Claude活用のためのプロンプト完全ガイド【コツ・プロンプト例】

Claudeは高度な自然言語処理能力と安全性重視の設計で注目を集める対話型AIですが、その真価を発揮するには「プロンプト設計」が鍵となります。

「どう指示すれば期待通りの回答が得られるのか」「効率的なプロンプトの書き方がわからない」「業務で活用したいが最適な使い方が見つからない」といった悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

プロンプトは、適切な構造化や具体的な指示なしには、せっかくの高性能を活かしきれません。また、個人情報の取り扱いや利用規約の理解も重要な要素となります。

この記事では、Claudeの基本知識から実践的なプロンプト作成テクニック、業務で即活用できるテンプレート集、さらにはプロンプトジェネレーター機能まで、体系的に解説します。

明確な指示の書き方、XML タグの効果的な活用法、思考連鎖プロンプティングなどの高度なテクニックに加え、セキュリティ面での注意点も詳しく取り上げています。

Claudeを最大限に活用して業務効率を向上させたい方に向けて、すぐに実践できる知識をまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

監修者プロフィール

森下浩志

日本最大級のAI情報プラットフォーム「romptn ai」編集長。著書に「0からはじめるStable Diffusion」「0からはじめるStable Diffusion モデル・拡張機能集編」など、AmazonベストセラーのAI関連書籍を多数執筆。AIにおける情報の非対称性を解消するための社内研修や出張講義も行う。

Claudeとは？基本知識や特徴

Claudeは、Anthropic社が開発した高性能な大規模言語モデルです。2024年には最新バージョンのClaude 4がリリースされ、自然言語処理能力の大幅な向上を実現しています。

Claudeの最大の特徴は、倫理的配慮が組み込まれた安全性重視の設計にあります。不適切な内容や偏見を含む回答のリスクが低減されており、安全で生産的な対話が可能です。また、複雑な質問への的確な回答や、ユーザーの意図を深く理解する高度な文脈理解力を備えています。

Claudeの利用においてプロンプトを効果的に活用することで、業務効率の大幅な向上が期待できます。特に日本語処理能力に優れており、長文の処理や複雑な指示の理解に強みを持つため、文書作成、データ分析、コーディング支援など幅広い用途で活用できます。

Claudeの基本的なプロンプトの構造

効果的なClaudeのプロンプトを作成するには、体系的な構造設計が不可欠です。

基本的なプロンプトは以下の要素で構成されます。

実践的なプロンプト構造例は以下の通りです。

①【指示部分】

新規顧客向けの提案書を作成してください。

②【背景情報】

当社は中小企業向けのITソリューションを提供しており、クラウド移行を検討している製造業A社に対して、システム導入の提案を行います。A社は従業員50名規模で、現在オンプレミスのサーバーを使用していますが、保守コストとセキュリティリスクに課題を抱えています。今回の提案は経営陣向けのプレゼンテーション資料として使用予定です。

③【入力データ】

- 企業名：製造業A社

- 従業員数：50名

- 現在のシステム：オンプレミスサーバー

- 課題：保守コスト高、セキュリティリスク

- 予算：年間300万円程度

- 導入希望時期：3ヶ月以内

④【出力指示】

以下の構成で提案書を作成してください：

- 表紙（企業名、提案タイトル、日付）

- 現状課題の整理（3つまで）

- 解決策の提案（具体的なサービス内容）

- 導入効果（コスト削減額、セキュリティ向上効果）

- 導入スケジュール（3ヶ月の詳細計画）

- 投資対効果（ROI計算含む）

全体で1,500文字以内、箇条書きを活用して読みやすく構成してください。

Claudeプロンプトのコツ

ここでは、Claudeでプロンプトを入力する際のコツについて紹介します。

Claudeの公式ページでもプロンプトを作成する際に重要な点について紹介されており、本セクションではそれらについて簡潔にまとめているので、ぜひ参考にしてください。

