Fable 5.1の発表と進化点
アンスロピックのClaudeに最強モデルFable 5.1が発表され、公開されました。 この最新モデルですが、早速私も利用してみましたので、どういう点で進化しているのかという所感と、実際何に使うのか、どういうところで役に立つのかというお話を紹介したいと思います。
おはようございます。たてばやし淳です。 今週から娘の夏休みも終わり、小学校が始まったので、ちょっと遠いところに通っているので、朝からのお送り迎えも始まりました。
今日は英語のレッスンの日なので、夕方ですね。 レッスンに送り届けて、車の中で待機しながら収録しています。
今回テーマとするFable 5.1というAIモデルがアンスロピックのClaudeで出ましたということで、ちょうど9月1日に発表して、もう既に使える機能ともなっております。
ただし、このFableというモデルなんですけども、一つ前のモデルがFable 5という非常に話題になっているモデルでして、性能はものすごく高いんですけども、消耗も激しいとかね。
この運営の方でですね、アンスロピック側もリソースが大変な状況らしいので、ClaudeのMAXプランという1万円以上する月額のプランに入っている人が、週間利用制限の半分までなら今使える状況という感じです。
それより下のプラン、つまりClaude Proとかね、そういう月額3,000円ぐらいのプランだとしても、普通に使うことはできず、追加料金を払いながら使わないとできないというのがFable 5系列なんですよ。
その非常に評判は高いんですけどね、その最新バージョンとしてFable 5.1がリリースされましたということですね。
端的に何が進化したのか、何が進歩したのかということですけども、アンスロピックの発表によるとですね、長時間の難しい仕事の性能が向上しました。
コーディングとか、複数ステップ、長いリサーチとかですね、文書作成、スプレッドシート、スライド作成とか、要するに何かを達成するために長く膨大な量のデータを扱いながら最後までやりきる能力が強化されたということですね。
それ以外にもですね、出力がより簡潔になったり、指示への追従性、つまりプロンプトへの追従性というかね、ちゃんと従うかどうかとか、自己検証、ちゃんとセルフチェックするかとかですね、そういうところも改善されているということです。
それからですね、利用時の実質コストが削減というところも発表されているんですけども、これはちょっと注意が必要でして、APIで、つまりシステムからCloudを利用するときのFable 5.1を利用するときにコストが削減されていると。
実質削減なので、API使うときの利用料、値段自体が下がったわけじゃないんだけども、キャッシュなどを利用して効率化することで最大約45%削減できるという説明のようですね。
ここの話というのはAPIを使っている場合という話になりますので、普通にウェブサービスとしてCloudとかCloudコワーク、Cloudコードなどを使ってFable 5.1を使う分にはあまり影響がなく、依然としてコストが非常に高い、燃費が悪いというかね、そういうモデルというのは変わらないようです。
軽くXとかでSNSでね、口コミを見てみましたが、やっぱCloudとかでFable 5.1を使ってみたところ、もうちょっと使ったらあっという間に利用制限のリミットに達してしまったみたいな感じで、相変わらずですね、コストは結構かかるモデルということみたいですね。
Fable 5.1の実際の使用感
ちなみに私はCloudに関してはMAXプランに入ってなくて、プロプランという3000円ぐらいのプランなんですよね。
で、著しくよく使うときに追加料金を重量課金で払って使うみたいな形をとっております。
なので、CloudでFable 5.1を試すという手もあるんだけども、私はね、Notion AIというNotionのサービスの中でのAIを使うことができて、そこで最新のAIモデルが結構使えるようになるんですよ。
で、今回はNotion AIの中で早速Fable 5.1が使えるようになってましたので、そちらを使ってみた感想を述べたいと思います。
