株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250813
内容紹介
Claude Code完全ガイド｜AI開発者が全自動コーディングを実現する方法、Claude Sonnet 4 now supports 1M tokens of context、「RAG」の将来について。「GPT-5」開発者の発言から
出演者
関連リンク
2025年の開発現場では、AIがコード作成を自動で行うのが当たり前になりつつあります。Anthropic社がリリースした「Claude Code」は、単なるコーディング支援ツールではなく、まるで人間のエンジニアのように開発作業をこなす「AI開発パートナー」として注目されています。
Claude Codeの最大の特徴は、人間が介入しなくても長時間のコーディングや複雑なコードの修正（リファクタリング）を完遂できる点です。AIの性能を測る業界標準のベンチマーク「SWE-bench」では、従来のAIツールを大きく上回る72.5%という高いスコアを記録し、実際に企業で使えるレベルのコードを自律的に生成できることが証明されました。
これまでのAIコーディングツールは、特定のファイルを指定したり、単発のコード生成しかできなかったり、プロジェクト全体の意図を理解できないという限界がありました。しかし、Claude Codeはこれらの課題を根本から解決します。具体的には、プロジェクトのファイル構造を自動で把握し、必要なファイルを自分で見つけて処理します。さらに、「株価分析アプリを作って」といったざっくりとした指示から、設計、実装、テスト、さらにはGitを使ったコード管理まで、一連の開発プロセスを全て自動で実行できる「エンドツーエンド自動化」を実現します。人間では集中力が続かないような7時間以上もの連続作業も、品質を落とさずに続けられます。
Claude Codeの価値は、個人の開発効率を上げるだけでなく、会社全体の開発プロセスを大きく変革する点にもあります。例えば、「Hooks機能」を使えば、コード変更前の自動チェックや実装後の自動テスト、作業完了通知まで、一連のタスクを完全に自動化できます。また、GitHub ActionsのようなCI/CD（継続的インテグレーション・継続的デリバリー）ツールと連携させることで、人間が作業していない間も開発が進むようになります。AIがどのように考えて作業を進めているかをリアルタイムで確認できる「Reasoning Pane」機能は、チームでのAI活用を助け、実際の導入事例では、仕様変更対応の手間が70%削減されたり、開発効率が300%向上したりといった成果が出ています。
Claude Codeの導入は、まず個人で簡単なタスクから始め、AIの振る舞いを理解することからスタートします。その後、チーム全体でAIへの指示方法を統一し、最終的には「Hooks機能」やCI/CD連携を活用して会社全体の開発プロセスを自動化していく、段階的なアプローチが推奨されています。コスト面では、開発初期は使った分だけの従量課金で安価に始められ、本格運用では月額定額プランで安定したパフォーマンスを得られます。導入企業からは、投資に見合う十分な効果を実感しているという声が多く寄せられています。
AIツールの進化は非常に速く、競合に差をつけるためには、ただツールを導入するだけでなく、会社全体のAIに対する理解を深め、戦略的に活用していくことが重要です。今、行動を起こすかどうかが、今後の開発競争における分岐点になると記事は強調しています。
引用元: https://note.com/tacyan/n/n97dfaddf952a
Anthropic社のAIモデル「Claude Sonnet 4」が、一度に扱える情報の量（これを「コンテキストウィンドウ」と呼びます）を大幅に拡大し、最大100万トークンに対応可能になりました。これは、従来の5倍の容量にあたり、非常に膨大な情報を一気にAIに読み込ませて処理できるようになったことを意味します。たとえば、7万5千行を超える大規模なプログラムコード全体や、数十本もの研究論文を一度にAIに渡して分析してもらうことが可能になります。
この「記憶力」の大幅な向上は、AIの活用範囲を大きく広げ、これまで難しかった大規模なタスクにAIを適用できるようになります。具体的には、以下のようなことが実現できます。
- 大規模なコード分析: プロジェクト全体のコード、テスト、ドキュメントをAIに読み込ませて、システム全体の設計を理解させたり、ファイル間の依存関係を見つけたり、コード改善の提案を受けたりできます。まるで、プロジェクト全体を把握しているベテランエンジニアがレビューしてくれるようなものです。
- 大量の文書分析: 法律契約書や研究論文、技術仕様書など、たくさんの文書の中から、文書間の複雑な関係性を分析し、要点をまとめてもらうといった使い方ができるようになります。
