AIに何かをお願いするとき、昔ほどプロンプトを凝る必要はなくなってきました
それでも、Claude Code の CLAUDE.md みたいな「AIが読み込むファイル」は、今もマークダウン(Markdown)で書くのが定番なんです

マークダウンは、記号をちょっと添えるだけで見出しや箇条書きを表せる書き方です
これを覚えておくと、大きく2つの場面で役に立ちます

• AIに構造を正しく伝える:見出しや箇条書きで整理して渡すと、話の区切りが伝わりやすい
• AIが作ったmdファイルを読める・直せる:CLAUDE.md や README.md を開いても慌てずに済む

この記事では、チャットでよく打つ基本記法から、チャットでは出番が少ないけどmdファイルで頻出の記法まで、初心者向けにまとめて解説します
Claudeそのものの使い方はClaudeの使い方(初心者向け)でも扱っているので、あわせてどうぞ

ジャベ雄

記号は10個ほど覚えれば、たいていの場面をカバーできます

そもそもマークダウンとは?

いちばんの狙いは読みやすさで、記号付きのテキストのままでも人がすっと読めるように作られています
だからこそ、人が編集して、AIも読む、という使い方に向いていて、CLAUDE.md のような設定ファイルにも採用されています

まずは、記号とそれが表す構造の対応をざっと見ておきましょう
細かい書き方は次の章でまとめて扱います

作ったのは John Gruber という人で、2004年に考案しました
Aaron Swartz も相談役として関わりましたが、共同作者というより協力者という立ち位置です
その後、実装ごとの挙動のズレをそろえる CommonMark という標準仕様も整備されています

拡張子の .md がマークダウンで書かれたファイルの目印で、CLAUDE.md 以外に README.md や AGENTS.md などでも使われます
Claude Code の設定ファイルの中身は、Claude Code 設定ファイル早見表にまとめています

ジャベ雄

まずは「記号で構造を書くテキスト」とだけ覚えておけば十分です

マークダウンの記法一覧

ここからは、マークダウンの記法をよく使う順に3段階でまとめます
「まず覚える」「mdファイルで頻出」「AIのmdで見かける」の順なので、上から読んでいけば無理なく身につきます

必須 – まず覚える

チャットでもmdファイルでも出番が多い、土台の6つです
まずはこの書き方から押さえましょう

# 見出し1
## 見出し2

- 箇条書き
- もうひとつ

1. 番号つき
2. その次

**太字** と *斜体*

`インラインコード`

[リンクの文字](https://example.com)

• 見出し:行頭に # と半角スペース、# の数でレベルが決まる、話題の区切りを示す(# の直後の半角スペースは省かない)
• 箇条書き:行頭に – と半角スペース、並列の項目を並べる
• 番号リスト:1. の形、手順に使う、番号は打ち間違えても表示は自動で連番になる
• 太字・斜体:記号2つで太字、1つで斜体、強調したい語に(単語の途中はアスタリスクが安全)
• インラインコード:バッククォート1つで囲む、コマンドやファイル名を文中で見せる
• リンク:角カッコに表示テキスト、続けて丸カッコにURL

ジャベ雄

この6つが打てれば、日常のやり取りはほぼ回せます

よく使う – mdファイルで頻出

CLAUDE.md や README.md でよく見る、少し長めの記法です
チャットでは出番が少なくても、ファイルを読むなら押さえておきたいところ

```python
print("hello")
```

> 引用文はこう書きます

---

| 列A | 列B |
| --- | --- |
| あ  | い  |

- 親の項目
  - 子の項目(半角スペースで下げる)

• フェンスドコードブロック:バッククォート3つで前後をはさむ、先頭に python などの言語名を書くとハイライトの合図になる、コードのかたまりを見せる、AIが吐くmdで頻出
• 引用:行頭に大なり記号、注記や引用文に使う
• 表:縦棒で区切り、見出しの下に区切り行を1本入れる(GFM拡張、対応環境でだけ効く、詳しくは次の章)
• 水平線:ハイフンを3つ以上並べた単独行、話題の切れ目に
• 箇条書きのネスト:子の項目を半角スペース2〜4個下げて揃える、入れ子の階層を表す(下げ幅は環境で違うので揃えるのが大事)

知っておいた方がいい – AIのmdで見かける

自分で書く機会は少なくても、AIが生成したmdには顔を出す記法です
読めれば、崩さず直せます

- [ ] 未完了のタスク
- [x] 完了したタスク

~~打ち消し線~~

![代替テキスト](image.png)

[表示テキスト][ref]
[ref]: https://example.com

マークダウンで足りないところは、HTMLをそのまま書けます
AIの生成物では、折りたたみの <details> や改行の <br> あたりでよく見かけます

段落の途中で改行<br>したいとき

<details>
<summary>クリックで開く</summary>
折りたたみの中身
</details>

• チェックリスト:角カッコの中を空白で未完了、エックスで完了、ToDoに使う(GFM拡張、対応環境でだけ効く)
• 打ち消し線:チルダ2つで前後を囲む、消し込みの表現に(GFM拡張、対応環境でだけ効く)
• 画像:リンクの先頭にビックリマークを付ける、代替テキストとURLを続ける
• 参照リンク:本文は角カッコにラベル、別の行で「ラベルとコロンとURL」を定義する、リンクが多い文書向け
• エスケープ:記号の直前にバックスラッシュ、意図しない装飾を止める(くわしくは「よくある崩れ」の章で)
• HTML直書き:改行の <br> や折りたたみの <details> など、HTMLをそのまま書ける
• setext見出し:テキストの下に イコール3つ でH1、ハイフン3つ でH2、古いmdで見かけることがある

最後に、ここまでの記法を早見表にまとめます
「どこで使うか」は チャット / mdファイル / AIが生成 の3つに分け、○=よく使う・△=たまに・×=ほぼ出ない の目安で示しました
迷ったらここに戻ってきてください

ここまでで、表・チェックリスト・打ち消し線には「GFM拡張」と付けました
これが効くかどうかは貼り先しだいで、その仕組みは次の章で整理します

ジャベ雄

全部を丸暗記せず、早見表で引きながらで十分です

素のマークダウンとGFM拡張・環境依存の違い

「同じ書き方なのに、効いたり効かなかったりする」
これがマークダウン最初のつまずきで、答えは記法が3つの層に分かれていることにあります

3層というのは、素のMarkdown(CommonMarkコア)/ GFM拡張 / 表示環境依存 の3つです
ざっくり表にするとこうなります

CommonMark は、実装ごとにバラバラだったマークダウンの挙動を、あいまいさなく決めた標準仕様です
ここに入っている記法は、だいたいどの環境でも同じように効きます

いっぽう GFM(GitHub Flavored Markdown)は、GitHubがCommonMarkに独自の拡張を足したものです
表・タスクリスト・打ち消し線・URL自動リンクは、この拡張にあたります
つまり対応している環境でしか効かないことがあるんです

身近な例だと、GitHubで書いたタスクリスト付きのメモを、GFMに対応していないメモアプリに貼るとします
すると、チェックボックスが出ずに角カッコがそのまま残ることがあります
記法が悪いわけではなく、貼り先がその拡張に対応していないだけ、というケースです

もうひとつ紛らわしいのが、コードの色付けです
言語名を書く「記法」自体はCommonMarkコアなので素のマークダウンの範囲ですが、実際に色を付けるかどうかは表示する側しだいです
だから「言語名を書いたのに色が付かない」ことも起こります

ジャベ雄

効いたり効かなかったりの正体は、この3層の切り分けです

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AIに構造を正しく伝えるマークダウンのコツ

ここからが、AIとマークダウンを組み合わせる本題です
結論から言うと、見出しと箇条書きで整理して渡すだけで、AIの読み違いはかなり減ります

これは私の体感だけの話ではなくて、Anthropicの公式ドキュメントでもそう案内されています
CLAUDE.md を書くときは「構造化のために見出しと箇条書きで指示をまとめる」ことが推奨されていて、公式は「Claudeは人と同じように構造をスキャンする」と説明しています

なぜ構造が効くかというと、見出しや箇条書きは「ここで話題が変わる」「ここは並列の項目」という区切りを、記号で分かるようにしてくれるからです
人が流し読みするときの手がかりと同じものを、AIにも渡しているイメージで捉えると分かりやすいです

だらだら続く長い文章より、区切られた見出しのほうが追いやすい、というわけです
やることはシンプルで、次の3つを意識するだけで整います

たとえば「まずAをして、次にBをして、最後にCを確認して」とベタ書きするより、手順を箇条書きで1つずつ並べたほうが、AIは順番を取り違えにくくなります
渡す前に自分でざっと読み返して、区切りが見えるかを確かめるのがコツです

逆に、全部を1つの長い段落に詰め込むと、どこが指示でどこが補足か分かりにくくなります
難しく考えず、話題ごとに見出しを立てて、並ぶものは箇条書きにする
それだけでAIに渡す情報がぐっと整理されます

コードフェンスの区切りも、AIに渡すときに効いてきます
コマンドや設定を三連バッククォートで囲んでおくと、そこが「そのまま扱うコード」だとAIに伝わり、説明文と混ざって解釈される事故が減ります
短い1行でも、コードはコードとして囲っておくと安全です

Claude Code の拡張機構そのものに興味が出たら、Claude Code 拡張機構入門もあわせてどうぞ

ジャベ雄

見出しと箇条書きを足すだけで、読み違いがぐっと減ります

AIが作ったmdファイルを読む・直すコツ

AIに任せていると、CLAUDE.md のようなmdファイルをAI自身が書いてくれる場面が増えてきます
中身を読めるようになると、気になったところを自分で微調整できます

たとえば、こんな中身のCLAUDE.md があったとします

# プロジェクトの前提

このプロジェクトは Python 製の集計ツールです

## コーディング規約

- インデントはスペース4つ
- 文字コードは UTF-8

## やってほしいこと

1. まずテストを書く
2. それから実装する

読み方はシンプルです
# ではじまる行が見出し(話題の区切り)、– や数字ではじまる行が箇条書き
あとはふつうの文章、と分けて読めば構造がつかめます

直すときに崩れやすいのは、見出しの記号やインデントのあたりです
1行いじったら、エディタのプレビューで表示が崩れていないかを確認すると安心です

特に、見出しの # と本文のあいだの空行や、箇条書きのインデントは崩しやすいところです
コピペで持ってくると全角スペースが紛れ込むこともあるので、貼ったあとに一度プレビューを見ておくと、そのまま進めて大丈夫か判断できます

読むときのコツとして、インデント(行頭の字下げ)にも注目すると構造がつかみやすくなります
字下げされた箇条書きは、上の項目のさらに細かい中身、という入れ子の関係を表しています
ここが半端にずれていると階層を取り違えやすいので、直すときは字下げの幅をそろえておくと崩れにくくなります

「触るのはちょっと怖い」というときは、直し方をClaude自身に頼んでしまうのが早いです
ただし丸投げにはせず、書き込む前に直した内容を提示してもらうようにすると、意図しない変更を防げます

ジャベ雄

自信がないときは、直し方をClaudeに聞いてしまうのが早いです

マークダウンでよくある崩れとつまずき対処

最後に、初心者がつまずきやすい「崩れ」を、症状・原因・直し方でまとめておきます
ほとんどは記号のまわりを半角スペースで揃えると解決します

いくつか補足します
行末の半角スペース2個は目に見えないうえ、エディタが保存時に勝手に消すことがあります
強制的に改行したいなら、行末にバックスラッシュ \ を置く方法もあります
改行が消えて困るときは、空行で段落を分けるか <br> を使うのが無難です

全角スペースは日本語入力あるあるの落とし穴です
マークダウンの記法は半角スペースを前提にしているので、# の後などに全角スペースが入ると認識されないことがあります
「なぜか効かない」ときは、いちど半角に打ち直してみてください

エスケープも覚えておくと便利です
たとえば商品名に付けたアスタリスクが2つ並ぶと太字の記号と解釈されたり、変数名の my_var_name に含まれるアンダースコアが斜体の合図とみなされて、途中が斜体に化けたりします
そのまま文字として出したいときは、記号の直前にバックスラッシュを1つ足すと、装飾が発動しなくなります

表がうまく出ないときは、直す前に貼り先がGFMに対応しているかをまず確かめてください
対応していれば、各行で縦棒の数をそろえて、見出しの下に区切り行を1本入れれば整います
列の中で縦棒そのものを文字として使いたいときは、その縦棒の前にもバックスラッシュを足すと、区切りと勘違いされずに済みます

ジャベ雄

崩れの大半は、半角スペースで揃えると直ります

まとめ

マークダウンは、記号を少し添えるだけで構造を表せる書き方です
AIに指示を渡すときも、AIが書いたmdファイルを読むときも、同じ記法が土台になります

• まずは見出し・箇条書き・太字・リンクの基本記法から
• 表やタスクリストは GFM拡張=対応環境だけで効く
• AIに渡すときは見出しと箇条書きで構造を整理する
• 崩れたら半角スペースで揃える・プレビューで確認・迷ったらClaudeに直してもらう

設定まわりをもう少し知りたくなったら、Claudeデスクトップアプリの設定ガイドもあわせてどうぞ

ジャベ雄

まずは見出しと箇条書きから、気楽に使ってみてください

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Claudeの設定メニュー、開いてみたら項目が多くて、どこを触ればいいのか迷った経験はありませんか？
Claudeデスクトップアプリの設定は、大区分が3つ・その中に中区分が15項目という構成になっています

この記事では、その15項目をまるごと順番に解説していきます
公式ドキュメントで裏を取りながら、初心者がまず押さえたい設定と、うっかり触ると危ない設定を切り分けて紹介するので、設定画面の全体像がつかめるはずです

設定メニューを開いたところ。左に大区分3つ・全15項目が並びます

本題に入る前に、設定メニューの開き方だけ確認しておきます
迷いやすいのは最初の入り口だけで、開いてしまえばあとは区分を切り替えるだけです

まず前提 この画面は「アプリ全体」の設定です

先に大事な前提を1つ
この設定メニューでは、コード開発（Code）やおまかせ作業（Cowork）といった一部の機能だけでなく、Claudeデスクトップアプリ全体の設定ができます

いまのアプリは画面上部がHome と Code の2つのタブに分かれていて、Homeの中でチャットとCoworkを切り替えます
その全部にまたがる設定が、この1つのメニューにまとまっている、というわけです

アプリの構成はわりと頻繁に変わるので、タブの並びは自分の画面で確認してください

ジャベ雄

つまりここは、コード専用ではなくアプリ全体をまとめて調整する場所なんです

設定メニューの全体像 大区分3・中区分15の早見表

細かい話に入る前に、15項目をひとことずつでまとめた早見表を置いておきます
「今どこの話をしているか」を見失ったら、ここに戻ってきてください

この15個を、上から区分ごとにまとめて見ていきます
ぜんぶ触る必要はないので、気になった項目だけ拾い読みしてもらってもかまいません

【設定】プロフィール・外観・アカウント周り

まずは「設定」区分の入り口、一般から
ここは氏名やアバター、そして「Claudeには何とお呼びしてほしいですか？」という呼び名の設定が並びます

意外と便利なのがClaudeへの指示（カスタムインストラクション）です
ここに書いた内容は、チャットでもCoworkでも常に考慮されます
「説明は簡潔に」「コードにはコメントを付けて」のような自分の好みを一度書いておくと、毎回頼まなくてよくなって楽になります

そのすぐ下には外観（テーマ）やチャットフォント、モーションの設定もあります
外観はシステム・ライト・ダークから選べるので、目が疲れにくい方を選んでおくといいです
さらに下には、音声（言語・速度）や、レスポンス完了などの通知のオン・オフも並びます

アカウント・請求・使用量

残り3つはお金とアカウントまわりです

• アカウント … 今のプランの確認や、アカウントの削除ができます（削除はプランによって先に解約が必要）
• 請求 … サブスクの契約状況や支払い方法、プラン変更・解約を扱います
• 使用量 … 今の期間でどれくらい使ったか、上限までの余裕を確認できます

使用量については、Claude Codeの画面でもモデル選択の横にある使用量のリングから、コンテキストの消費とプランの使用状況をのぞけます
プランの使用量は複数の画面で共有される点だけ覚えておくと、数字の見方で混乱しません

【設定】プライバシー ここは最初に確認したい

15項目のなかで、私が「まず一度は開いてほしい」と思うのがプライバシーです
ここには「AIモデルの改善にご協力ください」という、自分の会話をAIの学習（モデル改善）に使うかどうかの切り替えがあります

Free・Pro・Maxのプランでは、このデータ学習のトグルを自分でオフにできます
オフにすると新しい会話は学習に使われず、データの保持も標準の30日になります
逆にオンのまま（学習に協力する）だと、最大5年間保持される設計です

ジャベ雄

仕事の内容を入力する人ほど、まずここのトグルを確認しておくのがおすすめです

プライバシーの「AIモデルの改善にご協力ください」が、会話を学習に使うかのスイッチです

【設定】機能 使える道具のオン・オフ

機能のタブは、Claudeが使える道具（能力）のトグルが並ぶ場所です
実機ではいくつかのグループに分かれていて、代表的なのはこのあたりです

• メモリー … 過去のチャットを検索・参照させるか、履歴からメモリーを作るか
• アーティファクト … コードや文書・図を、チャットの隣のパネルに描き出す
• インライン可視化 … 会話の中に直接グラフや図を出す
• クラウドコード実行とファイル作成 … サーバー上でコードを動かして資料やPDFを作る（スキルの利用に必要）
• ツールアクセスモード … 新しい会話でコネクターの道具をどう読み込むか

ひとつ注意点
ウェブ検索やリサーチ、拡張思考のオン・オフは、この「機能」タブではなくチャット入力欄のスイッチ側で切り替えます
並ぶ項目はプランやバージョンで変わるので、実際は自分の画面で確かめてください

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【設定】Claude Code 権限モードがいちばんの肝

