Claude Code v2.1.200 がデフォルトで手動モードに移行、GLM 5.2 が Sonnet 5 の80%に到達し価格は20%、Copilot セッションストリーミングがプレビュー公開

2026年7月3日は、いくつもの重要な発表が重なった。Claude Code v2.1.200 は、権限管理を手動モードのデフォルト化で強化し、バックグラウンドエージェントの長い不具合リストを修正した。オープンモデルの分野では、Together AI が、あるオープンソースモデルが Claude Sonnet 5 に対して5分の1のコストで競合できることを示し、オープンソースモデルで消費されるトークンの割合は1年で3倍になった。GitHub Copilot はセッションストリーミングで企業向けガバナンスを強化し、Anthropic は Artifacts を一般化し、API の rate limits を引き上げた。

Claude Code v2.1.200 — デフォルトで手動モード、background の修正の波

7月3日 — Claude Code v2.1.200 は、2つの挙動変更と一連の修正を導入し、バックグラウンドエージェントの信頼性を高めた。

「手動」モードをデフォルトとして正式採用。 権限モード default は、CLI、--help ヘルプ、VS Code、JetBrains のすべての画面で「Manual」に改称された。--permission-mode manual と "defaultMode": "manual" は、default の代わりとして使用できるようになった。この用語変更は、表示名を実際の挙動に合わせるものだ。つまり、Claude はあらゆる重要な操作の前に確認を求める。設定ファイルで明示的に default モードを指定していたチームは、挙動は同じままで、ラベルだけが変わる。

AskUserQuestion は自動再開しない。 ユーザーへの質問ダイアログは、非アクティブ時間を過ぎても自動では再開しなくなった。従来の挙動（auto-continue）はオプトインとなり、/config を通じて明示的に有効化する必要がある。この変更により、長時間のセッションや監視の薄いセッションでの不意の再開を防げる。

バックグラウンドエージェントの修正。 このバージョンでは、daemon セッションに影響していた複数の安定性問題が解消された。

修正された問題	詳細
休止/復帰後に background セッションが静かに停止する	解決済み
Esc でキャンセルしたターンが daemon 再起動後に再実行される	解決済み
エージェントが孤立した `daemon.lock` 上で永久に停止する（PID が OS に再利用される）	解決済み
再インストール後に古い build が daemon を乗っ取る	解決済み — build 内蔵タイムスタンプによる比較
roster の一時的な破損によりエージェントが永久に無効化される	解決済み

付随する修正として、disabledMcpServers または enabledMcpServers が .claude.json で非配列値に設定されている場合の起動時クラッシュも修正された。

daemon の修正は、夜間のワークフローや、常時監視なしでバックグラウンドエージェントを動かす CI パイプラインに特に有益だ。孤立した daemon.lock や roster の破損によって、手動介入があるまでエージェントが再起動できないことが、静かに起こり得た。

🔗 CHANGELOG Claude Code

Anthropic

Fable 5 cyber safeguards — framework CJS (Cyber Jailbreak Severity)

7月2日 — Anthropic は、Claude Fable 5 のサイバーセキュリティ防御機構に関する技術記事を公開し、AI モデルの回避行為（jailbreaks）を産業向けに評価するためのフレームワークの初期案を提案した。

Fable 5 のサイバーセキュリティ分類器は、攻撃者と防御者の非対称性に基づいて、次の4カテゴリに整理されている。

カテゴリ	例	挙動
禁止用途	重大な悪用、高い非対称性	常にブロック
高リスクな dual use	ペネトレーションテスト、権限昇格	より良い制御が整うまでブロック
低リスクな dual use	OSINT、公開スキャン、TLS 調査	安全マージン付きで許可
無害な用途	デバッグ、防御的設定、トレーニング	許可

framework CJS — Cyber Jailbreak Severity（サイバー回避行為の深刻度）は、Glasswing のパートナー（Amazon、Microsoft、Google）と共同開発された。これは、回避行為の深刻度を4つの軸で評価する。すなわち、能力向上（0–4）、到達範囲（0–2）、武器化の容易さ（0–2）、発見可能性（0–2）である。合計により CJS-0（情報提供のみ）から CJS-4（重大）までのレベルが算出される。専用の HackerOne プログラムが開設されており、フィードバックは cyber-safeguards@anthropic.com で受け付けている。

