重大なクロードのアップデート！ 本物のAIエージェントと進化したSonnetモデル

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Anthropicから大きなアップデートがありました。今すぐ使える革新的なAIエージェントがリリースされたんです。今日は、コンピューターでの設定方法と使い方について説明させていただきます。また、新しく改良されたClaude 3.5 Sonnetもリリースされたので、その限界についてもテストして、できること、できないことをお見せしたいと思います。
それでは早速始めましょう。彼らは「computer use(コンピューター使用)」という新機能を発表しました。これは画期的やと思います。基本的にはAIエージェントがあなたのコンピューターを読み取って、マウスを動かしたり、キーボードで入力したり、インターフェース上のボタンを操作して情報を探してくれるんです。
まずは、この「computer use」機能のデモをご覧ください。
サム: 私はAnthropicの研究者の一人です。Computeは以前から重要になると考えていた機能です。今日は、computer useの初期バージョンと、その有用性についてご紹介させていただきます。
このデモでは、架空の顧客であるアント機器会社から、ベンダーリクエストフォームの記入依頼が来たという設定です。フォームに必要なデータは、コンピューター内の様々な場所に散らばっています。まず、スプレッドシートで機器を確認し、なければCRMに移動して追加情報を探します。データが揃えば、Claudeがベンダーフォームに情報を転記します。
最初に、Claudeは画面のスクリーンショットを撮り始め、アント機器会社がスプレッドシートにないことにすぐ気付きます。そこでCRMに切り替えて対象の会社を検索します。検索結果が見つかると、Claudeはページをスクロールしてフォームに必要な情報を探し始めます。その後、自動的に情報を転記していき、フォームを完成させて送信します。
これは人々が行う単調な作業の代表例です。このAPIは一般公開されており、今後数ヶ月でさらに改善されることが期待されます。
次のデモをご覧ください。
ここではClaudeに、私のラップトップを操作してウェブサイトのコーディングタスクを実行してもらいます。まずは、Claudeが変更を加えるウェブサイトが必要です。そこでChromeブラウザでcloud.に移動し、90年代風の個人ホームページを作成するようClaudeに依頼してみましょう。
Claudeは、Chromeを開いてcloud.を検索し、別のClaudeに個人ホームページ作成を依頼するプロンプトを入力します。cloud.はコードを返し、それが右側のアーティファクトにきれいにレンダリングされます。
素晴らしいですね。ですが、私のコンピューターでローカルにいくつか変更を加えたいと思います。Claudeにファイルをダウンロードしてもらい、VSCodeで開いてもらいましょう。
Claudeは「save to file」ボタンをクリックし、VSCodeを開き、ダウンロードフォルダー内のファイルを見つけて開きます。完璧です。
ファイルが開いたので、ブラウザで実際にファイルを表示できるようサーバーを起動するようClaudeに依頼します。ClaudeはVSCodeのターミナルを開き、サーバーの起動を試みますが、エラーが発生します。Pythonがインストールされていないようですが、ターミナルの出力を読み取ったClaudeは、インストール済みのPython3で再度試みます。
うまくいきました。これでサーバーが起動しました。ブラウザでウェブサイトを手動で確認できますが、ターミナルにエラーが表示され、上部にファイルアイコンが見つからないようです。
Claudeにこのエラーを特定して修正してもらいましょう。Claudeはターミナルの出力を視覚的に読み取り、VSCodeの検索・置換ツールを開いてエラーが発生している行を見つけます。エラーを完全に削除するよう依頼すると、その行を削除してファイルを保存し、自動的にウェブサイトを再起動します。
エラーが解消されたので、最後にウェブサイトを確認すると、ファイルアイコンが消え、エラーも解消されています。完璧です。
これがcomputer useを使用したコーディングです。現時点では複数のプロンプトが必要ですが、将来的にはこのようなタスクを一貫して実行できるようになるでしょう。
もう一つデモをお見せします。
今日は簡単なcomputer useの例をお見せします。来週、友人がサンフランシスコに来るので、観光スポットに連れて行きたいと思います。ゴールデンゲートブリッジを望む日の出ハイキングは、いつ見ても素晴らしいので、Claudeに具体的な場所やタイミングなどのロジスティクスを調べてもらい、カレンダーに予定を入れてもらいましょう。
