AnthropicのClaude 4の機能：新機能と改善点
AnthropicのClaude 4の機能（推論能力の更新、コンテキストウィンドウサイズの変更、一般的なパフォーマンスの向上を含む）について探求します。
旅行の計画、コードのデバッグ、グラフの分析、法律関連文書の要約といったタスクには、通常、異なるツールを使用したり、専門的な知識が必要になったりします。今日では、近年のAIの進化により、単一の大規模言語モデル (LLM)がこれらすべてのタスクを支援できるようになりました。
LLMとは、人間の言語を理解し生成するように訓練されたAIモデルの一種です。膨大なテキスト（書籍、Webサイト、会話など）を分析し、人間がどのように書き、話すかに関連するパターンを学習します。訓練を受けたLLMは、質問への回答、コードの記述、文書の要約など、言語に基づいた多くのタスクを、最小限の指示で実行できます。
このようなモデルを構築している企業の一つがAnthropicです。2021年に元OpenAIの従業員グループによって設立されたAnthropicは、安全で信頼性が高く、扱いやすいAIシステムの開発に注力しています。最新のリリースであるClaude 4モデルファミリーには、Claude Opus 4とClaude Sonnet 4の2つのバージョンが含まれています。
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複雑なタスク向け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して参照することで『Pokémon Red』をプレイし、ゲームの進行状況を維持するためのナビゲーションガイドを生成することさえできました。
図1 Claude 4がPokémonをプレイしている様子。
Claude Sonnet 4は、前述のモデル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とって信頼できる選択肢となります。本記事では、Claude 4の主要な機能と、それがどのような影響をもたらしているのかを見ていきます。それでは始めましょう！
Link to this section大規模言語モデル（LLM）の概要#
Claude 4とその機能について深く掘り下げる前に、大規模言語モデルが現実世界でどのように使用されているかを見ていきましょう。
ほとんどの最先端LLMは、transformerと呼ばれる機械学習アーキテクチャに基づいて構築されており、これによって長いテキスト内の単語間の関係を理解できます。これにより、単なる文章の自動補完にとどまらず、文書の要約、コードの記述、質問への回答、言語の翻訳が可能になります。
実際、LLMの主な強みはその柔軟性にあります。一度訓練されれば、追加の調整をほとんど、あるいは全く行わずに、幅広いタスクを実行するために利用できます。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、研究に至るまで、さまざまなアプリケーションで役立っています。
図2 大規模言語モデルの使用例。
AIの導入が進むにつれ、LLMはカスタマーサービスチームの自動応答、学生向けのチュータリングツール、VS Codeのようなコーディング環境での開発者支援、そして専門家が契約書、レポート、データを容易に精査することを可能にしています。一方、いくつかのLLMは、計画、研究、あるいはワークフローの記述といった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。
Link to this sectionClaude LLMの進化#
AnthropicのClaudeモデルは、リリースごとに速度、推論能力、全体的な性能が着実に向上してきました。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 Instant 1.2、2、および2.1: これらの初期モデルは、費用対効果が高く高速な応答を実現するために設計されました。Claude 2.1では、200,000トークンのコンテキストがサポートされ、1回の対話で長い入力を処理できるようになりました。
- Claude 3 Haikuおよび3.5 Haiku: これらは、速度と効率のために最適化された軽量モデルでした。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最適でした。
- Claude 3 Sonnetおよび3.5 Sonnet: これらは、速度を犠牲にすることなく強力なパフォーマンスを提供するバランスの取れたモデルでした。長い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ユースケースに適していました。
- Claude 3 Opus: これは、複雑で推論を多く要するタスク向けに設計された高性能モデルでした。より低速でリソースを消費しますが、詳細かつ正確な回答を提供し、研究、戦略、クリエイティブな作業に適していました。
- Claude 3.7 Sonnet: これはClaude 4が登場するまでの最も先進的なClaudeモデルでした。より詳細な回答のための拡張思考モードを導入し、長期的なタスクでの一貫性を向上させ、高度なプログラミング、詳細な分析、長文の執筆に最適でした。
Link to this sectionAnthropicのClaude 4を知る#
Claude 4は、大規模言語モデルが複雑で長時間かかるタスクをどのように処理すべきかという考え方を変えるものです。Anthropicの最新モデルであるClaude Opus 4とClaude Sonnet 4は、速度や出力の品質だけに焦点を当てるのではなく、持続的な推論、文脈処理の改善、より信頼性の高いパフォーマンスのサポートを目指しています。
例えば、Claude 4モデルはより慎重に考え、タスクを完了させるために近道やトリックを使うことを避けます。実際、Sonnet 3.7のような以前のバージョンと比較して、そのような行動をとる可能性は65%低くなっています。
