AIツールの使い方・比較・最新情報

日本語で頼んだのに、Claude が英語で返してくる——公式リポジトリには同じ報告が繰り返し上がっており、研究でも、依頼と返答で言語をまたぐ条件では最も強いモデルでも指定した言語で一貫して返せないことがわかっています。ただし原因は1つではありません。コードやツール出力を読むうちにじわじわ英語へ流れる型、会話を要約するコンパクトの直後に言語を忘れる型、英語ではなく別の言語に化ける型、そして2026年9月下旬から Opus 5.5 で急に増えた「ツールの合間の一言だけが英語になる」型の4つに分かれ、効く対策もそれぞれ違います。この記事では、各型の見分け方と、システムプロンプトに指示を固定する Claude Code の language 設定がなぜコンパクト後も効き続けるのか、設定でも止まらない型4に効いたと報告されているフック、筆者の記録で途中の一言の英語が約11%から約50%に増えた実測、そして2026年9月に報告が出始めた「長いセッションで出力そのものが崩れる」問題を、確かな情報と未確認の情報を分けて整理します。

「スキルを入れすぎるとコンテキストを圧迫する」——半分は正しく、半分は間違いです。Claude Code の公式ドキュメントによれば、スキル一覧が使うのはモデルの文脈窓の1%という決まった予算で、いくらスキルを増やしてもそこで頭打ちになります。膨らまないかわりに起きるのは「呼ばれなくなる」こと——予算からあふれると、Claude Code は呼び出し回数の少ないスキルから説明文を落とし、名前だけを残します。説明を失ったスキルは依頼と結び付かなくなりますが、エラーは出ず、遅くもなりません。この記事では、3つの計測手段（/context・/usage・/skill-doctor）の役割の違い、キャッシュミスが「5%かつ2,000トークン」で定義されること、キャッシュの寿命が契約形態で1時間から5分へ変わること、MCPのツール定義が既定で遅延読み込みになった今もCLIのほうが軽い理由、CLAUDE.mdを200行以下に保つ根拠、そして測ったあとに何から削るかを、すべて公式ドキュメントで確認できた範囲だけで整理します。

2026年8月2日に EU AI Act の残りの規定が一般適用となり、「AIで書いた記事に表示を付けないと違法になるらしい」という話が急に増えました。結論から言うと、多くの個人発信者・企業ブログに表示義務は発生しません。第50条4項には、そのコンテンツが人によるレビューまたは編集上のコントロールを経ており、誰かが編集責任を負っているなら開示義務は適用されない、と明記されているからです。条文の要件はここまでで、第50条の実務ガイドは「レビューは実質的でなければならず、表面的な事柄や形だけの承認に留まってはならない」としており、読まずに自動投稿する運用は免除に該当しにくいと考えられます。本記事では、提供者（provider）と利用者（deployer）で義務がまったく違うこと、AI生成テキストの開示が「話題」ではなく「公開の目的」で決まること、ディープフェイクの開示義務と芸術・風刺作品の軽減規定、チャットボットの告知、機械可読マーキング（C2PA Content Credentials）が提供者の義務であること、そして2026年12月2日・2027年2月2日という期限までを、条文と欧州委員会の資料で確認できた範囲だけで整理します。

OpenAIが2026年9月3日にGPT-6 Astraを公開しました。APIはゲート無しの一般提供で、モデルIDは gpt-6-astra、コンテキストは1,050,000トークン、価格は入力$10/出力$50、知識カットオフは2026年4月30日です。ただし「公開された」と「自分のプランで使える」は別で、ChatGPT Plusでは通常のチャットに出てこず、まずChatGPT WorkとCodexが入口になります。本記事では、プラン別の提供状況、単価が2倍でも1タスクあたりでは逆転しうる価格の見方、OpenAIが挙げたベンチマークの内訳、Preparedness Frameworkで初めて「Critical」に達したサイバー能力とその線引き、移行で壊れる4点（temperature系の削除、Responses API、noneの廃止、キャッシュ設定の改名）、Claude Opus 5・Fable 5.1・Gemini 3.8 Flashとの比較までを、一次情報で確認できた範囲だけ整理します。同じDeepSWE v1.1でもClaude Opus 5の値がOpenAIの表では73.7%、Anthropicの発表では68.8%と違う点も、発表元を分けて書きました。

