2026年5月 · 読了時間 9 分 · Fran Olivares、OlivaresAI 創業者
検索トラフィックと開発者の話題はしばしばこの 2 つを混同します。両方とも 2024 ~ 2025 年に AI を「より能力的にする」方法として登場したからですが、それらが拡張する次元は直交しています。本ガイドでは、それぞれが実際に何をするか、それぞれが答える質問、それらを組み合わせるアーキテクチャを解説し、構築しているエージェントに適したツール — または適切なペア — を選べるようにします。
Computer Use は Claude API の機能で、モデルがデスクトップまたはブラウザのスクリーンショットを受け取り、行うアクションを記述する構造化ツール呼び出しで応答します: マウスを (x, y) に移動、クリック、文字列をタイプ、別のスクリーンショットを撮る。アプリケーションループはそれらのアクションを実際の(または仮想化された)マシンで実行し、次のスクリーンショットをフィードバックします。モデルは事実上、API を介してではなく、人間と同じ方法で — ピクセル、クリック、キーストロークを通じて — コンピュータを操作しています。
これは、カスタム統合またはループ内の人間なしには以前は不可能だったタスクを解放します: API のないレガシー SaaS でフォームを埋める、内部ツールをナビゲートする、保護されたダッシュボードをスクレイピングする、Web アプリのエンドツーエンド QA、「税金を払って」ワークフロー、3 つの異なるサイトをまたぐ複数ステップのリサーチ。トレードオフはレイテンシー(各ターンはスクリーンショットのラウンドトリップ)、コスト(画像入力トークンがすぐ積み重なる)、信頼性(モデルは高密度な UI で時々間違ったものをクリックする)です。
Alma は、あらゆる AI セッションで事実、好み、意思決定、会話コンテキストを保持するレイヤーです — アシスタントが各ターンでリセットされるのではなく、1 つの継続的な協力者として振る舞うようにします。メモリーは型付けされ構造化され(preferences、decisions、project notes、identity rules)、ベクトル埋め込みでセマンティックにインデックスされ、Alma の コンテキスト構築 経由で、新しいすべての会話のシステムプロンプトに 100 ms 未満で構築されます。
Computer Use とは異なり、Alma は世界に対して行動しません。クリック、タイプ、スクロール、ナビゲートはしません。それが行うのは、使用するモデル — Claude、ChatGPT、Gemini、カスタムエージェント — に、ユーザーが誰でどんなことがすでに決められたかという首尾一貫した長いアークを認識させることです。詳細は AI のための永続メモリー: 2026 年完全ガイド を参照してください。
2 つの理由があります。第一に、両方とも「AI をより能力的にする」という見出しで出荷され、これは能力のすべての次元を 1 つの検索ボックスに崩壊させます。第二に、両方ともツール利用に依存します — Computer Use はコンピュータ制御ツールを公開し、Alma はメモリー制御ツールを公開します — そのため、開発者統合の観点からは API の表面は表面的には似ているように見えます(システムプロンプト + ツール + ループ)。下では、失敗モード、レイテンシープロファイル、価値提案は完全に異なります。
最もクリーンなメンタルモデル: Computer Use は 行う ことに関するものです。永続メモリーは 知る ことに関するものです。知らずに行えるエージェントは、すべてのセッションで同じセットアップステップを繰り返します。知っているが行えないエージェントは助言できるが実行できません。実際の本番エージェントはしばしば両方を必要とします。
作業がモデルが API 経由で到達できないインターフェース内で発生する場合に Computer Use を使用してください。具体的な例: レガシーエンタープライズソフトウェアでタイムシートを埋める、ベンダーポータルからレポートをダウンロードする、デスクトップアプリ内でスプレッドシートを操作する、意図的に公開 API を持たない SaaS をナビゲートする、複数のブラウザタブをまたぐ複雑なクリック列を実行する。ユーザーのリクエストにある文が「X サイトに行き、Y をクリックし、値をコピーし、Z に貼り付ける」であれば、それは Computer Use の領域です。
使用すべきでないとき: 実際の API があるもの。GitHub API を直接呼び出す方が、Claude に GitHub ダッシュボードにログインしてクリックさせるよりも劇的に速く、安く、信頼性が高くなります。Computer Use は適切な統合のないツールのロングテイル向けのフォールバックであり、それらを持つツールの主要な経路ではありません。
ユーザーが AI に、毎回ゼロから始めるのではなく、過去の会話、好み、意思決定を覚えている同僚のように振る舞ってほしいときには、永続メモリーを使用してください。具体的な例: スタック、リンタールール、先週行ったアーキテクチャ上の意思決定、チームが先回のスプリントで合意した規約を覚えるコーディング副操縦士。ボイス、想定読者、プロジェクトの仮タイトルを覚える執筆アシスタント。ステークホルダー、SLA、リスクを数日にわたって追跡するプロジェクト管理エージェント。詳細は Claude API と永続メモリーで PM エージェントを構築 を参照してください。
