【最新AI情報】Claude 3.7 Sonnetが実現する農業×ゲームの新世界
2025年2月25日、Anthropic社が最新のAIモデル「Claude 3.7 Sonnet」を発表しました。
この画期的なモデルは、従来の生成AIを凌駕し、即座の応答と段階的な深い推論を同一システムで実現する「ハイブリッド推論モデル」として注目を集めています。実際、ユーザーは簡単な質問に対しては瞬時に答えを得ながら、複雑な課題にはじっくりと考えさせることが可能に。今回、この先進モデルの力を活かし、農業の知識を楽しく学びながら育成できる農業×ポケモンのゲーム『ハーベストモンスター』の制作にチャレンジしました。その実例を通して、Claude 3.7 Sonnetの革新性と実用性を余すところなくご紹介します。
Claude 3.7 Sonnetとは？
Claude 3.7 Sonnetは、従来の大規模言語モデル（LLM）と、複雑な推論を行う専用モデルの良いとこ取りを、1つのモデルで実現した初のハイブリッド推論モデルです。従来、AIは「即答モード」で簡単な質問にすぐ答える部分と、数学問題や複雑な課題に対してじっくり考える部分が分かれていました。しかし、Claude 3.7 Sonnetは、ひとつのモデル内で「標準モード」（高速な応答）と「拡張思考モード※」（段階的な思考プロセス）を使い分けることが可能になりました。
※推論モードであれば有料版のユーザー限定です。
たとえば、チャットで「今日の天気は？」と聞けば即座に答え、難しい計算問題やコードのデバッグなど、より時間をかけて深く考える必要がある場合には、思考プロセスが可視化された状態で回答が生成されます。さらに、APIを利用する際は、ユーザーが「思考に使うトークン数」を指定でき、コストと応答精度のバランスを自由に調整できるようになっています。
ハイブリッド推論モデルの特徴
1. 標準モードと拡張思考モード
Claude 3.7 Sonnetの最大の特徴は、同じモデル内に2つの思考モードが共存している点です。
標準モード：普段の雑談や簡単な質問に対して、瞬時に回答を提供します。たとえば、日常会話や短い問い合わせへの返答でその速さを実感できます。
※無料で利用するユーザーでも活用できます。拡張思考モード：複雑な課題に対して、モデルが自ら思考過程を段階的に進めながら回答します。これにより、数学の問題解決、法令の解釈、コードのデバッグなど、高度な推論が必要な場合に、より精度の高い結果が得られます。
※推論モードであれば有料版のユーザー限定です。
この機能は、人間が状況に応じて直感的な判断と深い熟考を使い分けるのと同じように、AIにも柔軟な思考が求められる現実に即した設計と言えます。
2. Dynamic Computation Pathways と思考予算機能
Claude 3.7 Sonnetでは、新たなニューラルネットワーク設計「Dynamic Computation Pathways」が採用され、推論プロセスのリソース配分が動的に最適化されています。さらに、ユーザーはAPI経由で「思考予算（Thinking Budget）」を設定でき、たとえば「最大50,000トークンまで考えて」と指定すれば、応答の精度を高めつつ、処理速度やコストも管理できます。これにより、企業や開発者は実際の業務環境に合わせた柔軟な運用が可能になりました。
コーディング支援とClaude Code
1. コーディング能力の大幅向上
Claude 3.7 Sonnetは、ソフトウェア開発支援においても大きな進化を遂げています。従来モデル（Claude 3.5 Sonnet）では約49%の正答率であったのに対し、拡張思考モードを使用することで、SWE-bench Verifiedテストでは70.3%という驚異的な成績を記録しています。
この向上の背景には、GitHubの大規模コードリポジトリを含む学習データが40%増加したことや、新たなアテンション機構「Contextual Code Transformer」の導入があります。これにより、複雑なコードの理解や、バグ修正、機能追加などが従来よりも正確に、迅速に行えるようになりました。
2. Claude Code – エージェント型ツール
同時に発表された「Claude Code」は、コマンドライン上で動作する開発者向けツールです。Claude Codeは、以下のような機能を備えています。
ファイル編集・コード生成：自然言語の指示から、自動でコードを生成・編集できます。たとえば、「ユーザー登録APIの応答時間を200ms以下に最適化して」といった指示にも対応。
自動テストとデバッグ：テストコードを自動生成し、失敗したテストの原因を分析。手作業では45分以上かかる作業を、数分で完了させる実績があります。
