クロード・コワーク対キューズ:ファイルスコープとコンテキストコントロール

AIツールはますます「ファイルを扱う」ことを約束するようになっています。しかし、AI システムが受動的なアシスタントから能動的な実行者に移行するにつれ、さらに重要な疑問が浮かび上がってきました。それは、AI に実際にどの程度の情報を認識させるべきか、そしてその境界をコントロールするのは誰か、ということです。

業界調査によると、この懸念は具体的です。最近のエンタープライズ AI レポートによると、ドキュメントを多用するワークフローは日々のナレッジワークの 60% 以上を占めていますが、AI によるエラー、幻覚、意図しない変更が最も頻繁に発生するワークフローでもあります。組織が自動プランニング、ファイル編集、タスク実行などのエージェンシー AI 機能を採用するにつれて、コンテキストコントロールは舞台裏で最も重要な設計上の決定の1つになります。

クロード・コワークとクセが根本的に異なるのはこの点です。

どちらのツールも、乱雑な入力を使用可能な出力に変換できます。しかし、ファイルスコープとコンテキスト境界についてはアーキテクチャ上の選択が大きく異なり、精度、安全性、コンプライアンス、ユーザーの信頼に直接影響します。

ファイルスコープとコンテキストコントロールが重要な機能である理由

理論的には、コンテキストが多いほどサウンドが良くなります。実際にはそうではないことが多い。

現代のAIシステムは、もはや文書の要約や質問への回答に限定されていません。複数ステップのアクションを計画したり、新しいファイルを生成したり、既存のファイルを上書きしたり、複数の操作を連鎖させたりすることができます。このレベルでは、コンテキストは単なる情報ではなく、権限です。

AI へのアクセス範囲が広すぎると、現実のビジネス環境にはいくつかのリスクが生じます。

• モデルが無関係なファイル間で関連性を推測しようとすると、注意と推論が薄れてしまうことがあります。
• 小さな命令エラーが複数の文書に伝播する可能性があります
• デリケートな素材や無関係な素材が意図せず出力に組み込まれる可能性があります
• AIで生成された作業のレビューと検証のコストは劇的に増加します

同時に、コンテキストが狭すぎると有用性が低下し、ユーザーはAIが合成を支援できたはずの情報を手動で再構成せざるを得なくなります。

自律性と制御性の間にあるこの緊張関係は、今やAI製品設計の中心となっています。ファイルスコープはもはや技術的な実装の詳細ではなく、AI がプロフェッショナルな環境で信頼でき、予測可能で、安全に使用できるかどうかを決定づけるのは、ワークフローの中核となる決定事項です。

この機能の背後にあるプラットフォームを詳しく見る

クロード・コワークとは

クロード・コワーク アントロピック社がエージェント処刑を推し進めていることを表しています。これは、Claudeを会話型のアシスタントから、ユーザーに代わって複雑なタスクを実行できる真の「同僚」へと成長させることを目的としています。

これを可能にするために、Claude CoworkはmacOS上でデスクトップベースのシステムとして動作し、ユーザーが許可したローカルフォルダーにアクセスできます。その範囲内で、Claude は既存のファイルを読み込んだり、修正したり、新しいアーティファクトを作成したり、結果を直接ディスクに書き戻したりすることができます。この設計により、Claude はタスクを計画し、それらをサブタスクに分割し、それらを順次または並行して (多くの場合、長時間のセッションにわたって) 実行できます。

このアプローチの強みは明らかです。Claude Coworkは、相互に関連する大量のファイルを扱うことができ、他の方法では手動での調整が必要となる作業を実行できるということです。トレードオフは、デフォルトではコンテキストが広く、システムはユーザーの判断、明確な指示、注意深い監視によってミスが連鎖するのを防ぐことです。

クセって何？

久瀬 同じ問題に別の角度からアプローチします。Kuse は AI にファイルシステムへの環境アクセスを許可するのではなく、ブラウザベースのワークスペース内で意図的に入力を選択するように構築されています。

ユーザーは、AIに利用させたい資料を明示的にアップロードまたは参照します。AI のコンテキストはそうしたインプットに限定され、それ以上でもそれ以下でもありません。そこから、Kuseは精選されたコンテキストを、Excelファイル、文書、PDF、HTML出力などの構造化されたプロフェッショナルな成果物に変えることに注力します。

この設計には、コンテキストはAIによって推測されるのではなく、人間が定義すべきであるという信念が反映されています。Kuseは予測可能性、レビュー可能性、コラボレーションを優先し、ローカルファイルシステムや無関係な資料を公開することなく、チームメイトやクライアントとアウトプットを簡単に共有できるようにしています。

機能の内部:コンテキストのスコープが実際にどのように設定されるか

クロード・コワーク:フォルダレベルの認識

Claude Coworkでは、コンテキストはフォルダから始まります。ユーザーがアクセスを許可すると、Claude はそのディレクトリ内のすべてのファイルを調べて、特定のタスクにとってどのファイルが重要かを自分で理解できるようになります。これは、情報が多くの文書にわたって断片化されていて、その結果にファイル間の関係が不可欠な場合に特に効果的です。

ただし、この力には複雑さが伴います。AI は関連性を推測する必要があるため、コンテキストにノイズが多くなる可能性があります。あいまいな指示は意図しない編集につながり、エラーは気付かないうちに複数のファイルに波及する可能性があります。クロードは計画を明らかにし、大きな行動を取る前に質問することでこれらのリスクを軽減していますが、範囲自体は意図的に広いままです。

Kuse: 明示的なファイルレベルのコンテキスト

Kuseは意図的に範囲を狭めています。コンテキストはファイルレベルまたは入力セットレベルで定義され、ユーザーが明示的に提供していないものは AI には見えません。これにより、特に精度が重要な場合に、出力の予測が容易になり、検証が容易になります。

Kuseは、一度に1つのドキュメントまたはデータセットを深く操作できるように最適化することで、探索よりも構造と明確さを重視しています。AI はファイルシステム内を動き回ったり、何が関連するのかを推測したりはしません。代わりに、明確に制限された入力から高品質のアウトプットを生成することに重点を置いています。このトレードオフは、制御と信頼性に有利なトレードオフです。

機能の比較:ファイルスコープとコンテキストコントロール

どちらのアプローチが効果的ですか？

その答えは、AIにどれだけの自律性を持たせたいか、そしてどれだけの責任をAIに任せたいかによって決まります。

AIエージェントが多数のローカルファイルを対象に推論し、主導権を握り、実行時間の長いタスクを最小限の人的介入で実行する必要がある場合、Claude Coworkの幅広い対象範囲は大きなアドバンテージとなります。

予測可能性、安全性、境界の明確化が優先される場合、特にコラボレーション、規制、またはクライアント向けのワークフローでは、KUSEの明示的なコンテキストコントロールの方が適していることがよくあります。

ファイナルテイク

クロード・コワークは、コンテキストを AI が探索できるものとして扱います。

Kuseはコンテキストを人間が定義すべきものとして扱います。

どちらの哲学も普遍的に優れているわけではありません。これらは、さまざまなタイプの作業、さまざまなリスク許容度、AI の自律性に対するさまざまな期待に合わせて最適化されています。

AIが支援よりも実行に近づき続けるにつれて、ツールがどのようにコンテキストをスコープして制御するかを理解することは、ツールを支えるモデルよりも重要になる可能性があります。

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