Anthropicは、Claude 3.7 SonnetとClaude Codeを発表しました。Claude 3.7 Sonnetは世界初のハイブリッド推論モデルとして、独自の推論モードと優れた性能を備えています。一方、Claude Codeは強力なインテリジェントコーディングツールです。これらの発表はAI分野で大きな注目を集め、ユーザーにより効率的でインテリジェントなサービスと開発体験を提供します。

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Claude 3.7 Sonnetの概要

  • ハイブリッド推論モード：Claude 3.7 Sonnetは、Anthropicがこれまで開発した中で最もインテリジェントなモデルであり、世界初のハイブリッド推論モデルでもあります。標準的な思考と拡張的な思考の2つのモードを融合しています。標準モードでは、Claude 3.5 Sonnetのアップグレード版として迅速に対応し、拡張思考モードでは、モデルが自己反省してから回答を返すため、数学、物理学、指示遵守、コーディングなどのタスクで性能が大幅に向上します。
  • 思考時間の制御：APIユーザーは、モデルの思考予算、つまりClaudeの思考をNトークン以内（最大値は128Kトークンの出力制限）に制限することを指定でき、速度（とコスト）と回答の質のバランスを取ることができます。
  • 性能最適化の方向性：企業が実際LLMを使用する方法をより反映する現実的なタスクに重点を置いて開発されており、数学やコンピュータサイエンスのコンテスト問題の最適化は少ないです。SWE-bench Verified（AIモデルが現実世界のソフトウェア問題を解決する能力を評価）やTAU-bench（複雑な現実世界のタスクにおいてAIエージェントがユーザーやツールと対話する能力をテストするフレームワーク）などの複数のベンチマークテストで、Claude 3.7 Sonnetは優れた成績を収めています。
  • セキュリティの向上：Claude 3.7 Sonnetは、有害なリクエストと良性のリクエストをより細かく区別し、前世代と比べて不要な拒否が45％減少しました。

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Claude 3.7 Sonnetの機能ハイライト

  • 強力な推論能力：拡張思考モードでは、複雑な問題に対しても段階的な推論を行うことができます。例えば、ゲーム理論の数学問題であるモンティホール問題を解く際には、詳細な思考プロセスを示し、ユーザーが問題解決の考え方を深く理解するのに役立ちます。
  • 優れたコーディング能力：コーディングとフロントエンドWeb開発において卓越したパフォーマンスを発揮し、SWE-bench Verifiedベンチマークテストで70.3％（カスタムフレームワーク使用時）と62.3％（標準フレームワーク使用時）の高得点を獲得しました。OpenAIのo3-mini (high)、DeepSeek R1などのモデルをはるかに凌駕しており、開発者が複雑なゲームの作成、物理シミュレーションの実装、Webページの再現など、プログラミングタスクを効率的に完了するのに役立ちます。
  • 優れたマルチモーダル能力：テキストと画像の統合処理において顕著な向上が見られ、マルチモーダルタスクを処理する可能性を秘めており、画像とテキストを含む複雑な状況で活躍できます。
  • 正確な指示の理解と実行：指示遵守において優れたパフォーマンスを発揮し、ユーザーの指示を正確に理解して実行します。IFEvalテストで93.2％の高得点を獲得しており、ユーザーから与えられた様々なタスク指示を効率的に完了できます。
  • 幅広い言語サポートと理解力：多言語質問応答（MMMLU）テストで86.1％の成績を収め、様々な言語の理解と処理能力が高いことを示しており、様々な言語を使用するユーザーのニーズに対応できます。
  • インテリジェントな問題解決能力：数学、物理学などの問題を解決する際に優れたパフォーマンスを発揮します。例えば、MATH 500テストでは96.2％の精度を達成しており、学生や研究者などに効果的な解法の支援を提供できます。
  • 柔軟な思考モードの切り替え：ユーザーは必要に応じて、標準的な思考と拡張的な思考モードを簡単に切り替えることができ、複雑さの異なる問題に対応できます。標準モードは、簡単な情報を迅速に取得するのに適しており、拡張思考モードは複雑なタスクの処理に使用します。
  • カスタマイズ可能な思考予算：APIユーザーは、タスクの必要に応じて、モデルの思考トークン数を正確に設定することで、思考時間とコストを柔軟に制御し、回答の質と取得速度のバランスを取ることができます。

