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AIツールの使い方・比較・最新情報

AIツールの使い方・比較・最新情報を初心者にもわかりやすく解説

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'ThinkingBlock' object has no attribute 'text'——Claudeのモデルを替えたら応答の先頭が文章でなくなる原因と直し方
Claude AI開発・プログラミング

'ThinkingBlock' object has no attribute 'text'——Claudeのモデルを替えたら応答の先頭が文章でなくなる原因と直し方

Claude APIで使うモデルを新しい版に替えたら、AttributeError: 'ThinkingBlock' object has no attribute 'text' が出る、または応答の文章が空になる。原因は、Claude 5以降のモデルが thinking を書かなくても必要なときに考え、応答の1つ目が考えた過程のブロックになることです。Claude 4系は書かなければ考えなかったので、モデル名を替えるだけで応答の形が変わります。簡単な入力では先頭が文章のままなので、軽い入力の試験は通ってしまいます。この記事では、Anthropicの文書と筆者の環境での4モデルの実測(2026年11月1日)をもとに、原因、文章のブロックを種類で探して読む直し方(Python・TypeScript)、max_tokens で文章が返らないときの対処、考えるのを止められるモデルと止められないモデル、試験で見落とさない手順をまとめます。

最新の記事

276 件の記事
Claude Fable 5リリース徹底解説——新機能・ベンチマーク・料金・Mythosとの違い・新しい安全設計

Claude Fable 5リリース徹底解説——新機能・ベンチマーク・料金・Mythosとの違い・新しい安全設計

2026年6月9日、Anthropicが新モデルClaude Fable 5を公開した。社内最強とされる frontier モデルMythos級の能力を、初めて一般ユーザー・開発者が使える形で解き放った、同社が「一般提供する中で史上最強」と位置づけるモデルだ。キャッチコピーは「長時間・複雑な仕事のために作られた」。本記事はこの重要リリースを初心者向けに徹底解説する。Fable 5とは何か(Mythos級を安全に一般公開、長距離走の完走力に最適化、モデルID claude-fable-5)、双子のMythos 5との違い(中身は同一で安全装置だけが違う、一般はFable)、ベンチマーク(SWE-Bench Pro 80.0%=Opus 4.8の69.2やGPT-5.5の58.6を引き離す、Hexの長時間分析で史上初の90%超、Cognition FrontierCodeやHebbia金融で首位、ビジョンでも新SOTAでポケモンを補助なしプレイ)、本領の長時間・自律(数百万トークン集中・歴代Claude最長の自律稼働、Stripeが5,000万行Ruby移行を1日で完了=手作業2か月超、ファイルメモリでゲーム性能がOpus 4.8の3倍向上、GitHubも長丁場コーディングを高自律で)、料金と提供(入力$10/出力$50・100万トークン、1Mコンテキスト・12.8万出力、6月9〜22日は各プランで追加料金なし以降クレジット消費、API claude-fable-5・GitHub Copilot)、最大の見どころである新しい安全設計(サイバー攻撃・生物化学・蒸留の3分類器でリスク検知時のみOpus 4.8へフォールバック、作動はセッションの5%未満で95%超は自走、Mythosクラスは30日保持)、「AIは危険すぎる」警告の数日後の公開という文脈(全開放か全閉鎖かでなく危険な領域だけ閉じる第三の道)、そしてどう使い分けるか(大規模移行・長時間調査・自律エージェント主力に向く、軽い用途は軽量モデルが割安、/modelで切替)まで網羅。数値はAnthropic発表・各種報道の引用で今後変わりうる。

AIの発達で会社員の能力格差はどう広がる?——軸の変化・底上げと天井上げ・取り残されない方法

AIの発達で会社員の能力格差はどう広がる?——軸の変化・底上げと天井上げ・取り残されない方法

「AIが仕事を奪う」より身近に進む変化がある——同じ会社・同じ職種の同僚どうしで成果の差がじわじわ開き始めていること。本記事はAIの発達で会社員の能力格差がどう広がるかを、発行元の原文で確かめた3つの実験研究と1つの公的調査で整理する(2026年9月30日確認)。顧客サポート担当5,179人の研究(NBER 2023、QJE 2025)ではAIアシスタントで解決件数が全体14%、新人・低スキル層34%伸び、ベテランはほぼ横ばい。大卒の専門職453人の文章作成実験(Science 2023)では時間が40%減り品質が18%上がり、働き手どうしの差が縮んだ。一方、米国の働き手5,010人の調査(Pew 2025年9月)では仕事の一部をAIでしている人が大卒以上で20%→28%、それ以外で13%→16%と、差が1年で広がった。作業の中では底上げ、職場全体では天井上げという逆向きの2つの力、格差を広げる4要因、伸びる人と取り残される人、AIが苦手な課題では正答の割合が19%下がった実験(BCGのコンサル758人)が示す使いすぎの落とし穴、今日からできること、組織が誰もが使える仕組みを作る意味までを解説する。

