【ITニュース解説】GLM 4.5 with Claude Code

GLM 4.5 with Claude Codeという技術は、これからのシステム開発を大きく変える可能性を秘めた、大規模言語モデルとコード特化型AIの融合である。システムエンジニアを目指す皆さんにとって、この技術が具体的にどのようなものなのか、そしてそれが未来の仕事にどう影響するのかを理解することは非常に重要だ。

まず、この技術を理解するための基礎となる「大規模言語モデル（LLM）」について簡単に説明する。LLMとは、人間が使う言葉を深く理解し、自然な文章を生成できるAIのことである。膨大なテキストデータを学習することで、質問に答えたり、文章を要約したり、物語を作ったりと、様々な言語に関するタスクをこなす能力を持つ。GLM 4.5は、このLLMの一種で、その中でも特に高度な言語処理能力を持つモデルの一つと推測される。従来のGLMシリーズが持つ多言語対応能力や、複雑な推論を行う能力を受け継ぎ、さらにその性能が向上していると期待される。これにより、より正確で自然な文章の生成や、幅広い分野の知識に基づいた質の高い情報提供が可能になると考えられる。

次に、「Claude Code」について解説する。Claude Codeは、Anthropic社が開発したClaudeというAIファミリーの一員で、その名の通り「コード」つまりプログラムに関する作業に特化した機能を持つAIモデルである。通常のLLMが汎用的な言語処理を行うのに対し、Claude Codeはプログラミング言語の構造、文法、コーディングパターン、そして開発者がコードに込める意図などを深く理解する。これにより、自然言語で書かれた指示から具体的なプログラミングコードを生成したり、既存のコードの問題点（バグ）を見つけ出して修正案を提示したり、さらにはセキュリティ上の脆弱性がないかをチェックしたりする能力を持つ。開発者が求める機能をテキストで説明するだけで、適切なプログラミング言語でコードの骨格を作り上げたり、複雑なアルゴリズムの実装を手助けしたりすることが可能となる。

GLM 4.5とClaude Codeが「with」という形で組み合わされることで、これら二つの強力なAI技術が連携し、単独では実現できないような、より高度な機能が提供されることになる。GLM 4.5の持つ広範な知識と高度な言語理解能力が、Claude Codeの専門的なコード処理能力と結びつくことで、システム開発の様々な側面において革新的な変化が生まれるだろう。例えば、開発者がプロジェクトの要件を自然言語で詳細に記述した場合、GLM 4.5がその複雑な要件を深く理解し、それをClaude Codeがプログラミングコードとして正確に変換する。この連携により、単にコードを生成するだけでなく、システムの設計思想やビジネスロジックまで考慮に入れた、高品質で効率的なコードが生成される可能性が高まる。

具体的には、このような組み合わせによって、システム開発の初期段階である「要件定義」から「設計」、「実装」、「テスト」、さらには「運用」に至るまで、開発サイクルのあらゆる段階で支援が期待できる。たとえば、システム利用者の視点に立った機能記述をGLM 4.5が解釈し、その機能を実現するための技術的な設計案をClaude Codeが提示する。また、既存のシステムに新しい機能を追加する際に、関連するコードをGLM 4.5が解析し、変更が必要な箇所を特定し、Claude Codeが変更後のコードを生成するといった、非常に複雑なタスクも効率的にこなせるようになるかもしれない。これにより、開発者は煩雑なコーディング作業から解放され、より創造的で本質的な問題解決や、システムの全体設計、顧客とのコミュニケーションといった、人間にしかできない高度な業務に集中できるようになる。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、このようなAI技術の進化は、決して仕事を奪うものではなく、むしろ新たな可能性を開き、生産性を飛躍的に向上させる強力なツールとなる。しかし、AIが生成したコードや設計案が常に完璧であるとは限らない。そのため、AIが生成したものを正しく評価し、必要に応じて修正・改善する能力が、これからのシステムエンジニアには強く求められるようになる。プログラミングの基礎知識や、システム全体のアーキテクチャを理解する能力、そして問題解決のための論理的思考力といった、システムエンジニアとしての基本的なスキルは、AIを使いこなす上でますます重要になるだろう。AIはあくまでツールであり、それを使いこなす「人」のスキルが最終的な成果物の品質を決定する。

さらに、この技術は、システムエンジニアの学習方法にも大きな影響を与える。複雑なコードの動作原理をGLM 4.5に質問し、Claude Codeに特定の機能を持つコードのスニペット（小さなコード断片）を生成してもらうことで、これまで時間を要していた学習プロセスを効率化できる。デバッグに行き詰まった際も、エラーメッセージをAIに提示すれば、原因の特定や解決策のヒントを迅速に得られるようになるだろう。これにより、初心者でも短期間でより高度なスキルを習得し、実際の開発現場で活躍する機会が増える可能性がある。

まとめると、GLM 4.5 with Claude Codeは、大規模言語モデルの汎用的な知性と、コード特化型AIの専門性を組み合わせることで、システム開発の生産性と品質を飛躍的に向上させる革新的な技術である。システムエンジニアの役割は、単にコードを書くことから、AIを効果的に活用して複雑なシステムを設計・構築・運用する、より高度なエンジニアリングへとシフトしていくだろう。この進化を理解し、AIツールを使いこなすスキルを身につけることが、これからのシステムエンジニアにとって成功するための鍵となる。新しい技術を恐れることなく、積極的に学び、活用していく姿勢が求められる時代が到来している。