Claude 3.7 Sonnetを試してみた!料金や使い方、実際の実力を徹底解説

- 従来のClaudeよりも安全性と性能の向上に重きを置いたモデル
- 拡張思考モードでより深い推論が可能
- プログラミンタスクの性能が高い
2025/02/25、AnthropicからClaudeの新たなモデルがリリースされました!
今回リリースされたのはClaude 3.7 Sonnetで、安全性と性能を兼ね備えたハイブリッド型の推論モデルです。
従来のモデルにはない新たな「拡張思考モード」を搭載し、複雑な問題に対しても回答できるようになっています。
本記事ではClaude 3.7 Sonnetの概要から従来モデルとの違い、性能、使い方について解説をします。本記事を最後まで読むことで、Claude 3.7 Sonnetを適切に活用できるようになります。
ぜひ最後までお読みください!
Claude 3.7 Sonnetの概要
Claude 3.7 SonnetはAnthropicが新たにリリースしたLLMです。従来のモデルに比べてClaude 3.7 Sonnetは安全性と性能を追求したハイブリッド型のモデルになっています。
トレーニングデータは2024年11月までにインターネット上で公開されている情報と、第三者からの非公開情報、データラベリングサービス、内部で生成されたデータを使ってトレーニングされており、RLHFやConstitutional AIを使って人の価値判断に沿った応答を学習しています。
Reinforcement Learning from Human Feedback:RLHF
RLHFは人間のフィードバックからの強化学習を意味するものであり、この手法は人の価値判断に沿うようにAIモデルを強化学習によってファインチューニングする技術です。
RLHFの例としては、ChatGPTがわかりやすいです。大まかな流れとしては以下のようになります。
- AIに色々出力させる:AIに様々な質問を投げかけ、回答を生成。
- 人間が評価:人間がその回答を見て、「良い」「悪い」といった評価(フィードバック)を与えます。
- AIが学習:AIはそのフィードバックを基に、「どうすれば良い評価を得られるか」を学習し、より良い回答ができるように自分自身を調整(強化学習)します
上記が大まかなRLHFの流れです。Claude 3.7 Sonnetでもこの技術が使われています。
Constitutional AI:CAI
Constitutional AIはAnthropicが提案しているAIの安全性を高めるための手法。
CAIは、AI自身が一連の原則に基づいて自己批判と修正を行い、有害な出力を抑制するというシステムです。自己批判と修正は、教師あり学習と強化学習の二段階で構成されており、人の介入を最小限に抑えながらより安全で透明性の高いAIを実現することを目指しています※1。
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Claude 3.7 Sonnetの拡張思考モード
Claude 3.7 Sonnetでは従来のモデルになかった拡張思考モード(Extended Thinking Mode)が実装されています。
拡張思考モードでは、Claudeがより複雑な問題を考えるために設けられた新機能で、通常の応答モードに比べてより多くのトークンを使って推論を実施。ステップバイステップの論理的な思考を介して、最終的な回答を出力します。
トークンの上限はユーザーが設定ができ、トークンを増やすことでより深い推論が可能となります。拡張思考モードを使うことで、思考プロセスが可視化され、ユーザーが回答の信頼性を評価しやすく、より良いプロンプトを入力することも可能になります。

上記の画像は向かって左側が拡張思考モードなしのコード生成における出力結果で、向かって右側が拡張思考モードありのコード生成における出力結果です。
拡張思考モードなしは回答は短いですが、その分早く出力ができます。一方で、拡張思考モードがある場合、1分21秒かけて結果を出力し、段階的に推論を行なっています。出力結果を比べてみても拡張思考モードありの方がユーザーの求めている結果に近いですね。
拡張思考モードの背景
Claude 3.7 Sonnetで拡張思考モードが実装されたのには、3つの理由があります。
- 複雑な問題に対する推論:特に数学や複雑な分析、複数ステップの推論が必要なタスクなど、より多くの時間をかけて推論する必要があるため。
- ユーザー体験と信頼性の向上:Claudeの推論過程を可視化することで、どのように結論に到達したのかをユーザーに提供するため。
- 安全性のサポート:Claudeの思考過程を可視化することで、誤った推論や偏見を検出しやすくするため。
Claude 3.7 Sonnetは従来のモデルに比べて、より安全性を重視して開発されているため、拡張思考モードも安全性向上の一環としても実装されています。
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Claude 3.7 SonnetのAI Safety Level
Claude 3.7 SonnetはAI Safety Level2でリリース。AI Safety LevelはAnthropicが定義づけをしており、壊滅的リスクに対処するためのフレームワークとしています。
