はじめに
個人開発や日々の業務で色々なAIコーディングツールを試している中で、MiniMax M2.7 というモデルを触る機会があったので、実際に使ってみた感想をまとめていきます。
M2.7は「再帰的自己改善（recursive self-improvement）の入口」と表現される、かなり挑戦的なコンセプトのモデルです。とはいえ、いきなり概念の話をされてもピンとこないと思うので、この記事では「普段使っているClaude Codeの頭脳だけをM2.7に差し替える」という、いちばん手軽な使い方を実際に手を動かして試してみました。
結論としては「新しいツールの操作を覚え直す」のではなく「使い慣れた環境はそのまま、中身のモデルだけ入れ替える」という体験で、思っていたよりずっとハードルが低かったです。
この記事の対象者
- Claude Codeを使っているけど、別のモデルも試してみたい人
- MiniMax M2.7が気になっているが、セットアップでつまずきそうで不安な人
- AIコーディングツールをこれから始めたい初心者の人
MiniMax M2.7とは
まずMiniMax M2.7について簡単に説明します。
MiniMax M2.7は、MiniMax社が公開しているテキスト生成モデルで、特にエージェント的なタスクと実務的なソフトウェアエンジニアリングに軸足を置いています。
ざっくり言うと、「コードを補完してくれるAI」というより「タスクを理解して自分で手順を組み立て、最後まで作り切るAI」を目指しているモデルです。公式の打ち出しでも、エージェントチームや動的なツール検索を活用して、複雑な作業を自律的に完了することが強調されています。
ベンチマーク面でも、実務寄りの指標で高いスコアが出ています。
| ベンチマーク | M2.7のスコア | 何を測っているか |
|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 56.22% | 実世界のソフトウェア開発タスク |
| VIBE-Pro | 55.6% | プロジェクトのエンドツーエンド納品 |
| Terminal Bench 2 | 57.0% | 複雑なエンジニアリングシステムの理解 |
加えて、コンテキストウィンドウは204,800トークンと広く、40を超える複雑なスキル環境でも97%の指示遵守率を保つとされています。少し噛み砕くと、「長い文脈や多くのツールが絡む状況でも、途中で指示を見失いにくい」ということです。
Token Planについて
M2.7を使うには、MiniMaxの Token Plan というサブスクリプションを契約します。
このToken Planが面白いのは、1つのAPIキーで全モダリティが使える点です。M2.7のコーディング利用に加えて、動画（Hailuo）・音声・音楽・画像の生成まで、同じキーで扱えます。
【お得情報】今回、この記事の読者向けに Token Plan全ティアが12%オフ になる特典が用意されています。長期で使う予定なら、年額プランにすると2ヶ月分が無料になるのでさらにお得です。
今回はClaude Code連携に集中するので、マルチモーダル機能は深入りしませんが、「コーディング用に契約したら、動画や音声生成までついてきた」というのは地味に嬉しいポイントでした。
私は一旦お試しの「Starter」を契約しました。
実際にやってみた：Claude CodeにM2.7をつなぐ
ここからは実際の手順を紹介していきます。
MiniMaxは Anthropic互換のAPI を提供しているので、Claude Codeの接続先をMiniMaxに向けるだけで、Claude CodeのUIや操作感をそのままにモデルだけを差し替えられます。これが今回いちばん「手軽だな」と感じた部分です。
STEP1：Token Planを契約してAPIキーを発行する
まずToken Planの申込ページでプランを選んで契約します。次にAPI Keysのページで「Create Token Plan Key」からキーを発行します。
発行されるキーは sk-cp- から始まる文字列です。このキーはToken Plan専用で、従量課金のキーとは互換性がない点だけ注意です。
STEP2：APIの疎通を先に確認しておく
ツール連携の前に、「APIキー単体がちゃんと動くか」を確認しておくと、後で問題が起きたときの切り分けが楽になります。Anthropic公式のSDKでテストできます。
pip install anthropic
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
api_key="sk-cp-xxxxx", # 自分のキー
base_url="https://api.minimax.io/anthropic",
)
message = client.messages.create(
