今フェイブルファイブのネット上の情報とかYouTube動画とかを拝見すると、
だいたいはコーディングタスク、プログラムを作ったりゲームを作ったりしてこんなすごいのができたよ、だからフェイブルファイブはすごいよねというユースケースが非常に多い気がしますね。
それはもちろんで、クロードの得意としているのがまずコーディング、プログラミング、長く複雑な処理を必要とするタスクというとやっぱり開発案件とかが多いわけですね。
なのでその性能を十分に試せるという話になってくるとコーディングタスクが多くなってくると思います。
ただ私はエンジニアでもバイブコーダーでもありませんので、実際に使ってみたユースケースとしてはこんな話です。
ノーション上でフェイブルファイブが使えるようになった。
これノーションのビジネスプランというのが入っているので私が使えるという状況みたいなんですけども、
じゃあノーション上でフェイブルファイブを試してみようか。
どんなことをさせたかと言いますと、電子書籍を書かせてみました。
電子書籍はただ書くだけだったら普通のAIモデルでもできるんですけども、
素材をノーションの中から集めてくる。
1個のノーションのノートだけじゃなくて複数のノーションのノートを探させて、
私の講義資料とかいろいろノーション上に記録していますので、
電子書籍の1個のテーマを私が設定するんですけど、
この構成案を作るために必要なノーションのノートを書き集めてください。
まず情報をノーション内から書き集めさせる。
構成案でどの章でどの節ではどのノートから情報を引用してくるのかという、
大量の複数ノートからの情報を引用させ、構成案を作らせます。
構成案を作らせたら実際に執筆をさせます。
執筆をする時には複数のノートから情報、データを引用して、
資料を参考にしながら数万文字以上の書籍の原稿を書かせるというタスクなんですよね。
これを1回指示したらかなり長い時間フェイブルファイブがやってくれて、
その日はだいたい6万文字ぐらい書けたという感じですね。
電子書籍というと、私は電子書籍書かないしなと、
あまり関係ないユースケースかなと思う方も多いかもしれませんが、
これ一般のビジネスにおいてはあるテーマにおいて必要な情報を書き集めさせて、
そこから情報を引用しながら文章を書き続けるみたいな複雑なことを一つ一つこなしながら、
長時間にわたるタスクをこなしてくれるエージェントができるっていうことに置き換えられると思うんですよね。
なので電子書籍以外にもビジネスデポートとかもそうですし、
例えばFAQみたいなよくある質問ガイドみたいなのを社内とかお客さん用に作るときでも、
必要な情報がいろんなところに散らばっていると、
その情報を調べながら一個一個確認しつつ、
統合して長い非常に膨大なFAQを作り出すみたいなこともできるわけですね。
昨今のチャットボットの世界なんかでは、
そういうお客さんからよくあるお問い合わせとか、
社内でよくある質問みたいなものをAIに読み込ませるラグっていう仕組みがありますけども、
要するにAIに外付けの知識を付けさせるということがありますけども、
このラグなんかも必要な情報をまず集めて、
AIに与えるための最適な情報でまとめるというのが大変な作業なんですよね。
そういうものをFABLEみたいなものに一気に頼んでしまって、
あらゆるところから情報をかき集めて、
長時間にわたり書式に合った文章を書かせるみたいなこともできそうだなというふうに思いました。
今回はノーションの中でFABLE5が使えるという状況だったので、
直接ノーション内でどんどん働かせて無双していく状態だったんですけども、
他にもいろんな場面で使えるんじゃないかなと思います。
一方でFABLE5は魅力的で非常に高性能なモデルなんだけど、
コスパが悪いというふうに言われてますね。
非常にコストが高いと。
どのように活用するのが適切だろうかということについても見解というかね、
思うところをお話ししたいと思います。
コスパが悪いFABLE5ということですね。
FABLE5は非常に高性能なんだけども、
料金もかかりますよねということで、
どのくらい高いのかということですけどもね、
今現在はクロードの有料プランに入っていれば使うことができる。
ただクロードというのは使えば使うほど使用量というものがたまっていて、
それが5時間以内に一定以上になってしまうと使用禁止というかね、
クロードのサービスが使えなくなってしまう。
5時間のサイクルが終わればまた復旧できる。