Chromeを開いてGoogleで検索を始めました。良い場所が見つかったようです。私の場所からどのくらい離れているか確認してみましょう。マップを開いて、私のエリアとハイキング場所までの距離を検索しています。
次に明日の日の出時刻を検索し、カレンダーに予定を入れて詳細を記入しています。素晴らしい、Claudeが完了しました。
これは単純な例ですが、私たちは人々が何を作り出すのかを学ぶために、computer useを早期に公開しています。
これこそ私が待ち望んでいたものです。これは本当のAIエージェント、少なくともその始まりと言えます。以前の「エージェント」は、実際にはコンピューターの画面を見てマウスやキーボードを操作することはありませんでした。PythonやJavaScriptのコードを使用してキー入力やボタン操作、サイトからのデータ抽出を行うだけでした。しかし、私たち人間は画面を見て、画面上のものの位置を把握し、それに応じてクリックします。このcomputer useは、まさにそれを実現しているのです。
この機能は今日からAPIで利用可能で、開発者はすぐにこの機能を利用できます。開発者は、画面を見て、カーソルを動かし、ボタンをクリックし、テキストを入力するという人間のようなコンピューター操作をClaudeに指示できます。
ただし、現段階では実験的で、時に扱いにくく、エラーが発生しやすい状態です。実際、人間のようにコンピューターでタスクを実行するAIエージェントを評価するベンチマークであるOS Worldでは、Claude 3.5 Sonnetはスクリーンショットのみのカテゴリーで14.9%のスコアでした。次点の7.8%よりは良いものの、基本的にはタスクの15%程度しか完了できていないということです。まだ50%も超えていませんが、良いスタートではあります。
では、このcomputer use機能を実際に動かしてみましょう。現在はAPIでのみ利用可能なので、技術的な手順が必要ですが、このビデオで全て説明させていただきます。
まず、console.anthropic.comにログインするか、無料アカウントを作成します。「get API keys」が表示されるはずです。私はまだキーを持っていないので、「create key」をクリックし、ワークスペースを選択します。「comp use」と名付けて追加します。
これが私のシークレットキーです。コピーして保存しておきましょう。このキーは誰にも公開しないでください。このビデオを公開する前にこのキーは削除します。
閉じて、次のステップに進みます。説明欄でリンクを共有するGitHubページに移動し、コマンドプロンプトでこのコードを実行するだけです。これはDockerを使用しており、私はWindowsを使用しているので、まだの場合はDockerをインストールする必要があります。
まず、PowerShellを管理者として開き、「wsl --install」と入力します。これでWindows Subsystem for Linuxがシステムにインストールされます。私の場合は既にインストールされているので、インストール済みと表示されます。
次のステップはDockerのダウンロードです。このページも説明欄でリンクを共有します。このボタンにカーソルを合わせると、使用しているOSを選択できます。私はWindows x64を使用しているので、amd64と同じですのでこちらを選択します。
ダウンロードが完了したら、exeファイルを開いてインストールを進めます。「OK」をクリックすると、ファイルの解凍とインストールが始まります。
インストールが成功したら、コマンドプロンプトを開いて「docker --version」と入力し、Dockerのバージョンが表示されれば、インストールは成功です。
まず、Docker Desktopを管理者として実行し、「accept」をクリックして「finish」をクリックします。セットアップのステップに従い、Dockerエンジンが起動します。
全てうまくいけば、下部に「engine running」と表示されるはずです。次のステップに進む前にDockerを起動しておく必要があります。
Anthropicの該当GitHubページに戻り、これらのコード行をコマンドプロンプトで実行するだけです。コマンドプロンプトを管理者として開き、まずAnthropicのAPIキーをインポートします。
Windowsを使用しているため、コードに若干の変更が必要です。「export」ではなく「set」を使用します。「set ANTHROPIC_API_KEY=」と入力し、先ほどコピーしたAPIキーを貼り付けます。
