優れたClaudeのプロンプトは、タスクを分かりやすくします。Claudeに目標、使用する資料、重要な制約条件、そして結果を確認する方法を指定してください。文章作成においては、事実と読者の次の行動を明確に示してください。 調査においては、主張と情報源を結びつけましょう。コーディングにおいては、正しい動作を定義し、テストを実行しましょう。.
以下のタスクから始めてみましょう:メールの下書き、資料の整理、Python関数の修正など。 12種類の柔軟に活用できるテンプレートから選択し、GlobalGPTでClaudeを用いて検証済みの3つの解答例を確認してください。各例にはプロンプトと解答の全文が含まれているため、自分の解答において「何をコピーすべきか」「何を変更すべきか」「何をチェックすべきか」がわかります。.
もしあなたの仕事が、調査から執筆、そしてコーディングへと進むのであれば、, グローバルGPT Claudeをはじめとする主要モデルや、さまざまなAIツールを、手頃な価格のサブスクリプションと1つのダッシュボードに統合しています。ワークフロー全体を一元管理し、次のステップに適したモデルや機能を選択することができます。.
このページでは
Claudeのおすすめプロンプト一覧
必要な決定事項や成果物に応じてテンプレートを選択してください。送信する前に、角括弧で囲まれたフィールドの内容を置き換えてください。執筆や調査用のテンプレートは、テキストを貼り付けるだけで使用できますが、ファイルへのアクセスや実行を求めるコーディングのプロンプトについては、実際にそれらの操作を実行できるツールが必要となります。.
多くの仕事では、再利用可能な初期フォーマットがあれば十分です。. Anthropicのプロンプトエンジニアリングの概要 まず、成功基準とそれを検証する方法から始まります。有用な回答には何が含まれるべきかを述べるのに、凝った専門家ペルソナは必要ありません。.
簡単な開始用テンプレート
[対象者または目的]のために、[タスク]を手伝ってください。
以下の資料を使用してください:[資料を貼り付け]。
以下の制約を遵守してください:[事実、範囲、長さ、またはルール]。
[出力形式]で返してください。
成功した結果には、[検証可能な要件]が満たされている必要があります。
必要な詳細情報が欠けている場合は、タスクの進行を妨げている具体的な質問をしてください。.複雑な概要を整理しやすくなる場合は、見出しやタグを使用してください。. Anthropicの現在のプロンプトに関するガイダンス 混合素材については、明確な指示、有用な例、および説明的なXMLタグの使用を推奨します。タグはテキストを整理するものであり、証拠を作成したり、ツールへのアクセス権を付与したり、解答を正しいものにするものではありません。.
Claudeのライティング課題
文章を書く際、難しいのは、表現を変えつつも要点を損なわないようにすることだ。読者に何をしてほしいのか、そしてどの詳細が固定されているのかを明確に述べること。たとえ文章が滑らかであっても、そこにさりげなく約束が盛り込まれていては意味がない。.
1. 事実に基づく概要をもとにメールを作成する
内容が正確でなければならない詳細を記載した、明確な招待状、最新情報、または顧客宛のメール。. 持参するもの: 事実関係の概要、対象読者、対応措置、および文字数制限。.
W1 · 以下でテストされた代表的な課題
概要で求められているメールを作成してください。確認済みの事実は変更不可として扱ってください。依頼事項と確認事項を明確に区別してください。指定された出力形式と文字数に従ってください。提供された詳細情報のみを使用してください。
対象読者:[誰がこれを読むか]
目的:[メールで達成すべきこと]
確認済みの事実:[日付、時間、価格、制限、その他の詳細]
不明または未承認の詳細:[約束できない事項]
読者へのアクション:[具体的な次のステップ]
口調:[口調]
成果物:件名と[文字数範囲]文字の本文。
概要>結果を確認してください: すべての日付、数字、約束、および次の行動について、概要書と照らし合わせて確認してください。親しみやすい一文であっても、義務を生じさせる可能性があります。.
2. 自分の文章のトーンに合わせる
あなたのこれまでの作品と一貫性のある、短い草案です。. 持参するもの: あなたが書いたサンプルを2、3点と、新しい記事の事実関係。.
W2 · 柔軟に活用できるテンプレート
私の執筆サンプルを参考に、3つの観察可能な文体の特徴(文のリズム、フォーマルさの度合い、考え方の説明の仕方)を特定してください。それらの特徴を、[対象読者]向けの新しい[フォーマット]に適用してください。
サンプルは文体の参考としてのみ使用してください。事実については新しい概要を参照してください。3つの特徴を挙げた後、[文字数範囲]の草案を提示してください。
[自身の文章を貼り付けてください]
[トピック、目的、確認済みの事実、および読者に求める行動]結果を確認してください: 文章のリズムと具体性に注意を払い、その後、サンプルとして挙げた事実が新しい草案に流れていないか確認してください。.
