Claude拡張思考（Extended Thinking）機能がClaude 3.7 Sonnetから正式に搭載され、AIの推論能力に革命的な進化をもたらしました。
これは従来の一発回答とは異なり、AIが段階的に深く考える思考プロセスを可視化できる画期的な機能です。
しかし、「上位モデルのOpusシリーズと何が違うの？」「実際にはどんなときに使うべきなの？」と疑問があるのではないでしょうか？
今回は、拡張思考機能の仕組みから実践的な使いどころなどの活用テクニックまで、使いこなすための完全ガイドをお届けします！
📖この記事のポイント
- 拡張思考（Extended Thinking）機能は従来の一発回答と異なり、AIが問題を分解・分析する思考過程をブロックで可視化し、数学やコーディングタスクで精度が大幅向上。
- Pro以上の有料プランで利用可能（無料は3回まで体験可脳）。Sonnet 4拡張思考モード（軽量・段階的）とOpus 4.1標準モード（高難度特化）の特性を理解し、適切な使い分けが重要。
- 高レベル指示が効果的で、複雑な指示は番号付きで整理し制約条件を明確化する必要がある。ただしトークン消費増加と回答生成までの時間が長くなることに注意！
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Claudeの拡張思考（Extended Thinking）機能とは？
ここでは、Claudeの拡張思考（Extended Thinking）機能についての基本情報をお伝えします。
拡張思考機能の基本概要
拡張思考（Extended Thinking）機能は、AIが複雑な問題に対してより深く段階的に考える革新的な機能です。従来のAIモデルが一度の処理で結論を導き出すのに対し、拡張思考機能はClaudeが問題に回答する前に、自己反省的な思考プロセスを経ることができる機能です。
この機能の最大の特徴は、標準モードでは質問をすると結論しか得られなかったのに対して、AIモデルの内部思考プロセスの一部を観察できる点にあります。これにより、ユーザーはClaudeがどのように考え、どのような根拠で結論に至ったのかを理解できるようになります。
拡張思考モードでは、問題の分解・解決策の計画・アプローチの探求、というステップを辿ることで、応答前により多くの時間を費やし、Claudeがより精度の高い回答を導くことができます。
特に、論理的思考が必要な難しいタスクにおいて精度が上がることが確認されており、数学的な問題解決、複雑なコーディングタスク、多角的な分析が必要な課題で威力を発揮します。
拡張思考の技術的な仕組み
AnthropicはClaude拡張思考（Extended Thinking）機能の仕組みを「シリアル・テストタイム・コンピュート（serial test-time compute）」と表現しています。
この技術により、AIは最終的な答えを出す前に「まず、問題の要件を再定義します」「次に、考えられるアプローチを3つ挙げます」「A案のメリット・デメリットを評価します」といったように、思考のステップを<thinking>ブロックとして出力します。
拡張思考機能が使えるプラン
claude thinkingの拡張思考機能は、pro以上の有料プランで使用可能です。拡張思考モードは、無料のClaudeプラン以外のすべてのプランで利用できますが、実際の利用には制限があります。
無料プランでも3回まで試せるため、無料ユーザーでも機能の効果を体験することが可能です。
拡張思考モードとOpusモデルはどう違う？
Claudeの最新モデルには、それぞれ異なるアプローチで高品質な回答を提供する機能があります。
Sonnetで拡張思考モードを使う場合とOpusの標準モードを使う場合では、どちらも優れた推論能力を発揮しますが、その特性と適用場面が大きく異なります。ここでは、両者の違いを詳しく解説します。
Sonnetモデル + 拡張思考モード
拡張思考モードは、軽量モデルの枠内で、もう少し精度を引き上げたいときに威力を発揮します。このモードの最大の特徴は、通常の推論プロセスに加えて、可視化された思考ステップを経ることです。
実際に質問するとステップを追って考えようとするという特性が顕著に現れます。初期推論段階で問題を受け取り、初期的な分析と理解を行った後、中間表現の生成、反復的思考プロセス、自己修正メカニズム、計算リソースの動的割り当てという段階を経て、最終的な回答を生成します。
Opusモデル (標準モード)
一方、Opusモデルの標準モードは、難易度が高い推論タスクや正確性が最優先のときに選択すべきモデルです。Opusは、従来モデルに比べてシステム監査中に「報告しようとする」告発的振る舞いや、プロンプトに対するより多面的な思考と解釈分岐といった高度な挙動を示します。
実際に質問するとより体系的に推論を展開、追加の洞察までしてくれるという特性があり、重要な情報を「メモリファイル」として抽出・保存する能力を持ち、長期間のタスクでも文脈理解と一貫性が保たれ、過去の情報を活用した暗黙知の構築が可能です。
つまり、それぞれの選択したモデルの性能はそのままで、拡張思考モードをONにするとそれぞれがよりじっくり考えてくれる、というイメージです。
【チャット版】Claudeの拡張思考（Extended Thinking）機能の使い方
