執筆者：Hakky AI
Claude 4性能比較｜SWE-benchでGPT超え？
- Claude 4は高度なコーディング能力を持ち、SWE-benchで高いスコアを記録し、開発効率を向上。
- 拡張思考機能により、外部情報を参照し推論精度が向上。複雑な問題解決で性能を発揮。
- API連携やコスト、既存モデルからの移行を考慮し、自社の課題に合った導入計画が重要。
はじめに
Anthropic社が開発したClaude 4は、最新のAIモデルとして注目を集めています。本記事では、その性能を徹底的に分析し、ベンチマークテストの結果を基に、具体的な数値データを用いて詳細な評価を行います。
特に、GPTやGeminiといった他の主要なAIモデルとの比較を通じて、Claude 4の優位性や得意分野を明確に示します。読者の皆様がClaude 4の導入を検討する際の参考となるよう、客観的で冷静な分析をお届けします。
Claude 4の基本性能とアーキテクチャ
Claude 4はAnthropic社が開発した最新のAI言語モデルであり、Opus 4とSonnet 4の2つのモデルで構成されています。これらのモデルは、それぞれ異なるタスクと性能レベルに対応しています。
アーキテクチャ
Claude 4のアーキテクチャは、Transformerモデルを基盤としていますが、Anthropic社独自の改良が加えられています。Transformerモデルは、自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮することで知られており、その並列処理能力と注意機構（Attention Mechanism）が特徴です。
Claude 4では、この基本構造をさらに進化させ、より複雑なタスクに対応できるようになっています。特に、長文のコンテキストを効率的に処理するために、注意機構の改良やメモリ効率の最適化が行われています。
これにより、Claude 4は、従来のモデルよりも長い文章や複雑な構造を持つテキストを理解し、生成することが可能です。また、分散学習やモデル並列化などの技術も導入されており、大規模なデータセットを用いた学習を効率的に行うことができます。
これらの技術的な進歩により、Claude 4は、より高度な自然言語処理タスクにおいて優れた性能を発揮します。例えば、複雑な質問応答、長文の要約、創造的なテキスト生成など、多岐にわたる分野での応用が期待されています。
Claude Opus 4は、特に複雑なコーディングタスクや高度な推論能力に最適化されており、そのアーキテクチャもこれらのタスクを効率的に処理できるように設計されています。一方、Claude Sonnet 4は、より日常的なタスクやコーディング支援に焦点を当てており、効率性と手頃な価格を両立させるためのアーキテクチャが採用されています。
学習データ
Claude 4の学習データに関する公式な詳細情報は限られていますが、Anthropic社は、その性能向上のために広範で多様なデータセットを使用していることを公表しています。このデータセットには、書籍、記事、ウェブサイトのテキストデータ、コードなど、多岐にわたる情報源が含まれています。
特に、Claude 4の学習においては、質の高いデータを重視しており、ノイズの多いデータや偏った情報源からのデータは慎重にフィルタリングされています。また、多様なコンテキストを学習させるために、異なる分野やスタイルのテキストデータがバランス良く組み合わされています。
例えば、科学論文、小説、ニュース記事、技術ドキュメントなど、様々な種類のテキストデータが使用されています。
さらに、Claude 4は、内部評価と再学習を繰り返すことで、その性能を継続的に向上させています。このプロセスでは、モデルが生成したテキストを人間が評価し、そのフィードバックを基にモデルのパラメータが調整されます。
また、敵対的学習などの技術も導入されており、モデルが誤った情報や偏った知識を学習しないようにするための対策が講じられています。これらの厳格なデータ管理と学習プロセスにより、Claude 4は、信頼性の高い情報を生成し、多様なタスクに対応できる能力を獲得しています。
主要ベンチマークにおけるClaude 4の性能比較
主要ベンチマークであるSWE-bench、GPQA Diamond、MMLUにおけるClaude 4の性能を、GPTやGeminiと比較し分析します。
