Anthropic社の技術スタッフであるタリク・シヒパーが、新モデルであるFableの活用法を解説する。FableはRPGのオープンワールドのように自由度が高く、同時に複雑さも持ち合わせている。本講演では、Claudeの能力を最大限に引き出す制限解除、プロンプトにおける未知の発見と対処法、AIの普及によるプログラミングのパラダイムシフトに対する感情の整理、そして従来のトレードオフを無視して妥協のない成果を追求する重要性の4つのテーマについて詳細に掘り下げる。
Anthropicのタリク・シヒパー登壇
Anthropicの技術スタッフであるタリク・シヒパーをステージにお迎えください。
皆さんこんにちは、タリクです。私はAnthropicでClaude Codeの開発に携わっています。本題に入る前に、Claude Codeのチームには講演前に自撮りをするという伝統があります。もしよろしければ、皆さんも一緒にポーズをとってください。このAIエンジニアカンファレンスで素早く写真を撮らせてもらいますね。
よし、完璧です。さて、先ほど発表があった通り、Fableが戻ってきました。
今日の午後遅くにロールアウトを開始します。正確なスケジュールについては続報をお待ちください。12時30分からは、キャット・ウーとサイモン・ウィリソン、そして私の3人でファイヤーサイドチャットを行いますので、そこで新しい情報をお伝えできるかもしれません。
Fableという新たなモデルの可能性
Fableは私が本当に心の底から期待しているモデルです。Sonnet 3.5 newやOpus 4、Opus 4.5のように、皆さんの記憶に深く刻まれるAnthropicモデルの一つになるでしょう。私自身、このモデルにたくさんの愛着とワクワクを感じています。Fableを私なりに表現するなら、RPGをプレイしていてチュートリアルが終わり、オープンワールドが目の前に広がった瞬間に似ています。できることや探索できる場所が一気に増えるのです。でも同時に、あまりにも自由すぎて少し戸惑ったり、威圧感を感じたりもしますよね。そこで今回のトークでは、Fableのフィールドガイドを皆さんにお届けしたいと思います。この新しいクラスのモデルとどう向き合っていくべきかをお話しします。
大きく4つのパートに分けてお話しします。元々これらは一連のブログ記事として準備していたのですが、Fableのリリースが発表されたとき、せっかくならこの講演で一気にすべてをスピードランでお話ししようと決めました。4つのパートとは、Claudeの制限を解き放つこと、自分の中の未知を見つけること、喪失感と向き合うこと、そして理不尽なまでの理想を追求することです。
Claudeの制限を解き放つ
まずは、Claudeの制限を解き放つことについてです。
私たちがよく口にするのは、モデルは設計されるものではなく育てられるものだということです。ある日突然思い立って、SWE-benchで99%のスコアが必要だと言って作れるものではありません。データやフィードバック、計算資源を与えて慎重に育てていくものです。本質的には少し有機的な存在であり、私たちがモデルを使いながらその特性を理解し、学んでいくのです。それが意味するのは、モデルを制限しているのは実は私たち自身だということです。モデルにどのような枠組みを与え、どのようにプロンプトを投げるかは、私たちがClaudeをどう理解しているかという関数にすぎません。制限を解き放つというのは、Claudeをより深く理解し、その真価を発揮させるということです。そのためにはFableをもっと理解する必要があります。私からお伝えしたいのは、私たちはまだ極めて初期の段階にいて、Fableの力を解き放つための理解すべき余地がまだまだあるということです。
モデルがどのように賢くなっていくのか、少し直感に反する部分があるので簡単な例を挙げますね。数週間前、なぜLLMはAWで終わるポケモンの名前を答えられないのかというツイートがバズっているのを見ました。ポケモンは1000匹以上いますが、AWで終わる名前を持つのはクロコディーナとドレッドノートの2匹だけです。通常のチャットモデルに聞いても答えられません。ポケモンの名前はすべて知っているはずなので、これは少し不思議ですよね。しかしClaude Codeに聞けば答えられます。なぜなら、すべてのポケモンを取得し、AWでフィルタリングするスクリプトを自分で書いて実行するからです。これが私の言うClaudeの制限を解き放つということです。私たちはこれを能力のオーバーハングと呼んでいます。Claudeは特定の方向に突出して賢くなるのです。ただすべてのポケモンを記憶して論理的に考えるだけでなく、コード実行ツールを与えればAWで終わる2匹のポケモンを見つけ出すことができます。Fableの課題の一部は、この能力のオーバーハングを見極めることだと思っています。今何が可能になったのか。これは皆さんと一緒に発見していくのがとても楽しみな旅です。