そのスタイルを維持したいサンプルを選んでください。「親しみやすい、洞察力に富んだ、プロフェッショナル」といった形容詞のリストは、具体的な例をいくつか挙げるよりも解釈の余地が大きくなります。事実に関する詳細については、引き続き新しいブリーフを情報源としてください。.
3. 最も重要な編集箇所を見つける
弱さを感じさせる草案だが、全面的な書き直しを必要としないもの。. 持参するもの: 原稿、対象読者、目的、および残しておきたい箇所。.
W3 · 柔軟なテンプレート
[AUDIENCE]が[READER GOAL]を達成するために、この草案をレビューしてください。明瞭さや有用性を最も高めることができる変更点を、最大3つまで特定してください。3つ未満の場合は、その旨を明記してください。
各修正点について、元の文章を引用し、読者が抱える課題を説明した上で、代替案を提案してください。事実関係の意味と、以下の要素は維持してください:[MUST KEEP]。草案全体を書き直さないでください。
[PASTE DRAFT]結果を確認してください: 実際の文章箇所や、読者にとって意味のある問題点を特定できない調査結果は却下する。.
4. 1つの情報源を2つの対象層向けに再活用する
承認済みの更新情報を、社内メモおよび顧客向けメッセージに反映させる。. 持参するもの: 承認済みの情報源が1件と、対象読者向けの概要が2件。.
W4 · 柔軟にカスタマイズ可能なテンプレート
承認済みの原文を、以下の2つの短縮版に改編してください:
A. [形式、対象読者、目的、文字数制限]
B. [形式、対象読者、目的、文字数制限]
日付、数値、機能の提供状況、および約束事項については一貫性を保ってください。説明や強調点は、それぞれの対象読者に合わせて変更してください。対象読者が必要とするが原文に含まれていない詳細がある場合は、その不足点を草案の後に記載してください。
[原文を貼り付け]
承認済み原文>結果を確認してください: 同じ事実リストを用いて両バージョンを比較してみてください。新しい読者層がいるからといって、新しい機能や約束が許容されるわけではありません。.
GlobalGPTで以下の課題に挑戦してみてください
要件定義書をメールに、情報資料を提案書に、バグ報告を修正案に変換します。.
3つのタスクすべてにおいて、Claude Sonnet 5をGlobalGPTで使用しました。 メールの下書きには重要なイベントの詳細が記載されており、調査結果からは展開を延期すべき理由が明らかになり、Pythonの修正コードは、個別に実行した際に24項目のチェックをすべて通過しました。これらは、同じダッシュボードに取り込むことができる作業の有用な出発点となります。.
実際に試してみたい場合は、以下のテンプレートから1つ選び、サンプルテキストを自分の内容に置き換えてみてください。GlobalGPTは、ライティング、リサーチ、コーディング、その他のAIツールを1つの手頃なサブスクリプションにまとめています。そのため、個別のサービスを切り替えたりすることなく、問題の把握から次の成果物の草案作成へとスムーズに進めることができます。.
プロンプトの比較方法
2026年9月14日、各タスクに対して、同じ架空の資料と要件に基づく2つのプロンプトが提示されました。1つは簡潔な指示、もう1つはより構造化された指示です。それぞれについて最初に提出された完全な回答を採用し、合計6つの回答を得ました。調査には提供された文章が使用され、返されたPythonコードは個別に検証され、会話中にモデルによって実行されることはありませんでした。.
これらの例は、3つのタスクを網羅しており、各バージョンにつき1つずつです。完全な入力内容と解答は以下に示されており、各結果に必要な修正や確認事項も併せて記載されています。12個の再利用可能なテンプレートについては、それぞれ個別にテストは行われていません。.
初回出力比較 · W
重要な詳細を盛り込んだイベント案内メールの草案を作成してください。.
| チェック | 簡単な説明 | 体系的な指導 |
|---|---|---|
| 重要な事実と行動の確認事項 | 8 / 9 | 8 / 9 |
| 被験体と体長 | パス · 126語 | パス · 128語 |
| 承認されていないフォローアップの約束 | 現在 | 現在 |
どちらのバージョンも、日付、時間、定員、料金、備考、および「予約依頼」と「予約確定」の区別は維持されていました。これにより、白紙の状態ではなく、編集可能な下書きが用意されています。送信する前に、どちらの指示書にも記載されていない「フォローアップの約束」を削除してください。また、簡潔なバージョンでは、根拠がないままセッションを「同一」と表現していました。 ご自身のメールを作成する際は、維持すべき事実と、約束してよい事項の両方をリストアップしてください。.
