く使用することで、開発者は視覚的なインターフェースのデバッグ、教育者は学習教材の作成、研究者は視覚データのレビューをサポートできます。これにより、テキストと画像を組み合わせたマルチモーダルタスクに役立つツールとなります。
Claude 4を試す方法はいくつかあります。
Claude 4は、Amazon BedrockやGoogle CloudのVertex AIなどのプラットフォームでも利用できます。
これらの統合により、クラウドアプリケーションやエンタープライズツール内でモデルをより簡単に使用できます。
Claude 4は、AIモデルがどれだけ進歩したかの素晴らしい例です。より強力な推論、より優れた記憶力、そしてテキストと画像の両方を処理できる能力を備えており、より複雑な現実世界の作業のために構築されています。
コーディング、データ分析、AI搭載ツールの構築など、どのような作業でも、Claude 4がサポートできます。LLMが改善し続けるにつれて、Claudeのようなツールは日常のワークフローでより一般的になるでしょう。
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