AIモデルの進化を追っていると、「結局、何が変わったの？」と感じることがありますよね。
性能が上がった、ベンチマークが高い、コードが書ける、長文が読める。こうした説明はよく見かけます。
ただ、実際に使う側として大事なのは、そこではありません。
大切なのは、自分の仕事や学習にどう役立つのか。そして、どこまでAIに任せてよくて、どこから人間が確認すべきなのかです。
Claude Fable 5は、単に賢くなったチャットAIというより、長い作業を分解し、コードを書き、資料を読み、画面や表を理解しながら、実務に近い成果物まで作れるモデルとして注目されています。
一方で、Mythosとの関係や、安全制限、価格、速度、使いどころを知らないまま使うと、「思っていたほど便利じゃないかも」と感じる可能性もあります。
そこでこの記事では、Claude Fable 5の特徴やMythosとの違い、実際にどう使うと効果が出やすいのかを、順番にご紹介します。
Claude Fable 5とは何がすごいのか
長く複雑な作業に強いAIモデル
Claude Fable 5は、Anthropic系の最新クラスのAIモデルとして語られているモデルです。
特に強いのは、長くて複雑なタスクです。
単発の質問に答えるだけではなく、作業全体を見通して、計画し、実行し、確認し、必要があれば修正する流れに強いのが特徴です。
たとえば、次のような作業で力を発揮しやすいです。
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コードベース全体の修正
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ブラウザで動くアプリの作成
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資料分析
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表や図の読み取り
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スクリーンショットからの再構築
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複数工程がある業務の整理
つまり、Fable 5は「短い答えを返すAI」というより、長く考えながら作業を進めるAIに近いです。
数時間分の人間の作業を、ひとつの流れにまとめて進めるような、エージェント型の使い方に向いています。
実際、Fable 5はレイトレーシングのシミュレーションを外部ライブラリなしでHTMLに実装したり、球体・立方体・ピラミッドの反射や透明度などの調整機能を組み込んだりするような、物理理解と実装力の両方が必要な課題でも高い性能を見せています。
画像理解とコーディングの組み合わせが強い
Fable 5で特に注目したいのは、画像理解とコーディングを組み合わせた作業に強いことです。
ただ画像を見て答えるだけではありません。
スクリーンショットや参考画像をもとに、アプリや3Dシーンを再構築するような作業にも強みがあります。
たとえば、画像の中に隠れたカエルを探して円で囲むテストでは、画像を区分けして調べ、対象の位置を特定するような手順で処理していたとされています。
これは、単に「画像を見て答える」のではなく、画像を段階的に分析できる力が高いということです。
また、Fable 5は次のような作業にも向いているとされています。
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科学図表の情報抽出
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スクリーンショットからのアプリ再構築
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視覚情報を使ったゲーム操作
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画像をもとにしたUIの再現
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表や図を含む資料の分析
ビジュアル情報を含む実務タスクでは、かなり使いやすいモデルだと言えます。
1回の指示で完成度の高いものを作れる
Fable 5は、短いコードを少し書かせるよりも、ある程度まとまった完成物を作らせると力を発揮します。
たとえば、地球の3Dデジタルツインを作るような複雑なWebアプリです。
国にマウスを重ねると国境がハイライトされ、人口・面積・GDPのような情報を表示し、雲、航空交通、昼夜表示、都市の明かりまで切り替えられるようなアプリも、大きな指示から作れる例が示されています。
このような作業は、本来であればかなり手間がかかります。
普通なら、以下のような工程を何度も行き来する必要があります。
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要件定義
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実装
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デバッグ
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UI調整
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パフォーマンス改善
Fable 5は、この往復をかなり短縮できます。
そのため、アイデアをすばやく形にしたい場面では、かなり有効なモデルです。
MythosとFable 5の違い
基本的には近い系統のモデルだが、安全制限が違う
MythosとFable 5の関係でまず押さえておきたいのは、まったく別物ではなく、かなり近い関係にあるという点です。
確認されている情報を見る限り、Mythos 5とFable 5は同じ基盤のモデル重みに近いものを持ち、Fable 5にはより多くの安全対策が入っていると説明されています。
ざっくり言えば、次のようなイメージです。
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Mythos：より生の能力に近いモデル
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Fable 5：一般提供に向けて安全対策を強めたモデル
ただし、ここで勘違いしてはいけません。
Fable 5は、単なる劣化版ではありません。
Mythos Previewと比べると、Fable 5またはMythos 5は改良されているとされています。
ただし、その伸び幅は「劇的」というより「中程度」と見るほうが自然です。
Mythos Previewからの伸びよりも、Opus 4.8など旧世代モデルからの差のほうが大きいと考えると理解しやすいでしょう。
Fable 5はMythos級だが、使える範囲に制約がある
Fable 5が「Mythos級」と言われる理由は、基盤能力がMythos 5に近いとされているからです。
長時間の作業、複雑なコード、文書分析、視覚理解などで、非常に高い性能を出しやすいモデルです。
