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

質問がどの程度のトークンを消費するかは、質問の複雑さや思考の深さなどに応じて動的に変化する。SonnetよりOpusのほうが消費は大きく、深く思考させると多く消費、会話が長くなると背景情報処理のために消費と、状況次第で消費トークンが変化するため、残りどの程度使えるのかを予測しにくい点はClaudeを使う上での難しさの一つだ。

また、Maxプランでも上限が存在するため、お金で制約から逃れる手段も厳密にはない。ただし、プログラミングで長いコードを扱うのでなければ、つまり文書作成程度であれば、Maxプランの上限に当たることはほとんどないだろう。

筆者がNotebookLMを活用しているのは、この制約を緩和する理由もある。NotebookLMは登録できる追加コンテキストがはるかに多いという特徴もあるため、多くの資料文書分析に向いている。そこでNotebookLMで大まかに情報を整理させることでClaudeのトークンを節約できるのだ。

筆者はProプランで十分に運用できているが、そのためにはプロジェクト機能で頻繁に参照する資料や設定を事前登録することはしておきたい。例えば5000トークンを消費する事前資料の分析を、10の会話で毎回行うと5万トークンの消費となるが、プロジェクトに登録しておけば5000トークンで済む。

また長大な文書が必要な場合は、セクションごとに生成させることも重要なノウハウだ。内容修正を依頼するたびにすべての文章を再生成すると、その度に多くのトークンを消費してしまうからだ。セクションを分割しても、プロジェクトで会話をまとめることで文章のトーンに関して一貫性も保てる。

Opusは素晴らしいが、Sonnetを効率的に使いこなすことも重要だ。深い分析や最終的な文章生成にのみOpus 4を投入するといいだろう。筆者は自分自身で最終原稿を仕上げるため、出力が遅いOpusはほとんど使っていない。使っているのは、アイデアの構成を練る時のみ。

言い換えれば、Sonnetでも（深い洞察は与える応答は少ないものの）文書生成だけならば十分に高品質だ。

競合分析から見る生成AIの戦略的差別化

筆者は今のところNotebookLM（Geminiベース）とClaude 4、ChatGPTをメインに使っているが、冒頭でも言及したように生成AIは各社が独自の強みを追求している状況だ。

OpenAI：汎用性とマルチモーダル処理に優位性。特に画像認識とコード生成を統合した汎用的なAI構築において業界をリードしている。

Google（Gemini Ultra）：検索エンジンとの深い統合により、リアルタイム情報処理に強みがある。また、YouTube動画の要約や分析といった独自機能を提供し、NotebookLMやコード生成専用AI、Google Workspaceとの統合など、ツールとしての多様性が強み。