🔗 Fable 5 safeguards — Anthropic

Pro と Max プランで Claude Code の Artifacts が利用可能に

7月2日 — これまで Team と Enterprise プラン限定だった Claude Code の Artifacts が、Pro と Max の加入者にも利用可能になった。

Artifact とは、Claude が作業セッション中に生成するインタラクティブな Web ページのことだ。たとえば、プロジェクトのダッシュボード、PR の要約、データの可視化などである。ページは claude.ai 上でライブ公開され、Claude が作業を続けている間もリアルタイムで更新され、ユーザーアカウントに対してプライベートに保たれ、完全に独立して動作する。この個人向けプランへの拡張により、企業向けサブスクリプションを必要とせず、高度な機能がより広い層に提供される。

🔗 @ClaudeDevs の発表

Claude API の rate limits を5倍に引き上げ — 自動化された tiers と支出との分離

7月2日 — Anthropic は Claude Platform API の rate limits を大幅に引き上げ、アクセス tier の構造を簡素化した。

重要な変更は2つある。rate limit の tier は API での支出額に依存しなくなり、tier 間の昇格は自動になった。Claude Sonnet と Haiku の最新版は、最上位 tier で 5倍高い 上限を得る。最近のすべてのモデル（Opus、Sonnet、Haiku）は、同一 tier 内で同じ分あたりリクエスト数とトークン throughput のクォータを共有するため、クォータを気にせずタスクに適したモデルを選べる。「Request rate limit increase」ボタンは、手動申請向けに Claude Console 内で引き続き利用できる。

🔗 @ClaudeDevs の発表

ハッカソン「Built with Claude : Life Sciences」— 10万 USD のクレジット

7月2日 — Anthropic は、Gladstone Institute と提携して開催する世界規模の仮想ハッカソン Built with Claude : Life Sciences を発表した。このイベントでは、研究者と開発者が1週間にわたり Claude Science と Claude Code を使って構築することが呼びかけられている。賞金総額は 10万 USD のクレジット だ。このハッカソンは、ツール、研究パッケージ、計算資源を統合した科学作業環境として6月末に発表された Claude Science の流れの中に位置づけられる。

🔗 @claudeai の発表

オープンソースモデルとベンチマーク

Together AI — GLM 5.2 が Sonnet 5 の80%に到達し価格は20%

7月3日 — Together AI は、ベンチマーク DeepSWE において、GLM 5.2（Zhipu AI、オープンソース）と Claude Sonnet 5 の比較分析を公開した。DeepSWE は、ソフトウェア工学の長期的なバグ修正タスク113件からなり、各タスクは4回試行、最大推論が有効化されている。

中心となる結果は、GLM 5.2 がこのベンチマークにおいて、Claude Sonnet 5 の能力のおよそ80%を、価格のおよそ20%で提供したという点だ。この分析は Zain Hasan によるもので、Together AI によって再公開された。Together AI は自社プラットフォーム上で GLM 5.2 をホストしている。

モデル	種別	相対性能	相対コスト
Claude Sonnet 5	プロプライエタリ	基準（100%）	基準（100%）
GLM 5.2	オープンソース	約80%	約20%

DeepSWE ベンチマークは長期的なエンジニアリングタスク向けに設計されており、通常の合成問題を超えて、既存リポジトリ上の実際のバグを解決する能力を評価する。こうしたタスクで4対1のコスト性能比は、予算が限られたチームや高ボリュームのパイプラインにとって強い訴求材料となる。

🔗 Together AI の分析 — GLM 5.2 vs Sonnet 5

Together AI — オープンソースモデルが1年でトークンの10%から30%へ

7月3日 — Together AI は、自社プラットフォーム上でのオープンソースモデルの利用が1年で3倍になり、消費された全トークンの10%から30%へ増えたと明らかにした。この数字は、CEO Vipul Ved Prakash による記事「The Economy of Tokens」（6月29日）と、すでに報じられている8億 USD の Series C 資金調達の文脈に位置づけられる。これはマクロな傾向を裏づける。オープンソースの波はもはや技術的ニッチ現象ではなく、実際の AI トークン消費における比率を着実に高めている。

