数分で日食つき3Dシミュが動く。話題のClaude Fable 5を、私が3つ試してみた
こんにちは、れん学長です(2026年6月10日時点)。

今日は、ついに出た「Claude Fable 5」を実際に触ってみた結果をお話しします。
これ、今まで一般公開されていなかったMythos級の能力を、初めて誰でも使えるようにしたモデルなんですよね。チームで2か月以上かかるコードベースの移行を1日でこなしたなんて話もあって、ベンチマークもほぼすべてで最高水準とのこと。
で、「それ本当なの?」というところを確かめたくて、私はこんなことを試してみました。
情報をインフォグラフィックに見やすくまとめてもらう
ベンチマークの数字を、パワポのプレゼン資料に変換してもらう
太陽系の3Dシミュレーションを、日食の予測つきでゼロから作ってもらう
実力はどんなものか、実際にどこで使えそうか。読み終わる頃には、自分のどんな作業に使えそうかのイメージが持てるはずです。
Claude Fable 5って、そもそも何者?

まず、このモデルが何なのかを軽く整理しますね。
開発元と時期:Claudeを作っているAnthropicが、2026年6月9日に出したばかりの新モデル
位置づけ:「Mythos(ミソス)クラス」という上位の能力を、安全性を確保したうえで初めて一般公開したモデル
得意分野:ソフトウェアエンジニアリング、ナレッジワーク、ビジョン、科学研究など、ほぼすべてのベンチマークで最高水準
公式の発表はこちらで読めます。 https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
私が一番「おお」と思ったのは、長時間タスクへの強さです。
Claude Codeのようなエージェント環境で、数日間ぶっ通しで作業を続けられる
自分で計画を立て、進捗を確認しながら、作業を改善していける
公式の実例では、5000万行のRubyコードベースの全体移行(本来チームで2か月以上)を、たった1日で完了
2か月が1日って、ちょっと桁が違いますよね。
安全性の仕組みが、ちょっと変わっていて面白い

今回のFable 5で個人的に一番うなったのが、安全性の組み込み方でした。
普通だと、危ない質問はAIが「答えられません」とブロックして終わりじゃないですか。でもFable 5は、危ない領域だけを別のモデルに振り分ける、という作りになっているんです。
対象になる高リスク領域:サイバーセキュリティ、生物学、化学、モデルからモデルを作る「蒸留」
振り分け先:高リスクと判定された質問だけ、Claude Opus 4.8が回答する
それ以外:普通の質問は、優秀なFable 5がそのまま全力で回答する
つまり「危ない領域だけ少し能力を落としてでも安全側に倒し、それ以外は全力のFable 5を使わせる」という設計ですね。
しかも、ここが地味に良心的なんですよ。
フォールバックが発動するのはセッションの5%未満。95%以上は起きない
発動しないときのFable 5は、制限なしのモデルとほぼ同等の性能
Opus 4.8に振り分けられた分には、Fableの料金は課金されない
ちなみに、この「制限を解除した同じモデル」がClaude Mythos 5と呼ばれるもので、こちらはまだ審査を通過した少数の顧客しか使えません。
安全の仕組みについては、このあたりが詳しいです。 https://techcrunch.com/2026/06/09/anthropic-released-claude-fable-5-its-most-powerful-model-publicly-days-after-warning-ai-is-getting-too-dangerous/
料金とサブスクの注意点(ここ、結構大事です)

使う前に知っておいた方がいいお金まわりの話を、先に共有しておきますね。
API料金:入力が100万トークンあたり10ドル、出力が100万トークンあたり50ドル(トークンはAIに処理させた文章量のこと)
割引:同じ内容を繰り返し送るときに入力を90%割引する「プロンプトキャッシング」は、これまで通り使える
で、サブスクの方に大事な期限があります。
6月22日まで:Pro、Max、Team、シートベースのEnterpriseに追加費用なしで含まれる(Web・アプリ・Claude Codeで使える)
6月23日から:これらのプランから外れて、利用にはクレジットが必要になる
その後:できるだけ早く標準のサブスク機能として復活する予定
なので、もしこれらのプランに入っているなら、6月22日までの期間でFable 5の実力を自分の手で確かめておくのが良さそうです。
料金や提供形態の最新情報はこちらにまとまっています。 https://www.anthropic.com/claude/fable
ここから先は、私が実際に触ってみた3つの検証の話です。
検証1:情報をインフォグラフィックにまとめてもらう