AI Safety Level2は、例えばバイオ兵器の製造方法に関する指示を与える能力などを指します。ただし、現状では情報の信頼性が不十分であったり、検索エンジンで得られる情報と大差がないため、その情報がまだ実用的ではない段階を指します。
つまり、ASL-2は潜在的に危険な情報を出力することはできるものの、情報の信頼性や有用性が低いため、実際に悪用されるリスクが低い。というレベルです。
なおClaude 3.7 SonnetはASL-2ですが、ASL-3も視野にいれて開発および安全対策が進められています。また、ユーザーが有害な情報を求めてきてもClaude 3.7 Sonnetは可能な限り無害で有益な情報を提供するように設計されています。

Claude 3.7 Sonnetの性能
ソフトウェアエンジニアリングタスクの正確性ベンチマークでは、Claude 3.7 Sonnetが最も正確に回答することができており、従来モデルのClaude 3.5 sonnetをはるかに上回っています。

次にAgentic tool useを評価するベンチマークでもOpenAI o1をはるかに凌ぐ成果であり、非常に高いパフォーマンスを出しています。

最後に総合評価ですが、総合評価を見ることでClaude 3.7 sonnetの得意とする領域が見えてきます。

一部o1やR1よりも高性能を示していますが、Claude 3.7 Sonnetが得意とするのはInstruction-following、Graduate-level reasoning、Agentic codingでしょう。
Instruction-followingは指示や命令を正確に理解し、求められたタスクを正確に遂行する能力であり、Graduate-level reasoningは大学院レベルの論理的推論と理由づけ、Agentic codingは複雑なプログラミングタスクを自律的に解決する能力のことです。
Claude 3.7 Sonnetのライセンス
商用利用は可能です。ただし、AnthropicのCommercial Terms of Serviceに基づくライセンスが必要。改変についてはClaude 3.7 Sonnet自体の改変は禁止されていますが、生成された出力結果の編集や加工は自由です。
次に配布については、Claude 3.7 Sonnet自体の再配布は禁止。一方で、APIを使用して生成されたOutputsの再配布は可能ですが、競合製品を作成することは禁止されています。
特許使用は制限されていますが、禁止はされていません。また私的使用は可能でConsumer Terms of Serviceに従う必要があります。
Claude 3.7 Sonnetのライセンスについては、Terms of ServiceとAnthropic Usage Policyに記載されています。
利用用途 | 可否 |
---|---|
商用利用 | ⭕️ |
改変 | 🔺 |
配布 | 🔺 |
特許使用 | 🔺 |
私的使用 | ⭕️ |
なお、ClaudeのModel Context Protocolについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

Claude 3.7 Sonnetの使い方
Claude 3.7 SonnetはChatで使用もしくはAPIを使って使用になります。Chatでも拡張思考モードは使えるので、タブから選択すればOKです。

Claude 3.7 SonnetのAPIを使ってgoogle colaboratoryで実装
Claude 3.7 SonnetのAPIを使ってgoogle colaboratoryで実装していきます。
ドキュメントはこちらを参考に実装しています。
Claude 3.7 sonnet実装時の環境
◼︎Pythonのバージョン:Python3.9以上
◼︎システム RAM
1.3 / 12.7 GB
◼︎ディスク
29.1 / 225.8 GB
◼︎プラン:有料
◼︎CPU使用
まずは必要ライブラリのインストール。
!pip install anthropic
サンプルコードはこちら
import os
import anthropic
API_KEY = ""
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = API_KEY
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=1000,
temperature=0,
system="You are a world-class poet. Respond only with short poems.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Why is the ocean salty?"
}
]
}
]
)
print(message.content[0].text)
結果はこちら
# Salt of the Sea
Tears of the earth, eons old,
Minerals dissolved, stories untold.
Rivers carry what mountains release,
While waters evaporate, salt finds peace.
