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旅行の計画、コードのデバッグ、図表の分析、法律文書の要約などのタスクは、通常、異なるツールを使用したり、ドメインの専門知識を必要とする。今日では、最近のAIの進歩のおかげで、単一の大規模言語モデル（LLM）がこれらのタスクのすべてを支援することができます。
LLMは、人間の言語を理解し、生成するように訓練されたAIモデルの一種である。膨大な量のテキスト（書籍、ウェブサイト、会話など）を分析し、人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する。一度訓練されると、LLMは質問に答えたり、コードを書いたり、文書を要約したり、その他多くの言語ベースのタスクを、多くの場合ほとんど指示なしに実行できるようになる。
この種のモデルを構築している企業のひとつがAnthropicだ。OpenAIの元従業員グループによって2021年に設立されたAnthropicは、安全で信頼性が高く、作業が容易なAIシステムの作成に注力している。彼らの最新リリースは、2つのバージョンを含むClaude 4モデルファミリーである：クロード・オーパス4とクロード・ソネット4だ。
2025年5月22日に発売されたクロード・オーパス4は、大規模なコードベースでの作業や綿密な調査など、深い推論と持続的な集中力を必要とする複雑なタスクのために作られている。あるテストでは、独自のメモリーファイルを作成して参照し、ゲーム中にナビゲーション・ガイドを生成して軌道を維持することで、ポケモンレッドをプレイすることもできた。
クロード・ソネット4は、それほどパワフルではないものの、より高速で効率的であるため、文章作成、要約、一般的な問題解決といった日常的な作業において信頼できる選択肢となっている。この記事では、クロード4の主な機能と、それがインパクトを与えている部分について見ていこう。さっそく始めよう！
クロード4とその機能に飛び込む前に、大規模な言語モデルが実世界でどのように使われているかを見てみよう。
最先端のLLMのほとんどは、トランスフォーマーと呼ばれる機械学習アーキテクチャをベースに構築されており、長文のテキストに含まれる単語間の関係を理解するのに役立っている。これによって、単に文章をオートコンプリートするだけでなく、文書を要約したり、コードを書いたり、質問に答えたり、言語を翻訳したりすることが可能になる。
実際、LLMの重要な強みはその柔軟性にある。一度学習させれば、ほとんど、あるいはまったくチューニングを加えることなく、さまざまなタスクの実行に使うことができる。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、幅広い用途に活用できる。
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対応の自動化を支援し、個別指導ツールで学生をサポートし、VS Codeのようなコーディング環境内で開発者を支援し、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なっている。一方、一部のLLMはAIエージェントに統合され、計画、調査、ワークフローの作成などの複数ステップのタスクを実行できるようになっている。
Anthropicのクロードモデルは、リリースのたびにスピード、推論、全体的な能力において着実に向上してきました。ここでは、クロードファミリーがクロード4までどのように進化してきたかを簡単に紹介します：
Claude 4は、複雑で長いタスクを処理するために大規模な言語モデルがどのように設計されているかをめぐる物語を変えます。Anthropicの最新モデルであるClaude Opus 4とClaude Sonnet 4は、スピード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、改善された文脈処理、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的としています。
例えば、クロード4のモデルはより注意深く考え、仕事を終えるために近道やトリックを使うことを避ける。実際、ソネット3.7のような以前のバージョンと比べると、そうする可能性は65％低くなっている。
両モデルにおけるもう1つの重要な特徴は、拡張思考である。拡張思考は、応答する前に一旦立ち止まり、複数のステップを検討することを可能にする。このため、クロード4は、分岐するタスクをナビゲートしたり、多段階のプロセスを計画したり、構造化されたコンテンツを書いたりするなど、思慮深く段階的な推論が重要な場面で特に役立ちます。
また、クロード・オーパス 4 は、改良されたメモリ機能を導入しています。開発者がローカルファイルへのアクセスを提供する場合、モデルは、セッションをまたいで重要な詳細を追跡するために、永続的なメモリファイルを作成し、参照することができます。
どちらのモデルも、外部ツールと連携するように作られている。クロード4は、モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）と呼ばれるコンセプトを使ってAPIやファイルシステムに接続することができる。これにより開発者は、応答を生成したり、実世界のデータと対話したり、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システムを作成できる。
エージェントAIやモデル・コンテキスト・プロトコルのようなコンセプトは、クロード4がどのように使われることを意図しているのかの中心をなすものだ。これらのモデルは、単にプロンプトに応答するためだけに作られているのではなく、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る。
次に、クロード4がコーディングや画像解析のようなアプリケーションでどのように使えるかを探ってみよう。
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ものです。だからこそ、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、長年信頼されてきたアプローチなのだ。クロード・オーパス4のようなAIモデルにより、開発者は知的アシスタントから同様のサポートを受けることができるようになった。
クロード・オーパス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作られている。AIモデルがオープンソース・コードの実際のバグをどの程度修正できるかをチェックするSWE-benchや、コマンドライン環境でどのようにタスクを処理するかをテストするTerminal-benchのようなベンチマークで高いスコアを記録している。興味深いことに、Claude Opus 4は、Claude Codeを通じてVS Codeのようなツールですでに使用されており、新しい関数の記述、編集の提案、バグの修正のような作業を支援している。
クロード4はテキストやコードだけでなく、画像も分析できる。以前のモデルをベースに、より強力なビジュアル機能を搭載し、文章と一緒に画像を分析・解釈できるようになりました。また、一度に複数の画像をサポートし、デザインの比較、チャートの読み取り、図の要約、ユーザーインターフェイスのモックアップのレビューなどの作業に便利です。
クロードはビジュアルを解釈するのは得意だが、限界もある。人を認識することはできないし、チェス盤や時計のような正確なレイアウトを苦手とするかもしれない。重要な用途の場合は、その出力を再確認するのがベストだ。
思慮深く使用することで、クロード4の画像機能は、ビジュアルインターフェイスのデバッグを行う開発者、学習教材を作成する教育者、ビジュアルデータをレビューする研究者をサポートすることができ、テキストと画像を組み合わせたマルチモーダルなタスクにとってインパクトのあるツールとなる。
クロード4を試す方法をいくつか紹介しよう：
クロード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る。
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のモデルの使用が容易になる。
クロード4は、AIモデルがどれほど進歩したかを示す好例だ。より強力な推論力、より優れた記憶力、テキストと画像の両方を処理する能力を備え、より複雑な実世界の仕事のために作られている。
コーディング、データ分析、AI搭載ツールの構築など、Claude 4はあなたのタスクをサポートします。LLMの改良が進むにつれ、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っていくだろう。
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