まずやってみたのが、Claudeのウェブ版で、内容をインフォグラフィックにまとめてもらう使い方です。
やったことはシンプルでした。
「これをインフォグラフィックにまとめて」というプロンプトを入れる
まとめたい内容を渡す
これだけで、サクッと見やすい形にまとめてくれたんですよね。ウェブ版でそのままプレビューできるのも便利でした。

資料の下書きや、SNS用のまとめ画像みたいなものを、サッと形にしたいときに使えそうだなと思いました。
検証2:ベンチマークの数字を、パワポ資料に変換してもらう
次は、ちょっと地味だけど実務で効きそうな使い方です。
公式ページに各モデルの性能を比較したベンチマークの表が載っていたんですが、数字がずらっと並んでいるだけで、正直そのままだと見づらいんですよね。そこで、こんな流れで頼んでみました。
比較表の画像をFable 5に渡して「分かりやすく可視化して、内容も説明して」とお願いする
まずHTMLで見やすい比較ページを作ってもらう
そのHTMLを「分かりやすいプレゼン資料にして」と頼む
パワポ形式の資料に変換してもらう
出てきたHTMLがなかなか分かりやすくて、Fable 5、Opus 4.8、GPT、Geminiが一目で比較できる形になっていました。各ベンチマークが何を測っているのかという意味まで添えてくれたので、数字の見方がよく分かったんです。

中身を少しだけ紹介すると、こんな傾向でした。
コーディングエージェント能力(ターミナルやPCを自分で操作してタスクを最後までやり切る力)で、Fable 5が一番大きく差をつけていた
実務的なコーディング力(実際のGitHubの課題を解決する項目)では、Opus 4.8より10%以上上回っているところもあった
最難関のコーディング問題でも、これまでより解けるようになっていた
そして本題のパワポ変換ですが、普通にこれで使えそうなレベルの資料が出てきました。HTMLからパワポへの変換がこんなに簡単にできるのか、と感心したんですよね。

ベンチマークの可視化と、それを社内共有用のスライドに落とす作業。これが一気にできるのは、資料作りが多い人にとってはかなりの時短になりそうです。
検証3:太陽系の3Dシミュレーションを、日食つきで作ってもらう

そして、今回一番驚いたのがこれです。
きっかけは、Fable 5で太陽系シミュレーションを作っている動画を見かけたことでした。物理の基本原理から惑星の軌道を導き出して、それを使って日食まで予測する、という内容だったんです。
これまでのAIで作る太陽系シミュレーションって、惑星がぐるぐる回るだけのものが多くて、日食を予測するようなものはあまり見なかった気がするんですよね。なので、本当に同じことができるのか、自分でも試してみました。
条件はこんな感じです。
設定はあえて特大やマックスを使わず、デフォルトの「ハイ」のまま
プロンプトは、動画で紹介されていた説明文をそのまま引用して、こうお願いしました
「クロード・ファブル5は、物理学の基本原理に基づいて惑星の軌道運動を導き出し、それを用いて日食を予測することで、この太陽系のシミュレーションを構築した。」とありますが、これを実際に作ってみて
お願いすると、計算の途中過程がリアルタイムで見えてきました。
「軌道力学と日食予測の仕組みを構築中」
「日食の検出条件を緻密に計算中」
今まさに何をやっているのかが見えるんです。ここがウェブ版のClaudeのいいところで、何が行われているのかを見ながら進められるんですよね。

仕組みとしては、各タイムステップで地球から見た太陽と月の角距離を計算して、新月の時期にこの角距離がある条件を下回った時点を日食イベントとして記録する、というものでした。
2、3分ほど待つと、太陽系シミュレーターが完成。地球と月、それから計算で予測された日食が、ちゃんと再現されていました。
ただ、最初に出てきたものは、ちょっと2Dっぽい見た目だったんです。そこで「もっと3Dっぽく、理解が進むような見た目にできますか」と追加で頼んでみました。
面白かったのが、ここでもAI自身が「3Dの見せ方をどうするか」を検討してくれたところです。実際には2Dキャンバス上に3D投影した方が見やすくて信頼性が高いかも、みたいなことを自分で考えてくれるんですよね。
最終的にできたのは、こんなものでした。
視点を傾けて奥行きを出した、グリグリ動かせる3Dビュー
地球の軌道面を青い円盤、月の軌道面を紫の円盤で表現
その2つが約4.14度傾いて交差している様子が、真横から見るとはっきり分かる
新月のときに、月が太陽の方向の線から上下に外れていれば日食は起きない。これが、毎月は日食が起きない理由の、視覚的な答えになっているんです。

単に惑星が回るだけじゃなくて、「なぜ日食が起きるのか」を予測して、それを理解しやすい形で可視化までしてくれる。ここまで作れるのか、と素直に驚きました。
昔だったら、日食の物理を調べて、式にして、予測プログラムを書いて、さらに見やすく可視化する。これを全部やるのは、とんでもなく大変なことだったはずなんですよね。それが数分でできてしまう。何かの教材を作りたいときにも、こういう使い方は相性が良さそうだなと思いました。
どうやって自分で実力を見極める?