A cycle ancient as time itself,
Nature's balance on the ocean's shelf.
実装自体は非常に簡単ですね。
ちなみにAPIで拡張思考モードを有効にするには、以下のコードに変更します。
拡張思考モードのサンプルコードはこちら
import os
import anthropic
API_KEY = ""
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = API_KEY
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=20000,
temperature=1,
system="You are a world-class poet. Respond only with short poems.",
thinking={
"type": "enabled",
"budget_tokens": 16000
},
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Why is the ocean salty?"
}
]
}
]
)
for block in message.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
結果はこちら
Tears of the earth
Flow down ancient stones,
Minerals dissolved in journeys long.
Time keeps what water leaves behind—
The ocean holds the planet's history,
In each salt grain, a story sung.
拡張思考モードを使う場合には、下記を追記する必要があります。
thinking={
"type": "enabled",
"budget_tokens": 16000
},
また、max_tokens>budget_tokensにすること、temperatureは1にする必要があります。
また結果の出力も少し変わり、レスポンスの中身は以下のようになります。
APIレスポンスの中身はこちら
{
"content": [
{
"type": "thinking",
"thinking": "To approach this, let's think about what we know about prime numbers...",
"signature": "zbbJhbGciOiJFU8zI1NiIsImtakcjsu38219c0.eyJoYXNoIjoiYWJjMTIzIiwiaWFxxxjoxNjE0NTM0NTY3fQ...."
},
{
"type": "text",
"text": "Yes, there are infinitely many prime numbers such that..."
}
]
}
なので拡張思考モードをオンにしている時とオフの時のprintが若干変わるので注意が必要です。
拡張思考モードの性能を他のLLMと比較検証
比較するLLMはGemini 2.0 Pro Experimental 0205とDeepSeek R1で比較してみたいと思います。Claude 3.7 sonnetは拡張思考モードオンとオフ両方でやってみたいと思います。
タスクとしては次の3つです。
- 取引先に対して、アポイントメントのメールを作成してください。
- 100!の末尾の0の個数を求めよ。
- シュレディンガーの猫の実験から、我々は現実について何を学ぶことができますか?
取引先に対して、アポイントメントのメールを作成してください。
いずれもChatで指示を与えました。それぞれの結果を示します。
Claude 3.7 sonnetの結果はこちら
件名: ミーティングのお願い
〇〇株式会社
〇〇部 〇〇様
お世話になっております。△△株式会社の□□でございます。
この度は、弊社の新製品についてご説明させていただきたく、下記の日程でミーティングのお時間をいただけないかと存じます。
【希望日時】
第一希望:2025年3月5日(水)14:00〜15:00
第二希望:2025年3月7日(金)10:00〜11:00
第三希望:2025年3月10日(月)15:30〜16:30
【ミーティング内容】
・弊社新製品のご紹介
・今後の取引についてのご相談
・質疑応答
ご多忙中誠に恐縮ではございますが、ご検討いただけますと幸いです。
ご都合がよろしければ、ご希望の日時をご返信いただけますようお願い申し上げます。
何かご質問などございましたら、お気軽にお問い合わせください。
何卒よろしくお願い申し上げます。
□□ △△(ふりがな)
△△株式会社
〇〇部 〇〇課
TEL: 03-XXXX-XXXX
Email: xxx@example.com
Claude 3.7 sonnet拡張思考モードありの結果はこちら
以下は取引先へのアポイントメントのメールテンプレートです:
Copy件名: 【ミーティングのお願い】〇〇株式会社 △△様
〇〇株式会社
△△部 □□様
お世話になっております。××株式会社の◇◇でございます。
このたびは、弊社の新商品についてご説明させていただきたく、