Claudeを使っていて手が止まり、出た文言をそのまま検索しても何も出てこない——そういう文字列がある。The model returned no content because the response was blocked by content filtering／The response was blocked by the provider's content filter／Streaming response ended before any complete data was received／Could not locate the Claude CLI on PATH／Connection to Claude's response was lost. Claude may still be working の5つがその例だ。共通しているのは「Claudeを使っていて出たのに、Claudeの資料を探しても見つからない（ように見える）」点で、理由は単純——いま画面に出ている文言を書いたのが、思っているプログラムとは限らないからである。本記事は個別の原因を一から解説するのではなく、その文言を書いたのは誰かを特定し、正しい記事へ振り分けるための入口として書いた。まず文言を書きうる層を4つに分ける（モデル提供元のバックエンド／Claude Code本体／起動元のIDE拡張やラッパー／第三者クライアント）。そのうえで実際に照合すると、5つのうち2つはClaude Code公式のエラーリファレンスに項目として存在していた。Streaming response ended… の公式の定義は「ヘッダは返ったがボディにClaude APIのメッセージが無い」であり、途中で切れた話ではない。Could not locate the Claude CLI on PATH は公式が「Wrapper and IDE errors＝起動元のプログラムが印字するもの」として独立の章に置いている。一方でcontent filter系の2つは第三者側の語彙で、しかもOpenCodeのIssue #35736は、Vertexの404・ソケット断・本物の拒否という3つの別々の失敗がすべて同一の「blocked by content filter」として表示されると報告している。文言が正しいのは3つのうち1つだけだ。GitHubの公式ドキュメントもClaude利用時に入出力がGitHub Copilotのコンテンツフィルタを通ると明記しており、Claudeを使っていても止めたのがAnthropicのフィルタとは限らない。残る1つは公式にもRemote Controlのドキュメントにも文字列が無く、出どころを特定できなかったので名前を挙げず、自分で突き止める4手を置いた。確定・未確定はラベルで分けてある。

Claude Codeで応答の途中に「API Error: Connection lost mid-response. The response above may be incomplete.」と出て止まる——この文言をそのまま検索しても情報が少ないのは、これが比較的新しい名前だからだ。公式エラーリファレンスは「v2.1.227より前は Connection lost mid-response は Connection closed mid-response と表示されていた」と明記しており、同時に Response stalled mid-stream も The response stopped arriving へ、Connection closed while thinking, before producing a response も Connection lost before a response was produced へ付け替えられている。つまり中身は前からある事象で、単語だけが替わった。本記事はこの改名を起点に、公式ドキュメントと公開Issueだけを根拠として整理する。まず「途中で切れた」6つのメッセージ（Server error／Connection lost／computer went to sleep／The response stopped arriving／Part of the response never arrived／The response stream was malformed）の公式定義と、途中まで流れた出力が意図的に保持される理由——送り直すと同じツール呼び出しを二重に実行しうるため——そして復帰手順が continue と返すことである点。次に、なぜ自動で再試行されないのかを公式の Automatic retries の分岐で説明する（何も完了していない段階の切断は最大10回のバックオフで再送、思考後・出力前なら最大2回で Connection lost before a response was produced、ブロック完了後は再送せず注記を出す）。さらに切断が起きうる3つの層（手元の端末と回線／プロキシ・ゲートウェイなどの経路／サーバ側と接続の再利用）、mTLS証明書ローテーション時の再読み込み（v2.1.232以降）、9手の切り分けチェックリスト、4つのストリーム監視タイマーの既定値（first-byte 180秒／event 300秒／byte 180秒／body idle 5分）と CLAUDE_CODE_MAX_RETRIES・CLAUDE_CODE_RETRY_WATCHDOG・API_TIMEOUT_MS などの環境変数、似たメッセージ8種との見分け方の対応表、そして生のHTTPSは健全なのにCLIだけECONNRESETで落ちる実報告（#86473／#85979）を扱う。最後に、症状と復帰手順は公式に文書化されている一方で原因の公式説明はまだ無いこと、CHANGELOGに改名の記載が見当たらないことまで、確度を分けて示す。