8つの検証項目は、日付、時刻およびUTC、所要時間、セッションごとの定員、無料参加、ダウンロード可能な資料、録画禁止、および予約の「確認」ではなく「依頼」であるかどうかを網羅しています。9つ目の項目では、虚偽の事実や約束がないかを確認します。文字数には、件名は含まれません。.
経過時間:9.73秒 / 7.02秒。報告された入力トークン数+出力トークン数:400+617 / 468+299。それぞれ1回の応答があり、再試行はなし。.
平易な説明 — プロンプトと参考資料の完全版
以下の概要に基づいて、求められているメールを作成してください。
架空のテスト事例。これは架空のワークショップの詳細であり、実際のオファーではありません。
「Clear Notes」という架空のコミュニティワークショップへの招待メールを作成します。
対象者:会議の議事録をより整理されたものにしたいと考えている、小規模チームのプロジェクトリーダー。
目的:読者に「MORNING」または「AFTERNOON」と返信して参加申し込みを促すこと。返信は参加申し込みであり、予約確定ではありません。
確定事項:
- 日付:2026年10月8日。
- 2つの別々のセッションが、UTC 09:00 と UTC 16:00 に開始されます。
- 各セッションの所要時間は40分です。
- 各セッションの定員は25名です。
- 参加費は無料です。
- 参加者にはダウンロード可能な議事録が提供されます。
- 録画の提供はありません。
- 登録締切日は設定されていません。
成果物:件名と、100~140語のメール本文。平易で親しみやすい英語を使用し、誇張表現は避けてください。日付、開始時刻とタイムゾーン、所要時間、各セッションの定員、価格、ダウンロード可能な資料、録画の有無、および返信時の対応について記載してください。 リンク、締切日、予約確定、講演者、会場については架空のものを設定しないでください。未設定の登録締切については言及しなくても構いません。.
簡潔な説明 — 元の回答をそのまま掲載
**件名:Clear Notes ワークショップ – 2026年10月8日 – 参加申し込みへの返信**
こんにちは。
より整理された、実用的な会議メモを作成したいプロジェクトリーダーの皆様を対象に、2026年10月8日に開催される無料のコミュニティワークショップ「Clear Notes」へのご参加を募集しています。
内容は同一で、各セッションは40分間です。1つはUTC 09:00から、もう1つはUTC 16:00から開始されます。各セッションの定員は25名です。
参加費は無料で、参加者全員にダウンロード可能な資料をお渡しします。なお、録画は提供されませんので、ライブでの参加が唯一の参加方法となります。
参加をご希望の方は、ご都合の良いセッション(午前または午後)を明記の上、このメールに「MORNING」または「AFTERNOON」と返信してください。返信は参加希望の表明であり、予約の確定ではありません。詳細については、追ってご連絡いたします。
よろしくお願いいたします。皆様のご参加を心よりお待ちしております。.体系的な指導 — 指示文と参考資料一式
ブリーフで求められている招待メールを作成してください。確認済みの事実は変更不可として扱ってください。場所の依頼と確定した予約は区別して記載してください。指定された出力形式と文字数に従ってください。提供された詳細情報のみを使用してください。
架空のテスト事例。これらは架空のワークショップの詳細であり、実際のオファーではありません。
「Clear Notes」という架空のコミュニティワークショップへの招待メールを作成してください。
対象読者:会議の議事録をより整理されたものにしたいと考えている、小規模チームのプロジェクトリーダー。
目的:読者に「MORNING」または「AFTERNOON」と返信して参加申し込みをしてもらうこと。返信は参加申し込みであり、予約の確定ではありません。
確定事項:
- 日付:2026年10月8日。
- 2つの別々のセッションが、UTC 09:00およびUTC 16:00に開始されます。
- 各セッションの所要時間は40分です。
- 各セッションの定員は25名です。
- 参加費は無料です。
- 参加者にはダウンロード可能な資料が提供されます。
- 録画は提供されません。
- 登録締切日は設定されていません。
成果物:件名と、100~140語のメール本文。平易で親しみやすい英語を使用し、誇張表現は避けてください。 日付、開始時刻とタイムゾーン、所要時間、1セッションあたりの定員、価格、ダウンロード可能な資料、録画の有無、および返信時のアクションを含めてください。リンク、締め切り、予約確定、講演者、会場については架空のものを記載しないでください。未設定の登録締め切りについては言及しなくても構いません。
体系的な指導 — オリジナルの回答全文
件名:ご招待:Clear Notes ワークショップ – 2026年10月8日
こんにちは。
より整理された会議議事録をお探しの方、特にプロジェクトリーダーの方へ。2026年10月8日に開催される「Clear Notes」ワークショップに、ぜひご参加ください。
セッションは2回(各40分)開催されます。1回目はUTC 09:00から、2回目はUTC 16:00からの開始となります。各セッションの定員は25名で、参加費は完全無料です。
参加者全員に、後日参照できるようダウンロード可能な資料をお渡しします。なお、録画は提供されませんので、ライブでの参加が唯一の参加方法となります。
参加をご希望の方は、ご都合の良いセッションに合わせて「MORNING」または「AFTERNOON」と返信してください。返信は参加希望の表明であり、予約の確定ではありません。詳細については、追ってご連絡いたします。
皆様のご参加を心よりお待ちしております。
敬具
Clear Notes チームClaudeの研究テーマ案
研究の提示には、根拠の範囲を明確にする必要があります。出典IDを記載した関連箇所を提示するか、実際にその情報を取得できるツールを使用してください。URLだけでは、Claudeがそのページを開いたという証拠にはなりません。これらのテンプレートは、出典が述べている内容と、そこから導き出せる結論とを区別するものです。.