Claudeの拡張思考機能を最大限活用するためには、正しい設定方法と効果的な指示の出し方を理解することが重要です。ここでは、実際の使用手順からテクニックまで、段階的に解説します。
①「じっくり考える」をオンにする
使い方は簡単で、チャットインターフェースの左下にある「検索とツール」ボタンをクリックし、「じっくり考える」トグルをオンに切り替えます。
拡張思考が有効になっている場合、以下が表示されます：
- Claudeが処理している時間を示すタイマー付きの「思考中」インジケーター
- Claudeの応答の上に展開可能な「思考中」セクション
②Claudeに徹底的に考えてもらう指示をする
Claudeは、段階的な規範的ガイダンスよりも、タスクについて深く考えるよう促す高レベルの指示でより良いパフォーマンスを発揮することがよくあります。
拡張思考機能を使う際に、メタ的な指示は「深く検討する・代替案も検討」の一文に留める方が良いです。具体的には、以下のような指示が推奨されます。
- 「完璧な推論をしてください」
- 「最初のアプローチがうまくいかない場合は異なるアプローチも試してください」
そのうえで目的・制約・評価基準・出力形式など具体的かつ詳細な指示を提供することで、拡張思考の能力を最大限に引き出せます。
また、結果に満足がいかない場合は問題の考え方の例を提示することで、同様の推論パターンに従って思考してくれます。
問題1：80の15%はいくつですか？
80の15%を求めるには：
1. 15%を小数に変換：15% = 0.15
2. 80 × 0.15 = 12
答え：12
では、同様の方法で次の問題を解いてください：
問題2：150の25%はいくつですか？【Claude Code】Claudeの拡張思考（Extended Thinking）機能の使い方
Claude Codeの拡張思考（Extended Thinking）機能は、「think」「think hard」「think harder」「ultrathink」といったキーワードをプロンプトに含めることで利用できます。
キーワードの段階と選択方法：適切な思考レベルの使い分け
拡張思考機能では、タスクの難易度に応じて4つのキーワードが用意されており、think < think hard < think harder < ultrathinkの順で思考の深さやリソース使用量が段階的に増加します。
- 「think」は日常的なコードレビューや基本的なバグ調査に適しており、短時間で構造化された分析を提供します。
- 「think hard」はより複雑なロジックエラーやAPI統合問題で威力を発揮します。
- 「think harder」は大規模リファクタリングの戦略立案に最適です。
- 「ultrathink」は、レースコンディションの調査や全体アーキテクチャの再設計など、最も困難で複雑な課題に使用します。ただし、最も深い思考を行う「ultrathink」はリソース消費が大きく、出力速度が低下する場合があります。
拡張思考機能の使用は非常にシンプルで、通常のプロンプトに加えて、思考キーワードを追記するだけです。まず、ターミナルでClaude Codeを起動し、質問文の末尾または適切な位置にキーワードを配置します。
具体例
このパフォーマンスボトルネックの原因を特定し、改善策を複数提案してください。その際、各改善策のトレードオフも考慮してください ultrathinkこのAPIエラーの原因を調査してください thinkプロジェクト初期化：CLAUDE.mdファイルの活用
プロジェクトの文脈をClaude thinkingに理解させるため、「/init」コマンドを実行してCLAUDE.mdファイルを生成することを推奨します。このファイルには、プロジェクトの概要、使用技術、よくある問題の解決方法などを記述できます。
ただし、CLAUDE.mdファイルは拡張思考機能の必須要件ではありません。ultrathinkなどの思考モードは、このファイルが存在しなくても独立して動作します。プロジェクトの複雑さや継続的な利用を考慮して、必要に応じて設定することが重要です。
拡張思考機能の注意点
Claudeの拡張思考機能は強力な機能である一方で、利用時にはいくつかの注意点があります。適切に理解して使用することで、より効率的に活用することができます。
回数制限の消費が早くなる
拡張思考機能では、表示される回答だけでなく、AIが内部で行う思考プロセス全体に対してもトークンが消費されます。重要なのは、概要トークンではなく、元のリクエストによって生成された完全な思考トークンに対して課金されるという点です。
つまり、ユーザーが目にする最終的な回答は短くても、背後で行われる詳細な推論過程により、実際のトークン消費量は大幅に増加する可能性があります。
思考トークンの予算設定は最低1024トークンから開始され、タスクの複雑さに応じて段階的に増やすことが推奨されています。予算が大きいほど詳細な分析が可能になりますが、その分トークン消費も増加します。
高度な思考を要求するultrathinkレベルでは31,999トークンもの予算が設定されることもあり、通常の対話と比較して数十倍のトークン消費となる場合があります。このため、特にAPI経由での利用や有料プランでの利用制限を意識した使い方が重要になります。
レスポンス時間が長くなる
拡張思考機能のもう一つの特徴として、処理時間の増加があります。