使用すべきでないとき: 記憶する価値のあるものがない単発のトランザクションクエリ。「オーストラリアの首都は何ですか?」は定義上ステートレスです。永続メモリーにはオーバーヘッドがあり — 小さなオーバーヘッドであっても — 記憶する仕事の長いアークがあるときにのみ報われます。
はい — そしてこれが 2026 年の最も興味深いエージェントアーキテクチャの場所です。パターンは率直です: 永続メモリーは長寿命のコンテキスト(このユーザーは誰か、セッションをまたいで何をしようとしているか、前回何を合意したか)を保持し、Computer Use は、次の具体的なアクションが UI とのインタラクションを必要とするときにエージェントが手を伸ばすツールです。メモリーレイヤーはシステムプロンプトに情報を与え、Computer Use ループはその情報に基づいたコンテキスト内で特定のタスクを実行します。
具体例: 個人の「事務処理を行う」エージェント。永続メモリーはユーザーの銀行、税 ID、繰り返しのベンダー、月次経費カテゴリー、どのサブスクリプションをキャンセルするかについての過去の意思決定などを保持します。ユーザーが「今月の請求書を処理して」と言うと、エージェントはコンテキストを構築し(ベンダー、分類ルール、銀行を知っている)、その後 Computer Use を使用して銀行ポータル、SaaS 課金ツール、会計士の Web アプリにログインして複数ステップのワークフローを実行します。メモリーがなければ、エージェントは毎月すべての詳細を再度尋ねます。Computer Use がなければ、エージェントは何をすべきかを記述できるだけで、実行できません。
上から下に 3 層:
POST /api/v1/context/assemble を呼び出して、関連するメモリー、エピソード、手順、Soul ブロックで強化されたシステムプロンプトを構築します。LLM 呼び出しの後、POST /api/v1/memories/extract を呼び出して会話から新しい事実を採掘します。メモリーレイヤーは LLM プロバイダーに依存しません — Claude、GPT、Gemini で同じように動作します。computer_use_20250124 ツール定義を使用します。各ターンでモデルは構築されたシステムプロンプト + ユーザーのリクエスト + 最新のスクリーンショット(前回の Computer Use 呼び出しがそれを返した場合)を受け取ります。テキストまたは構造化ツール呼び出し(computer.screenshot、computer.click、computer.type など)で応答します。メモリーと Computer Use のループは干渉しません。エージェントが選択する独立したツールです。メモリーレイヤーはエージェントをより賢くし、Computer Use はエージェントにジョブを終わらせる能力を与えます。
メモリーは安く、速いです。コンテキスト構築は約 30 ~ 80 ms で、1,000 回呼び出しあたり数セントです。Computer Use は高価で遅いです — 画像入力トークンがコストを支配し、各ターンはスクリーンショットを待ちます。典型的な Computer Use タスクは 10 ~ 30 ターンで、各ターンは約 2 ~ 5 秒ストリーミングして戻ります。2 分の Computer Use タスクは API 料金で $0.10 ~ $0.50 かかる可能性があり、10 分のものは $1 を超える可能性があります。
実用的な含意: 既知のことについてメモリーが重い負担を担い、Computer Use は本当に UI インタラクションを必要とする部分のために予約されるようにエージェントを設計してください。エージェントがメモリーにあるデータを調べるために Computer Use に手を伸ばしたら、セントレートのクエリにスクリーンショットレートを払っていることになります。アーキテクチャは常に再発見よりもメモリーの想起を優先する必要があります。
いいえ。Alma は Anthropic の API の上に構築されています — Claude は、Alma Web アプリ内のチャット、抽出、アシスタント、ライティングツール、エージェントループを動かす LLM です。Alma は、個人またはチームによって大規模に使用される際に Anthropic のモデルをより有用にするメモリーレイヤーです。Computer Use は Anthropic の他の能力の 1 つで、メモリーと相補的です。正しい捉え方は、Alma + Anthropic Claude(Computer Use の有無にかかわらず)はスタックであり、対立する比較ではないということです。
関心が メモリー にある場合: alma.olivares.ai で始め、Claude Desktop に MCP サーバー をインストールすれば、5 分で永続メモリーを得られます — AI メモリーに MCP を使う方法: 5 分セットアップ をご覧ください。関心が Computer Use にある場合: それは Anthropic によってゲートされ、Claude API のベータヘッダーの背後にあります。彼らのドキュメントがセットアップを案内します。両方 を構築している場合: まずメモリーをプロトタイプ化してください(統合がよりシンプルで、価値があらゆるセッションをまたいで複利します)。その後、エージェントが取る必要のある特定のアクションのために Computer Use を上に重ねてください。
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