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【資料作成から解放？】ChatGPT超えの最新AIモデル「Claude 3.7」の性能が半端ない。使い方と活用事例5選を徹底解説。《資料作成・ゲーム開発が爆速に》

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チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️

〜3月4日 21:00

みなさん、こんにちは。
チャエンです！（自己紹介はこちら）

Claudeの新モデルが久々に公開されました🔥
資料作成やコード生成など、かなり実務で使えるレベルに進化を遂げ、肌感今までの5倍は精度が上がった感じがします。これは使えます！

先週はGrokの進化を紹介したのですが、すでに上回るAIモデルが公開されて本当に早いAI業界、恐ろしいですね…
今回はClaude 3.7 sonnetの概要やベンチマーク比較、他のツールとの比較や活用事例などを紹介します。

Claude 3.7はコード生成→プレビューが強みです。仕事の仕方が大きく変わると思うので、ぜひ使い方を覚えてどんどん活用してください💡

Youtubeでの説明はこちら



1. Claude 3.7 sonnetについて

Claude 3.7 Sonnetは、Anthropic社が2025年2月に発表した最新のAI言語モデルです​。前バージョンClaude 3.5 Sonnetから大きく進化し、ハイブリッド推論モデルと呼ばれる新アーキテクチャを採用しています。

1.1 史上初のハイブリッド推論モデル

ハイブリッド推論モデルは、即時応答が得意な即時応答モードと、段階的な深い推論を行う拡張思考モードの両方が1つのモデルに含まれています。

  • 即時応答モード: 簡単な質問や日常的なタスク向き。従来のClaudeシリーズと同様、最短時間で最適な回答を生成できます。

  • 拡張思考モード: より複雑な問題や深い推論が求められる場面向き。長文の要約、論理的推論が必要な数学問題、詳細なコーディングレビューなど、ステップバイステップで考える時間を確保し、より高度で正確な答えを導き出します。

状況に応じてモードを使い分けることで、シンプルな質問には素早く答え、複雑な問題には時間をかけて丁寧に考えることができます。拡張思考モードはすべての有料プランで利用できます。

1.2 文章生成・図解の精度向上

指示理解能力が向上し、プロンプトに対してより適切で的確な回答を生成できるようになりました​。微妙なニュアンスをくみ取った自然で高品質な文章作成が可能になり、冗長すぎず簡潔すぎないバランスの良いアウトプットを得やすくなっています​。

また最大約20万トークンもの非常に長い文脈を保持でき、大量のテキストも一度に読み込んで処理できます​。長文入力時の「ハルシネーション」（事実誤認）も低減されており、大量データを扱う場面で信頼性の高い回答を返せる点はビジネス利用に大きな強みです​。

グラフや図表など構造化データの解釈能力も強化されており、視覚情報を含む内容についても一貫性のある説明や分析ができるようになりました​。ビジネス文書の要点整理やデータの図解説明なども精度が上がっています。

1.3 コーディング能力の大幅向上

従来モデルよりもコードの生成精度、エラーチェック、デバッグ支援が強化されており、AIによるプログラミング支援が実用レベルに到達していることがわかりました。またリファクタリングの支援も強化されており、コードの可読性やパフォーマンスを向上させる提案を行い、保守性の高いコードに最適化が進んでいます。

ゲームも簡単に作れるようになりました。

1.4 Claude Code：エージェント型コーディングツール

新たに「Claude Code」というエージェント型コーディングツールが搭載されました。開発者がターミナル上で直接AIにエンジニアリングタスクを委任できる初の機能であり、ChatGPTのoperatorのような感じです。AIにルーチンワークを任せながら、創造的な作業に集中できるようになります。

【任せられるタスク例】

  • コードの検索・読み取り: 大量のコードベースの中から、該当部分を素早く検索し、理解・要約。

  • ファイルの編集: 変更が必要な部分を特定し、最適な修正を適用。

  • テストの作成・実行: 自動でユニットテストを生成し、テストの実行・結果の分析まで行う。

  • GitHubへのコミット・プッシュ: 変更内容をGitHubにコミットし、リモートリポジトリへプッシュ。

内部テストによると、Claude Codeは通常45分以上かかる作業を一度の操作で完了できることが確認されています。つまり開発サイクルの短縮やオーバーヘッドの削減につながり、特にアジャイル開発を実践するチームにとって大きなメリットとなります。