SWE-benchの性能
SWE-benchは、実際のソフトウェア開発における問題を解決する能力を測るベンチマークです。Claude 4 SonnetとOpusは、このベンチマークで優れた性能を示しています。
Claude 4 Sonnetは72.7%、Claude 4 Opusは72.5%という高いスコアを記録しました。一方、OpenAI GPT-4.1のスコアは54.6%、Gemini 2.5 Proは63.2%でした。
| モデル | SWE-bench スコア |
|---|---|
| Claude 4 Sonnet | 72.7% |
| Claude 4 Opus | 72.5% |
| OpenAI GPT-4.1 | 54.6% |
| Gemini 2.5 Pro | 63.2% |
この結果から、Claude 4は特にコーディング能力において、他のモデルと比較して高い優位性を持つことがわかります。SWE-benchのスコアが高いことは、Claude 4が実際の開発現場で遭遇する可能性のある複雑なコーディングタスクを、より効率的に処理できることを示唆しています。
この性能は、ソフトウェア開発者にとって大きなメリットとなり、開発プロセスの迅速化や品質向上に貢献する可能性があります。Claude 4のコーディング能力は、自動コード生成、バグ修正、コードレビューなど、さまざまなユースケースで活用できると考えられます。
例えば、開発者が記述したコードの品質チェックを自動化したり、複雑なアルゴリズムの実装を支援したりすることが可能です。また、Claude 4は、既存のコードベースを理解し、新しい機能を追加したり、パフォーマンスを改善したりするのにも役立ちます。
これらの能力は、開発者がより創造的なタスクに集中し、より高品質なソフトウェアを開発するのに役立つでしょう。
GPQA Diamondの性能
GPQA Diamondは、高度な推論能力を測るためのベンチマークです。Claude 4 Sonnetはこのベンチマークで75.4%のスコアを記録し、高い性能を示しました。
ただし、OpenAIのo3とGeminiにはわずかに及ばない結果となっています。Opusのスコアは67.9%でした。
| モデル | GPQA Diamond スコア |
|---|---|
| Claude 4 Sonnet | 75.4% |
| Opus | 67.9% |
| OpenAI o3 | わずかに上 |
| Gemini | わずかに上 |
GPQA Diamondでの高いスコアは、Claude 4が複雑な問題を理解し、論理的な推論を行う能力に優れていることを示しています。この推論能力は、特に意思決定や問題解決が重要なビジネスの現場で役立ちます。
例えば、市場動向の分析、リスク評価、戦略立案など、さまざまな分野でClaude 4を活用できます。また、科学研究の分野でも、仮説の検証や実験データの解釈など、高度な推論能力が求められるタスクでClaude 4が貢献する可能性があります。
Claude 4の推論能力は、単に情報を記憶し、検索するだけでなく、その情報を基に新しい知識を生成したり、未知の問題に対する解決策を見つけ出したりするのに役立ちます。この能力は、AIが人間の知能に近づくための重要な一歩と言えるでしょう。
今後のAIモデル開発においては、GPQA Diamondのような高度な推論能力を測るベンチマークが、より重要になっていくと考えられます。
MMLUの性能
MMLU（Massive Multitask Language Understanding）は、幅広い知識領域における言語理解能力を評価するベンチマークです。Claude 4 SonnetはMMLUで86.5%のスコアを記録し、Opusとほぼ同等の性能を示しました。
ただし、OpenAI o3にはわずかに及ばない結果となっています。MMLUでの高いスコアは、Claude 4が多様な分野の知識を理解し、活用できることを示しています。
| モデル | MMLU スコア |
|---|---|
| Claude 4 Sonnet | 86.5% |
| Opus | ほぼ同等 |
| OpenAI o3 | わずかに上 |
この知識理解能力は、顧客対応、情報検索、教育など、さまざまな分野で応用できます。例えば、顧客からの問い合わせに対して、適切な回答を生成したり、大量の文書から必要な情報を抽出したりすることが可能です。