model="MiniMax-M2.7",
max_tokens=1000,
system="You are a helpful assistant.",
messages=[{"role": "user", "content": "日本語で1文だけ、自己紹介してください。"}],
)
for block in message.content:
if block.type == "thinking":
print(f"[thinking]\n{block.thinking}\n")
elif block.type == "text":
print(f"[text]\n{block.text}\n")
実行して [text] に応答が返ってくれば疎通OKです。[thinking] ブロックも一緒に返ってくるので、M2.7の推論部分まで動いていることがその場で確認できます。
STEP3：Claude Codeに接続する
ここがメインです。
まず、すでにClaude Codeを使っている場合は、既存のAnthropic関連の環境変数を消しておく必要があります。これを忘れると後の設定がまるごと無視されるので、いちばんのつまずきポイントです。
unset ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
unset ANTHROPIC_BASE_URL
~/.zshrc などに export ANTHROPIC_... の行が残っていれば、そちらも削除しておきます。
次に、~/.claude/settings.json を編集して、接続先をMiniMaxに向けます。
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.minimax.io/anthropic",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-cp-xxxxx",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000",
"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1",
"ANTHROPIC_MODEL": "MiniMax-M2.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "MiniMax-M2.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "MiniMax-M2.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "MiniMax-M2.7"
}
}
少し噛み砕くと、「接続先をMiniMaxにして」「鍵は自分のAPIキー」「Claude Codeがどのモデル枠を呼んでもM2.7を使って」という指定をしているだけです。API_TIMEOUT_MS を長めにしているのは、大きめの作業で途中タイムアウトしないための保険です。
あとは作業ディレクトリで claude を起動し、「Trust This Folder」を選べば準備完了です。
STEP4：本当にM2.7につながったか確認する
接続できたか不安なときは、Claude Codeの中で次のスラッシュコマンドを打ちます。
/status
/model
-
/status→ANTHROPIC_BASE_URLがapi.minimax.io/anthropicを指していればOK -
/model→ 使用中モデルがMiniMax-M2.7になっていればOK
これで、見た目も操作もいつものClaude Code、でも頭脳はMiniMax M2.7、という状態になりました。設定にかかったのは実質5分ほどです。
実演：M2.7にアプリをゼロから作ってもらう
連携ができたので、いよいよM2.7に実際のアプリを作ってもらいます。題材は「シンプルなタスク管理アプリ」。
空のフォルダでClaude Codeを起動し、こう一言投げてみました。
Next.js + TypeScript で、シンプルなタスク管理アプリを作ってほしい。
以下の機能がほしい：
- タスクの追加
- タスクの完了 / 未完了の切り替え
- タスクの削除
- データはブラウザのローカルに保持（リロードしても消えない）
いきなり実装せず、まずは作るものの計画と構成を整理して見せてほしい。
完璧な仕様書を用意する必要はなく、これくらいざっくりした指示で十分です。
まず計画から入ってくれる
面白かったのは、M2.7がいきなりコードを書き始めなかったことです。最初に返ってきたのは、画面構成・ファイル構成・機能の整理といった、作るものの計画でした。