では、チャプター変わりました。早速なんですけども、結論から言って、Fable 5.1になったことで何かすごい変化があったと感じられたのかというね、1日使ってみての感想なんですけども、うん、わかりませんという感じですね。
Fable 5ももうすでに優秀なモデルだったし、Fable 5.1になったところでものすごく優秀になったのかっていうと、うーん、わからんという感じはしますね。
それはなぜかというと、やっぱり非常に評判が高い分野で言うとコーディングとか、いわゆるバイブコーディングとかね、よく言われてますけども、AIにコードを書かせてプログラムを作らせたりアプリを作らせたりサービス作らせるみたいな文脈で言うと、やっぱりそういうところは性能向上を感じられやすかったりね、バグが少ないとか、UI、まあ見た目とかね、その設計が良くなってるとか、そういう部分は目に見えて感じられやすいんじゃないかなと思います。
ただ、私は多くの一般的なビジネスパーソンと同じく、そんなに常にアプリ作ってるわけじゃないんで、どちらかというとリサーチや資料作成とか、文書系とかですね、ドキュメント系の一般的なビジネスパーソンとしての使い方が多いわけなんですよね。
その点で考えると、あまりFable 5が5.1になったところでものすごく文書作成が上手くなったとかね、そういうところまでは感じにくいのかなというふうに思います。
ただ、Fable 5系がね、依然として良いモデルというか、やっぱりすごく対話能力も高いし、私の指示をしっかりと理解しつつも裏読みというかね、その言葉の奥までおもんばかった上でのね、実行能力もあるし、AIと対話していて本当に人間に指示をすると優秀な人はこういうことをしてくれるよねっていう先回り能力みたいなものが非常に高いので、
私はすごく好きなモデル系列なんですよね、Fable 5系はですね。ただ、Notion AIとかで使っていてもやっぱり消費は激しいので、
前ね、Fable 5が出てきた頃っていうのは、Notion AI上でFable 5がほぼほぼ使い放題で、もう本当にね、リミットに達することがほぼほぼないなって思うくらい使い放題祭り状態だったんですが、
今のNotion AIっていうのはちゃんとですね、利用制限のゲージみたいなのが出てきて、まず6時間以内の利用制限というスパンでのね、AIの消費量のカウンターがついております。
それから1ヶ月間のカウンターもついていて、いずれも注意しながらですね、利用しすぎないように調整していく。
Fable 5系なんか使ってるとガンガン消費されるので気をつけなきゃいけないという状況です。
なので普段からは一般的なタスクをさせるときには、クロードの中でも中堅モデルであるSonnet 5というものを使ってますし、ちょっと頑張ってほしいなと、頭使ってほしいなというときにはオーパス5っていうね上位モデルを使ってますし、ここぞというここはFableにやってほしいみたいなときにFable 5ないし、5.1を使うわけなんですよね。
そういうバランスをとっていくんですね。
やっぱりFable 5がスポーツカーとかF1カーみたいな超高級なハイエンドモデルの車だとすると、常にF1カーみたいなものを使うのが適切ってわけでもないですよね。
例えば50メートル先のコンビニに行きたいというときにF1カーを使ってですね、行く必要はないんですよね。
原付とかコスパのいいものですね、自転車とかでいいというときもありますよね。
少し10分とか走らなきゃいけないというときには乗用車を普通に使うというとこありますけれども、そういう感じで常にFable系を使っているのはある意味コスパが悪い行為でもあるのでバランスをとっていくのが大事と。
次のところでチャプターで紹介したいのは、じゃあどういうときにFable系を使っているのかという私の使い分けなんかを話していきたいと思います。
文系タスクにおけるFable 5.1の活用法：リサーチとドキュメント作成の司令塔
はい、このチャプターでですね、Fable 5.1が出ました。
Fable 5、Fable 5.1みたいなそういうF1カーのようなですね、ハイエンドなエージェント系のモデルを使うときにコーディングとかプログラミングはしたくない。