Claude Fable 5.1 の移行は、モデルIDを差し替えて終わりではない。公式が「3つは破壊的変更」と明記しており、しかもそのうち2つはエラーが出る場所と原因が離れている。①強制ツール呼び出しが400になる——tool_choice の any と tool が invalid_request_error を返す。思考が常時ONのモデルで強制すると思考が飛ばされ、引数の質が落ちるためだ。②思考ブロックがモデルに紐づく——前世代からFable 5.1へ移る会話は推論を保てるが、逆向きは失われる。しかも既定では読めないブロックがモデルに届く前に破棄され、input_tokens に数えられず課金にも出ない。ルーターやフォールバックでモデルを切り替える作りでは、動いているように見えて推論だけが抜け落ちる。気づくには thinking-binding-controls-2026-08-01 ベータヘッダが要る。③過去のターンを編集すると、それ以降の思考ブロックが無効になる。system プロンプトや tools の作り直し、リマインダーを差し込んで消す書き方が該当する。この検査は2026年8月31日以降に作成されたアカウントで強制されるため、新しい検証環境では落ちるのに本番では落ちない、という食い違いが起きうる。位置づけの誤解も避けたい——Fable 5.1 はフラグシップの交代ではなく、公開時点の公式は「ほとんどの用途はOpus 5から」と明記していた。値上げはなく、変わったのはキャッシュ読み取りだけで、基本入力の0.1倍から0.025倍へ下がった。効果は同じ前置きを何度読み直すかで決まり、公式は典型的な負荷で約25%減、エージェント色の強い作業で最大約45%減としている。さらにコードを変えなくても挙動が7つ変わる（並列ツール呼び出しが減る、進捗の発話が減る、low effortで記憶から答えがち、散文が密になる、整形が減る、要約で引用を明示しない、小さな修正でも全文を書き直す）。追加機能5つ（うちキャッシュ値下げは第5章で独立して扱う）と移行手順5点まで、すべてAnthropic公式ドキュメントに基づいて整理する。

「AIに仕事を奪われるか」という問いは、この話にはもう合っていない。UCLA Anderson の Siddiq と Zhang が Upwork の49,610人・226万件の契約を2021年1月から2026年3月まで追った分析が示したのは、仕事の有無ではなく選ばれ方の変化だった。人的資本のシグナル（資格・経歴・自己紹介）の重みが7.8%下がり、価格の重みが1.1%上がり、契約数は7.0%減った。しかも直近4四半期（2025Q2〜2026Q1）では需要が9.6%減り、人的資本の重みは10.1%下がり、価格の重みは1.8%上がる——論文自身が「ChatGPT公開直後に限られず、その後も続いている」と書く進行中の傾向だ。検証済みの資格も職歴もポートフォリオもクライアント評価も、受注の予測力を失った。そして同じ時期に、まったく逆方向の動きが起きている。Upwork の Future Workforce Index 2026 によれば、熟練ナレッジワーカーのフリーランス比率は2025年の28%から2026年の38%へ上がり、正社員の58%が転向を検討している。人が流れ込んでくる市場で、差別化のシグナルが効かなくなっている——中間層を潰す圧力は需要側と供給側の両方から同時に来ている。本記事はさらに2つの逆説を扱う。1つは、Stanford Digital Economy Lab の分析では正社員の22〜25歳がAI露出職で約19%低い一方、経験者に同等の差は無いのに対し、Organization Science の研究ではフリーランスの経験が最も豊富な層ほど下げ幅が大きかったこと。会社は役割を雇い、クライアントは成果物を買うという違いが効いている。もう1つは、Demirci らの研究で自動化されやすい求人が21%減った一方、残った案件はより複雑でより高く支払われるようになり、仕事ではなく中間が消えたこと。金利説や低採用低解雇説といった反論、そしてStanford自身が「因果関係はまだ決定的には答えられない」「タイミングの一部はAI以外の要因による」と留保していることも書く。最後に、外れる条件を明記した予測3本と、推測であることを断ったうえでの打ち手を扱う。

