初心者必見！Claude Mythosの使い方を徹底解説

この記事のまとめ

Claude Mythosは、Anthropicが開発したAIモデルの中でも最上位に位置するモデルです。使い方を知りたい方に向けて、ポイントを整理します。

Mythosクラスのモデルには「Mythos Preview」「Mythos 5」「Fable 5」の3種類があり、Fable 5は一般ユーザーも利用できる
claude.ai・Claude Code・API・クラウド（Amazon BedrockやMicrosoft Foundry）など複数の方法で使える
サイバーセキュリティや大規模コード改修で突出した性能を持つ一方、安全分類器によるフォールバック（自動切り替え）などの制限がある
料金は入力100万トークンあたり10ドル、出力100万トークンあたり50ドルで、従来のOpusモデルの2倍にあたる

Claude Mythosとは

Claude Mythosは、Anthropicが開発した最先端のAIモデルです。従来のClaude Opusよりもさらに上の性能帯に位置し、特にソフトウェア開発とサイバーセキュリティの分野で大きな注目を集めました。このモデルの使い方を理解するには、まず開発の経緯や種類の違いを押さえておくことが大切です。

Mythosの開発背景と位置づけ

Claude Mythosは、Claude Opusの上位に位置する最先端AIモデルとして開発されました。もともとサイバー攻撃用のツールとして作られたわけではなく、巨大で複雑なコードベースを扱えるソフトウェアエンジニアリングの限界を押し広げることを目的に設計されています（参照*1）。

その一方で、開発の過程でソフトウェアの弱点やセキュリティ上の欠陥を見つける能力が極めて高いことが判明しました。そのためAnthropicはアクセスを制限し、悪用を防ぐ方針をとっています。初期の利用パートナーにはApple、Google、Microsoft、Nvidia、Amazon Web Servicesなどが含まれ、防御的なセキュリティ業務にモデルを活用しています。CrowdStrikeやPalo Alto Networksを含む40社以上もこのプログラムに参加しています（参照*2）。

こうした経緯から、Mythosは「性能が高すぎるがゆえに利用に制約がある」という特殊なモデルとなりました。使い方を理解するうえでは、この背景を知っておくと、なぜ複数のバリエーションが存在するのかが見えてきます。

Mythos Preview・Mythos 5・Fable 5の違い

Mythosクラスのモデルには、現在3つの種類があります。それぞれ利用できる範囲と安全対策が異なるため、使い方を選ぶ際の基本的な判断材料になります。

最初に公開されたのが「Mythos Preview」です。これはProject Glasswingと呼ばれる、審査を通過したパートナー企業だけが利用できるプログラムを通じて提供されました。続いて登場した「Mythos 5」は、Mythos Previewのアップグレード版として、Project Glasswingを通じて米国政府との協力のもとで展開されています（参照*3）。

一方、「Fable 5」はMythosクラスのモデルを一般向けに安全に利用できるよう調整したバージョンです。Anthropicは「一般利用に安全なMythosクラスのモデル」と説明しています（参照*3）。つまり、MythosやMythos 5が限られた組織向けの最高性能モデルであるのに対し、Fable 5は多くのユーザーが実際に手を動かして使えるモデルという位置づけです。この記事で「Mythosの使い方」として主に紹介するのは、このFable 5を中心とした活用方法になります。

Mythosの主な性能と特徴

Mythosクラスのモデルは、ベンチマークの数値だけでなく、実際のタスクにおいても従来のモデルを大きく引き離す性能を示しています。ここでは、その実力を3つの切り口から見ていきます。

ベンチマークで見る実力

Mythos Previewは、公開されているベンチマークのほぼすべてで最高スコアを記録しています。ソフトウェア開発の能力を測るSWE-bench Verifiedで93.9%、数学オリンピック（USAMO）で97.6%、サイバーセキュリティ分野のCyberGymで83.1%を達成しました（参照*4）。

一般利用向けのFable 5も高い水準を維持しています。厳選されたコードリポジトリから出題されるSWE-Bench Proでは、Fable 5が80%、ガードレールなしのMythos 5が80.4%を記録しました。これに対し、Anthropic自社のOpus 4.8は69.2%、OpenAIのGPT 5.5は58.6%、GoogleのGemini 3.1 Proは54.2%にとどまっています（参照*5）。

こうした数値の差は、特にコード生成や問題解決の精度として日常の作業品質に直結します。ベンチマーク上の開きがこれだけ大きいと、実務で得られる結果にも明確な違いが出ると考えられます。

長時間タスクと自律的な実行

Mythosクラスのモデルが従来と大きく異なるのは、長時間にわたるタスクを自律的にこなせる点です。実際の利用レポートでは、多くの実験において他の公開モデルをかなりの差で上回り、複数ページにわたる仕様書を受け取って最長で12時間ほど作業を続けた事例が報告されています（参照*6）。

別の事例では、9時間半にわたって作業を続け、複数のデータセットを取り込み、人間とAIの回答を校正し、複雑なデータ分析を行う高度なソフトウェアを自力で完成させています（参照*6）。