モデルの進化とシステムプロンプトの変化
これをもう少し分かりやすくするために、過去のモデルがどのように進化してきたか、いくつか例を挙げたいと思います。一番大きな例はもちろんチャットです。チャットモデルにはコンテキストを与える必要がありました。例えばコードベースを貼り付けるような形ですね。単純に考えると、コーディングの課題を解決するにはコンテキストウィンドウを1億トークンくらいに巨大化させて、コードベース全体を貼り付ければいいと思うかもしれません。しかし実際には、bashツールのような手足や環境を操作する手段を与えれば、モデル自身がコンテキストを構築して検索できることが分かりました。これがClaude Codeにつながった洞察です。モデルとの働き方や考え方において、このように突出した新しいイノベーションが起きています。そして最近、Claude Tagを展開しました。Claude Tagの可能性を切り開いたのは、プロアクティブかつマルチプレイヤーで動作する能力です。Claude Codeは、作業をさせるためにこちらからプロンプトを出す必要があります。しかし、Claudeが自ら目覚めて作業を行うこの能力こそが、エージェントの新たな波を起こすと私たちは考えています。
進化はそれだけではありません。例えば最近、Claude Codeのシステムプロンプトの80%を削除しました。これはモデルが求めるものが時間とともに変化していく一例です。初期の頃、おそらくSonnet 3.5 newの時代には、システムプロンプトは短くし、少ないツールと多くの例を提示するのがベストプラクティスでした。その後モデルが賢くなるにつれて、より多くの情報や指示を与えても従えるようになり、多くの例と多くのツールを含む巨大なシステムプロンプトが使われるようになりました。しかし直近のこの新しいクラスのモデルでは、より短いシステムプロンプトが求められることが分かってきました。モデルは私たちが与える例よりも想像力が豊かなため、逆に例が制約になってしまうのです。そこで私たちは制約ではなくコンテキストを与えるようにしています。以前のモデルでは必要不可欠だった、これはしないでくださいといった指示は極力避けるようにしています。このようにシステムプロンプトのあり方は変化していますし、これからも変化し続けるでしょう。
インタラクションの進化
もう一つ私がとても気に入っている機能が、ユーザーに質問するツールです。これは私がClaude Codeチームに参加して最初に手がけたもので、Claudeが計画を立てているときや質問があるときに、多肢選択式のダイアログを表示できる機能です。Opus 4の段階では、ツールがまともに動くようにかなり微調整をしなければなりませんでした。それがOpus 4.5の頃に、試しに仕様について40個の質問をしてと頼んでみたら、Claudeが私をインタビューし始めたのです。質問する能力が一気に跳ね上がりました。そして最も新しいOpus 4.8とFableでは、質問が埋め込まれた完全なHTMLレポートを構築できるようになりました。これはClaudeとのまったく新しい対話方法です。このようにClaudeがユーザーから情報を引き出すプロセスの進化も目覚ましいものがあります。
関連して、マークダウンとHTMLについてもよくお話しします。当初、マークダウンはモデルの出力として優れており、少しリッチな情報を表示できました。その後プランモードが登場し、Claudeがこれから何をしようとしているのかをユーザーが理解するためのものになりました。そして今では、Claudeは詳細なHTMLレポートを作成してくれます。ここでもモデルが突出した形で賢くなっているのが分かります。私はよく強調するのですが、これは物理学というより生物学に近い分野です。いまだに非常に経験則に基づいた有機的なものです。すべてのルールを把握しているわけではありませんが、そこにはある種の科学が存在します。直感を養うことも大切です。ですから皆さんには、Fableをそのような存在として扱ってほしいと思います。Anthropicで書かれた論文の中で私が一番好きなものに、大規模言語モデルの生物学に関するものがあります。私たちの研究論文は技術的な専門知識がなくても読めるように書かれていますが、これは特にお気に入りです。もしもう少し詳しく知りたい方がいれば、ぜひチェックしてみてください。
未知の要素を特定する
