AIの世界では、一瞬でも目を離すと大きな変化を見逃してしまいます。ある月に話題になったモデルが、次の月には過去のもののように感じられることもあります。これはAnthropicのClaude 2.0の物語そのものです。2023年7月に登場したとき、その巨大なコンテキストウィンドウと堅実なパフォーマンスで多くの注目を集めました。しかし、AIの世界では進化が早いのです。
ここでは、Claude 2.0が何であったのか、何が特別だったのか、競争相手とどう比較されたのか、そしてClaude 2.1やClaude 3ファミリーのような新しいモデルの舞台をどう整えたのかを振り返ります。AIの旅の重要な瞬間を簡単に振り返り、現在の状況や今後の展望を理解する手助けをします。
MCPサーバーとは何か、Claude MCPがどのように機能するか。
Claude 2.0とは何だったのか？
Claude 2.0は、AIの安全性に非常に力を入れているAnthropic社の大規模言語モデル（LLM）でした。最初から、役に立ち、無害で、正直であることを目指して構築されました。すぐに注目を集めるいくつかの特徴を持っていました。
まず、Anthropicが「Constitutional AI」と呼ぶアイデアに基づいて構築されました。モデルに何を言わないかを教えるために人間のフィードバックを使う代わりに、一連の原則（「憲法」）で回答を導くように訓練されました。これにより、有害または奇妙なコンテンツを生成する可能性が大幅に減少し、信頼できるAIを求める企業にとって大きな安心感をもたらしました。
また、非常に印象的なテストスコアを記録しました。モデルは、Bar試験の選択問題部分で76.5%を獲得し、GREの読解と作文セクションで90パーセンタイルに入りました。当時、これらはトップクラスの結果であり、最高のモデルと肩を並べることができることを証明しました。さらに、AnthropicはAPIと公開ベータ版のウェブサイトを通じて簡単にアクセスできるようにし、開発者や企業がすぐに利用できるようにしました。
Claude 2.0の際立った特徴
Claude 2.0は単なる小さな進歩ではなく、他の大きなモデルと競争するための新しい能力をもたらしました。
巨大な100kトークンのコンテキストウィンドウ
これが皆の話題になった特徴です。 100kトークンのコンテキストウィンドウは約75,000語に相当します。考えてみてください：数百ページの情報を1つのプロンプトに投入できるのです。突然、技術マニュアル全体、密な財務報告書、または短い本をアップロードして質問を始めることができるようになりました。要約や複雑な文書の分析において、大きな飛躍でした。
しかし、これは単一の文書を分析するには素晴らしいものでしたが、日常のビジネス運営には大きなギャップを示しました。PDFを手動でアップロードするだけでは、カスタマーサポートチームを運営することはできません。チームの知識は、ヘルプデスク、内部ウィキ、過去のサポートチケットなど、あらゆる場所に分散しており、常に変化しています。
リアルタイムのサポートには、すべての知識を自動的に集約するシステムが必要です。ここで、eesel AIのようなツールが役立ちます。ファイルをアップロードする代わりに、eesel AIはZendesk、Freshdesk、Confluence、Google Docsに直接接続します。手動作業なしで常に最新の生きた知識ベースを構築します。
優れたコーディングと推論能力
Claude 2.0は単なる本の虫ではなく、技術的な助っ人としても優れていました。標準的なPythonコーディングテストであるCodex HumanEvalで71.2%を獲得し、小学校レベルの数学問題（GSM8k）で非常に強力な88.0%を記録しました。
これにより、開発者はツールキットにもう一つのツールを追加することができました。Claude 2.0を使ってコードのデバッグを手伝ったり、難しい関数を書いたり、プログラミングの概念についての簡単な説明を得たりすることができました。多くの異なる技術的な仕事にとって、実用的で強力なアシスタントでした。
Claude 2.0の独自のクリエイティブな文体
ベンチマークを脇に置いて、Claude 2.0を使用した人々は、その書き方に何か違いを感じました。 Redditや他のフォーラムの多くの初期ユーザーが指摘したように、その回答は他のモデルよりも人間らしく、ロボット的ではないと感じられることが多かったのです。詩や短編小説、鋭いマーケティングコピーを書く際に、クリエイティブな才能を発揮しました。
これにより、コンテンツクリエイターやマーケター、情報を提供するだけでなく自然で魅力的な方法で提示できるAIを必要とする人々にとって、頼りになる存在となりました。
Claude 2.0が他のモデルとどう比較されたか
Claude 2.0は大きな進歩でしたが、真空の中で存在していたわけではありません。その位置をタイムラインで理解するためには、その兄弟であるClaude 1.3や当時の主要なライバルであるOpenAIのGPT-4とどう比較されたかを見ることが役立ちます。
| 特徴 | Claude 1.3 | Claude 2.0 | GPT-4（当時） |
|---|---|---|---|
| コンテキストウィンドウ | 約9,000トークン | 100,000トークン | 8,000または32,000トークン |
| Bar試験（MCQ） | 73.0% | 76.5% | 約75.7% |
| コーディング（Codex HumanEval） | 56.0% | 71.2% | 約67.0% |
| 安全性の重視 | 高 | 非常に高（2倍良い） | 高、しかし異なる方法 |
| コスト | 2.0と同じAPI経由 | GPT-4より安価 | プレミアム |
Claude 2.0 vs. GPT-4
Claude 2.0がリリースされたとき、GPT-4はほぼ頂点に立っていました。そして、GPT-4は非常に複雑な推論タスクでまだ少し優位性を持っていましたが、Claude 2.0は強力な競争相手として登場しました。コーディングテストでは非常に競争力があり、場合によっては優れていました。その最大の利点は、巨大な100kコンテキストウィンドウと低価格でした。
