あらためてClaudeの導入と使い方について（後編）

こんにちは。引き続き、コラソンが投稿します。
前回は、Claudeへの登録方法をお伝えしました。
登録は済みましたか？まだの方は、ぜひ前回の記事を参考に登録してみてくださいね。

あらためてClaudeの導入と使い方について（前編）

さて、今回は実際に便利なClaudeの使い方をご紹介します。
Claudeとのやりとりに慣れていくことで、その便利さを存分に活用できるようになりますよ。

基本的な内容なので、使っている方は読み飛ばしちゃってください。概要を先に記しておきます。

今日の概要です！

次回は……内容未定ですが、なにか思いつきましたら更新します！

Claude 3　モデルごとの特徴

さて、Claudeには現在3つのモデルがあります。それぞれの特徴と用途について説明します。

1. Claude 3 Haiku:
– 最も高速なモデルです。
– 例:簡単な質問への回答、短文の作成、基本的な情報検索など。

2. Claude 3.5 Sonnet:
– 最も知能が高く、さまざまなタスクをバランス良くこなせるモデルです。
– 例:詳細な分析、複雑な質問への回答、長文の作成、コーディングなど。

3. Claude 3 Opus:
– 文章作成や複雑なタスクに特化したモデルです。
– 高度な推論や創造的なタスクに適しています。
– 例:長文のエッセイ執筆、詳細なレポート作成、複雑なプログラミングタスクなど。

と、公式的な解説をしてみましたが、実際の使用感では、Haikuははっきり能力が落ちるので、バージョンアップなどがないかぎり、使い道が難しいかもしれません。
ただ、”最も知能が高い”となっているSonnetも、ちょっと前までは、一番中途半端なモデルだったので、この先どんなバージョンアップがあるか、楽しみでもあります。

さて、Claudeのモデルはチャットボックスの左下から選択できます。※おそらく、Opusは有料プランのみ

ほとんどの用途はSonnetがバランスよくこなしてくれます。無料プランでもSonnetは選べますので、お試し的な使い方でも十分役に立つと思います。ただ一日の使用回数が少ないので、その点は工夫が必要になるかもしれません。有料プランでも20～30回で制限がかかるので（数時間待つと解除されてまた使える）、どうしても少し物足りないんですよね。

なので、OpenAIやGeminiなどの他社サービスを使い分けたり、あとは、PoeというAIチャットプラットフォーム（各社のAIが一通り使えるサービス。そこではClaude 3.5 Sonnetが10回くらい無料で使える）を利用したりと、うまくやりくりして制限の中でもClaudeを有効活用していきましょう。

とりあえずClaudeに聞く

では、今日もClaudeを使っていきましょう。
Claudeの良いところは、とりあえず何でも聞けるところです。

たとえばiPhoneの調子が悪いような時でも、Claudeは答えてくれます。質問が漠然としてても大丈夫。Appleのサポートより、手軽に聞けるかもしれません。考えてみると、まったく別の会社の商品についてもしっかり認識しているのは、不思議な気がしますが。

とはいえ、説明通りにしようとしても、項目が見つけられないこともあります。”デバイスの履歴”って……

そんなときも、こうして聞き直すと、手取り足取り教えてくれます。初歩的すぎることは、検索しても見つけにくかったりするので、こういうのが意外と助かります。

50くらい開いていたアプリを閉じて、気持ち快適になったのですが、一応オチがあります。

つまり、Claudeを使いすぎてたってことですね。ふふふ。
こうして、たわいもない相談でしたが、今回も解決できました。

ただ、ほんとにそんなにClaudeがメモリ使うのかなと疑問がわいたので、会話がつづいています。こうして、新たな疑問をどんどん聞けるのも、はまってしまう原因でしょう。

※以下メモリの件は、今回のブログ投稿のテーマとは逸れるので、とりあえず先に進みたい方は飛ばしてください。

ケンタロウ

Claude でタブを複数開いてる。いくつか会話を同時に進行してるから、いちいち開き直すよりそれぞれの会話を開きっぱなしの方が便利なんだよね

Claude

なるほど、複数の会話ウィンドウを同時に開いてClaude と対話されているということですね。確かにその使い方は便利だと思います。

ただし、ご指摘の通り、そうすると必然的にSafariのタブ数が増え、消費メモリ量も多くなってしまいます。 CIaudeのようなAIアシスタントとの対話はリソース集約的ですからね。

