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、法務文書の要約などのタスクでは、通常、異なるツールを使用するか、専門分野の知識が必要です。近年では、AIの進歩により、1つ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るようになっています。

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、Webサイト、会話など、膨大な量のテキストを分析し、人々の文章や話し方に関するパターンを認識することで学習します。トレーニング後のLLMは、質問への回答、コードの記述、文書の要約など、指示がほとんどなくてもさまざまな言語ベースのタスクを実行できます。

このようなモデルを開発している企業の1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、扱いやすいAIシステムの開発に注力しています。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つのバージョンがあります。

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、深い推論と持続的な集中力を必要とする、より複雑なタスク向けに構築されています。あるテストでは、自身のメモリ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進行を維持することで、Pokémon Redをプレイすることさえできました。

図1. Claude 4がPokémonをプレイしている例です。

Claude Sonnet 4は、Claude Opus 4ほど高性能ではないものの、より高速かつ効率的で、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選択肢です。この記事では、Claude 4の主な機能と、どのような分野で活用されているかを見ていきます。さっそく始めましょう。

大規模言語モデル（LLMs）の概要#

Claude 4とその機能について詳しく見ていく前に、大規模言語モデルが実世界でどのように利用されているかを確認しましょう。

最先端のLLMの多くは、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基盤としており、長いテキスト全体で単語同士の関係を理解するのに役立ちます。これにより、文章のオートコンプリートにとどまらず、文書の要約、コードの記述、質問への回答、言語の翻訳などが可能になります。

実際、LLMの大きな強みは柔軟性です。トレーニング後は、追加のチューニングをほとんど、またはまったく行わずに、幅広いタスクに使用できます。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、さまざまなアプリケーションで役立ちます。

図2. 大規模言語モデルのユースケースです。

AIの導入が進む中、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 tutoringツールによる学生支援、VS Codeのようなコーディング環境内での開発者支援、専門家による契約書・レポート・データの容易な精査などに活用されています。一方、一部のLLMはAIエージェントに統合され、計画、調査、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ようになっています。

Claude LLMの進化#

AnthropicのClaudeモデルは、リリースごとに速度、推論能力、総合的な性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見てみましょう。

• Claude Instant 1.2、2、2.1：これらの初期モデルは、コスト効率に優れた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、200,000トークンのコンテキストに対応し、完全なトランスクリプトのような長い入力を1回のインタラクションで処理できるようになりました。
• Claude 3 Haikuと3.5 Haiku：速度と効率性に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、リアルタイム性が求められる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の取れたモデルでした。大規模なプロンプトと長い出力に対応し、さまざまなビジネス用途に適していました。
• Claude 3 Opus：複雑で推論を多用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、Opusは詳細で正確な応答を生成し、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の発売まで、最も先進的なClaudeモデルでした。より詳細な応答を実現する拡張思考モード、長時間のタスクにおける一貫性の向上を導入し、高度なプログラミング、詳細な分析、長文の執筆に適していました。

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を処理する方法に関する考え方を変えます。速度や出力品質だけに焦点を当てるのではなく、Anthropicの最新モデルであるClaude Opus 4とClaude Sonnet 4は、持続的な推論、コンテキスト処理の改善、より信頼性の高い性能を支援することを目指しています。

たとえば、Claude 4モデルはタスクを完了する際により慎重に思考し、近道やトリックの使用を避けます。実際、Sonnet 3.7などの以前のバージョンと比較して、そのような行動を取る可能性が65%低くなっています。

両モデルのもう1つの重要な機能が拡張思考です。これにより、応答する前に一時停止し、複数のステップを検討できます。そのため、分岐するタスクの処理、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、慎重なステップごとの推論が重要な状況で、Claude 4は特に役立ちます。

さらに、Claude Opus 4ではメモリ機能が改善されています。開発者がローカルファイルへのアクセスを提供すると、モデルは永続的なメモリファイルを作成・参照し、セッションをまたいで重要な詳細を追跡できます。

両モデルは外部ツールと連携するようにも構築されています。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、開発者は応答の生成、実世界のデータとのインタラクション、バックグラウンドタスクの実行、ワークフローの一部としてのカスタムツールの使用が可能なAIシステムを作成できます。

Claude 4 AIモデルの用途#

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の想定される利用方法の中心です。これらのモデルは、プロンプトに応答するだけでなく、より複雑なタスクへの対応、ツールとの接続、より大規模なシステムの一部としての動作を目的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をどのように活用できるかを見ていきましょう。

Claude Opus 4のコーディング能力を見る#

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難しい場合があります。そのため、1人が記述し、もう1人がレビューするペアプログラミングは、長年にわたって信頼されてきたアプローチです。Claude Opus 4のようなAIモデルを使用すれば、開発者はインテリジェントなアシスタントから同様の支援を受けられるようになります。

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構築されています。オープンソースコードの実際のバグをAIモデルがどの程度修正できるかを確認するSWE-benchや、コマンドライン環境でのタスク処理能力をテストする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、新しい関数の記述、編集の提案、バグの修正などを支援しています。

図3. VS Code上のClaude Codeインターフェースです。

Claude 4のビジョン機能#

Claude 4はテキストやコードだけでなく、画像の分析も得意です。以前のモデルを基盤として、文章コンテンツとともに画像を分析・解釈できる、より強力なビジュアル機能を備えています。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は視覚情報の解釈を得意としていますが、限界もあります。人物を認識できず、チェス盤や時計のような正確なレイアウトの把握に苦労する場合があり、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。

適切に活用すれば、Claude 4の画像機能は、ビジュアルインターフェースのデバッグを行う開発者、教材を作成する教育者、ビジュアル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、大きな効果を発揮するツールです。

Anthropicの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ますが、Opus 4にはProティア経由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ますが、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。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モデルです。

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。

主なポイント#

Claude 4は、AIモデルがどれほど進化したかを示す好例です。より強力な推論、改善されたメモリ、テキストと画像の両方を処理する能力を備え、より複雑な実世界の作業に対応できるよう構築されています。

コーディング、データ分析、AI搭載ツールの構築など、Claude 4はさまざまなタスクを支援できます。LLMが進化し続けるにつれて、Claudeのようなツールは日常のワークフローでさらに一般的になるでしょう。

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