さて、Claudeの制限を解き放つことについてお話ししましたが、Fableを使う際には、自分自身の制限も解き放つ必要があります。私がよく考えるのは、地図は領土ではないということです。コーディングの課題に取り組むとき、私の頭の中にある計画やプロンプト、仕様書は地図です。しかし領土とは実際のコードベースであり、現実世界であり、Claudeがナビゲートしなければならない制約のことです。Claudeが地図にない領土内の何かにぶつかったとき、私はそれを未知と呼んでいます。Claudeはどう対応するかを考えなければなりません。私が指定していない決断の瞬間です。Fableは、自分の未知を明確にしなければならないと私が強く感じた最初のモデルです。そうしないと広大なエリアを探索しすぎて、たくさんの未知にぶつかってしまうからです。ではどうやって自分の未知を見つければいいのでしょうか。
Fableを使いこなす能力のボトルネックは、地図と領土をすり合わせて未知を見つける私の能力に依存しています。これについて考える方法がいくつかあります。私はこれをマトリクスで考えるのが好きです。どんな問題にも、既知の既知があります。これは通常プロンプトに書く内容で、自分が何を求めているかです。次に既知の未知があります。まだ答えは分からないけれど、分からないということ自体は知っているものです。そして未知の既知があります。あまりにも当たり前すぎてわざわざ書き出さないけれど、見れば分かるというものです。最後に未知の未知があります。これまでまったく考慮すらしていなかったこと、自分が何を知らないかさえ知らないことです。もしそれを知っていれば、Claudeへのプロンプトの出し方が変わるかもしれないような要素です。幸いなことに、ClaudeやFableを使ってこの未知を発見することができます。Fableを使ってどうやってそれをやっているか、いくつか例を紹介します。
最初はブラインドスポットパス、つまり死角の確認と呼んでいる手法です。例えば、まったく知識のない新しい認証プロバイダーをこのコードベースに導入しようとしている。より良いプロンプトを作るために、私が認識できていない重要な未知の未知を見つけるための死角確認をしてくれないかと頼むのです。するとClaudeは認証モジュールを調べて、よくある厄介な落とし穴を見つけてくれるかもしれません。Gitの差分やSlackを検索して、コンテキストがどこにあるかを教えてくれるように指示することもあります。そうすれば注意点などを学べます。これは非常に幅広く使えます。新しい分野について教えてもらうのにも便利です。最近、動画編集のカラーグレーディングでこれを試しました。これは本当に強力で、Fableはこういった作業が信じられないほど得意です。多くの場合、モデルは私よりもほぼすべてのことについて詳しいのです。それを引き出してあげるだけでいいのです。
プロトタイプとインタビューの活用
次に、ブレインストーミングやプロトタイプを作成させます。これは未知の既知、つまり特にデザインにおいて見れば分かるというようなものを見つけるのに役立ちます。例えば、ダッシュボードを作ってと頼むとします。私には視覚的なセンスがないから、私の反応を見るために、まったく異なる4つのデザインのHTMLページを作ってと指示するのです。要望に合わせて微調整していきますが、言葉では説明できないような要素が何なのかを把握し、モデルと一緒にそれを見つけていくのが目的です。
方向性が見えてきたら、次はインタビューです。自分がやりたいことのイメージが固まってきても、おそらくまだ多くの未知が隠れているはずです。考慮漏れや指定不足があるかもしれないので、Claudeに私をインタビューしてと頼みます。私自身のことや取り組んでいる作業、現在のフェーズについて少しコンテキストを伝えます。アーキテクチャを変えるような質問を優先して、と伝えるのが非常に効果的です。
さらにリファレンスを活用します。Claudeに地図を渡す最良の方法の一つは、別の地図を渡すことです。私が一から仕様を書く代わりに、私のやりたいことを表しているコードを渡して、これを読んで理解し、そこから作業を始めてと伝えるのです。システムや言語が違っていても構いません。これは様々な形で応用できます。Reactコンポーネントを作るために、HTMLのモックアップを地図としてリファレンスに渡すこともあります。これは本当に強力で、Fableは驚くほどうまくこなします。
もう一つ私がとても重宝しているのが実装ノートです。Fableを動かしていて未知の問題にぶつかったら、それを記録するよう頼むのです。そうすればどこで想定とずれたのかを確認でき、その理由も把握できます。通常は何が起きたのかというコンテキストも添えてくれます。
そして最後に、何が起きたかについてFableに私をクイズしてと頼みます。自分が何をしているのかをきちんと理解し、プルリクエストを作ったりマージしたりする際に、その作業内容を自分の言葉で説明できるようにするためです。これはFableと常に足並みを揃えて、自分が求めているものを確実に得るための素晴らしい方法です。Fableを使う上で最も重要なのは、このように常にループの中に留まり続けることだと思っています。
過去への郷愁と喪失感に向き合う