自分のPCで動かすモデルにコードを書かせる——それ自体は前からできたが、できたのは「書きかけの行の続きを埋める」補完までだった。リポジトリを読んで複数ファイルを直しテストを走らせるエージェント型は、ローカルには重すぎた。そこが2025年末から2026年にかけて動いた。Qwenの公式モデルカードには「Qwen CodeやCLINEといったほとんどのプラットフォームをサポートし、専用に設計されたfunction call形式を備える」とエディタ拡張が名指しで書かれ、Mistralも2025年12月9日にエージェント型コーディング専用のDevstral 2を発表、小さいDevstral Small 2（24B）をApache 2.0で公開した。本記事は一次情報だけで「いまどこまでできて、どこで詰まるか」を整理する。最大の関門はOllamaの既定コンテキスト長で、これは固定値ではなくVRAM量で決まる——24GiB未満なら4k、24〜48GiBで32k、48GiB以上で256k。一般的なゲーミングPCは4kに落ち、エージェントはシステムプロンプトとファイル内容とツール往復で軽く超えるため、会話の頭から静かに切り落とされる。エラーは出ないので「モデルが馬鹿」に見えるが、原因は入り口で文脈が捨てられていることだ。Ollama公式はコーディングツール用途に「少なくとも64000トークン」を明記し、伸ばした後はollama psでGPUに載っているか確認せよと案内している。モデル選定は公式発表のみで比較する——Qwen3.6-35B-A3B（活性3B・262,144コンテキスト・Apache 2.0・SWE-bench Verified 73.4）とDevstral Small 2（24B・256K・Apache 2.0・68.0%）。ContinueとClineの設計差（役割ごとに別モデルを割り当てる補完型と、自律エージェント）、そして「クラウドの何％」という比較がもはや成立しない理由——AnthropicのOpus 5発表にはSWE-bench Verifiedの数値が無く、フロンティア側はこの指標から離れつつある——まで扱う。

Remote Control は、自分のマシンで動いている Claude Code のセッションに、スマホやブラウザから接続してそのまま操作を続ける機能だ。クラウドへ処理を移すのではなく、実行場所は手元のまま「操作する場所だけ」を移す——だからローカルのファイル、MCPサーバ、ツール、プロジェクト設定がそのまま生き、スマホで @ と打てば手元のプロジェクトのパスが補完される。本記事では、まず「外から動かす手段」が4つあること、そのうちRemote Control・Dispatch・Channelsの3つは手元のPCで動き、Claude Code on the webだけがクラウドで動くという地図を示す。リポジトリがGitHub以外なら結果をpushして戻せないため、構成そのものが選択肢を削る点にも触れる。起動方法は3つ——会話中に /remote-control で今の履歴ごと持ち出す、claude --remote-control で最初から有効にする、claude remote-control でサーバーとして常駐させる（スペースキーでQRコード、--spawn worktree でセッションごとにgit worktreeを分離、既定の同時数は32）。スマホ側では権限プロンプトと質問に答えられる一方、/plugin と /resume はローカル専用で、/model や /effort は引数を渡す形になる。UIから選ぶかコマンドを送るかで永続性が変わる点は事故のもとだ。仕組みは「登録してポーリングし、サーバが中継する」だけで、外向きHTTPSのみ・受信ポートは一切開かない——SSHを外に晒すのと比べて攻撃面が構造的に小さく、ルータ設定も固定IPも要らない。そのうえでセキュリティの本質は、QRコードが認証ではなく近道でしかないこと、アクセス権は「URLを知っているか」ではなく「誰のアカウントか」で決まること、つまり門は1枚でありその1枚がclaude.aiアカウントであることだ。だからパスキーの設定が最優先になる。接続中はトランスクリプトがAnthropicのサーバに保存され、保持期間はモデル改善への利用設定で5年と30日に分かれる。繋がらないときの原因切り分け、ネットワーク断でサーバーモードと対話セッションの挙動が違うこと、スマホ紛失時にまずプロセスを止めるべき理由、そしてDispatchとの使い分け（事前準備が要るか要らないか）まで、すべてAnthropic公式ドキュメントに基づいて解説する。