別にしたいわけじゃないんだけども、文系のいわゆるテキスト系のタスクでどういうときにFable系を使うのかということを私の考えているところを話したいと思います。
ズバリ私が考えている、文系のタスクでFable系が適してるなぁと思っているのが、大量のリサーチを行い、文脈に沿ったドキュメントを作るとか、一つの文章をまとめる、でその司令塔になってもらうって感じですね。
で、リサーチっていうと何なのかっていうと、もちろんね、ウェブでなんか調べてもらうっていうのもあるにはあるんですけども、そうじゃなくて社内リサーチみたいなね。
自分の自社データベースみたいなものをくまなく探してもらって適切な資料とか、もう社内とかですね、自分のデータの保管庫の中に散らばってしまっているいろんな資料とかドキュメントとかそういうものをくまなく探して取りまとめつつ、一本の成果物を作るみたいなイメージですね。
わかりやすい例で言うと、書籍の執筆や電子書籍の執筆です。
私は電子書籍とかね、最近書籍を書くときにはノーションの中でやるんですけど、なぜノーションの中でやるのかっていうと、ノーション自体がね、文章を書くのに適したエディターという機能もあるというのもあるんだけども、ノーション上にいろんなですね、私のメモであったりとかアウトプットとかプロジェクトの計画とかセミナーをやるときの講義資料や講義のアウトラインとか、
あるいは音声入力で大量に話したブレストメモみたいなものなんかも散らばっているんですよね。
で、ノーションAIに指示をすると何をするかっていうと、必要な情報や必要なメモとかドキュメントをノーション内で探してくれて、必要なときに取ってきてくれて、文章にまとめてくれるっていうところなんですよね。
ただ、単発のね、例えばYouTubeとか作りますとかいうときだったら別にいいんですけども、書籍とかになってくるとかなり大量の資料とか情報を持ってくる必要があり、1個や2個じゃ済まないんですよね。
あの情報はこのページから、この章のこの節についてはあのページからメモを取ってきて、それを文章に下書きに使いたいみたいなリソースがもう大量に必要になってくるときがあります。
でも散らばっちゃってて探すのも大変だし面倒だし、そういうときにAIエージェントに1本の書籍の骨組みを元にして、あの章のあの節はどの私のノーション内のメモが役に立つのかというのを大量に調べてもらうんですよね。
で、これをフェイブル5とかフェイブル5.1に指示して、お願いする。もう丸々お願いする。本の骨組みは決まってるんだけども、どの辺の私の資料から情報を持ってきて本の文脈にすればいいのかみたいな情報を探してきて全部まとめるみたいなことをさせるわけです。
そうするとフェイブルの場合ですね、この本のコンセプトはこういうものであり、ターゲット層読者層っていうのはこんな初心者の方々であり、全体の流れとしてはここから始めて最後はここに行き着くという流れはもう決まっており、じゃあこの本を成り立たせるためにどんな素材がノーション内から持ってこれるだろうか。
もしくは私のブログとかウェブで見てから必要な情報を全部取ってくるみたいな、そういうリサーチをして統合してくれるわけなんですね。そういうですね膨大なリサーチをしながら文脈も維持しつつまとめさせるときなんかに私はやっぱりフェイブルを使うのが多いですね。
それだけじゃなくてですねフェイブルに文章全部を書かせるわけではないんですね。やっぱりフェイブルはねコスパが悪いというところがありますので司令塔になってもらうのが適切で細かい作業とか末端の作業についてはもっとコスパの良いモデルにやらせた方がいい部分もあります。
本の執筆でいうとですね本の骨組みを見ながらどこのメモを参照すべきかというリサーチやメモを見つけてきてそれを設計図にリンクを貼っておきこのメモをこんな風に書籍の原稿に役立てるみたいな設計のところや指示書までは書かせるんですねフェイブルにその後実際に原稿の下書きを書くというところはフェイブルにやらせるわけじゃなくてソネットとかコスパの良いモデルにやらせるんですね。