お打ち合わせのお時間をいただけますよう、お願い申し上げます。
つきましては、下記の日程で調整いただければ幸いです。
・2月28日(金)14:00~16:00
・3月3日(月)10:00~12:00
・3月4日(火)15:00~17:00
ご多忙中、大変恐縮ではございますが、
ご検討のほど、よろしくお願い申し上げます。
ご連絡をお待ちしております。
----------------------------
◇◇ ◇◇(名前)
××株式会社
営業部
TEL: 03-XXXX-XXXX
Email: xxx@xxxx.co.jp
----------------------------
必要に応じて、具体的な情報(会社名、担当者名、目的、希望日時など)を変更してご利用ください。
DeepSeekR1の結果はこちら
以下は、取引先に対するアポイントメントのメール例です。必要に応じて内容を調整してください。
件名: 【アポイントメントのご依頼】株式会社〇〇 様
株式会社〇〇
〇〇部 〇〇様
お世話になっております。
株式会社△△の△△(名前)です。
この度は、貴社との今後の協力についてお話をさせていただきたく、
アポイントメントのご依頼をさせていただきました。
下記の日時でご都合がよろしければ、
貴社へお伺いさせていただきたく存じます。
【希望日時】
・〇月〇日(〇)〇時~
・〇月〇日(〇)〇時~
【ご相談内容】
・今後の協力体制について
・新規プロジェクトのご提案
ご都合が合わない場合や、他の日時をご希望の場合は、
お手数ですがご調整いただけますと幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。
株式会社△△
〇〇部 〇〇(名前)
電話番号: 〇〇〇-〇〇〇-〇〇〇
メールアドレス: 〇〇〇@△△.co.jp
このような形で、簡潔に用件を伝えると良いでしょう。
相手の都合を尊重し、柔軟に対応できるよう複数の日時を提案するのがポイントです。
Gemini 2.0 Pro Experimental 0205の結果はこちら
はい、承知いたしました。取引先へのアポイントメントメールを作成します。以下に、状況に合わせて調整可能なメールのテンプレートと、具体的なケースを想定した例文をいくつかご紹介します。
テンプレート
件名:【ご相談】〇〇(案件名など)について
〇〇株式会社
〇〇部 〇〇様
いつもお世話になっております。
株式会社△△の□□です。
〇〇(案件名など)について、ぜひ〇〇様にご相談させて頂きたい事項があり、ご連絡いたしました。
つきましては、〇〇様のご都合の良い日時をいくつかお聞かせ頂けますでしょうか。
下記に候補日時を記載いたします。
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
上記以外の日時でも調整可能ですので、ご都合の良い日時をご連絡頂けますと幸いです。
オンラインでの打ち合わせも可能です。
お忙しいところ恐縮ですが、ご返信お待ちしております。
よろしくお願いいたします。
署名
Use code with caution.
ポイント
件名: 簡潔に要件を記載する(例:【ご相談】〇〇について)
冒頭: 丁寧な挨拶と自己紹介
目的: アポイントメントの目的を明確に記載する(例:〇〇についてご相談させて頂きたい事項があり)
候補日時: 複数提示し、相手の都合を優先する姿勢を示す
調整可能性: 他の日時でも調整可能であることを伝える
オンライン対応: オンラインでの打ち合わせも可能であることを伝える(必要に応じて)
結び: 丁寧な言葉遣いで締めくくる
例文1: 新規取引の提案
件名:【ご提案】〇〇(サービス名など)のご紹介
〇〇株式会社
〇〇部 〇〇様
いつもお世話になっております。
株式会社△△の□□と申します。
この度、〇〇様にご紹介させて頂きたい新サービス「〇〇」がリリースされました。
〇〇様の〇〇(課題など)の解決に貢献できるものと確信しております。
つきましては、一度詳しくご説明させて頂きたく、〇〇様のご都合の良い日時をいくつかお聞かせ頂けますでしょうか。
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
上記以外の日時でも調整可能です。オンラインでのご説明も可能です。
お忙しいところ恐縮ですが、ご返信お待ちしております。
よろしくお願いいたします。
署名
Use code with caution.
例文2: 既存顧客へのフォローアップ
件名:【ご挨拶】〇〇(前回打ち合わせ内容など)の件
〇〇株式会社
〇〇部 〇〇様
いつもお世話になっております。
株式会社△△の□□です。
先日は、〇〇(前回打ち合わせ内容など)についてお時間を頂きありがとうございました。
その後、〇〇(進捗状況など)について、改めてご報告させて頂きたくご連絡いたしました。
つきましては、〇〇様のご都合の良い日時をいくつかお聞かせ頂けますでしょうか。
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
上記以外の日時でも調整可能です。オンラインでの打ち合わせも可能です。
お忙しいところ恐縮ですが、ご返信お待ちしております。
よろしくお願いいたします。
署名
Use code with caution.
