AINOW（エーアイナウ）編集部です。近年、AI技術は飛躍的に進化しており、その中でもAnthropic社の最新モデル「Claude 3.5 Sonnet」が提供する新機能「コンピューター使用（ベータ版）」は、注目度が非常に高まっています。本記事では、この機能がどのようにコンピュータ環境全体を操作し、ユーザーのタスクを自動化するのかについて、技術的背景や具体的なユースケース、導入時の注意点など、幅広い観点から詳しく解説します。
また、生成AIの基本やChatGPTの活用、企業での生成AI活用事例、RAG技術、Stable Diffusion、Microsoft生成AI、Azure生成AIといった、関連する最新情報も合わせてご紹介するため、2025年1月時点の最新情報をお届けします。
「コンピューター使用（ベータ版）」とは
「コンピューター使用」とは、Claudeモデルがコンピュータのデスクトップ環境に対して直接操作を行うための新しい機能です。 この機能により、モデルはユーザーからの指示に従い、デスクトップ上の各種ツールと連携してタスクを自動化できるようになります。具体的には、ファイルの管理、アプリケーションの起動、ウェブブラウジング、さらにはスプレッドシートやCRMシステムからの情報取得など、幅広い操作が可能です。
Anthropic社はこれにより、従来のAPI連携やチャットインターフェースに留まらず、より実用性の高いデスクトップ操作の自動化を実現しようと試みています。ユーザーが入力するプロンプトと各種ツールのシームレスな連携は、業務の効率化や自動化の新たな可能性を切り開くものです。たとえば、企業の生成AI活用事例として知られるプロジェクトでも、この技術が現場の業務負担を大幅に軽減することに成功しており、生成AIの基本に興味がある方は、一度詳しく知っていただくとよいでしょう。
公式ドキュメントとリファレンス
ベータ版機能におけるリスクと対策
「コンピューター使用」は現時点ではベータ版の機能であり、実運用する中でいくつかのリスクが存在します。運用上の注意点として、システムに直接影響を与える可能性があるため、徹底した対策が求められます。たとえば、外部とのインターネット連携時には情報漏洩や不正アクセスのリスクが増大するため、専用の仮想マシンやコンテナを用いた環境構築が理想的です。
また、機密情報―特にアカウントのログイン情報や個人情報―をAIに渡さないなどの基本的なルールを守る必要があります。さらに、許可されたドメイン以外へのアクセスを制限し、システムに不具合が生じた場合は人間による最終確認を経て、安全性を確保することが必須です。こうした対策は、プロンプトインジェクションなどの攻撃手法に対する防御策としても有効です。
ユーザー自身がリスクを正しく認識し、運用環境への影響を十分に検討することが大切です。詳しいセキュリティ対策については、RAG技術やStable Diffusionの実装例を参考にすると、より安全な運用方法が見えてきます。具体的な運用環境の構築では、エンタープライズ向けのセキュリティポリシーを参考にすることが推奨されます。
これにより、重大な問題が発生した際の迅速な対応が可能となり、ビジネスプロセスの中断を最小限に抑えることが期待されます。
エンドユーザーへの情報提供と同意取得
「コンピューター使用」を実際にプロダクトへ導入する前には、エンドユーザーに対して使用中のリスクや注意点を明確に伝える必要があります。ユーザーに対しては、本機能がどのように環境を操作し、どのような影響を与える可能性があるのかを具体的に説明します。たとえば、重要な情報の取り扱いや、デスクトップ上で自動的に行われる操作の流れについて、事前に理解してもらうことが不可欠です。
実際に筆者が試した際も、機械的な操作と人間の最終確認のバランスが非常に重要であると感じました。また、同意取得のプロセスとして、ユーザーに対しFAQや詳細なドキュメントを提供し、利用開始前に「同意する」ボタンの押下を要求するケースが一般的です。このプロセスは、コンプライアンス遵守の一環としても効果的で、法律面からのリスク回避にも役立ちます。
ユーザーからの同意が確実に取れている状態であれば、後のトラブル発生時にも適切な判断基準となるため、導入前に十分なコミュニケーションを行うことが求められます。
「コンピューター使用」のリファレンス実装