両モデルのもう一つの主要な機能は拡張思考であり、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考慮できるようになります。これにより、Claude 4は、分岐するタスクのナビゲート、多段階プロセスの計画、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必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ました。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、セッション全体で重要な詳細を追跡できるようになります。
両モデルとも、外部ツールと連携できるように構築されています。Claude 4は、Model Context Protocol (MCP)という概念を使用して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対話し、バックグラウンドタスクを実行し、または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。
Link to this sectionClaude 4 AIモデルの応用#
エージェント型AIやModel Context Protocolといった概念は、Claude 4の使用方法の中心となります。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引き受け、ツールと接続し、より大きなシステムの一部として機能するように設計されています。
次に、Claude 4がコーディングや画像分析などのアプリケーションでどのように使用できるかを探っていきます。
Link to this sectionClaude Opus 4のコーディング機能を見る#
クリーンで信頼性の高いコードを書くことは、経験豊富な開発者にとっても時には困難な場合があります。そのため、一人が書き、もう一人がレビューするペアプログラミングは、長年にわたり信頼されるアプローチとなってきました。Claude Opus 4のようなAIモデルを使用することで、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られるようになりました。
Claude Opus 4は、複雑なコーディングプロジェクトを処理できるように構築されています。SWE-benchのようなベンチマークで高いスコアを記録しており、これは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うまく修正できるかをチェックするものです。また、コマンドライン環境でのタスク処理をテストするTerminal-benchでも優れた結果を出しています。興味深いことに、Claude Opus 4はすでにClaude Codeを通じてVS Codeのようなツールで使用されており、新しい関数の記述、編集の提案、バグの修正といったタスクで役立っています。
図3 VS CodeでのClaude Codeインターフェース。
Link to this sectionClaude 4のビジョン機能#
Claude 4はテキストやコードだけでなく、画像分析にも優れています。初期モデルに基づき、現在は視覚機能が強化されており、書き込まれたコンテンツと並行して画像を分析および解釈できます。また、複数の画像を同時にサポートしているため、デザインの比較、グラフの読み取り、図の要約、UIモックアップのレビューといったタスクで非常に役立ちます。
Claudeは視覚的な解釈に優れていますが、制限もあります。人物を認識できない場合があり、チェスボードや時計のような正確なレイアウトでは苦戦することもあります。また、医療診断を目的とした設計ではありません。重要なユースケースでは、出力結果を再確認することをお勧めします。
思慮深く使用すれば、Claude 4の画像機能は、視覚インターフェースのデバッグを行う開発者、学習教材を作成する教育者、視覚データをレビューする研究者を支援でき、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とって非常に効果的なツールになります。
Link to this sectionAnthropic Claude 4の機能を試す方法#
Claude 4を試すためのいくつかの方法を以下に示します。
- Claude.ai: AnthropicのWebサイトでClaudeを直接使用できます。Sonnet 4は基本アカウントで利用でき、Opus 4はProティアでのアクセスが必要です。
- Anthropic API: 開発者はAPIを使用して、Claudeを独自のツールやサービスに統合できます。SonnetとOpusの両モデルがサポートされており、設定にはAPIキーが必要です。
- GitHub Copilot: Claude 4はGitHub Copilot Chatで利用可能です。Sonnet 4は有料ユーザーが利用でき、Opus 4へのアクセスは特定のプランによって異なります。これらのモデルは、GitHubのサイト内、VS Code、およびモバイルアプリで使用できます。
図4 GitHub Copilot上のClaude 4モデル。
Claude 4は、Amazon BedrockやGoogle CloudのVertex AIといったプラットフォームでも利用可能です。
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るようになります。
Link to this section重要なポイント#
Claude 4は、AIモデルがどれほど進化したかを示す素晴らしい例です。より強力な推論能力、優れたメモリ、テキストと画像の両方を処理する能力を備え、より複雑で実世界に即した作業のために構築されています。
コードを書く、データを分析する、AI搭載ツールを構築するなど、どのような場面でもClaude 4はタスクをサポートできます。LLMが継続的に改善されるにつれて、Claudeのようなツールは日々のワークフローでより一般的になるでしょう。
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