つまり、短い質問に答えるだけの対話型AIとは根本的に使い方が異なります。大きな仕事をまるごと任せて、完成物を受け取るという作業スタイルが現実になったモデルです。

サイバーセキュリティ領域での能力

Mythosの開発過程で最も衝撃的だったのは、サイバーセキュリティにおける能力の高さです。Mythos Previewは、すべての主要なOSとウェブブラウザにおいて、人間の手助けなしに完全に自律的にゼロデイ脆弱性（未発見の安全上の穴）を発見しました（参照*4）。

具体的には、OpenBSDのSACK実装にある脆弱性を特定し、TCP応答を返すOpenBSDホストをクラッシュさせられる問題を見つけています。さらに、FFmpegのH.264コーデックに16年間潜んでいた脆弱性も自律的に発見しました（参照*7）。Mozillaは、この初期評価で見つかった271件の脆弱性をFirefox 150で修正し、「数か月前まではコンピュータにはまったくできなかったことが、今では得意になった」と述べています（参照*8）。

このような能力が、Mythosの利用に厳しい制限が課されている直接の理由です。使い方を知る際には、この強力な能力と安全対策がセットであることを意識しておく必要があります。

Mythosクラスモデルの使い方

Mythosクラスのモデル、とりわけ一般向けのFable 5は、複数の方法で利用できます。ここからは具体的な使い方を、利用経路ごとに紹介します。

claude.aiでの利用手順

最もシンプルな使い方は、claude.aiのチャット画面からFable 5を選んで使う方法です。Fable 5はclaude.aiのチャット画面を含む、Anthropicが提供するすべての利用経路で公開されています（参照*9）。

claude.aiは見た目以上に高機能な環境です。2025年9月以降、すべてのチャットでコードを実行できるフルコンテナ環境が使えるようになっており、追加パッケージのインストールやGitHubからのリポジトリの直接クローンにも対応しています（参照*9）。

つまり、ブラウザさえあれば、Fable 5の高い性能をコード実行込みで体験できます。プログラミング環境を自分で用意する必要がないため、初めてMythosクラスのモデルを試す方にはこの経路が最も手軽です。

Claude Code経由の活用法

より実践的なソフトウェア開発での使い方として、Claude Codeがあります。Fable 5は、Claude Code for web、Claude Code CLI（コマンドラインツール）、Claude Coworkの3つの形式で利用可能です（参照*9）。

実際の活用例として、スクリーンショットと1行の指示だけでFable 5にClaude Code経由で作業させたケースがあります。Chromeのスクロールバー設定を変更し、Safariでバグの原因を確認し、テンプレートを修正して修正が機能することを確認するところまで、一連の作業を自律的に完了しています（参照*10）。

Claude Codeを使うと、Fable 5がローカルのファイルやリポジトリに直接アクセスしながら作業を進められます。既存のプロジェクトに組み込んで使いたい開発者にとっては、この経路が最も実用的な使い方になります。

API・クラウド経由の呼び出し方

自社のシステムやアプリケーションに組み込む使い方をしたい場合は、APIやクラウドサービス経由での呼び出しが適しています。Fable 5とMythos 5は、Anthropicの直接APIに加えて、Amazon BedrockとMicrosoft Foundryでも利用可能です（参照*5）。

Amazon Bedrockでは、Anthropic Messages APIを使ってbedrock-runtimeまたはbedrock-mantleエンドポイントを呼び出す方法と、AWS CLIやAWS SDKを通じてInvoke APIやConverse APIを使う方法があります（参照*11）。Microsoft Foundryの場合は、Foundryポータルでモデルを選択し、デプロイ設定をカスタマイズする手順で進めます。なお、Mythos 5とMythos PreviewはMicrosoft Entra IDによる認証のみに対応しています（参照*12）。

すでにAWSやAzureの環境を使っている組織であれば、既存のインフラにMythosクラスのモデルを追加する形で導入できます。認証方式やエンドポイントの違いに注意しつつ、自社の環境に合った方法を選ぶのがポイントです。

料金・プランと利用条件

Mythosクラスのモデルは高性能な分、料金体系や利用条件にも特有のルールがあります。使い方を検討するうえで、コスト面とデータの取り扱いは事前に確認しておきたいところです。

トークン単価と各プランの扱い

Fable 5とMythos 5の料金は、入力100万トークンあたり10ドル、出力100万トークンあたり50ドルに設定されています。これは従来のOpusモデルの2倍にあたる価格です（参照*5）。

Anthropicは、Fable 5の公開当初からPro・Max・Team・シートベースのEnterpriseプランで追加料金なしで利用できるようにしていました。ただし、この期間は終了後に使用量に応じた課金（usage credits）に切り替わる仕組みです（参照*3）。

長時間のタスクを実行すると出力トークンが大量に消費されるため、利用前にどの程度のコストが発生するか見積もっておくと安心です。

30日間データ保持ポリシー

Mythosクラスのモデルには、通常のClaudeモデルにはない特別なデータ保持ルールがあります。Fable 5・Mythos 5、および今後同等以上の能力を持つモデルについて、Anthropicはすべての通信データを30日間保持することを求めています。この保持の目的は、1回のやり取りだけでは見えない悪用パターンを検出することです（参照*11）。