例文3: 打ち合わせ後の日程調整
件名:【日程調整】〇〇(打ち合わせ内容)について
〇〇株式会社
〇〇部 〇〇様
いつもお世話になっております。
株式会社△△の□□です。
先日は、〇〇(打ち合わせ内容)についてお打ち合わせ頂きありがとうございました。
その際にご提案させて頂いた〇〇(内容)について、改めて詳細をご説明させて頂きたく存じます。
つきましては、〇〇様のご都合の良い日時をいくつかお聞かせ頂けますでしょうか。
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
・〇月〇日(〇)〇時~〇時
上記以外の日時でも調整可能です。
お忙しいところ恐縮ですが、ご返信お待ちしております。
よろしくお願いいたします。
署名
Use code with caution.
状況に合わせて、上記のテンプレートや例文を適宜変更・加筆してご活用ください。
例えば、
相手との関係性(親密度)
アポイントメントの緊急度
具体的な提案内容
打ち合わせ方法(対面/オンライン)
などを考慮して、文面を調整すると良いでしょう。
ご希望に応じて、さらに詳細なカスタマイズや、特定の商品・サービスに関する例文の作成も可能です。お気軽にお申し付けください。
動画は向かって左上がClaude 3.7 sonnet、右上がClaude 3.7 sonnet拡張思考モード、左下がDeepSeekR1、右下がGemini 2.0 Pro Experimental 0205です。
出力内容的にはGemini 2.0 Pro Experimental 0205が最も丁寧だったかなと思います。例文を3つ提示してくれているので。
一方で、生成速度が最も遅かったのがDeepSeekR1でした。出力量的にはClaude 3.7 sonnetとそこまで大差ないかなとは思います。
100!の末尾の0の個数を求めよ。
次のタスクです。結果は以下です。
Claude 3.7 sonnetの結果はこちら
100の階乗(100!)の末尾の0の個数を求めるには、因数分解して10の素因数である2と5のペアの数を数える必要があります。末尾の0は10の因数から生じ、10 = 2 × 5です。
一般的に、n!の末尾の0の個数は、n!の素因数分解において5の個数によって決まります。これは、2の因数は5の因数よりも常に多く存在するためです。
5の因数の数を数えるには、次の計算をします:
1. 5で割れる数の個数: ⌊100/5⌋ = 20
2. 25(5²)で割れる数の個数: ⌊100/25⌋ = 4
3. 125(5³)で割れる数の個数: ⌊100/125⌋ = 0
4. 以降も0なので、計算終了
よって、100!の素因数分解における5の指数は 20 + 4 = 24 となります。
つまり、100!の末尾の0の個数は24個です。
Claude 3.7 sonnet拡張思考モードの結果はこちら
100!の末尾の0の個数を求めるには、この階乗に含まれる10の因数(2×5のペア)の数を数える必要があります。
階乗計算では通常、因数2の方が因数5よりもはるかに多く発生するため、因数5の個数が制限要因となります。よって、100!に含まれる因数5の個数を数えれば良いことになります。
計算方法:
1. 5で割り切れる数の個数: ⌊100÷5⌋ = 20個
2. 25(=5²)で割り切れる数の個数: ⌊100÷25⌋ = 4個
(これらの数は追加で1つの因数5を持つ)
よって、100!の末尾の0の個数は 20 + 4 = 24個 です。
DeepSeekR1の結果はこちら
100!(100の階乗)の末尾に続く0の個数を求めるには、100!を素因数分解したときに現れる2と5のペアの数を数えます。末尾の0は10の倍数によって生じるため、10 = 2 × 5 であることから、2と5のペアの数が0の個数に相当します。
階乗では2の因数の方が5の因数よりも多く現れるため、5の因数の数を数えれば十分です。100!における5の因数の数を計算するには、以下の手順を踏みます。
1. **100を5で割る**:
これにより、5の倍数である数(5, 10, 15, ..., 100)が20個あることがわかります。
2. **100を25で割る**:
これにより、25の倍数である数(25, 50, 75, 100)が4個あることがわかります。これらの数は5の因数を2つ持つため、追加で4個の5の因数が存在します。
3. **100を125で割る**:
125は100を超えているため、これ以上の5の因数はありません。
以上の計算から、100!における5の因数の総数は
20 + 4 = 24
となります。
したがって、100!の末尾の0の個数は **24個** です。
Gemini 2.0 Pro Experimental 0205の結果はこちら
100! の末尾に並ぶ 0 の個数を求めるには、100! を素因数分解したときに、素因数 2 と 5 がそれぞれいくつ含まれるかを考えます。