5. 意見の相違を平準化することなく、情報源を統合する
閲覧可能な資料に基づいて、判断を要する質問に答える。. 持参するもの: ラベルが付けられた抜粋、その日付、決定事項、および監査の対象となる主張。.
R1 · 以下でテストされた代表的なタスク
以下の出典パケットのみを用いて、[判断問題]に回答してください。数値的な差異を改善の証拠とみなす前に、定義、母集団、分母を比較してください。仮説と測定結果を区別してください。各結論は、それを実際に裏付ける出典の正確な引用文に結びつけ、根拠がない場合は記載しないでください。
出力:最大 [LIMIT] 語の推奨事項;「主張」、「結論」、「出典 ID」、および「正確な裏付けとなる引用文」を含む表;そして、公正な比較に必要な 3 つの欠落している測定値。証拠がそのラベルを正当化する場合にのみ、「支持される」、「部分的に支持される」、「支持されない」、または「矛盾する」を使用すること。 以下の主張を検証してください:[CLAIMS]。
[出典ID、日付、および関連する抜粋全文]結果を確認してください: 引用された文章、それが裏付けている主張、および数量の定義と分母が同じであるかどうかを確認してください。.
6. 主張と引用元を照合する
引用を証拠として採用する前に、その草案を精査する。. 持参するもの: 単なるURLだけでなく、具体的な主張とその出典箇所を明記してください。.
R2 · 柔軟にカスタマイズ可能なテンプレート
各主張について、それに付随する出典テキストと照らし合わせて確認してください。それぞれについて、主張、出典ID、関連する正確な引用文、判定結果、および必要に応じて修正版を返してください。
出典が主張全体を裏付けている場合は「支持」と判定してください。 主張の一部のみが裏付けられている場合は「Partly supported」と評価し、証拠がないか不十分な場合は「Unsupported」と評価し、出典が主張と直接矛盾する場合は「Contradicted」と評価してください。出典テキストが欠落している場合は、評価できない旨を明記してください。タイトルやURLから出典の内容を推測しないでください。
[主張と出典のペアを貼り付け]結果を確認してください: たとえ確かな情報源であっても、その主張を裏付けられない場合がある。証拠がないからといって、それが矛盾になるわけではない。.
“「裏付けなし」とは、提出された証拠ではその主張を立証できないことを意味します。「矛盾」とは、証拠がその主張と矛盾していることを意味します。この区別は、情報源がまだ結果を報告していない場合、つまり改善も悪化も示されていない場合に重要になります。.
7. 検討事項を意思決定概要と照らし合わせて比較する
証拠の信頼度がまちまちな選択肢の中から選ぶこと。. 持参するもの: 各選択肢に関する基準、制約条件、および信頼できる情報。.
R3 · 柔軟にカスタマイズ可能なテンプレート
[DECISION] について [OPTIONS] を比較してください。以下の基準を、この優先順位に従って適用してください:[CRITERIA]。厳格な制約条件:[CONSTRAINTS]。以下の選択肢情報のみを使用してください。
比較表、最も裏付けの厚い選択肢、およびその選択肢を変える可能性が最も高い欠落事実を提示してください。欠落値は「不明」としてください。事実と判断は区別してください。価格、スコア、数値の重み付けを勝手に設定しないでください。証拠からどの選択肢も選べない場合は、解決できなかった具体的なトレードオフについて説明してください。
[出典IDを明記した検証済み情報を貼り付けてください]結果を確認してください: その推奨事項が、未知の値や、自分が選択したことのない重みに依存していないかを確認してください。.
