Claude Computer Useとは？AI自律操作の新機能を徹底解説

はじめに

Claudeがキーボードやマウスを自分で操り、人間と同じようにパソコンを操作する機能がClaude Computer Useです。APIが用意されていないソフトでも画面を見て判断し、クリックや入力を行う点がこれまでの自動化と大きく異なります。

この記事では、Computer Useの基本的な仕組みから安全面の注意点、他のサービスやRPAとの違いまでを順番に取り上げます。導入を検討するうえで押さえておきたいポイントを確認してください。

Claude Computer Useとは何か

Computer Useの定義と基本コンセプト

Computer Useは、Claudeがパソコンの画面を直接見て、マウスのクリックやキーボード入力、スクロールなどの操作を自ら実行する機能です。あらかじめ決められた関数を呼び出すのではなく、画面上の情報を読み取り、次に何をするかをその場で判断します。ファイルを開く、ブラウザで検索する、開発ツールを動かすといった作業を、事前のセットアップなしに行える点が特徴です（参照*1）。

つまり、人間がデスクに座って行う操作をClaudeが代わりに進める、という考え方が基本コンセプトになります。AIが画面を読み、表示されている内容を解釈し、インターフェースを直接操作する仕組みであり、あらかじめ用意された関数の有無に左右されません（参照*2）。自社の業務ソフトにAPI連携の口がなくても、画面さえ表示できれば操作対象にできるかどうかを検討できます。

従来のツール呼び出し（API連携）との違い

従来のエージェント型AIは、モデルが構造化されたJSONを出力し、対応する関数が実行され、結果が返ってくるという流れで動きます。これはツール呼び出し、いわゆるAPI連携と呼ばれる方法です。強力ではあるものの、すべての機能があらかじめAPIとして用意されている必要があります。エンドポイントがなければ操作できない、という制約がありました（参照*3）。

Computer Useはこの制約を取り払います。モデルがスクリーンショットを見て、クリックする場所を決め、テキストを入力し、スクロールして結果を読む、という一連の流れを自律的に繰り返します。APIを呼ぶAIと、ツールを使うAIとでは意味合いが異なるという点を意識すると、両者の違いを整理しやすくなります。既存のシステムにAPIの口があるかどうかで、どちらの方式が適しているかを切り分けてください。

Computer Useの仕組みとアーキテクチャ

スクリーンショット取得→判断→操作のエージェントループ

Computer Useの動作は4つのステップで構成されるループです。まず、APIリクエストにComputer Useツールとユーザーの指示を渡します。次にClaudeが、そのツールが指示の解決に役立つかどうかを判断します。役立つと判断した場合、適切にフォーマットされたツール使用リクエストを組み立てます。そのリクエストの内容をもとに画面上で操作を実行し、結果を返します（参照*4）。

操作が完了していなければ、Claudeはさらにツールの使用が必要かどうかを再び判断し、必要であればもう一度操作のステップに戻ります。すべてが完了すると、テキストでユーザーに結果を伝えます。この繰り返しがエージェントループと呼ばれる仕組みです。開発者は、ループの各段階でどのような入力と出力が行われるかをログで確認できます。

サンドボックス環境とDockerコンテナの構成

Computer Useは、Claudeが安全にアプリケーションやウェブと対話できるようにサンドボックス化された計算環境を必要とします。具体的には、X11仮想ディスプレイサーバのXvfbを使って画面を描画します。デスクトップ環境にはLinux上でMutterのウィンドウマネージャとTint2のパネルを動かす軽量なUIが採用されています。アプリケーションとしてはFirefox、LibreOffice、テキストエディタ、ファイルマネージャなどが含まれます（参照*4）。

この構成はDockerコンテナとして提供されているため、ホストマシンから隔離された状態で動きます。操作対象をサンドボックス内に限定することで、意図しないファイル変更やネットワークアクセスの影響範囲を狭められます。導入時にはコンテナ内で利用するアプリケーションの構成を事前に確認してください。

対応モデルとツールバージョンの整理

Computer Useに対応するモデルは複数あり、ツールバージョンによって使える機能が分かれます。Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5はcomputer_20251124ツールバージョンを導入しており、ズーム機能を含む詳細な画面領域の検査が可能です。それ以外のSonnet 4.5、Haiku 4.5、Sonnet 4、Opus 4、Opus 4.1、Sonnet 3.7はcomputer_20250124ツールバージョンを使用します（参照*4）。

