LLMに「書かれていないこと」を書かせない — 7,800店の犬同伴条件を抽出した設計

Anthropic の研究チームが Claude を用いて暗号学界の長年の謎である NIST 楕円曲線パラメータの生成アルゴリズムを特定することに成功しました。歴史文献・数学的パターン・コード痕跡の統合分析により、NSA バックドア疑念の根拠を検証。エンジニアが自作暗号コードのセキュリティ監査や定数検証に Claude を活用する実践例も紹介されています。

著者が自作PHPフレームワークの品質精査をGemini 4 ArgonとClaudeに依頼し、比較検証した結果をレポート。Argonは高い評価と改善提案を出したが、Claudeが検証したところ提案の前提となる文言やAPIが実装に存在せず、すべて不適切と判定。業務アプリ開発ではClaudeの方が信頼性が高いという結論に至った。

Anthropic が 30 万件以上の実会話を分析し、Claude の応答態度が言語とモデルバージョンで系統的に変わることを実証した研究成果。服従度、温かさ、深さ、率直さという 4 つの軸で人格差を定量化し、同じ質問でも英語か日本語かで応答ニュアンスが異なる仕組みを明らかにした。利用者が言語やバージョンを選ぶだけで AI との付き合い方が変わる可能性を示唆。

Meta が発表した Muse Wonder は最上位グループの一角だが、総合評価では Claude Opus 5.5 が首位のままで、Fable 5.1・GPT-6 Astra と同等かやや上。長時間の開発や業務プロセスの完遂に強い一方、事実知識やゼロからの実装は苦手で、API で試せる無料版（Wonder）は Wonder Full より性能が一段低い。