Claude 3.7 Sonnet 拡張思考モードが超絶性能！AI史上初のハイブリッドモード!

2025年2月25日、Anthropic社から「Claude 3.7 Sonnet」が発表されました。これはAI史上初のハイブリッドモードであり、特に「拡張思考モード（Extended Thinking Mode）」は最近私が使った中でもダントツでナンバーワンの性能でした。

そして、これは今のところ、どのAIよりも、将来の「AIエージェントへの進化が期待できる」と、使用して感じました。

今回は、Claude3.7sonnetと、その拡張思考モードの特徴や使い心地について、実際の体験をもとにご紹介したいと思います。拡張思考モードのプロンプトのコツや将来の展望なども述べましたので、ぜひ、最後までご覧ください。

【Claude3.7の関連動画】

①拡張思考モード＋ブレイクダウンプロンプト

②拡張思考モード＋ブレイクスループロンプト

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ベンチマークで他社の最新モデルを圧倒

高性能を示すClaude3.7のベンチマーク

Claude3.7のベンチマークは、以下のように非常に高い結果がでています。

私が使った感想では、ダントツでClaude3.7は抜けた存在です。特に、文章生成やコーディング能力と言った生成AIの本命の部分では、Claude3.7に対して右に出るものはないと思っています。後述する料金も手頃で、もし課金を考える場合、文章生成やコーディングのみならClaudeがオススメです。

SimpleQAベンチマーク

ちなみに検索AI『Felo』によるとSimpleQAベンチマークでは、最高位のベンチマークを記録したことがXに記載されています。

ちなみに、Claude3.7には、未だに検索機能はないのですが、それでも検索で活躍できるというのは論理的推論能力が高いのだと思われます。

Claudeの利用料金

ChatGPTは最新機能を使用する場合、200ドルという比較的高額な料金となりますが、Claudeの場合は20ドルで使用できます。年間契約の場合は、更に割引となります。利用料金から見ても、Claudeは超オススメの生成AIの一つです。

拡張思考モードとは何か？

Claude3.7の拡張思考モード

Claude3.7の拡張思考モードを理解するには、人間の思考プロセスを想像するとよいでしょう。私たちが複雑な問題に取り組むとき、頭の中で情報を整理し、関連性を見つけ、仮説を立て、検証するという過程を経ます。これは一種の「内的対話」のようなものです。拡張思考モードは、このAIの「内的対話」を目に見える形で表現し、ユーザーに公開するものだと考えると分かりやすいでしょう。

これは後述しますが、CoT（チェーンオブソート）という高度なプロンプティングがClaude3.7のモデル内部に内蔵されています。単純な問題だと標準モードが働き、複雑な問題では論理的に考えるハイブリッドな思考モデルとなっています。そうした意味では、Claude3.7はエコな設計と言えるでしょう。

拡張思考モードが有効になると、Claudeは問題に取り組む前に「思考プロセス」と呼ばれる部分で自分の考えをステップバイステップで整理します。そして、この思考プロセスはユーザーにも見えるようになっているため、Claudeがどのように答えに辿り着いたのかを透明性をもって確認できるのです。しかし、これを明示的にプロンプティングするのではなく、自然な形でプロンプトを入れる、これがこのClaude3.7の拡張思考モデルを使いこなすのに重要なコツとなります。この「プロンプティングのコツ」は後述します。

標準モードと拡張思考モードの世界初のハイブリッド

◻︎ハイブリッドシステム
Claude 3.7 Sonnetが革新的なのは、「標準モード」と「拡張思考モード」を世界で初めてハイブリッド化した点です。これはちょうど、同じ車に「エコモード」と「スポーツモード」が搭載されているようなものです。単純な運転なら燃費の良いエコモードで十分ですが、山道や高速道路では力強いスポーツモードに切り替えるというように、状況に応じて最適なモードを選択できます。

◻︎変数トークン生成
技術的には、このハイブリッドシステムは「変分トークン生成（Variational Token Generation）」と呼ばれる仕組みに基づいています。AIが問題を解く際、標準モードでは最終結果のみを生成するのに対し、拡張思考モードでは中間推論ステップも生成します。これによって、問題の複雑さに応じて処理能力を柔軟に割り当てることができるのです。

