Claude「Fable 5.2」と「Mythos 5.2」が登場！1,000以上のAIが協力してOSまで開発、どこまで仕事を任せられる？

Anthropicから、新モデル「Claude Fable 5.2 (クロード・フェイブル・ゴーテンニ)」と「Claude Mythos 5.2 (クロード・ミュトス・ゴーテンニ)」が発表されました。

公式の実験では、Fableが1,000以上のAIに仕事を振り分け、8日間かけて、パソコンで実際に起動するOSの試作品を作りました。

しかも、プログラムを書くだけでなく、電子機器の基板や外側のケースまで設計しています。

人が組み立てたところ、3種類すべてが、回路を修正せずに動いたというんです。

そして、この2つは同じモデルを土台にしながら、セキュリティや生物研究で使える範囲が異なります。

今回は、AIが大きな仕事をどう分担して進めるのか、従来モデルからの進化と、私たちが使える範囲まで、分かりやすく掘り下げます。

Claude「Fable 5.2」と「Mythos 5.2」が登場！1,000以上のAIが協力してOSまで開発、どこまで仕事を任せられる？

OSを作るAI

まずは、公式が公開したOS開発の実験です。

OSは、キーボードやディスクなどを動かし、アプリが働く土台になるソフトです。

Anthropicのエンジニアが試作品の開発を頼むと、Fableは空のフォルダから作業を始めました。

1,000以上の子エージェントを使い、プログラムを書く作業と、テストや見直しを進めたといいます。

エージェントとは、必要な道具を使いながら、自分で手順を考えて作業するAIです。

完成した試作品には、ウィンドウやログイン画面まで用意されていました。

パソコンを動かす基礎部分から、目に見える操作画面まで、ひと続きの開発に取り組んだわけです。

OSは試作品の段階ですが、複数の機能をつなげる長い開発まで任せた実例です。

参考: 公式発表・Coding

電子機器の設計

続いて、電子機器を設計した実験です。

作ったのは、USB接続のスピーカーフォン、音声アシスタント用の機器、持ち歩ける電子ペットの3種類です。

Fableは部品を選び、基板の配線を考え、3Dプリンターで作るケースと、機器を動かすソフトまで設計しました。

ここで面白いのは、配線図が正しいだけでは、物は完成しないことです。

部品同士がぶつからず、ケースの中へ入って、実際に組み立てられる必要があります。

スピーカーフォンでは、基板を真下へ入れようとすると、スイッチがケースの壁へぶつかりました。

Fableは3Dモデルで確認し、約25度傾けて入れる手順を組み立て説明へ加えています。

設計図の上だけでなく、人がどう組み立てるかまで考えているんですね。

基板の配線でも、うまく収まらない部分を自分で引き直していました。

人間の技術者が製造と組み立てを担当し、3種類とも回路の修正なしで動作したと報告されています。

ただし、長期間使ったときの耐久性や、市販に必要な認証を通るかは、まだ分かっていません。

参考: 電子機器設計の公式研究報告

1,000のAIの分担

では、大勢のAIはどうやって協力するのでしょうか。

詳しい様子が分かるのが、フェルマーの最終定理を扱った別の実験です。

人間がすでに証明した内容を、コンピューターが一歩ずつ確認できる形へ書き直しています。

この作業には「Lean (リーン)」という言語と、その検証ツールを使いました。

チームは1体のリーダーと999体の補助役で構成され、約29時間で作業を終えています。

リーダーは最初の10分で、指示、担当、メモ、細かな仕事、完了記録を共有する5つの表を作りました。

会社で使う共有の仕事表を、AI自身が整えたようなものです。

担当を決めるだけでなく、終わった仕事を記録して、別のAIがその成果を使えるようにしています。

数を増やすだけなら、全員が同じ問題を解いたり、同じファイルを書き換えたりしてしまいます。

何を誰が担当し、どこまで検証できたかを共有することが、大きな仕事を進める鍵になります。

なお、この実験では、途中で証明すべき項目や、すでに証明された補助的な結果が与えられていました。

各AIはネット接続のない専用環境で動き、共有の作業表と検証ツールを使って成果をまとめています。

参考: 数学実験の構成・分担・検証条件

旧モデルとの差

ここからは、旧モデルからの性能差です。

Anthropicが公表したコーディング評価では、Fable 5.2は5.1を上回っています。

例えば「FrontierCode 2.0」は、書いた変更がソフトの管理者に採用されるかを評価するものです。

この評価のスコアは、32.4％から49.1％へ上がりました。

両モデルとも、考える深さを「xhigh」にした結果です。

出力速度も、5.1と比べて最大30％速くなったとしています。

参考: 公式評価表・測定条件

FableとMythosの違い

次に、2つのモデルの違いを整理します。

両方とも同じモデルを土台にしていて、基本仕様とAPI料金も共通です。

Fableは、セキュリティや生物分野の一部を制限することで、広く提供されています。

一方のMythosは、該当分野の研究や開発に取り組む、審査を通った組織向けです。

一般の利用ではFable、承認された専門分野ではMythosという、使える範囲の違いを押さえると分かりやすいです。

Fableでは、扱う内容によって別のOpusモデルへ切り替わることがあります。

アプリでは切り替えの通知が出るので、どのモデルが回答したかを確認できます。

専門的な生物研究や、高度なセキュリティ業務が目的なら、モデルの名前だけでなく、使える範囲を先に確認したいところです。

ちなみに、両モデルのAPIは、最大100万トークンの文脈を扱えます。

トークンは文章や画像をAIが処理するための単位で、文字数とは数え方が違います。

