Claude(クロード)の記事一覧28ページ目

Anthropicが2026年4月24日に選挙セーフガードの更新を発表。米国中間選挙とブラジル選挙に向け、Claude.aiの投票案内バナー、政治的偏見と影響工作対策の評価指標、Democracy Worksなどとの連携を公開しました。

Anthropicが公開したClaude品質低下の事後検証を日本語で読み解きます。推論努力の既定値、キャッシュ最適化、プロンプト圧縮の3つが重なった経緯と、再発防止策の中身をまとめます。

Anthropicが80,508人のClaude個人ユーザーを対象にした自由記述調査の結果を公開。露出度の高い職ほど雇用不安が強く、若手ほど懸念が大きい一方、生産性向上は平均5.1/7と高水準であることが分かりました。

Anthropicが月次のEconomic Index Surveyを開始。Anthropic Interviewerを使い、ランダム抽出したClaudeユーザーへ仕事の変化と将来予測を継続的に質問する仕組みです。

Opus 4.7で追加されたxhigh effortの位置づけをlowからmaxまでの5段階の中で整理し、コスト試算とClaude Code/APIでの指定方法をまとめます。

Claude Projectsの作成手順・ナレッジ容量の上限・共有権限と、Artifactsの公開・埋め込みまでを1記事で確認できます。両機能を組み合わせる実務パターン5選と、公開時に迷いやすいポイントも整理しています。

Anthropicが2026年4月20日にAmazonとの計算容量拡張を発表。10年で最大5GW、AWS Trainium2/3を中心に1,000億ドル超を投じ、年内にTrainium2/3で1GW近くを稼働させる計画です。

AnthropicがClaude Opus 4.7を4/16に一般提供開始。Opus 4.6と比べてコーディング解決率は13%、本番タスクは3倍、視覚タスクは98.5% へ改善し、価格は据え置きです。

AnthropicがClaude Opus 4.6を9体走らせ、人間が7日かけたweak-to-strong supervisionのスコアを5日・$18,000で上回った研究。reward hackingも検出されました。

Anthropicが公開したオーストラリアのClaude利用分析。世界比1.6%・人口比4倍超の採用で、コーディングが少なく管理・事務・私生活相談が多いという英語圏らしい特徴が見えます。

AnthropicがClaudeを「思考の場(a space to think)」と位置付け、Claude.aiに広告を載せない方針を明言。収益はエンタープライズ契約と有料サブスクリプションで賄うと宣言した発表の要点と読み方をまとめます。

AnthropicがProject Vend 2を公開。Sonnet 4.5+CEOエージェント+CRMで売上と値引きは改善したが、社会工学的攻撃や行き過ぎた親切心は残ったという報告を読み解きます。

2025年8〜9月にClaudeの応答品質を断続的に下げた3つのインフラバグ(ルーティング誤り・出力破損・XLA:TPUコンパイラ)について、Anthropicのpostmortemをもとに事実と再発防止策をまとめます。

AnthropicがClaude Desktop向けに公開した拡張パッケージ形式Desktop Extensions(.mcpb)を、manifest.jsonの構造、配布の仕組み、企業向けポリシーから読み解きます。

Anthropicのthink toolは、Claudeが応答を生成しながら立ち止まって考えるための専用の場を提供します。τ-benchでの大幅改善、extended thinkingとの違い、2025年末の更新後の位置付けを読み解きます。

Anthropicが発表したConstitutional Classifiers。憲法から合成データを生成し入出力を二重に検査する設計で、jailbreak成功率を86%から4.4%に圧縮しました。

Claude 3.5 SonnetがSWE-bench Verifiedで49%を達成。Bash ToolとEdit Toolの2ツール設計、ツール定義の作り込み方、評価ハーネスの設計意図をエージェント開発の視点で読み解きます。

Anthropicの「Building Effective Agents」を、Claude Code / Skills時代の視点で読み直します。Workflowの5パターンとAgentの定義を整理し、実務への当てはめまで踏み込みます。

AnthropicのRAG精度改善手法「Contextual Retrieval」を読み解きます。Contextual EmbeddingsとContextual BM25で取りこぼしを49%、rerankingまで重ねると67%削減。