クロード・コードは画像を見ることができるのか？そして2025年でそれはどのように機能するのか？

CometAPI
AnnaAug 11, 2025
クロード・コードは画像を見ることができるのか？そして2025年でそれはどのように機能するのか？

人工知能ツールは急速に進化しており、エンジニア、製品マネージャー、技術バイヤーが繰り返し尋ねる質問の 1 つはシンプルです。 Claude、特にAnthropicのコマンドラインツール「Claude Code」は実際に 画像を取得し、コーディングワークフローで有意義に活用するにはどうすればよいでしょうか? この長文の記事では、最新の公式リリース、製品ドキュメント、実際のレポート（Anthropic の 2025 年 4.1 月の Opus 3 ロールアウトと既存の Claude 4/XNUMX ビジョン スタックを含む）を統合して、明確で実用的な回答、例、注意事項、推奨されるワークフローを示します。

Claude における「ビジョン」とは何ですか? また、どの Claude モデルがイメージをサポートしていますか?

どの Claude モデルが画像をサポートしていますか?

いくつかのクロードモデルファミリーには、現在 ビジョン （画像入力）機能。Anthropicの公開ドキュメントとモデルの発表では、Claude 3.xとClaude 4が画像入力と視覚的推論をサポートしていることが明確に説明されています。モデルは画像ファイルを受け入れ、OCRを実行し、グラフや図を解釈し、視覚情報をテキストやコード出力に組み込むことができます。

クロードにとって「ビジョン」とは何か

Anthropicがモデルに「ビジョン」があると言う場合、それはモデルがユーザーリクエストの一部として画像を受け取り、その画像から情報を参照または抽出するテキスト（またはコード）を返すことを意味します。ビジョンが役立つ典型的なタスクには以下が含まれます。

  • スクリーンショット内のテキストを読み取り (OCR)、抽出したテキストまたは構造化データを返します。
  • グラフ、表、または図を解釈して傾向をまとめたり、グラフを再現するためのコードを作成したりします。
  • UI モックアップまたはエラー スクリーンショットを調べて、コードの変更、CSS の調整、デバッグ手順を提案します。

これらは単なる仮説的な機能ではありません。Anthropic のモデル カードと製品ドキュメントでは、Sonnet/Opus ファミリのこれらの使用ケースを明示的に評価し、強調しています。

クロード内での画像の表現方法

Claudeは画像をトークン（モデルが処理できる数値表現）に変換し、それらを大きなコンテキストウィンドウ内でテキストトークンと組み合わせます。Anthropicは、画像トークンの推定値の計算方法に関するガイダンスを提供し（単純なヒューリスティックを用いてピクセル領域を定数で割ってトークンコストを推定します）、コストとパフォーマンスを管理するための一般的なベストプラクティスとして、サイズ変更と前処理の重要性を強調しています。言い換えれば、画像は単語と同様にモデル入力のチャンクとなり、コストとコンテキストへの影響が予測可能になります。

カン・クロード CPコード (CLI) はイメージを受け入れ、推論しますか?

はい - Claude Codeは画像を受け入れるモデルで使用できます

クロード・コード は、Anthropicのコマンドライン型エージェントコーディングツールで、開発者にターミナル上で高速なモデル駆動型ワークフローを提供します。Claudeファミリーのクライアントであるため、ビジョンをサポートするモデルバリアント（例：ビジョン対応のSonnet/Opus）を選択すると、ファイルをアップロードするか、API呼び出しで画像を参照することで、インタラクションに画像を組み込むことができます。モデルはテキストとビジュアルの両方のコンテキストで応答します。AnthropicのClaude Code公式概要では、このツールについて説明されており、Claudeモデルファミリーでの動作が示されています。

Claude Codeでの画像の提供方法

Claude Code ワークフローでは、画像が Claude に届く実用的な方法が 2 つあります。

  1. ファイル添付 (ローカル ファイルまたは GUI ラッパーでのドラッグ アンド ドロップ): Web コンソールまたは claude.ai UI ではドラッグ アンド ドロップが可能です。ユーザーからは、Claude Code のローカル ツールまたは IDE 統合との統合時にも同様のファイル ドロップ エクスペリエンスが報告されています。
  2. API / CLI でエンコードされた画像: Anthropicのメッセージ/APIの例では、画像をリクエスト内のbase64形式またはURLで提供する方法を示しています。これはまさに、CLIからプログラム的に画像バイトをモデルに渡す方法です。つまり、Claude Codeは画像ファイルのbase64コンテンツをプロンプトと共に送信し、モデルが推論のために画像を受け取ることができるのです。

実用的なヒント: スクリプトから Claude Code に画像を取り込む予定の場合、ほとんどのチームは画像を base64 に変換してリクエスト ペイロードに含めるか、アクセス可能な URL を指定してモデルに取得させます。

最新のアップデート (Opus 4.1 など) は、Claude Code の画像サポートにどのような影響を与えますか?