Claude Codeまわりで最初に理解したいのが権限モードです
コーディング作業でClaudeにどこまで自動でやらせるか、を決める仕組みです

ここで大事な注意が1つ
権限モードの切り替えそのものは、設定メニューではなく作業画面（送信ボタンの横のセレクタ）で行います
設定メニューのClaude Code項目でできるのは、主に後述の「許可をバイパス」を使えるようにする開放です

まずは権限モードに何があるのか、表で並べてみます

初心者のうちは、作業画面のセレクタを手動のままにして様子を見るのが安全です
Claudeが何をやろうとしているか、1つずつ確認できるので、動きが読めてきます

混同しやすいのが自動と許可をバイパスの2つ
名前は似ていますが、中身はまったく別物です

自動は、裏で安全チェックを回しながら進める、いわば「安全寄りの自動」です
確認の回数を減らしつつ、危なそうな操作は止めてくれるので、慣れてきた人が作業画面で選ぶ常用モードにしやすいです

権限モードのほかに、使うモデルの選択も作業画面（送信ボタンの横）から切り替えられます
モデルも権限モードも作業の途中で変えられるので、「軽い調べ物は素早いモード、複雑な実装は賢いモード」のように場面で使い分けると効率が上がります

この項目には「許可をバイパス」の開放のほかにも、ブラウザツールのオン・オフ、コーディング画面の見た目（テーマ・フォント）、プルリクエストの自動化、作業用のワークツリーの保存場所など、多くのスイッチがまとまっています
権限まわりの考え方をもっと固めたい人は、Claude Codeのセキュリティ設定や、設定ファイルの早見表の記事も合わせてどうぞ

権限モードの切り替えは作業画面側、設定にあるのは「許可をバイパス」を使えるようにする開放です

【設定】Cowork と Claude in Chrome

比較的新しい2つの機能の設定です
まずCoworkは、タスクを丸ごと渡すと、ファイル・カレンダー・メール・つないだツールを横断して、完了まで進めてくれるおまかせ作業の面です
Claude Codeの一般業務版、と考えると分かりやすいです

Coworkはもともとデスクトップ発の機能ですが、2026年にはWebやスマホにも広がってきました
いまのデスクトップアプリでは、Homeタブの中でチャットと切り替えて使う形になっています（外出先から進捗を見て、続きをあとで受け取る使い方も可能）

もう一つのClaude in Chromeは、Chrome拡張との連携です
設定メニューのこの項目で扱えるのはサイト単位の許可です
すべてのサイトで動かすか（拡張機能を許可）と、使わせたくないブロックサイトの登録ができます

一方で「操作のたびに確認するか」といった操作の強さは、設定メニューではなく拡張機能側で選びます

• 都度確認 … 操作のたびに止まって承認を求める（安全寄り）
• 確認なしで実行 … 自分で進め、危なそうなときだけ確認する

購入やアカウント作成のような操作は、そもそも実行できない安全弁も入っています
この機能は進化が速いので、実際の画面は自分の環境で最新を確かめるのが確実です

【デスクトップアプリ】一般・拡張機能・開発者

2つ目の大区分、デスクトップアプリはアプリ本体の設定です
ここは3項目にまとまっています

一般には、スタートアップ時にClaudeを起動するか、システムトレイに常駐させるか、といったアプリ本体の設定が並びます
目玉はコンピュータ使用のトグルで、許可したアプリ上でClaudeが画面を見て、キーボードやマウスを操作できるようになります（既定はオフ、Macだと画面収録などの許可も追加で必要）
ほかに、拒否するアプリの登録や、作業後にウィンドウを元に戻すかどうかの設定もここです

拡張機能は、MCP拡張をワンクリックで入れられる仕組みです
以前は設定ファイル（JSON）を手で書く必要がありましたが、専用の拡張ファイルを選ぶだけで導入・管理できるようになっています

ジャベ雄

MCPって何？という人は、拡張機構の入門記事から読むとつかみやすいです

最後の開発者は、作業中のローカルMCPサーバーを追加・管理する項目です
設定ファイルを直接編集する導線や、開発者向けドキュメントへのリンクが置かれた、ちょっと踏み込んだメニューになります

拡張機構やMCPの全体像は、Claude Code拡張機構の入門記事でまとめて解説しているので、そちらも参考にしてください

【カスタマイズ】スキル・コネクタ・プラグインの違い

3つ目の大区分、カスタマイズはClaudeを自分好みに拡張するメニューです
スキル・コネクタ・プラグインの3つが並びますが、名前が似ていて混乱しやすいので、違いを表で整理します

ざっくり言うと、スキルが個別の能力・コネクタが外部連携・プラグインがそれらの詰め合わせ、という関係です
どれもカスタマイズメニューの「＋」ボタンから一覧を開いて、インストールや接続を進める流れになっています

スキルは関連する場面で自動で読み込まれるほか、入力欄で「/」を打って手動で呼び出すこともできます
コネクタはつなぎたいサービスで認証すれば、Claudeがそのサービスのデータを読んだり操作したりできるようになります

カスタマイズのスキル一覧。同じ並びにコネクタ・プラグインもあります

よくある質問 設定メニューまわり

まとめ まず触る設定・触らない方がいい設定

Claudeデスクトップアプリの設定メニュー15項目を、区分ごとに一周しました
最後に、初心者がまず触るとよい設定と、当面は触らない方がいい設定をまとめておきます

ジャベ雄

全部を触る必要はないので、まずは名前と外観、プライバシーあたりからで十分です

設定画面は更新が速いので、細かい項目名や並びは、この記事を片手に自分の画面で答え合わせしてもらうのがいちばん確実です
Claude自体の使い方から知りたい人は、Claudeの使い方（初心者向け）や、Claude用語集から入ると、設定の意味もより腑に落ちるはずです

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こんにちは、ジャベ雄です

週末恒例のClaude＆Anthropic情報まとめ、第6弾です
前回(2026/6/29週)では Sonnet 5 が無料/Proの新デフォルトになった話や、輸出規制の全面解除を書きましたが、今週は「Claudeを使う自分ごと」に近い話が続きました

先頭に置いたのは本人確認(KYC)の話です
「自分もIDや顔写真を出さないと使えなくなるの?」と不安になった方もいるかもしれませんが、結論から言うと対象はごく一部です
まずそこから、順番にほどいていきます

取り上げるのは次の6つ

• 本人確認(KYC)が7/8発効、対象はフラグが立ったごく一部だけ
• Claude Cowork が web・モバイルに拡張、PCを閉じてもクラウドで継続
• 中国当局が Claude Code に「バックドア」警告、Anthropicは不正利用対策と反論
• Claude Code が v2.1.202〜206 まで更新、システムプロンプト約80%削減の設計思想も
• GPT-5.6 が一般提供、Grok 4.5 も公開、価格性能比の競争へ
• EU AI法の透明性義務が8/2適用へ、規制の潮流も動き出した

前半は本人確認とCowork拡張という手元の話、後半は地政学と規制の綱引きです
温度感が違うので順番に見ていきますね

Claude そのものをこれから触る方は Claudeの使い方(初心者向け) もあわせてどうぞ

Claudeの本人確認が7/8発効、対象はフラグが立ったごく一部

まず今週いちばん反応が大きかった話からです
2026年7月8日に、Claudeの個人向け(消費者版)で本人確認(KYC=身元の確認)のポリシーが発効しました
見出しだけ見ると「全ユーザーがID提出を求められる」と読めてしまいますが、そこは落ち着いて中身を見たいところです

いちばん大事なポイントを先に置きます
全員に必須ではなく、詐欺や不正利用の疑いでフラグが立ったごく一部だけが対象です
しかも、いきなり利用停止(BAN)ではなく「フラグが立つ→本人確認を求められる」という順番だと説明されています

対象になるのは、個人向けの消費者版(Free/Pro/Max)とされています
Team/Enterprise や開発者向けのAPIは対象外とされます
ここは二次的な報道ベースの情報も含むので「〜とされる」くらいの温度で受け取っておくのが安全です

ジャベ雄

まず「ID提出を求められるの?」の答えは、ほとんどの人にとっては来ない、です

提出物はID+セルフィー、処理は第三者のPersona

実際にフラグが立って本人確認を求められた場合、出すものは大きく3つです
政府発行の写真付きID(パスポートや免許証)と、その場で撮るライブのセルフィー、そして顔ジオメトリ(顔の特徴点の距離を数値にしたデータ)です

気になるのは「顔写真やIDをAnthropicに握られるのでは?」という点だと思います
ここは公式の説明があって、確認処理は第三者のPersonaという専門会社が担当します
身分証やセルフィーは Anthropic側では保管せず(Personaが保持)、モデルの学習や広告には使わないとされています
ただし保管期間(いつ消えるか)は公表されていません

「年齢確認」は別の仕組み、成人を未成年と誤判定する話もこちら

ここで混ざりやすいのが、本人確認(KYC)とは別に走っている 年齢確認の仕組みです
この2つはプログラムが違うので、分けて理解しておくと混乱しません

本人確認(Persona経由でID+セルフィー)がフラグ対象のごく一部なのに対し、年齢確認の方は Yoti という別会社が担当し、消費者版は18歳以上に限定する建付けです
自撮りから年齢を推定する方式で、こちらは指標に引っかかると広めに発動します

ときどき話題になる「大人なのに未成年と誤判定されて機能が止まった」というトラブルは、この 年齢確認(Yoti)側の話です
もし止まってしまった場合は、停止通知のリンクやサポートのフォームから政府発行ID+セルフィーで再確認し、それでもダメなら参照番号を添えて手動レビューを依頼する流れになります

背景にあるのは「蒸留」対策

そもそも、なぜ本人確認のような仕組みが要るのかというと、背景には他社が偽アカウントで出力を大量に取得してモデルを「蒸留(答え方をまねて安く再現すること)」する問題があります
第4弾で触れた Alibaba/Qwen 系の告発が、その代表例です

発効前には、顔データを預けることへの抵抗感から一部で反発の声も出ていました
とはいえ大半のユーザーにとっては、フラグが立たなければ従来どおり使えるという理解でよさそうです

Claude Coworkがweb・モバイルに拡張、PCを閉じてもクラウドで継続

ここから前向きな製品ニュースに切り替えます
2026年7月7日に、AnthropicがClaude Cowork(あなたの代わりに手を動かす作業エージェント)を、これまでのデスクトップ版に加えて claude.ai(web)と iPhone/iPad/Android のアプリへ拡張すると発表しました

いちばんのポイントは、動く場所です
タスクは クラウド上で動くので、PCを閉じても・手元の端末をオフラインにしても作業が進みます
判断が必要な場面だけスマホに通知が来て、そこで承認すれば続きを任せられる、という流れです

あわせて、チャット(Claude)とCoworkが1つのホーム画面に統合されました
プロジェクトや成果物(artifacts)を両方から共有できる形です
まずは Max プランのベータから始まり、数週間かけて他のプランへ順次広げていくとされています
ローカルのファイルをがっつり触る深い作業には、これまでどおりデスクトップ版が残ります

ジャベ雄

スマホに承認だけ飛んでくる形なら、外出中でも作業を止めずに済みそうです

利用の9割超は開発以外、事務仕事でこそ使われている

Coworkと聞くと「エンジニア向けのツールでしょ?」と思いがちですが、実際の使われ方は逆でした
Anthropicの利用分析(約120万セッション)をもとにした TechCrunch の記事によると、利用の9割超が開発以外で、ソフト開発の用途は全体の8.7%どまりです

いちばん多いのは業務プロセスやオペレーションで33.4%、次いでコンテンツ制作やコピーライティングが16.4%でした
つまり、コードを書かない事務作業の場面でこそ使われているわけです
「開発者じゃないから関係ない」と距離を置く必要はなさそうです

時限の特典が2つ、いずれも2026年7月時点の話

拡張に合わせて、期間限定の特典も出ています
1つ目は、Coworkの使用上限が8月5日まで二重(doubled)になること
2つ目は、画像・創作モデルの Fable 5 を全有料プランで無料利用できる期間が、当初の7月7日から 7月12日まで5日延長されたことです
この無料期間が終わると、以降はプリペイドの従量課金(100万トークンあたり入力10ドル/出力50ドル)に切り替わります

ちなみに、名前が似ている Microsoft 365 の「Copilot Cowork」は、これとは別の実在する製品です
ニュースを追うときに混ざりやすいので、一度だけそえておきます
Fable 5 そのものを触った感触は Fable 5を1日使ったレビュー にまとめてあります

中国当局がClaude Codeに「バックドア」警告、Anthropicは不正利用対策と反論

後半は業界と地政学の話です
第4弾・第5弾で追ってきた「Qwen蒸留告発→アリババの反発」というサーガが、今週は国の機関を巻き込む段階まで進みました
ここは片方の言い分だけを事実にしないよう、両方の主張を並べて書きます

まず警告した側です
中国の国家脆弱性データベース(NVDB・工業情報化省=MIIT系)が7月8日に、Claude Code の特定バージョン(v2.1.91〜v2.1.196)へ、利用者の位置情報や識別子を無断で外部サーバへ送る「監視の仕組み」が入っているとして、アンインストールかアップグレードを呼びかけました

これに対してAnthropicは、「バックドアではなく、無許可の再販業者による不正利用や蒸留を防ぐための実験的な対策(anti-abuse)」だと反論しています
そもそも中国からの Claude Code 利用は元々許可していない、という立場です
技術者の Thariq Shihipar 氏が「3月に始めた実験で、無許可の再販アカウント対策と蒸留対策が目的」と説明しました

技術的な中身は未検証、コードは7/1に削除されている

報道では、もう少し細かい手口も語られています
システムのタイムゾーン(Asia/Shanghai など)や中国系AIラボのドメイン・API名といったキーワードで「中国からの利用か」を判定し、環境の情報をこっそり埋め込んでいた とされています

ただ、この技術的な手口の出所は6月30日の単独のReddit解析で、独立した検証はまだ取れていません
そのため、タイムゾーン判定やステガノグラフィ(データを画像などに隠す技術)といった細部は「と報じられた」の温度で眺めるのが無難です
問題のコード自体は、露見した翌日の7月1日に削除されたと報じられています

なお、第5弾で「アリババが社員のClaude Code利用を7/10から禁止するかも」と報じられていた件は、予告どおり7月10日に発効したとされています
自社ツールのQoderへ切り替える動きも報じられていますが、こちらは関係者情報ベースの話です

ニュースとしては物々しいですが、私たちが日常で気をつけたいのは、もっと手前のセキュリティ習慣の方だと思っています
Claude Code を安全に使うコツは Claude Codeのセキュリティ5選 にまとめてあります

ジャベ雄

呼び方が「バックドア」か「不正対策」かで印象が変わるので、両方の言い分を並べて見ています

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Claude Code が v2.1.202〜206、システムプロンプトを約80%削減

ここからは手元で使う Claude Code のアップデートです
第5弾の v2.1.201 から進んで、7月6日〜7月9日にかけて v2.1.202 から v2.1.206 まで小刻みに更新されました
派手な新機能というより、安定性と使い勝手を整える号です
数が多いので、初心者にも効きそうな代表だけ拾います

代表的なアップデート3つ

今回の更新から、初心者にも関係しそうなものを3つ選ぶとこんな感じです

v2.1.202 の /code-review まわりは、コマンドの役割も整理されました
/review はサッと1回だけ見る速い版、/code-review は複数のエージェントで手分けしてじっくり見る版、という住み分けです
2026年7月11日時点の最新は v2.1.206 で、それ以降は未確認です

システムプロンプトを約80%削減、という設計思想

バージョン更新とは別に、設計の考え方として面白い話も出ました
Anthropicの Thariq Shihipar 氏が講演で、Claude Code のシステムプロンプト(AIへの前置き指示)を約80%削ったと明かしたのです
ただし、この「約80%」は本人の口頭発言ベースで、公式の計測値として出た数字ではない点は押さえておきたいところです

削った理由が、初心者にも役立つ視点でした
Fable 5 世代のモデルは「指示は少ないほうが力を出す」傾向があり、例を細かく与えすぎると、かえって創造性を縛ってしまうというのです
ルールでガチガチに縛るより、文脈でそっと誘導する方が良い、という発想です

CLAUDE.md や設定ファイルの整理は Claude Code設定ファイル早見表 が参考になります

GPT-5.6が一般提供、Grok 4.5も公開、価格性能比の競争へ

ここからは Claude 以外の動きを軽く2つ
今週は「性能そのものの競争」から「価格と性能のバランス(価格性能比)の競争」へ、という空気を感じさせる発表が続きました

1つ目は OpenAI です
第4弾で「約20社に限定リリース」と書いた GPT-5.6 が、7月9日に一般提供(GA=誰でも使える段階)になりました
Sol(旗艦)/Terra(標準)/Luna(高速・低価格)の3段構成で、100万トークンあたりの料金は Sol が入力5ドル/出力30ドル、Terra が2.5ドル/15ドル、Luna が1ドル/6ドルです

2つ目は SpaceXAI(旧xAI)の Grok 4.5 で、7月8日に公開(一般提供は7月9日)されました
目を引くのは価格で、出力が100万トークンあたり6ドルと、Claude Opus 4.7 の出力25ドルを大きく下回ります(入力2ドル/出力6ドル)

イーロン・マスク氏は「Opus級」と表現していますが、ここは読み方に注意です
この「Opus級」はマスク氏本人の自称で、比較対象も現行の Opus 4.8 ではなく 前世代の Opus 4.7 です
独立したテスターの評価では順位が振るわないという報道もあり、ベンチマークの具体的な数値は割れているので、この記事では断定しません