また、教育分野では、学生の質問に答えたり、学習教材を作成したりするのに役立ちます。Claude 4の知識理解能力は、単に情報を記憶するだけでなく、その情報を基に新しいアイデアを生成したり、異なる分野の知識を組み合わせたりするのに役立ちます。
この能力は、AIがより創造的なタスクを実行するための重要な基盤となります。MMLUのようなベンチマークは、AIモデルの知識理解能力を客観的に評価するための重要な指標であり、今後のAIモデル開発において、より重要性を増していくと考えられます。
拡張思考機能がもたらす性能向上
Claude 4は拡張思考機能により、複雑な問題解決能力が向上しました。この機能は、従来のAIモデルと比較して、より高度な推論と問題解決を可能にします。
拡張思考機能とは
拡張思考機能とは、AIが推論の過程で外部の情報を参照し、その情報を基に思考を深める能力です。従来のAIモデルは、与えられた情報のみに基づいて推論を行いますが、拡張思考機能を持つClaude 4は、ウェブ検索などのツールを利用して必要な情報を収集し、推論の精度を高めます。
このメカニズムにより、複雑な質問や多段階の推論が必要な問題に対して、より質の高い回答を提供できます。例えば、ソフトウェアエンジニアリングの分野では、特定のライブラリやAPIに関する最新情報を検索し、その情報を基にコードを生成することが可能です。
また、研究開発の分野では、最新の研究論文を検索し、その内容を分析して新たな仮説を立てることができます。従来のAIモデルでは、このような外部情報の活用が難しく、回答の精度や質が限定的でした。
しかし、Claude 4の拡張思考機能は、AIの知識獲得と問題解決のプロセスを大きく変革し、より高度なタスクへの対応を可能にしています。この機能は、特に専門知識を必要とする分野や、変化の速い情報を扱う分野において、その真価を発揮します。
Claude 4は、拡張思考機能を通じて、より人間らしい思考プロセスを実現し、AIの可能性を広げています。
性能向上事例
拡張思考機能は、特に複雑な問題解決においてClaude 4の性能を向上させます。例えば、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマーク「SWE-bench」では、Claude Opus 4とClaude Sonnet 4が高スコアを記録しました。
これは、拡張思考機能がコーディング精度を高める上で有効であることを示しています。また、ターミナル環境におけるAIエージェントベンチマーク「Terminal-bench」でも高評価を受けており、実際のソフトウェアエンジニアリングタスクでの高いパフォーマンスが確認されています。
具体的な事例として、GitHubはClaude Sonnet 4をGitHub Copilotの新しいコーディングエージェントとして採用しており、エージェントタスクでの性能が高く評価されています。
拡張思考機能により、Claude 4はエラー修正や複数の仮説の比較検討を効率的に行えるようになりました。従来のモデルと比較して、タスク完了時のショートカットや抜け道を使用する行動が65％減少しています。
さらに、メモリ機能の改善も認識されており、ローカルファイルへのアクセス権を付与すれば、大幅に改善されたメモリ機能により重要な事実を抽出して保存し、継続性を維持することができます。
これらの事例から、拡張思考機能がClaude 4の性能向上に大きく貢献していることがわかります。
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具体的なユースケースにおけるClaude 4の活用
Claude 4は、コーディング、推論、エージェントタスクといった分野で具体的な活用が可能です。ビジネスへの応用可能性も高く、その性能を活かした事例を紹介します。
コーディング
Claude 4は、高度なコーディング能力を発揮し、開発現場で効率化に貢献します。コード生成、デバッグ、リファクタリングなど、多岐にわたるタスクを支援し、開発者の生産性を向上させます。
例えば、SWE-bench Verifiedでは72.5%という高いスコアを記録しており、その性能が実証されています。def hello_world(): print("Hello, World!") のような基本的なコード生成はもちろん、より複雑な処理も記述可能です。