明確かつ直接的な指示を入力

Claudeプロンプトを効果的に活用するためには、曖昧な表現を避け、具体的で実行可能な指示を提供することが重要です。「いい感じに」「適当に」といった抽象的な表現ではなく、明確な目標、手順、成果物を定義することで、期待通りの結果を得ることができます。

効果的なプロンプト作成では、以下の要素を含めることを推奨します：

プロンプト例

顧客向けの製品紹介メールを作成してください。

背景：新しいクラウドサービスを来月リリース予定

対象：中小企業の経営者（IT知識は基本レベル）

目的：サービスの認知度向上と体験版への誘導

作成手順：

1. 件名を30文字以内で作成

2. 導入部で読者の課題に共感

3. 新サービスの3つの主要メリットを紹介

4. 具体的な活用例を1つ提示

5. 体験版申込みへの明確なCTAを配置

出力形式：件名、本文、CTAボタンテキストを分けて出力

豊富な例を出す

マルチショットプロンプティング（AIに複数の具体例を提示すること）は、Claudeの学習能力を最大化する強力な手法です。単発の指示よりも、複数の具体例を提示することで、パターンの理解と一貫性のある出力を実現できます。

提示する例はAIにとっての教師として機能し、AIの理解度を飛躍的に向上させます。効果的な例の作成には、実際のユースケースを反映した多様性と、エッジケースを含む包括性が必要です。3-5個の関連性の高い例を<example>タグで構造化して提示することで、複雑なタスクでも高精度な結果を期待できます。

プロンプト例

以下の例を参考に、商品レビューの感情分析を行ってください。

<examples>

<example>

入力：「配送が早くて助かりました。商品も期待通りでした。」

出力：感情：ポジティブ、スコア：8/10、理由：配送・商品への満足

</example>

<example>

入力：「値段の割に品質がイマイチ。返品を検討中です。」

出力：感情：ネガティブ、スコア：3/10、理由：品質不満・返品意向

</example>

<example>

入力：「普通の商品です。可もなく不可もなく。」

出力：感情：ニュートラル、スコア：5/10、理由：特徴的な評価なし

</example>

</examples>

分析対象レビュー：「注文から到着まで1週間かかりました。商品自体は想像していたより少し小さめでしたが、品質は満足しています。」

思考連鎖プロンプト

思考連鎖（Chain of Thought）プロンプティングは、Claudeに段階的な推論プロセスを実行させることで、複雑なタスクの精度を大幅に向上させる手法です。問題を順序立てて分析させることで、数学、論理、分析などの分野でエラーを減らし、より構造化された一貫性のある回答を得ることができます。

また、Claudeの思考過程を可視化することで、プロンプトの不明確な部分を特定するデバッグ効果も期待できます。

プロンプト例

新規事業のマーケット参入戦略を検討してください。

事業概要：

- 業界：オンライン学習プラットフォーム

- ターゲット：社会人のスキルアップ需要

- 競合：大手3社が市場シェア70%を占有

- 差別化要素：AI個別最適化学習

- 予算：初年度1億円

<thinking>タグ内で以下の観点から段階的に分析してください：

1. 市場環境と成長性の評価

2. 競合状況と差別化戦略の有効性

3. ターゲット顧客のニーズと到達手段

4. 予算配分と投資優先度

5. リスク要因と対策

最後に<strategy>タグ内で、優先順位付けされた具体的な参入戦略を提示してください。

XML形式のタグを活用

XMLタグの戦略的活用は、プロンプトの構造化において決定的な役割を果たします。複数の要素（指示、データ、例、出力形式）を含むプロンプトでは、XMLタグによる明確な区分けが、Claudeの理解精度と出力品質を大幅に向上させます。

セマンティックな命名規則に従ったタグ（<instructions>、<data>、<format>など）を使用し、階層構造が必要な場合はネストを活用することで、可読性と保守性の高いプロンプトを構築できます。