8. 広範なテーマを研究計画に落とし込む
回答に必要な資料が十分に揃う前に研究を始めること。. 持参するもの: 決定事項、対象者、範囲、および期限。.
R4 · 柔軟にカスタマイズ可能なテンプレート
[QUESTION] に関する調査計画を策定し、[AUDIENCE] が [DECISION] を決定できるよう支援する。調査範囲:[REGION, PERIOD, AND EXCLUSIONS]。所要時間:[TIME]。
焦点を絞った5つの副次的な質問を提示してください。それぞれについて、必要な根拠、推奨される一次資料の種類、提案する検索用語、および意思決定を変更しうる発見を明記してください。最後に、優先順位が最も高い2つの検索を挙げてください。研究をでっち上げたり、資料を読んだと主張したりしないでください。ブラウジングツールを使用する場合は、実際に開いたページと、それぞれが何を裏付けているかを個別に明記してください。.結果を確認してください: その結果として、計画がまとまります。提案された検索方法や潜在的な情報源は、完成した調査結果ではなく、手がかりとして扱ってください。.
初回出力比較 · R
結果が得られなかったからといって、その主張が反証されたことにはならない。.
| チェック | 簡単な説明 | 体系的な指導 |
|---|---|---|
| あらかじめ定義された調査チェック項目 | 6 / 8 | 7 / 8 |
| 保管証明ラベル | 矛盾している・強すぎる | 未対応・適切 |
| 招待アカウントとオンボーディング開始数の比較 | 明確に説明されていない | 明確に説明されていない |
どちらの回答も全面的な導入を否定し、パイロット事業では異なる導入定義と対象集団が用いられていたことを認めていた。構造化された回答では、定着率に関する主張を正しく「裏付けなし」と評価していた。一方、平易な回答では、引用文が単に定着率に関する結果が存在しないことを示しているに過ぎないにもかかわらず、「矛盾している」と記述していた。いずれの回答も、分母の違いを明示的に指摘していなかった。.
比率は、招待済みアカウントが40/50(80%)、オンボーディング開始が54/60(90%)でした。 計算自体は正しいが、これらの指標は互換性がない。構造化された回答では、「アクティベーション」が同じ意味であるかどうかを別途確認する項目が追加されていた。これは追加の分析上の質問であり、展開メモで提示された4つ目の主張ではない。.
| メモの主張 | 提供されたソースがサポートしている内容 | 適切な治療 |
|---|---|---|
| Bは活性化率を10パーセントポイント引き上げた | 異なる割合、定義、分母、および対象集団 | この差を、原因による改善と見なしてはならない |
| B 定着率の向上 | S3:30日間の保存に関する結果はまだ出ていない | 支持されていない;反証されていない |
| B社はサポート時間を6時間に短縮した | S3:プールされた中央値、パイロット試験別の内訳なし | 減少が確認されていない |
8つの研究チェックをすべて見る
1. A:40/50 = 80%(招待アカウントを使用)。両方とも合格。
2. B:54/60 = 90%(オンボーディング開始数を使用)。両方とも合格。出典の引用文には分母が含まれている。
3. 異なるアクティベーションの定義と異なる分母の両方を明示的に指摘すること。分母の部分で両方とも不合格。
4. リテンション結果が欠落していることを改善の証拠として扱ってはならない。両者ともデータの欠落について説明している。
5. プールされたサポートの中央値を、実証された減少として扱ってはならない。両方とも合格。
6. これらのパイロット事業から因果的な効果を推測したり、全面的な展開を正当化したりしてはならない。両者とも合格。
7. 各主張と証拠ラベルを、引用された文が裏付ける内容と照合する。「矛盾」についてはプレーン形式は不合格、構造化形式は合格。
8. 欠落している3つの具体的な測定項目を特定する。両者とも合格。
プレーン形式の回答における誤ったラベルは、チェック7において1回としてカウントされる。.経過時間:31.35秒 / 31.07秒。報告された入力トークン数 + 出力トークン数:743 + 2822 / 832 + 2837。それぞれ1回の応答で、再試行はなし。.