デバッグ作業では、エラー箇所の特定や修正案の提案を行い、迅速な問題解決をサポートします。また、既存のコードを解析し、より効率的なコードへのリファクタリングを提案することで、コードの品質向上に貢献します。
Claude 4を活用することで、開発者はより創造的な作業に集中できるようになり、ソフトウェア開発の加速化が期待できます。
さらに、特定のフレームワークやライブラリに特化したコード生成も可能であり、開発者はプロジェクトの要件に合わせて柔軟に活用できます。
例えば、ウェブアプリケーション開発においては、ReactやVue.jsなどのフレームワークを用いたコードを生成し、開発者は迅速にプロトタイプを作成できます。
また、API連携に必要なコードも自動生成できるため、異なるシステム間の連携も容易になります。Claude 継続的なインテグレーション（CI）環境への組み込みも容易であり、自動テストの実行やコード品質のチェックを自動化できます。
これにより、開発チームは品質の高いソフトウェアを効率的に開発できます。
推論
Claude 4は、複雑な問題解決や意思決定支援において、高度な推論能力を発揮します。大量のデータを分析し、隠れたパターンや相関関係を抽出することで、より精度の高い予測や判断を可能にします。
例えば、市場動向の分析においては、過去のデータや競合他社の情報を基に、将来の売上予測や需要予測を行います。これにより、企業はより適切な在庫管理やマーケティング戦略を立案できます。
また、リスク管理においては、様々な要因を考慮した上で、潜在的なリスクを特定し、その影響を評価します。これにより、企業は事前にリスク対策を講じることができ、損失を最小限に抑えることができます。
Claude 4は、単にデータを分析するだけでなく、その結果を分かりやすく可視化する機能も備えています。グラフやチャートを用いて、分析結果を直感的に理解できるようにすることで、意思決定者は迅速かつ的確な判断を下すことができます。
さらに、Claude 4は、複数のシナリオをシミュレーションし、それぞれの結果を比較検討することができます。これにより、意思決定者は様々な可能性を考慮した上で、最適な選択肢を選ぶことができます。
例えば、新規事業の立ち上げにおいては、市場規模や競合状況、投資額などを変化させた複数のシナリオをシミュレーションし、最も成功可能性の高い戦略を策定することができます。
また、サプライチェーンの最適化においては、需要変動や供給制約などを考慮した複数のシナリオをシミュレーションし、最も効率的な物流ルートや在庫配置を決定することができます。
エージェントタスク
Claude 4は、タスク自動化や対話型エージェントの分野で、その能力を最大限に発揮します。数時間にわたる連続作業が可能であり、マルチステップタスクを効率的に実行できます。
例えば、顧客対応においては、FAQ応答や問い合わせ対応を自動化し、顧客満足度を向上させることができます。また、社内業務においては、書類作成やデータ入力などの定型業務を自動化し、従業員の負担を軽減することができます。
Claude 4は、自然言語処理技術を活用し、人間と自然な対話を行うことができます。これにより、対話型エージェントとして、顧客からの問い合わせに自動で回答したり、従業員の業務をサポートしたりすることができます。
例えば、ECサイトにおいては、顧客からの商品に関する質問に自動で回答したり、おすすめの商品を提案したりすることができます。
また、社内ヘルプデスクにおいては、従業員からのITに関する問い合わせに自動で回答したり、トラブルシューティングを支援したりすることができます。
Claude 4は、様々なAPIと連携することで、より高度なタスクを実行することができます。
例えば、Googleカレンダーと連携して、会議のスケジュールを自動で調整したり、Salesforceと連携して、顧客情報を自動で更新したりすることができます。これにより、業務効率を大幅に向上させることができます。
さらに、Claude 4は、機械学習技術を活用し、タスクの実行結果を分析することで、自己学習し、より効率的なタスク実行方法を習得することができます。これにより、継続的に業務効率を改善することができます。
| 機能 | 詳細 |
|---|---|
