Anthropicが教える「Fable 5活用術」　まず確認すべきは「自分が何を知らないか」

　米Anthropicは7月6日（現地時間）、AIモデル「Claude Fable 5」（以下、Fable 5）の活用ガイドを公式ブログで公開した。AIコーディングツール「Claude Code」で同モデルを使う際は「自分が知らないことをどれだけ明確にできるか」が作業の質を左右すると指摘。同社のITエンジニアであるタリク・シヒパー氏が、具体的なテクニックを紹介している。

　現実世界には地図で表し切れない地理的な制約があるのと同じように、AIが作業するコードベースの状況や背景を、ユーザーが事細かにAIに説明するのは困難だ。シヒパー氏は、このようにユーザーが認識できていないコードベースの制約を「未知の要素」と定義する。計画や実装の段階で未知の要素を確認して減らしていくことにより、効果的にFable 5を使えるという。

　未知の要素を洗い出す際は、次の4種類で整理する。

• 既知の既知：入力する指示に含まれる情報で、AIに明確に伝えられること。
• 既知の未知：まだ答えは出ていないが、それ自体を認識できていること。
• 未知の既知：当たり前すぎて意識しないが、指摘されればすぐに認識できること。
• 未知の未知：完全に考慮できていなかったこと。

　シヒパー氏によれば、タスクの計画段階では「自分の盲点」（未知の未知）をAIに聞くことが有効という。未知の既知には、AIを活用したブレーンストーミングやプロトタイプ作成などで応じる。参照できる資料を与えてAIにインタビューをしてもらい、あいまいな部分を洗い出すこともあるという。

　同氏は実装開始後のテクニックも示した。計画から逸脱するようなケースにも対応するため、例外的な決定を記録するファイルを作成する。実装後に関係者に説明するための資料も作成させるほか、AIが変更した内容をまとめてクイズにしてもらい、今回の実装で何が起きたか理解できるようにすることを勧めた。

　シヒパー氏は、事前に自分の未知の要素を発見しておくことで、後から成果物を修正してコストがかさむ事態を防げると指摘する。「次のプロジェクトでは、まずClaudeに『自分が何を知らないか』を見つける手助けをしてもらうことから始めてほしい」（シヒパー氏）

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