AIで在宅・ゼロから稼ぐ第一歩——引きこもり・ニートのための非対面の始め方

AIで在宅・ゼロから稼ぐ第一歩——引きこもり・ニートのための非対面の始め方

外に出るのがしんどい、人と話すのが苦手、今は働いていない——そんな状況でも「自宅から・誰とも会わずに・自分のペースで」収入につなげられる可能性が、AIの登場で広がった。本記事は引きこもり・ニートの状況にある人がAIでゼロから在宅で稼ぐ第一歩を、誇大表現を避けできるだけ正直にやさしく整理する対象特化ガイド。まず「誰でも簡単に月◯万円とは言わない」と明言し、現実的な難易度・期間・注意点も包み隠さず書く。なぜAI×在宅が相性がいいか(非対面で完結・ゼロから始めやすい・自分のペース、AIが壁を下げる相棒)、大前提となる3つの正直な話(すぐには稼げず最初は数百〜数千円/AIは魔法でなく努力の増幅器でゼロに掛けてもゼロ/才能より継続した人が結果を出す)、人と話さず完結する稼ぎ方の選択肢(文章・ライティング、文字起こし/字幕、AI画像生成の素材、データ整理、翻訳チェック、デジタル商品販売。まず1分野を選ぶ)、今日できる最初の一歩(無料AIに触る→1分野選ぶ→練習作品を1つ作る、稼ぐより先に作る)、小さな成功体験の積み上げ方(ポートフォリオ化→低単価で1件→評価を貯める→単価/量を上げる、金額でなく成功体験を集める、最初の1件が何より価値がある)、続けるコツとメンタルの守り方(比べない・小さく区切る・休んでいい・完璧を捨てる・ひとりで抱えず就労支援や相談窓口も)、そして詐欺/誇大広告/AIまかせの危うさ/税金・扶養の注意(先払い案件や情報商材を避ける、正規のクラウドソーシングは基本無料、一定額超で確定申告や扶養影響、国・制度で異なるので公式確認)までを網羅。誰でも簡単ではないが、あなたにもできる一歩は確かにある。収入の大きさより自分にもできたを一つずつ取り戻すことを最初のゴールに。

AIエージェントのセキュリティ事故は何が起きる?権限・漏えい・誤操作の基本

AIエージェントのセキュリティ事故は何が起きる?権限・漏えい・誤操作の基本

「メールを読んで返信して」と頼むだけで自分で考え道具を使い実行するAIエージェントは、便利な反面、"自分で行動する"からこそ従来のチャットAIにはなかった事故が起きる。2025年ごろからその危険が理論から現実の事例へ変わり始めた。本記事は初心者向けにエージェントのセキュリティ事故を権限・漏えい・誤操作の3つに整理。なぜ事故が起きるか(エージェントは答えるだけでなく実際に行動する=鍵は行動、騙されやすい新入社員にたとえられる)、普通のチャットAIより危ない理由(道具を使う×自律で連続実行×外部入力を読む、の掛け算。OWASPは2025年12月にエージェント特有リスクTop10(2026年版)と最小エージェンシーを提唱)、事故①権限=過剰な権限の危険(メール読むだけでいいのに送信削除権限まで、人間アカウントの強権限の継承、暴走時に被害拡大、コスト削減を任されたエージェントがバックアップまで消すおそれ)、事故②漏えい=間接プロンプトインジェクション(外部コンテンツに隠した命令でエージェントを操る。公開Redditコメントのスポイラータグに隠した命令でOTP漏えい、サポートチケットの隠し命令でMCP経由のDB流出、文書を開くだけでIDEエージェントが秘密窃取という2025年の研究者報告)、事故③誤操作=悪意なくても破壊的操作やミスの連鎖・暴走、攻撃の流れ4ステップ、守り方の基本5原則(最小権限・人間の承認・サンドボックス・境界設定・外部入力を疑う)、個人向けチェックリストまでを噛み砕いて解説。合言葉は「力を渡しすぎず、危ない操作は人が止め、外の文章を信じすぎない」。