| コーディング | コード生成、デバッグ、リファクタリングなどを支援し、 開発者の生産性を向上させます。 |
| 推論 | 複雑な問題解決や意思決定支援において、 高度な推論能力を発揮します。 |
| エージェントタスク | タスク自動化や対話型エージェントとして、 数時間にわたる連続作業やマルチステップタスクを実行できます。 |
Claude 4導入における注意点と考慮事項
Claude 4の導入にあたっては、技術的な課題、コスト、既存AIモデルからの乗り換えなど、いくつかの重要な注意点と考慮事項があります。
技術的な課題
Claude 4の導入には、API連携やインフラストラクチャなど、いくつかの技術的な課題が伴います。まず、API連携においては、既存システムとの互換性を確保し、スムーズなデータ連携を実現する必要があります。
そのためには、APIの仕様を詳細に理解し、適切なインターフェースを設計することが重要です。また、Claude 4の性能を最大限に引き出すためには、高性能なインフラストラクチャが不可欠です。
特に、大量のデータを処理する場合には、十分な計算リソースとストレージ容量を確保する必要があります。さらに、セキュリティ対策も重要な課題です。
Claude 4を利用する際には、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を徹底し、不正アクセスや情報漏洩のリスクを最小限に抑える必要があります。アライメント問題としてAIの目標と人間の価値観の整合性、安全性確保として悪用や予期しない行動の防止、プライバシー保護としてデータ使用の透明性と制御も考慮する必要があります。
コスト
Claude 4の利用には、API利用料金やインフラコストなど、さまざまなコストが発生します。API利用料金は、利用量に応じて変動するため、事前に利用計画を立て、予算を確保しておくことが重要です。
また、Claude 4の性能を最大限に引き出すためには、高性能なインフラストラクチャが必要となり、それには相応のコストがかかります。例えば、GPUサーバーの導入やクラウドサービスの利用などが考えられます。
開発者向けの新機能であるClaude CodeとAPIの拡張により、コードの自動生成や修正が容易になることで開発効率が高まる可能性がありますが、具体的なコストは未明示です。導入費や運用コストは各企業に依存することが多いです。
したがって、導入前に十分な費用対効果の分析を行い、予算内で最大限の効果が得られるように検討する必要があります。
既存AIモデルからの乗り換え
既存のAIモデル（GPT、Geminiなど）からClaude 4への乗り換えを検討する際には、いくつかの注意点があります。まず、既存モデルとの性能差を十分に比較検討する必要があります。
Claude Opus 4は世界最強レベルのコーディング性能を誇るモデルであり、複雑で長時間にわたるタスクやエージェントワークフローにおいて持続的な高いパフォーマンスを発揮するため、既存モデルの性能が下回る場合に特に考慮すべき事項となります。
次に、移行作業に伴う手間やコストも考慮する必要があります。既存システムとの互換性やデータ移行の容易さなどを事前に確認し、スムーズな移行計画を立てることが重要です。
価格については定められた情報がないため、具体的な価格比較は実際の取引データが必要となります。また、乗り換え後の運用体制やサポート体制も確認しておくことが望ましいです。
| 検討事項 | 詳細 |
|---|---|
| 技術的な課題 | API連携における既存システムとの互換性確保 高性能インフラの構築と維持 データ暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策 |
| コスト | API利用料金、インフラコスト、導入費、運用コスト |
| 既存AIモデルからの乗り換え | 既存モデルとの性能比較 移行作業の手間とコスト 移行後の運用・サポート体制 |
おわりに
Claude 4の性能は、ベンチマークテストの結果からも明らかです。特に、コーディング能力は目覚ましく、ソフトウェア開発の現場で大きな効果を発揮する可能性を秘めています。
もし、貴社がAIを活用した新たなプロダクト開発や、既存システムの高度化を検討されているのであれば、Hakkyがお手伝いできるかもしれません。ぜひ一度、弊社の機械学習プロダクト開発支援サービスについてお問い合わせください。