一方で、実際に利用者が触れるFable 5には制限があります。
特に、次のような領域では、回答を拒否したり、別モデルに切り替わったりするケースがあるとされています。
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生物
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化学
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サイバーセキュリティ
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蒸留
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危険性が高い専門領域
ここは誤解しやすいポイントです。
Fable 5は高性能ですが、何でも自由に答えるモデルではありません。
むしろ、高性能だからこそ、危険領域では制限が強くなっています。
そのため、Fable 5は次のような用途には向いています。
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プログラミング
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業務効率化
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資料分析
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マーケティング
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プロトタイピング
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長文の整理
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事業アイデアの具体化
反対に、専門的な生物・化学・セキュリティ支援を期待すると、思ったように使えない可能性があります。
Mythos Previewより進化しているが、現実世界では確認が必要
Fable 5は、評価タスクではかなり高い性能を示しています。
ただし、現実の業務で完全に任せきれるわけではありません。
特に科学や研究領域では、既存知識の再構成や拡張は得意でも、完全に新しい発見を安定して行うわけではないとされています。
これは実務でも同じです。
Fable 5は、調査、設計、実装、確認を高速化できます。
しかし、最終判断まで丸投げするのは危険です。
特に、次のような分野では人間による検証が前提になります。
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契約
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医療
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金融
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セキュリティ
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研究
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法務
Fable 5は強力な実行者です。
ただし、最終責任者ではありません。
ここを間違えると、便利なAIがリスクの原因になってしまいます。
Fable 5でできること・苦手なこと
得意なこと：エージェント型コーディング
Fable 5の最大の強みは、エージェント型コーディングです。
ただコードの一部を書くのではなく、要件を読み、ファイルを作り、バグを見つけ、修正し、ブラウザで確認するような流れに強いとされています。
レイトレーシングの例では、最初の実装後に遅延があったため、追加指示でブラウザ向けに最適化し、反射・粗さ・透明度・屈折率などの設定が動く形に改善されています。
また、ゲーム制作でも強みがあります。
3Dのメカシューターを作る課題では、次のような要素を一度の指示で構成できた例があります。
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移動
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ダッシュ
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ジャンプ
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敵の波
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HP
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ゲームオーバー
このように、Fable 5は「とりあえず動くもの」を作るだけではありません。
ある程度遊べる・使えるプロトタイプまで近づける力があります。
得意なこと：資料分析・表・契約書・業務データ
Fable 5は、長い文書を読む力も強みです。
1百万トークン規模のコンテキストを扱えるとされており、大量のメール、契約書、議事録、コードベース、社内資料をまとめて扱う用途に向いています。
たとえば、過去の意思決定メモを読み込ませて、自分の判断パターンを分析する使い方があります。
何を信じて判断したのか。
実際には何が起きたのか。
どこで楽観的になりすぎるのか。
こうした情報を抽出させることで、自分専用の運用マニュアルのようなものを作れます。
契約書や請求書の確認にも向いています。
たとえば、ベンダー契約と12か月分の請求書を突き合わせ、次のような項目を見つける使い方が考えられます。
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自動更新の有無
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契約料金と請求額のズレ
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未使用席
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値上げ条項
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交渉できそうなポイント
さらに、優先順位を付け、交渉メールまで作らせることもできます。
こうした業務は人間がやると地味に時間を奪われます。
Fable 5をうまく使えば、確認作業の初速をかなり上げられます。
得意なこと：マーケティングと事業アイデアの具体化
Fable 5は、マーケティングや事業開発でも使いやすいです。
ただし、単に「キャッチコピーを作って」と頼むだけでは、少しもったいないです。
Fable 5を使うなら、複数案を出し、評価し、勝ちパターンを統合するような使い方が効果的です。
たとえば、ランディングページを8パターン作らせたうえで、次のような複数の視点から採点させます。