Amazon Bedrock経由で利用する場合、データ保持に同意すると、データがAWSのセキュリティ境界の外に出ることになります（参照*11）。機密性の高い情報を扱う業務で利用する場合は、このポリシーが自社のセキュリティ要件と合致するかどうかを事前に確認しておくことが欠かせません。

活用事例と実践テクニック

Mythosクラスのモデルは、ソフトウェア開発やリサーチなど幅広い場面で力を発揮します。ここでは、実際に報告されている活用事例をもとに、使い方のヒントを紹介します。

大規模コード改修・ソフトウェア開発

Mythosクラスのモデルが最も得意とするのが、大規模なコードベースの改修です。決済サービスを提供するStripeは、5,000万行のRubyコードベースの近代化をFable 5に1日で完了させました。同社によれば、開発者チームが手作業で行えば2か月かかる作業だったとのことです（参照*5）。

個人開発の事例もあります。ある開発者は、Fable 5に自身のライブラリの問題を解決させたところ、その問題を解くだけでなく、根本にある別のライブラリの4つの課題まで特定し、修正を実装しました。当初の「できたらいいな」という目標が、ほぼFable 5だけで書かれた新バージョンのリリースにつながっています（参照*9）。

こうした事例から見えてくるのは、Mythosクラスのモデルの使い方として「小さなタスクを細切れに依頼する」より「大きな目標をまとめて渡す」ほうが、その能力を引き出しやすいという点です。

リサーチ・データ分析の自動化

ソフトウェア開発だけでなく、リサーチやデータ分析の自動化でもMythosクラスのモデルは大きな力を発揮します。ある実験では、AIが複数の安価なClaudeモデルを自分で起動して調査を進め、2,200以上のフライト情報、TGVや新幹線の鉄道時刻表、各国の道路速度データを複数の学術論文から取得しました。その結果、1881年の原図に似た高度な地図を完成させています（参照*6）。

データ分析の分野でも、9時間半をかけて複数のデータセットを取り込み、人間とAIの回答を校正したうえで複雑な分析を行うソフトウェアを自力で構築した事例があります（参照*6）。

これらの事例に共通するのは、「何を調べて、どう処理し、何を作るか」という大きな方針だけを与え、細かい手順はモデル自身に任せている点です。リサーチやデータ分析でMythosクラスを活用する際は、最終的な成果物の形を明確にした指示を出すのが効果的な使い方といえます。

ガードレールと注意点

高い性能を持つMythosクラスのモデルには、それに見合った安全対策が組み込まれています。使い方を間違えなくても、意図せず制限にかかる場合があるため、仕組みを理解しておくことが大切です。

安全分類器によるフォールバック

Fable 5には、特定の話題に関するリクエストを自動的に検知する安全分類器が搭載されています。サイバーセキュリティ、生物学・化学、モデルの蒸留（他のAIモデルの学習に使う行為）に関連するリクエストを分類器が検出すると、応答は自動的にClaude Opus 4.8に切り替わります（参照*3）。

実際の利用でもこの切り替えは発生します。ある開発者の報告では、Fable 5がブラウザのバグ修正に取り組んでいる最中に見えないガードレールに触れ、Opusに自動切り替えされました。ただし、Opusはそれまでのやり取りの全記録にアクセスできたため、Fable 5が見つけた手法を引き継いで修正を完了しています（参照*10）。

フォールバックが起きてもタスクが完全に止まるわけではないものの、切り替え後のモデルは性能が異なります。この仕組みを知っておけば、急にモデルの挙動が変わっても慌てずに対処できます。

利用時に気をつけるべきポイント

安全分類器は、意図しない場面でも反応することがあります。ある検証では、Fable 5が自分自身のモデルカードについて推論することを拒否しました。モデルカードにはFable 5が避けるべきトピックへの言及が多く含まれているため、安全分類器が反応したと考えられます。Anthropicは、こうした事象がFable 5のセッション全体の5%未満で発生していると述べています（参照*5）。

また、Fable 5とMythos 5のコンテキストウィンドウは100万トークン、最大出力は128,000トークンで、知識のカットオフは2026年1月です（参照*9）。長時間タスクを任せる際にはトークン消費が大きくなりやすいため、コストとのバランスを考慮した使い方が求められます。

おわりに

Claude Mythosは、ソフトウェア開発やサイバーセキュリティの分野で従来のAIモデルとは一線を画す性能を持っています。一般ユーザーが使えるFable 5は、claude.ai・Claude Code・APIなど複数の経路から利用でき、大規模なコード改修やリサーチの自動化で大きな成果が報告されています。

一方で、安全分類器によるフォールバックや30日間のデータ保持ポリシーなど、高い能力に見合った制約も設けられています。これらの仕組みを理解したうえで、自分の目的に合った使い方を選ぶことが、Mythosクラスのモデルを使いこなすための第一歩です。

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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