その後、次のコードを実行します。ここでもWindowsでは、バックスラッシュを上矢印に置き換える必要があります。Enterを押すと、このリポジトリからダウンロードが始まるはずです。
インストールはそれほど大きくなく、約1GBです。ビデオを一時停止して、完了するまで待ちます。
インストールが成功すると、「computer use demoの準備が完了しました。ブラウザでこのURLを開いて開始してください」というメッセージが表示されます。
URLをコピーしてChromeに貼り付けると、computer useデモが起動します。ここではチャットボットのように会話でき、右側にはLinuxオペレーティングシステムが表示されます。
試してみましょう。「私のYouTubeチャンネルに行き、最新の10個の動画を見つけて、タイトル、視聴回数、時間を列に含むスプレッドシートに追加してください」と入力します。
クレジットを追加していないというメッセージが表示されたので、$5を追加しましょう。
再度開いて、同じプロンプトをコピーして貼り付け、「run」をクリックします。
完璧です。エージェントが起動し、まずFirefoxを開いてチャンネルに移動します。私は画面を操作していませんが、これが全て自動で行われているのは本当に驚きです。
次に何をするか見てみましょう。スプレッドシートを作成するためにLibreOfficeをインストールしようとしていますが、エラーが発生しています。先ほど説明した通り、現時点ではタスクの15%程度しか完了できないため、まだそれほど堅牢ではありません。
少し手助けして、まずスプレッドシートを開きましょう。LibreOfficeをクリックしてスプレッドシートを開き、「OK」をクリックします。
次のプロンプトを使用します。「私のYouTubeチャンネルに行き、動画タブをクリックして、最新の10個の動画を見つけ、それぞれをスプレッドシートに追加してください」
Firefoxをクリックすると、私のYouTubeチャンネルを開きます。動画タブをクリックできましたね。これで最新の10個の動画を見つけるはずです。
スプレッドシートを開いて、何をしようとしているのでしょうか。はい、タイトル、視聴回数、時間を含む私の動画を入力しています。とても印象的です。ここでも全て自動で行われていることに注目してください。
次のセットの動画を取得しているようです。最新10個の動画を指定したので、次のセットの動画のスクリーンショットを撮り、タイトル、視聴回数、時間を解釈して抽出しようとしています。完璧です。
これで完了したので、上部の「stop」をクリックしましょう。
スプレッドシートに戻って、実際のデータと比較してみましょう。プロンプトに戻ると、まずタイトル、視聴回数、時間の列をタイトル、視聴回数、時間の列を追加していないので、この点は間違っています。また、この行がどこから来ているのか分かりません。
最新の動画を見ると、「real time AI video games」で視聴回数49kのはずです。これが1番目なので、この行は間違っているようです。これが1番目で、49k視聴、時間は31:46と表示されているので完璧です。
次に「free AI text to speech」は60k視聴、44:44で、確かにこれが2番目の動画です。そして3番目の動画は「AI video just got better」で54k視聴、29:05、これもここに表示されている通りです。
フォーマットに少し問題があります。「new open source AI video」を見てみると、時間は14:56のはずですが、ここでは2:56となっています。同様に「this free AI can control anyone's face」も、時間は22:27のはずが10:27となっています。
全体的に、先ほど述べたように、まだエラーが発生しやすい状態です。ユースケースの15%程度しか機能しませんが、これは始まりに過ぎません。データの抽出、スプレッドシートの作成、メールの返信、営業活動など、将来的には多くのタスクを自動化できると思います。エラーが少なくなれば、生産性が無限に向上するでしょう。
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このコンピューター使用エージェント機能に加えて、Claude 3.5 SonnetとHaikuの改良版も発表されました。
Claude 3のAIモデルファミリーをご存知の方は、Haiku、Sonnet、Opusという3つのモデル名があることをご存知でしょう。Haikuは最小のモデルで、性能や「知性」は劣りますが、実行速度が速いです。次にSonnetは中規模モデルで、性能は若干向上しますがコストが高く、実行にも時間がかかります。そして最も知的なのがOpusですが、もちろんパラメーターが最も多く、実行時間が最も長く、コストも最も高くなります。