ざっくり言うと、「何を、どう作るか」をエンジニアらしく一度整理してから手を動かす、という進め方です。エージェント的なモデルらしい動きで、この段階で方向性のズレに気づけるので安心感がありました。
実装はエンドツーエンドで進む
計画に問題はなかったので「その計画で進めて」と伝えると、あとはほぼ自走でした。プロジェクトの作成、必要なパッケージのインストール、各ファイルの生成まで、順番に進んでいきます。
エラーは自分で気づいて直す
途中で一度エラーが出ました。ただ、ここがM2.7の良かったところで、エラーログを読んで自分で原因を特定し、修正まで済ませてくれました。
少し噛み砕くと、「エラーが出る → 自分でログを見る → 直す」というループを、こちらが介入せずに回してくれた、ということです。実務でのログ解析やバグ対応の強さを謳っているだけのことはあるな、と感じた場面でした。
動かしてみる
実装が終わったので npm run dev で起動し、ブラウザで開いてみました。タスクの追加・完了切り替え・削除、いずれも問題なく動作。ページをリロードしてもタスクは残っており、ローカル保持もちゃんとできています。
追加の注文にもその場で対応
最後に、少し注文を追加してみました。
タスクを編集できるようにして
未完了タスクの件数を画面上部に表示して
これも該当箇所だけを的確に修正してくれて、ブラウザにもすぐ反映されました。「一発作って終わり」ではなく、対話しながら少しずつ仕上げていける感覚です。
Claudeのモデルと比べてどう違ったか
普段Claude Codeで使っているモデルと比べて、一番印象に残ったのは 出力の速さ・テンポの良さ でした。
生成がキビキビ進むので、「計画 → 実装 → 修正」というやり取りの待ち時間が短く、テンポよく進められます。AIコーディングは地味に「待っている時間」がストレスになりがちなので、ここが軽快なのは体感としてかなり気持ちよかったです。
操作感そのものはClaude Codeのままなので、モデルを差し替えたことによる「使いにくさ」はほぼ感じませんでした。少し噛み砕くと、いつもの環境・いつもの操作のまま、レスポンスがテンポよくなった、という感覚です。
計画から入る進め方や、エラーを自分で直す動きも実用として十分で、「モデルを変えたら一気に勝手が変わって戸惑う」ということはありませんでした。この“乗り換えても戸惑わない”という点は、地味ですが大きいと思います。
※ あくまで個人の体感です。タスクの内容やタイミングによって変わる部分もあると思うので、気になる方は実際に触って確かめてみてください。
気になった点
良いことばかり書いてもフェアではないので、使っていて気になった点も挙げておきます。
-
環境変数のクリアを忘れるとハマる：
settings.jsonより環境変数のほうが優先されるため、古い設定が残っていると「設定したのに反映されない」状態になります。最初にここでつまずきました。 - 接続先の切り替えは手動：本家のClaudeとM2.7を行き来したい場合、設定ファイルを書き換える運用になります。頻繁に切り替える人は、設定の使い分けを工夫したほうがよさそうです。
- 任せすぎには注意：今回はエラーも自己修正してくれましたが、AIが出したコードをそのまま鵜呑みにせず、中身を自分でも確認する癖はつけておいたほうが安心です。
まとめ
今回はMiniMax M2.7を使い慣れたClaude Codeにつなぐ形で試してみました。
印象に残ったのは、「新しいAIツールを覚え直す」のではなく「環境はそのまま、頭脳だけ載せ替える」という体験のスムーズさです。Anthropic互換APIのおかげで、設定ファイルを少し書き換えるだけで移行でき、しかもToken Planなら1つのキーでマルチモーダルまでカバーできます。
「M2.7が気になっていたけど、セットアップが面倒そうで手が出なかった」という人ほど、一度試してみる価値はあると思います。冒頭で触れた18%オフ特典もあるので、気になった方はぜひ。
最後に
いかがだったでしょうか。今回はMiniMax M2.7をClaude Codeに接続し、実際にアプリをゼロから作ってもらうところまでを試してみました。
モデルを差し替えるだけで、使い慣れた環境のまま選択肢が広がるというのは、思っていた以上に手軽で面白い体験でした。
他にもいろいろな記事を書いているので、ぜひ読んでいただけたら嬉しいです。
参考リンク
- MiniMax M2.7 モデルページ：https://www.minimax.io/models/text/m27
- Token Plan：https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan
- Claude Code連携ドキュメント：https://platform.minimax.io/docs/token-plan/claude-code