平易な説明 — プロンプトと参考資料の完全版
この資料パケットの最後にある課題に答えなさい。
# 架空の調査資料パケット
以下に示すすべての組織、データ、引用文、および文書は、再現可能なテストのために架空のものであり、ソースIDはこのパケットのみに適用されるものであり、公開された研究ではありません。
## S1 — パイロットAの終了報告、2026年9月2日
「パイロットAでは50のアカウントを招待し、そのうち40が7日以内にアクティベーションを完了した。」
「アクティベーションとは、ワークスペースを作成し、少なくとも1人のチームメイトを招待することを意味した。」
「アカウントは、カスタマーサクセスチームが選定した既存顧客であった。」
「このパイロットでは、ガイド付きオンボーディングが採用された。」
## S2 — パイロットB ダッシュボードのメモ、2026年9月3日
「パイロットBでは、オンボーディングの開始が60件記録され、そのうち54アカウントが7日以内にワークスペースを作成した。」
「このダッシュボードでは、ワークスペースの作成を『アクティベーション』とみなしており、チームメイトへの招待は必須ではない。」
「招待件数は記録されていない。」
「アカウントは、チェックリストを使用した新規のセルフサービス登録者であった。」
## S3 — アナリストによるレビュー、2026年9月4日
「パイロットはランダム化されておらず、対象となるアカウントの母集団も異なっていた。」
「2つのパイロットを合わせたサポートの応答時間の中央値は6時間であった。パイロットごとの内訳は示されていない。」
「30日間の継続率や収益に関する結果は、現時点では入手できない。」
## S4 — 展開メモ(草案)、2026年9月5日
「パイロットBでは、アクティベーション率が10パーセントポイント上昇し、継続率が向上し、サポート対応時間が6時間に短縮された。 チェックリストをすべてのアカウントに展開すること。」
これは提案の草案であり、追加のデータソースではない。その主張はS1~S3と照合して確認する必要がある。
## 両方のプロンプトバージョンで共通する課題
回答:この資料は、パイロットBをすべてのアカウントに展開することを正当化するものか?
S1~S4のみを使用すること。出力として、(1)120語以内の推奨事項、(2)「主張」「判定」「出典ID」「正確な裏付けとなる引用文」の列からなる表、(3)公平な比較に必要な3つの欠落している測定値を提示すること。
展開メモに記載されている3つの実証的主張、すなわち「アクティベーションの増加」、「リテンションの向上」、「サポート時間の短縮」をすべて検証してください。「支持される」、「部分的に支持される」、「支持されない」、「矛盾する」のいずれかの判定を使用し、必要に応じて簡潔な説明を加えてください。推奨事項または表には、数値の比率とその分母を含めてください。 資料に含まれていない引用、URL、因果関係、または調査結果をでっち上げてはなりません。.
簡潔な説明 — 元の回答をそのまま掲載
## 推奨事項(120語以内)
パイロットBはまだ展開しないでください。パイロットBの生アクティベーション率(54/60 = 90%)は、パイロットA(40/50 = 80%)よりも10パーセントポイント高いですが、 しかし、2つのパイロットでは「アクティベーション」の測定方法が異なっており(Bではチームメイトからの招待を必要としない)、対象となるユーザー層も異なり(新規セルフサービス登録者対既存顧客)、無作為化もされていなかった(S3)ため、この差はチェックリストに起因するものではない。 継続率に関する主張は裏付けられていない:S3では、30日間の継続率データはまだ存在しないと明示されている。「6時間」というサポート時間の数値は、両パイロットを合わせた中央値であり、パイロットごとに区分されていないため、パイロットBに特有の短縮が実証されていない。本格展開前には、対照群を設け、マッチングを行い、定義を統一した比較が必要である。
## 主張検証表
| 主張 | 判定 | 出典ID | 正確な裏付け引用 |
|---|---|---|---|
| 「パイロットBによりアクティベーション率が10パーセントポイント上昇した」 | 部分的に裏付けあり — 生データ率は10ppの差がある(54/60=90% 対 40/50=80%)が、定義・対象集団・設計が異なるため、この差はチェックリストに起因するものではない | S1 | 「パイロットAでは50アカウントを招待し、40アカウントが7日以内にアクティベーションを完了した」 |
| (同主張、続き) | | S2 | 「パイロットBでは60件のオンボーディング開始が記録され、54アカウントが7日以内にワークスペースを作成した」/「チームメイトからの招待は不要である」 |
| (同様の主張、続き) | | S3 | 「パイロット試験は無作為化されておらず、異なるアカウント対象集団が使用された。」 |
| 「継続率の向上」 | 矛盾 — これを裏付ける継続率データは存在しない | S3 | 「30日間の継続率や収益に関する結果は、まだ入手できない。」 |
