AnthropicのClaude 4の機能：新機能と改善点

旅行の計画、コードのデバッグ、グラフの分析、法的文書の要約などのタスクでは、通常、さまざまなツールの使用や専門知識が必要です。近年のAIの進歩により、現在では単一の大規模言語モデル（LLM）で、これらすべてのタスクを支援できます。

LLMは、人間の言語を理解して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。書籍、ウェブサイト、会話などの膨大なテキストを分析し、人々の文章や話し方に関するパターンを学習します。トレーニング後のLLMは、質問への回答、コードの作成、文書の要約など、指示が少なくても多くの言語関連タスクを実行できます。

こうしたモデルを開発する企業の一つがAnthropicです。2021年に元OpenAI社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システムの開発に取り組んでいます。執筆時点での最新リリースはClaude 4モデルファミリーで、Claude Opus 4とClaude Sonnet 4の2つのバージョンが含まれます。

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処理や詳細な調査など、深い推論と継続的な集中力が必要な複雑なタスク向けに設計されています。あるテストでは、独自のメモリファイルを作成して参照し、ゲーム中に攻略ガイドを生成して進行を維持することで、Pokémon Redをプレイできました。

図1. Claude 4がPokémonをプレイする例。

Claude Sonnet 4はClaude Opus 4ほど高性能ではありませんが、高速かつ効率的で、文章作成、要約、一般的な問題解決などの日常的なタスクに適した信頼性の高いモデルです。この記事では、Claude 4の主な機能と、活用されている分野を見ていきます。

大規模言語モデル（LLM）の概要#

Claude 4とその機能を詳しく見る前に、大規模言語モデルが実際の現場でどのように活用されているかを見ていきましょう。

最新のLLMの多くは、Transformerと呼ばれる機械学習アーキテクチャを基盤としており、長い文章にわたる単語間の関係を理解するのに役立ちます。そのため、文章の続きを自動生成するだけでなく、文書の要約、コードの作成、質問への回答、言語の翻訳も可能になります。

実際、LLMの主な強みの1つは柔軟性です。一度トレーニングすれば、追加のチューニングをほとんど、あるいはまったく行わずに、幅広いタスクに活用できます。そのため、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、さまざまな用途に役立ちます。

図2. 大規模言語モデルのユースケース。

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による応答の自動化、チュータリングツールを通じた学生の支援、VS Codeのようなコーディング環境での開発者支援に活用され、専門家が契約書、レポート、データを効率よく確認できるようにしています。また、一部のLLMはAIエージェントに組み込まれ、計画、調査、執筆ワークフローなどの複数段階のタスクを実行しています。

Claude LLMの進化#

AnthropicのClaudeモデルは、リリースのたびに速度、推論、総合的な機能を着実に向上させてきました。Claude 4に至るまでのClaudeファミリーの進化を簡単に紹介します。

• Claude Instant 1.2、2、2.1： これらの初期モデルは、低コストで高速な応答を実現するよう設計されていました。Claude 2.1では、20万トークンのコンテキストウィンドウに対応しました（つまり、完全な書き起こしなどの長い入力を、一度のやり取りで処理できます）。
• Claude 3 Haikuと3.5 Haiku：速度と効率性を重視して最適化された軽量モデルです。要約、基本的なチャット、カスタマーサポートなどのリアルタイムアプリケーションに適していました。
• Claude 3 Sonnetと3.5 Sonnet：どちらも速度を犠牲にすることなく、高い性能を発揮するバランス型モデルでした。大規模なプロンプトと長い出力に対応しており、さまざまなビジネス用途に適していました。
• Claude 3 Opus：複雑で高度な推論を要するタスク向けに設計された高性能モデルでした。速度が遅く、より多くのリソースを必要とする一方で、詳細かつ正確な回答を提供するため、研究、戦略立案、クリエイティブな作業に適していました。
• Claude 3.7 Sonnet： Claude 4の登場まで、最も高度なClaudeモデルでした。より詳細な回答を可能にする拡張思考モードを導入し、長時間にわたるタスクでの一貫性を高めました。高度なプログラミング、詳細な分析、長文の執筆にも適しています。

AnthropicのClaude 4を知る#

Claude 4は、大規模言語モデルが複雑で長時間にわたるタスクにどう対応するよう設計されるかという考え方を変えます。速度や出力品質だけに注目するのではなく、Anthropicの最新モデルであるClaude Opus 4とClaude Sonnet 4は、継続的な推論、コンテキスト処理の向上、より安定した性能を目指しています。

たとえば、Claude 4の各モデルは、タスクを終わらせるために安易な方法や小手先の手段を使わず、より慎重に考えます。実際、Sonnet 3.7などの以前のバージョンと比べて、そうした手段を使う可能性は65%低くなっています。