私たち使う側にとっては、Claude以外の選択肢が価格帯別に増えてきた、というくらいの受け止めでちょうど良さそうです

EU AI法の透明性義務が8/2適用へ、規制の潮流も動き出した

最後は速報というより「規制の潮流」を締めに軽く添えます
EUのAI規制(AI Act)の透明性義務=第50条が、2026年8月2日から適用されます

中身をざっくり言うと、AIと対話していること・AIが作った/加工したコンテンツ(ディープフェイクや公共的な話題を伝えるテキスト)であることを、利用者に分かるよう示す義務です
あわせて、生成物を機械が読める形でマーキングすることも求められます
違反すると 最大1,500万ユーロ、または全世界の年間売上高の3%のいずれか高い方という罰則が設定されています

ここで一つ、誤解しやすい但し書きです
機械可読マーキングの義務(第50条2項)には猶予があり、8月2日より前に出ていた既存のシステムは、マーキングの充足期限が2026年12月2日までとされています
「8月2日から全部のAI生成物に即マーキング必須」ではない、という点は押さえておきたいところです
なお6月10日に公表された実務指針(Code of Practice)は、拘束力のない任意のガイドラインです

これは事業者・EU向けの規制なので、Claudeを使う側の一般ユーザーへの即時の影響は薄めです
ただ、AIを「作る・使う」ときのルールが世界で整い始めている、という潮流は頭の片隅に置いておきたいところです

今週のまとめ:気になった情報6点

今週(2026/7/6週)の Claude 周りで気になった情報を、6点に整理するとこんな感じです

個人的には、今週は本人確認や規制といった「ルール」の話と、Coworkの拡張という「使い勝手」の話が同時に動いた一週間でした
私たちに直接効くのは、Coworkがスマホでも動くようになったことと、Claude Code の連続更新の方です
その裏で、本人確認や各国の規制といった土台のルールも少しずつ形になってきている、と眺めておくとバランスが取れそうです

次回のお知らせ

次回は、本人確認や年齢確認まわりで誤判定のトラブルが広がっていないか、Coworkのモバイル対応が他プランへどこまで降りてきたか、中国バックドア警告のその後、あたりの続報を追いたいと思っています
Claude Code の更新も引き続きこまめに拾います

「今週これ気になったよ」みたいな話題があれば、次週分で拾ってみたいと思っています
引き続きカジュアルに Claude の話題を追っていきますね
ではまた来週末に

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※本記事の情報は2026/7/11時点の公開情報・主要報道をもとにしています
本人確認・Cowork拡張・中国バックドア警告・Claude Code更新・他社モデルの価格やEU AI法とも、一部は二次報道や提案・猶予段階の情報を含むので、正確な条件はその時点の公式発表やHelp Center、公式ドキュメントをご確認ください

PythonでテキストやCSVを読み込もうとしたら、いきなりUnicodeDecodeErrorが出てファイルが開けなかった経験はありませんか？

この文字化けエラーは、Windowsでcp932という日本語向けの文字コードが使われているのが原因です
MacやLinuxではあまり見かけないのに、Windowsだと急に出てくる、あの厄介なやつです

この記事では、まずなぜWindowsで文字化けが起きるのかをほどいてから、今すぐできる対策を整理します
そのうえで、Python 3.15のUTF-8既定化(PEP 686)で、この悩みがどう変わる見込みなのかまで、初心者の方向けに広く浅くまとめていきます

ジャベ雄

文字化けは、原因が分かると対策もすっきり見えてきます

Pythonの文字化けがWindowsで起きる理由(cp932)

結論から言うと、Windowsで文字化けが起きるのは、encodingを指定せずにファイルを開くとWindowsの既定の文字コードcp932で読もうとするからです
そのファイルがUTF-8で保存されていると、cp932では解釈できないバイトが出てきてエラーになる、という流れです

Pythonの公式ドキュメントには、テキストモードでencodingを指定しない場合、使われるエンコーディングはOSに依存すると書かれています
Pythonが内部で今のロケール(地域・言語の設定)に合わせた文字コードを取りに行くので、その結果がプラットフォームによって変わるわけです

日本語Windowsの場合、この既定の文字コードがcp932になります
だから「encodingを書かずにopenする」と、暗黙のうちにcp932で読もうとして、UTF-8のファイルで転ぶんです

MacやLinuxで文字化けが起きにくいのはなぜか

MacやLinuxのようなUnix系のシステムは、ロケールがUTF-8になっていることが多いです
だから既定の文字コードもUTF-8寄りで、UTF-8のファイルをそのまま開いても問題が起きにくいんです

「同じコードなのに、自分のWindowsだと落ちて、同僚のMacだと動く」というすれ違いは、この既定の文字コードの違いから来ています
ただ、MacやLinuxも設定次第ではUTF-8以外になることがあるので、「Unix系なら100%大丈夫」とまでは言い切れません

ジャベ雄

Windowsだけ挙動が違うのは、地域設定の名残なんです

cp932はShift_JISとは別物です

ここで1つ、混同しやすいポイントを押さえておきます
cp932とShift_JISは、似ているけれど同じではありません

cp932は、標準のShift_JISをマイクロソフトがWindows向けに拡張したものです
漢字やひらがなの部分は同じなのですが、丸数字の①のような記号は、Shift_JISとcp932で割り当てられている値が違います

だからWindowsで作られたファイルを読むときは、encoding=”shift_jis”ではなくencoding=”cp932″を指定するのが安全です
shift_jisを指定すると、記号のところで文字化けやエラーが起きることがあります

やっかいなのは、漢字やひらがなが多い文章だと、shift_jisでもそれっぽく読めてしまう場面があることです
普段は問題なく動いていて、丸数字やローマ数字が入ったデータが来たときだけ急に転ぶ、という気づきにくい落とし穴になります

Windows由来と分かっているファイルは、はじめからcp932を指定しておくのが無難です
そうしておけば、拡張された記号が混じっていても取りこぼしなく読めます

UnicodeDecodeErrorの読み方を覚える

まずは実際にエラーを再現してみます
UTF-8で保存したファイルを、encodingを指定せずに開くと、Windowsでは次のようなエラーが出ます

# UTF-8で保存された data.txt を、encodingを書かずに開く
with open("data.txt") as f:
    text = f.read()

# ↓ Windowsだと、こんなエラーが出る
# UnicodeDecodeError: 'cp932' codec can't decode byte 0xef in position 0:
# illegal multibyte sequence

長くて身構えてしまうエラーですが、読む場所は3つだけです
この3か所さえ拾えれば、原因のあたりが付けやすくなります

この例では先頭がBOMなので、position 0の0xefはUTF-8のBOMという印の先頭バイトになっています
cp932で読もうとしたら、いきなり1バイト目で「知らないバイトだ」となって転んだ、というわけです

BOMが無いファイルでも、日本語が先頭付近にあれば同じ種類のエラーが出ます
その場合はpositionが0以外の数字になって、日本語の1文字目のバイトでつまずいた、という読み方になります

末尾のillegal multibyte sequenceは「cp932にない、ありえないバイトの並び」という意味です
ファイルが途中で切れているときはincomplete multibyte sequence(不完全なバイト列)と出ることもあります

ジャベ雄

codec名を見れば、どの文字コードで読もうとしたか一発で分かります

今すぐできる文字化け対策4つと効き方の違い

Python 3.15を待たなくても、今のバージョンで打てる対策があります
大きく4つあって、それぞれ「どこに効くか」が違うので、そこを押さえておくと迷いません

対策1 open()にencodingを明示する(一番のおすすめ)

最優先の対策は、open()にencodingを書くことです
「どの文字コードで読むか」を自分で指定してしまえば、OSの既定に左右されなくなります

# UTF-8のファイルを読む(基本形)
with open("data.txt", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# ExcelなどでできたBOM付きUTF-8のファイルは utf-8-sig で
# (先頭に見えないゴミ文字が残らない)
with open("data.csv", encoding="utf-8-sig") as f:
    text = f.read()

# Windows由来のcp932のファイルなら cp932 を指定
with open("windows.csv", encoding="cp932") as f:
    text = f.read()

Pythonの公式も、バージョン間で挙動をそろえるためにencodingを常に明示することを推奨しています
ただしこれが効くのは自分のコードのopen()だけで、使っているライブラリが内部で開くファイルまでは面倒を見きれません

対策2 PYTHONUTF8=1 でUTF-8モードにする

環境変数PYTHONUTF8=1を設定すると、UTF-8モードが有効になります
このモードでは、open()の既定がUTF-8になり、標準入出力もUTF-8寄りになります

コマンドプロンプトでその場だけ有効にするなら、次のように打ってからPythonを動かします

set PYTHONUTF8=1
python your_script.py

いつも有効にしておきたいなら、Windowsのシステム環境変数にPYTHONUTF8を追加して値を1にしておく手もあります
この方法はencoding明示と違って、ライブラリが内部で開くファイルにも効くのが強みです

対策3 python -X utf8 で起動時に有効化する

環境変数をいじらず、その起動だけUTF-8モードにしたいときは、起動オプション-X utf8が使えます

python -X utf8 your_script.py

効果はPYTHONUTF8=1と同じで、UTF-8モードをオンにします
「この実行のときだけ試したい」という場面で手軽です

対策4 PYTHONIOENCODING はprint側の対策

環境変数PYTHONIOENCODINGは、標準入出力の文字コードを指定するものです
コンソールへのprintで文字化けする(UnicodeEncodeErrorが出る)ときの対処として、一般によく使われます

ジャベ雄

迷ったら、まずopen()にencodingを書くところから始めれば大丈夫です

pandasやcsvでファイルを読むときの文字化け対策

ここまではopen()の話でしたが、実務ではpandasのread_csvや標準ライブラリのcsvでファイルを読む場面も多いと思います
この2つも文字化けの考え方は同じで、要は「どの文字コードで読むか」をこちらから指定してあげればいいだけです

pandas.read_csv は encoding 引数で指定する

pandasでCSVを読むときも、encodingを渡せば文字化けを防げます
渡し方はopen()とほぼ同じで、ファイルの中身に合わせてUTF-8かcp932を選びます

import pandas as pd

# UTF-8のCSVを読む(基本形)
df = pd.read_csv("data.csv", encoding="utf-8")

# Excelで「CSV UTF-8」保存したBOM付きは utf-8-sig で
df = pd.read_csv("excel_utf8.csv", encoding="utf-8-sig")

# Excelで「CSV(コンマ区切り)」保存したcp932は cp932 で
df = pd.read_csv("excel_export.csv", encoding="cp932")

読み方の見分け方はopen()のときと同じで、Excel由来のCSVはcp932かutf-8-sigのどちらかだと思っておけば、たいていのケースはカバーできます
どちらか分からないときは、両方を試してエラーにならない方を選ぶのが手っ取り早いです

標準の csv モジュールは open() の encoding に従う

標準ライブラリのcsvモジュールは、少し立ち位置が違います
csv自身に文字コードの指定はなく、先にopen()で開いたファイルを渡す形なので、文字コードはそのopen()のencodingで決まります

import csv

# 文字コードは open() 側の encoding で決まる
# csv.reader 自体に encoding 引数は無い
with open("data.csv", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

つまりcsvモジュールの文字化けは、結局open()にencodingを書けば防げます
ちなみにcsvを開くときは、改行の扱いを揃えるためにnewline=””も一緒に付けるのが公式の推奨です

EncodingWarningでencoding未指定のopenを洗い出す

「encodingを明示するのが良いのは分かったけど、自分のコードのどこが抜けているか分からない」というときに便利な機能があります
それがEncodingWarningという警告です

この警告はPython 3.10で導入されました
encodingを指定せずにopen()している箇所を見つけて、「ここ、既定の文字コードで開いてますよ」と教えてくれます

ただし、デフォルトでは出ない設定になっているので、自分でオンにする必要があります
起動オプション-X warn_default_encoding(または環境変数PYTHONWARNDEFAULTENCODING)を付けて実行します

python -X warn_default_encoding your_script.py

これを付けて動かすと、encodingを書き忘れているopen()のところで警告が出ます
Python 3.15への引っ越し前に、直しておくべき箇所を先に洗い出せる点検ツールとして使えます

警告を出して1つずつencodingを足す手順

実際の使い方はシンプルで、警告を出して、出た場所にencodingを足す、これを繰り返すだけです
まずは点検したいスクリプトを、次のように警告オプション付きで動かしてみます

python -X warn_default_encoding your_script.py

encodingを書き忘れているopen()があると、その行を指して次のような警告が出ます
警告なので処理は止まらず、そのまま最後まで動きつつ、あやしい箇所だけ教えてくれます

your_script.py:5: EncodingWarning: 'encoding' argument not specified
  with open("data.txt") as f:

あとは警告が出た行を開いて、encodingを1つずつ足していきます
UTF-8のファイルならencoding=”utf-8″、Windows由来ならencoding=”cp932″という具合に、そのファイルに合う文字コードを書き足します

# 修正前(警告が出る)
with open("data.txt") as f:
    text = f.read()

# 修正後(encodingを足す)
with open("data.txt", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

もう一度-X warn_default_encoding付きで動かして、警告がゼロになれば点検完了です
この作業をひととおり済ませておけば、Python 3.15で既定が変わっても、あわてる箇所がほぼ無くなります

ちなみに、あえてOSの既定の文字コードで開きたい箇所があるなら、encoding=”locale”と書けます
こう書いておくと「意図してロケール依存にしている」と伝わって、警告も出なくなります

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Python 3.15のUTF-8既定化(PEP 686)で何が変わるのか

ここからが本題です
Python 3.15ではPEP 686という提案が採用され、既定の文字コードがOSの環境に関係なくUTF-8になる見込みです

What’s New(新機能のまとめ)にも「Pythonはシステムの環境に関係なくUTF-8を既定のエンコーディングとして使う」と書かれています
これが実現すると、Windowsでもopen(“data.txt”)のようにencodingを書かずに開いたとき、UTF-8で読んでくれるようになります

正体はUTF-8モードを既定でオンにすること

1つ大事な点があります
PEP 686は「既定のエンコーディングだけをUTF-8に差し替える」ものではなく、先ほどのUTF-8モードそのものを、既定でオンにするという内容です

だから変わるのはopen()の既定だけではありません
UTF-8モードは標準入出力にも及ぶので、print側の文字化けも減る方向になります(ただしコンソール側の設定にも左右されるので環境次第です)

読者の方向けにざっくり言うと「open()の既定がUTF-8になって、printまわりも改善する」と捉えておけば十分です
PEP 686はもともとmethaneさん(Inada Naokiさん)が2022年に提案したもので、長く予告されてきた変更でもあります

2026年10月に正式リリース予定(今はまだbeta)

気をつけたいのは、Python 3.15はまだ正式リリースされていないという点です
2026年7月時点ではbeta段階で、正式版(3.15.0)は2026年10月1日予定です

ただ、機能追加を締め切るfeature freezeは2026年5月に済んでいます
だから「UTF-8既定化を入れる」という方針そのものは、ほぼ確定と考えて良い状態です

ジャベ雄

「もう文字化けが消えた」ではなく「これから消える見込み」という段階です

逆に注意 Excel由来のcp932 csvには encoding=”cp932″ が必要になる

ここで、うっかりすると新しく踏む罠があります
UTF-8にすれば全部解決、というわけではないんです

3.15より前は「UTF-8のファイルをcp932で読もうとして失敗」という文字化けでした
ところが3.15以降は、逆にcp932のファイルをUTF-8で読もうとして失敗する、というエラーが起こりえます

典型例が、Excelから「CSV(コンマ区切り)」で保存したファイルです
日本語Windowsでこの形式で保存すると、中身はcp932になることがあります、それをencoding未指定で開くと、3.15はUTF-8で読もうとして転ぶ可能性があります

対策は、これまでどおりencoding=”cp932″を明示することです

# Excelで「CSV(コンマ区切り)」保存したcp932のファイルを読む
# 3.15以降は encoding を書かないと、UTF-8で読もうとして失敗しうる
with open("excel_export.csv", encoding="cp932") as f:
    text = f.read()

ExcelのCSV UTF-8とCSVの違いを見分ける

Excelから保存したCSVの文字コードは、保存形式で変わります
保存ダイアログの「ファイルの種類」で、次のどちらを選んだかを見るのが分かりやすいです

「CSV UTF-8」はExcel 2016以降にある比較的新しい選択肢です
ここはExcelのバージョンや環境で細かく変わる部分なので、うまくいかなければ両方の指定を試してみるのが手っ取り早いです

実務では、どちらの形式で保存されたか分からないファイルを受け取る場面も多いと思います
そんなときは、エラーが出ても止まらずに読める書き方にしておくと、原因の切り分けが楽になります

# 文字コードが分からないCSVを、順番に試して読む
for enc in ("utf-8-sig", "cp932", "utf-8"):
    try:
        with open("mystery.csv", encoding=enc) as f:
            text = f.read()
        print(f"{enc} で読めました")
        break
    except UnicodeDecodeError:
        continue

この書き方は、あくまで受け取ったファイルの文字コードが分からないときの応急処置です
自分が保存する側なら、最初からutf-8で書き出すようにそろえておくと、読むときの迷いがなくなります

ExcelとPythonをつなぐ話は、Python本体もpipも要らずにExcelの中でPythonを動かせるxlwings Lite入門でも触れています
ExcelのデータをPythonで扱いたい方は、あわせて読んでみてください

従来の挙動に戻したいとき(PYTHONUTF8=0)

cp932前提で書かれた既存のコードを動かしていて、3.15の変更で挙動が変わって困る場面もあると思います
そんなときは、従来のロケール依存の挙動に戻すこともできます

環境変数PYTHONUTF8=0、または起動オプション-X utf8=0で、UTF-8モードを無効にできます

set PYTHONUTF8=0
python your_script.py

python -X utf8=0 your_script.py

エラーで止まってくれるならまだ気づけますが、静かにデータが壊れるのが一番こわいパターンです
だからPYTHONUTF8=0での先送りは応急処置と考えて、原則はencodingを明示する方向で直していくのがおすすめです