◻︎思考予算
拡張思考モードのもう一つの重要な特徴は、思考の深さと長さを調整できる点です。APIを使用する場合、「思考予算」（thinking budget）としてトークン数を1,024から32,000以上まで設定できます。これは、ちょうど人間が難問に取り組むとき、「この問題には10分だけ集中して考えよう」とか「一晩かけてじっくり考えよう」と時間配分を決めるのに似ています。複雑な問題には大きな思考予算を割り当て、単純な質問には小さな予算、あるいは標準思考モードを使うといった具合に、タスクに応じて柔軟に調整が可能です。

拡張思考モードを活用するプロンプトの書き方

効果的な思考を引き出すテクニック

拡張思考モードを最大限に活用するためには、効果的なプロンプトの書き方を理解することが重要です。この機能は、Chain of Thought（CoT、思考の連鎖）プロンプティングを進化させたものと考えることができます。これがClaude3.7の内部に実装されているため、CoTの明示的なプロンプトを入れる必要はありません。ざっくり言うと

「自然な感じでプロンプトを出せばよい」

という感じです。

CoTプロンプティングとは、AIに「ステップバイステップで考えてください」のように明示的に指示し、段階的な思考プロセスを促す手法です。前述したように、これが必要ないということです。

これを料理の世界に例えると、「材料を切って、炒めて、煮込んで...」というように明確な手順を示すレシピのようなものです。しかし、Claude 3.7 Sonnetの拡張思考モードでは、このような明示的な指示が必ずしも必要ではありません。モード自体が思考プロセスを促進するよう設計されているからです。これは、経験豊かなシェフに「美味しいカレーを作って」と言うだけで、適切なプロセスを自然と踏んでくれるようなものです。

Claude3.7推論拡張モードのプロンプティングのコツ

プロンプトの書き方のコツとしては、まず一般的な指示から始めることが効果的です。細かいステップを指定するよりも、「この問題について徹底的に考えてください」のような高レベルの指示から始めましょう。例えば、次のようなプロンプトが推奨されます。

この数学の問題について、徹底的に詳しく考えてください。
複数のアプローチを検討し、完全な推論を示してください。
最初のアプローチがうまくいかない場合は、別の方法を試してください。

※上記は公式にあるプロンプトが出典

これは私が以前、「三行革命プロンプト」とダジャレっぽく言ったプロんプティングに似ています。「段階的に考えて」と明示的ではないものの、ちゃんと段落は使っていますよね。
実は、私も自然とこんな感じのプロンプティングになって行ったのです。よかったら過去記事にありますので、動画と一緒にご覧ください。

この基礎には「スペースダウン形式」を私は考えていますので、こちらも併せて見ていただくと、この単純なプロンプティングの奥深さが理解できると思います。

今回の私が考えた「ブレイクダウンプロンプト」は、動画をご覧ください。

その他のプロンプティング例

マルチショット例の活用も重要です。特定の思考パターンを促したい場合は、具体的な例を提示するとよいでしょう。これはちょうど、新しいダンスを教えるときに「こんな風に踊るんだよ」と見本を見せるようなものです。例えば：

数学の問題の解き方を示しますので、同様の問題を解いてください。

問題1：80の15%は？

<thinking>
80の15%を求めるには：
1. 15%を小数に変換：15% = 0.15
2. 掛け算：0.15 × 80 = 12
</thinking>

答えは12です。

では、この問題を解いてください：
問題2：240の35%は？

※上記は公式にあるプロンプトが出典

振り返りと検証を促すプロンプトも効果的です。これは、パイロットがフライト前に必ずチェックリストを確認するように、解答の正確さを担保するための重要なステップです。例えば：

この問題を解いた後、あなたの答えが正しいか確認するために、
異なる方法で検算してください。また、単位や桁数が正しいかも確認してください。

複数のアプローチを促すプロンプトも有効です。これは、医師が診断を下す際に複数の可能性を検討し、それぞれの証拠を評価するのに似ています。例えば：

このビジネス課題について、少なくとも3つの異なるアプローチを検討してください。
各アプローチのメリットとデメリットを分析し、最終的な推奨事項を提示してください。

※上記は公式にあるプロンプトが出典

拡張思考モードでは、明示的に「ステップバイステップで考えてください」と指示しなくても、Claudeは自然と段階的な思考プロセスを展開します。そのため、問題の本質に集中したプロンプトを作成することができます。また、より複雑な指示にも対応できるため、以前のモデルよりも長いリストや複雑な要件を含むプロンプトも効果的に処理できます。