ただし実際の使用では、複雑な問題であっても数分程度の待機時間で高品質な回答が得られることが多く、日常的な業務で支障をきたすほどの長時間待機は稀です。
拡張思考が有効な場合、Claudeが処理している時間を示すタイマー付きの「思考中」インジケーターが表示され、これによってユーザーは単なるシステム遅延ではなく、AIが実際に深く考えている状況であることを理解でき、待機時間への不安を軽減できます。
拡張思考機能を使いこなす3つのコツ
Claudeの拡張思考機能を最大限に活用するには、適切なプロンプト設計が不可欠です。ここでは実践的な3つのテクニックをご紹介します。これらを押さえることで、AIの深い推論能力を引き出し、より精度の高い結果を得ることができます。
欲しい結果を明確かつ具体的に伝える
拡張思考機能で最も重要なのは、欲しい結果を明確かつ具体的に伝えることです。Claudeは拡張思考が有効になっているときに、指示従順性が大幅に改善されます。モデルは通常、拡張思考ブロック内で指示について推論し、レスポンスでそれらの指示を実行します。
指示の具体例
- 避けるべき曖昧な指示：「この数学の問題を解いてください」
- 推奨される具体的な指示：「この二次方程式を解く過程を詳細に説明し、各ステップでの計算と理由を示してください」
複雑な指示は番号付きで整理する
拡張思考機能を効果的に活用するための重要なテクニックの一つが、複雑な指示を番号付きで整理することです。これにより、Claudeがタスクを体系的に処理し、より精度の高い結果を生成できるようになります。
具体的なプロンプト例
以下の手順で企画書を作成してください：
1. 市場分析：ターゲット市場の規模と成長性を調査
2. 競合分析：主要競合3社の戦略と強み・弱みを整理
3. 企画概要：コンセプトと差別化ポイントを明確化
4. 予算計画：初期投資と運営費用の詳細を算出
5. スケジュール：実行計画を月単位で策定制約を与える
拡張思考機能において、適切な制約を設定することは高品質なアウトプットを得るための重要な要素です。制約は、Claudeの思考を効果的に方向付け、期待される結果により近づけるためのガイドラインとなります。
具体的な制約指定の例
制約条件：
- 出力形式：JSON形式
- 文字数：各項目500文字以内
- 言語：日本語
- 構成：見出し、本文、結論の3部構成
- 除外事項：専門用語の多用を避けるClaudeの拡張思考機能の効果的な活用方法
Claudeの拡張思考機能は、従来のAIモデルでは難しかった複雑な問題解決を可能にする革新的な機能です。この機能により、Claudeは段階的な思考プロセスを経て、より精度の高い回答を導き出すことができます。本記事では、この強力な機能を最大限に活用するための実践的な方法をご紹介します。
複雑なプログラミング・開発タスク
拡張思考機能は、プログラミングタスクにおいて特に威力を発揮します。通常の応答では見落としがちな細かなバグの検出や、複雑なアルゴリズムの最適化において、段階的な思考プロセスが大きな差を生み出します。
XMLタグを活用した構造化プロンプトの例
問題：配列の重複要素を効率的に除去する関数を作成してください。
<thinking>
まずは問題を分析し、複数のアプローチを検討してください。
時間計算量とメモリ使用量の両面から最適解を導いてください。
</thinking>
要求仕様：
- 元の配列の順序を保持
- O(n)の時間計算量で実装
- メモリ使用量を最小化データ分析
データ分析において拡張思考機能は、単純な統計処理を超えた深い洞察を提供します。データの背後にある潜在的なパターンや因果関係を段階的に解明し、ビジネス価値の高い知見を導き出すことができます。
データセット分析の指示例：
このデータセットについて包括的な探索的分析を実施してください。
データの特性を理解し、ビジネス価値のある洞察を段階的に発見してください。
統計的根拠に基づいた推奨アクションも含めてください。高度な数学・物理問題
拡張思考機能は、大学院レベルの数学や物理問題において人間の研究者と同等の推論プロセスを実行できます。複雑な数学的証明では問題の構造分析から論理的構築まで段階的にアプローチし、物理現象のモデリングでは理論考察と数値計算を一貫して提供します。
シリアル・テストタイム・コンピュート技術により、複数の解法候補を同時生成し最適解を選択する高度な推論が実現され、工学的最適化問題や統計物理学的アプローチにおいても創新的なソリューションを発見できます。
まとめ
Claude拡張思考（Extended Thinking）機能の仕組みから実践的な活用方法まで、幅広く解説しました。
この記事で紹介した内容をまとめると次のようになります。
- 拡張思考機能はAIの思考プロセスを可視化し、推論精度を大幅向上させる革新技術
- Pro以上のプランで利用可能、無料でも3回まで体験できる
- 具体的な指示と制約設定により、より精度の高い結果が得られる
今回紹介したテクニックを活用すれば、複雑なプログラミングタスクから高度な数学問題まで、従来では困難だった課題にもAIと協力して取り組むことができます。まずは簡単な問題から拡張思考機能を試して、徐々に複雑なタスクにチャレンジしていきましょう.
ぜひ、この記事を参考にして、Claude拡張思考機能を活用した効率的な問題解決にチャレンジしてみてください！
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