末尾に 0 が並ぶということは、10 = 2 × 5 が掛け合わされていることを意味します。そして、100! を計算する過程で、2 の倍数は 5 の倍数よりも多く登場するため、5 の個数が 10 の個数を決定します。
したがって、100! に含まれる 5 の個数を数えればよいことになります。
1 から 100 までの整数のうち、5 の倍数は 100 ÷ 5 = 20 個あります。
これらのうち、25 の倍数(= 5^2 の倍数)は、さらに 5 を 1 つずつ含んでいます。25 の倍数は 100 ÷ 25 = 4 個あります。
125 の倍数(= 5^3 の倍数)は、100! の範囲には存在しません。
したがって、100! に含まれる 5 の個数は、20 + 4 = 24 個です。
よって、100! の末尾には 0 が 24 個並びます。
一般化
一般に、n! の末尾に並ぶ 0 の個数は、以下の手順で求められます。
n を 5 で割った商を求める。
n を 25 (5^2) で割った商を求める。
n を 125 (5^3) で割った商を求める。
以下、同様に 5 のべき乗で割った商を求める。
求めた商をすべて足し合わせる。
この合計が、n! に含まれる素因数 5 の個数であり、すなわち n! の末尾に並ぶ 0 の個数になります。
ガウス記号を使った表現
上記の計算は、ガウス記号(床関数)を用いると、以下のように簡潔に表現できます。
n! の末尾に並ぶ 0 の個数 = ⌊n/5⌋ + ⌊n/25⌋ + ⌊n/125⌋ + ...
ここで、⌊x⌋ は x を超えない最大の整数を表します。
こちらのタスクは4つ全てのLLMで正解を導き出していました。先ほどと同様にDeepSeekR1が最も遅い出力でした。
性能が同じであれば出力は早いに越したことはありません。
シュレディンガーの猫の実験から、我々は現実について何を学ぶことができますか?
では最後のタスクです。このタスクには正解はなく、論理的・哲学的な思考が見れればいいなと思っています。
結果はこちらです。
Claude 3.7 sonnetの結果はこちら
シュレディンガーの猫の思考実験からは、量子力学と現実に関して重要なことをいくつか学ぶことができます。
まず、シュレディンガーはこの思考実験を、量子力学のコペンハーゲン解釈の奇妙さを指摘するために考案しました。この実験では、箱の中の猫が放射性物質の崩壊という量子事象に依存して生きるか死ぬかという状態になります。量子力学によれば、観測するまで猫は「生きている」と「死んでいる」の重ね合わせ状態にあるとされます。
この思考実験から学べることは:
1. **マクロとミクロの世界の境界の不明瞭さ**:量子力学の奇妙な性質がどこまでマクロの世界に影響するのかという問題を提起しています。原子レベルでは重ね合わせが起こるのに、なぜ日常的な物体ではそれが観察できないのでしょうか。
2. **観測の役割の重要性**:量子力学では観測が現実を「確定させる」という解釈があります。これは現実が客観的に存在するという古典的な見方に疑問を投げかけます。
3. **確率的な世界観**:量子力学は確率に基づいた理論であり、決定論的な世界観への挑戦となっています。
4. **現実の本質についての哲学的問い**:「観測されていない現実はどのような状態にあるのか」という哲学的問いを生み出しました。
シュレディンガー自身は実はこの思考実験で量子力学の解釈に疑問を投げかけていましたが、今日では量子の不思議さを示す象徴となり、現実と認識の関係について深く考えるきっかけとなっています。量子力学の様々な解釈(多世界解釈、ボーム力学など)も、この思考実験から派生した問いに答えようとしています。
Claude 3.7 sonnet拡張思考モードの結果はこちら
シュレディンガーの猫の思考実験からは、現実について以下のような重要な洞察を得ることができます:
1. **観測と現実の関係性** - この実験は観測行為が現実の状態にどう影響するかという根本的な問いを投げかけています。観測するまで猫は生死の重ね合わせ状態にあるという奇妙な結論は、現実が観測者に依存する可能性を示唆しています。
2. **マクロとミクロの世界の境界** - 量子力学の法則が原子レベルでは成立することは確認されていますが、日常的な大きさの物体にどう適用されるのかという問題を浮き彫りにします。どこで量子の世界と古典の世界が分かれるのか、その境界は曖昧です。
3. **確率と決定論** - 現実は本質的に確率的なのか、それとも私たちの知識の限界が確率的記述を必要としているだけなのかという問いを考えさせられます。
4. **科学理論と現実の関係** - 科学理論は現実そのものではなく、現実を記述するモデルにすぎないことを思い出させてくれます。量子力学の数学的記述が正確でも、その解釈については複数の可能性があります。
興味深いのは、シュレディンガー自身がこの思考実験を通じて量子力学の標準的解釈の問題点を指摘しようとしていたことです。彼はこの「猫のパラドックス」で、量子力学を日常的なスケールに適用した場合の不条理さを示そうとしました。