3.15移行に向けて今からやっておくこと

ここまでの話を、移行前の準備という形でまとめておきます
Python 3.15はまだ先ですが、下の4つを今のうちにやっておくと、既定が変わっても慌てずに済みます

• 自分のコードのopen()にencodingを足す(UTF-8なら”utf-8″、BOM付きは”utf-8-sig”)
• -X warn_default_encodingで点検して、書き忘れをEncodingWarningで洗い出す
• Excel由来の「CSV(コンマ区切り)」ファイルはencoding=”cp932″を明示しておく
• すぐに直しきれず心配なら、しばらくPYTHONUTF8=0で従来挙動のまま様子を見る

ポイントは、先送り(PYTHONUTF8=0)はあくまで一時しのぎにして、本命はencodingの明示に寄せていくことです
encodingさえ書いてあれば、3.15になっても3.14のままでも、同じように動いてくれます

ジャベ雄

今のうちにencodingを足しておけば、移行のときにやることはほぼ無くなります

まとめ 結局どうすればいいか

ここまでを整理すると、文字化けとの付き合い方はシンプルです
Python 3.15を待つかどうかに関わらず、open()に毎回encodingを明示するのが、いちばん確実で長持ちする対策です

• UTF-8のファイルはencoding=”utf-8″、BOM付きならutf-8-sig
• Windows由来(Excelの「CSV」保存など)はencoding=”cp932″(shift_jisではなく)
• ライブラリ内部まで含めて効かせたいならPYTHONUTF8=1や-X utf8
• 書き忘れの点検には-X warn_default_encodingでEncodingWarning

Python 3.15でUTF-8が既定になると、多くの人にとって文字化けはぐっと減る見込みです
ただし逆にcp932のファイルで新しい罠も生まれるので、「UTF-8にすれば全部解決」ではないという両面を覚えておくと安全です

どちらの方向の文字化けも、結局は「どの文字コードで読むかを自分で指定しておく」ことで防げます
これからPythonを入れる方は、Pythonのインストール方法もあわせて確認してみてください

エラーが読めないときはClaudeに貼って聞くのもアリ

UnicodeDecodeErrorが出たとき、エラーメッセージをそのままClaudeに貼って聞くのも手です
次のような依頼テンプレートを使うと、原因の切り分けと直し方を一緒に考えてもらえます

PythonでファイルをopenしたらUnicodeDecodeErrorが出ました
・OS: Windows
・エラー全文:(ここにエラーをそのまま貼る)
・開こうとしているファイル:(txt / csv / どこで作ったか など)

原因の見当と、encodingの指定をどう直せばいいか教えてください
コードを書き換える場合は、変更内容を先に私に提示してから進めてください

最後の一文を入れておくと、勝手にファイルを書き換えられずに済みます
提案を確認してから自分で反映すれば、気軽に相談できます

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こんにちは、ジャベ雄です

週末恒例のClaude＆Anthropic情報まとめ、第5弾です
前回(2026/6/22週)では止まっていた Mythos 5 の限定再開や、AlibabaのQwenを巡る蒸留告発の話を書きましたが、今週はその続きに加えて、無料ユーザーにも直接うれしい大きな製品ニュースが届きました

今週の主役は「新しいモデルの登場」と「規制の決着」です
無料/Proの標準モデルが世代交代し、長く止まっていた最上位モデルの一つがついに全世界で戻ってきました
後半では、研究者向けの新しいアプリや、AI出費を締め始めた大企業の話まで拾っていきます

取り上げるのは次の6つ

• 新モデル Claude Sonnet 5 が登場、無料(Free)/Proの新デフォルトに
• 輸出規制が全面解除、Fable 5 が7/1に全世界で復活
• 研究者向けの作業環境 Claude Science がベータ公開
• Claude Code が v2.1.196〜201 まで連続更新、Claude in Chromeも前進
• Qwen蒸留告発の続報、議員の制裁修正案とアリババの応酬が報じられた
• 大企業が AI出費を締め始めた、「使うほど良い」という空気の変化

前半は手元でうれしい製品ニュース、後半は業界の綱引きの話です
温度感が違うので順番に見ていきますね

Claude そのものをこれから触る方は Claudeの使い方(初心者向け) もあわせてどうぞ

Claude Sonnet 5 が登場、無料/Proの新デフォルトに

まず今週いちばんの主役です
2026年6月30日に、Anthropicが新モデル Claude Sonnet 5 を公開しました
Claude.ai の無料(Free)プランとProプランの、標準モデルがこの Sonnet 5 に切り替わったのが大きなポイントです

Max/Team/Enterprise やAPI、Claude Code、Bedrock/Vertex/Microsoft Foundry でも使えます
公式は「最も自律的(エージェント的)な Sonnet」と表現していて、前世代の Sonnet 4.6 から推論やツール利用、コーディングなどを強化した位置づけです

ジャベ雄

無料で触る標準モデルが一段新しくなるのは、普段づかいの人にいちばん効く更新です

100万トークン文脈が標準、導入価格は安め

スペック面で目を引くのは、文脈の長さです
Sonnet 5 は 100万トークン(1M)の文脈が標準で、これが既定かつ最大です
一度に読み込める量が多いので、長い資料やコードをまとめて渡せます
一回の出力は最大128Kトークンまでとされています

API料金は、導入価格として2026年8月31日まで100万トークンあたり入力2ドル/出力10ドルです
それ以降は入力3ドル/出力15ドルに戻ります
通常価格($3/$15)は前世代の Sonnet 4.6 と同じで、導入価格($2/$10)のあいだは少し安く試せる、という位置づけです

「Opus 4.8に迫る」けれど、タスクによっては差が残る

Anthropicは「上位の Opus 4.8 に迫る性能を、低価格で出せる」のが売りだと説明しています
ここは正確に読みたいところで、全面的に Opus 4.8 と並んだわけではありません
TechCrunchが載せたベンチでは、コーディングは Sonnet 5=63.2% に対して Opus 4.8=69.2% と差が残っています(知識労働系のタスクでは Sonnet 5 がやや上回るとされます)

「無料で使える」を無制限と読まないための2つの注意

初心者の方が誤解しやすいポイントが2つあるので、ここは丁寧に書きます

1つ目は Free枠は利用回数に制限がある点です
「新しめの賢いモデルが無料で使える」のは本当ですが、無制限に使い放題という意味ではありません
たくさん触ると上限に当たるので、そこは従来どおりです

2つ目は、トークンの数え方が変わった点です
Sonnet 5 は新しいトークナイザー(文章をAIが扱う単位=トークンに刻む仕組み)を採用したため、同じ入力でも消費トークンが約30%増えます
Simon Willisonさんの実測では、英語で約1.4倍・スペイン語で約1.33倍・Pythonコードで約1.27倍という結果でした

輸出規制が全面解除、Fable 5 が7/1に全世界で復活

続いて主役その2、前回からの続きです
第3弾で「6/12に米政府の輸出規制で全面停止」、第4弾で「Mythos 5 だけ米国の一部組織に限定再開・Fable 5 はなお停止」と書いてきた件が、今週ついに決着しました
米政府が6月30日に輸出規制を撤回し、Anthropicが7月1日から Fable 5 を全世界のユーザーに再開したという流れです

ジャベ雄

止まってから復活まで約19日、展開の速さに毎週振り回されています

「規制を撤回した側」と「モデルを戻した側」は別

ここは主語を分けて読むと混乱しません
規制(6/12発動)を撤回したのは 米政府です
それを受けて、Fable 5 を実際に再開したのが Anthropicです

Anthropic公式は解除を「本日6月30日時点で(As of today, June 30)」と明記していて、実際の全世界提供の開始は7月1日からです
停止していた期間は約19日間(6/12→7/1)と複数の報道が伝えています

再開の範囲は Claude Platform・Claude.ai・Claude Code・Claude Cowork で、対象は 全世界のユーザー(users globally)とされています
公式・二次とも国名の個別言及はないので、日本のユーザーも「全世界」に含まれる見込み、という読み方が正確です
7/7までは多くの有料プラン(Pro/Max/Team/一部Enterprise)で週次上限の最大50%まで含み、以降はクレジット制です
クラウド各社(AWS/Google Cloud/Microsoft Foundry)への対応は後日とされています

全世界で戻ったのは Fable 5、Mythos 5 はまだ限定

ここが誤解しやすいので整理します
今回、全世界で普通に使えるようになったのは Fable 5の方です
もう一つの Mythos 5 は、6/26承認の米国内の一部組織どまりで、段階的に拡大している最中です

安全対策も一緒にアップデート、99%超をブロック

そもそも6/12の規制は、Amazonの研究者が Fable 5 の安全策をすり抜ける手法を報告したことが発端でした
今回の再開に合わせて、Anthropicは Amazon・Microsoft・Google と一緒に、脱獄(ジェイルブレイク=安全対策の回避)の重大度を共通スコアで採点する業界枠組みを提案しています
あわせて、報告された突破手法を 99%超(over 99%)ブロックする改良版の分類器も導入したとしています

止まっていた Fable 5 を実際に触った感触は Fable 5を1日使ったレビュー にまとめてあるので、何が戻ってきたのか気になる方はあわせてどうぞ

研究者向けの作業環境「Claude Science」がベータ公開

3つ目は製品の横展開の話です
6月30日に、Anthropicが科学研究向けの作業環境 Claude Science を発表しました
ここで大事なのは、これが 新しいモデルではなく、既存の Claude をそのまま使うワークフロー側の製品だという点です

60超のスキルや査読エージェントを1画面にまとめた

Claude Science は、研究の作業をひとつの画面に束ねたアプリです
ゲノミクスやタンパク質構造など、分野ごとに事前設定された60超のスキルやコネクタにつなぐ調整役のエージェント、引用や誤りをチェックする査読エージェント、計算ジョブの投入や来歴(どのデータから出た結果かの追跡)までをまとめて扱えます

提供は macOS・Linux のベータで、Pro/Max/Team/Enterprise が対象です
ラボの自前インフラ上で動きデータが外に出ない設計で、たとえば米Allen Instituteの研究者が100ページ超の文献レビューを自動化した事例も紹介されています

クレジット提供は2種類、混ぜずに読む

研究者向けに、利用クレジットの提供枠も用意されました
ここは2種類あって、出所が違うので分けて読むのが正確です

初心者の私たちに直接関係する話ではありませんが、注目したいのは AIの使われ方が「用途特化のアプリ」に広がっているという流れです
科学分野では OpenAI や Google DeepMind も別のアプローチで攻めていて、AI for Science で三つ巴になっているという構図も指摘されています(これは各社の分析ベースの見方です)

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Claude Code が v2.1.196〜201 まで連続更新

ここからは手元で使うClaude Codeの話です
前回の v2.1.195 から進んで、6/29〜7/4にかけて v2.1.196 から v2.1.201 まで小刻みに更新されました
数が多いので、初心者にも効きそうな代表的なものだけ拾って紹介します

Sonnet 5 が既定モデルに(v2.1.197)

v2.1.197(6/30)で、Claude Code の既定モデルが Claude Sonnet 5 になりました
ネイティブで100万トークンの文脈が使える設計です
冒頭で紹介した新モデルが、コード作業の現場でも標準になった、という更新ですね

応答が止まったら自動でやり直す仕組みが既定オンに(v2.1.196)

v2.1.196(6/29)では、応答の信頼性まわりが強化されました
目玉は「streaming idle watchdog」という仕組みで、これは 応答が5分間ぴたっと止まったら、自動で中断してやり直すというものです
これが全プロバイダで既定オンになりました

Claude in Chrome が前進、グラフ設計を助ける /dataviz も(v2.1.198)

v2.1.198(7/1)は盛りだくさんです
まず、ブラウザ操作AIの Claude in Chrome が一般提供(GA)になった、と更新ノート(CHANGELOG)に記載されました
あわせて、グラフやダッシュボードの設計を助ける /dataviz スキル(色の組み合わせを検証するツール付き)も追加されています

もう一つ、v2.1.198では サブエージェント(手分けして動く小さなAI)が既定でバックグラウンド実行されるようになりました
裏で作業を進めて、完了したら通知が来る形です
裏エージェントがコード作業を終えると、そのままコミットやドラフトのプルリクエスト作成までやってくれる動きも入りました

毎回確認する手動モードの表示名が「Manual」に(v2.1.200)

v2.1.200(7/3)では、権限モードの表示名が変わりました
操作のたびに確認を挟む既定モードの名前が、「default」から「Manual」に改称されました
CLIやVS Code、JetBrains など横断での変更で、中身が変わったわけではなく表示名の付け替えです

更新はほぼ毎日のように積み上がるので、使うなら claude update でこまめに追いかけておくと取りこぼしません
サブエージェントやMCPといった拡張の全体像は Claude Code拡張機構の入門 でも触れています

Qwen蒸留告発の続報、議員の制裁修正案とアリババの応酬

後半は業界の綱引きの話です
前号でお伝えした「AnthropicがAlibabaのQwen lab を蒸留で告発した件」に、続きがありました
告発の中身自体(偽アカ約2.5万・約2,880万回のやり取り・6/10付の書簡・6/24に報道)は前回まとめたので、ここでは その後の3つの動きを追います

議員が制裁の修正案を出す方針、ただし提案段階

1つ目は、米議会の動きです
上院で Hagerty議員(共和・テネシー)と Kim議員(民主・ニュージャージー)が、米AIの出力を不正取得した中国企業を制裁・ブラックリスト化できる修正案を、国防権限法(NDAA)に付す方針だと報じられました
下院でも同種の法案を支持する議員がいるとされます

アリババが社員のClaude Code禁止を検討、と報じられた

2つ目は、アリババ側の動きとされる報道です
アリババが社員による Claude Code(および Sonnet/Opus/Fable などAnthropicモデル)の利用を全面禁止し、自社の Qoder へ移す、という報道が出ました
7月10日発効と 報じられています

ただし、これは公式発表ではありません
中国メディアがアリババ関係者の話として報じ、Reutersなどが追った 情報筋ベースの報道で、7/3〜7/4時点でアリババは公式にコメントしていません
7/10発効が実際に実施されるかも、現時点(7/4)では未確定です

禁止理由は両論ある、片方だけを事実化しない

報道で挙げられている禁止理由は「セキュリティリスク(バックドア疑惑)」です
ただ、ここは 両方の言い分があるので、片方だけを事実として書かないのが安全です

あわせて、Anthropicが6月末〜7月初に中国ユーザーのClaudeアカウントを事前通知なく大量に制限した、という報道もあります
この一連の話は、全体として 「報じられた」「情報筋によると」「提案段階」という留保付きで眺めておくのが無難です

ジャベ雄

告発から応酬まで一気に進みましたが、まだ確定した事実は少ないので慎重に見ています

大企業がAI出費を締め始めた、空気の変化

最後は、業界の空気の変わり目の話で締めます
これまでは大企業が「トークンを使いまくるほど成果が出る(tokenmaxxing)」という発想で予算をどんどん投じていました
それが 費用対効果を重視する方向へ舵を切り始めた、という流れが6月下旬にかけて可視化されてきました

この転換は今週いきなり出てきた話ではありません
すでに5月末(5/28のFortune)から指摘されていて、6/26のCNBC報道や7/1の発言で議論が続いている、という位置づけです

具体的なコスト削減の実例

報道で挙がっている実例を並べると、変化の温度感が伝わります

• Uber:agenticコーディングツールへの支出を月1,500ドルに制限した、と報じられた(年間のAI予算を約4ヶ月で使い切った後の措置)
• Lindy:トラフィックを Claude から DeepSeek へ移し、移行ルートで 推論コストを約90%削減した、と報じられた(出所は The Decoder)

締めとして印象的だったのが、7/1にPalantirのCEOアレックス・カープがCNBCの番組で、トークン課金について「something has gone completely wrong(何かが完全におかしくなっている)」と発言したことです
とはいえ、これを「Claude離れが決定的」と読むのは行き過ぎだと思っています
あくまで 「使うほど良い、という空気に逆風が可視化されてきた」くらいの温度感で眺めておくのが、いまの実態に合っていそうです

今週のまとめ:気になった情報6点

今週(2026/6/29週)の Claude 周りで気になった情報を、6点に整理するとこんな感じです

個人的には、今週は「新しいモデルが来て、止まっていたモデルが戻り、その裏で使い方や出費の見直しも始まった」と、明るい話と地に足のついた話が同居した一週間でした
私たちに直接効くのは、無料/Proの標準になった Sonnet 5 と、Claude Code の連続更新の方です
その一方で、コストとの向き合い方が業界全体で問われ始めているのも、頭の片隅に置いておきたいところです

次回のお知らせ

次回は、Sonnet 5 を実際に使った手触りや、Mythos 5 の限定再開がさらに広がるのか、Qwen告発を巡る議会やアリババの動きがどうなるか、あたりの続報を追いたいと思っています
AI出費の見直しがどこまで広がるかも気になるところです

「今週これ気になったよ」みたいな話題があれば、次週分で拾ってみたいと思っています
引き続きカジュアルに Claude の話題を追っていきますね
ではまた来週末に

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※本記事の情報は2026/7/4時点の公開情報・主要報道をもとにしています
Sonnet 5 の価格やトークン消費・輸出規制の解除・Qwen告発の続報・AI出費の見直しとも、一部は二次報道や提案段階の情報を含むので、正確な条件はその時点の公式発表やHelp Center、公式ドキュメントをご確認ください

「ExcelでPythonを動かしたいけど、環境構築でつまずいてやめた」という経験はありませんか？

この記事で紹介するxlwings Liteは、Python本体のインストールもpipも要らずに、Excelの中でPythonを動かせる無料アドインです
公式は、これをVBAの体験を現代化するものと位置づけていて、VBAを触ってきた方にもなじみやすい立ち位置になっています

ただ、名前が似ている「pip版のxlwings」や、マイクロソフト純正の「Python in Excel」と混同しやすいのも事実です
この記事では、まずそこの違いをほどいてから、料金・できること・制約・VBAとの関係・導入手順までを、初心者の方向けに広く浅くまとめていきます

