このページで分かること
- Anthropicが公開した4つの対立軸とは何か
- 3モデル（Sonnet 4.6/Opus 4.6/Opus 4.7）の性格の違い
- 言語ごとの出力傾向の違い（日本語・英語・ロシア語など）
- この調査がClaude利用者に意味すること
30万9815件の会話サンプルから明らかになったこと
Anthropicは7月13日、「Claude Sonnet 4.6」「Claude Opus 4.6」「Claude Opus 4.7」の3モデルについて、30万9815件の会話サンプルを分析した結果を発表しました。モデルや言語によって温かさや簡潔さといった出力傾向の違いが生じることが明らかになりました。
Anthropicは出力傾向の違いを4つの対立軸で整理しています。
4つの対立軸
1. 尊重（Deference）対 慎重（Caution）
ユーザーの好みに配慮したり尊重したりする価値観と、責任ある指導や危害の軽減を重視する価値観の対比です。
2. 温かさ（Warmth）対 厳格さ（Rigor）
肯定的な応答を重視する価値観と、正確さや透明性を重視する価値観の対比です。
3. 深さ（Depth）対 簡潔さ（Brevity）
ニュアンスや批判的思考といった価値観と、簡潔さや順守といった価値観の対比です。
4. 素直（Candor）対 実行（Execution）
誠実さや透明性といった価値観と、結果重視や最適化といった価値観の対比です。
3モデルの性格の違い
- Claude Sonnet 4.6：ユーザーの好みを尊重した温かみのある応答が特徴
- Claude Opus 4.6：中間的な出力傾向
- Claude Opus 4.7：責任ある厳格な文章を生成する傾向
Sonnet 4.6は日常的な対話やコンテンツ作成に、Opus 4.7は専門的・分析的なタスクに適している可能性があります。
言語ごとの出力傾向の違い
温かみが多い言語
ヒンディー語やアラビア語では温かみのある応答が多い傾向が観察されました。
厳格な言語
英語では厳格な回答が多く、ロシア語では厳格かつ簡潔な応答に偏っています。Anthropicによると、英語とロシア語ではユーザーに対してエビデンスを求めがちとのことです。
日本語
日本語は偏りが小さめでした。4つの対立軸のいずれにも大きく寄らない、バランスの取れた出力傾向を持っています。
この調査が意味すること
- どの学習データが出力傾向の偏りに影響しているかは未だ不明
- Anthropicは「出力傾向の違いが望ましいものなのか否か」の分析を進める方針
- 日本語ユーザーは比較的安定した出力を期待できる可能性
- 英語でClaudeを使う場合は、よりエビデンスベースの回答が返ってくる傾向がある
注意点
- このページはAnthropic公式ではありません。整理記事です。
- 分析結果は特定の会話サンプルに基づくものであり、すべての利用に適用されるわけではありません。
- Claudeの出力はプロンプトやコンテキストによっても大きく異なります。
出典
- Anthropic「How Claude's values vary by model and language」（2026年7月13日）
- GIGAZINE「AnthropicがClaudeの性格調査結果を公開」（2026年7月14日）