Claudeの「思考（thinking）」はこの1年で世代交代した。かつての拡張思考（extended thinking）は thinking: {"type": "enabled", "budget_tokens": N} で思考トークン量を人間が毎回指定する方式だったが、適切な予算はタスクごとに違い事前に当てられず、予算変更はプロンプトキャッシュも無効化する。現行の適応的思考（adaptive thinking）は type: "adaptive" の一行だけで、考えるかどうか・どれだけ深く考えるかをリクエストの難しさからモデル自身が判断する。移行はOpus 4.6 / Sonnet 4.6でbudget_tokensが非推奨になり、Opus 4.7以降では400エラーで拒否という段階を踏んだ。本記事ではモデル別の扱いを1枚の早見表に整理する——Fable 5.1 / Opus 5.5は思考常時ON（OFF不可）、Sonnet 5.5は既定ONで思考OFF（disabled）は400、代わりにbetween_toolsで最初の思考だけ切れる（effort high以下）、Legacy扱いのOpus 5 / Sonnet 5は既定ON（Opus 5のOFFはeffort high以下のみ）、Opus 4.8 / 4.7は明示で有効化、拡張思考だけに対応するモデル（Haiku 4.5 / Sonnet 4.5等）は今もbudget_tokensが唯一の方式。深さの調整はoutput_config: {"effort": ...}の5段階（既定は多くのモデルでhigh、Opus 5.5とHaiku 5.5はmedium）に移り、effort変更はキャッシュを無効化する。見え方はdisplayで制御し、新世代の既定は"omitted"（空の思考ブロック）——見えなくても思考トークンは全額課金され、実測はusage.output_tokens_details.thinking_tokensで行う。生の思考過程はどの設定でも返らない。思考OFFにはOpus 5でツール呼び出しがテキスト化される・内部タグが漏れるという公式記載の副作用があり、切るよりeffortを下げるのが安全。interleaved thinking（ツール呼び出しの合間の思考）はadaptiveなら自動で、旧ベータヘッダは不要。速度が欲しいときはfast mode（約2.5倍速・単価2倍・Opus 5.5/5/4.8のみ・Claude Codeは/fastで切り替え）という選択肢もある。すべてAnthropic公式ドキュメント（Thinking / Extended thinking / Fast mode）に基づいて解説する。

作業中に Claude Desktop が突然固まり、開いていた Claude Code のセッションが全部まとめて止まる。強制終了して再起動すると、今度はアプリ自体が起動しなくなっていることがある——このときログの最後の行に残っているのは、たいてい「GPU process gone: { type: 'GPU', reason: 'crashed', exitCode: 101457950 }」という一文だ。この記事は、その exitCode 101457950（＝0x060C201E）が何を意味するのかを整理する。落ちているのは Claude Code（CLI）ではなく、それを載せているデスクトップアプリ（Electron）の GPU プロセスである。判定は main.log の末尾を見るだけでよく、再起動の直前の行が GPU process gone なら本件で、Crashpad にダンプが増えていなければ CLI 側のネイティブクラッシュではない。なぜ無関係なセッションまで巻き添えになるのかという疑問には、構造で答えられる。Electron/Chromium の GPU プロセスはアプリケーションにつき1個しか存在せず、全ウィンドウ・全タブ・全セッションがこれを共有している。したがって in-app ブラウザで開いたページ1枚が GPU を殺すと、そのページと縁もゆかりもないセッションが同時に止まる。これは構造上の性質なので、ユーザー側の設定で分離することはできない。引き金は公開issueで最も多いのが in-app ブラウザで、#80444 は WebGL/WebGPU の機能検出から15〜36秒後に4回とも同じ 0x060C201E で死ぬ様子を、#82967 はブラウザツールのプレビュー用スクリーンショット取得（capturePreviewScreenshotIfChanged）を引き金として記録している。ただしブラウザだけが引き金ではなく、#68049 は ARM64 環境で起動時に同じコードで落ちると報告している。復旧は強制終了と再起動が基本だが、GPUクラッシュの後に Windows が MSIX パッケージを「変更されている」（appxState=2）と判定して起動を拒否することがあり、その場合は常駐プロセスを終わらせてから[修復]を実行する。[修復]が常に失敗し、完全な削除と再インストールでしか戻らなかったという報告（#82967）もある。データは保存済みのものが残る一方、実行中だった作業は戻らず、並列で走らせていたサブエージェントの結果ごと失った報告（#81698）がある。打てる手は引き金を引きにくくすることだけで、--disable-gpu は MSIX 版では「アクセスが拒否されました」で弾かれ、アプリの更新でも直るとは限らない。2026年10月4日時点で確認した範囲では、Anthropic はこの症状について公式の原因説明も修正内容の説明も出しておらず、代表の #80444 は9月15日に説明のないまま「completed」として閉じられた。