ジャベ雄

「環境構築が要らないPython」って、最初のハードルがぐっと下がります

xlwings Liteとは Excel内で動くPython

結論から言うと、xlwings LiteはPython本体をインストールしなくてもExcelの中でPythonを動かせる無料アドインです
Excelにアドインを1つ追加するだけで、Pythonでカスタム関数を作ったり、pandasでデータを処理したりできるようになります

なぜPython本体が要らないのかというと、xlwings LiteはPyodideという仕組みを使っているからです
Pyodideは、ざっくり言うと「ブラウザの中で動くPython」で、WebAssembly(ウェブブラウザが理解できる低レベルな実行形式)の上でPythonを走らせます

最近のExcelアドインは、内部にブラウザの部品を持っています
その中でPythonが動くので、パソコンにPythonを入れていなくてもコードが実行できる、という理屈です

pip版のxlwingsとは別物です

ここが最初につまずきやすいポイントです
同じ「xlwings」という名前でも、昔からあるpip版のxlwingsと、今回のxlwings Liteは仕組みが違います

pip版のxlwingsは、パソコンにインストールしたPython本体とExcelを橋渡しするライブラリです
pip installでの導入とPython 3.9以上が必要で、「外にあるPythonからExcelを操作する」スタイルになります

一方のxlwings Liteは、Excelの中でPythonが完結するので、Python本体もpipも要りません
同じブランドですが、「外のPythonと繋ぐ(pip版)」か「Excelの中で完結する(Lite)」かで役割がまったく違う、と押さえておくと混乱しません

通常のPythonをパソコンに入れて使う方法が気になる方は、Pythonのインストール手順を解説した記事もあわせてどうぞ
xlwings Liteは、その導入自体が要らない点が大きな違いです

コードはワークブックの中に保存される

xlwings Liteで書いたPythonコードは、そのExcelのワークブックの中に一緒に保存されます
だから、ワークブックを誰かに渡すと、受け取った人も同じxlwings Liteアドインを入れればそのまま動かせます

VBAでいう「マクロ有効ブック」に近い立ち位置ですが、コードの実行を担うのはアドインそのものです
コードだけ入っていてもアドインが無いと動かないので、配布相手にもアドインの導入は必要になります

ジャベ雄

「コードがブックに同梱される」から、配布が楽なんです

対応環境と料金 買い切りOfficeでも無料

xlwings Liteの魅力は、対応する環境の広さと料金の分かりやすさです
まず対応環境から見ていきます

公式によると、xlwings LiteはWindows・macOS・Excel for the web(ブラウザ版)で動きます
しかもMicrosoft 365だけでなく、買い切り版(Office 2021以降)にも対応しています

ここが後で出てくるPython in Excelとの大きな差です
Python in Excelはサブスクリプション専用ですが、xlwings Liteは買い切りのOfficeでも使えるので、月額を払っていない方にも門戸が開いています

さらに、無料のオンライン版Excel(office.comにブラウザでログインして使う版)でも試せます
WindowsではOffice 2019も特定の条件付きで対応していますが、その条件の中身は本記事では未確認なので、詳しくは公式の対応状況ページを確認してみてください

ブラウザの部品を内部で使う仕組み上、比較的新しいバージョンのモダンブラウザが必要です
macOSのデスクトップ版はmacOS 13(Ventura)以降が目安とされますが、この記事の読者はWindowsが中心なので、Mac要件は軽く触れる程度にとどめます

ストア版は個人も商用も無料

料金はとてもシンプルです
Excelのアドインストア経由で入れるxlwings Liteは、個人利用も商用利用も無料で、登録やログインも要りません(2026年7月時点)

公式FAQでも「制限なく個人・商用で使える」と明記されています
将来ずっと無料であることを保証する記述までは無いので、あくまで2026年7月時点では無料、という前提で読んでください

有料になるのはセルフホスト版(自前のサーバーで動かす版)だけです
これはxlwingsの有料プランに含まれていて、公式の料金ページではProfessionalの年1,600ドルからとなっています、金額はプランや条件で変わるので正確な額は公式の料金ページで確認してみてください

ジャベ雄

買い切りOfficeで無料、はVBA派にとって嬉しい条件です

Python in Excelとの違いを比較表で整理

次に多い混同が、マイクロソフト純正のPython in Excelとの違いです
どちらも「ExcelでPythonを動かす」機能ですが、中身はかなり性格が違います

いちばん大きいのは実行される場所です
Python in Excelはマイクロソフトのクラウド(Azure)上で計算され、実行のたびにワークブックの内容がクラウドへ送られます

対してxlwings Liteは、利用者のパソコン上で計算が完結します
そのため原則としてデータが外部に送信されません

ただし1つだけ例外があります
カスタム関数で画像(図)を返す場合は、その処理でデータが外に出ます
これはセルフホストにすると回避できます

料金・対応Excel・機能面も含めて、主な違いを1枚の表にまとめます
横に長いので、スマホでは横スクロールして見てください

料金の欄を補足します
Python in Excelは365のBusiness/Enterpriseなら標準の計算資源を追加料金なしで使えますが、高速な計算資源(プレミアムコンピュート)や計算モードの切替を得るための有料アドオンが月24ドル(1ユーザーあたり)です

この月24ドルという額は、マイクロソフトの解説記事で示されている数値です
年に直すと24ドル×12で年288ドル相当になります、なお、この額はマイクロソフトのライセンスFAQ本文に書かれているわけではない点も添えておきます

Excelのオブジェクトを直接触れるかどうか

VBAを触ってきた方に効くのが、この違いです
xlwings LiteはExcelのオブジェクトモデル(セルやシート・ブックをコードから直接操作する仕組み)にアクセスできます

VBAでRangeやWorksheetを直接触るあの感覚を、Pythonで再現できるイメージです
一方のPython in Excelはグリッドに数式のように書くスタイルで、オブジェクトを直接操作するタイプではありません、ここは質的な違いになります

結局どちらを選べばいい?

ここは私の見立てとしての整理です(公式が一文で断言しているわけではありません)
ざっくり、次のような使い分けが分かりやすいと思います

• データを外に出したくない・買い切り版や無料オンライン版のExcelを使う・自作関数やオブジェクト操作をしたい → xlwings Lite
• Microsoft 365を使っていて、クラウドの潤沢な計算資源を数式感覚で使いたい → Python in Excel

なお、公式の比較ページはxlwings側が書いたものなので、多少はLite寄りの見方になっている点は念頭に置いておくと公平です
Python in Excelの新機能まわりは、Microsoft 365のExcel新機能をまとめた記事でも触れているので、あわせて読むと全体像がつかめます

xlwings Liteでできること

ここからは、xlwings Liteで実際にできることを見ていきます
広く浅く言うと、Pythonの力をExcelの中に持ち込めるのがポイントです

できることを大きく並べると、次のようになります
どれも「Pythonでいつも書いていること」をExcelから使える、という方向性です

• カスタム関数(UDF) … 自作のワークシート関数をPythonで定義できる
• ストリーミング関数(RTD) … 値がリアルタイムに更新される関数を作れる
• Matplotlibでの作図 … Pythonでグラフを描いてExcelに返せる
• pandasでのデータ処理 … 表データの加工・集計をPythonで
• Excelオブジェクトの操作 … セルやシートをコードから直接いじれる
• Web APIへのアクセス … 外部サービスからデータを取ってくる

用語を1つ噛み砕いておきます
RTD(ストリーミング関数)は、株価のように随時変わる値を、関数の結果としてリアルタイムに更新し続けられる仕組みです、xlwings Liteでは2026年6月のアップデートで対応しました

UDF(ユーザー定義関数)は、自分で作るワークシート関数のことです
Pythonで書いた処理を、セルに =MYFUNC(A1) のように呼び出せるイメージだと思ってください

直近の目玉は、2026年7月1日の更新でMatplotlibの図の正式サポートが入ったことです
この機能はpip版xlwingsライブラリの0.36.8以上を必要とします(2026年7月時点)

簡単なカスタム関数のイメージも載せておきます
下は「引数を2倍にして返すだけ」の最小サンプルです(実際のコードはこの記事のあとで導入手順を追ってから書く流れになります)

from xlwings import func

@func
def double(x):
    return x * 2

このように書いておくと、Excelのセルで =DOUBLE(A1) のように呼び出せる、という感覚です
細かい書き方は更新で変わることもあるので、実際に使うときは公式のドキュメントも見てみてください

ジャベ雄

「Pythonの関数がExcelの関数になる」って、けっこう楽しいです

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できないこと・注意点も先に知っておく

便利な一方で、xlwings Liteには苦手なことや制約もあります
期待して入れてから「あれ、動かない」とならないよう、先に押さえておきましょう

これらの多くは、土台であるPyodide(ブラウザ内で動くPython)の制約から来ています
1つずつ見ていきます

動かないライブラリがある(Polarsなど)

まず、すべてのライブラリが使えるわけではありません
公式の制約ページでは、Polarsは動作しないと明記されています

理由は、Polarsがマルチスレッド・マルチプロセッシング(複数の処理を同時並行で走らせる仕組み)に依存していて、現状のPyodideではそこがうまく動かないためです
データ処理でよく使われるpandasは使えるので、まずはpandasで組むのが無難です

ほかにも、C言語で書かれた高速部分を持つパッケージは、Pyodide向けに特別なビルドが要ります
そのため、たとえばPyTorchのような重い機械学習ライブラリは、現状は使えないものに含まれます

メモリ・データベース・重い処理の制約

ほかにも押さえておきたい制約がいくつかあります
まとめて並べます

• メモリ上限は2GB … Pyodideの制限のため、大きなデータ処理には向かない
• データベース接続に制約 … TCP/IP接続が使えず、PostgreSQLなどへ直接繋げない(SQLiteは使える)
• デバッガが現状なし … 込み入った処理の追跡はしづらい
• Python・パッケージのバージョンは自由に選べない … Pyodideの配布に依存する

ざっくり言うと、軽い作業には向くけれど、重い処理や厳密なバージョン固定が要る業務には弱いという整理になります
大量データのゴリゴリした集計や、特定バージョンで固めたい本番処理は、別の手段のほうが向くこともあります

初回や新しいライブラリを入れるときはネットが要る

ここは誤解されやすいので分けて説明します
xlwings Liteの計算はローカルで完結し、データは外に出ません、ここは前に書いたとおりです

ただ、Pyodide本体や新しく使うPythonパッケージは、既定ではネット越しにダウンロードして取得します
そのため初回や新しいライブラリを入れるときはインターネット接続が必要です

「データが外に出ない」ことと「初回はネットが要る」ことは、別の話として両立します
だから「完全にオフラインで使える」と言い切るのは少し不正確で、完全なオフライン運用にはセルフホストなどの設定が必要になります

ジャベ雄

「計算は手元・取得はネット」と分けて覚えると混乱しません

VBAとの関係 乗り換えか併用か

VBAを使ってきた方が気になるのは、「これはVBAの後継なの?」という点だと思います
まず公式の言い方を正確に確認しておきます

公式サイトの表現は「VBAの体験を現代化する(brings the VBA experience into the modern age)」です
つまり「VBAはもうダメ」と切り捨てる言い方ではなく、VBAでやってきたことを、今どきの形で置き換えるという位置づけになっています

VBAと比べて良い点として整理できるのは、次のあたりです
いずれも個々の事実には裏付けがあります

• 言語がPythonなので、pandasなどの豊富なライブラリを使える
• Excelのオブジェクトモデルにも、Pythonからアクセスできる
• コードがワークブックに入るので配布しやすい
• 実行はローカル完結で、原則データが外に出ない

とはいえ、VBAがすぐに要らなくなるわけではありません
ここは私の見立てですが、当面は「乗り換え」より「用途で併用」が現実的だと思っています

理由はシンプルで、xlwings Liteには前の章で見た制約(重いライブラリが使えない・2GBメモリ・アドインが前提など)があるからです
すでにある膨大なVBA資産や、アドインを入れられない環境、軽いイベント駆動の処理では、VBAのほうが手堅い場面が残ります

これからVBAの基礎から触ってみたい方は、VBAのループ処理を解説した記事やVBAの変数と定数の記事から入ると流れがつかめます
VBAとPython、どちらも引き出しにあると選択肢が広がります

ジャベ雄

どちらか一択でなく、得意なほうを場面で使い分ける感覚です

xlwings Liteの導入手順

それでは導入手順です
登録もログインも要らず、アドインを入れるだけで使い始められます

下の手順は骨子です
ボタンの日本語表記はExcelのバージョンで少し変わるので、英語のボタン名も併記しておきます(実際の画面はこのあとキャプチャで確認できるようにします)

STEP

アドインの一覧を開く

Excelを開き、リボンの「ホーム」タブ(古い版では「挿入」タブ)にある「アドイン」ボタン(Add-ins)を押します
ストアの画面が開いたら、必要に応じて「その他のアドイン」(More Add-ins)を選びます

STEP

xlwingsを検索して追加

ストアの検索欄に「xlwings」と入力して検索します
xlwings Liteが出てきたら「追加」(Add)を押します

STEP

エディタを開く

追加が終わると、「ホーム」タブの右端にxlwings Liteのボタンが出ます
それを押すと、画面の右側に作業ペイン(エディタ)が開きます

STEP

最初のコードを書いて実行

エディタにPythonのコードを書いて、実行してみます
まずは前に載せたような、小さなカスタム関数から試すと感覚がつかめます

ライブラリの追加はrequirements.txtに書く

pandasなど追加のライブラリを使いたいときは、pip installの代わりの操作があります
エディタのrequirements.txtタブに、使いたいパッケージ名を書き足すと、自動でインストールが始まります

編集したあとはxlwings Liteの再起動が要る点だけ覚えておいてください
「pip installの代わりにrequirements.txtに書く」と捉えると、pip版との違いがイメージしやすいです

ジャベ雄

「入れるだけ・消すだけ」なので、まず試してみるのがおすすめです

コードはAIに書いてもらう手もあります

「Pythonのコードを自分で書くのはまだ不安」という方も多いと思います
そういうときは、やりたいことを日本語で伝えて、コードはAIに書いてもらうのも十分アリです

たとえば、次のような頼み方をすると、xlwings Lite用のカスタム関数の下書きが返ってきます
返ってきたコードは、内容を確認してから貼るのが安全です

xlwings LiteのカスタムUDFを作りたいです
・やりたいこと:（例）A1の金額に消費税10%を足して返す関数
・関数名：（例）ADDTAX
Python本体は使わずxlwings Liteで動く前提で、
@func デコレータを使った最小のコードを書いてください
書き込む前に、コードの内容を私に説明してから提示してください

AIにコードを書いてもらう流れの雰囲気は、AIでアプリを作ってみた体験記でも紹介しています
「まず動かしてみる」に、AIはかなり相性が良いです

まとめ どんな人に向くか

最後に、xlwings Liteがどんな人に向くかを整理します
ここまでの内容をぎゅっとまとめると、次のようになります

• Python本体やpipの環境構築でつまずいた・そこを飛ばしたい方
• 買い切り版Officeや無料オンライン版のExcelでPythonを試したい方
• データを外に出したくない業務でPythonを使いたい方
• VBAの次の一手として、自作関数やオブジェクト操作をPythonでやってみたい方

逆に、大量データのゴリゴリした処理や、Polarsのような一部ライブラリ、厳密なバージョン固定が要る場面は苦手です
そこは無理せず、VBAや通常のPython環境と用途で使い分けるのが現実的だと思います

2026年7月時点では、更新がかなり活発なプロダクトです
2026年上半期だけでもストリーミング関数・オブジェクト操作・Python 3.14系への更新・Matplotlib対応と、短い間に機能が増えています

その分、まだ発展途上で仕様が変わりうる面もあります
料金やバージョン番号はこの記事の時点(2026年7月)のものなので、実際に使う前には公式サイトで最新を確認してみてください

環境構築のハードルなしにExcelの中でPythonを試せるのは、初心者の方にとって大きな一歩です
まずは無料のストア版を入れて、小さなカスタム関数から触ってみるのがおすすめです

ジャベ雄

「まず入れて、小さく試す」から始めると失敗しにくいです

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VBEのオプションとは？開き方と4つのタブ

VBE(Visual Basic Editor)は、ExcelやWordでマクロを書くための専用エディタです
その動作や見た目をまとめて調整できるのが、メニューの「ツール → オプション」から開くオプションダイアログになります

先に結論を言うと、ここを最初に少し整えておくだけで、後々のミスや「なんか書きにくいな」というストレスがかなり減ります
とくに初心者のうちは、打ち間違いに気づけない状態が一番こわいので、その対策になる設定が用意されているのは知っておいて損がないです

まずはVBEを開くところから確認しておきましょう
ExcelでVBEを呼び出すショートカットは Alt + F11 です

オプションダイアログは、上部のタブで4つの画面に分かれています
それぞれ役割が違うので、ざっくり何のタブかをつかんでおきましょう

英語名は Editor ですが、日本語版の画面では「編集」タブと表示されます(Editor=エディター、と思うとズレるので注意してください)

なお、この記事は Windows版のExcel を前提にしています
VBEのオプション構成はExcel 2016〜365で基本的に同じですが、Mac版はオプション画面の構成や一部設定の効き方が違い、この記事のとおりにいかないことがあります

ジャベ雄

4タブ全部を完璧に覚える必要はないです、要所だけ押さえれば十分です

最重要：「変数の宣言を強制する」でtypoバグを防ぐ

最初に、この記事で一番おすすめしたい設定からいきます
編集タブの中にある 変数の宣言を強制する(Require Variable Declaration) です

結論から言うと、この設定をONにすると、新しく作るモジュールの先頭に Option Explicit という1行が自動で入るようになります
このひと手間が、初心者がやりがちな打ち間違いバグを大きく減らしてくれます

なぜtypo(打ち間違い)がバグになるのか

VBAは初期状態だと、宣言していない変数名をいきなり書いても、その場で勝手に新しい変数として扱ってくれます
一見やさしい仕様ですが、これが打ち間違いを見逃す原因になります