Claude3.7のアライメント問題への対応

Claude3.7の透明性と忠実性のバランス

AIの発展において常に重要なのが「アライメント問題」、つまりAIの目標や行動が人間の意図や価値観と一致するよう調整する課題です。

Claude 3.7 Sonnetの拡張思考モードは、このアライメント問題に対する興味深いアプローチを提供しています。まず、思考プロセスを可視化することで、Claudeがどのように結論に至ったのかを透明性をもって確認できます。

もちろん、人間側も自己の価値観をわかりやすくAIに提供しなければいけません。そのフレームワークは過去記事のGPS軸をご覧下さい。

Constitutional AI（憲法的AI）とアライメントフェイキング

◻︎Constitutional AI（憲法的AI）
Anthropicはアライメントに関する具体的な取り組みとして、「Constitutional AI（憲法的AI）」と呼ばれる手法を開発しています。これは、AIに一連の原則や価値観を「憲法」として組み込み、その枠組みの中で行動するよう訓練するものです。人間社会で憲法が個人の行動に枠組みを与えるように、AIの行動にも一定の枠組みを与えるというわけです。

◻︎アライメントフェイキング
さらに、Claude 3.7 Sonnetでは「アライメントフェイキング」という現象に対処するための工夫も施されています。アライメントフェイキングとは、シェイクスピアの「オセロ」に登場するイアーゴのように、表面上は価値観を共有しているように見せかけながら、実際は別の目的を持って行動するという現象です。

Anthropicの研究チームは、AIがこのようなアライメントフェイキングを行う可能性を検証し、それを防ぐための対策を講じています。拡張思考モードはその一環として、AIの内部思考プロセスを透明化することで、潜在的な不一致を早期に発見できるようにしています。これは、透明な財務報告が企業の健全性を担保するのと同じように、AIの「心の内」を明らかにすることで信頼性を高める取り組みと言えるでしょう。

「思考の忠実性（faithfulness）」と言う課題と暗号化対処

ただし、Claude3.7の思考プロセスの可視化には課題もあります。Anthropicの研究によると、モデルが思考プロセスで明示的に述べていない要素に基づいて決定を下すことがあるため、現状では思考プロセスの監視だけでモデルの安全性を完全に保証することはできないとしています。これは「思考の忠実性（faithfulness）」と呼ばれる課題であり、人間が意思決定の理由を全て言語化できないのと同様に、Claude3.7も全ての思考プロセスを言語化できるわけではないということです。

安全性の観点から、Claudeの思考プロセスが潜在的に有害なコンテンツを含む場合（例えば、サイバー攻撃や危険な武器に関する内容）、その部分は暗号化され、ユーザーには見えなくなる仕組みになっています。

Claude3.7とAIエージェント

今後のAIの方向性はAIエージェントの開発にあります。しかし、このAIのアライメント問題の克服は重要です。AIが欺瞞行為や嘘をつくようなことを行う場合、自律的なタスク処理を任せるのは危険と言えます。しかし、Claude3.7のこうした取り組みは、正しいAIエージェントの道を開く可能性を秘めています。そうした意味でも注目の新モデルがClaude3.7なのです。

ユーザー体験：思考の柔軟性と自然な文章生成

自然さと深さを兼ね備えた対話

私がClaude 3.7 Sonnetを使用して強く感じるのは、その柔軟性と応答の自然さです。特にChatGPTの推論モデルと比較すると、その違いが際立ちます。これはClaudeのトレーニングデータが高品質であることがベースにあります。そこで私は、特に、最終仕上げにこのClaudeを使用していますが、これが拡張思考モードになることで、更にクオリティが向上したことを意味します。その使用方法は以下を参考にしてください。