それなぜかというとフェイブルがすでにですね設計図を書いてくれていてこの部分の原稿を書くにはメモのこの辺を読んでこういう使い方で原稿に役立てるといいよみたいな指示書を書いてくれているんですねだから買いモデルであるソネットとか下っ端というかねもっと単純なあのブレイクダウンした作業をすればいいわけですねフェイブルから指示書が書いてあるのでそれを読みに行きつつ実際に文章のライティングをさせるということになります。
この辺がやっぱりそのプログラミングコーディングにおいてフェイブルを使っている人たちもよく言っていることなんですけどフェイブル5には司令塔になってもらって実際にコーディングコードを書くところをソネットとかの安いモデルにやらせるこの作業分担みたいなしてチームで働かせることによってコスパ良くなりますよねみたいな話がよく言われていますそれを文系タスクに置き換えると今回みたいな話になるのかなと思います。
ビジネスレポートや資料作成におけるFable 5.1の応用
はいチャプター変わりました一つ前のチャプターでですね私がフェイブル5系を使う時の代表的な例ここぞという時に使うケースとして紹介しましたけれども本とか書籍の原稿を書くときだけじゃなくていいんですよね似たような使い方ができるのは例えばビジネスレポートを書きますとレポートを書くときに社内とか自分のフォルダー内にいろんな情報が溜まっていますでもチリジリバラバラになっていて
その時その時にですねどこからそのドキュメントを引用してくればいいのかはたまた web から探してくる必要もあるだろうし過去のプレゼン資料から引用してくる必要もあるかもしれないし
そのチリジリバラバラになったものですね一つのコンセプトに従って ai エージェントに探してきてもらって取りまとめてもらうでその取りまとめのところはリンク付けだけでもいいから設計図としてね
まとめてもいてもらって実際にレポートを書くというところにおいては買いモデル軽量な ソネットとかに書かせるみたいなねそういう分業をさせるというのも手になると思います
それで言うとビジネスレポートなんかもそうですしプレゼン資料ねなんか一つ組むという時でも必要な情報をエージェントに探してきてもらって取りまとめていくというのはよくあると思います
これが個人のリソースだけじゃなくて社内のリソースっていうこともあり得るんですよね で経営会議があるから月次レポート売上データとか過去の議事録とかお客さんから問い合わせとか
いろいろまとめた上で一本にまとめなきゃいけない みたいな時もありますし何かプロジェクトの進捗報告をしなきゃいけないという時にもお客さんとの
メールの履歴を探してきてとか 他にも取引先との商談の議事録を取ってきてとか
過去の提案書とかですね見積書とかを取ってきてとか そういう様々な種類のドキュメントを時期もバラバラでですね
散らばっているものをエージェントに支持して一定のルールに従ってまとめさせるみたいな ことができるのかなというふうに思います
要はこういう使い方というのはやっぱりそのフェイブルとかフェイブル5.1だけじゃなくてですね 他の例えば
チャット gpd と gpt 5.6ソルとかねハイエンドで持続能力がある コストも高いようなエージェントにどういうタスクを割り振っていくのか
という点ではフェイブルに限らず共通で言えるのかなと思います でさっきの f アンカーの話も言いましたけれどもやっぱりねコスパの悪いでもハイエンドな
f 1カーでどこへでも行くというのはもったいないというか簡単なタスクに対しても 出力が強すぎるというかねかかるコストに見合わない時もあるということなのでその時その
時に適切なモデルに切り替えたりして分業体制を作っていくというのがバランスの取れた やり方なのかなというふうにも思います
今後の展望とモデルの使い分け
まあ今はねフェイブル5.1ということで非常に話題にはなっていますけれども オープン ai もですねそういったハイエンドモデルをまた出してきそうだということも噂されて
いますのでそれも楽しみにしつつ今後ですね分形タスクに中心となりますが 使いながらこういったモデルの扱い方について実践してまた共有できればなと思います
それではご静聴いただきありがとうございました