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適用シーン

  • プログラミング開発：開発者がコードを記述、プログラムをデバッグ、コード構造を最適化するのを支援します。ゲーム、アプリケーション、またはWebサイトの開発において、コードフレームワークを迅速に生成し、コードの問題を解決することで、開発効率を向上させます。
  • 学術研究：研究者が文献レビュー、研究問題分析、実験計画などを実施するのを支援します。複雑な学術問題の処理において、専門的な知識と論理的分析のサポートを提供します。
  • コンテンツ作成：作家や編集者などのクリエイターにインスピレーションを与え、記事、物語、レポートなどのコンテンツの作成を支援し、創作の質と効率を向上させます。
  • インテリジェントカスタマーサービス：企業のカスタマーサービスシステムに適用し、顧客の質問に迅速かつ正確に回答し、顧客のニーズを理解し、高品質なサービス体験を提供します。
  • データ分析：大量のデータを分析・解釈し、企業や研究者がデータから価値のある情報を抽出し、トレンド予測や意思決定支援を行います。
  • 教育分野：インテリジェントな指導ツールとして、生徒が様々な科目の問題を解決するのを支援し、学習方法や考え方を提供し、教師の教育活動を支援します。

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Claude 3.7 Sonnetの使い方

  1. 使用プラットフォームの選択：Claude 3.7 Sonnetは、Claude.aiプラットフォーム（Web、iOS、Androidに対応）、Anthropic API、Amazon Bedrock、Google CloudのVertex AIを通じてアクセスできます。ユーザーは、自身のニーズと使用状況に合わせて適切なプラットフォームを選択する必要があります。
  2. 登録とログイン：初めて使用する場合は、該当するプラットフォームで登録手順を完了し、アカウントにログインして使用画面にアクセスします。
  3. 思考モードの選択：問題の複雑さに応じて適切な思考モードを選択します。問題が比較的単純な場合（一般的な情報の問い合わせなど）は、標準モードを選択して迅速な応答を得ることができます。問題が複雑な場合（数学の問題、プログラミングタスクなど）は、拡張思考モードを選択します。
  4. 問題の入力：「Pythonスクリプトを作成してデータ分析機能を実装してください」や「この物理実験の原理を分析してください」など、入力欄に問題や指示を明確かつ正確に入力します。
  5. 回答の取得：モデルは選択したモードと入力された問題に基づいて処理を行い、ユーザーはしばらく待つと回答を得ることができます。回答に満足できない場合や、さらに議論が必要な場合は、モデルに質問を続けたり、問題の表現を調整したりすることができます。
  6. 思考予算の調整（APIユーザー）：APIユーザーの場合、回答の質と速度に特定の要件がある場合は、思考予算（トークン数）を設定してモデルの思考時間を制御し、リクエストで関連パラメータを明確に設定できます。

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結論

Claude 3.7 SonnetとClaude Codeの発表は、AI分野における重要な進歩です。Claude 3.7 Sonnetは、そのハイブリッド推論モード、強力な機能、幅広い適用シーンにより、ユーザーに全く新しい体験をもたらします。Claude Codeは、開発者に効率的なコーディング支援ツールを提供します。これらは、AnthropicのAI技術における革新的な能力を示すだけでなく、AI業界全体の進歩を促進しています。

しかし、AI技術は進化を続けており、将来はさらに多くの可能性が秘められています。使用中に何か新しい発見、面白い体験、貴重な提案があれば、コメント欄で共有してください。