プロンプト例

顧客データベースから売上レポートを作成してください。

<data>

2024年1-3月の売上データ：

- 商品A：500万円（前年同期比+20%）

- 商品B：300万円（前年同期比-5%）

- 商品C：800万円（前年同期比+35%）

新規顧客：120社（前年同期比+40%）

リピート率：75%

</data>

<instructions>

1. 売上トレンドの分析

2. 商品別パフォーマンス評価

3. 顧客動向の考察

4. 次四半期への提言

</instructions>

<format>

<executive_summary>

主要指標を3行で要約

</executive_summary>

<detailed_analysis>

各商品の詳細分析と要因

</detailed_analysis>

<recommendations>

具体的なアクションプラン

</recommendations>

</format>

Claude の役割を明確に定義（システムプロンプト）

システムプロンプトによる役割設定は、Claudeを汎用アシスタントから専門家レベルのコンサルタントに変身させる最も効果的な手法です。適切な役割定義により、専門知識、コミュニケーションスタイル、思考フレームワークが大幅に向上し、業界特有の洞察を得ることができます。

効果的な役割設定では、単純な職種名だけでなく、経験年数、専門分野、所属組織の規模なども含めることで、より具体的で実用的な回答を引き出すことができます。

プロンプト例

システム：あなたは10年の経験を持つデジタルマーケティングコンサルタントです。主にB2Bスタートアップ企業のマーケティング戦略立案を専門とし、限られた予算で最大効果を生み出すことに長けています。

ユーザー：弊社は創業2年目のSaaSスタートアップです。月間予算50万円で新規顧客獲得数を倍増させたいのですが、効果的な戦略を提案してください。

<company_info>

- 業界：プロジェクト管理ツール

- 現在の月間新規獲得：20社

- 主要顧客層：中小企業（従業員20-100名）

- 競合：AsanaやTrelloなどの大手

- 差別化要因：業界特化型の機能

</company_info>

期待する回答の書き出しを示す

応答の事前入力（プリフィル）は、Claudeの出力方向性を精密にコントロールする独特な機能です。回答の冒頭部分を指定することで、前置きの省略、特定フォーマットの強制、一貫したトーンの維持を実現できます。特にJSONやCSV出力、ロールプレイの継続において威力を発揮します。

わずか数文字の事前入力でも、出力品質に劇的な変化をもたらします。構造化データの抽出や、長期間の対話におけるキャラクター維持において、この手法は不可欠な要素となります。

プロンプト例

以下の製品情報からJSONデータを抽出してください：

「EcoSmart電球は省エネLED技術を採用し、従来の白熱電球と比べて80%の電力削減を実現します。価格は1個あたり1,200円、色温度は3000K（電球色）と5000K（昼白色）の2種類をご用意。調光機能付きで、寿命は約25,000時間です。」

アシスタント（事前入力）：{

この場合、Claudeは直接JSONオブジェクトから出力を開始し、「以下がJSON形式のデータです」などの前置きを省略します。

プロンプトのチェーン化

複雑なタスクに対するプロンプトチェーン化（複雑なタスクをサブタスクに分解して段階的に実行する手法）は、精度と効率を同時に向上させる高度な戦略です。単一の長大なプロンプトではなく、論理的に連結された複数のサブタスクに分解することで、各段階でClaudeの注意を集中させ、エラーの発生を最小限に抑制できます。

効果的なチェーン化では、サブタスクの明確な定義、XMLタグによる情報の受け渡し、各段階での検証プロセスが重要です。自己修正チェーンを組み込むことで、出力品質のさらなる向上も期待できます。

