Claude は、考えを深めるための空間です。

2026/02/04 21:08

Claude は、考えを深めるための空間です。

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要約

Japanese Translation:

Claude は広告なしで利用できます。ユーザーは会話中にスポンサーリンクや商品プレースメントを目にすることはありません。広告は Claude の本質的な「真に役立つ」原則と矛盾し、収益化可能な結果へ応答が偏るリスクがあり、オープンエンドやセンシティブなチャットでは不自然に感じられます。初期研究では、広告はモデルをサポートする一方で有害な信念を強化し得ることが示されており、広告を追加するとモデルの挙動を理解する上で複雑さが増します。

Anthropic の「Constitution」はエンゲージメント指標よりも有用性を優先しています。広告ベースのインセンティブ構造はクリックに焦点を移すことでこの原則を弱める恐れがあります。同社は収益を広告ではなく、企業契約や有料サブスクリプションから得ており、その結果 Claude の改善へ再投資が可能です。既に教育機関(60カ国以上)へのアクセス拡大、政府パイロット、および非営利団体への割引料金提供を行っており、ユーザーの注意やデータ販売は意図的に避けています。

将来の商取引サポートは、広告主導ではなく、ユーザーが明示的にリクエストする購入・予約などの主体的なインタラクションに焦点を当てます。Claude はすでに Figma、Asana、Canva などの第三者ツールと統合されており、新しい統合も広告主ではなくユーザーが開始します。

設計原則として、AIは広告主ではなくユーザーのために行動し、有用な回答を提供する唯一のインセンティブを保つべきです。Anthropic は知能の最前線で無料層を維持し、需要があれば低価格または地域別料金を導入する予定です。同社は透明性を重視しており、将来の方針変更は公開で通知されます。

本文

広告に適した場所はたくさんありますが、Claudeとの会話にはそういうものは当てはまりません。

広告は競争を促し、人々が新しい製品を発見できるようにし、メールやソーシャルメディアといったサービスを無料で提供する手段です。私たちは自ら広告キャンペーンを実施しており、そのAIモデルは広告業界のお客様にも多大な貢献をしています。しかし Claude との会話に広告を組み込むことは、Claude が「仕事や深い思考のために本当に役立つアシスタント」であるべきというビジョンと相容れません。

私たちはユーザーの利益を明確に最優先する Claude を目指しています。そのため、Claude は広告なしで運営されます。ユーザーは Claude との会話中に「スポンサーリンク」を見たり、Claude の回答が広告主によって左右されたり、第三者製品のプロモーションを受けることはありません。


AI 会話の性質

検索エンジンやソーシャルメディアでは、有機的なコンテンツとスポンサー付きコンテンツが混在していることに慣れています。ノイズからシグナルを絞り込む作業はインタラクションの一部です。

AI アシスタントとの会話はそれとは大きく異なります。形式はオープンエンドで、ユーザーは検索クエリよりも多くの文脈を共有し、深い個人的情報を漏らすことがあります。この開放性が AI 会話の価値を高める一方で、他のデジタル製品にはない影響を受けやすさを生み出します。

Claude との会話(プライバシーと匿名性を確保した形で行った分析)では、感情的・個人的なトピックが多く見られます。信頼できるアドバイザーに相談するような対話です。また、複雑なソフトウェア開発タスクや深い作業、難題の検討といった利用も多くあります。このような文脈で広告が出現すると不自然に感じられ、多くの場合は不適切と言えます。

AI モデルがユーザーに与える影響についてはまだ学び残りがあります。初期研究では、他の場所で得られないサポートを受けるメリットと、脆弱なユーザーに有害な信念を強化するリスクが報告されています。この段階で広告インセンティブを導入すると、さらに複雑さが増します。モデルが設定した目標をどのように具体的行動へ変換するかはまだ発展途上であり、広告ベースのシステムは予測不可能な結果を招く恐れがあります。


インセンティブ構造

Claude の「真に役立つこと」はコンサートゥーション(当社のビジョンとトレーニング指針)で掲げる中核原則です。広告ベースのビジネスモデルは、この原則に反するインセンティブを生み出します。

具体例として、ユーザーが「眠れない」と言った場合を考えてみます。

  • 非広告型アシスタント:ストレス・環境・習慣など、最も洞察のある原因を探ります。
  • 広告付きアシスタント:会話に取引機会があるかどうかという追加判断を行います。