たとえば kingaku という変数に金額を入れていたのに、途中で kinaku と打ち間違えたとします
すると VBA は「kinaku は新しい変数だな」と判断して、空っぽのまま処理を続けてしまいます

エラーにもならず、ただ計算結果だけがおかしくなる
これがいわゆる「動くのに答えが合わない」厄介なバグで、原因探しに何時間も溶かすこともあります

Option Explicit が打ち間違いを止めてくれる

そこで効いてくるのが Option Explicit です
これはモジュールの先頭に書く宣言で、「使う変数はすべて先に宣言しておいてね」というルールをVBAに守らせます

このルールが効いていると、宣言していない kinaku を書いた瞬間にエラーで止まってくれます
つまり、答えが合わなくなってから悩むのではなく、書いた直後に「あ、打ち間違えた」と気づけるわけです

変数の宣言を強制する設定は、この Option Explicit を毎回手で書かなくても、新しいモジュールに自動でつけてくれる便利機能だと考えてもらえると分かりやすいです

ジャベ雄

私はこれを入れてから、変数まわりの謎バグでハマる回数がはっきり減りました

Option Explicit そのものの意味や、変数の宣言(Dim)の書き方をもっと深く知りたい方は、別記事でじっくり解説しています
あわせて読むと、なぜこの設定が効くのかが腑に落ちると思います

→ VBAの変数と定数の使い方(Option Explicitの意味も解説)

注意：効くのは「新規モジュール」だけ

ここがいちばん勘違いされやすいポイントです
変数の宣言を強制するをONにしても、すでに作ってあるモジュールには Option Explicit は入りません

この設定で自動挿入されるのは、あくまでこれから新しく作るモジュールだけです
マイクロソフトの公式リファレンスでも、追加されるのは「any new module(新しいモジュール)」と明記されています

といっても、やることは難しくありません
既存モジュールのコードの一番上に Option Explicit と1行打つだけで、そのモジュールにも同じルールが効くようになります

エディタータブ：入力補助とタブ幅のおすすめ

続いて、同じ編集(Editor)タブにある残りの項目を見ていきます
結論としては、入力補助はほぼ全部ONのままが快適で、タブ幅だけ好みで調整する、というのが初心者向けのおすすめです

編集タブの設定は、ざっくり「入力を助けてくれる系」と「画面の見せ方系」に分かれます
まずは入力を助けてくれる系から、表でまとめて整理します

入力補助系はONのままが快適

自動メンバー表示・自動クイックヒント・自動インデントは、コードを書くスピードと正確さを上げてくれる機能です
初期状態でONになっていることが多いので、基本はそのままで問題ありません

ひとつ補足しておきたいのが 自動データヒント(Auto Data Tips) です
これは変数にマウスを乗せると値が見える機能ですが、いつでも見えるわけではなく、ブレークモード(処理を一時停止したデバッグ中)のときだけ使えます

「ONにしたのに値が出ない」と感じたら、それはマクロが止まっていないからかもしれません
F8キーで1行ずつ実行している最中などに試すと、ちゃんと値が表示されます

自動構文チェックはOFFも検討の余地あり

自動構文チェック(Auto Syntax Check)は、1行入力するたびに文法をチェックして、ミスがあると警告ダイアログを出してくれる機能です
ありがたい機能ではあるのですが、人によっては「入力の途中で何度も警告が出てうっとうしい」と感じます

そこでよく出てくるのが「OFFにすると、エラーに気づけなくなるのでは？」という心配です
ここはよくある誤解なので整理しておきます

つまりOFFにしても、ミスのある行は色で見分けられるので気づけます
ダイアログのわずらわしさが気になる方はOFF、最初のうちは警告で気づきたい方はONのまま、と好みで選んで大丈夫です

※この赤字が残る挙動は環境によって見え方が変わることもあるので、気になる方は一度ご自身のVBEで試してみてください

タブ幅と画面の見せ方

編集タブには、コードの見せ方を決める項目もあります
初心者がとくに気にすると良いのは タブ幅(Tab Width) です

タブ幅は、Tabキーで字下げするときの空白の量で、既定は4、設定できる範囲は1〜32 です
既定の4のままでも問題なく、深い入れ子で右に寄りすぎると感じるなら2に下げる、といった調整ができます

そのほか、画面の見せ方に関わる項目も軽く触れておきます
下の表は、知っておくと迷わない補助的な設定です

ひとつだけ補足です
モジュール全体を表示(Default to Full Module View)は、あくまでこれから開く新規モジュールの既定を決める設定で、今まさに開いている画面の見え方は変えません

ジャベ雄

区切り線はオンにしておくと、プロシージャの切れ目が一目で分かって便利です

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エディターの設定タブ：フォントと色でコードを見やすく

次は「エディターの設定(Editor Format)」タブです
ここはコードの見た目、つまりフォントや色を整える画面で、長時間コードを書く人ほど効いてきます

フォントは等幅がおすすめ

コードを読むときは 等幅フォント(全部の文字が同じ幅で並ぶフォント)が見やすいです
桁がきれいにそろうので字下げが読み取りやすく、数字の0とアルファベットのO、小文字のlと数字の1なども見分けやすくなります

逆に比例フォント(文字幅がバラバラのフォント)だと字下げの位置がガタついて、入れ子の深さを目で追いにくくなります

日本語版のExcelだと、既定のフォントは MS ゴシック になっていることが多いです
これも等幅フォントなので無理に変える必要はありませんが、好みで Consolas などに変えても読みやすくなります

色分けと余白インジケーターバー

このタブでは コードの色分け(Code Colors) も調整できます
キーワード・コメント・エラー行など、テキストの種類ごとに前景色(文字色)や背景色を決められます

初心者のうちは初期設定のままで十分ですが、コメントの色を少し目立たせると、説明書きとコードの区別がつきやすくなります
暗い背景にしたい人は、ここで文字色と背景色を反転させる調整もできます

もうひとつ、余白インジケーターバー(Margin Indicator Bar) という項目もあります
これはコードウィンドウの左端に出る帯の表示・非表示を切り替えるもので、この帯にブレークポイントなどのマークが出ます

デバッグ(処理を止めて中身を確認する作業)でよく使う場所なので、基本は表示したままがおすすめです

全般タブ：エラーのトラップを知っておく

「全般(General)」タブで初心者がいちばん知っておくと良いのが エラーのトラップ(Error Trapping) です
これは、マクロ実行中にエラーが起きたとき「どこで処理を止めるか」を決める設定で、デバッグのしやすさに直結します

エラーのトラップ 3つのモード

エラーのトラップには3つのモードがあります
違いを表でつかんでおきましょう

通常は エラー処理対象外のエラーで中断(Break on Unhandled Errors) になっていることが多いです
これが既定なので、普段づかいではこの状態のままで問題ありません

覚えておくと便利なのが すべてのエラーで中断(Break on All Errors) の使いどころです
On Error などのエラー処理を書いていると、エラーがあっても素通りしてしまい、どこで失敗したのか分かりにくくなることがあります

そんなときは 一時的にすべてのエラーで中断に切り替えると、エラーが起きた行でピタッと止まるので原因を特定しやすくなります
原因が分かったら元に戻す、という使い方が定番です

ジャベ雄

原因不明のバグに詰まったら、この切り替えを思い出すと助かります

コンパイルと状態の通知は軽く知っておく

全般タブには、コンパイル(コードを実行できる形に変換する処理)に関する項目もあります
初心者がいじる場面は少ないので、ここは軽く知っておく程度で十分です

• 要求時コンパイル(Compile On Demand) … 実行に必要な部分だけ先にコンパイルして、起動を早める
• バックグラウンドコンパイル(Background Compile) … 空き時間に残りをコンパイルする(要求時コンパイルがONのときだけ有効)

バックグラウンドコンパイルは、要求時コンパイルがONになっていないと使えないという依存関係があります
どちらも基本は初期設定のままで困りません

もうひとつ、状態を失う前に通知(Notify Before State Loss) という項目もあります
これは、実行中のマクロを編集したせいで変数の中身がすべてリセットされる前に、確認メッセージを出すかどうかの設定です

ドッキングタブと設定の保存先の話

最後のタブが「ドッキング(Docking)」です
ここは、VBE内の各ウィンドウを画面の端に固定するかどうかを、チェックボックスで選ぶ画面になります

ドッキングタブでウィンドウの居場所を整える

ドッキングとは、ウィンドウをVBEの端にピタッとくっつけて固定する状態のことです
プロジェクトエクスプローラーやプロパティウィンドウ、イミディエイトウィンドウなどを、それぞれ固定するかどうか選べます

固定をやめると、ウィンドウを自由に動かせるフロート状態になります
「ウィンドウがどこかに行って戻せない」というときは、このタブのチェックを見直すと整いやすいです

設定はExcelとWordで共通になりやすい

まず安心してほしいのが、一度変えた設定はExcelを閉じても残るという点です
毎回やり直す必要はなく、変な設定にしてしまっても同じ画面でいつでも戻せます(再起動もいりません)

もうひとつ、知っておくと混乱しない小ネタです
VBEのオプションは、Excelごと・Wordごとに別々ではなく、VBAの仕組み側にひも付く傾向があります

そのため、ExcelのVBEで変えた設定が、WordのVBEを開いたときにも同じように効いていることが多いです
「片方で整えたのに、もう片方では設定し直し」とはなりにくい、と考えておくと良いです

まとめ：VBEおすすめ設定の早見表とよくある質問

ここまでのおすすめ設定を、冒頭で予告した7つとして早見表にまとめます
まずは主役の「変数の宣言を強制する」をONにするところから始めれば十分です

VBAの基礎をもっと固めたい方は、変数の使い方やループ処理の記事もあわせてどうぞ
設定を整えたあとは、書くコード自体の引き出しを増やしていくのが上達の近道です

• VBAの変数と定数の使い方(Option Explicitの意味を深掘り)
• VBAのループ処理 ForとDoの違いと使い分け

VBEのオプションは、一度整えてしまえば毎回設定し直す必要がありません
まずは変数の宣言を強制するをONにして、打ち間違いバグの少ない環境から始めてみてください

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こんにちは、ジャベ雄です

週末恒例のClaude＆Anthropic情報まとめ、第4弾です
前回(2026/6/15週)では Fable 5 / Mythos 5 が米政府の輸出規制命令で全面停止した話を書きましたが、今週はその続きとして大きな動きがありました

今週は規制とIPまわりの硬めな話が主役です
止まっていた最上位モデルの一部が条件付きで戻ってきた一方で、AnthropicとAlibaba(Qwen)の間でモデルを巡る揉めごとも表に出てきました
製品ニュースとしては Slack に常駐する新しいClaudeも登場しています

取り上げるのは次の6つ

• Mythos 5 が米国の100社超に限定再開、Fable 5 はなお停止中
• Anthropicが AlibabaのQwen lab を蒸留(他社AIの出力で自分のAIを鍛える行為)で告発
• Slackに常駐する共有AI Claude Tag が登場(法人プラン向けベータ)
• Claude Code が v2.1.186〜2.1.195 まで連続更新、日本語の音声入力修正も
• 「!」コマンドの出力にClaudeが自動で反応する挙動へ変更、戻し方も
• OpenAIの新モデル GPT-5.6 も米政府要請で限定リリースに

前半は規制・IPの重めの話、後半は手元で使うClaude Codeの実務寄りの話です
温度感が違うので順番に書いていきますね

Claude そのものをこれから触る方は Claudeの使い方(初心者向け) もあわせてどうぞ

Mythos 5 が米国の100社超に限定再開、Fable 5 はなお停止

まず今週の主役その1です
前回「米政府の輸出規制命令で全面停止した」と書いた最上位の Mythos 5 に、解禁方向の動きがありました
2026年6月26日に、米国の100社超へ限定的に再開されたと複数の報道が伝えています

ジャベ雄

先週「全面停止」って書いたばかりなのに、もう一部戻ってくるんですよね、展開が早すぎます

「100社超」に限った再開で、誰でも使えるわけではない

報道によると、6/26にLutnick商務長官がAnthropic宛のレターで、Claude Mythos 5 を政府機関と民間あわせて100社超へ再開することを認めました(green light)
つまり再開を許可したのは政府で、実際に再開を進めるのはAnthropic側という構図です
対象企業はレター添付の一覧で名指し指定され、適切な安全策(appropriate safeguards)を確認したうえでの再開とされています

ここで一番大事なのは、これは「誰でも使えるようになった」話ではないという点です
対象はあくまで名指しの100社超に限られていて、一般のユーザーが Claude.ai から Mythos 5 を触れるようになったわけではありません

Fable 5 は停止のまま、全面解除は交渉継続中

もう一つの限定版だった Fable 5 は、今回のレターで言及がなく、停止が続いています
Fable 開放を含む全面解除に向けた政権との交渉は続いているとされますが、時期は未定です
これは一社の観測ではなく、複数の報道がそろって伝えている見立てです

背景として、再開前の Mythos 5 は Anthropic の信頼できる一部組織(Cisco・JPMorgan Chase など)に限って提供されていました
今回の100社超がそことどれだけ重なるかは公開されていないので、内訳までは追えていません

読者目線でまとめると、最上位モデルがいつ私たちの手元で普通に使えるかは、まだ見通せません
止まったばかりの Fable 5 を実際に触った感触は Fable 5を1日使ったレビュー にまとめてあるので、何が一時的に失われているのか気になる方はあわせてどうぞ

AnthropicがAlibabaのQwen labを蒸留で告発

続いて主役その2、Anthropic側が攻める立場に回った話です
Anthropicが、AlibabaのQwen lab(Qwenを作っているAI研究チーム)が Claude を使って自社モデルを鍛える「蒸留」を大規模に行ったと告発しました
6/10付のレターが、6/24にCNBCなどで報じられた格好です

そもそも「蒸留」とは何なのか

聞き慣れない言葉なので先に噛み砕きます
蒸留(distillation)は 他社AIの出力を大量に吸い上げて、自分のAIを鍛える行為です
優秀なAIに大量に質問して、その答えを教材にして自分のモデルを賢くする、というイメージですね

近道として効く反面、相手の利用規約で禁じられていることが多く、IP(知的財産)の侵害として問題になりやすい手法です、今回はそこが争点になっています

偽アカウント約2.5万・2880万回超のやり取りと主張

Anthropicの主張では、約2.5万の偽アカウントを使い、2026年4月22日〜6月5日に2880万回を超えるやり取りで Claude から情報を引き出したとされています
Anthropicはこれを「この種では過去最大級の攻撃」と表現しています
狙いは Claude のソフトウェア工学やエージェント的な推論能力の抽出だと説明されています

宛先は上院銀行委員会、対応はまだ検討段階

レターの宛先は、米上院の銀行委員会(Scott委員長とWarren筆頭委員)です
Anthropicはより強い規制執行を求めていて、報道では上院側でもペナルティや輸出規制の強化、モデルIPの法的保護などを求める動きがあるとされています

ただし、ここも温度感が大事です
上院側の対応はあくまで 検討段階・修正案レベルで、何かが成立・実施されたわけではありません
「告発が出て、規制強化の議論が始まりそう」という地点だと押さえておくのが安全です

ジャベ雄

先週は政府にモデルを止められる側だったのに、今週は中国企業を告発する側、立場がくるくる変わって追うのが大変です

Slackに常駐する共有AI「Claude Tag」が登場

ここから製品ニュースです
6月23日にAnthropicが Claude Tag を発表しました
Slackのチャンネルに常駐して、誰でも @Claude とタグ付けすれば作業を任せられる、共有のAIチームメイトです

チャンネルの文脈をためながら能動的に動く

特徴は、その場ですぐ返すだけのチャットボットではない点です
Claude Tag はチャンネルのやり取りを文脈としてためていき、数時間から数日かけて作業をこなします
Opus 4.8 で動く設計で、能動的(ambient)に動くと説明されています
いわばチームの共有メンバーとしてSlackに住んでいる、というイメージですね

これまでの「Claude in Slack」アプリは、この Claude Tag に置き換えられます
移行については、発表(6/23)から30日の移行期間が設けられました

社内ではコードの65%を作っている、と同社はいう

発表のなかで目を引いたのが、Anthropicいわく、社内版の Claude Tag が同社プロダクトチームのコードの65%を作っている、という数字です
AIがコードの過半を書く時代が社内では始まっている、という主張ですね

ただ、これは あくまで同社の社内主張で、外部で検証された数字ではありません
しかも報道ごとに「作成した」「変更を承認・取り込んだ」とニュアンスにブレがあります
すごい数字ではありますが、額面どおりに受け取らず「同社いわく」くらいで眺めておくのが無難です

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Claude Code が v2.1.186〜2.1.195 まで連続更新

ここからは手元で使うClaude Codeの話です
前回の v2.1.183 から進んで、6/22〜6/26にかけて v2.1.186 から v2.1.195 まで小刻みに更新されました
初心者にも効きそうなものを拾って紹介します

MCPサーバーにシェルから直接ログインできる(v2.1.186)

v2.1.186(6/22)では、MCPサーバー(外部ツールやデータベースをClaudeにつなぐ仕組み)に対して claude mcp login / logout が追加されました
これまで対話メニュー(/mcp)を開いて認証していたところを、CLIから直接ログインできるようになった、という改善です
SSH越しの環境でも扱いやすくなります

/rewind が /clear する前から再開できる(v2.1.191)

v2.1.191(6/24)では、会話の巻き戻し /rewind が拡張されました
これまでは会話をリセットする /clear をかけると、それより前の状態には戻りにくかったのですが、/clear する前の会話から再開できるようになりました
うっかりリセットしても遡れる余地が広がった、という改善です

応答中のCPU使用率を約37%削減(v2.1.193)

v2.1.193(6/25)では、応答を表示している最中(streaming応答中)の CPU使用率を約37%削減しました
画面の更新を100ミリ秒ごとにまとめる作りに変えたもので、長い回答を出している間のマシンの負荷が軽くなる方向の改善です

日本語の音声入力の自動送信が直った(v2.1.195)

