AnthropicがClaudeの性能低下を「Effort」設定の変更と説明
- •AnthropicはClaude Codeの性能低下について、デフォルトのEffort設定が意図せず引き下げられたことが原因であると説明した。
- •Effort設定はタスク検証のためのトークン使用量を決定するもので、High設定はLow設定と比較して7倍のトークンを生成する。
- •OpenAIはGPT-5.6およびChatGPT Workを公開し、実務的なタスク完了やエージェント・オーケストレーションの分野でClaude Coworkとの競争を激化させている。
2026年3月、Claude Codeのユーザーから性能低下の報告が相次いだ。AMDのAI部門責任者であるステラ・ローレンゾ(Stella Laurenzo)は、6,852件のGitHubセッションログを分析し、推論結果が67%減少していることを突き止めた。Anthropicによれば、この性能低下はモデル自体の劣化ではなく、3月4日のアップデートにより、レイテンシ削減を目的にデフォルトの「Effort」設定がHighからMediumへ引き下げられたことによるものだという。この設定は、AIがファイル読み込みやテスト検証といったタスクにどの程度の計算リソースを投じるかを決定するものであり、モデル固有の推論能力とは異なる。Anthropicは4月7日に設定をHighに戻し、有料会員の利用枠をリセットした。
「Effort」パラメータは自律的なワークロード容量を規定する。High設定では、Low設定に比べて最大7倍の検証用トークンが生成されるため、複雑な多段階タスクにおいては、小型モデルであってもHigh設定であれば大型モデルを凌駕することがある。Anthropicは現在、モデルを用途別に分類している。Sonnetは万能な汎用型、Opusは経験豊富な専門家、そしてFableは最も複雑なエンジニアリング課題専用という位置付けだ。これは、AIコーディングの焦点が純粋なモデル性能から、開発者がAIエージェントをプロジェクトマネージャーのように管理するエージェント・オーケストレーションへと移行していることを示している。
競合環境は、7月9日に公開されたOpenAIのGPT-5.6およびChatGPT Work機能により激化している。これらはClaude Coworkと直接競合する存在だ。実地テストの結果、GPT-5.6 Solはデザイン性が求められるWeb生成タスクにおいてClaudeと同等の品質を達成したが、一方でエージェントの利用枠を急速に消費する点やコストの高さが課題となっている。対照的に、Claude Coworkはローカルのデスクトップワークフローやドキュメント整理において優れた成熟度を維持している。現在の業界ベンチマークによれば、製品開発においては依然としてClaude Coworkの方が統合タスクに対する信頼性が高く、開発者にとって重要な生産性スキルは、モデルの選択とEffortレベルの最適化を習得することであると言える。