最新の Opus モデルは Claude Code ですか?

アントロピックの2025年4.1月のアップデート（Opus XNUMX）では、このリリースは有料ユーザー向けに提供され、 クロード・コードOpus 4.1は、エージェントタスクとコーディングパフォーマンスを向上させ、コード生成と画像認識を組み合わせたワークフローにメリットをもたらします。Opus 4.1を選択してClaude Codeを実行すると、優れたコーディング能力とClaude 3/4ファミリーのビジョン機能を継承したモデルを使用することになります。

それがなぜ重要なのか

画像理解と「クラス最高」のコーディング モデルを組み合わせることで、次のようなタスクに実質的な変革をもたらすことができます。

  • UI モックアップ (PNG/SVG) を React コンポーネントまたは CSS スニペットに変換します。
  • ブラウザ エラー + スタック トレースのスクリーンショットを撮り、再現可能なテストまたはコード パッチを作成します。
  • 複雑なアーキテクチャ図を分析し、デプロイメント マニフェストまたはスキャフォールディング コードを自動生成します。

Opus 4.x では、長時間実行されるエージェント ワークフローと複雑なコード編集が優先されるため、Claude Code にイメージを取り込むと、以前の機能の低いモデル バージョンよりも堅牢なマルチステップ出力が生成されるようになりました。

開発者はどのような画像形式、サイズ、制限を予想すべきでしょうか?

サポートされている形式と推奨サイズ

Anthropicのサポートドキュメントには、標準的な画像形式（jpeg、png、gif、webp）と実用的な制限（ファイルサイズと解像度）が記載されています。最良の結果を得るには、画像を十分に大きく（例えば、詳細な視覚的なタスクの場合は1000×1000ピクセル以上）、プラットフォームの制限（30MBなどの上限や、ユーザーUIの最大ピクセルサイズなど）を超えないようにすることが推奨されています。APIまたはCLIを介して統合する場合は、base64にエンコードし、ペイロードがアカウントまたはAPIの制限内に収まるようにするのが適切なパターンです。

運用上の注意点と製品ごとの割り当て

  • アップロードクォータと会話ごとの制限: コミュニティレポートやサポートスレッドによると、会話ごとまたはアカウントごとに画像アップロードの制限があることが示されています（これらの制限は時間の経過とともに変更される可能性があり、サブスクリプションレベルによっても異なります）。画像スループットが増加すると予想される場合は、アカウントの制限をテストし、ファイルAPIまたは外部ストレージを介して画像を一括処理することを検討してください。
  • 大きな画像は拒否されるか、前処理が必要になる場合があります。 一部のサードパーティの比較やユーザーレポートでは、Claude Code は非常に大きな画像を自動的にサイズ変更/前処理しないという指摘があり、送信前にダウンサンプリングが必要になる場合があります。これは自動化や CI パイプラインにおいて重要です。

API/CLI リクエストでは画像入力はどのように表現されますか (実例)?

基本的な流れ

  1. スクリプトまたは CLI でイメージ ファイルを読み取ります。
  2. base64 に変換するか、アクセス可能なストレージにアップロードして URL を渡します。
  3. メッセージ本文に、タスクを説明するプロンプトとともに画像ペイロードを含めます（例：「これが私のアプリのスクリーンショットです。位置がずれているボタンを修正するための最小限のコード差分を提案してください」）。
  4. モデルはテキスト (説明、差分、コード) を返し、解析できる構造化された出力が含まれる場合があります。

例(cometapi のベース URL とキーを使用):

sh# encode local image to base64 (POSIX shell)

IMAGE_PATH="./screenshots/login.png"
IMAGE_BASE64=$(base64 -w 0 "$IMAGE_PATH") # on macOS use base64 without -w or use pv to format

API_KEY="YOUR_CometAPI_API_KEY"
API_URL="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # placeholder endpoint

cat <<EOF > payload.json
{
  "model": "claude-opus-4-1-20250805",   "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "base64",
            "media_type": "image/png",
            "data": "$IMAGE_BASE64"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "Here's a screenshot of a misaligned login button. Provide a minimal CSS diff that fixes it."
        }
      ]
    }
  ]
}
EOF

curl -s -X POST "$API_URL" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @payload.json

注: Anthropicドキュメントに示されているメッセージAPIパターンを使用します。画像ブロックの source.type 多分 base64 or url.