日本語ユーザーに直接うれしいのが v2.1.195(6/26)です
これまで日本語・中国語・タイ語など、単語を空白で区切らない言語では、音声入力(音声ディクテーション)の自動送信が発火しない不具合がありました
これが修正されています
声で入力する人にとっては、地味ながら効く修正です

全体として、接続まわりや会話の取り回しが楽になる改善が中心の一週間でした
こうした更新は毎日のように積み上がるので、使うなら claude update でこまめに更新しておくと取りこぼしません
サブエージェントやMCPといった拡張の全体像は Claude Code拡張機構の入門 でも触れています

「!」コマンドの出力にClaudeが自動で反応する挙動へ

同じく v2.1.186(6/22)で、デフォルトの挙動がひとつ変わったので単体で紹介します
初心者の方も触る可能性があるので、戻し方までセットで押さえておきたいところです

Claude Code では、「!」から始めて打ったシェルコマンド(Claudeに見せたいプログラム命令)の出力を、これまでは文脈に追加するだけでした
v2.1.186からは、その出力にClaudeが 自動で反応するようになりました
出力のなかに対応すべき点があれば、Claudeが続けてコメントや提案を返す、という挙動です

"respondToBashCommands": false

毎回返答が割り込むわけではなく、対応すべき内容があるときに反応する形です
とはいえデフォルトが変わったので、「コマンドを見せただけなのに勝手に話し出した」と感じたら、上の設定で元に戻せると覚えておくと良いです
設定ファイルの編集が不安なら、Claude自身に「settings.json にこの設定を追記して」と頼んでしまうのも手です

OpenAIのGPT-5.6も米政府要請で限定リリースに

最後は業界全体の潮流の話です
Claudeの話題ではないのですが、Claudeを選ぶ私たちにも関係するので締めに置きます
6月26日にOpenAIが新世代モデル GPT-5.6 シリーズ(フラグシップのSol・中位のTerra・低コストのLuna)を発表しました

約20社の承認パートナーへの限定プレビューに留めた

注目はリリースの仕方です
OpenAIはこのGPT-5.6を、トランプ政権の要請を受けて 約20社の政府承認パートナーへの限定プレビューに留めました
数週間内の広域提供(GA)を目指すとしつつ、当面は一般には開かれません
最先端のSolのコード処理能力(特にサイバー方面)が Mythos 相当とみなされ、出荷前に制限を求められた格好です

制限の理由は、モデルの能力と安全性、そして6/2の大統領令に基づく要請とされています
前回 Anthropic が受けた輸出規制とは別の枠組みなので、「同じ規制で止められた」と一括りにはできません
ただ 高性能なモデルは政府がいったんゲートをかける、という流れが Anthropic だけでなく OpenAI にも及んだ、という見方はできます

「Claudeが負けた」と読むのは早い

性能の話も出ていますが、ここは慎重に読みたいところです
OpenAIはSolが優位だと主張していて、コーディング系のベンチマークで Mythos 5 に僅差でリードした、サイバー方面の一部ベンチでは同等の性能を約3分の1の出力トークンで達成した、といった数字が二次報道で伝えられています

ただし、これらは 特定のベンチでの僅差・条件付きの結果で、全面的に Claude を上回ったという話ではありません
しかも一部の数値は一次ソースで確認できていない段階です
「GPTがClaudeに勝った」と単純化せず、競争が一段ヒートアップしている、くらいに眺めておくのが安全だと思っています

今週のまとめ:気になった情報6点

今週(2026/6/22週)の Claude 周りで気になった情報を、6点に整理するとこんな感じです

個人的には、今週は「規制とIPが、性能の話と同じくらいニュースの中心になってきた」と感じた一週間でした
最先端のモデルがいつ・誰に使えるかが、技術だけでなく政府や企業間の攻防で決まる、という地殻変動が続いています
私たちにとって直接効くのは Claude Code の連続更新の方ですが、その背後で大きな枠組みが動いているのは、頭の片隅に置いておきたいところです

次回のお知らせ

次回は、Mythos 5 の限定再開がさらに広がるのか、Fable 5 の停止が解けるのか、Qwen告発がどう動くか、あたりの続報を追いたいと思っています
Claude Tag が一般プランにも降りてくるか、GPT-5.6 が広く開かれるかも気になるところです

「今週これ気になったよ」みたいな話題があれば、次週分で拾ってみたいと思っています
引き続きカジュアルに Claude の話題を追っていきますね
ではまた来週末に

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※本記事の情報は2026/6/27時点の公開情報・主要報道をもとにしています
Mythos 5 の限定再開・Qwen告発・GPT-5.6 の限定リリースとも、一部は二次報道ベースで今後Anthropicや各社の発表で内容が更新される可能性があるので、正確な条件はその時点の公式発表やHelp Center、公式ドキュメントをご確認ください

「ExcelにCopilotやPythonが来たのって、結局いつだっけ？」と分からなくなったことはありませんか？

この記事は、Microsoft 365のExcelに加わってきた新機能を「いつリリースされたか」の時系列で整理する記事です
CopilotやPython・GROUPBY・正規表現・チェックボックスといった話題の機能がMicrosoft 365へいつ来たのかを1本の流れとして並べ直します

新機能はバラバラに登場した印象になりがちですが、古い順に並べると一本の流れが見えてきます
この記事を読み終えるころには、「あの機能はいつごろのものか」「自分のExcelで使える可能性があるか」がつかめるようになります

ジャベ雄

「いつ来たか」が分かると、機能の新しさの感覚がつかめますよ

それでは、まずリリース時期が一目で分かる一覧から見ていきます

Microsoft 365 新機能のリリース時期(一覧)

ここがこの記事の核です
主な新機能がMicrosoft 365でいつ一般提供(GA)になったかを、古い順に1枚の表へまとめました

上から下へ読むと、そのまま新機能が登場してきた順番になります
右の列が「その機能がMicrosoft 365へ来た時期」です

この表を上から眺めると、Excelの進化が大きく3つの時期に分かれているのが見えてきます
その流れをざっと言葉でも追っておきます

2020年ごろ 計算の土台が変わった

表のいちばん上が、動的配列(スピル)やXLOOKUP・FILTERといった関数群です
2020年初頭にMicrosoft 365へ入り、1つの数式が複数セルへ自動で広がるスピルなど、表計算の組み立て方そのものを変えた時期です

2022〜2023年 関数と画像が増えた

真ん中の時期が、TEXTSPLITやVSTACKなどの14個のテキスト/配列関数、それにLAMBDA・IMAGE関数・セル内画像です
2022年から2023年ごろにかけてMicrosoft 365へ順に加わりました

これらは2020年のスピルの上で動く関数たちで、関数で扱えるデータの幅がぐっと広がった時期と言えます

2024年以降 AIと新しい集計が加わった

表のいちばん下が、いま話題のGROUPBY・正規表現・チェックボックス・Python・Copilotです
2024年以降にMicrosoft 365へ来た、新しい集計やAI寄りの機能がここに並びます

このあたりは展開が現在進行形で、リリース時期もここ1〜2年に集中しています
記事の後半では、この最近の機能を1つずつ「いつ来たか」とあわせて見ていきます

ジャベ雄

「2020→2022〜23→2024以降」の3区切りで覚えると整理しやすいです

新機能を先取りできる更新チャネル

Microsoft 365には、新機能がどのくらい早く届くかを決める更新チャネルという仕組みがあります
同じMicrosoft 365でも、設定によって新機能の届くタイミングが変わります

2026年6月時点で、主要な更新チャネルは次の3本です

• 最新チャネル(Current Channel) 新機能をいちばん早く受け取る既定のチャネル
• 月次エンタープライズ チャネル(Monthly Enterprise Channel) 毎月決まったタイミングで更新が届く法人向け
• 半期エンタープライズ チャネル(Semi-Annual Enterprise Channel) 年2回にまとめて更新する安定重視の法人向け

さらに早く試したい人向けに、プレビュー系のチャネルもあります
代表がベータ チャネル(Beta Channel)で、以前はInsider(Insider Fast)と呼ばれていたものです
ほかに最新チャネル(プレビュー)もあり、どちらもMicrosoft 365 Insiderプログラム経由で早期アクセスできます

ベータチャネルに切り替えると、一般提供(GA)になる前の新機能を一足先に試せます
このあと紹介する新機能も、最初はベータチャネルから順に広がっていったものが多いです

自分がどのチャネルかは、このあとの「ファイル → アカウント」の画面で確認できます
製品情報の更新オプション欄に「最新チャネル」「月次エンタープライズ チャネル」などと表示されるので、こことバージョン番号をセットで見ておくと、新機能が来ているはずなのに出てこない原因の切り分けに役立ちます

Microsoft 365のExcelで使える注目の新機能

ここからが本題です
最近Microsoft 365へ加わった注目機能を、関心の高い順に見ていきます
各機能で「何ができるか」「いつ使えるようになったか」「使うための条件」を簡潔にまとめます

Copilot in Excel AIに言葉で頼んで操作する

いちばん注目度が高いのがCopilot in Excelです
AIアシスタントに自然な言葉で頼んで、Excel作業を手伝ってもらう機能です

できることは幅広く、数式の生成と説明・データへの質問でのインサイト抽出・ハイライトや並べ替えやフィルター・Webや保存ファイルからのデータ取り込みなどがあります
「この表で売上トップ3を教えて」のように話しかける感覚で操作できます

具体的な使いどころで言うと、関数をうろ覚えで詰まったときに「この条件で合計する数式を作って」と頼むと、候補の数式を提案してくれます
長い表で何が起きているか分からないときに「売上が落ちた月とその理由になりそうな列を教えて」と聞けば、傾向の当たりをつけてくれるので、分析の入口として頼りやすいです

ちょっとしたコツとして、頼む前に表の見出し行を整えておくと精度が上がります
1行目に分かりやすい列名(売上・日付・担当など)が入っていると、Copilotがどの列が何かを読み取りやすくなり、的外れな提案が減ります

個人向けにいつ広まったかというと、2025年1月にMicrosoft 365 PersonalとFamilyのサブスクに含まれるようになりました
Word・Excel・PowerPoint・Outlook・OneNoteで使えて、毎月のAIクレジット枠が付く形です

逆に言うと、Copilotが見当たらない場合は、自分のMicrosoft 365サブスクに含まれていない可能性があります
公式も「CopilotがWord・Excel・PowerPoint・OneNoteに表示されない場合は、サブスクに含まれていないかもしれない」と説明しています

Python in Excel セルの中でPythonが動く

Python in Excelは、Excelのセルの中にPythonのコードを書いて実行できる機能です
pandasやMatplotlibといったライブラリで、データ分析やグラフ描画ができます

計算はMicrosoftのクラウド上で実行される仕組みです
Excelの使い慣れた画面のまま、Pythonの分析力を借りられるのが面白いところです

使いどころとしては、関数だけだと組みにくい集計やグラフが向いています
たとえば散布図に回帰直線を引いたり、複数シートのデータをpandasでまとめて集計したりと、ふだんのExcel機能では手数のかかる処理を数行で書けるのが強みです

はじめの一手間としては、セルに=PY(と打ってPythonモードに切り替えるところから始めます
いきなり長いコードを書かず、まずはdf.describe()で表全体の要約統計を出すあたりが、Pythonの動きを確かめる練習にちょうどよいです

時期で見ると、2023年8月にプレビューが始まり、2025年に一般提供(GA)になりました
2025年ごろ(Web版が先・Windowsはその後)に一般提供されたとされ、公式の可用性ページも「プレビューは終了した」と明記しています

使うにはある程度新しいMicrosoft 365が必要で、最新チャネルならVersion 2408以降が目安です
ただし大事な注意点があります

GROUPBY / PIVOTBY 数式だけで集計表を作る

GROUPBYとPIVOTBYは、1つの数式で集計やクロス集計ができる新しい集計関数です
これまでピボットテーブルでやっていた集計を、数式だけで組めるのが利点です

Microsoft 365では2024年9月に最新チャネルで一般提供されました
データが更新されると集計結果も自動で追従するので、ピボットテーブルを毎回更新する手間が減ります

向いている場面は、定期的に行が増えていく一覧の集計です
売上明細に行を足していく台帳で、カテゴリごとの合計をいつも最新に保ちたいときなどに、GROUPBYを1つ置いておけば追加分まで自動で取り込んでくれます
ピボットテーブルのように右クリックして更新する操作が要らないのが、地味にありがたいところです

ひとつコツを挙げると、集計したいデータ範囲は少し広めに取っておくと安心です
あとから行が増えても拾えるように、A2:A100のように余裕を持った範囲を指定しておくと、追加のたびに数式を直さずに済みます

=GROUPBY(分類の列, 集計したい値, 集計方法)

例: =GROUPBY(A2:A100, B2:B100, SUM)
    A列のカテゴリごとに、B列の値を合計する

正規表現関数(REGEX) パターンで文字列を処理する

REGEXTEST / REGEXEXTRACT / REGEXREPLACEは、正規表現(パターンマッチ)で文字列を判定・抽出・置換する3つの新関数です
「正規表現」は、文字の並びをパターンで指定して柔軟に検索する書き方のことです

メールアドレスやコード番号のように決まった形のテキストを、ルールベースでまとめて処理できます
従来はLEFTやMID・FINDの合わせ技でやっていた複雑な文字列処理を、ぐっと短い数式で書けるようになります

身近な使いどころとしては、住所から郵便番号だけを取り出す・商品コードの形式が正しいか一括チェックする・表記ゆれのある電話番号からハイフンを抜くといった作業が当てはまります
これまで列を何個も足して途中計算していた処理が、1つの数式で片づくのがありがたいところです

使い始めの一手間として、まずREGEXTESTで「狙ったパターンに当たるか」を確かめてから、抽出や置換へ進むと安全です
いきなりREGEXREPLACEで置き換えると、想定外の箇所まで巻き込むことがあるので、テストで当たりを見てから本処理に移すと失敗を減らせます

Microsoft 365では2024年5月にInsider Betaへ登場し、2024年11月までに全プラットフォームへ広がりました
ここ1〜2年の新しい関数群で、文字列処理の幅をぐっと広げてくれます

正規表現そのものの書き方や3関数の具体的な使い方は、別記事のExcelのREGEX関数3つの使い方でまとめています
パターン処理に興味がある方は、あわせてどうぞ(こちらもMicrosoft 365で使う前提の内容です)

チェックボックス セルにチェック欄を置く

セル内チェックボックスは、セルにチェックボックスを置いて、ON/OFFをTRUE/FALSEと連動させられる機能です
挿入タブからチェックボックスを選ぶだけで、選んだ範囲にまとめて入れられます

ToDoリストや進捗管理の表で出番が多く、初心者にも分かりやすい機能です
クリックでチェックが入り、その結果を数式で集計するといった使い方ができます

たとえば持ち物チェックリストで、チェック欄の隣にCOUNTIFを置いて「TRUEの数」を数えれば、いくつ済んだかが自動で出ます
条件付き書式と組み合わせて、チェックが付いた行をグレーアウトさせると、やり残しが一目で分かる表になります

まとめて入れたいときは、チェックボックスを入れたいセルをあらかじめ範囲選択してから挿入すると、選んだ範囲にまとめて配置できます
1個ずつ置くより速いので、長いリストを作るときに覚えておくと楽です

Microsoft 365では2024年6月から7月ごろに展開されました
表のなかでも比較的早い時期に来た新機能で、すぐ実務に取り入れやすいタイプです

Focus Cell 大きな表で位置を見失わない

Focus Cell(フォーカスセル)は、選択中のセルの行と列をハイライトして、アクティブセルの枠を太く見せる機能です
大きな表で「いま自分はどのセルにいるんだっけ」と迷子になるのを防げます

表示タブからフォーカスセルをオンにすると切り替わります
横にも縦にも広い表を扱う人ほど、地味に効いてくる見た目系の機能です

出番が多いのは、列がずらりと並んだ大きな管理表で1行ずつ入力していく場面です
いま編集している行と列に色が付くので、隣の行の値を間違えて触る事故が減り、入力ミスの予防にもつながります

ハイライトの色が気になるときは、表示タブから色を変えられます
常時オンにすると見た目がうるさく感じることもあるので、大きい表を触るときだけオンにするといった使い分けがおすすめです

Microsoft 365では2024年10月にInsiderへ初登場し、その後の2024年後半から2025年ごろに一般提供されました
一般提供の正確な時期は情報源で差があるので幅を持たせていますが、いずれにせよここ最近の新しい機能です

ジャベ雄

6つとも、2024年以降にMicrosoft 365へ来た新しめの機能です

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自分がMicrosoft 365を使っているか確認する方法

ここまで読んで「で、自分のExcelで使えるの？」と気になったはずです
結論から言うと、ファイル → アカウントを開けば、自分がMicrosoft 365を使っているかどうかを見分けられます

製品名に「Microsoft 365」とあれば、この記事で紹介したCopilotやPythonなどの新機能を使える可能性があります
年号入りの買い切り版なら、それらの最近の機能は対象外になりやすいので、バージョンとあわせて見ておくと判断しやすいです

まとめ Microsoft 365の新機能とリリース時期

Microsoft 365のExcel新機能を、リリース時期の流れで最後にざっと振り返ります

• 2020年ごろ 動的配列(スピル)・XLOOKUPなど、計算の土台が変わった
• 2022〜2023年 TEXTSPLIT・VSTACKなどの14関数とLAMBDA・IMAGE関数が加わった
• 2024年以降 チェックボックス・GROUPBY・正規表現・Focus Cell、そしてPython・Copilotが登場

こうして並べると、新機能はまずMicrosoft 365に来て、時期を追って増えてきたのが分かります
とくに2024年以降はAI寄りの機能が増え、Excelの進化が速くなっている時期です

なお、これらの新機能のうち一部は、その後に買い切り版(Excel 2021/2024)へ固定された形でも使えます
買い切り版2世代に入った新機能のほうは、シリーズの別記事で扱っています