両モデルのもう1つの主な機能は拡張思考です。応答する前に一時停止し、複数の手順を検討できます。そのため、分岐するタスクへの対応、複数段階のプロセスの計画、構造化されたコンテンツの作成など、段階的で慎重な推論が重要な場面でClaude 4が特に役立ちます。

また、Claude Opus 4ではメモリ機能が強化されています。開発者がローカルファイルへのアクセスを許可すると、モデルは永続的なメモリファイルを作成して参照し、セッションをまたいで重要な情報を保持できます。

両モデルは外部ツールとの連携にも対応するよう設計されています。Claude 4は、モデルコンテキストプロトコル（MCP）と呼ばれる仕組みを使って、APIやファイルシステムに接続できます。これにより開発者は、回答を生成し、現実世界のデータとやり取りし、バックグラウンドタスクを実行したり、ワークフローの一部としてカスタムツールを使用したりできるAIシステムを構築できます。

Claude 4 AIモデルの活用例#

エージェント型AIやモデルコンテキストプロトコルなどの概念は、Claude 4の想定される活用方法の中核を成しています。これらのモデルはプロンプトに応答するだけでなく、より複雑なタスクを担い、ツールと連携し、より大規模なシステムの一部として動作するよう設計されています。

次に、コーディングや画像分析などの用途でClaude 4をどのように活用できるか見ていきましょう。

Claude Opus 4のコーディング能力#

経験豊富な開発者でも、読みやすく信頼性の高いコードを書くのは難しいことがあります。そのため、1人がコードを書き、もう1人がレビューするペアプログラミングは、長年信頼されてきた手法です。Claude Opus 4のようなAIモデルを使えば、開発者はインテリジェントなアシスタントから同様の支援を受けられます。

Claude Opus 4は、複雑なコーディングプロジェクトに対応するよう設計されています。オープンソースコードの実際のバグをAIモデルがどれだけ修正できるかを評価するSWE-benchや、コマンドライン環境でのタスク処理を評価するTerminal-benchなどの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Claude Codeを通じてVS Codeなどのツールですでに活用されており、新しい関数の作成、編集案の提示、バグの修正などを支援しています。

図3. VS Code上のClaude Codeインターフェース。

Claude 4のビジョン機能#

Claude 4はテキストとコードの処理だけでなく、画像の分析もできます。以前のモデルを基盤に視覚機能が強化され、文章とあわせて画像を分析・解釈できるようになりました。また、複数の画像を一度に処理できるため、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に便利です。

Claudeは視覚情報の解釈に優れていますが、限界もあります。人物を認識できず、チェス盤や時計などの正確なレイアウトの把握が難しい場合があり、医療診断向けには設計されていません。重要な用途では、出力を必ず再確認することをおすすめします。

Claude 4の画像機能を適切に活用すると、視覚的なインターフェースをデバッグする開発者、教材を作成する教育者、視覚データを確認する研究者を支援できます。テキストと画像を組み合わせるマルチモーダルタスクにおいて、強力なツールとなります。Claude Opus 5.5やClaude Sonnet 5.5などの新しいClaudeモデルは、Ultralytics VLM Leaderboardで、実世界の物体検出を対象に他の視覚言語モデルと比較されています。

Anthropic Claude 4の機能を試す方法#

Claude 4を試す方法をいくつか紹介します。

• Claude.ai：AnthropicのウェブサイトからClaudeを直接利用できます。Sonnet 4は基本アカウントで利用でき、Opus 4にはProプランでのアクセスが必要です。
• Anthropic API：開発者はAPIを使ってClaudeを独自のツールやサービスに統合できます。SonnetとOpusの両モデルに対応しており、セットアップにはAPIキーが必要です。
• GitHub Copilot：Claude 4はGitHub Copilot Chatで利用できます。Sonnet 4は有料ユーザーが利用でき、Opus 4へのアクセスは利用中のプランによって異なります。これらのモデルはGitHubのサイト、VS Code、モバイルアプリ内で使用できます。

図4. GitHub Copilot上のClaude 4モデル。

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活用できます。

重要なポイント#

Claude 4は、AIモデルがどれほど進歩したかを示す好例です。推論能力やメモリ機能が強化され、テキストと画像の両方を扱えるため、より複雑な実世界の業務に対応できるよう設計されています。

コーディング、データ分析、AIを活用したツールの開発など、さまざまなタスクでClaude 4を活用できます。LLMの進化が続くにつれて、Claudeのようなツールは日常のワークフローでさらに広く使われるようになるでしょう。

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