Anthropic社は、ユーザーが迅速に「コンピューター使用」を実装できるよう、各種リファレンス実装を提供しています。これには、ウェブインターフェースのサンプル、Dockerコンテナを用いた環境構築の例、さらにエージェントループを活用したツール連携の基本的な使用例が含まれています。これらのリファレンス実装は、はじめて導入する技術者にとって分かりやすく設計されており、具体的なコード例や操作手順が同梱されています。
そのため、生成AIの基本や企業の生成AI活用事例と照らし合わせながら、自社の環境に最適化するための開発が比較的容易に進められます。さらに、実装に不明点がある場合、提供されるフィードバックフォームを通じて、Anthropicのエンジニアチームに直接質問することが可能です。このような積極的なフィードバックシステムは、ベータ版機能の改善や新たなアップデートに迅速に反映されるというメリットがあります。
ユーザーは実際の運用環境に合わせたカスタマイズが可能であり、一度導入に成功すれば、業務プロセスの大幅な効率化が期待されます。
「コンピューター使用」の動作方法
- Claudeにツールとユーザープロンプトを提供
- Anthropicが定義した「コンピューター使用」ツールをAPIリクエストに追加します。
- たとえば「デスクトップに猫の写真を保存して」といった具体的な指示が与えられます。
- Claudeがツールの使用を決定
- 保存されたツール定義をロードし、ユーザーのクエリに基づいて利用可能かどうか評価します。
- AIは必要に応じ、適切な形式に整形されたツール使用リクエストを生成します。
- APIの応答には、Claudeの意図が
stop_reasonとしてtool_useという形で示されます。
- ツールの入力を抽出し、結果を返す
- システムはツール名とそれに対応する入力内容を自動的に抽出します。
- 仮想化環境またはコンテナ上でツールを実行し、安全な状態で操作を行います。
- 結果は
tool_resultコンテンツブロックを含む新たなユーザーメッセージとして、会話が継続されます。
- Claudeがタスク完了までツールを使用し続ける
- ツールから返された結果を分析し、追加の操作が必要か、またはタスクが完了したかを判断します。
- もし追加作業が必要な場合、再び
tool_useのstop_reasonをトリガーし、再度ツール呼び出しのプロセスに戻ります。 - 最終的にタスクが完了すると、Claudeはユーザーに対してテキスト応答を生成し、結果を報告します。
この一連のプロセスは「エージェントループ」と呼ばれ、ユーザーの入力がなくても自律的に動作し続ける設計となっています。これにより、反復的かつ煩雑な操作を自動化し、業務プロセスの効率化が実現されます。実際に、筆者が試用した際も、一度操作が開始されると、その後の連続的な操作がスムーズに進行する点に感銘を受けました。
「コンピューター使用」の実装方法
リファレンス実装から始める
Anthropicが提供するリファレンス実装は、導入を検討する技術者にとって非常に有用なスタート地点となります。この実装には、コンテナ化された安全な環境、ツール自体の実装例、Anthropic APIとの連携方法、そしてエージェントループの具体的なコード例が含まれています。これにより、開発者は自社環境へ容易に適応可能なソリューションを、迅速に構築することができるのです。
たとえば、Azure生成AIの最新情報やMicrosoft生成AIの事例と比較しながら、運用におけるベストプラクティスを学ぶことが可能です。また、実際の導入現場では、既存の社内システムとの連携やセキュリティ対策を講じたカスタマイズが求められますので、実装前に充分な検討をすることをおすすめします。生成AIの基本や、生成AIの基本を学んでいる方であれば、より詳細な技術情報が理解しやすくなるでしょう。
モデルのパフォーマンスを最適化するためのプロンプト
- 明確で簡潔なタスクの指定：各ステップに対し、具体的かつ簡明な指示を提供することで、Claudeが正確に動作しやすくなります。
- 結果の確認を促す：各操作後に結果を明示的に確認するプロンプトを含めることで、エラーの早期発見と修正が可能になります。
- キーボードショートカットの利用：マウス操作による操作が難しい場合、キーボードショートカットを提案し、操作効率を向上させます。
- 成功例の提供：繰り返しタスクの場合、過去の成功例やスクリーンショット、具体的なツールコール例を含めることで、実行時の指針を明確にします。
- システムプロンプトでの明示的な指示：特定のエラーが頻発する場合は、システムプロンプトを用いて具体的な対策を指示することが有効です。
システムプロンプトについて
Anthropicが定義するシステムプロンプトは、ツールがAPI経由で呼び出される際に自動生成される特別なメッセージです。これらのプロンプトは、通常のツール使用プロセスと類似していますが、特に安全なサンドボックス環境へのアクセスを前提として設計されており、ユーザーの入力に基づき、必要な関数群へのアクセスを限定的に許可する仕様になっています。たとえば、「ユーザーの質問に答えるために使用できる一連の関数にアクセスできます。
これはサンドボックス化されたコンピューティング環境へのアクセスを含みます。現在、ファイルを検査したり、外部リソースとやり取りする能力はありません。下記の関数を呼び出すことでのみ可能です。
」という記述からも、操作の範囲が明確化されています。さらに、ユーザーが提供したsystem_promptフィールドは、統合された指示体系に追加され、柔軟な応答が可能となっています。これにより、ツール操作の正確性が向上し、結果としてユーザー体験の向上にも寄与します。
最新のAIツールとの連携に関しては、NVIDIA AI技術などの他の先進技術とも比較しながら、進化するシステム設計の参考にするとよいでしょう。
Anthropic定義のツール
現時点でAnthropicは、AIがコンピュータ操作を行うために利用できる3種類のツールを提供しています。各ツールは一意の名称と定義を持ち、API内での衝突を避けるために個別の識別が必要です。具体的には、以下のツールが定義されています。
{"type": "computer_20241022", "name": "computer"}{"type": "text_editor_20241022", "name": "str_replace_editor"}{"type": "bash_20241022", "name": "bash"}
これらのツールは、Anthropicによる定義であるものの、実装と評価の責任は利用者側に委ねられています。実際の運用においては、各ツールがどのように連携し、相互作用するかを十分に検討する必要があります。ユーザーは、ツールを使ったタスクの実行結果を確認し、必要に応じてプロンプトを調整することで、より高い精度と効率性を実現することが求められます。
他のツールとの組み合わせ
「コンピューター使用」は、標準的なツール操作と組み合わせて利用することが可能です。たとえば、気象情報を取得するためのカスタムツールget_weatherと組み合わせれば、ユーザーのニーズに応じた複雑な自動化タスクが実現できます。また、筆者自身も実際に試用した経験から、こうした複数ツールの組み合わせは、業務効率化の大きな可能性を秘めていると実感しました。
生成AIの活用やChatGPTの活用と同様に、柔軟な環境設定とツールの連携が鍵となります。企業の生成AI活用事例では、複数のツールを組み合わせることで、単一のタスクだけでなく、複数の統合作業を自動実行するケースが増えており、今後もその利用範囲は拡大していくと予想されます。
カスタム環境の構築
リファレンス実装は、あくまで「コンピューター使用」を始めるための基本的な環境を提供するものですが、実際の業務ニーズに合わせた独自の環境を構築することも可能です。例えば、企業内システムとの深い連携を実現するためには、専用の仮想化環境やカスタムコンテナを利用し、システム管理者による厳格なセキュリティポリシーのもとで運用することが求められます。さらに、Anthropicが定義したツールのうち1つ以上を実装し、APIを通じたエージェントループを構築することで、より高度な自動化を実現できます。
こうしたカスタム環境の構築は、Microsoft生成AIやAzure生成AIの事例とも比較でき、各社の最新技術と連動させることも検討材料となります。また、生成AIの基本を理解している開発者であれば、既存のオープンソースプロジェクトやAzure生成AI関連の資料とも連携させることで、より堅牢かつ効率的なシステム構築が可能となるでしょう。
- Claudeでの「コンピューター使用」に適した仮想化またはコンテナ化された環境
- Anthropic定義のツールの実装例の1つ以上
- Anthropic APIとの連携環境と、
tool_useの結果を評価するエージェントループ - エージェントループ及びツール実装を操作するためのUIまたはAPI
「コンピューター使用」の制限事項