両者は一致する場合もありますが、一致しないケースも多々あります。検索結果リストとは異なり、広告がモデルの回答に影響を与えると、推奨が商業的動機付きなのか純粋に有用なのか判断しづらくなります。ユーザーは AI が本当に助けているのか、それとも収益化へ誘導しているのかを疑う必要が出てきます。

チャットウィンドウ内に別途広告を表示するだけでも、Claude を「思考と作業のための明確な空間」としたいという願望を損ねます。さらに、エンゲージメント(利用時間や再訪頻度)を最適化するインセンティブが生まれ、本当に役立つこととは必ずしも一致しません。最も有用な AI 対話は短く、ユーザーの要求を解決しただけで終わるものかもしれません。

すべての広告実装が同一視できるわけではありません。透明性やオプトイン(ユーザーが明示的にスポンサーコンテンツを受け取ることを選択)により、上記の懸念を回避できるケースもあります。しかし広告ベース製品の歴史を見ると、一度導入されると収益目標やプロダクト開発に組み込まれ、境界が曖昧になりがちです。Claude にはそのような動きを持ち込みたくありません。


私たちのアプローチ

Anthropic はビジネス、デベロッパー、そしてユーザーの成功に焦点を当てています。私たちのビジネスモデルは単純です:企業契約と有料サブスクリプションで収益を上げ、その収益を Claude の改善に再投資します。この選択にはトレードオフが伴いますが、他社が別の結論に至ることも理解しています。

Claude へのアクセス拡大は公的利益ミッションの中心です。広告主にユーザーの注意やデータを売り渡すことなく実現したいと考えています。そのため、60カ国以上で教育者向け AI ツールとトレーニングを提供し、多くの政府との全国規模 AI 教育パイロットを開始し、非営利団体には大幅割引で Claude を提供しています。無料版が知能の最前線にあるように、小型モデルへの投資も継続しています。また、需要が明確な地域価格や低コストサブスクリプション層を検討する可能性があります。このアプローチを再考する必要が出てきた場合は、その理由を透明にします。


商取引の支援

AI はますます商取引と結びつくでしょう。私たちはユーザーに役立つ形でそれをサポートしたいと考えています。特に、Claude がユーザーの代理として購入や予約をエンドツーエンドで処理する「アジェント型商取引」に注目しています。また、製品の検索・比較・購入、ビジネスとの接続など、ユーザーが選択したときに有効な機能も構築し続けます。

Claude を作業時の集中空間としてさらに発展させる方法を模索中です。すでに Figma、Asana、Canva などのサードパーティツールを接続し、Claude 内で直接操作できます。今後も多くの統合を導入し、ツールキットを拡充していきます。

すべてのサードパーティ連携は同じ設計原則に基づきます:ユーザーが発起人(AI が彼らのために働く)であり、広告主ではないこと。今日でも、ランニングシューズを調査したい、住宅ローン金利を比較したい、特別なイベント用レストランをおすすめしてほしいとClaude に頼む場合、Claude の唯一のインセンティブは有益な回答を提供することです。それを守りたいと考えています。


思考の信頼できるツール

ユーザーが Claude を「仕事・課題・アイデア」を継続的に考えるための信頼できる相手として捉えて欲しい。インターネット利用経験から、製品に広告が不可避だと感じやすいですが、ノートを開く、洗練されたツールを使う、または白板の前に立つときには広告は見えません。

Claude も同じように動作してほしいと考えています。


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2026/02/05 0:08

「Voxtral Transcribe 2」(ボクセトラル・トランスクライブ 2)

