Anthropicが「Claude Fable 5.2」公開、2割値下げでフェルマーの最終定理を30時間で形式化

この秋、Anthropicが提唱した「前沿の歩調を緩める（Pacing）」というメッセージを巡り、業界では本気なのか単なるポーズなのか議論が続いていた。だが、届いた実際の成果物を見る限り、競合にとっては一息つくどころではなさそうだ。

Anthropicは11月9日、最難関の技術課題に特化した最上位モデル「Claude Fable 5.2」および「Claude Mythos 5.2」を発表した。前世代の5.1と比べて出力速度は最大30%向上し、API価格は20%値下げされて入力100万トークンあたり8ドル、出力40ドルに改定された。

処理速度を最優先したい開発者向けには、生成スピードが最大2.5倍になる「高速モード」も用意されている。こちらの価格は入力16ドル、出力80ドルだ。

中身は同じ、異なるのは「安全ガードレール」

Fable 5.2とMythos 5.2のベースモデルは完全に同一だ。違いは組み込まれた安全制限の厳しさにある。

一般のユーザーや開発者が利用できるのはFable 5.2だ。強力なサイバーセキュリティおよび生物兵器関連の防御ガードレールが施されており、脆弱性攻撃コードの作成や生物兵器に関わるタスクは自動的にブロックされ、旧モデルに処理が引き継がれる。この誤検知による過剰なブロックは、5.1から約55%削減された。

一方、そうした制約を取り払った純粋な研究用モデルがMythos 5.2だ。こちらは厳正な審査を通過したサイバーセキュリティ研究機関や創薬・生命科学の専門チームにのみ、専用プログラムを通じて提供される。

サブスクリプションユーザー向けには、MaxやUltraプランで引き続き週ごとの割り当て枠内で利用可能だ。さらに11月16日までの期間限定で、通常は従量課金が必要なProプランのユーザーにも週枠の最大半分までFable 5.2が開放されている。

1000体の自律エージェントがOSを開発、難問もクリア

今回のアップデートで真に注目すべきは、単発のテストスコアではなく、長期にわたるマルチエージェント協調の実行力だ。

数学分野では、1000体のFable 5.2エージェントからなるチームが、フェルマーの最終定理の完全な証明をわずか30時間で形式化言語Leanへと書き換えた。かつて未公開の研究版モデルが人間の支援を受けながら11日かけて行った作業を、最小限のプロンプトと中間定理リストだけで、トークン消費を3分の1に抑えつつ成し遂げた。同条件下でOpus 5.5は30時間経過しても26%しか進捗しなかった。

ソフトウェア開発でも驚くべき実験が行われた。エンジニアが空のフォルダを渡したところ、Fable 5.2は1000以上のサブエージェントを指揮して8日間連続で稼働。カーネル、ファイルシステム、入出力ドライバ、GUIを備え、ノートPC実機で実際に起動する試作OSを一から書き上げた。

さらにハードウェア設計企業Diodeとの協業では、スピーカーフォンなど3つの電子機器をゼロから設計。幾何学的推論を駆使して基板配線からファームウェア作成まで自律的に完結させ、修正なしで動作する実機プロトタイプを完成させた。

もっとも、完全無欠というわけではない。ビジネス自動化の指標「AutomationBench」ではGemini 4 Carbonが53.9%を記録し、Fable 5.2の51.4%を上回っている。また外部評価機関からは、モデルが「自分がテストされているのではないか」と疑う頻度が増えたことも報告されており、現実世界での安全評価の難度が高まっている。

なぜ重要か

Anthropicは「一時停止ではなく歩調の調整だ」と説明しているが、その実態はエージェントの組織運用能力を一気に実用段階へ押し上げるものだ。

日常的なコーディングや文書作成を行う一般の開発者にとって、値下げされたとはいえOpus 5.5の2倍の価格であるFable 5.2へ今すぐ乗り換える必然性は薄い。だが、数週間かかる言語移植や、複雑な基幹システムの不具合調査といった高難度プロジェクトにおいては、少ないトークンで的確にゴールへ到達できるため、結果的なタスク単価はOpusより安くなる場面が出てくる。

業界全体にとってのインパクトは、競争の主戦場が「単一モデルの応答精度」から「長時間のマルチエージェントオーケストレーション」へと決定的に移行した点にある。何日にもわたってタスクを分解し、互いにコードを検証し合う仕組みを前提とした開発競争が始まった。

FableとMythosを切り分けたAnthropicの戦略は、規制当局の懸念をかわしつつフロンティア性能を顧客に届ける巧みな手腕だといえる。しかし見方を変えれば、最高峰のAI知能が厳重な審査の壁の向こう側へと固定化されつつある現状を浮き彫りにしている。