「コンピューター使用」は現在ベータ版であるため、いくつかの制限事項があります。これらは、技術的な未熟さや運用環境の違いに起因するものであり、利用者は十分に注意を払う必要があります。具体的な制限事項としては、レイテンシーの問題、コンピュータビジョンやツール選択の精度、スクロールやスプレッドシート操作の信頼性の問題、そしてSNSやコミュニケーションプラットフォームにおけるアカウント作成・コンテンツ生成といった領域での制限などが挙げられます。
さらに、プロンプトインジェクションなどの脆弱性や、法律・利用規約に抵触する行為が発生する可能性も考慮する必要があります。運用時には、これらの問題点を十分に理解し、必要に応じて人間による監視を実施するなどの運用ポリシーを設定することが重要です。たとえば、金融機関や医療機関など、データの正確性が極めて重要な環境では、Claudeによる自動操作の前後に必ず人間の確認を挟むなどの対策が不可欠です。
注意：Claudeの動作ログを定期的に精査し、システムの安定性とセキュリティの確保に努めてください。
結論
「Claude 3.5 Sonnet」の「コンピューター使用（ベータ版）」は、AI技術を用いてデスクトップ環境に対する自動操作を実現する革新的な機能です。高度な自動化により、煩雑なタスクの負担を大幅に軽減できる可能性があり、業務の効率化に直結するソリューションとして期待されています。適切なセキュリティ対策や運用ポリシー、そしてエンドユーザーへの十分な説明と同意取得が前提となりますが、適切に運用すれば、新たな自動化の道を切り開く力強いツールとなるでしょう。
今後のアップデートによって、さらなる信頼性や機能拡張がなされることが予想されるため、技術者や経営者は最新の情報や関連事例にも注目してください。最新の動向はChatGPTの活用や生成AIの基本など、他の先進的なAI技術とも連携しながら、より深く理解することをおすすめします。
開発者の動画翻訳
(00:00) こんにちは、私はサムで、Anthropicの研究者の一人です。コンピューター使用は、私たちが長い間注目してきた非常に重要な機能であり、今後の技術展開において大きな役割を果たすと考えています。今日は、この機能の初期バージョンについて、またそれがどのようなシナリオで役立つのかを代表例を通してご紹介します。
(00:21) 本日は、架空のデモ環境を用いて、Ant Equipment Companyからのベンダーリクエストフォームの記入依頼について説明します。このフォームに必要なデータは、私のコンピュータの複数の場所に分散しています。そこで、Claudeに対し、スプレッドシートを検索してAnt Equipmentが含まれているか確認する作業を依頼します。
(00:43) もしデータが見つからない場合、システムは自動的にCRMへ切り替え、より詳細な情報を探索します。データ取得が完了すると、Claudeはフォームへの入力作業を自律的に行い、最終的にリクエストフォームに必要な情報を転送してくれます。実際の業務では、こうしたプロセスは反復的かつ煩雑なタスクを自動化するための好例といえるでしょう。
(01:02) 最初のステップは、CRMに切り替え、対象企業を検索する作業です。検索結果が見つかれば、Claudeはその後、ページをスクロールして必要情報を収集し、フォーム記入に必要なすべてのデータを確実に押さえます。操作中の画面キャプチャや実際のエージェントループの動作は、システムの透明性と信頼性の向上に寄与します。
(01:39) 操作が進む中で、Claudeはユーザーの介入なしに必要な情報をフォームに入力し、最終的にそのフォームを自動で提出します。このデモは、手作業で行われると時間がかかる反復的な業務を自動化する技術の有用性を示しており、APIでの利用が始まっていることを強調しています。ユーザーは、各操作を随時確認しながら、自動化の精度向上に期待することができます。
サマリー
Anthropicの研究者サムによる動画翻訳では、AIアシスタント「Claude」を利用してコンピューター操作を自動化するデモが紹介されています。架空のシナリオでは、Ant Equipment Companyからのベンダーリクエストフォーム記入依頼に対し、システムがスプレッドシートやCRMデータを元に自律的に情報を収集し、フォームへ入力するプロセスが示されました。これにより、反復的なタスクの自動化と業務効率化が実現できる事例として、技術の進化が伺えます。
詳細なデータ活用方法や最新のAIツールとの組み合わせについては、生成AIの基本やAzure生成AIの関連記事も参考になるため、ぜひ併せてご覧ください。
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