コーディングタスクにおけるクロードの画像理解はどの程度信頼できるのでしょうか?

強み

  • 高レベルの視覚的推論: クロードは、チャートの解釈、スクリーンショットからのテキスト抽出、そしてコード生成に役立つ用語を用いたビジュアルレイアウトの説明に優れています。AnthropicのSonnetシリーズは、OCRやチャート解釈といった視覚的なタスクにおいて明確なベンチマークテストを実施しました。
  • エンドツーエンドのエージェントワークフロー: Opus 4.xとClaude Codeを組み合わせることで、モデルが画像を検査し、コードを提案し、テストを実行し、反復処理するマルチステップパイプラインを実行できます。これは、UIやドキュメントからコードを生成するワークフローにおいて特に強力です。

制限と故障モード

  • 幻覚的な詳細。 視覚的な手がかりがない場合、モデルはもっともらしいが正しくないラベルやコードを作成する可能性があります。
  • トークンとコンテキストの制約。 非常に大きい画像や高解像度の画像が多数あると、実用的なトークン予算を使い果たしてしまう可能性があります。サイズ変更とトリミングが役立ちます。
  • 画像の曖昧さ。 コントラストが低い、遮蔽されている、または部分的なビューは、モデルが不完全に解決される曖昧さを生み出します。
  • ドメインシフト。 一般的な画像でトレーニングされたモデルは、微調整やドメイン アダプターなしでは、ドメイン固有の画像 (医療スキャン、特殊なエンジニアリング スケマティック) ではパフォーマンスが低下する可能性があります。

画像駆動型の Claude Code ワークフローを統合するためのベスト プラクティスは何ですか?

プロンプトとコンテキスト

  • 画像とともに簡潔で明確な指示を提供します。例: 「X-Y 座標で目に見える位置合わせの問題を修正する最小限のパッチを返します。」
  • 可能な場合はテキストのコンテキストを提供します。関連するソース ファイル名、環境 (ブラウザー、OS)、および必要な出力形式 (diff、テスト、コード ブロック) を含めます。

ツールとパイプラインのパターン

  • 画像の前処理 適切なサイズに調整し、関連する領域に切り取ってから送信します。これにより、API コストが削減され、精度が向上します。
  • ファイルAPIを使用する 複数のステップにわたって複数の画像が必要な場合は、繰り返しアップロードするのではなく、一度アップロードして参照します。
  • 検証を自動化: 生成されたコードに対して、CI でユニット テストと視覚的な回帰チェックを自動的に実行します。

UXと開発者の人間工学

  • Claude CodeをIDE拡張機能やターミナルマルチプレクサワークフローと組み合わせることで、画像の貼り付け、スクリーンショットへの注釈付け、パッチの承認/拒否などを簡単に行うことができます。早期導入者からの報告によると、ドラッグ＆ドロップとクリップボードへの貼り付けワークフローは既に一般的になっています。

結論 — チームは画像対応の Claude Code をいつ、どのように使用すべきでしょうか?

要するに： 視覚的な入力がコーディング作業に大きく役立つ場合に使用します。 UIのリバースエンジニアリング、スクリーンショットのデバッグ、チャートからのデータ抽出、ビジュアルデザインのコード変換など、Claude Codeとビジョン対応Claudeモデル（Sonnet/Opusファミリー、Opus 4.1アップデートを含む）を組み合わせることで、実用的かつ本番環境対応のツールが実現します。統合はAPI（base64またはURL画像）、claude.ai UI、そしてClaude Code CLIを通じてサポートされるため、ターミナルでプロトタイプを作成し、Files APIとCIパイプラインを使用してスケールアップすることが可能です。

スタートガイド

CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。

開発者はアクセスできる クロード・ソネット 4, クロード・オーパス4 および クロード・オーパス4.1 　 コメットAPI掲載されている最新モデルのバージョンは、記事の公開日時点のものです。まずは、モデルの機能をご確認ください。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。

CometAPI は、claude コード プロキシも提供します。 も参照してください CometAPI 経由で Claude Code をインストールして実行する方法

もっと読む

1つのAPIで500以上のモデル

最大20%オフ