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FORWARD DEPLOYED ENGINEER

FDE 基礎読本

Claude と Databricks の最新動向と、FDE の基礎知識

Claude基礎知識

できること・苦手なこと

期待値を合わせるために、得意なことと、仕組みで補うべきことを整理する。

はじめに

導入がうまくいかない原因の多くは、期待値のずれです。得意なことと、仕組みで補うべきことを先に共有しておきます。

得意なこと

長い文書を読んで要約・比較すること(現行の主要モデルは 100 万トークンまで扱えます)、文章の作成と書き換え、コードの作成と修正、画像の内容を読み取ることなどです。

仕組みで補うこと

知識には締め切りがあり、それより新しい出来事は知りません。最新の情報や社内の情報は、検索や RAG で渡します。

正確な計算や集計は、ツール(計算用のコードやデータベース)に任せます。

出力は毎回同じとは限らず、もっともらしい誤りが混ざることもあります。根拠の引用を求める、評価用のデータで品質を測り続ける、重要な判断は人が確認する、といった仕組みで補います。

入出力は文章で、画像を生成するモデルではありません。

公式の情報

2026年10月7日時点の公式の情報をもとにしています。内容は更新されることがあるため、最新の版を確かめてください。