ちなみに、Fable 5に「どういうテストをすればこのモデルのすごさが分かりますか」と聞いてみたら、なるほどという考え方を教えてくれました。
ポイントは、次の3つをメモしておくこと、でした。
介入した回数:人間がどれくらい口を出したか
完走したか:ゴールまで自力でたどり着いたか
ターン数:何往復かかったか
そのうえで、試すタスクの選び方はこんな感じです。
差が出る:普段なら何度も指示し直す大きめのタスクを一発で投げる(例:「このプロジェクトのテストの抜けを調べて、足りない部分を補って、全部通る状態にして」)
差が出にくい:短い関数を書かせる、簡単な質問に答えさせるような小さなタスク(これならOpusや軽いSonnetで十分)
この3つの記録があると、無料期間が終わったあとに「自分の仕事でわざわざ追加でお金を払う価値があるか」を、自分なりに判断できます。
正直に言うと、私がこの記事でやったような壁打ちは、あまり差が出ないタイプの使い方かもしれません(笑)。本当の実力を試したいなら、長くて複雑なタスクを丸ごと投げてみるのが良さそうです。
こんな使い方ができそう

ここまで触ってみて、実際にどこで使えそうかを私なりに整理すると、こうなりました。
資料作りの時短:情報をインフォグラフィックにまとめたり、表をプレゼン資料に変換したりを一気に進める
教材・説明コンテンツ作り:太陽系シミュレーションのように、仕組みを理解させる3Dの可視化をゼロから作ってもらう
まとまったコーディング作業:普段なら何度も指示し直す大きめのタスクを、一発で任せて完走できるか試す
特に「数分で動く3Dシミュレーションが出てくる」体験は、私の中でかなりインパクトがありました。
動画で見たい方へ

記事だけだと、画面の中で何が起きているのか、イメージしにくい部分もありますよね。
特にこのあたりは、動いている画面で見た方が圧倒的に伝わります。
太陽系シミュレーションが、計算しながら少しずつ組み上がっていく様子
2Dから3Dに作り替えてもらう過程
AIが自分で考えながら作っていく途中経過がリアルタイムで見えるのは、文字では再現しきれない面白さなので、ぜひ動画でも体感してみてください。
動画はこちら👇️
まとめ

最後に、今回のポイントを振り返っておきますね。
Claude Fable 5は、Mythos級の能力を安全性つきで初めて一般公開したモデル
インフォグラフィック・パワポ変換・3Dシミュレーションのどれも、想像以上にサクッと形になった
6月22日まではPro/Max/Team等のサブスクで追加費用なしで試せる
本気で実力を測るなら、長くて複雑なタスクを丸ごと投げるのがコツ
結局のところ、今回一番伝えたいのは「数分で、理解が進む3Dシミュレーションが動く形で出てくる」という体験そのものです。ベンチマークの数字以上に、ここに能力の伸びを感じました。
まずは、あなたが普段「これはAIには無理でしょ」と思っている、一番大きめのタスクを一つ選んで、Fable 5に丸ごと投げてみてください。一発でどこまでやり切れるかを見るのが、一番分かりやすい実力チェックになります。
この記事が参考になったら、いいねやフォローで応援してくれると嬉しいです。次回は、Fable 5を自分の業務やコーディングでもっと深く使ってみた検証を書く予定です。
Fable 5で「こんなテストしてみてほしい」「この用途で使えるか知りたい」というのがあれば、コメントで教えてもらえると次の記事のネタになります。特に、実際の仕事で試して差が出た・出なかったという体験談は大歓迎です。
それではまた、れん学長でした!
📢 れん学長のAIツール実験室
メンバーシップでは、この記事では書ききれなかった実験ログや、新しいAIモデルを試したときの試行錯誤を、もう少し踏み込んで共有しています。
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