プロンプト第一段階の例

マーケティング戦略の基礎分析を行ってください。

<company_data>

業界：オンライン教育

ターゲット：社会人学習者

競合：3社の大手プラットフォーム

予算：月額200万円

</company_data>

<analysis_result>タグ内に市場分析、競合分析、SWOT分析の結果をまとめてください。

プロンプト第二段階の例

第1段階の分析結果を基に、具体的な施策を立案してください。

<analysis_result>

（第1段階の出力をここに挿入）

</analysis_result>

<strategy>タグ内に、優先度順に5つの具体的施策を提案してください。各施策には予算配分、実施期間、期待効果を含めてください。

長いコンテキストの場合、クエリを最後に配置

長文コンテキストの効果的な処理では、情報の配置順序が出力品質に決定的な影響を与えます。大量の文書や複雑なデータを扱う際は、すべての参照情報を冒頭に配置し、具体的な指示やクエリを最後に配置することで、Claudeの情報処理能力を最大化できます。

複数文書の構造化には<document>タグの活用が効果的です。また、「まず引用してから分析」のアプローチにより、重要な情報を見落とすリスクを大幅に削減できます。

プロンプト例

以下の複数の資料を参照して、市場参入戦略を策定してください。

<document>

<source>市場調査レポート2024</source>

<content>

（2万文字の詳細な市場データ）

</content>

</document>

<document>

<source>競合他社分析</source>

<content>

（1万5千文字の競合情報）

</content>

</document>

<document>

<source>内部リソース評価</source>

<content>

（8千文字の自社分析）

</content>

</document>

【分析指示】

上記の資料から関連部分を引用した上で、以下の観点で戦略を策定してください：

1. 市場機会の特定と優先順位付け

2. 競合との差別化戦略

3. 必要リソースと投資計画

4. リスク要因と対策

5. 6ヶ月・1年後のマイルストーン設定

まず各資料から重要な情報を引用し、その後に総合的な戦略を提案してください。

Claudeの強みを活かすプロンプトテンプレート集

Claudeを効果的に活用するためには、Claudeの特性に合わせたテンプレートを使用することが重要です。

ここでは、実際の業務で即座に活用できる実践的なプロンプトテンプレートをご紹介します。これらのテンプレートをそのまま使用するか、ご自身の用途に合わせてカスタマイズすることで、Claudeの効果を飛躍的に向上させることが可能です。

長文要約・分析

以下の文章をビジネスパーソン向けに要約してください。

【要約形式】

・重要ポイント3つを箇条書き

・各ポイント200文字以内

・専門用語は平易に言い換える

【文章】

[ここに長文を貼り付け]

コード生成

あなたは経験豊富なPythonエンジニアとして、以下のコードを作成してください。

【タスク】

CSVファイルを読み込み、売上データを月別に集計するスクリプト

【要件】

・エラーハンドリングを含める

・コメントを日本語で記述

・実行例を提示

図解作成

マーケティングファネルについて、初心者向けの図解をMermaid形式で作成してください。

【含める要素】

認知→興味→検討→購入の4段階

【追加条件】

各段階の説明文を50文字程度で追加してください

Claudeでプロンプトを入力する際の注意点

Claudeを効果的に活用するには、プロンプト入力における情報漏洩リスクなどを回避し、適切な利用方法を身につけることが重要です。

個人情報・機密情報の適切な取り扱い

Claudeのプロンプトに個人情報や機密データを含める際は、細心の注意が必要です。氏名、住所、電話番号などの個人を特定できる情報や、金融情報、企業の顧客データなどは入力を避けるべきです。

情報漏洩リスクを最小限に抑えるため、具体的なプロジェクト名や顧客名を伏せたり、数値データを範囲で示すなど、入力データを匿名化することが求められます。

モデルの制限と対処法

Claudeを使用する際は、トークン制限や使用回数制限を理解することが重要です。Claudeには「トークン」という単位で設定された文字制限があり、英語では約4文字、日本語では1〜2文字が1トークンに相当します。

制限に達した場合の対処法として、新しい話題は新しいチャットで始める、質問をまとめて送信する、段階的な情報提供を行うことが効果的です。

会話が長くなるほど、またはメッセージの内容が複雑になるほど、より多くの計算リソースが消費されるため、簡潔で明確な指示を心がけることが重要です。

利用規約とコンプライアンス

Claude利用時は、Anthropicの利用規約を遵守することが必要です。例えば、無料版でも商用利用は可能ですが、生成コンテンツの権利はユーザーに帰属し、利用目的に応じた適切なプラン選択が重要です。