この思考実験は90年近く経った今でも、物理学の根本的な問題と哲学的な課題を提起し続けています。現実とは何か、観測とは何か、そして私たちはどこまで世界を理解できるのかという深遠な問いに向き合うきっかけを与えてくれるのです。
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シュレディンガーの猫の思考実験は、量子力学の奇妙な性質を説明するために提案されたものであり、現実について以下のような重要な示唆を与えてくれます。
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### 1. **量子重ね合わせの概念**
- シュレディンガーの猫の実験では、猫が「生きている状態」と「死んでいる状態」の重ね合わせにあると説明されます。これは、量子レベルでは粒子が複数の状態を同時に取り得ることを示しています。
- このことから、我々は「現実が観測されるまで確定しない」という量子力学の核心的な考え方を学ぶことができます。観測者が関与することで初めて状態が確定するという点は、現実の解釈に大きな影響を与えます。
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### 2. **観測者の役割**
- この実験は、観測者が現実に影響を与える可能性を示唆しています。量子力学では、観測行為自体がシステムに干渉し、結果を決定づけることがあります。
- これは、我々が現実を認識する際に、観測者(人間)の役割が重要であることを示しています。現実は客観的ではなく、観測者との相互作用によって形作られる可能性があります。
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### 3. **古典的な世界と量子世界の違い**
- シュレディンガーの猫は、量子レベルでの重ね合わせが巨視的な世界(日常的なスケール)ではどのように現れるかを問いかけています。猫のような巨視的な物体が重ね合わせ状態にあるという考えは直感に反します。
- このことから、我々は「量子世界と古典的な世界の間に明確な境界があるのか」という問いを考えることができます。量子力学の法則が巨視的な世界にどのように適用されるかは、まだ完全には解明されていません。
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### 4. **現実の不確実性**
- この実験は、現実が確率的であり、不確実性を内在していることを示しています。量子力学では、結果は確率分布でしか予測できず、確定した答えはありません。
- この不確実性は、我々が現実を完全に予測・制御できないことを示唆しています。現実は常に一定の不確かさを含んでいるということを受け入れる必要があります。
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### 5. **解釈の問題**
- シュレディンガーの猫は、量子力学の解釈に関する哲学的議論を引き起こしました。例えば、「コペンハーゲン解釈」や「多世界解釈」など、さまざまな解釈が提案されています。
- このことから、我々は「現実とは何か」という根本的な問いに向き合うことができます。現実は単一のものではなく、解釈によって異なる形で理解される可能性があります。
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### まとめ
シュレディンガーの猫の実験から、我々は「現実が観測者に依存する可能性」「量子世界と古典世界の関係」「不確実性の存在」「現実の解釈の多様性」といった重要な教訓を学ぶことができます。この実験は、量子力学の奇妙さを通じて、現実の本質について深く考えるきっかけを与えてくれます。
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シュレーディンガーの猫の思考実験は、量子力学の奇妙さと、それを私たちの日常的な経験とどう結びつけるかという問題について、非常に多くのことを教えてくれます。ただし、「現実」について明確な一つの答えを教えてくれるわけではなく、むしろ、現実とは何か、観測とは何か、という根源的な問いを提起し、様々な解釈を生み出すきっかけとなっています。
シュレーディンガーの猫の思考実験が提起する主な問題点
重ね合わせと観測の問題:
量子力学では、観測されるまで、粒子は複数の状態の「重ね合わせ」にあるとされます(例えば、電子は同時に複数の場所に存在する、など)。
猫の思考実験では、箱を開ける(観測する)まで、猫は「生きている状態」と「死んでいる状態」の重ね合わせにあることになります。
しかし、私たちの日常経験では、猫は生きているか死んでいるかのどちらかです。
このギャップをどう説明するか? 観測とは何か? どこからが量子力学の世界で、どこからが古典力学(日常経験)の世界なのか?
