【原因はバグでした】最近Claudeの調子が悪かった本当の理由｜Anthropic公式発表を分かりやすく解説

「あれ、最近Claudeの答えがイマイチだな…」「なんだか前より賢くなくなった？」「英語で質問したのに、たまに変な文字が混じる…」

もしあなたがClaudeを日常的に使っているなら、ここ1ヶ月ほど、こんな風に感じていたかもしれません。

その違和感、あなたの気のせいではありませんでした。

実は2025年の8月から9月にかけて、Claudeは3つの複雑なインフラ関連のバグに見舞われていたのです。

開発元であるAnthropic社は、この問題について異例とも言えるほど詳細な技術レポートを公開し、何が起こったのか、なぜ解決に時間がかかったのか、そして今後どう改善していくのかを包み隠さず説明しました。

この記事では、その公式発表の内容を誰にでも分かるように、そして「なぜこの一件で、むしろClaudeへの信頼が増したのか」という視点も交えて、徹底的に解説していきます。

あなたの愛用するAIアシスタントの裏側で起きていた、知られざるドラマを覗いてみませんか？

多くのユーザーが感じていた品質の低下。それは「サーバーが混雑しているから」とか「AIの気まぐれ」といった曖昧なものではありませんでした。

Anthropic社はレポートの冒頭で、こう断言しています。

私たちは需要、時間帯、サーバー負荷を理由にモデルの品質を下げることは決してありません。ユーザーから報告された問題は、インフラのバグのみが原因でした。

つまり、私たちが感じていた性能の低下は、明確な「異常事態」だったのです。

では、一体どんな異常が起きていたのでしょうか？

問題の原因は、1つではありませんでした。性質の異なる3つのバグが、まるで示し合わせたかのようにほぼ同時期に発生し、重なり合っていたのです。これが原因の特定を非常に難しくしました。

出典: Anthropic公式ブログ

一つずつ、何が起きていたのかを簡単に見ていきましょう。

いつから？: 8月5日から
何が起きた？: 一部のリクエストが、本来送られるべきではない、まだ準備中の「100万トークン対応の超巨大サーバー」に間違って送られてしまう問題が発生しました。
例えるなら: 短距離走の選手に、いきなり「さあ、フルマラソンを走ってください」と無茶振りしてしまうようなもの。専門外のタスクを振られたサーバーは、最適なパフォーマンスを発揮できず、結果として回答の品質が落ちてしまいました。
厄介な点: このルーティングは「粘着性」があったため、一度間違ったサーバーに繋がると、その後のやり取りもずっと同じサーバーに送られ続け、特定のユーザーだけが「ずっと調子が悪い」と感じる原因になりました。

いつから？: 8月25日から
何が起きた？: AIが言葉を生成する過程で、ある最適化の設定ミスにより、通常ではありえない単語（トークン）が選ばれてしまうエラーが発生しました。
例えるなら: 真剣なプレゼンの途中で、プレゼンターが突然「สวัสดี（サワディー）」とタイ語で挨拶を挟んでしまうようなもの。英語のプロンプトに対して、文脈と無関係なタイ語や中国語が混じったり、コードに明らかな構文エラーが生まれたりしました。

いつから？: 8月25日から
何が起きた？: AIが次にどの単語を選ぶか計算する際、計算の「翻訳者」であるコンパイラ（XLA:TPU）に潜んでいたバグが作動してしまいました。
例えるなら: 非常に優秀な計算機が、特定の条件下でのみ、なぜか最も重要な数字を見落として計算してしまうようなもの。これにより、AIは最適とは言えない単語を選んでしまい、回答全体の質が低下しました。

これらの問題が複雑に絡み合い、あるユーザーは大丈夫なのに、別のユーザーは深刻な問題を経験するという、混乱した状況を生み出していたのです。

これだけの問題が起きていたのに、なぜすぐに見つけられなかったのでしょうか？ Anthropic社は、その理由も正直に明かしています。

デメリット①：社内の評価システムが問題を捉えきれなかった
- 通常の品質チェックでは、今回のような「特定の条件下で稀に発生する」バグを検出することができませんでした。AIは多少の間違いがあっても、うまく自分で話を修正してしまうため、評価スコア上は問題が見えにくかったのです。
デメリット②：ユーザーのプライバシー保護が調査を難しくした
- Anthropicはユーザーのプライバシーを非常に重視しており、エンジニアがユーザーの会話履歴を自由に閲覧することは固く禁じられています。これは素晴らしいことですが、一方で「どんなやり取りでバグが発生したのか」を具体的に再現するのが難しく、調査の壁になっていました。

これらの反省点は、私たちユーザーにとっては、むしろポジティブに捉えることができます。社内の評価システムが不十分だったことを認めて改善を約束し、何よりも私たちのプライバシーを優先する姿勢を貫いてくれた。この誠実さこそ、私たちがClaudeを信頼できる大きな理由ではないでしょうか。

反省だけでは意味がありません。Anthropicは、具体的な再発防止策を打ち出しています。

より高感度な評価を: 今回のような微妙な品質低下も検知できる、新しい評価システムを開発・導入します。
本番環境での常時監視: テスト環境だけでなく、私たちが実際に使っている本番のシステムでも、常に品質評価を実行し続けます。
高速なデバッグツール: ユーザーのプライバシーを守りながら、バグの報告を迅速に調査・修正できる新しいツールを開発します。
ユーザーからのフィードバック: 今回、問題解決の大きな手がかりとなったのは、ユーザーからの「おかしい」という声でした。今後もフィードバックを重視し、迅速に対応できる体制を強化します。