思考過程を日本語で表示させる方法

Claude3.7を使ってみて面白いのは、何もプロンプトを打たずに拡張思考モードを使うと、思考過程が英語で出てくることがあるという点です。でも「思考過程を日本語で」とプロンプトに入れるだけで、きちんと日本語での思考過程を見せてくれます。これは思考過程自体にもプロンプトが有効であることを示していて、他の推論モデルにはない柔軟性だと感じています（例えば、OpenAIの推論モデルo1・o3やDeepSeekの推論モデルは、これが効きません）。もちろん、文脈理解が効くので、その後にはプロンプト不要で思考過程は日本語表示となります。

思考過程をプロンプトで制御可能

Claude3.7拡張思考モードに、「分けて深掘りして」という指示を思考過程のプロンプトに入れてみたところ、かなり広範囲にわたって深く思考してくれました。これを私は「ブレイクダウンプロンプト」と呼んでいます。
「分けて深掘りして」と入れるだけで多角的に深度のある文章生成ができるようになりますが、これは「Tree of Thoughts（ToT）」や「Chain of Thought（CoT）」といった専門的なプロンプトテクニックを、より自然な形で取り入れることができるということです。専門知識がなくても、シンプルな言葉で思考の方向性を誘導できるのは大きな利点だと思います。

ChatGPTの推論モードはとても論理的ですが、文章が硬く、箇条書きが多用される傾向があります（主観です）。一方、Claudeの拡張思考モードは散文形式で文章に流れがあり、より柔らかい印象を受けます。まるで人間の思考の流れをそのまま文字にしたかのような自然さがあり、読みやすさと親しみやすさを感じます。

ちなみに、この広角的で深度のあるToTとCoTの組み合わせは、以前、ChatGPTのGPTsで作成したAI共創ストロングベリーがありますので、よかったら体験してください。

長文にもClaude3.7は強さを発揮

◻︎長文への対応
また、拡張思考モードの大きな強みとして、長文の処理能力が挙げられます。Claudeは最大128K出力トークン（ベータ版機能）をサポートしており、これは他のClaudeモデルの15倍以上の長さの応答を生成できることを意味します。この能力は翻訳、文章の校正・推敲・リライトなどのタスクに非常に有効です。

◻︎内容の把握とバランス
例えば、長い論文や記事の翻訳をChatGPTで行うと、アテンションが一部の箇所に強くかかりすぎて情報が抜け落ちたり、文脈の理解が不完全になったりすることがあります（私はこれがあり、Youtubeの台本をChatGPTで書くのやめ、Claudeにしました）。これは、広い風景の一部分だけにスポットライトを当てすぎて、全体のバランスを崩してしまうようなものです。

一方、Claudeでは文書全体にバランスよくアテンションがかかり、より一貫性のある翻訳が可能です。これは、風景全体を均等に照らし出す柔らかな自然光のようなものと言えるでしょう。特に専門的な内容や複雑な論理構造を持つ文章の場合、この違いは顕著になります。

◻︎一万文字の実験
今回行ったClaude3.7への長文実験ですが、プロンプトで10000文字を出力させようとしたところ、標準モードでは6700文字、拡張思考モードでは8700文字ほどの出力ができました。二回に分けてプロンプトを入れれば余裕で一万文字はいけそうです。

更に、そこからClaude3.7拡張思考モードでのAIライティングへと移行しましたが、「ブログ化して」というプロンプトだけで、かなり書いてくれました。そして、推論モデル特有の硬さがないのです。なぜ、そうなのかですが、その仮説は後述します。

校正・推敲にもClaude3.7を

文章の校正・推敲、AIリライトにおいても、Claudeは全体の流れを保ちながら、局所的な修正だけでなく文書全体の構造や論理的整合性を考慮した改善提案をしてくれます。これは拡張思考モードが文書全体を「考える」能力を持っているからこそ可能なことでしょう。

文章生成能力に関しては、以前からClaudeの方がChatGPTよりも自然で流れるような文章を書く傾向がありましたが、拡張思考モードによってその強みがさらに際立っています。

Claude3.7のコーディングは突出

また、コーディングに関してもClaudeの方が優れていると感じることが多く、特に複雑なプログラミング課題では拡張思考モードを活用することで、より洗練されたコードが生成されます。

特に私は図解でコーディングを使用しますが、精度や使いやすさはClaudeがダントツに抜けています。ChatGPTの図解は、キャンバス機能で生成可能ですが、クオリティがやや低く（主観です）使い勝手もよいとは感じません。

