私はAnthropicのClaude AIツールを全く異なる仕事に使っている：モデル、Code、Coworkの選び方

Anthropicは現在、世界で最も価値のあるAI企業であり、今月初めにはセカンダリーマーケットで驚異の1.2兆ドルの評価を受けています。同社の製品は今年に入ってからずっとニュースの見出しを飾っており、特に米国政府がAnthropicのFableモデルの使用を一時禁止した後は顕著です。Fableはあまりにも賢く、危険すぎると判断されたためです。しかし、誇大広告、興奮、誇張、そして経済的な狂気を切り抜けると、Anthropicの製品の中であなたや私が気にするかもしれないものは何でしょうか？Claude.ai、Claude Code、Claude Coworkとは何でしょうか？Haiku、Sonnet、Opus、Fable、Mythosとは何でしょうか？

この記事では、これらの質問に深く掘り下げます。特にClaude.ai、Claude Code、Claude Coworkに焦点を当てますが、Haiku、Sonnet、Opus、Fable、Mythosも全体像に位置づけます。

自動車の比喩

時には、何かを自動車に関連付けると理解しやすくなることがあります。Anthropicの製品群でやってみましょう。自動車ディーラーに入ると、通常2つの選択をします。車種を選びます。普通のセダンが欲しいですか？SUVが欲しいですか？ピックアップトラックが欲しいですか？それぞれに長所と短所があり、特定の活動に利点があります。2つ目の選択は、そのSUVやセダンにどのような装備をするかです。重要なのはエンジンの大きさです。私はダッジ・チャレンジャーRTを持っています。とても素敵なマッスルカーです。チャレンジャーシリーズは、元気いっぱいの日常使いから競技用レースカーまで様々で、主な違いはエンジンとサスペンションです。私の車には375馬力の5.7リッターHemi V8が搭載されています。十分にパワフルで、私が試す勇気のないレースモードさえあります。しかし、私の車のエンジンは、6.2リッターのスーパーチャージャー付きハイアウトプットHemi V8には遠く及びません。後者はチャレンジャー・デーモンを公道走行可能なモンスターに変え、ドラッグストリップの過酷さに対応できます。しかし、私は自分の車に多少の加速性能と唸り声を求めていますが、ドラッグストリップやサーキットに持っていくつもりはありません。ホームセンターやコーヒーのドライブスルーに行くだけです。在宅勤務なので通勤にも使いません。

AIに話を戻しましょう。Haiku、Sonnet、Opus、Fable、Mythosはすべて大規模言語モデル（LLM）であり、大まかに言えば異なるエンジンサイズに相当します。自動車の比喩を使うと、なぜFableとMythosが禁止されたかがわかります。それらはまるでレースカーのエンジンのように、途方もなく強力で、はるかに高価です。Opusは私の素敵な375馬力V8のようなものです。パワフルですが、過度ではありません。HaikuとSonnetは、一部のダッジで利用可能な小さなV6エンジンのようなものです。良くはありますが、素晴らしいわけではありません。

次に、Claude.ai、Claude Code、Claude Coworkを、異なる用途に使われる異なる車種と考えてください。Claude.aiはチャットボットであり、Claude CodeとClaude Coworkはあなたの代わりにタスクを実行するエージェント的なヘルパーです。エージェント的なClaude CodeとCoworkは、基本的な自動車というより、ピックアップトラックやパネルバンに近いです。彼らは仕事をこなします。さらに、スキルやプラグインで特別に装備することもでき、それは作業用バンの屋根に梯子が載せられ、内部に工具や専門的なギアが装備されているのに似ています。

チャットボット vs. エージェント

簡単に言えば、チャットボットは質問に答え、エージェントは物事を実行します。もちろん、これはかなりの単純化ですが、議論の良い出発点です。2023年に生成AIが初めて登場したとき、私たちはプロンプトや質問をチャットボットに与えているだけでした。AIはその膨大な知識ベースを検索して質問に答えました。しかし、訓練データにはカットオフ日付があり、その後はAIは情報を持っていませんでした。約1年後、チャットボットはライブのウェブ検索を回答に組み込めるようになりました。これにより、技術的にはAIの「思考」方法が変わりました。というのも、訓練データとウェブ全体（またはアクセス可能な部分）という2つの情報源を使用するようになったからです。彼らは会話を続け、以前の会話からの情報を保持し、セッション間でユーザーについて何かを知り、プログラミングのような作業を実行できるようになりました。ただし、プログラムにコピー＆ペーストできるコードの塊を提供するという制限はありました。

ChatGPT、Claude.ai、Geminiはすべてチャットボットです。ブランディングは少々混乱します。なぜなら、GeminiはGoogleが自社のAIを指すマーケティング用語として使用しているからです。一方、AnthropicとOpenAIはどちらも、エージェントツールを指定するためにチャットボット名の後に焦点語を使用しています。したがって、ChatGPTはチャットボットであり、ChatGPT WorkとChatGPT Codexはエージェントです。同様に、Claudeはチャットボットであり、Claude CodeとClaude Coworkはエージェントツールです。

別の例えをしましょう。実際に電話で会話していた頃、電話で楽しく会話できる友人が何人かいました。しかし、午前3時に来てアパートの配線を再配線し、サーバーラックに電源を供給してくれる友人もいました。前者をチャットボットカテゴリー、後者をエージェントと考えてください。チャットボットは話します。エージェントは複数のステップにわたる複雑なタスクを実行できます。