これらがFableを使う上での私のアドバイスです。もう一つお伝えしたいのは、初めてMythosクラスのモデルであるFableを使ったとき、大きな獲得感と同時に喪失感も覚えたということです。それについて少しお話しさせてください。
LLM登場以前のコーディングを思い返すと、まるで異国にいたかのような感覚になります。以前、私は30人規模のスタートアップを経営していましたが、コードを書くのがあまりに難しかったため、常にトレードオフを強いられていました。アプリを高速化するか、新機能のプロトタイプを作るか。これには1ヶ月かかる、あれには2ヶ月かかる。常に選択しなければならず、本当に過酷でした。数週間前、当時のコードベースを見返す機会がありました。当時やりたかったことを振り返ってみると、今は信じられないくらい簡単になっていました。何週間もかかったであろう作業が、今なら数時間でできてしまうのです。どこかのタイミングで、笑うしかないけれど同時に泣きたくもなるような感情が湧いてきました。
私は手作業でプログラミングをしてコードを書くのが本当に大好きでした。頭の中でコードベースを思い描き、それを回転させて構造を把握する感覚が好きだったのです。でも同時に、デバッグのために深夜まで起きていたり、何週間も取り組んだのに結局動かなかったりしたこともはっきりと覚えています。失敗の波の中で溺れそうになっていた記憶です。私が今まで関わってきたプロジェクトのほとんどは失敗に終わりました。大半のスタートアップは破産します。プログラミングやコーディングという行為そのものが極めて難しく、あの達成感は好きでしたが、もうあの頃には戻れません。私なりの結論は、抜け出すための唯一の方法は突き進むことだということです。コーディングについても、Fableについても学ぶべきことはまだまだたくさんあります。でも私たちが懸命に努力し、常にループの中に留まり、その能力の制限を解き放てば、必ずたどり着けるはずです。そしてその先には、もっともっと素晴らしい世界が待っています。
理不尽なまでの理想を追求する
最後に話したいのは、その素晴らしい世界のことです。私はこれを理不尽になることと呼んでいます。
Anthropicの文化で私が最も気に入っているのは、トレードオフは実在しないと信じている点です。前の会社にいた頃、私は物事を理にかなった範囲で考えることにとても慣れていました。優先順位のリストを書き出して、これとこれを天秤にかけてこちらを優先しよう、よし理にかなっているから今四半期はこれを優先しよう、といった具合です。でも、もしそのすべてをやってのけたらどうなるでしょうか。現実にトレードオフを見せつけるよう強要してみたらどうなるでしょう。私はAnthropicのこの文化を本当に高く評価しています。これからの私はもっと理不尽になろうと決心しました。
ClaudeやFableの計算式は、トレードオフに対する考え方を根本から変えてしまいます。私たちは頭の中で無意識のうちに多くのトレードオフを行っていますよね。例えば、質の良いもの、早いもの、安いもの。これまではこの中から2つを選べと言われていましたが、これからは3つすべてを選べるのです。より野心的な仕事をするための最良の方法は、枠組みを作り直し、自分自身をより野心的にすることです。なぜなら、エージェントが機能することを証明する唯一の方法は、私たちの人生で最高の仕事を、これまで以上に早く成し遂げることだからです。例えば、私が今使っているこのスライドは昨日の夜、Fableを使って4時間ほどで作りました。私自身とても気に入っているスライドですし、作る過程も本当に楽しかったですが、同時に驚異的なスピードで完成させることができました。
今日このAIエンジニアカンファレンスに来ている皆さんは、AIが本当に機能することを証明するよう世界から期待されているのだと思います。これが単なる流行りなどではなく、私たちをより生産的にし、同時に時間を節約してくれるものだということを証明する役割です。より生産的に働きつつ、労働時間は減らし、大切な人たちと過ごす時間を増やす。これが私の今年の抱負です。
構築することは簡単になりましたが、価値を生み出すことは依然として難しいということも忘れてはいけません。これは私たちAIエンジニアが時々陥りがちな罠で、構築のプロセスや環境設定ばかりに気を取られてしまいます。しかし本来の目的は価値を生み出すことです。価値のあるものを見つけるには、何度もバットを振り、何度も挑戦する必要があります。それこそが本当のゴールです。世界はAIが本当に世界を変革できるのか、私たちがそれを証明するのを待っています。
最後に皆さんにお伝えしたいのは、ぜひ探求し、実現し、そしてもっと理不尽になってくださいということです。ありがとうございました。
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