GLM-4.7（ジーエルエム・フォー・テン・セブン）は、中国のZ.ai（智谱系）が公開している最新世代のフラッグシップLLMです。2025年12月22日に「コーディングに強いモデル」として話題になり、長い文脈（200K）と“エージェント的にタスクを進める”設計が特徴です。文章生成だけでなく、ツール呼び出し（Function Calling）や長期タスクの段取りにも強化が入っており、開発・調査・資料作成まで幅広く使えます。

GLM-4.7とは（まず結論）

GLM-4.7は、次の3点を軸に「実務で使える」方向へ寄せたLLMです。

• Agentic Coding（自律的な段取り＋実装）：要件理解→計画→実装→修正の往復が安定しやすい
• 超ロングコンテキスト（200K）：仕様書・議事録・複数ファイルの要点をまとめて扱いやすい
• ツール連携前提（Function Calling / MCP / 構造化出力）：検索・社内DB・タスク実行などと組み合わせやすい

「単発の文章生成」よりも、「目的達成までの工程を、崩れずに走り切る」ことに重心があります。結果として、開発支援（修正提案、テスト作成、差分レビュー）だけでなく、企画書、PPT原稿、調査レポートの作成でも使い勝手が上がっています。

何がすごい？GLM-4.7の主要特徴

1) 200K文脈＋最大出力128Kで“長い仕事”が切れにくい

GLM-4.7はコンテキスト長が200K、最大出力が128Kという大枠スペックが公開されています。長文の仕様、ログ、会議メモ、複数の要件を同時に渡しても、途中で前提を忘れにくいのが強みです。

• 例：要件定義（背景・制約・運用・例外）を丸ごと渡して、実装方針→タスク分解→チェックリストまで一気通貫
• 例：複数部門のヒアリングメモを統合して、意思決定に必要な論点だけ抽出

2) 思考モード（Thinking）で「速さ」と「精度」を切り替えられる

GLM-4.7はタスクに応じて推論コストを調整できる設計（複数の思考モード）を用意しています。体感としては、

• 軽い依頼：思考を抑えて高速にドラフト
• 重い依頼：思考を有効化して、計画→検証→実行を丁寧に

という使い分けがしやすいです。特に、複数ステップのタスク（改修→テスト→動作確認観点）で崩れにくくなります。

3) Function Calling／構造化出力／MCPで“道具として”組み込みやすい

GLM-4.7は、JSONなどの構造化出力やFunction Callingに対応しており、外部ツール（検索、社内データ、ワークフロー）と統合しやすい設計です。さらにMCP（Model Context Protocol）で外部のツール・データソースを柔軟に呼べる前提が示されています。

これにより「チャットで答える」だけでなく、

• 社内規程を参照して回答を作る
• チケット起票・差分作成・チェック項目生成を自動化する
• 調査→要点整理→社内共有用フォーマットへの整形

のような“実務の流れ”に組み込む形が現実的になります。

4) オープンウェイト（MIT表記）で、ローカル運用の選択肢がある

GLM-4.7はHugging Face上でMIT表記が確認でき、モデルを自前環境で扱う選択肢があります（※実運用では、モデルカードや利用条件の最終確認を推奨）。また、推論フレームワークとしてvLLMやSGLangでのローカルサーブが案内されています。

GLM-4.7の種類（4.7 / FlashX / Flash）と料金の目安

GLM-4.7は、用途に合わせて「高性能」「軽量高速」「無料枠」という住み分けがあります。公開ドキュメント上の情報を、実務目線で整理します。

加えて、コーディング用途に特化したサブスク（Coding Plan）として「月$3〜」の表記があり、主要なコーディングツールで使える導線も用意されています。中国側の資料では「月20元〜」という表記もあるため、居住地域や契約先でプランが分かれる前提で捉えると安全です。

使い方3パターン：すぐ試す／APIで組み込む／ローカルで動かす

1) まず試す（チャットUI）

最短は、公式のチャットUIで体感する方法です。ここでは「精度を確認したいタスク」を、最初から1つ決めて試すのがコツです。

• 例：既存の仕様書（数万字）を貼り、リスク・未決事項・確認質問を抽出
• 例：既存のコード（複数ファイル）＋エラーを貼り、再現手順→修正案→テスト案まで出させる

2) APIで組み込む（Function Calling前提で設計すると強い）

GLM-4.7はチャット補完型APIの導線があり、Function Calling、構造化出力、ストリーミングなどを活用できます。実務で強いのは「ツール前提の型」を先に決めることです。

おすすめの“型”