買い切り版の世代ごとの新機能を確認したい方は、Excel 2021の新機能と新関数まとめとExcel 2024の新機能と新関数まとめもどうぞ
2021→2024→Microsoft 365の流れで読むと、Excelがどう進化してきたかが一望できます

ジャベ雄

CopilotやPythonまわりは動きが速いので、最新情報は時々この記事を更新していきます(2026年6月時点)

Microsoft 365の新機能でよくある質問

最後に、新機能まわりで迷いやすいポイントを質問形式で補足します

買い切り版でもこれらの新機能は使えますか？

一部は使えますが、すべては使えません
動的配列や2024相当の関数のように、あとから買い切り版(Excel 2021/2024)へ固定された機能はありますが、CopilotやPython in Excelはサブスク版のMicrosoft 365が前提で、買い切り版や無料版は対象外です

買い切り版2世代でどこまで使えるかは、シリーズの別記事(本記事末尾でリンク)で世代ごとに整理しています
「自分の版で何が使えるか」を知りたいときは、まず製品名とバージョンを確認するのが近道です

Copilotがリボンに出てこないときは？

まず自分のサブスクにCopilotが含まれているかを確認します
公式も「Word・Excel・PowerPoint・OneNoteにCopilotが表示されない場合は、サブスクに含まれていない可能性がある」と説明しているので、ここがいちばん多い原因です

含まれているはずなのに出ない場合は、Excelのバージョンが古い・更新チャネルが遅い・サインインしているアカウントが別物、といった点を順に見ていきます
「ファイル → アカウント」でバージョンとチャネルとサインイン中のアカウントをまとめて確認できるので、まずここを開くのがおすすめです

新機能が来るはずなのに見当たらないのはなぜ？

同じMicrosoft 365でも、更新チャネルによって新機能の届くタイミングが違うためです
半期エンタープライズ チャネルのように更新がまとまっているチャネルだと、最新チャネルより数か月遅れて機能が届くことがあります

急いで試したい個人なら、最新チャネルになっているかを確認し、それでも来ないならMicrosoft 365 Insiderのベータチャネルを検討する手もあります
ただしベータは不安定な面もあるので、業務用の環境では無理に先取りせず、正式提供を待つほうが安心です

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「Excel 2024って、どんな新機能が増えたの？」と気になっている方に向けた記事です

結論から言うと、Excel 2024でいちばん増えたのは関数まわりです
文字列を区切って分けるTEXTSPLITや、複数の表を積み重ねるVSTACKといった、データの整形を数式だけで片づけられる新関数が買い切り版に入りました
ほかにもセルの中に画像を置けるIMAGE関数など、ちょっと毛色の違う機能も加わっています

ここで先に1つ前提を共有しておきます
買い切り版のExcel(2024など)は、その時点のMicrosoft 365の機能セットを切り出して固定したものです
新機能はまずサブスク版のMicrosoft 365に入り、後から買い切り版に取り込まれる流れになっています

なのでこの記事でも、各機能に「Microsoft 365でいつ頃使えるようになったか」を一言そえていきます
たとえば今回の新関数群は2022年ごろにMicrosoft 365へ入り、それが2024年10月の買い切り版Excel 2024に乗りました
この時系列で見ると分かりやすいです

ジャベ雄

「サブスクで先に使えた機能が、買い切りに後から来る」って覚えておくと混乱しないです

更新チャネルの細かい話はシリーズの別記事に譲って、ここでは「Microsoft 365が先、買い切りが後」という大枠だけ押さえてもらえれば十分です
Excel 2024そのものは2024年10月に買い切り版として登場しました

なお1つ前の世代であるExcel 2021で増えた関数(XLOOKUPや動的配列など)については、別記事のExcel 2021の新機能と新関数まとめで整理しています
この記事のTEXTSPLITやVSTACKは、その動的配列(スピル)の上で動く関数なので、スピルがピンと来ない方は先にそちらを読んでおくと理解が早いです

それでは、関心の高い関数から順に見ていきます

Excel 2024の注目の新関数(利用頻度の高い順)

ここがExcel 2024の目玉です
新たに加わった14個のテキスト/配列関数を中心に、よく使う順で見ていきます
どれも以前のバージョンには無く、Excel 2024で初めて買い切り版に入った関数です

これらの新関数は、どれも前の世代で入った動的配列(スピル)の仕組みの上で動きます
数式1つの結果が下や右のセルへ自動で広がる、あの挙動が前提です
スピルの感覚があやしい方は、先ほどの2021の記事をのぞいてからのほうがスッと入ってきます

TEXTSPLIT 区切り文字で文字列をバッと分ける

新関数のなかで真っ先に覚えたいのがTEXTSPLITです
指定した区切り文字で文字列を分割して、別々のセルへ展開してくれる関数です

以前は「区切り位置」機能やMID・FINDの合わせ技でやっていた分割作業を、数式1つで片づけられます
住所の分割・氏名の分割・カンマ区切りデータの取り込みなど、実務で出番の多い関数です

=TEXTSPLIT(対象文字列, 列の区切り文字, [行の区切り文字])

例: =TEXTSPLIT("山田,東京,営業", ",")
    カンマで区切って「山田」「東京」「営業」を横3セルに分ける

結果はスピルで横や下へ広がるので、元のセルを書き換えれば分割結果もその場で追従します
1つのセルに詰め込まれた値をきれいに列へバラしたいとき、いちばん手早い方法になります

セットで覚えたいのがTEXTBEFOREとTEXTAFTERです
名前のとおり、指定した区切り文字の前だけ・後ろだけを取り出します
「メールアドレスの@より前だけほしい」「ファイル名から拡張子だけ取りたい」といった片側だけの抽出は、TEXTSPLITよりこの2つが向いています

=TEXTBEFORE("taro@example.com", "@")   → taro
=TEXTAFTER("taro@example.com", "@")    → example.com

これらテキスト系の関数を含む14個の新関数は、Microsoft 365では2022年3月にプレビュー(Beta)で登場し、2022年後半(9月ごろ)に最新チャネルへ一般提供されたとされています
それが2024年10月の買い切り版Excel 2024に取り込まれた、という流れです
これらは以前のバージョンでは使えません、買い切り版で使うならExcel 2024以降が必要です

ジャベ雄

「区切り位置」を手作業でやってた人ほど、TEXTSPLITは効きますよ

VSTACK / HSTACK 複数の表を縦・横に積み重ねる

VSTACKとHSTACKは、複数の範囲を1つにまとめる関数です
VSTACKは縦(Vertical)に積み、HSTACKは横(Horizontal)に並べます

毎月のシートをコピペでつなぐ、支店別の表を1枚に集約する、といった「表の結合」を数式1つでできるのが利点です
いわゆるシート集約の需要にハマる関数です

=VSTACK(範囲1, 範囲2, ...)   縦に積み重ねて1つの表にする
=HSTACK(範囲1, 範囲2, ...)   横に並べて1つの表にする

例: =VSTACK(東京!A2:C50, 大阪!A2:C50)
    東京と大阪の表を縦につないで1枚にまとめる

元のシートを更新すれば結合結果も自動でついてくるので、毎月コピペで貼り直す手間が消えます
VSTACKで全支店を縦に積んでから、前の世代で入ったFILTERやUNIQUEと重ねがけすると、集約した1枚の表からさらに絞り込みや重複除去ができます

TAKE / DROP / CHOOSECOLS / CHOOSEROWS 範囲の一部だけ抜き出す

続いて、範囲の一部分だけを取り出す4つです
どれも「大きな表から必要な行・列だけ切り出す」用途で使います

• TAKE 範囲の先頭(または末尾)から指定した行数・列数を取り出す
  「上位5件だけ」のような切り出しに向く
• DROP 逆に、先頭(または末尾)の指定数を取り除いて残りを返す
  「見出し行を落として中身だけ」に便利
• CHOOSECOLS 指定した列番号の列だけを抜き出す
  「1列目と3列目だけほしい」を順番自由に並べ替えて取れる
• CHOOSEROWS 指定した行番号の行だけを抜き出す、CHOOSECOLSの行版

=TAKE(A1:D100, 5)        先頭5行を取り出す
=DROP(A1:D100, 1)        先頭1行(見出し)を落として残りを返す
=CHOOSECOLS(A1:D100, 1, 3)   1列目と3列目だけを抜き出す

VSTACKで結合した表からTAKEで上位だけ抜く、DROPで見出しを落としてからTEXTSPLITにかける、といった組み合わせができます
1つずつだと地味ですが、ほかの新関数とつなぐと整形作業がぐっとラクになる縁の下の存在です

IMAGE関数 URLからセルに画像を表示する

IMAGE関数は、画像のURLを指定して、その画像をセルの中に表示する関数です
従来は画像がセルの「上」に浮いて乗るだけでしたが、IMAGE関数で表示した画像はセルの中にきちんと収まります

=IMAGE(画像のURL, [代替テキスト], [サイズ指定])

例: =IMAGE("https://example.com/apple.png", "りんご")
    指定URLの画像をセルの中に表示する

セルの中に入るので、行の高さに合わせて表示され、並べ替えやフィルターをかけても画像が一緒に動いてくれます
商品カタログのサムネイル・国旗の一覧・QRコードなど、表に画像を絡めたいときに向いています

IMAGE関数のMicrosoft 365での提供は2023年ごろに一般展開されたとされ、それがExcel 2024に取り込まれています
このIMAGE関数と、次の見出しで触れる「画像をセルの中に置く」機能はセットで覚えると分かりやすいです

整形系の関数(TOROW / TOCOL / WRAPROWS / WRAPCOLS / EXPAND)

残りの整形系は、ややクセのある変形を担当する関数たちです
利用頻度は高くないものの、ハマる場面ではこれ一発で済みます

• TOROW / TOCOL 表全体を1行・1列に並べ直す、バラバラな範囲を縦一列にまとめたいときなどに
• WRAPROWS / WRAPCOLS 逆に、1行(1列)の長い並びを指定した数で折り返して表の形にする
• EXPAND 範囲を指定したサイズまで広げて、足りない部分を任意の値で埋める

このあたりは「いつ使うか分からない」枠かもしれません
ただTOCOLで散らばった値を縦一列にそろえてからUNIQUEにかける、といった下ごしらえで効くことがあるので、名前だけ頭の片隅に置いておくと、いざというとき思い出せます

LAMBDAとヘルパー関数 自分だけの関数を作る(中級者向け)

最後は中級者向けのLAMBDAです
よく使う数式に名前を付けて、自分だけの独自関数として呼び出せる仕組みです
こうした「自作関数」は長らくVBA(マクロ)の領分でしたが、LAMBDAなら数式の範囲でできてしまいます

=LAMBDA(税抜, 税抜 * 1.1)(1000)
    「税抜に1.1を掛ける」処理に引数を渡して呼び出す

名前の管理で「税込」という名前を付けておけば
=税込(1000) のように自分の関数として使えるようになる

あわせて、配列を1行・1列ずつ処理するヘルパー関数も使えます
代表がBYROW(行ごとに計算)で、ほかにMAP・REDUCE・SCAN・BYCOL・MAKEARRAYといった同じLAMBDAヘルパー群がそろっています

LAMBDAはExcel 2024の公式な新機能として名指しされていて、ヘルパー関数もBYROWを代表に同じく2024へ搭載されています
Microsoft 365では、ほかの新関数と近い2022年ごろに使えるようになったとされています

ジャベ雄

まずはTEXTSPLITとVSTACK、この2つだけでも試してみてください

セル内画像とIMAGE関数 画像を表の一部として扱う

関数の次に分かりやすい変化が、画像の扱いです
Excel 2024では画像をセルの中に置けるようになりました

長らくExcelに貼り付けた画像は、セルの上に浮いて乗っているだけでした
行を並べ替えても画像は元の位置に取り残されてズレる、というのが定番の困りごとでした

Excel 2024では、画像をセルそのものの中身として扱えます
セルに入った画像は、行の並べ替え・フィルター・サイズ変更にちゃんと追従して、表の一部として一緒に動きます

セルの中に画像を置く方法は、大きく2通りあります

• 手元の画像をコピーして、セルに「セルに配置」で貼り付ける(ローカルの画像を入れたいとき)
• 先ほどのIMAGE関数でURLから読み込む(Web上の画像を数式で入れたいとき)

商品一覧にサムネイルを並べる・名簿に顔写真を添える、といった場面で「画像が表とズレない」のは思いのほか快適です
このセル内画像のMicrosoft 365での展開は2022年から2023年ごろで、それがExcel 2024に乗っています

ジャベ雄

並べ替えで画像だけ置き去りになる、あの地味なストレスから解放されますよ

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その他の改善 動的配列グラフや性能、見た目もよくなった

派手さは無いものの、使っていると地味に効いてくる改善もまとめておきます

動的配列を参照するグラフ 件数が変わってもグラフが追従

Excel 2024では、動的配列をグラフが参照できるようになりました
FILTERなどで件数が増減するデータをグラフ化すると、配列が再計算されたときにグラフのデータ点も自動で増減してくれます

1つ注意したいのは、動的配列(スピル)そのものは前の世代で入った機能だという点です
Excel 2024で新しくなったのは、動的配列を「グラフが参照」できるようになったところです
動的配列そのものを2024の新機能と勘違いしないよう、ここだけ切り分けておきます

パフォーマンスと安定性の向上

計算の速度と安定性も改善されています
公式が挙げているのは、独立した計算を持つ複数のブックを同時に開いたときの遅延やハングが軽くなった、という点です

大きなファイルを何枚も並べて作業する人ほど効いてくる部分です
具体的に何倍速くなったといった数字は公式に出ていないので、ここでは「重さが減った」とだけ押さえておきます

既定フォントがAptosに(Office 2024全体の変更)

見た目の変化として、既定フォントがCalibriからAptosに変わりました
17年ほど続いたCalibriを置き換える形です

セキュリティ・互換まわりの改善

地味ですが、安全面とファイル互換も手が入っています

• XLLアドインの既定ブロック インターネット由来のXLLアドインを既定でブロックして、マルウェア配布の手口から守ります
  意識しないところで守られている枠です
• OpenDocument形式(ODF)1.4対応 LibreOfficeなど他のソフトとファイルをやり取りする人向けの互換改善です
• アクセシビリティの強化 読みやすい文書を作るための道具がまとまっています
  ただし前の世代から続く強化なので、2024で初めて加わったわけではありません

ジャベ雄

このへんは「ついでに良くなった」枠、意識しなくても恩恵を受けています

Excel 2024に入らなかった「Microsoft 365限定」の機能

ここは「2024で使えると思われがちだけど、実は買い切り版には来ていない」機能です
誤解しやすいので整理しておきます

冒頭でも触れたとおり、買い切り版は「ある時点のMicrosoft 365を切り出して固定したもの」です
つまり買い切り版が出たあとにMicrosoft 365へ来た新機能は、その買い切り版には入りません
次に挙げる機能は、Excel 2024には降りておらず、サブスク版のMicrosoft 365でしか使えない位置づけです

• GROUPBY / PIVOTBY 数式だけで集計表を作れる新しい集計関数、Microsoft 365では2024年9月ごろに一般提供されました
• 正規表現の関数(REGEXTEST / REGEXEXTRACT / REGEXREPLACE) 文字列を柔軟なパターンで判定・抽出・置換する関数です
• Focus Cell(フォーカスセル) 選択中のセルの行と列をハイライトして、大きな表で位置を見失わない機能です
• Copilot AIに自然な言葉で頼んで、数式作成や分析を助けてもらう機能です
• Python in Excel Excelの中でPythonのコードを実行する機能です、公式が永続ライセンス版は非対応と明記しています

このうちGROUPBYとPIVOTBYは、Microsoft 365での一般提供がExcel 2024の登場とほぼ同じ時期でした
ただ買い切り版は少し前までの機能セットで固定されているため、タイミング的に間に合わず、買い切り版には来ていないと見られています

正規表現の関数(REGEX系)も、現時点ではMicrosoft 365限定です
文字列のパターン処理に興味がある方は、別記事のExcelのREGEX関数3つの使い方で挙動をまとめているので、あわせてどうぞ
こちらはMicrosoft 365で使う前提の内容です

これらMicrosoft 365限定の機能と、買い切り版がどの世代で何を取り込んできたかの全体像は、このシリーズの次の記事でまとめて整理する予定です(近日公開)
「結局どこからどこまでが使えるのか」を一望したい方は、そちらを待ってもらえればと思います

ジャベ雄

「Excel 2024でCopilot使える?」とよく聞かれますが、あれはサブスク側だけなんですよ

まとめ Excel 2024は文字列・配列の関数が主役

Excel 2024で増えた新機能を、もう一度ざっくり振り返ります

• いちばんの目玉は14個のテキスト/配列関数(TEXTSPLIT・VSTACK・TAKEなど)とLAMBDA、データの整形が数式だけで片づく
• IMAGE関数とセル内画像で、画像を表の一部として並べ替え・フィルターできるようになった
• 動的配列を参照するグラフ・性能向上・既定フォントAptos(Office全体)などの地味な改善も入った
• GROUPBY・正規表現・Copilot・Python in ExcelはMicrosoft 365限定で、買い切りのExcel 2024には入っていない

まず触ってみてほしいのは、やはりTEXTSPLITとVSTACKまわりです
1つのセルに詰まった値をバラす・複数の表を1枚にまとめる、という日常作業が数式だけで完結するので、コピペや手作業がぐっと減ります

1つ前の世代であるExcel 2021の新機能(XLOOKUPや動的配列など)を先に押さえたい方は、Excel 2021の新機能と新関数まとめもどうぞ
この記事の新関数は、その2021で入った動的配列の上で動くものなので、合わせて読むと2021から2024への流れがつながります

このシリーズでは、続けて「Microsoft 365限定の機能+買い切り版の全体タイムライン」も近日公開予定です
買い切り版のどの世代で何が使えるのか、全体像をつかみたい方は合わせて読んでもらえればと思います

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