5時間のサイクルを破ってもっと使いたいならば追加料金を払えばいいと。
そういう仕組みになっているんですね。
性能の高いモデルを使っていると、
どんどんどんどんその使用量の計算が上がっていってしまって、
あっという間に利用限界になってしまって、
また5時間のサイクルが終わるまで使えませんと、
もしくは追加料金を払ってくださいみたいになってしまうわけなんですけども、
これがやっぱりFABLE5を使っていると、
やはりあっという間に溜まっていってしまって、
利用ができなくなってしまうということみたいですね。
どのぐらいかというとAPIというシステムから、
外部のシステムからこのAIを使うという仕組み上での料金で言うと、
オーパスという最上級モデル、現状の最上級モデルの2倍かかるということみたいですね。
実はオーパスというモデルですがめちゃくちゃ高いということで話なんですけども、
その2倍高いのが今回のFABLE5というわけなので、
クロード上で使ってもあっという間に使用上限に達してしまうし、
APIで外部から使っていてもめちゃくちゃコストが高いということで、
じゃあどこで使うのか、どういうシーンで使うのかということが話題になってくるわけですね。
ここでアンソロピック社自体もFABLEの使い方として、
こういう使い方ができるという説明があるんですけども、
それはFABLE5に全部の作業をさせるんじゃなくて、
複数のAIの司令塔として使わせるみたいなイメージですね。
要するに全部の作業をFABLE5にさせてしまうとコストが高すぎるわけなんですよね。
人間で言うと人件費の高い優秀なエリートみたいな感じですよね。
じゃあその優秀なエリートをどう使うかということになると、
組織のまとめ役員させたり、部下を与えて部下に実際の仕事をさせる。
でも賢い優秀なマネージャーをマネジメントに回らせるということがありますよね。
じゃあFABLEに置き換えて話すと、FABLEは司令塔のような形、
全体のタスクの統合管理とか重要なところのチェック体制みたいなものを担当させる。
実際の作業をよりコスパの良いAIモデルに委任するという分業体制をさせる。
こういう複数でエージェントが働くことをサブエージェントと呼ばれているんですけど、
そういうもののまとめ役員を使わせるということができますと説明されています。
これですね、先ほどの私の話で言う電子書籍の執筆で言うと何が言えるのかということですね。
電子書籍を書いていくという全体の編集長みたいな役割をFABLE5にさせます。
細々した書く作業についてはいろんなタスクがあるわけですね。
例えば必要な情報を集めてきて、参考となるノーション内のノートを読んで内容を理解する。
この部分は使えそうだなという判断をしたり、構成にそれを利用するというか組み込んでいく。
そして実際に執筆する時にはある部分についてどういうふうに書いていこうかという計画を立てたり、
参考資料としてのノートを読み込んでその部分を取得する。
こういう文章の部分が必要そうだなと。
そしてリライト。全体の構成に合わせて文章をアレンジして書き直す。
そしてチェックをしたり、これは全体の構成に合っているか、コンセプトに合っているのかとか、
誤字脱字はないのか、論理破綻、前後の論理と合っているのかみたいなチェックをするとかいうようないろんなタスクが発生します。
単に文章を執筆するみたいな、どのAIモデルでも結構これはできるよねということは、
よりコスパの良いモデルにさせる。
例えばクロードソネットとかクロード俳句などにやらせるという文業体制。
チェックの部分だったり、全体の工程管理とか、ちょっとここは判断が難しいところがあるので高性能モデルにやらせようという部分をオーパスという上位モデルだったり、
フェイブル5という最上位モデルにやらせるみたいな。
このようにAIモデルをいろいろ文業体制で使っていき、全体のタスクを進めていくというふうにすれば、
一番頭の良いモデルでコスパの悪いやつを全面使うわけではなくて、
管理や指令等、チェックに使うというふうに使えるのでコスト調整ができるんじゃないかというふうに言われてますね。
実際それってどうやるのと。
クロードのサービス上でそんな使い方あったっけということなんですけれども、
一番やりやすいのがクロードコードの中でサブエージェントという機能を使うと、
そういうチームを組んでやらせるみたいなことが適切にできるということみたいですね。
今のところノーションの中で私はフェイブル5使ってみたんですけれども、
ノーションの中でそういうサブエージェントを使う機能は一般にはなさそうですし、