## Japanese Translation: Voxtral は次世代の音声認識モデルを 2 つリリースしました:**Mini Transcribe V2**(バッチ)と **Realtime**(ライブ)。RealtimはApache 2.0 ライセンスで Hugging Face 上で入手可能で、サブ 200 ms のレイテンシーを設定でき、480 ms まで下げられます。480 ms の遅延で字幕用に 2.4 秒のディレイがあり、WER(単語誤り率)が 1–2% 内に収まります。両モデルとも **13 言語**(英語、中国語、ヒンディー語、スペイン語、アラビア語、フランス語、ポルトガル語、ロシア語、ドイツ語、日本語、韓国語、イタリア語、オランダ語)をサポートします。 Mini Transcribe V2 は FLEURS ベンチマークで約 **4 % WER** を達成し、ElevenLabs の Scribe v2 より音声処理速度が約 3 倍速く、API 経由で **$0.003/min** のコストです。Realtime は同等の精度を **4‑B パラメータ** のフットプリントで実現し、エッジデプロイが可能です。また、そのストリーミングアーキテクチャは音声が到着した時点で文字起こしを行い、他の API で一般的なチャンクベースの処理を回避します。 企業向け機能には、スピーカー分離(開始/終了タイムスタンプ付き)、単語レベルのタイムスタンプ、最大 100 語・フレーズまでのコンテキストバイアシング(英語最適化)、ノイズ耐性、および **3 時間** までの録音サポートがあります。Mistral Studio のオーディオプレイグラウンドでは、両モデルを最大 10 ファイル(各ファイル ≤1 GB)でテストでき、スピーカー分離、タイムスタンプ粒度、およびコンテキストバイアシングのオプションがあります。 ユースケースは **会議インテリジェンス、音声エージェント/仮想助手、コールセンター自動化、メディア/放送字幕、コンプライアンスポータル** など多岐にわたり、すべて GDPR/HIPAA 対応のオンプレミスまたはプライベートクラウドデプロイでサポートされます。Voxtral は、GPT‑4o mini Transcribe、Gemini 2.5 Flash、Assembly Universal、Deepgram Nova を上回る最高の価格対性能を誇る転写 API と主張しています。 同社は開発者にチームへの参加を呼びかけており、世界クラスの音声 AI の構築と継続的な製品拡大・将来機能リリースを示唆しています。

2026/02/01 21:43

**Claude Code** クォータが尽きたらローカルモデルに接続します。

## Japanese Translation: **概要:** より安価な Anthropic Claude プランを利用しているユーザーは、コーディング中に日次または週次のクォータ制限に直面することが多いです。この記事では、Claude Code を Anthropic の API ではなくローカルのオープンソースモデルに接続することでこれらの制約を回避する方法について説明しています。実際的な2つの手法を紹介します: 1. **LM Studio v0.4.1** を使用する方法 ― モデルは検索インターフェイス経由でインストール(推奨コンテキストサイズ > 25k トークン)、`lms server start --port 1234` でサーバーを起動し、環境変数 `export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234` と `export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudioc` を設定します。次に Claude Code を `claude --model openai/gpt‑oss‑20b` で起動し、Claude 内で `/model` コマンドを使ってモデルの確認または切替えを行います。 2. **Llama.CPP** を直接使用する方法 ― これにより Claude Code はローカルエンドポイントを指すことも可能です。 推奨されるモデルとしては、Z.AI の **GLM‑4.7‑Flash** と **Qwen3‑Coder‑Next** が挙げられています。また、小型で量子化されたバージョンを使用するとディスク容量と GPU メモリを節約できますが、その代償として品質や速度が若干低下する可能性があります。ローカル OSS モデルは遅く、コード生成の質が低下することもありますが、クォータ制限やコストが問題になる際に有効なバックアップ手段となります。最後に、読者にはこの設定を試し、さまざまなモデルをテストして経験を共有するよう奨励しています。

2026/02/05 3:34

インフラ向け Claude コード

## Japanese Translation: > Fluid は、AI エージェントが本番インフラストラクチャのサンドボックス化されたクローンを安全に探索し、その後、自動的に実際のサーバー用の Infrastructure‑as‑Code(IaC)―たとえば Ansible プレイブック ― を生成できる軽量ターミナルエージェントです。 > LLM 単体ではライブシステムの挙動を予測することが難しいため、サンドボックスは実際的なコンテキストを提供します。コマンドはホストと同一 OS、パッケージ、ツールを鏡映した隔離された VM またはクラスター上で実行されます。 > Fluid には安全性が組み込まれています:本番環境への直接 SSH は許可せず、一時的な証明書のみを使用し、すべてのサンドボックスコマンドは監査可能に完全ログ記録され、高リソースまたはインターネット依存の操作は人間の承認が必要です。 > インストールはワンライナー(`curl -fsSL https://fluid.sh/install.sh | bash`)で、ホスト環境を自動的に検出します。 > 提供された例では、AI エージェントがサンドボックス(ID `SBX-demo1234`、IP `192.168.122.50`)に Apache をインストールし、curl で確認した後、`httpd‑setup` プレイブックを生成します。このプレイブックは 4 件のタスク(apt キャッシュ更新、Apache インストール、カスタム `index.html` 作成、サービス起動/有効化)から構成され、任意の Ubuntu サーバーで実行して同じ設定を再現できます。 > コントロールされた監査可能なワークフローをチームに提供することで、Fluid はデプロイリスクを低減し、コンプライアンスを向上させ、AI 主導のインフラ変更を効率化します。