| 「サポート対応時間を6時間に短縮」 | 裏付けなし — 数値は2つのパイロットを合わせた中央値であり、パイロットBに帰属するものでも、短縮として示されているわけでもない | S3 | 「2つのパイロットを合わせたサポート対応時間の中央値は6時間であった。パイロットごとに内訳は示されていない。」 |
## 公正な比較を行うために必要な3つの欠落指標
1. 同一の定義(例:ワークスペースの作成 *および* 少なくとも1人のチームメイトへの招待)を用いた、両パイロットにおけるアクティベーション率。
2. パイロットAとパイロットBごとに個別に報告されたサポート対応時間(合算された中央値ではない)。理想的には、パイロット実施前のベースラインデータを含むこと。
3. 両パイロットにおける30日間の継続利用率(および収益)の結果。比較可能な、理想的には無作為抽出またはマッチングされたアカウント集団から収集されたデータ。.体系的な指導 — 指示文と参考資料一式
この資料パックのみを用いて課題に答えなさい。2つの割合を改善の証拠として扱う前に、定義、母集団、分母を比較検討しなさい。仮説と測定結果を区別しなさい。各結論は、それを実際に裏付ける資料からの正確な引用文に結びつけ、根拠のない主張は記載しないこと。
# 架空の調査資料
以下の組織、データ、引用文、および文書はすべて、再現可能なテストのために創作されたものです。出典IDはこの資料のみを指しており、公開された研究ではありません。
## S1 — パイロットAの終了報告、2026年9月2日
「パイロットAでは50のアカウントを招待し、そのうち40が7日以内にアクティベーションを完了した。」
「アクティベーションとは、ワークスペースを作成し、少なくとも1人のチームメイトを招待することを指す。」
「アカウントは、カスタマーサクセスチームが選定した既存顧客であった。」
「このパイロットでは、ガイド付きオンボーディングが採用された。」
## S2 — パイロットBのダッシュボード注記、2026年9月3日
「パイロットBでは60件のオンボーディング開始が記録され、54のアカウントが7日以内にワークスペースを作成した。」
「このダッシュボードでは、ワークスペースの作成をアクティベーションとみなしており、チームメイトへの招待は必須ではない。」
「招待件数は記録されていませんでした。」
「アカウントは、チェックリストを使用した新規のセルフサービス登録でした。」
## S3 — アナリストによるレビュー、2026年9月4日
「パイロット試験はランダム化されておらず、異なるアカウント集団が使用されました。」
「2つのパイロットを合わせたサポート対応時間の中央値は6時間でしたが、パイロットごとの内訳は示されていません。」
「30日間の継続率や収益に関する結果は、現時点では入手できません。」
## S4 — 展開メモ(草案)、2026年9月5日
「パイロットBでは、アクティベーション率が10パーセントポイント上昇し、継続率が向上し、サポート対応時間が6時間に短縮された。チェックリストをすべてのアカウントに展開すること。」
これは提案の草案であり、追加のデータソースではありません。その主張はS1~S3と照らし合わせて確認する必要があります。
## 両方のプロンプトバージョンで共通する課題
回答:この資料は、パイロットBを全アカウントに展開することを正当化するものですか?
S1~S4のみを使用すること。出力として、(1)120語以内の推奨事項、(2)「主張」「結論」「出典ID」「正確な裏付け引用」の列からなる表、(3)公平な比較に必要な3つの欠落している測定値を作成すること。
展開メモに記載されている3つの実証的主張(アクティベーションの増加、リテンションの向上、サポート時間の短縮)すべてを検証してください。「支持される(Supported)」「部分的に支持される(Partly supported)」「支持されない(Unsupported)」「矛盾する(Contradicted)」のいずれかの判定を使用し、必要に応じて簡潔な説明を加えてください。推奨事項または表には、数値的な比率とその分母を含めてください。 資料に含まれていない引用、URL、因果関係、または調査結果をでっち上げてはいけません。
体系的な指導 — オリジナルの回答全文
## 推奨事項(120語以内)
いいえ — このデータでは、パイロットBの全面展開を正当化することはできません。パイロットA:既存顧客のうち、40/50アカウント(80%)が、「ワークスペースの作成」および「チームメイトへの招待」を組み合わせた「アクティベーション」を達成しました。 パイロットB:新規セルフサービス登録者のうち、招待要件なしに7日以内にワークスペースを作成したアカウントは54/60件(90%)であった。 この10ポイントの差(90%−80%)は、異なる定義や対象集団が混在しており、無作為化も行われていない(S3)ため、チェックリスト上の「アクティベーション率の向上」と解釈することはできない。 30日間の継続利用率や収益データはまだ存在しない(S3)ため、「継続利用率の向上」には根拠がない。6時間のサポート対応時間という数値は、両パイロットを*合算*した中央値であり、パイロットごとに内訳が示されていないため、「サポート時間の短縮」には基準値もパイロット固有のデータもない。