普通のクロードチャットの中でもそういう使い方というのは今のところできなさそうなので、
現状そういうふうにサブエージェントを作って統合して働かせるみたいなやり方だと、
今のところそれがスムーズにできるのはクロードコードの中じゃないかなというふうに思います。
いずれにしてもこういうフェイブルみたいなモデルが出てきたときに、
チーム体制を作ってエージェントを動かしていくという使い方が今後主流になっていくかもしれませんし、
もしかしたら私の単なる予想ですけれども、
アンソロピック自身がフェイブルを司令塔に使って買いモデル、
コスパのいいモデルを分業体制で働かせるみたいなことを、
そもそもオーガナイズしていくようなサービスの仕組みとかそういうモードを作るとかそういうのを用意して、
一般の人でもこういうエージェントの分業体制でチームで仕事をさせるみたいなことをできる簡単な仕組みとか、
やりやすい仕組みを出していくんじゃないかなというふうに単なる予想で考えてはいるんですけれども、
そういったことを期待しています。
最後に余談なんですけれども、フェイブルという名前が急に出てきた感じがするんですけれども、
もともとはこれはMUTOS級のモデルであるということなんですよね。
MUTOSというモデルはまだ一般リリースはされていないんですけれども、
とにかくこのフェイブルの前から噂になっていたのが、
めちゃくちゃ高性能なモデルをクロードが開発しているというところから始まったんですよね。
どのくらいめちゃくちゃ高性能なのかというと、
性能が高すぎて世界中の様々なソフトの脆弱性、いわゆるセキュリティの弱点を発見し、
そこを攻撃するような悪用に使われる可能性が高いよねというふうに言われていたんですね。
なので一般の人にはまだ全然公開されていなかったし、
公開することのリスクの方が大きいんじゃないかという噂になっていました。
このMUTOSって日本では発音されているんですけれども、
発音については後で話しますけれども、
それが5月時点では約50のパートナーと一緒にプレビュー版を使っていて、
使ってみたところ重要なソフトウェアから1万件を超える深刻度の高い重大な脆弱性を見つけたということを言われています。
要はめちゃくちゃ賢いのでソフトやサービスのセキュリティの弱点や穴を探しまくってしまったと。
なのでそういうソフトのバグを見つけて修正するというのを良い方に使えるんだけれども、
攻撃したい人があらゆるサービスの弱点を探すためにも使われてしまう可能性があるということで、
限られた企業でしか使えないとかそういうテスト利用みたいなことがされていたみたいですね。
今回このMUTOSを悪用できないようなガードブロック機能みたいなのを備えたモデルとしてフェイブル5というのが今回ユーザーに一般的にリリースされたわけですね。
なのでこのフェイブル5は元々MUTOS級の能力を持った安全なモデルであると。
この安全制限がついているが故に、このフェイブルに対して例えばサイバーセキュリティの質問をしたり、
生命科学、生物科学などの危険領域についてユーザーが質問や命令をすると、
一旦フェイブルは作動しないで、現状の最上位モデルであったオーパスの方に自動的に切り替えて回答する仕組みになっているようです。
なのでこのフェイブル5というのは元々のMUTOS級の能力は持っているんだけども、ガード機能が働いて危険なことや悪用には使われないようになっているということみたいですね。
この名前の由来なんですけども元々のMUTOSという名前は発音で言うとミュソスみたいな発音らしいんですが、神話とかそういう意味があるそうです。
それがガード機能のついたフェイブルの方なんですが、フェイボウみたいな元の発音でですね、グーワという意味があるそうです。
ミソスの方が神話、神様の神々の話っていうね、おごそかな壮大な力を持ったAIモデルで、
フェイブルの方はグーワということでもうちょっとブレイクダウンした教訓を伝えるための短いストーリーみたいなね、よりもうちょっと現実的にブレイクダウンしたようなニュアンスがあるので、
MUTOSとね、安全装置をつけたフェイブルという話にちょっと寄せているのかなと感じられますね。
元のミュソスっていうものなんですけども、日本ではミュトスという読み方が普及しているみたいなので、
英語圏ではミソスみたいな発音聞くんですけども、日本ではミュトスみたいなね、読み方で普及しているようです。
ということで今回のお話は終わりたいと思います。ご静聴いただきありがとうございました。