【Claude Codeの活用シーン】

  • コードレビューの自動化: 変更履歴を分析し、改善点を提案。

  • リリース前の最終チェック: セキュリティの脆弱性や潜在的なバグをスキャンし、修正提案。

  • インシデント対応: ログを解析し、問題の特定と修正策の提示。

1.5 価格とプラン

Claude 3.7 Sonnetの料金体系は前バージョンと同じで、コスト面でも非常に競争力があります。

  • 入力トークン: 100万トークンあたり $3

  • 出力トークン: 100万トークンあたり $15

特に大容量のテキスト処理やコーディング支援を考慮すると、業務利用においても手頃なコストで運用できる点が魅力です。

1.6 他のサービスとの統合について

Claude 3.7 Sonnetは、BoltやCursorなどのコーディング特化AIとの連携で、複数ファイルにまたがるリファクタリングやバグ修正、コード生成を迅速かつ精度高く実現しています。さらに、GitHub、GitLab、Replitなどのクラウドプラットフォームとも統合され、リポジトリのコード全体を把握しながら自動コミットや対話型コード補完を可能にすることで、開発プロセス全体の効率と生産性を大幅に向上させています。

2. ベンチマーク比較

Claude 3.7 Sonnetは前バージョンより大幅に強化され、各種ベンチマークテストでも前モデルを上回る最先端の成績を収めています。特にモデルがどれだけ深く考えるかをユーザーがAPIで細かく設定できるため、簡単な質問への高速応答から、複雑な課題をじっくり解かせる使い方まで自由自在です。

今回モデルの賢さの底上げをしたのが拡張思考モードの効果です。拡張思考モードでは回答までに時間はかかるものの、その分数学・物理・プログラミングなど難易度の高い課題で推論精度が飛躍的に向上します​。

モデルが内部で自己検証を行うため、可視化された思考プロセスをチェックすることで回答の妥当性を検証できる利点があります。例えば「なぜその答えに至ったか」をモデルの思考ログから追えるため、結果の信頼性を自分で確認・説明できるのです。これは従来のAIモデルにはないClaude 3.7 Sonnet独自の強みと言えるでしょう。

2.1 その他ツールとの比較

ソフトウェア開発分野の指標であるSWE-bench (Software Engineeringベンチマーク)では、Claude 3.5 Sonnet（従来モデル）の正答率49.0%に対し、Claude 3.7 Sonnetは62.9%を達成し、大幅な精度向上を示しました​。

さらに拡張思考モードを有効にすると70.3%と一段とスコアが伸びており、OpenAIのモデル（OpenAI o1やo3-mini）や他社モデル（DeepSeek R1など）の約49%前後という成績を大きく引き離しています​。この結果からも、コードを含む実践的な問題解決能力でClaude 3.7 Sonnetが業界トップクラスであることが分かります。

2.2 複数のテクノロジーパートナーによる評価

以下の評価からも、Claude 3.7 Sonnetが現実の開発環境で役立つAIとして進化していることが分かります。

  • Cursor（AIコーディングアシスタント）: Claude 3.7 Sonnetを搭載することで、コード補完の精度が向上し、開発のスピードアップに寄与。

  • Cognition（AIエンジニアリングツール開発企業）: Claudeを活用したコード解析ツールの開発が進んでおり、バグ検出の正確性が向上。

  • Vercel（フロントエンド開発プラットフォーム）: Webアプリのコード生成やスタイルガイド適用にClaude 3.7 Sonnetを活用し、開発効率の向上を確認。

  • Replit（クラウドベースの開発環境）: AI支援によるリアルタイムコーディング支援の精度が向上。

3.異なるチャットボットとの精度比較

ChatGPT o1, Claude 3.5と今回の新モデルClaude 3.7 Sonnetの3つに同じプロンプトを投げて出力の違いを確認します。

これを見てどのAIモデルに課金するか判断いただければと思います。
また、そのあとは実際のプロンプト付きの活用事例10選も紹介いたします。

必ず、最後まで見てみてください🔥

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