Claude Code

Claude Codeはおそらく最も有名なコーディングエージェントですが、現在では主要なプロバイダーのほとんどが独自のコーディングツールを持っています。エージェンティックAIの考え方は、エージェントが一連のタスクを計画して実行し、プロジェクトの中で意思決定を行い、軌道修正し、目標の完了まで継続できるというものです。Claude CodeやCodexの場合、コードのブロックを1つ書いてチャットボットの出力画面に表示するのではなく、ディレクトリを作成・変更し、ファイルを作成・変更し、ファイルを実行し、結果を確認し、シェルスクリプトを起動し、画像を生成し、さらには独自のプログラムを書いて実行します。それらは驚くべきものですが、完璧とは程遠く、強力な指導が必要です。私はClaude Codeに、複雑な画像分析と変換機能の構築という、個人的に開発するには1年かかるような課題を与えたことがありますが、それでも愚かなミスを犯します。私はそれに、それらの能力の使い方と、どの能力を開発すべきかを指示しなければなりません。

それでも、私の継続的な関与により、それらは大規模で複雑なプログラミングプロジェクトを構築してきました。重要なのは、私自身がコーディングした場合に比べ、構想から完成までの時間が大幅に短縮されたことです。ただし、私には経験があることを覚えておいてください。私は元計算機科学の教授であり、製品マーケティングディレクターやエンジニアリングマネージャーを務めたこともあります。つまり、プログラミングと同じくらい、製品とエンジニアの管理方法を知っています。私は15年間ソフトウェア会社を経営していました。最終的に、人材管理と給与支払いから、作家、教師、アドバイザーとしてのキャリアに移行しました。しかし、これらの管理スキルはエージェント管理に直接応用できます。

Claude Codeとの作業は、Slackでチームメンバーと話すのと非常に似ています。私は課題や評価を与え、一連のタスクに取り組ませます。実際、この記事をキーボードで打っている間にも、Claude Codeは難しい画像分析と変換機能のコーディング課題に取り組んでいます。一人の開発者として、Claude CodeやCodexとペアプログラミングできることは非常に強力で、根本的に解放感があります。

Claude Cowork

Claude CodeとCodexはコーディングエージェントであり、その主要なワークフロー、インターフェース、機能セットはコーディングプロジェクトの作成向けに設計されています。AnthropicとOpenAIはどちらも、ファイルの整理やプレゼンテーションの作成など、コンピューターの使用により適した生産性ワークフローエージェントも公開しています。AnthropicではそれがClaude Coworkであり、OpenAIではChatGPT Workです。

私の典型的な例は、CoworkとWorkを使ってPDFフォルダーをテーマ別に整理することです。従来のユーティリティは日付やファイルタイプで簡単にソートできますが、カテゴリを決定し分類法を作成するにはAIが必要です。私はCoworkとWorkの両方を使って、ファイルをより説明的な名前に変更し、フォルダーカテゴリのセットを決定し、各ファイルの内容に応じてPDFをそれらのフォルダーに移動しました。

ワークフローエージェントは（許可を得て）コンピューターを制御し、ブラウザを使用し、プログラムを実行し、ドキュメントを生成することもできます。これらのツールは、いずれもコーディングエージェントから発展しました。コーディングエージェントが完全な能力を発揮するには、フォルダーやファイルを作成・移動し、プログラムを実行し、さらにはコンピューターを制御できる必要がありました。やがて、AnthropicとOpenAIのマネージャーは、一部のユーザーがコーディングエージェントを明らかにコーディング以外のタスクに使い始めたことに気づきました。両社がワークフローエージェントによりユーザーフレンドリーな作業環境を整えたのは2026年になってからで、非プログラミングタスクを実行する人々にとってより親しみやすくなりました。

別の例として、私はClaude Coworkに、1週間分のメール（その週は7,000通以上）を調べさせ、私が書いている記事のトピックに関する特定の意見を持つものを見つけさせました。そのような作業は通常、半日以上かかり、その間私はますます不機嫌になります。AIに委任することで、必要な情報を得られ、一日の終わりにはかなり気分が良くなりました。

最近、私は複数のコーディングエージェントとワークフローエージェントを組み合わせて研究や分析を行うことが特に強力だと感じています。本当にチームと仕事をしているように感じます。

部屋の中の象

最後に、2つの大きな「部屋の中の象」、すなわち雇用の代替とセキュリティについて議論したいと思います。AIエージェントが雇用に影響を与えていることは間違いありません。また、出力の質を低下させており、その結果、オンライン、YouTube、Amazonの書籍で多くのAIスロップ（質の低いコンテンツ）が見られます。しかし、私のような個人実践者にとっては、それらは力の増幅器です。AIを自分の仕事の補完に使う場合、それはプログラマーやアシスタントを雇う代わりということではなく、自分で作業をする（はるかに時間がかかり手首に負担がかかる）か、あるいは単にそのタスクに着手しないか、のどちらかです。

コーディングエージェントが初級レベルの仕事を減らしているという報告もありますが、同時にAIを監督する新しい役割も生まれています。独立系開発者はそれらを活用してプロジェクトを迅速に完了し、大企業は効率を高めるために使用しています。最終的に、仕事の性質は変わりつつありますが、人間の監督は依然として不可欠です。

セキュリティ面では、エージェントはあなたのコンピューター、ファイル、ネットワークにアクセスする必要があるため、リスクが伴います。AnthropicとOpenAIはどちらもサンドボックスとセキュリティ対策を実施していますが、まだ脆弱性があります。エージェントはファイルを誤って変更したり、機密情報を漏洩したり、危険なコマンドを実行したりする可能性があります。したがって、エージェントに完全な自由を与えてはならず、その操作を監視し、権限を制限する必要があります。私はエージェントを隔離された環境で実行し、すべての変更を注意深くレビューしています。

結論として、AnthropicのClaudeツールは、チャットからコーディング、ワークフローに至るまで包括的なソリューションを提供しますが、ユーザーはその能力と限界を理解し、安全かつ効果的に利用する必要があります。