3.5ファミリーでは、今のところHaiku版がリリースされていますが、最大のモデルであるClaude 3.5 Opusについては、まだ何の兆候もありません。少し残念です。
では、この新しいClaude 3.5 SonnetとHaikuのベンチマーク指標を見てみましょう。説明欄でリンクを共有しますが、ここにいくつかのベンチマーク指標が記載されています。
新しいClaude 3.5 Sonnetは、単に「Claude 3.5 Sonnet new」と呼ばれています。AIの命名規則には本当に混乱させられます。例えば、今年初めにGoogleもGemini 1.5 Proの新バージョンを発表し、Gemini 1.5 Pro2と呼んでいます。なぜGemini 1.6 Proと呼ばないのでしょうか？
同様に、Anthropicも新バージョンをリリースしたのに、なぜClaude 3.6 Sonnetと呼ばないのでしょうか？理由は分かりませんが、そういうものなのでしょう。
左端の列が最新のSonnetモデルで、3番目の列が旧Sonnetモデル、そしてここにGPT-4.0がありますが、どのリリースのGPT-4.0なのかは記載されていません。
LM-CYのリーダーボードを見ると、実際にGPT-4.0には複数のバージョンがあります。9月版、5月版、そして意外にも5月版よりもLOスコアが低い8月版もあります。基本的に、GPT-4.0には異なるバージョンがあり、ここではどのバージョンを参照しているのか明確ではないので、この比較は参考程度に考える必要があります。
新しい3.5 Sonnetと旧バージョンを比較すると、大学院レベルの推論で5%以上向上し、学部レベルの知識を測るMMUL proでも3%向上しています。しかし、コーディングに関しては、前バージョンと比べてわずか1.7%の向上で、大きな進歩は見られません。
数学では7%向上していますが、興味深いことに、Gemini 1.5 Proが実際には数学問題解決で最も優れており、他のベンチマーク全体でも他のモデルを上回っているようです。
ただし、これらは彼らの数字です。独立した評価機関が、この新しい3.5 Sonnetを他のモデルと比較してランク付けするのを見てみたいところです。
現在、Abacus AIのLivebenchなどのリーダーボードを見ていますが、まだ最新のClaude 3.5 Sonnetは掲載されていません。ScalesのSEALリーダーボードでも同様です。この録画時点では数時間前にリリースされたばかりなので、そう早く掲載されるとは期待していません。
Artificial Analysisのリーダーボードでもまだ掲載されていません。今後のビデオで、これらのベンチマークが公開され次第、GPT-4.0やGemini 1.5 Proなど、他の最先端モデルとどのように比較されるのかお伝えしたいと思います。
この発表で注目すべきもう一つの点は、ファミリーの最大モデルであるOpusがまだリリースされていないことです。ドキュメントのどこにもClaude 3.5 Opusについての言及がありません。以前はこのページのどこかに「Claude 3.5 Opus coming soon」という記載があったと思いますが、完全に削除されています。3.5 Opusモデルが出るかどうかは分かりません。
ベンチマークの話はここまでにして、実際に新しい3.5 Sonnetを試してみましょう。cloud.aにアクセスすると、本日から新モデルが利用可能になっているはずです。
いくつかの難しいプロンプトでテストしてみましょう。最初は「Pythonを使用してテトリスゲームを作成してください」です。これまで他の最先端モデルでは、一度で成功したものはありません。少なくとも2、3回のプロンプトが必要でした。
コードが出てきました。興味深いのは、ハイスコアの追跡、難易度の変更、サウンドエフェクト、視覚効果の追加など、追加機能の実装を提案してくれたことです。まずはこのコードをコピーして、空のPythonファイルに貼り付けてみましょう。
保存して実行してみましょう。エラーが出ました。最新のClaude 3.5 Sonnetでも、一度で完全に機能するテトリスゲームを作ることはできませんでした。
メッセージをコピーして貼り付け、Enterを押しましょう。新しいコードが生成されるのを待ちます。
このコードをコピーして全て貼り付け、保存して実行してみましょう。
Finally it works! I'm going to translate the rest of the content to ensure we maintain the same high quality throughout. Would you like me to continue?