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CFO
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深夜にスマホを見ている創業者
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競合
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理想顧客
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コピーライター
そのうえで、負け案を捨て、良かった要素だけを最終案に統合します。
この方法の良いところは、AIに「一発で正解を出させる」のではなく、AIの中で競争と評価を起こせることです。
その結果、ただの思いつきのコピーよりも、訴求軸や反論処理が整理されたページになりやすくなります。
苦手なこと：音楽や純粋な創作はまだ不安定
Fable 5は、何でも得意な万能モデルではありません。
音楽制作の例では、DAW風のインターフェース自体は作れても、曲としての完成度は高くなかったとされています。
コード進行の繰り返しが多く、オートメーションやパンニング、マスタリングの質も十分ではなかったようです。
これは、Fable 5が構造を作るのは得意でも、人間が感覚的に評価する芸術的な仕上がりには限界があることを示しています。
文章でも同じです。
深い文学性や独自の声を求めるより、次のような構造化された成果物に向いています。
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企画書
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仕様書
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比較表
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分析レポート
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改善案
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業務マニュアル
つまり、Fable 5は「感性で魅せる作品」よりも、「構造で成果を出す仕事」に向いています。
苦手なこと：高コスト・低速・過剰性能
Fable 5は高性能ですが、そのぶん重いモデルです。
出力トークン単価が高く、処理も遅いとされているため、簡単な作業に毎回使うと費用対効果が悪くなります。
ここはかなり重要です。
たとえば、次のような作業であれば、Fable 5である必要はありません。
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メールの言い換え
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短い要約
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簡単なアイデア出し
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日常的なチャット
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軽い文章修正
こうした作業は、軽いモデルで十分です。
Fable 5を使うなら、次のような場面に絞るほうが合理的です。
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難しいバグの修正
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長大な資料の分析
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複雑な仕様設計
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複数ステップの自動作業
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まとまったプロトタイプ制作
Fable 5は、毎日の軽作業に使うモデルというより、難所を突破するためのモデルとして考えたほうが使いやすいです。
Fable 5の使い方と活用パターン
まずは「Low」や低めのeffortから使う
Fable 5を使うときは、いきなり最高設定で使うより、低めのeffortから始めるのが現実的です。
Fable 5のLow設定でもかなり強く、日常的な作業では十分な場面があるとされています。
僕なら、次のように使い分けます。
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簡単な要約、軽い文章修正、短い質問：軽量モデル
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コードの大きな修正、複雑な仕様設計、長文資料の横断分析：Fable 5 Low
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何度試しても直らないバグ、複雑なプロトタイプ、長時間のエージェント作業：Fable 5 High以上
この使い分けをしないと、Fable 5はすぐに「すごいけど高すぎるモデル」になってしまいます。
高性能なモデルほど、使いどころを絞ることが大切です。
指示は「答えて」ではなく「進め方」まで書く
Fable 5は、短い質問に答えさせるより、作業の進め方まで指定したほうが性能を引き出せます。
たとえば、ランディングページを作る場合、ただ「良いLPを書いて」と頼むだけでは弱いです。
次のように頼むと、出力の質が上がりやすくなります。
8パターンの訴求を作る。
それぞれ異なる見出し、構成、ターゲット心理にする。
5人の審査員を設定し、それぞれの視点で採点する。
低評価の案を捨て、良かった要素だけを統合する。
最後に採点表と採用理由を出す。
このように、Fable 5には以下の工程を与えると強いです。
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複数案を作る
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評価する
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統合する
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理由を説明する
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最後にチェックする
単なる文章生成ではなく、作業プロセスごと任せるイメージです。
作る前にインタビューさせる
Fable 5でアプリや事業アイデアを作るとき、いきなり作らせるのはもったいないです。
むしろ、最初に質問させるほうが成果物の質は上がります。
事業アイデアの場合は、次のような流れが有効です。