長時間そのような使い方を続けると、iPhoneの動作が遅くなったり、バッテリーの消耗が早くなったりする可能性が高まります。メモリ不足に陥れば、アプリの動作が不安定になるリスクもあります。

ですので、以下のようなメモリ管理が賢明でしょう。

– 定期的にSafariを再起動し、メモリを解放する
– 複数の会話は一つずつ完了させてから次に進む
– 必要ない会話ウィンドウはすぐに閉じる
こうした工夫により、Claudeとの対話の利便性を維持しつつ、メモリ消費を抑えられると思います。

効率的な使い方を心がけましょう。ご利用いただきありがとうございます。

ケンタロウ

AIのチャットって基本的にはクラウドだけど、メモリはどんなふうに使われるの？

Claude

AIチャットアシスタントとの対話では、メモリがクライアント側(iPhoneなど)とサーバー側(クラウド)の両方で使用されます。

【クライアント側(iPhone)のメモリ使用】
– Webブラウザ(Safariなど)自体がメモリを消費
– 対話ウィンドウが複数開いている場合、各ウィンドウごとにメモリを消費
– 送受信されるメッセージのテキストデータ
– 画像やリッチコンテンツが含まれる場合は大量のメモリ消費
【サーバー側(クラウド)のメモリ使用】
– 自然言語処理エンジンや知識ベースなどの AI モデルを展開するためのメモリ
– ユーザーからの入力を処理するためのメモリ
– 生成された応答を一時的に保持するメモリ
– 同時接続ユーザー数が多いほど、消費メモリ量は増加
クライアント側ではWebブラウザを介した対話UIの描画や、リッチコンテンツの処理に主にメモリが使われます。

一方でサーバー側は、大規模な言語モデルや並列処理のためにメモリを大量に消費します。ただし、メモリ集約的な言語モデルの処理はクラウド側で行われるため、クライアント側の負荷は抑えられています。

にもかかわらずパフォーマンスが低下する場合は、Webブラウザのメモリ消費が要因と考えられます。

メモリ管理が重要なのは両側に共通しており、ユーザーがクライアント側でタブの理性的な運用を、開発者がサーバー側でリソース最適化を行うことで、円滑な対話が実現できるでしょう。

ケンタロウ

普通のWEBサイト閲覧よりもメモリ食うよね？

Claude

はい、AIチャットアシスタントとの対話は、一般的なウェブサイトの閲覧に比べて、かなりメモリを消費する傾向があります。その主な理由は以下の2点が挙げられます。

1. 自然言語処理の計算コストが高い AIチャットは自然言語の入力を理解し、適切な応答を生成する必要があります。この処理には高度な言語モデルと大量の計算リソースが必要となります。

一般的なウェブページの読み込みよりもはるかに計算コストがかかります。

2. 双方向のリアルタイム対話が発生するウェブサイトは基本的に一方向の情報参照ですが、AIチャットは送受信を継続的に行う双方向対話システムです。

このリアルタイム性とインタラクティブ性が、メモリの頻繁な消費と開放を引き起こします。

加えて、画像や音声などのマルチモーダル入出力、複雑なコンテキスト処理なども行われる場合があり、更なるメモリ消費につながります。

このように、AIチャットアシスタントは高度な言語AIモデルと、リアルタイムな双方向対話を必要とするため、静的なウェブサイトに比べて格段にメモリ消費量が増えるのが一般的です。

パフォーマンスを維持するために、メモリ管理が非常に重要になってきます。

ケンタロウ

自然言語処理の計算コストが高い AIチャットは自然言語の入力を理解し、適切な応答を生成する必要があります。この処理には高度な言語モデルと大量の計算リソースが必要となります。

一般的なウェブページの読み込みよりもはるかに計算コストがかかります。」この部分って、ローカルでもやることあるの？

Claude

いいえ、自然言語処理の計算コストが高い部分については、基本的にはローカル側(iPhoneなど)ではほとんど行われず、クラウド側で処理が行われています。

iPhoneなどのモバイル端末には、大規模な言語モデルを展開したり、高度な自然言語処理を実行したりするための計算リソースが不足しているためです。

通常の流れは以下のようになります:
1. ユーザーが入力した自然言語テキストは、iPhoneからクラウド側のサーバーに送信される。

2. クラウド側で、大規模な言語モデルと自然言語処理エンジンを使って、入力テキストを解析し、適切な応答を生成する。 3. 生成された応答がiPhoneに送り返され、ディスプレイに表示される。