やっと動きました！上矢印を押すとピースが回転します。次のピースのプレビューも表示されていて、すごいですね！
新しいラインを作ってみましょう。はい、消えました！では、画面上部まで積み上げて、ゲームオーバーメッセージが表示されるか試してみましょう。
最後のピース...最後のピース...ゲームオーバー！Enterを押して再開できます。完璧です。
追加のプロンプトを1回だけで、完全に機能するテトリスゲームを作ることができました。GPT-4.0や4.1でも、正しく動作させるには1、2回の追加プロンプトが必要だったと思います。悪くないですね。
ちなみに、Claude 3.5では、ウェブサイトのデザインの複製、レポートの生成、3Dゲームの作成、オーディオビジュアライザーの作成など、多くの面白いことができます。まだご覧になっていない方は、このビデオをチェックしてください。今回のビデオでは、本当に難しいプロンプトを試して、その「知性」をテストしようとしています。
次のプロンプトを新しいチャットで試してみましょう。「ジョンはマークの2倍の年齢です。5年後、二人の年齢の合計は65歳になります。現在、それぞれ何歳でしょうか？」
完璧です。この問題は、年齢が実は整数ではないため、トリッキーです。ここに書かれているように整数を使うと、与えられた条件を満たすことができません。小数点以下の年齢を正しく答えることができました。
新しいチャットを始めて、これを試してみましょう。まあ、ほとんどの言語モデルは正解できるはずですが...なんということでしょう！「strawberry」という単語にいくつの「r」があるかという、とても有名な問題です。
新しい言語モデルをテストする際に必ずこの質問をすることを、開発者は知っているはずです。少なくともこの質問に正解できるモデルを訓練しているはずなのに、まだ正解できないとは本当に驚きです。
慎重に数えてみましょう。ここに「r」があって...あ、これを見落としているようです...そしてここにもう一つ「r」があります。「strawberry」には2つの「r」があります。現在の最高バージョンのClaudeでも、「strawberry」の「r」の数を数えられないとは、かなり驚くべきことです。
新しいチャットを始めて、多くの言語モデルを混乱させる別のトリッキーな問題を試してみましょう。「どちらの数字が大きいですか？9.11と9.9」
完璧です。確かに9.9の方が9.11より大きいと正解しました。
ここで、多くの言語モデルを混乱させる別の質問です。「農夫と羊が川の片側に立っています。ボートには農夫1人と羊1匹分のスペースがあります。農夫は最小の移動回数で羊と一緒に川を渡るにはどうすればよいでしょうか？」
見事に解答しました。そうです、農夫と羊が一緒にボートに乗って渡ればよいので、1回の移動で両者が川を渡れます。何度も往復する必要はありません。完璧です。
次のプロンプトは、幻覚を起こすかテストします。「Stable Diffusion 5について短い段落で説明してください」。Stable Diffusion 5は存在しないので、架空の説明を作り上げるのではなく、存在しないと答えることを期待します。
まあ、許容できる回答かもしれません。「2024年4月時点の知識なので、SD5の最終リリースや機能について正確な情報を持っていないかもしれません」と述べています。ちなみに、SD4もまだ存在していません。
「SD5はStability AIから期待される重要なリリースで、画像生成の品質が大幅に向上する」などと続いていますが、この部分は既に間違っています。Stable Diffusionの第5版については何も発表されていないので、これは全て作り話です。
新しいチャットを始めて、推論と計画能力をテストしてみましょう。「あなたは10代の若者のための1週間のサマーキャンプを企画する任務を担っています。キャンプにはスポーツ、工作、教育ワークショップなどの様々な活動が含まれます。これらの活動のバランスを取り、参加者を楽しませ、安全と健康を確保するスケジュールをどのように作成しますか？」
Enterを押して、どんな回答が返ってくるか見てみましょう。これには正解はありません。どのように計画を立て、その出力が実際に意味をなすかを見てみたいだけです。
このアーティファクト機能は気に入りました。メッセージと出力を同時に確認できるように、別のウィンドウに出力を表示してくれます。
上部までスクロールアップして、週間構造を見てみましょう。まず、毎日の基本構造があります。これは毎日行われる一般的な内容で、良いですね。