- 賢いAIアシスタントの構築: AIが、たくさんの指示や会話の履歴、使用ツールの情報などをずっと覚えていられるようになるため、より複雑で長いタスクでも、文脈を見失わずに適切な対応ができるAIアシスタントを作れるようになります。
これまで、AIは一度に扱える情報量に制限があり、長い文章や複雑なコードを処理する際には、途中で情報が欠落したり、文脈を忘れてしまったりすることがありました。今回の100万トークン対応は、AIがより広い視野で、より深く情報を「理解」し、関連性を見つけ出す能力を飛躍的に向上させるものです。これにより、AIがこれまで以上に賢く、実用的なパートナーとして活躍できるようになることが期待されます。
この機能は現在、AnthropicのAPIやAmazon Bedrockでパブリックベータ版として利用可能で、今後Google CloudのVertex AIでも提供される予定です。大量のトークンを扱う場合、利用料金は通常の利用と比べて変わる場合がありますが、プロンプトのキャッシュ機能やバッチ処理といった仕組みを組み合わせることで、コストを抑えつつ効率的に利用することが可能です。
今回のClaude Sonnet 4の進化は、AIをソフトウェア開発や様々なビジネスに応用する可能性を大きく広げます。私たちエンジニアがAIと協力して、これまで不可能だったような、より大規模で複雑な問題解決に取り組めるようになるための大きな一歩と言えるでしょう。
引用元: https://www.anthropic.com/news/1m-context
この記事は、OpenAIの最新モデル「GPT-5」の開発に携わった方々のインタビューを基に、AIが外部の知識を参照してより正確な回答を生成する技術「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」の未来について解説しています。日本の新人エンジニアの方々にも分かりやすく、RAGが今後どのように進化していくのか、そのポイントを掴んでいきましょう。
まず、RAGの性能は今後も大きく向上すると見込まれています。OpenAIの幹部は、AIを開発する際に必要となる複雑な工夫や手作業（「Scaffolding」と表現）を、AIモデル自身の性能向上によって減らしていきたいと語っています。RAGもこの「Scaffolding」の代表例であり、AIモデルの理解力や情報の正確性（幻覚、つまりAIが事実に基づかない情報を生成することの対策）が向上することで、RAGの基盤性能も自然と底上げされます。GPT-5を使えば全て解決というわけではありませんが、RAGシステム構築の負担が軽減され、より高度なRAGが実現しやすくなるでしょう。
次に、「コンテキストエンジニアリング」の重要性も引き続き変わりません。GPT-5は非常に長い文章（400Kトークン、約30万語相当）を一度に処理できるようになりましたが、OpenAIの開発者は「情報をAIに入力する際の管理は、依然として大きな課題だ」と指摘しています。これは、ただ多くの情報をAIに与えれば良いわけではなく、必要な情報を適切に選び、整理してAIに渡す（コンテキストエンジニアリング）ことが、AIの回答精度に大きく影響するからです。この「当たり前のこと」が、最新のGPT-5時代でも重要であり続けることが再確認されました。
さらに、「推論モデルとRAG」の組み合わせが一般的になると予想されています。GPT-5は、回答を生成する前に「思考過程を挟む」ことで、事実に基づかない情報を生成する（ハルシネーション）可能性が低減されています。これにより、これまでRAGシステムで難しかった「信頼性の高い」回答の実現が容易になります。推論能力が高く、しかも高速なGPT-5のようなモデルが登場することで、RAGはさらに実用的なものになるでしょう。
最後に、AIがユーザーの代わりにパソコンの操作を行う「Computer Use（AIエージェント）」が本格的に普及する可能性が示唆されています。現在の企業で使われているRPA（定型業務を自動化するツール）は柔軟性に欠けることが多いですが、AIエージェントはより賢くPCを操作できます。現状は性能が不十分ですが、OpenAIは人がPC操作したデータを「合成データ」として大量に生成し、AIエージェントの性能を飛躍的に向上させようとしています。RAGとPC操作の自動化が組み合わされば、AIの活用範囲は爆発的に広がるでしょう。
まとめると、RAGはAIモデル自体の進化と、適切な情報管理、そして他のAI技術との連携によって、今後ますます企業の多様なデータを活用し、複雑な課題を解決する強力なツールになっていくと期待されています。AIエンジニアとして、これらの進化の方向性を理解することは、より良いシステムを開発するために非常に重要です。
引用元: https://zenn.dev/knowledgesense/articles/06daa8f19a6805
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）