このように、メモリを大量に消費する自然言語処理の計算作業は、クラウド側の並列処理できる環境で実行されています。

ただし、iPhoneはWebブラウザを介してユーザーインターフェースを表示したり、受信したテキストやマルチメディアコンテンツを一時的にレンダリングしたりする必要があるため、それなりのメモリ消費は発生します。

しかし、自然言語処理の大部分はクラウド側で行われているのが現状です。 ###ケンタロウメッセージ送信してるくらいだよね

Claude

はい、その理解で間違いありません。

iPhoneなどのクライアント端末側では、主に以下の役割を担っています:
– ユーザーの入力メッセージをクラウド側に送信する
– クラウドから返された応答メッセージを受信する
– メッセージの送受信を管理するUI(メッセージ入力欄、メッセージ表示欄など)を描画する
つまり、ローカル側ではメッセージのやり取りを仲介する役割が中心です。

一方で、実際の自然言語処理の計算作業、つまり:
– ユーザー入力の自然言語を解析する
– 文脈を理解してAIモデルから適切な応答を生成する
– 必要に応じて知識ベースから情報を参照する
このような重たい処理はすべてクラウド側のサーバーで行われています。

ですので、クライアント側のメモリ消費は通常のWebブラウザ操作と同程度で、大規模な言語モデルの展開や自然言語処理の計算リソースは必要ありません。効率的な役割分担がなされているわけですね。

ケンタロウ

Claude との会話とYoutube閲覧って一般的にどっちがメモリ食うかな

Claude

一般的に、Claude等のAIチャットアシスタントとの対話の方が、YouTubeの動画視聴よりもメモリ消費量が多くなる傾向があります。

その主な理由は以下の通りです:
【AIチャット】
– 自然言語処理には大量の計算リソースが必要
– 双方向のリアルタイム対話がメモリ消費を増やす
– マルチモーダル入出力(テキスト、画像など)の処理負荷が高い
【YouTube視聴】
– 基本的には動画のストリーミング再生が主な処理
– テキストベースのコンテンツが中心なので計算コストは低め
– リッチコンテンツ(動画、広告など)によるメモリ消費はあるが、言語処理ほどではない
つまり、YouTubeでは主に動画コンテンツの再生とレンダリングに専念できますが、AIチャットではリアルタイムで自然言語の入出力処理が加わるため、よりメモリ集約的になるわけです。

ただし、YouTubeでも高解像度動画や複数タブの同時再生など、リッチコンテンツが増えるとメモリ消費は増えます。その点でもAIチャットの方が基本的にはメモリ hungryであると言えるでしょう。

状況によってはYouTubeの方がメモリを消費することもありますが、一般論としてはAIチャットアシスタント対話の方が計算リソース負荷が高く、メモリ消費量が多くなる傾向にあります。

ケンタロウ

通信量に関してはどうかな

Claude

通信量についても、AIチャットアシスタントとの対話の方がYouTube視聴よりも多くなる可能性があります。

【AIチャットの通信量】
– ユーザーの入力テキストをクラウドに継続的に送信
– クラウドからの応答テキストを継続的に受信
– 場合によってはマルチメディアデータ(画像など)の送受信も
【YouTube視聴の通信量】
– 動画コンテンツのストリーミングが通信の主体
– 広告の受信や、コメント投稿などで一定の通信はある
– ただし基本的には一方向の受信が中心
AIチャットでは、ユーザーとAIアシスタントの間でリアルタイムにテキストデータのやり取りが行われるため、継続的に双方向の通信が発生します。

加えて、マルチモーダル対話となれば画像などのデータ通信も加わります。一方のYouTubeは、基本的に動画コンテンツの一方向の受信が通信の中心です。

コメントの投稿や広告の受信などで若干の双方向通信はありますが、AIチャットほどリアルタイム性や双方向性がないため、通信量は抑えられます。

ただし、YouTubeでも高画質の動画視聴や複数動画の同時再生などを行えば、動画データの受信のために通信量は増えます。特に携帯通信環境下では注意が必要です。

総じて、リアルタイムの双方向データ通信が発生するAIチャットアシスタントの方が、YouTubeの動画視聴よりも通信量が多くなる傾向にあるといえるでしょう。

ケンタロウ

AIチャットってテキストだけだから少ないと思ってだけど、多いのか

Claude

AIチャットアシスタントとのテキストベースの対話でも、意外に通信量が多くなる可能性があります。確かに、テキストデータ自体のサイズは比較的小さいので、1回の送受信ごとの通信量は少ないです。