違法行為、ヘイトスピーチ、差別的コンテンツの生成などは禁止されており、これらの用途での使用は厳格に制限されています。

また、2025年9月28日に消費者向け利用規約が更新され、データ利用設定の有効化について選択が必要になりました。

【応用テクニック】プロンプトジェネレーターの活用

プロンプト作成の応用編として、Claudeを開発しているAnthropic社が提供するツールである「プロンプトジェネレーター」を紹介します。

プロンプトジェネレーターとは？

プロンプトジェネレーターは、Anthropic社がClaude Consoleで提供するツールです。ユーザーが簡単なタスク説明を入力するだけで、高品質で構造化されたプロンプトを自動生成する機能を持ちます。

プロンプトジェネレーターの特徴

プロンプトジェネレーターの最大の特徴は、プロンプトエンジニアリングの専門知識がなくても、Anthropicが推奨するXML形式の最適化されたプロンプトを作成できることです。

従来のプロンプト作成では、適切な指示の組み立て、変数の定義、出力フォーマットの指定など、多くの要素を考慮する必要がありました。

プロンプトジェネレーターは、これらの複雑な要素を自動的に組み込み、タスクに最適化されたプロンプトを数秒で生成します。生成されるプロンプトには、入力データの期待値、出力形式の指定、XMLタグによる構造化など、高品質な結果を得るために必要な要素が包括的に含まれています。

プロンプトジェネレーターの使用手順

Claudeのプロンプトの作成を効率化するプロンプトジェネレーターを使用する際は、以下の順序で進めることで最適な結果を得られます。

①Claudeの「Generate a prompt」機能へのアクセス

Claude の「Generate a prompt」機能はAnthropic Consoleからアクセス可能で、高精度なプロンプト生成が期待できます。

アカウント作成時は API 用のクレジットカード登録が必要ですが、初回登録時に5ドル分の無料クレジットが付与されるため、試用には十分活用できます。

②タスクの入力

プロンプトジェネレーターで最良の結果を得るためには、プロンプトがどのような入力データを期待するか、またどのように出力がフォーマットされるべきかを含め、可能な限り詳細にタスクを記述することが重要です。

例えば「ブログ記事を書くプロンプトを作成して」ではなく、「5000文字程度のマーケティング関連ブログ記事を書くためのプロンプトを作成して。読者は20代ビジネスパーソン向けで、カジュアルな口調で執筆したい」といった具体的な指示を入力します。

③プロンプトの生成

「Generate Prompt」ボタンをクリックすると、AI が短い文章の意図を理解し、XML タグを使用した構造化された長めのプロンプトを自動生成します。

XML タグによる構造化は、LLM が「どこが指示で、どこが入力データなのか」を明確に理解できるようにするため、出力精度が大幅に向上します。

④実際の運用とテスト

「Start Editing」をクリックして Workbench に移動し、生成されたプロンプトを実際に使用してテストを行います。

変数部分（{{DOCUMENT}} など）に実際のデータを入力して「Run」を実行し、期待した出力が得られるかを確認します。必要に応じて「Improve」機能を使用してプロンプトを改良し、「Evaluate」機能でテストケースを生成して性能評価を行います。

まとめ

ここまで、Claudeにおけるプロンプトの効果的な活用方法について詳しく解説してきました。重要なのは「体系的な構造設計」と「適切なテクニックの組み合わせ」でClaudeの真価を引き出すことです。

Claudeは適切なプロンプト設計により、文書作成からデータ分析、コーディング支援まで幅広い業務で威力を発揮します。

この記事で紹介したテンプレートやテクニックを参考に、あなたの業務に最適なClaude活用法を見つけてください。