🔗 @togethercompute の投稿

HydraHead — Full+Linear Attention のハイブリッドアーキテクチャ（Tongyi Lab / Qwen）

7月3日 — Tongyi Lab（Alibaba / Qwen）は、層レベルではなく head-level で注意機構をハイブリッド化するアーキテクチャ HydraHead を公開した。その動機は機械的可解釈性にある。いわゆる「retrieval-critical」な head だけが Full Attention を維持し、それ以外は Linear Attention に切り替わることで、長い系列での計算複雑度を削減する。

指標	結果
512K コンテキストでの NIAH 改善	+69%
学習トークン数	150億
全体性能	Qwen3.5 に近い

正規化された融合モジュールにより、同じ層内で2種類の attention を共存させられる。このアプローチは、純粋な Full Attention の二次コストを避けつつ、長大なコンテキストウィンドウ（512K tokens 以上）へのアクセスを目指す。結果は 7月3日の Tongyi Weekly で示された。

🔗 Tongyi Weekly — 2026年7月3日

ZCode — GLM-5.2 向けの Z.ai 公式 IDE

7月1日 — Z.ai は、GLM-5.2 向けの公式開発環境 ZCode を macOS、Windows、Linux で利用可能にした。Coding Plan の加入者は、ZCode 内での利用クォータが1.5倍になる。BYOK（Bring Your Own Key）対応により、既存のサブスクリプションや API キーで ZCode を使用できる。zcode.z.ai のサイトでは、Lite と Pro（64.80 USD/月 → 72 USD）の2つの料金プランが提供されている。

🔗 ZCode — Z.ai

GitHub Copilot

セッションストリーミングが公開プレビューに

7月2日 — 管理対象ユーザーを持つ GitHub Enterprise Cloud の顧客は、Copilot エージェントのセッションデータ（プロンプト、応答、ツール呼び出し）を外部コレクタへストリーミングできるようになった。アクセス方法は2つある。SIEM ツールへの streaming endpoint（Microsoft Purview は公開プレビューで対応）と、必要に応じて直近48時間分のデータを取得するための REST API（GET /enterprises/{enterprise}/copilot/usage-records）だ。有効化は、企業の AI 設定で「Copilot Usage Records Streaming」と「Copilot Usage Records API」に対して「Enable everywhere」を選択して行う。

この機能は、コンプライアンス要件のあるチームにとって必要なトレーサビリティと監査の要件に応えるものだ。これにより、GitHub のダッシュボードだけに頼るのではなく、既存の監視パイプラインに Copilot セッションを取り込めるようになる。

🔗 Changelog — Copilot agent session streaming

GitHub Actions で PAT なしの Copilot CLI

7月2日 — Copilot CLI は、GitHub Actions 内で 組み込みの GITHUB_TOKEN を使って認証できるようになり、長期の Personal Access Token（PAT）を必要としなくなった。ワークフローで必要な権限は copilot-requests: write である。消費された AI クレジットは組織に直接課金され、cost centers、budgets、session limits で管理される。利用ポリシーは組織側で「Allow use of Copilot CLI billed to the organization」を有効化する必要がある。更新は copilot update または npm install -g @github/copilot で行う。

🔗 Changelog — PAT なしの Copilot CLI

Copilot における Gemini 2.5 Pro と Gemini 3 Flash の廃止を7月31日に実施

7月2日 — GitHub は、すべての Copilot 体験（チャット、インライン編集、ask/agent モード、コード補完）での2つの Gemini モデルの廃止を 2026年7月31日 に予定していると発表した。

廃止モデル	日付	代替
Gemini 2.5 Pro	31-07-2026	Gemini 3.1 Pro
Gemini 3 Flash	31-07-2026	Gemini 3.5 Flash

Copilot Enterprise の管理者は、モデルポリシーで代替モデルを有効にする必要がある。廃止日以降、古いモデルを削除するための追加作業は不要だ。

🔗 Changelog — Copilot における Gemini の廃止

生成メディア

Runway Agent Skills — コマンドでキャンペーンを作成

7月2日 — Runway は、コマンド / から利用できるスキルシステム Agent Skills を発表した。ユーザーは / を入力し、スキルを選ぶだけで、複雑なワークフローを一手で起動できる。ローンチ時に利用できるスキルは、広告キャンペーンの作成、コマーシャルスポットの制作、さまざまな市場向けの広告ローカライズをカバーする。Runway はこの機能を、オンデマンドのマーケティング拡張ツールとして位置づけている。