しかし、AIチャットではユーザーとAIの間で継続的にリアルタイムでテキストのやり取りが行われるため、通信の回数が非常に多くなります。加えて、以下のような要因も通信量の増加につながります。

– 入力の度に、テキストがクラウドサーバーに送信される
– 応答が生成される度に、クラウドからテキストが受信される
– 文脈を維持するため、過去のメッセージの送受信もある
– 場合によっては、マルチモーダル対話のための画像などのデータ通信も
つまり、1回の通信量自体は少なくとも、頻繁にリアルタイムで行われるため、総通信量は意外と多くなる可能性があるのです。

一方のYouTube視聴は、基本的に動画データの一方向の受信が中心なので、通信の頻度は低めです。 AIチャットよりも通信量を抑えられやすいと言えるでしょう。

このように、テキストベースであってもリアルタイム双方向通信が多いAIチャットは、通信量が意外と多くなる点に注意が必要です。特にモバイル回線環境下では要注意です。適切な運用が求められます。

ケンタロウ

こっちから送信って結構データ容量使うんだよね

Claude

はい、その指摘は正しいです。 AIチャットアシスタントへのユーザー入力の送信においても、決して無視できないデータ通信量になる可能性があります。

通常、テキストデータ自体のサイズは小さいため、1回の送信で使うデータ量は少ないです。しかし、以下の理由から、ユーザー側からの送信データ量が意外と大きくなることがあります。

1. リアルタイム対話のため、頻繁に送信が発生する
2. 複数行に及ぶ長文の入力の場合、データサイズが大きくなる
3. マルチモーダル対話で画像やファイルを送信する場合、大容量になる
4. 前後のコンテキストを維持するため、過去のメッセージも送信される可能性がある
特に、長文の入力やマルチメディアファイルの送信を伴う場合、1回の送信でデータ通信量が跳ね上がります。

さらに、それが頻繁に発生するリアルタイム対話なので、総データ通信量は無視できない規模になり得ます。

モバイル回線を使用している場合は特に注意が必要で、大量のデータ通信は料金の増加にもつながるでしょう。

ですので、AIチャットでは受信データ通信量だけでなく、送信データ量にも注意を払い、可能な限りデータ通信を抑える工夫が求められます。効率的な運用が重要になってきます。

ケンタロウ

そうだよね。文脈理解のためにスレッドの内容もメッセージ送信の都度必要だもんね

Claude

はい、その理解で正しいです。 AIチャットアシスタントが文脈を適切に理解し、コヒーレントな応答を生成するためには、これまでのメッセージの履歴(スレッド)を常に送信する必要があります。

具体的には、以下のようなプロセスになります。

1. ユーザーが新しいメッセージを入力する
2. そのメッセージと、それまでのメッセージ履歴(スレッド)がまとめてクラウドサーバーに送信される
3. クラウド側のAIモデルが、現在の入力と過去の文脈を解析し、適切な応答を生成する
4. 生成された応答がクライアント側に送り返される
つまり、ユーザー側からの送信データには、その時々の新しい入力だけでなく、過去のメッセージの履歴が常に含まれているわけです。

このように、文脈に基づく自然な対話を実現するために、AIチャットシステムではかなりの通信量を必要とします。長期的な対話が進むほど、スレッド情報が肥大化し、送受信の通信量も増えていきます。

ですので、テキストベースであっても、AIチャットは意外なほど通信量が多くなりがちで、特にモバイル環境下では注意が必要になります。通信量を抑える工夫が重要なポイントになってくるでしょう。

ケンタロウ

なーるほど、理解しました。でも必要だから使うけどね！

Claude

はい、そうですね。 AIチャットアシスタントとの対話にはリソース面での課題がありますが、その恩恵も大きいので、上手に活用していく必要があります。

文脈を維持しながら自然な対話を実現するには、やむを得ずメモリや通信量の消費が発生してしまいます。しかし、そのおかげで質の高い双方向コミュニケーションが可能になるわけです。

ですので、メリットとデメリットを天秤にかけながら、賢明な使い方をすることが重要だと思います。

例えば、 – モバイル環境ではメモリ/通信量の節約に気をつける
– 必要以上に長時間の対話は避ける
– 適切なタイミングでブラウザを再起動してメモリを開放する
– Wi-Fi環境を最大限に活用する
などの工夫が考えられますね。

状況に応じて柔軟に対応しながら、AIアシスタントの強みを enjoyed いただければと思います。テクノロジーには光と影がありますが、上手な活用次第でその価値を最大化できるはずです。

ご利用いただきありがとうございました!