デモ用リポジトリではClaude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Sonnet 4、Claude Opus 4、Claude Haiku 4.5といったモデルが利用できる旨が記載されています（参照*5）。利用するモデルによって対応するツールバージョンが異なるため、要件にあわせて選定する作業が必要です。

Claude CoworkとDispatch──Consumer向け新機能の全体像

Claude Coworkでのコンピュータ操作体験

Claude CoworkおよびClaude Codeでは、Claudeにパソコンの操作を任せる機能を有効にできます。Claudeは必要なツールへのアクセス手段がないとき、画面上のものをポイント、クリック、ナビゲートして自らタスクを実行します。アプリを開き、ブラウザを使い、開発ツールを自動で動かすことが可能で、セットアップは不要です。研究プレビュー段階でmacOSのみ対応となっています（参照*6）。

Claudeはまず、SlackやGoogleカレンダーなどのサービスへのコネクタといった、より精度の高いツールを優先して使います。コネクタがない場合に、ブラウザやマウス、キーボード、画面を直接操作してタスクを完了します。スクロールやクリックで画面を探索しながら進めますが、新しいアプリケーションにアクセスする前にはユーザーに許可を求めます（参照*1）。操作を任せる範囲をアプリ単位で管理できるため、どのアプリへのアクセスを許可するか事前に決めておくとスムーズです。

Dispatchによるスマホからのタスク割り当て

Dispatchは、Claude CoworkおよびClaude Codeで利用できる機能で、スマートフォンからでもデスクトップからでもClaudeと1つの連続した会話を続けられます。スマートフォンでClaudeにタスクを割り当て、別のことに注意を向け、パソコンに戻ったときには完成した仕事を確認できるという流れです（参照*1）。

さらに、毎朝メールを確認する、毎週金曜にレポートを取得する、といった繰り返しのタスクも一度伝えればClaudeが継続的に処理します（参照*6）。定型業務をDispatchに任せる場合は、どの頻度で何を実行させるかをあらかじめ整理しておくと、指示の手間を減らせます。

Computer Useの活用ユースケースとメリット

APIのないレガシーシステムや社内ツールの自動化

APIのないソフトウェアでも画面操作で進められる業務は、Computer Useの自動化候補になります。企業の業務はソフトウェアで回っていますが、その多くはAPI連携を前提に作られていません。経理部門が買掛システムで請求書を処理する、購買部門がベンダーのポータルサイトで注文を追跡する、人事担当者が福利厚生の管理画面に社員データを入力する。こうした作業はいずれも繰り返しが多く構造化されていますが、画面操作でしか行えないためにAPIだけでは自動化できませんでした（参照*2）。

Computer Useはこのような場面で力を発揮します。画面を見て操作する方式であれば、APIの有無にかかわらず自動化の候補に加えられます。自社の業務フローを見直し、画面操作に依存している工程を洗い出すことが活用の第一歩です。

簿記・受注処理・経費精算など日常業務への適用

日常業務での活用例として、Coworkを使った簿記・受注処理の事例が報告されています。コーヒー焙煎ビジネスを営む利用者は、主に簿記と受注処理にCoworkを活用しています。毎日の会計ソフトの照合作業、仕入先の請求書処理、メールや受注管理ツールからの卸売注文、そして多数の繰り返し事務作業があり、その約70〜80%をCoworkに処理させることができたとしています（参照*7）。

日々の定型業務のうち、どの作業にどれくらいの時間がかかっているかを計測し、Computer Useで代替可能な範囲を見極める作業が大切です。特に照合や転記のような、判断の余地が小さく手順が決まっている工程から試すと効果を把握しやすくなります。

ソフトウェアテスト・QA領域での可能性

テストとQA（品質保証）は、Computer Useの活用が検討されている分野の1つです。ユーザーと同じようにアプリケーションを操作して画面の崩れを検出する、といった使い方が想定されます（参照*3）。

テスト工程では、手動で画面を操作しながら表示や遷移を確認する作業が多く発生します。Computer Useは画面の内容を解釈しながら操作するため、テストシナリオのうち画面遷移や入力確認のステップを任せられるかどうかを検討する価値があります。対象アプリの画面構成と操作手順を整理し、自動化の効果を見積もる段階から始めてみてください。

セキュリティリスクと安全に使うための注意点

プロンプトインジェクションと最小権限の原則

Computer Useには、画面上の悪意あるコンテンツによってClaudeが意図しない動作をするリスクが存在します。いくつかの状況で、Claudeはユーザーの指示と矛盾する内容を含むコンテンツの指示に従う場合があります。たとえばウェブページ上の指示や画像内の指示がユーザーの指示を上書きしたり、誤動作を招くことがあるため、機密データや重要な操作からClaudeを分離してリスクを回避する予防策を講じる必要があります（参照*4）。

このような強力な機能は、拡大した乱用やマルウェアの作成、サイバー攻撃の可能性といった新たなリスクをもたらします。2025年3月の脅威インテリジェンス報告書の内容を踏まえ、悪意あるコンピュータ、ネットワーク、インフラの侵害活動を禁止するセクションがUsage Policyに追加されました（参照*8）。Claudeに渡す権限は業務上の最小限に絞り、操作対象のアプリケーションやネットワーク範囲を明確に限定してください。

人間による確認が必要な操作の設計

Computer Useには安全策が組み込まれています。Claudeがパソコンを操作する際、モデル内部の活性化を自動スキャンしてプロンプトインジェクションを検知する仕組みが動きます。ユーザーはいつでもClaudeの操作を停止でき、Claudeは新しいアプリケーションにアクセスする前に許可を求めます（参照*1）。

こうした安全策があっても、送金や個人情報の更新など取り消しが難しい操作については、人間が最終確認するステップを業務フローに組み込むことが欠かせません。自動化する範囲と人間が判断する範囲の境界線をあらかじめ設計し、許可のタイミングをルール化しておくと運用上の事故を防ぎやすくなります。

競合比較とベンチマーク──OpenAI Operator・RPAとの違い

OSWorldベンチマークに見る各モデルの性能

画面操作を行うAIの性能を測る指標として、OSWorldベンチマークが使われています。OSWorldは、さまざまな実際のアプリケーションとOSを使ったオープンエンドのコンピュータタスクを評価するための統合環境です。ある検証ではClaude Opus 4.5を搭載したエージェントがOSWorld-Verifiedベンチマークで1位を達成したと発表されています（参照*9）。

別の計測では、15ステップの条件でUI-TARSがタスクの22.7%を完了したのに対し、Claude 3.5 Sonnet（Computer Use搭載）は14.9%、GPT-4o（Aguvis搭載）は17%、Aguvis単体は10.3%という結果が報告されています（参照*10）。ベンチマークの条件やモデルの世代が異なる点に留意しつつ、自社のタスクに近い評価項目がどれに該当するかを照らし合わせて判断してください。

従来型RPAとAIベースComputer Useの判断基準

従来型のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、特定のUI座標やセレクタ、スクリプト化された手順を記録して動作します。目標ではなくスクリプトに従う仕組みのため、ボタンの位置が50ピクセルずれたりフィールド名が変わったりすると自動化が壊れます。RPAのボットは画面に何が表示されているかを理解しているわけではなく、事前に記録したステップを決められた順序で実行するだけです（参照*2）。

AIベースのComputer Useは、モデルが画面を実際に解釈するという点で根本的に異なります。画面のレイアウトが変わっても、表示内容を読み取って操作を続けられる可能性があります。自社の業務で画面変更が頻繁に起こるかどうか、手順が固定的かどうかを基準にして、RPAとComputer Useのどちらが適しているかを比較検討してみてください。

おわりに

Claude Computer Useは、APIの有無に関係なく画面操作を自動化できる仕組みとして、従来の自動化手法にはなかった柔軟さを備えています。一方で、プロンプトインジェクションのリスクや権限設計の重要性など、安全面で押さえるべき点も明確になっています。

導入を検討する際には、自社の業務フローのうち画面操作に依存している工程を洗い出し、サンドボックス環境や権限の範囲を設計したうえで、小さなタスクから試してみてください。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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