会話や資料、生成する内容を含めて、一度に扱える文脈の大きさを表しています。

大量の資料を渡すときは、重要な情報を拾えているかも確かめましょう。

参考: 基本仕様と両モデルの関係、自動的なモデル切り替え

考える深さの設定

続いて、力を引き出すための設定です。

開発者向けAPIでは、考える機能が常に有効で、その深さを5段階から調整できます。

標準設定は「high (ハイ)」で、難しい開発や研究、長く任せる作業向けです。

さらに上の「xhigh (エックスハイ)」や「max (マックス)」では、考える時間と処理量が増えます。

公式の案内でも、highの段階で能力向上の多くが得られるとされています。

全部を最大にするより、仕事の難しさに合わせるのがよさそうです。

また、Fable 5.2でも、長い作業の途中で残りの仕事を並べて止まることがあります。

特に低めの設定では起きやすいと、公式資料に記載されています。

任せるときは、何を作り、どこまで確認したら完成かを伝えておくと、結果を判断しやすくなります。

子エージェントを使う量も、実行するアプリや指示によって変わります。

AIを増やせば、その分だけ利用料も膨らみうるので、人数の多さを目標にする必要はありません。

参考: 公式の思考設定・途中停止・子エージェントの案内

料金と高速モード

ここからは、APIの料金と高速モードです。

通常の料金は、100万トークン当たり入力8ドル、出力40ドルです。

旧モデルの5.1は入力10ドル、出力50ドルだったので、基本の単価はそれぞれ20％下がりました。

入力は渡す資料や会話、出力はAIが生成する内容に対応します。

実際の請求には、思考に使うトークンや、利用する機能の料金も関わります。

長い仕事では、1回の返答の値段より、完成するまでの合計を見る必要があります。

高速モードでは入力16ドル、出力80ドルとなり、通常の2倍の単価です。

同じモデルを高速な実行設定で動かし、出力の生成速度が最大2.5倍になります。

速くなる指標は、主に1秒間に出せるトークンの数です。

資料の読み込みや外部ツールの待ち時間もあるため、仕事全体の短縮幅は作業内容で変わります。

画面を見ながら返答を待つ作業なら、追加料金を払う価値があるか比べやすそうです。

参考: 現行料金と旧モデルとの差、高速モードの仕組みと速度の対象

今使える範囲

では、私たちが試す方法を見ていきます。

Fable 5.2は、ClaudeのアプリやClaude Code、開発者向けAPIなどで提供されています。

Claude Codeでは、モデルの選択画面からFable 5.2へ変更できます。

月額プランでの利用条件は、APIの従量料金と分けて確認しましょう。

2026年11月10日時点では、発表記念の特典も用意されています。

ProプランとTeamの標準席では、1週間の利用上限のうち最大50％まで、Fableを追加料金なしで使えます。

期間は、日本時間で11月17日の午後4時59分までです。

この特典はFreeプランには適用されません。

Fableはほかのモデルより利用枠を速く消費するため、設定画面の使用量も見ておきましょう。

期間が終わった後や特典の上限を使い切った後は、追加の利用クレジットを有効にしている場合、その残高での利用になります。

最初に試すなら、終わってほしい作業を1つ決めて、使った量と仕上がりを比べると判断しやすいですね。

参考: 発表記念特典の期限・対象・終了後の扱い、Claude Codeのモデル変更、提供先

普段の使い分け

最後に、普段の作業での使い分けです。

Anthropicは、多くの開発や知識を扱う仕事では、まず「Claude Opus 5.5」から始めることを勧めています。

難しい仕事でOpusの設定を上げても要求を満たせないときに、Fableへ進むという考え方です。

短い文章の修正と、何時間もかける開発を、同じモデルと設定で処理する必要はありません。

さらに、Fableを相談役として呼び出す使い方もあります。

Claude Codeの実験的な「Advisor (アドバイザー)」機能では、方針を決めるときや行き詰まったときに、より強いモデルへ相談できます。

通常の作業は軽いモデルで進め、難しい判断にFableを使う組み合わせです。

この機能はAnthropic APIを使う接続が対象で、対応するClaude Codeのバージョンと、Fableへのアクセスが必要です。

相談する側の処理に加えて、相談役が会話を読む分も利用量に加わります。

それでも、難所が一部に限られる仕事なら、ずっとFableだけで動かす方法と比べる価値があります。

新モデルを選ぶ面白さは、性能を上げることに加えて、AI同士の役割をどう組み合わせるかにも広がっています。

参考: モデル選択の公式指針、Advisorの対応条件と料金

結論

ここまでの進化を整理します。

今回の見どころは、大きな仕事を分け、途中の結果を確かめ、修正しながら完成へ近づく力です。

OS開発や電子機器の設計には、その力が具体的に表れています。

成果を支える道具や環境も合わせて整えることで、任せられる仕事の幅が広がります。

まずは今のモデルで困っている仕事を見つけ、Fableへ任せると、仕上がりや手直しの量がどう変わるかを比べたいところです。

AIの返答を読むだけでなく、任せた仕事の完成品を確かめる使い方が、ますます面白くなってきました。

最後に

今回は、新モデル「Claude Fable 5.2」と「Claude Mythos 5.2」についてご紹介しました。

皆さんなら、AIのチームにどんな仕事を任せてみたいですか？

ぜひコメント欄で教えてください。

この動画が参考になった方は、高評価・チャンネル登録をよろしくお願いします。

それでは、また次回の動画でお会いしましょう！

動画版はこちら: