多言語サポート



概要

Claudeは堅牢な多言語機能を実証しており、特に言語をまたいだゼロショットタスクで高いパフォーマンスを発揮します。このモデルは、広く話されている言語とリソースの少ない言語の両方で一貫した相対的パフォーマンスを維持しており、多言語アプリケーションにとって信頼できる選択肢となっています。

Claudeは、以下の表でベンチマークされている言語以外にも多くの言語に対応しています。特定のユースケースに関連する言語でテストしてください。



パフォーマンスデータ

以下の表は、各言語におけるClaudeモデルのゼロショット思考連鎖評価スコアを、英語のパフォーマンス（100%）に対する割合として示しています。

¹ 拡張思考を使用。



応答言語の設定

Claudeは会話から応答言語を推測しますが、本番アプリケーションでは対象言語を明示的に指定する必要があります。これを行う最も信頼性の高い場所はシステムプロンプトであり、会話のすべてのターンにわたって指示を安定して維持できます。

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1024,
    system="Always respond in French, regardless of the language the user writes in.",
    messages=[{"role": "user", "content": "How do I reset my password?"}],
)

print(message.content)

アプリケーションで実行時にユーザーが言語を選択できる場合は、Claudeがユーザーのメッセージから推測することに頼るのではなく、その選択をシステムプロンプトに補間してください。2つの特定の言語間で翻訳するには、両方を指定します：Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.



ベストプラクティス

多言語コンテンツを扱う際には：

1. 明確な言語コンテキストを提供する： Claudeは対象言語を自動的に検出できますが、希望する入力言語と出力言語を明示的に指定することで信頼性が向上します。流暢さを高めるために、「ネイティブスピーカーのような慣用的な話し方」を使用するようClaudeにプロンプトで指示できます。
2. ネイティブの文字体系を使用する： 最適な結果を得るために、音訳ではなくネイティブの文字体系でテキストを送信してください。
3. 文化的コンテキストを考慮する： 効果的なコミュニケーションには、純粋な翻訳を超えた文化的・地域的な認識が必要になることがよくあります。

また、出力品質をさらに向上させるために、プロンプトエンジニアリングの概要の一般的なガイダンスにも従ってください。



言語サポートに関する考慮事項

• Claudeは、標準のUnicode文字を使用するほとんどの世界の言語で入力を処理し、出力を生成します。
• パフォーマンスは言語によって異なり、広く話されている言語では特に高い能力を発揮します。
• デジタルリソースが少ない言語でも、Claudeは有意義な能力を維持します。



次のステップ