まだ作らないでください。
まず私に質問してください。
曖昧な答えには必ず突っ込んでください。
最大15問まで質問し、見落としている前提を探してください。
その後、仕様書、失敗パターン、V1の範囲を作ってください。
この方法を使うと、AIがただ見た目の良いものを作るだけで終わりにくくなります。
ユーザーの目的、失敗理由、顧客の行動、収益化の前提を整理してから設計できるからです。
Fable 5は、曖昧な回答に対して深掘りする使い方もできます。
そのため、プロダクトの仕様作成にも向いています。
「足りないもの」を探させる
Fable 5は、既存のものを改善するだけでなく、存在していないものを探す使い方にも向いています。
たとえば、カレンダー、アクセス解析、営業資料、コンテンツ計画、商品ページ、サポート履歴などを読み込ませて、次のように聞きます。
今あるものの欠点ではなく、存在していないものを探してください。
同業他社がやっていて、自社にないものは何か。
まだ狙っていない顧客層はどこか。
本来あるべき収益導線は何か。
売上インパクト順に並べてください。
この聞き方をすると、単なる添削では終わりません。
抜けている戦略、欠けているコンテンツ、未着手の収益機会を見つけやすくなります。
Fable 5は、「今あるものを直す」だけでなく、そもそも何が足りていないのかを探す作業にも使いやすいモデルです。
最後は別視点で検証する
Fable 5は高性能ですが、ミスをしないわけではありません。
コード修正で新しいバグを入れることもありますし、事実確認が甘いまま断定することもあります。
また、本番環境のエラーを見落としたり、エラー数を大きく少なく見積もった例も紹介されています。
そのため、Fable 5は「最終回答者」ではなく、強力な実行者として使うのがよいです。
Fable 5に作らせたものは、必ず別視点で確認しましょう。
確認方法としては、次のようなものがあります。
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別モデルで検証する
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人間が確認する
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テストコードを実行する
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チェックリストで確認する
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事実確認を行う
特に、コード、契約、数字、医療・金融・法務に関わるものは、そのまま信用しないほうが安全です。
Fable 5は強いです。
ただし、強いからこそ、確認なしで使うのは危険です。
まとめ
Claude Fable 5は、単なるチャットAIではありません。
長く複雑な作業を進めるための、実務型AIとして見ると理解しやすいモデルです。
Mythosと近い基盤能力を持ちながら、一般利用向けに安全制限が強く入っているため、Mythos級の性能を感じられる一方で、使える領域には明確な制約があります。
特に強いのは、次のような作業です。
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エージェント型コーディング
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長文資料分析
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表や図の読み取り
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プロトタイプ作成
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マーケティング施策の設計
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業務データからの改善点抽出
反対に、音楽や純粋な創作、危険領域に近い専門タスク、低コストで済む日常作業には向いていません。
使い方のコツは、いきなり最高設定で使わず、低めのeffortから始めることです。
そして、「答えを出して」と頼むのではなく、複数案を作る、評価する、統合する、確認するという工程ごと任せることです。
Fable 5は万能ではありません。
しかし、使いどころを絞れば、調査、設計、制作、改善のスピードを大きく引き上げられるAIです。
よくある質問
Q1. Claude Fable 5とMythosは何が違いますか？
Fable 5とMythos 5は、かなり近い関係にあるモデルです。
同じ基盤モデルに近いものとして説明されています。
大きな違いは、Fable 5にはより強い安全対策が入っている点です。
そのため、一般利用ではFable 5のほうが使いやすく提供されています。
ただし、生物、化学、サイバーセキュリティなど一部の領域では、制限がかかることがあります。
Q2. Fable 5は何に使うのが一番向いていますか？
一番向いているのは、長く複雑な作業です。
たとえば、大きなコードベースの修正、Webアプリのプロトタイプ作成、長文資料の分析、契約書や請求書の突き合わせ、マーケティング施策の設計、事業アイデアの仕様化などに向いています。
短い文章の言い換えや簡単な質問だけに使うと、性能に対してコストが重くなりがちです。
Q3. Fable 5はプログラミングができない人でも使えますか？
使えます。
ただし、コードを直接書けなくても、作りたいものを具体的に説明する力は必要です。
たとえば、次のようなことを伝えると、Fable 5は作業しやすくなります。
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誰が使うのか
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何を入力するのか
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どんな画面が必要か
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どんな結果になれば成功か
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どこまでを最初に作るのか
最初に質問させてから作らせると、失敗しにくくなります。
Q4. Fable 5の弱点は何ですか？
Fable 5の弱点は、コストが高いこと、処理が遅いこと、制限領域では思ったように答えないことです。
そして、高性能でもミスをすることです。
特に、作ったコードや分析結果をそのまま信用するのは危険です。
重要な成果物は、別のモデルや人間の確認、テスト、事実確認を必ず挟むようにしましょう。
Q5. Fable 5をうまく使うコツはありますか？
コツは、Fable 5に作業プロセスまで任せることです。
複数案を作らせ、審査員を設定し、採点させ、負け案を捨て、勝ち要素を統合する。
あるいは、作る前に質問させ、仕様書を作らせ、失敗パターンを出させてから実装する。
このように使うと、単なる一問一答よりもFable 5の強みを引き出せます。