AI動画生成の始め方【2026年最新】——Sora終了後の勢力図・Veo/Kling・プロンプトのコツ

AI動画生成の始め方【2026年最新】——Sora終了後の勢力図・Veo/Kling・プロンプトのコツ

テキストを打つだけで声つきの動画が数十秒で生まれる——少し前ならSFだった体験が2026年には現実に。しかも状況は恐ろしく速く変化し、話題を独占していたOpenAI Soraはアプリ/Webが2026年4月に終了(APIも2026年9月24日に終了)、代わりにGoogle Veo・Kling・Runwayが主役へ。本記事は特定ツールに偏らないAI動画生成の始め方の最新版(2026年6月時点)として、何ができるか(言葉や画像から数秒〜数十秒の動画を生成、音声同期・1080p〜4K・image-to-videoが当たり前に)、2026年の勢力図(Sora終了の経緯=計算資源やコスト圧迫・利用者減と報道、現在の主役Google Veo 3.1/Kling 3.0/Runway Gen-4.5の強みとアクセス、秒課金が主流)、仕組み(拡散モデルを時間方向に拡張、text-to-videoとimage-to-video)、どのツールでも共通の始め方5ステップ(ツール選び→プロンプト/画像→尺・比率・音→生成して選ぶ→編集でつなぐ)、核心となる動画プロンプトのコツ(被写体+動き+カメラワーク+画風+尺/比率+音声、動詞とカメラが鍵、1カット1アクション・image-to-video活用・数を回す)、できること/まだ苦手なこと(長尺一発や完全な一貫性は不得手、秒課金でコスト嵩む)、そして権利・ウォーターマーク・倫理(SynthIDなどの電子透かしが標準化し多くのプランで除去不可、来歴規格C2PAも普及、純AI生成は著作権弱く国差あり、商用は規約次第、実在人物のディープフェイクは厳禁)までを初心者向けに整理する。長尺を一発で狙わずカットを作って編集でつなぐのが王道。変化が速い分野ゆえ最新は必ず公式で確認を。

AI画像生成の始め方・使いこなし入門——仕組み・4ステップ・画像プロンプトの型・権利まで

AI画像生成の始め方・使いこなし入門——仕組み・4ステップ・画像プロンプトの型・権利まで

「絵心がないから無理」——AI画像生成へのその先入観は逆だ。言葉で指示するだけで、数十秒後にはプロ級のビジュアルが手に入る。本記事は特定ツールに偏らない横断ガイドとして、AI画像生成とは何か(言葉でゼロから画像を作る、描く技術でなく伝える技術=プロンプトの画像版)、仕組み(拡散モデル=ランダムなノイズからプロンプトを手がかりに絵を彫り出す。毎回ゼロから描くので結果がゆらぐ)、どのツールでも共通の始め方4ステップ(ツールを選ぶ→プロンプトを書く→生成して選ぶ→改善・仕上げ、反復が前提)、核心となる画像プロンプトの6部品(被写体・情景/背景・画風・光や色・構図/視点・技術指定)+ネガティブプロンプトとアスペクト比、ただし除外・縦横比・画像内の文字の書き方はツールごとに違う(Midjourneyは--no、Googleは肯定形の描写、Stability AIのAPIはnegative_promptなど各社の公式ドキュメントで確認)こと、使いこなしのコツ7選(数を回す・少しずつ足す・参照画像・インペイント・シード固定・高解像度化・良い呪文を保存)、AIが苦手なこと(手指・文字・一貫性・細かい正確さ)と回避策、そして仕事で使うなら必須の権利・商用・倫理(米国著作権局の見解や、2026年に連邦最高裁が上告を受理せず確定したThaler事件のとおり純AI生成物は著作権で保護されにくく国差あり/商用可否はツール規約次第/ディープフェイクや作風の無断模倣は厳禁、OpenAIが画像にC2PAの来歴情報とSynthIDの透かしを両方付けるなど明示の流れ)までを初心者向けに整理。どのツールを選ぶか・個別の使い方は比較記事とMidjourney・Stable Diffusionの記事へ案内する。型を知り数を回し少しずつ言葉を足す——この3つで誰でも狙った一枚に近づける。

