人間的で洞察に富んだ応答が文章の質を高めるClaude 4の「Constitutional AIアプローチ」が、他の生成AIと一線を画す理由

推論能力の高度化：Chain-of-Thought（思考の連鎖）による推論機能が標準で組み込まれている。また思考連鎖の深さも選択でき、複雑な論理展開や多角的な分析がディープリサーチなどの調査エージェントを用いなくとも可能だ。OpenAI o3/o4-miniなどと似た振る舞いだが、存在しない情報を創造するハルシネーションが強めに出るため取り扱いに注意が必要だが、それを抑えるためのプロンプトを活用することで抑制もできる。

実践的に複数AIを使いこなすプロセスを考える

多数の生成AIを使っていると、単一のAIモデルに限界があることも強く感じる。それぞれの開発方針によって特徴があるためだ。しかし特徴に違いがあるなら、組み合わせることで効率性や出力成果の品質を上げることもできる。

いわば「マルチAI戦略」といったところだが、各ツールの強みを最適に組み合わせることで、自分の業務にフィットした使いこなしのプロセスを考えるといい。将来的には、使いこなしそのものが不要になるだろうが、現時点では積極的に使いこなすことが、費用対効果の面でも有利だ。

参考までに筆者の最近の原稿執筆プロセスを紹介しよう。

Googleが2024年12月にリリースしたNotebookLMの最新アップデートは、マルチモーダル情報処理において画期的な進歩を遂げている。音声データやYouTubeリンクを資料としておき、いずれも音声認識をかけて背景資料にできる。PDFやスプレッドシート、画像データからの情報抽出も格段に向上している。筆者の場合、以下のようなデータをアップロードする。

NotebookLMはたくさんの詳細な資料をまとめ、視点をプロンプトで指定することで任意の切り口の情報を簡単に引き出せる（画像：筆者提供）