GitHub連携：リポジトリとの統合により、直接コミットやプッシュが可能です。これにより、開発者は常に最新のコード状態を保ちながら作業できます。
これらの機能により、開発現場では実際にバグ修正の時間が大幅に短縮され、CI/CDパイプラインの効率化にも貢献しています。
具体的な活用事例～農業ゲーム制作～
今回、「Claude 3.7 Sonnet」を活用して農業×ポケモンのゲーム制作を依頼してみました。依頼をもとにコンセプトの設計から実装までを一気通貫で実施してくれました。
農業を学びながら楽しめる、最高のポケモンのようなゲームを制作してください！
ゲームの基本コンセプト
「ハーベストモンスター」は、農業の知識を楽しく学ぶためのシミュレーションゲームです。プレイヤーは、畑の区画に作物を模したモンスターを植え、適切な水やりや肥料、天候管理を行いながら成長させ、収穫を目指します。ゲーム内には以下のような要素が含まれています。
農場区画と作物モンスター
畑は複数の区画に分かれており、各区画にはトマト、ジャガイモ、トウモロコシ、ニンジン、米、小麦など、実際の作物をモチーフにしたモンスターが登場します。各モンスターには成長段階があり、適切なケアを行うことで次第に成長していきます。天候や季節の影響
ゲーム内の天候（晴れ、雨、曇りなど）は作物の成長に影響を与えます。例えば、雨の日は水やりの効果が高まり、晴れの日は成長速度が上がるといったリアルな農業の知識が学べます。アクションと収穫管理
プレイヤーは「水やり」「肥料」「収穫」などのアクションをタイミングよく行い、成長した作物を収穫して知識ポイントを獲得。獲得した知識ポイントは、ゲーム内のモンスター図鑑の更新や、さらなる成長促進に活用されます。
教育効果と実用性
このゲームは、以下のような教育的効果をもたらします。
農業の基本知識の習得
作物ごとの最適な水分量や肥料の効果、成長に必要な条件など、実際の農業現場で必要な知識を、ゲーム内のインタラクティブな要素を通じて楽しく学ぶことができます。現実の農業との連携
ゲーム内では、実際の農業に基づいた天候の影響や成長サイクルが反映されているため、農業の現場の状況や環境要因についても理解が深まります。戦略的思考の促進
各区画に適切な作物（モンスター）を植え、天候や資源の状況に応じたアクションを行うことで、戦略的な意思決定や計画立案のスキルも養うことができます。
従来モデルや他の生成AIとの違い
Claude 3.7 Sonnetは、従来のClaude 3.5 Sonnetや、OpenAIのモデル、Google Geminiなどと比較して、以下の点で際立った進化を遂げています。
統合された思考モード
従来は、即答と深い推論は別々に提供されていましたが、Claude 3.7 Sonnetでは1つのモデルで両方を実現。これにより、ユーザーはシームレスな対話体験を得られます。柔軟な思考予算設定
API経由で思考に使うトークン数を指定できるため、タスクの重要度に応じた最適な推論時間を確保し、コストと品質を両立させることが可能です。コーディング能力の飛躍的向上
GitHubなどの大規模コードリポジトリを学習データに含めたことで、従来モデルに比べて約20～30ポイント高い正答率を実現。これにより、現実のソフトウェア開発現場での利用価値が大幅に向上しました。エネルギー効率とコスト管理
同じ作業をより少ない計算リソースで処理できるため、クラウド利用時のコストや環境負荷も低減され、企業のESG戦略にも貢献します。
まとめ
Claude 3.7 Sonnetは、単なるテキスト生成AIを超えて、「思考するAI」としての新たな基準を打ち立てています。標準モードと拡張思考モードという2種類の応答方法を1つのモデルで実現し、コーディング支援ツール「Claude Code」と連携することで、自治体や金融、ソフトウェア開発現場など、さまざまな実務シーンで大きな効果を発揮しています。
従来の生成AIと比較して、柔軟性、効率性、そしてコストパフォーマンスにおいて大きな進化を遂げたClaude 3.7 Sonnetは、今後ますます多くの企業や開発者が利用することで、デジタルトランスフォーメーションの加速や新たなビジネス価値の創出につながると期待されます。
この新たなAIモデルの登場は、AI初心者の方にも、AIが日常業務や開発作業、さらには政策文書の自動要約やリスク管理など、さまざまな分野でどのように実用化されているかを実感できる良い機会となるでしょう。
無料版でもかなり使えるレベルなので、ぜひこの新たな技術を取り入れてみてください。
今回も最後までお読みいただきありがとうございます。