しかし、最大の違いはその安全第一の設計でした。「Constitutional AI」トレーニングのおかげで、Claude 2.0はブランドの安全性や奇妙な出力を避けることが絶対条件である企業にとって、より予測可能で信頼性の高い選択肢と見なされました。
Claude 2.0からClaude 2.1、Claude 3への進化
しかし、AIの進化は速いです。Claude 2.0が登場したすぐ後に、AnthropicはClaude 2.1を発表し、コンテキストウィンドウを驚異の200kトークンに倍増させ、AIが「幻覚」を起こす（AIが事実を作り上げる）ことを減少させました。これにより、Claude 2.0は新しいプロジェクトを始める人にとってはすぐに古いニュースとなりました。
その後、Claude 3ファミリーのモデル（Haiku、Sonnet、Opus）が登場し、異なるレベルのパワーと価格を提供する階層システムを提供しました。このリリースにより、Claude 2.0は現行モデルからレガシーモデルに移行しました。
どのビジネスにとっても、この非常に速いペースは重要な教訓を教えてくれます：特定のLLMに全てのワークフローを賭けることは、時代遅れの技術に取り残されるリスクのある動きです。毎分老化している単一のモデルにサポート自動化を結びつける代わりに、eesel AIのようなプラットフォームは、安定した将来にわたって有効な代替手段を提供します。舞台裏で最適なAIを使用し、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供するので、サポートシステムは6ヶ月ごとに再構築することなく改善し続けます。数分で始められ、AIの世界が変わるにつれて適応できます。
なぜClaude 2.0をカスタマーサポートにそのまま使えないのか
Claude 2.0のような強力なモデルは自動化の完璧な解決策のように見えるかもしれませんが、実際にカスタマーサポートに直接使用しようとすると、いくつかの大きな現実的な問題に直面します。
「白紙の状態」問題
一般的なモデルは、あなたの製品、ポリシー、顧客について何も知りません。役立つ回答を得るためには、毎回完璧に書かれたプロンプトで正しい情報をすべて提供する必要があります。これは膨大な作業を必要とし、スケールしません。
限られた実行可能性
Claude 2.0は素晴らしいメールを書くことができますが、実際にチケットをエスカレートしたり、「VIP」タグを追加したり、Shopifyで注文状況を確認したりすることはできません。実際のサポート自動化は、テキストを生成するだけでなく、既に使用しているツールでアクションを実行する必要があります。
安全なテストの欠如
一般的なモデルを安全にテストする簡単な方法はありません。過去の顧客の質問を何千件もシミュレートして、実際の顧客と対話する前にどのように処理するかを確認することはできません。また、競合他社についての質問に答えないように知識を制限したり、最初に簡単なチケットだけを処理するように段階的に展開することも難しいです。
専門のAIサポートプラットフォームが重要な理由
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さらに良いことに、リスクなしでテストすることができます。eesel AIのシミュレーションモードを使用すると、設定が過去のチケットを何千件もどのように処理したかを確認できます。これにより、顧客と対話する前にそのパフォーマンスと解決率の実際の予測を得ることができ、自信を持って自動化できます。
Claude 2.0の遺産とビジネスAIの次のステップ
Claude 2.0はAIの歴史にその名を刻みました。それは巨大なコンテキストウィンドウ、強力なパフォーマンス、安全性へのフォーカスで全体の分野を前進させた大きな出来事でした。それは可能性を示し、大規模言語モデルに期待する新しい基準を設定しました。
しかし、その短いスポットライトの時間から学ぶべきことがあるとすれば、それはこれです：ビジネスにとっての本当の勝利は、派手なモデルそのものではなく、それをどう活用するかです。「最高の」モデルは常に変化しており、それに追いつこうとすることは頭痛の種です。今日の課題は、強力なAIへのアクセスを得ることではなく、それをシンプルで制御可能で、チームがすでに頼りにしているツールに接続する方法で使用することです。
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よくある質問
技術的にはいくつかのプラットフォームを通じてアクセス可能かもしれませんが、新しいプロジェクトを始めるべきではありません。AnthropicはClaude 2.1やClaude 3ファミリーのような、より能力が高く効率的なモデルをリリースしており、これらが現在の標準です。Claude 2.0を使用することは、意図的に古い技術を選ぶことを意味します。
その最大の特徴は、当時画期的だった100,000トークンのコンテキストウィンドウでした。これにより、ユーザーはレポートや本のような大規模な文書を一度に分析することができました。この機能は、主要な競合であるGPT-4にはなかったものです。
いくつかの重要な分野で大きな進歩を遂げました。コンテキストウィンドウは約9,000トークンから100,000トークンに拡大し、コーディングスキルも劇的に向上しました。Codex HumanEvalテストのスコアは56%から71%以上に跳ね上がり、安全で無害な応答を提供する能力も2倍になりました。
はい、当時、多くのユーザーはその出力が競合他社よりも自然で、微妙で、ロボット的でないと感じていました。これにより、クリエイティブやマーケティングのタスクで人気を博しました。新しいモデルはその後非常に洗練されましたが、Anthropicがより魅力的な文章スタイルを持つモデルを生み出すという評判を確立するのに役立ちました。
もちろんです。その歴史を理解することは、AIの現在の状況を説明するのに役立ちます。Claude 2.0は、巨大なコンテキストウィンドウを標準化し、安全第一のトレーニングアプローチ（「憲法AI」）を強調することで業界を前進させました。これらの概念は、現在の新しいモデルの開発において中心的なものとなっています。