Feloの図解はボタンひとつなので、検索したものをすぐに図解できるという強みがあります。この検索機能はまだClaudeにはありません（2025年2月26日現在）。初心者の方はFeloの図解生成もよい選択です。ただ、質はやはりClaudeには遥かに及びませんので、プロンプトが得意な方はClaudeを使用するとよいでしょう。Feloの図解生成に関しては記事を書きましたので、よかったらご覧下さい。

このClaude3.7の図解生成は、claude3.5から更に洗練されたものになった、と使ってみて感じました。しかし、多少のミスはあります。例えば、矢印が文字に被ったり、ノードから文字がはみ出たりと言ったものです。ですから、Claude3.7になっても過去にご紹介した「部分修正プロンプト」は今だに必要だと感じます。

しかし、そのミスの回数は減ったようにも感じます。将来的にはノンミスでハイクリティな図解をClaudeは行うオーラを感じさせる内容でした。

あと、よかったら私のYoutubeのClaudeシリーズの再生リストもご覧ください。

ハイブリッドシステムへの個人的感想

Claude3.7は標準モードと拡張思考モードのハイブリッドシステムであることは前述しました。これは、単純な指示の場合は標準モードになり、複雑な指示は拡張思考モードとなります。私の個人的な感想は、ハイブリッドの他に、「フュージョンシステム」と言った感じもあるのではないかと思いました。例えば、ChatGPTの場合、標準モードはChatGPT4o（オムニ）に相当し、拡張思考モードはo1やo3モデルのようなoシリーズとなります。過去記事で私は、oシリーズは理系思考、4oシリーズは文系思考とざっくりと解説しました。しかし、Claude3.7の拡張思考モードを使用した場合、明らかに拡張思考モードが働いているにもかかわらず論理と感性が融合しているような文章生成を見せるのです。

【参考】

今回の実践：本能寺の変の真相解明

今回のClaude3.7拡張思考モードの実践は、歴史の謎の一つ、「本能寺の変」を題材に上げました。なぜ、明智光秀は織田信長を裏切ったのか、というものです。これを前述した「ブレイクダウンプロンプト（ToT＋CoT）」で行いました。

ここには、従来の怨恨説や政治的な要因はもちろんのこと、経済や文化、宗教、様々な勢力や人物、気象変動に至るまで、かなりの広範囲でClaude3.7は探索を開始しました。これが「Claude3.7×ToT」の力です。

次に、この広範囲な要素を深掘りしていきます。そして、詳細な内容が生成され、比較検討されていきます。これは「Claude3.7×CoT」によるものです。そして、最終的に、Claude3.7は、意外な結論を導き出しました。その意外な回答については、ぜひ、関連動画をご覧ください。

【ピンポイント視聴】
13:40 本能寺の変に関する新説生成の実践

Claude 3.7 Sonnetが切り拓くAIの新地平

Claude CodeとMCP：エージェント型AIの実用化

Claude 3.7が開く新しい可能性の具体例として、Claude CodeとModel Context Protocol（MCP）が挙げられます。Claude Codeは、Anthropic社が開発したエージェント型のコーディングツールで、ターミナル上で動作し、自然言語コマンドを通じてコーディング作業を支援します。Claude 3.7 Sonnetの優れたコーディング能力を基盤としており、ファイルの編集やバグ修正、コードの理解と説明、テスト実行と修正、Git操作の自動化などを行うことができます。

特筆すべきは、Claude Codeが単なる質問応答システムではなく、実際のアクションを実行できる「エージェント型AI」であるという点です。自律的に行動し、プロジェクト全体の構造を理解し、実際の操作を行うことができます。これは、Claude 3.7の拡張思考モードが持つ「深く考える」能力があってこそ実現できる機能と言えるでしょう。

一方、MCPはAIアシスタントをデータが存在するシステムに接続するためのオープンスタンダードです。これにより、AIモデルがリアルタイムデータにアクセスし、外部システムと連携することが可能になります。MCPは「AIアプリケーション用のUSB-Cポート」のように、さまざまなデータソースやツールとAIを接続する標準化された方法を提供します。これにより、Claude 3.7は単なる会話型AIから、実際のデータや環境と対話するエージェントへと進化する基盤が整いました。