測定問題:
量子力学的な重ね合わせ状態が、いつ、どのようにして、一つの状態に収束(波束の収縮)するのか?
観測者の意識が関係するのか? それとも、もっと客観的な物理過程なのか?
測定装置と測定対象の境界はどこにあるのか?
シュレーディンガーの猫から生まれた主な解釈
シュレーディンガーの猫のパラドックスを説明するために、様々な解釈が提案されています。主なものをいくつか紹介します。
コペンハーゲン解釈:
最も標準的な解釈。
観測が行われるまで、系は重ね合わせの状態にある。
観測によって、波動関数が収縮し、一つの状態が実現する(猫は生きているか死んでいるかのどちらかになる)。
しかし、「観測」の定義が曖昧であるという批判がある。
多世界解釈(エヴェレット解釈):
波動関数は収縮しない。
観測のたびに、宇宙が分岐する。
猫が生きている世界と、猫が死んでいる世界が、両方とも並行して存在する。
非常に大胆な解釈だが、観測の定義の問題を回避できる。
隠れた変数理論:
量子力学は不完全であり、背後にまだ知られていない変数(隠れた変数)が存在する。
この隠れた変数が、粒子の振る舞いを決定している。
ベルの不等式によって、局所的な隠れた変数理論は否定されている。
量子デコヒーレンス:
重ね合わせ状態は、環境との相互作用によって、非常に短い時間で失われる(デコヒーレンス)。
猫のような巨視的な物体は、周囲の環境(空気分子など)と常に相互作用しているため、重ね合わせ状態を維持できない。
観測者の意識は必要ない。
現在、有力な解釈の一つ。
現実についての示唆
シュレーディンガーの猫は、「現実とは何か」という問いに対して、以下のような示唆を与えてくれます。
観測の重要性: 私たちが「現実」と認識しているものは、観測という行為と深く結びついている可能性がある。
客観的現実の揺らぎ: 量子レベルでは、私たちが普段考えているような「客観的な現実」が存在しない可能性がある。
巨視的世界と微視的世界のつながり: 量子力学は、微視的な世界だけでなく、私たちの日常的な巨視的な世界にも影響を与えている可能性がある。
解釈の多様性: 現実の解釈は一つではなく、様々な可能性がある。
結論
シュレーディンガーの猫は、量子力学の解釈に関する哲学的な議論を呼び起こし、私たちの現実観に疑問を投げかける重要な思考実験です。明確な答えはまだ出ていませんが、この思考実験を通じて、私たちは現実、観測、そして意識について、より深く考えることができるでしょう。
今回の出力結果として、私個人の感想で言えば正直どの回答も魅力的な回答だったなと思います。ただ、Claude 3.7 sonnetの拡張思考モードありなしともに類似したような回答だったので、もう少し差がついてくれると良かったなと思います。
哲学的なタスクに関してはもしかしたら拡張思考モードは大きく影響を与えないのかもしれません。
なお、検閲を回避し、正確な回答を実現するPerplexityのR1-1776について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
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まとめ
本記事ではClaude 3.7 sonnetの概要から従来モデルの相違点、google colaboratoryでの実装方法について解説をしました。拡張思考モードを使うことで、使わない場合よりもより高度な推論を可能とします。
特にプログラミングタスクにおいては高性能を示しているので、CursorやClineなどと組み合わせて使うことで、これまで以上に開発がスムーズに進む可能性があります。
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最後に
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