プロンプトエンジニアリング実践大全——AIから望む答えを引き出す6要素と実践テクニック

プロンプトエンジニアリング実践大全——AIから望む答えを引き出す6要素と実践テクニック

同じAIに同じことを聞いても、ある人は「使えない」と言い、ある人は「優秀すぎる」と驚く——その差の正体は、多くの場合AIの性能ではなくプロンプト(指示文)の書き方だ。本記事はその技術=プロンプトエンジニアリングを、初心者がそのまま使えるよう体系化した実践大全。プロンプトエンジニアリングとは何か(AIへの指示文を設計・改善する技術で、コードではなく伝え方の工夫)から、結果が変わる3大原則(具体的に・文脈を渡す・出力を指定、加えて「〜しないで」より「〜して」)、核心となる良いプロンプトの6要素(役割・文脈・指示・例・形式・制約。各社の公開ガイドに繰り返し出てくる要素で、毎回全部は不要、足りない部品を補う)、すぐ効く実践テクニック7選(役割付与・お手本/Few-shot・段階思考・出力形式固定・区切りで構造化・一度に欲張らない・会話で反復、最強は反復)、Before→Afterの実例比較、一歩進んだ技法(思考連鎖CoT・自己整合性・プロンプトチェーン・ReAct、ただしo系やClaude拡張思考の推論モデルはCoTを内部で行うためゴール明示が効く)、よくある失敗7つ、モデル別のコツ(ChatGPT/Claude/Gemini)と入力時の安全面までを、専門用語を噛み砕いて1ページに整理する。具体ケースはアプリ開発のプロンプト、安全面は入力情報の注意点へ内部リンク。曖昧を具体に、丸投げを対話に——この姿勢で誰でも今日から上達できる。

シンギュラリティ(技術的特異点)とは?初心者にもわかりやすく——仕組み・予測・AGIとの違い

シンギュラリティ(技術的特異点)とは?初心者にもわかりやすく——仕組み・予測・AGIとの違い

2025年6月、OpenAIのサム・アルトマン氏は「私たちはすでに事象の地平線を越えた、離陸は始まっている」とブログに記した(「The Gentle Singularity」)。一方で「来ない」と切り捨てる研究者もいる。本記事は初心者向けに、シンギュラリティ(技術的特異点)とは「AIが人間の知能を超え、自分で自分を改良し始めた結果、技術の進歩が爆発的に速くなり、その先が予測も制御もできなくなる転換点」であること(2026年時点では未実現の仮説)を起点に、心臓部である知能爆発=再帰的自己改善のループ(賢いAIがもっと賢いAIを作り、改良する主体が人間からAIに変わるのがカギ)、AGI・ASIとの違い(AGI/ASIは"賢さの状態"、シンギュラリティは"予測不能になる出来事"。AGI→自己改善→ASIへの急変=特異点)、言葉の歴史(1965年I.J.グッドの「知能爆発」→1993年ヴィンジが命名を普及→カーツワイルが2045年で大衆化)、実現時期の予測のばらつき(カーツワイル2045年、アルトマン「もう始まった」、ヴィンジ、懐疑派マーカスや故ポール・アレンの「複雑性のブレーキ」)、急激なハード・テイクオフ対緩やかなソフト・テイクオフ、起きたときの期待(難病・科学の飛躍)とリスク(制御不能・アラインメント問題)、根強い懐疑論(複雑性のブレーキ・物理的限界・そもそも別物)、そして「ロボットの支配」「AGIが来たら即」「2045年に確定」などよくある誤解までをやさしく整理する。過剰に怖がらず夢も見すぎず、今あるAIを使いこなしながら次を冷静に見据えるのが賢い構えだ。

AI士業(弁護士・会計士・税理士)への影響——変わる業務・残る専門性・生き残る条件

AI士業(弁護士・会計士・税理士)への影響——変わる業務・残る専門性・生き残る条件

2023年、ChatGPTに頼って書いた裁判書面の引用判例に複数のAIのでっち上げが含まれ、弁護士が制裁を受けた——その事件は「法律×AI」への警戒を世界に広めた。だが数年で士業のAI活用は爆発的に進み、Clioの「2025 Legal Trends Report」では法律業務の従事者の約8割(79%)が何らかのAIツールを使っている。本記事は商社・マーケ・コンサルに続く業界別AI影響シリーズとして士業を俯瞰する。数字で見る現在地(弁護士の約8割がAIを利用し多くが時間削減を報告、税務・会計・監査事務所の生成AI導入が2024年8%→2025年21%へ急増、スタンフォード研究で会計士を含むAI露出の高い職種の若手雇用が相対的に16%減)、AIが変える職種別の仕事(弁護士=判例リサーチ・契約レビュー・義務抽出/会計士=記帳・証憑突合・サンプリング・リスク識別/税理士=データ入力・申告下書き・法令検索、いずれも下準備はAI・最終判断は人)、最大の落とし穴であるハルシネーション(存在しない判例・条文の創作=制裁や信頼喪失に直結、CoCounselは引用ごとに判例DB等の出典リンクを付けて確認可能に)、変わらない本質的価値(最終判断・職業的懐疑・倫理・グレーな税務判断・そして署名と法的責任はAIに委ねられない)、若手の危機(下積み定型業務の自動化)と新しい役割(AIコンプライアンス担当・税務プロンプトエンジニア)、現役士業/目指す人/依頼者それぞれへの立場別アドバイス(引用と数値は必ず一次情報で検証、機密の取り扱い方針の確認)までを公表値ベースで解説する。制度・責任は国で異なり日本では会計ソフトのAI機能等も普及。問われるのは「あなたが売るのは作業か、判断と責任か」だ。