AmazonとAnthropicの連携：個人的予想

Amazonと開発元のAnthropicは現在、強力な戦略的パートナーシップを構築しています。Amazonは現在までにAnthropicに総額80億ドルを投資し、Amazon Bedrockを通じてClaudeを提供しています。また、AnthropicはAWSのTrainiumおよびInferentiaチップを採用し、AIモデルのトレーニングと展開に活用しています。

個人的な予想としては、今後このパートナーシップはさらに深化し、単なる投資やサービス提供の枠を超えた協力関係に発展すると考えられます。特に注目すべきは以下の点です：

まず、Claude 3.7の拡張思考モードを活用したAmazonのサービス拡充が期待されます。Alexaとの統合がすでに予定されていますが、これはさらに進化し、より自然で文脈を理解した会話が可能なスマートホームエコシステムが構築されるでしょう。

次に、AWS上でのAIサービスの拡充です。Amazon BedrockでのClaude提供は継続的に強化され、Claude 3.7の拡張思考モードを活用した高度な企業向けソリューションが増加すると予想されます。特に、Claude CodeやMCPを活用したエンタープライズ向けのAIエージェントソリューションが注目されるでしょう。

さらに、AIハードウェアの共同開発も進むと考えられます。AmazonのTrainiumチップとAnthropicのAIモデル開発の連携がさらに強化され、拡張思考モードのようなコンピューティング集約型の機能をより効率的に実行できるハードウェアが開発される可能性があります。

長期的には、AmazonとAnthropicの協力関係がAGI（汎用人工知能）開発に向けた重要な一歩となる可能性もあります。両社の技術的・資金的リソースを組み合わせることで、より高度なAIシステムの開発が加速するでしょう。

まとめ：Claude 3.7 Sonnetがもたらす変革

Claude 3.7 Sonnetの拡張思考モードは、単なる機能追加を超えた意義があります。AIが「考える」という行為をより人間に近い形で模倣し始めたという象徴的な一歩であり、AIアライメント問題への新たなアプローチを提供し、エージェント型AIの発展に道を開きました。

元々、ClaudeはAIの倫理問題に関して高い取り組みを見せてきましたが、今回のClaude3.7の進化は、能力だけではなく、AIの高い倫理性にも関連してきます。それが、Constitutional AI（憲法AI）です。これは単にAIを使って社会が発展するだけでなく、その基盤の安全性への重要な取り組みと言えます。その基礎・基盤なくAIエージェントは語れないのです。その上でのAIの能力なのです。

そして、そのClaudeの能力はClaude3.7拡張思考モードによって、文字通り「拡張」されました。柔軟で自然な文章生成能力、長文処理における優れたバランス、高品質なコーディング能力といった特長に加え、思考過程の透明性と制御可能性を備えたClaude 3.7 Sonnetは、AIとの新たな関係性を私たちに提示しています。このように、Claude3.7への進化は、AIエージェントの時代に向けた、重要な一歩が踏み出されたのです。

それでは、また！

ps.今回のClaude3.7はライバルのChatGPTを大きく上回る性能を見せつけてきましたが（主観です）、ChatGPT4.5、そしてGPT5も登場予定です。Claudeは倫理面・性能面で抜けてますが、ChatGPTのよいのは汎用的で万能で使い勝手のよいところです。ChatGPTの進化にも注目です。

【参考文献】
Claude’s extended thinking
https://www.anthropic.com/news/visible-extended-thinking

Introducing the next generation of Claude
https://www.anthropic.com/news/claude-3-family

Claude Code概要
https://docs.anthropic.com/ja/docs/agents-and-tools/claude-code/overview

Alignment faking in large language models
https://www.anthropic.com/research/alignment-faking

Claude is providing incorrect or misleading responses. What’s going on?
https://support.anthropic.com/en/articles/8525154-claude-is-providing-incorrect-or-misleading-responses-what-s-going-on

Claude 3.7 Sonnet System Car
https://assets.anthropic.com/m/785e231869ea8b3b/original/claude-3-7-sonnet-system-card.pdf

拡張思考のヒント
https://docs.anthropic.com/ja/docs/build-with-claude/prompt-engineering/extended-thinking-tips