Anthropicクロード4は、推論能力、コンテキストウィンドウサイズ、一般的なパフォーマンスの向上などのアップデートが含まれています。
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 、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track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。
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クロードモデルは、リリースの度にスピード、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。
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、クロード・オーパス4は、改良されたメモリー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track 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。
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。
クロード4は、アマゾン・ベッドロックやGoogle バーテックス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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