🔗 @runwayml の発表

Black Forest Labs — FLUX モデル向け Dev Playground

7月2日 — Black Forest Labs（BFL）は、FLUX API を扱う開発者向けに Dev Playground を公開した。このツールでは、同じ prompt で FLUX モデルを side-by-side で比較でき、インターフェースから API パラメータを直接調整して本番と同一の結果を得たり、品質・遅延・コストの差を評価したりできる。playground には最新モデルが公開と同時に組み込まれる。アクセス先は api.bfl.ml だ。

🔗 @bfl_ai の発表

短報

Amp — More Orb Sizes — Amp では、遠隔でエージェントを実行する Orb について、CPU とメモリのサイズを選べるようになった。これは 6 月 30 日の「Agents in Orbs」の発表に続くもの。 🔗 Chronicle Amp
Copilot — より正確な利用指標 — Copilot のメトリクス API が、CLI が提案したコード行数（v1.0.57 以降、v1.0.64 から重複排除）、サーバーサイド利用者向けの IDE の識別、そしてこれまで見逃されていた 2 つのケースに対する AI クレジットの帰属修正を、いまでは報告するようになった。 🔗 Changelog

これが意味すること

Anthropic のエコシステムは深く広がっている。 Claude Code v2.1.200 は単なる名称変更ではない。「Manual」をデフォルトモードとして正式化することで、エージェントの自律性が高まるにつれて、明示的な制御という思想を据え付けている。5 件の daemon の不具合を同時に修正したことは、監督なしのワークフロー（夜間のパイプライン、CI）の信頼性が最優先事項になっていることを示している。Artifacts が Pro/Max プランへ拡張され、API の rate limits が 5 倍になったことは、個人開発者や小規模チームの参入障壁を下げる動きとして、この流れを補完している。Gladstone Institute との Life Sciences ハッカソンは、Claude Science が規制上の重要性が高い分野で現場での検証を求めていることを示唆している。

オープンソースの波は規模を変えている。 Together AI の数字、つまり消費される AI トークンの 30 % がオープンソースモデル上で使われ、1 年前は 10 % だったという事実は、ニッチな統計ではない。構造的な転換を示すシグナルだ。GLM 5.2 / DeepSWE の分析はそれを具体化している。うまく位置づけられたオープンソースモデルは、フロンティア級のプロプライエタリモデルのユースケースの 80 % を、5 分の 1 のコストでカバーできる。HydraHead はこの動向にアーキテクチャ面の次元を加える。Tongyi のような研究所は、Full Attention の二次コストを負うことなく、実用的なコンテキスト長（512K tokens、NIAH +69 %）を延ばそうとしており、これによってオープンモデルで扱えるタスクの幅がさらに広がる。ZCode は、GLM-5.2 にプロプライエタリモデル並みの IDE ツール群を提供することで、この流れを締めくくっている。

Copilot の enterprise ガバナンスは一層緻密になっている。 セッションの SIEM へのストリーミングと、GitHub Actions での PAT なし認証は、同じ目的に向かって収束している。つまり、企業のセキュリティポリシーに反することなく、Copilot を監査可能で運用可能にするということだ。SOC 2、ISO 27001、あるいは業界規制の制約を受けるチームにとって、これは同時に解消される 2 つの運用上の障害である。Copilot における Gemini 2.5 Pro と 3 Flash の deprecated 化は、GitHub が Copilot のモデルカタログに対して継続的な刷新圧力を維持していることを示している。こうした移行を見越していない管理者は、7 月 31 日にサービス中断のリスクを抱えることになる。

生成メディアのエージェント：生成からオーケストレーションへ。 Runway の Agent Skills と BFL の Dev Playground は、互いに補完する 2 つの軌道を描いている。Runway は抽象度を上げていく方向へ進み（/ で完全なキャンペーンを作成する）、一方で BFL は技術の細部へ踏み込む（API レベルでモデルごとの品質、レイテンシ、コストを比較する）。この 2 つのアプローチは、市場の成熟度が高まっていることを反映している。生成メディアの利用者は、「摩擦なく結果だけ欲しい層」と「制作パイプラインを最適化する層」に分かれつつある。