Claude Codeの「/loop」とは?使い方・自動ポーリング・スケジューリング機能の使い分け

Claude Codeの「/loop」とは?使い方・自動ポーリング・スケジューリング機能の使い分け

「ビルドが終わったら教えて」「CIが赤くなったら直して」「デプロイを5分おきに見張って」——こういう張り付き仕事をAIに丸ごと預けられるのが、Claude Codeに2026年に追加された/loop(ループ)コマンドだ。本記事は初心者向けに、/loopとは「プロンプトやスラッシュコマンドを決めた間隔で(あるいはAIが自分で決めた間隔で)繰り返し実行するセッション内スケジューラ」であることを起点に、4つの使い方(①/loop 5m 〇〇=固定間隔でcron実行 ②/loop 〇〇=間隔をAIが判断するセルフペース ③/loop 15m=組み込みメンテプロンプト ④/loop=自動メンテ)、間隔の書き方(数字+単位s/m/h/d、最短1分、every 2 hours等の自然文、スラッシュコマンドもループ可=/loop 20m /review-pr 1234)、セルフペースの凄さ(動きがあれば短く・なければ長く1分〜1時間で待ち、完了したと判断すればループ自体を自動終了する点がただのcronと決定的に違う)、CI/デプロイ見張り・PRお守り・長時間ビルド確認・リマインド・ブランチ自動メンテといった実用レシピ、停止と注意点(セルフペースはEsc・固定間隔は取り消しで停止、セッション内のみで新しい会話だと消える、ターミナルを閉じると止まる(/backgroundでバックグラウンドに回せば続く)、固定間隔は最長7日、1セッション最大50タスク、ターンの合間に発火しジッターあり、ローカルタイムゾーン基準)、そして3つのスケジューリング機能の使い分け(/loop=セッション内の監視、Desktop scheduled tasks=ローカル常駐、Routines=クラウドで無人運用)、loop.mdで省略時動作を自分仕様にするカスタマイズとCLAUDE_CODE_DISABLE_CRON=1での無効化までを、公式ドキュメント(2026年時点)に基づき解説する。/loopが変えるのはAIに任せられる仕事の時間軸だ。

AIで動画・音声から字幕・書き起こしを作る方法——ツール比較・SRT/VTT・多言語字幕の実践ワークフロー

AIで動画・音声から字幕・書き起こしを作る方法——ツール比較・SRT/VTT・多言語字幕の実践ワークフロー

AIで字幕・全文の書き起こしを作る4工程を解説。Whisper・Notta・YouTubeの利用方法と制限、SRT/VTT、発言内容・時刻・改行の校正、多言語字幕の再確認を整理します。処理が終わることと公開できる字幕の完成を分け、機密情報は翻訳・要約を含む全工程の送信先を確認します。

コンサルティング業界へのAIの影響——変わること・変わらないこと・生き残る条件

コンサルティング業界へのAIの影響——変わること・変わらないこと・生き残る条件

「資料作成を徹夜で、膨大な調査を手作業で」というコンサル新人の登竜門が、AIで揺らいでいる。本記事はコンサル業界に固有のデータを発行元の原文で確かめ(2026年9月30日確認)、業界の構造がどう変わるかを考える。BCGは2025年に売上144億ドル(前年比7%増)、AIとテクノロジーに焦点を当てたサービスが売上の40%超、AIサービスは前年比25%増、社員は33,500人に増えた。McKinseyは社内の生成AI基盤Lilliを2023年7月に全社展開し、社員の72%が利用、最大30%の時間短縮を社員が報告(自社の説明)。BCGのコンサルタント758人の実験(Organization Science 2026年3月号)では、AIが得意な課題でこなした数が12.2%多く・25.1%速く・品質も高かった一方、AIが苦手な課題では正答の割合が19%低かった。米国労働統計局はコンサルタントを含むマネジメントアナリストが2035年までに10%増えると予測する。ピラミッド型の育成、時間チャージから成果連動への課金、変わらない本質的価値(問いの設定・AIの答えの見極め・信頼・実行)、大手とブティック、目指す人と発注企業へのアドバイスまでを整理し、旧版の誤った数字の訂正も載せた。

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