［ツール利用者向け］Claudeの「価値観」はモデルと言語でどう変わるのか——Anthropicが4つの軸で分析

2026-07-15

はじめに

　Anthropicは2026年7月13日、Claudeが会話の中で示す価値観がモデルや使用言語によってどう変化するかを分析した研究を公開しました。本稿では、この研究で示された「価値観の軸」という考え方と、モデル間・言語間で見られた具体的な違いについて解説します。

参考記事

タイトル: Claude’s values across models and languages
著者: Matt Kearney、Miranda Zhang 他(Anthropic Societal Impacts team)
発行元: Anthropic
発行日: 2026年7月13日
URL: https://www.anthropic.com/research/claude-values-models-languages

要点

Anthropicは、Claudeが会話で示す価値観を「Deference(迎合)対Caution(慎重さ)」「Warmth(温かさ)対Rigor(厳密さ)」「Depth(深さ)対Brevity(簡潔さ)」「Candor(率直さ)対Execution(実行力)」という4つの軸に整理し、これらが価値観のばらつきの15%を説明する軸であることを明らかにした
モデル間の比較では、Sonnet 4.6が迎合・温かさ・簡潔さに、Opus 4.7が慎重さと深さに、Opus 4.6が厳密さ・迎合・簡潔さに、それぞれ傾く結果となった
使用言語による比較では、Claudeは英語とロシア語で厳密さに、ヒンディー語とアラビア語で温かさに、より強く傾く傾向が確認された
分析には30万9,815件のClaude.ai会話データが用いられ、会話のタスク・トピックおよびユーザー側の価値観を統制した比較が行われた

詳細解説

価値観を「軸」で捉える発想

　Anthropicは過去の研究「Values in the Wild」で、70万件のClaude.ai会話から3,000種類以上の価値観を特定していました。ただし、これほど多くの価値観を一つひとつ比較するのは煩雑です。そこで今回の研究では、似た意味の価値観をまとめて339種類に整理したうえで、会話の中で一緒に現れやすい価値観どうしを両端に置いた数直線、すなわち 価値観の軸 として再構成しました。

　例えば「温かさ」に関連する価値観は「励まし」や「肯定的な姿勢」とセットで現れやすい一方、「厳密さ」に関連する価値観とは相反する傾向にあります。この2つを両端に置いた軸を作ることで、個々の価値観を逐一追わなくても、ある会話がどちらの傾向に寄っているかを大づかみに把握できると考えられます。

4つの軸とその内容

　分析の結果、Claudeが会話の中で示す価値観のばらつきのうち15%を説明する4つの軸が特定されました。「Deference対Caution」は、ユーザーの要望に応じるか、リスクに備えて慎重に対応するかを示す軸です。「Warmth対Rigor」は、前向きな姿勢や思いやりを重視するか、正確さや厳密さを重視するかを表します。「Depth対Brevity」は、深く説明するか、求められたことだけに答えるかの違いです。「Candor対Execution」は、自らの不確実性を率直に示すか、洗練され自信のある回答を優先するかを示すとのことです。

　この分析には、Claude.ai上で主観的な判断を伴うタスクが交わされた30万9,815件の会話データが用いられ、Sonnet 4.6・Opus 4.6・Opus 4.7の3モデルと、利用の多い20言語からほぼ均等にサンプリングされました。会話のタスクやトピック、ユーザー自身が示す価値観を統制した上で比較しており、モデルや言語そのものに起因する違いを抽出する工夫がなされていると考えられます。

モデルごとに異なる価値観の傾き

　比較の結果、Sonnet 4.6は迎合・温かさ・簡潔さの方向に傾き、ユーザーのアイデアや取り組みを肯定したり、ユーモアを交えたりする振る舞いが目立ったとのことです。一方Opus 4.7は慎重さと深さの方向に強く傾き、求められていなくてもリスクを指摘したり、自らの推論過程を説明したりする傾向が確認されました。Opus 4.6は厳密さ・迎合・簡潔さに傾き、要点をまっすぐに伝える振る舞いが目立ったといいます。

　Claude Sonnet 5やClaude Opus 4.8など、Sonnet 4.6・Opus 4.7の後継モデルもすでに登場しており、性格や価値観の傾きが世代を追ってどう変化していくかも、この手法を使えば継続的に追跡できるようになると考えられます。

言語によっても変わる価値観

　使用言語による比較でも明確な違いが見られました。Warmth対Rigor軸のばらつきが最も大きく、Claudeはヒンディー語とアラビア語で温かさに、英語とロシア語で厳密さに、それぞれ最も強く傾く結果となったとのことです。Candor対Execution軸では、オランダ語で率直さ、インドネシア語で実行力への傾きが最も強く示されました。

　同じビジネスプランについてフィードバックを求めても、ヒンディー語とロシア語では受け取る印象が異なる可能性がある、とAnthropicは指摘しています。言語ごとの学習データの量や構成の違いが背景にあると考えられますが、この違いがどこまで意図した設計に沿ったものかは、まだ十分に分かっていないとのことです。