次に、詳細な1日の構造です。月曜日はキャンプのオリエンテーションです。これは私が期待していた内容です。llamaのような性能の低いモデルは、月曜日からいきなりキャンプ活動を始めてしまい、オリエンテーションや安全説明、自己紹介などを省略してしまいます。それは正しくありません。
しかし、ここでは導入活動を組み込んでから、キャンプ活動に移行できています。この点は評価に値します。午後はスポーツのローテーション、水泳の評価、夕方はウェルカムキャンプファイヤー、スモア作り、ストーリーテリングです。
火曜日の午前中は、アート、写真、詩、午後は自然散策、野外スケッチです。ここで、GPT-4.1より少し性能が劣ると言えます。GPT-4.1の回答では、昼食後は子供たちが眠くなり、活動的なことをしたがらないので、午後にはアートや工作活動を予定し、より活動的な身体活動は午前中に予定する方が良いと説明していました。これは非常に理にかなっています。
しかし、Claude 3.5の回答では、このようなことを考慮したスケジュールになっていません。その点で、GPT-4.1の方が若干優れていると言えます。
水曜日は、毎日テーマがあるようで、科学技術の日です。STEMワークショップがあり、午後にはグループ科学プロジェクト、テクノロジー・トレジャーハントがあります。
木曜日はスポーツと健康の日です。ここでも、全てのスポーツを同じ日にまとめているという構造が好ましくありません。午前中はスポーツトーナメント、ヨガ、瞑想セッション、午後は水泳、チームスポーツ、応急処置ワークショップ、夕方はウェルネスワークショップとチームチャレンジです。
1日にこれは多すぎます。夕方は落ち着いてリラックスし、スモアを食べるなどすべきです。午前中は活動的な身体活動に充て、午後はヨガ、瞑想、応急処置ワークショップなど、より静かな活動に充てるべきです。
再び、GPT-4.1ほど印象的ではありませんが、それでもかなり良いです。確実にllamaよりは優れています。
金曜日は創造的表現の日です。金曜日に表彰式がありますが、これは最後にすべきではないでしょうか。
土曜日はアドベンチャーの日です。土曜日の夕方にグループリフレクションがあるのは良い追加ですね。
日曜日はお別れの日で、荷物の整理、掃除、グループ写真、そして最後に閉会式があるのは良いですね。
全体的に悪くありません。GPT-4.1の回答には、キャンプ終了後に保護者と子供たちにアンケートを実施して、キャンプの改善点を探るという提案がありました。
少なくともClaude 3.5 Sonnetの回答にはそのような提案はありません。再び、GPT-4.1の回答ほど良くはありませんが、まあまあです。
新しいチャットを始めて、もう一つ難しい問題を試してみましょう。「アリスにはn人の兄弟とm人の姉妹がいます。アリスの兄弟には何人の姉妹がいますか？」
Enterを押して、解けるか見てみましょう。はい、正解はm+1です。これも正解できました。
追加で注意すべき点として、オンライン検索機能がないので、最新の情報を取得することはできません。例えば、「2024年10月22日のビットコインの価格は？」と尋ねてみましょう。
ご覧の通り、「2024年4月時点の知識なので、最新の情報を提供できません」と回答しています。
以上が、Claude 3.5 Sonnet newの初期テストとレビューです。繰り返しになりますが、Claudeとそのアーティファクト機能では、インタラクティブなインフォグラフィックレポートの作成、オーディオビジュアライザーの作成、任意のウェブサイトの外観の複製など、多くの面白いことができます。
まだご覧になっていない方は、このビデオをチェックしてください。新バージョンのClaude 3.5 Sonnetでも、それら全てができます。そのため、このビデオではそれらを詳しく紹介せず、主にトリッキーなプロンプトを与えて正解できるかテストすることに焦点を当てました。
これで、Claude 3.5 Sonnet new（なぜ3.6と呼ばないのか依然として混乱しますが）についてのビデオは以上です。コメント欄で皆さんの意見をお聞かせください。既に試してみた方は、これまでの体験はいかがでしょうか？
この新バージョンの面白い使用例を見つけたら、必ずフォローアップビデオでご紹介します。いつも通り、最新のAIニュースとツールをお届けしますので、このビデオが面白かった方は、いいね、シェア、チャンネル登録をお願いします。
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ご視聴ありがとうございました。また次回お会いしましょう。