• 入力：要件＋制約＋禁止事項＋完成定義（DoD）＋例
• 出力：JSON（タスク分解、依存関係、検証項目、想定リスク）
• ツール：検索、リポジトリ参照、ドキュメント参照、チケット起票

プロンプト例（そのまま使える）

• 「あなたはリードエンジニア。以下の要件を、タスク分解してJSONで出力。各タスクに“完了条件”“テスト観点”“リスク”を付けて」
• 「以下の議事録から、決定事項・未決事項・担当者・期限を抽出して表に。矛盾があれば質問を先に作って」

3) ローカル運用（vLLM / SGLang）

オープンウェイトの強みは、要件に応じて「外に出せないデータ」を扱える可能性が増える点です。公開情報ではvLLMやSGLangでのサーブが案内されています。ローカル運用は自由度が高い一方で、GPU要件・メモリ・運用コストが現実的なボトルネックになりやすいので、まずはFlash系で要件を固めてから段階的に判断するのが堅実です。

実務で刺さる活用例（開発・調査・資料・動画マニュアル）

開発：タスク分解→実装→テストまで“納品単位”で動かす

GLM-4.7は「コード断片」よりも「完了までの流れ」を作らせるほど良さが出ます。おすすめは、最初に“完成定義”を明文化することです。

• 完了定義：期待挙動、エッジケース、ログ、監視、ロールバック
• 品質：ユニットテスト、lint、型、例外処理
• 運用：手順書、問い合わせ対応テンプレ

調査：Deep Researchの入口にする（長文統合が得意）

200K文脈を活かすと、複数資料を「同じ前提」で整理しやすくなります。コツは、最初に“結論の形式”を指定することです（例：結論→根拠→反証→追加調査→推奨アクション）。

資料：PPT原稿・構成案・話す台本まで一気に作る

GLM-4.7は「見た目（レイアウトや文章の気持ちよさ）」にも改善が入ったとされ、資料の骨子作りと相性が良いです。作り方は、

• 1枚目：誰向け・何を決めたいか
• 2〜4枚目：現状→課題→打ち手
• 最後：次アクションと期限

の“型”を渡し、各スライドに「見出し15字以内」「本文60〜90字」「図にするなら何」を付けさせると、後工程が楽になります。

動画マニュアル：台本・手順・字幕をGLM-4.7で作り、3T’sで運用に落とす

動画マニュアルは、撮影前に「迷い」を減らすほど成功します。GLM-4.7はテキストが得意なので、次の下準備に向きます。

• 台本化：作業手順を“話し言葉”に変換（現場で読める速度に調整）
• 分岐整理：例外対応（失敗時のリカバリ、判断基準）をチェックリスト化
• 字幕原稿：短文・用語統一・注意喚起のテンプレ化

その上で、3T’s側で動画マニュアルとして共有・更新し、必要に応じてAI翻訳やAIナレーションを活用すると、「作る→伝わる→守られる」までの距離が縮まります。文章が先に整うほど、撮り直しも減ります。

導入前に押さえる注意点（失敗しがちなポイント）

1) “ベンチに勝つ＝あなたの業務に勝つ”ではない

GLM-4.7は各種ベンチで強いとされますが、現場はデータ形式・制約・社内ルールで難易度が変わります。必ず自社タスクで「合格ライン」を決め、合否で判断してください。

2) 長文は強いが、入力が雑だと“それっぽい結論”が増える

200K文脈は万能ではありません。混ざった議事録や未整理の要件を丸投げすると、もっともらしい要約を作ってしまうことがあります。

• 重要：目的、前提、禁止、完成定義、例を先に固定
• 推奨：不確実な点は「質問を先に作る」運用にする

3) コストは“出力”が効く。max_tokensの設計が超重要

料金は入力より出力が高い設計です。長文で返させると一気に費用が膨らみます。実務では、

• 下書きはFlashXで短く
• 最終版だけGLM-4.7で丁寧に
• 出力形式を固定（表・JSON・箇条書き）して冗長化を防ぐ

が効きます。

4) ライセンス・規約・データ取り扱いは必ず最終確認

オープンウェイトは強力ですが、社内利用では「取り扱いデータ」「再配布」「商用範囲」「ログ保存」などの観点で確認が必要です。クラウド/API利用とローカル運用で責任範囲が変わるため、導入前にガイドラインを作るのが安全です。

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まとめ

GLM-4.7は200K文脈とAgentic Coding強化で、開発・調査・資料作成を“工程ごと”支えるLLMです。用途に応じて4.7/FlashX/Flashを使い分け、出力設計でコストを管理するのがコツ。動画マニュアルなら台本・手順・字幕をGLM-4.7で整え、3T’sで運用に落とすと成果が出やすくなります。

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