## 表
| 主張 | 判定 | 出典ID | 正確な裏付けとなる引用 |
|---|---|---|---|
| 「パイロットBではアクティベーションが10パーセントポイント上昇した」 | 部分的に支持される — 算術的な差は存在する(54/60=90% 対 40/50=80%)が、比較には交絡要因があり、因果関係に基づく「増加させた」という主張を裏付けることはできない | S1, S2, S3 | S1: 「パイロットAは50アカウントを招待し、そのうち40アカウントが7日以内にアクティベーションを完了した。」/S2:「パイロットBは60件のオンボーディング開始を記録し、そのうち54アカウントが7日以内にワークスペースを作成した。」/S3:「パイロット試験はランダム化されておらず、対象となるアカウント群も異なっていた。」 |
| 両パイロットにおいて、アクティベーションの測定方法は同一であった | 矛盾 | S1, S2 | S1: 「アクティベーションとは、ワークスペースを作成し、少なくとも1人のチームメイトを招待することを意味した。」 / S2: 「このダッシュボードでは、ワークスペースの作成をアクティベーションと定義しており、チームメイトへの招待は必須ではない。」 |
| 「定着率の向上」 | 裏付けなし | S3 | 「30日間の定着率や収益に関する結果は、現時点では入手できない。」 |
| 「サポート対応時間を6時間に短縮」 | 裏付けなし | S3 | 「2つのパイロットを合わせたサポート対応時間の中央値は6時間であったが、パイロットごとの内訳は示されていない。」 |
## 公正な比較に必要な3つの欠落した測定項目
1. チェックリスト導入前後の、パイロットごとに個別に算出された(統合されていない)サポート対応時間。これにより、パイロットBに起因する変化を特定できる。
2. 両パイロットにおける30日間の継続利用率(および収益)の数値。現時点ではいずれも存在しないため(「30日間の継続利用率や収益に関する結果は、まだ入手できません」、S3)。
3. 既存の顧客(S1)と新規のセルフサービス登録者(S2)を混在させるのではなく、両パイロットにおいて比較可能で、理想的には無作為化されたアカウント集団に適用される、単一かつ共通のアクティベーション定義(例:ワークスペースの作成 *および* チームメイトの招待)。.調査課題が草案になった際は、資料一式を執筆要項に添付しておいてください。. GlobalGPTのマルチモデルワークスペース 1つのダッシュボード上で、調査、執筆、コーディングをスムーズに行き来できます。証拠資料や要約も引き継ぐことができるため、次のステップで必要な詳細情報を確実に活用できます。.

Claudeのコーディング課題
有用なコーディングのヒントには、動作、環境、そして何が「固定」とみなされるかが明記されています。チャットでは、関連するコードとエラーメッセージを貼り付けてください。「Claude Code」では、参照可能なファイルを明記し、具体的な検証対象を示してください。同じテキストを貼り付けただけでは、チャットがターミナルにはなりません。.
AnthropicのClaudeコードに関するガイダンス アシスタントが実行できるチェック(テストやビルドなど)を割り当てることを推奨しています。その 公式のプロンプトライブラリ プロンプトを、成果物、参考資料、および成果の検証方法を含む、適応するための出発点として扱います。.

9. 明確な動作やエッジケースを想定してデバッグを行う
動作を定義できる小さな関数を修正する。. 持参するもの: コード、期待される動作、エラーまたは失敗ケース、実行時、および制約。.
C1 · 以下でテストされる代表的な課題
完全な仕様に従ってコードを修正してください。早期リターン前の妥当性チェック、境界の包含・除外、および例外が発生した場合でも適用されなければならないルールについて確認してください。[PUBLIC INTERFACE] はそのまま残してください。仕様で要求されている部分のみを変更してください。
[有効な入力、無効な入力の挙動、ビジネスルール、および期待される出力]
仕様>
[コードを貼り付け]
[実行環境、依存関係、および実行ツールの利用可否]
修正したコードと簡単な説明を返してください。実際に実行した検証のみを報告してください。実行が不可能な場合はその旨を明記し、私が実行すべきチェックを提示してください。.結果を確認してください: 独立したテストケースを実行してください。説得力のある説明とは、単にプログラムが正常に動作することではありません。.
10. 仕様書に基づいてテストを作成する
実装を信頼する前に、見落としがないかを確認する。. 持参するもの: 動作要件とプロジェクトのテストフレームワーク。.
C2 · 柔軟にカスタマイズ可能なテンプレート
[テストフレームワーク] を使用して、[関数またはコンポーネント] のテストを作成してください。以下の仕様を契約として扱ってください。通常のケース、明記された各境界条件、無効な入力、および重要な箇所におけるルール間の相互作用を網羅してください。
各テストについて、検証対象となる要件とその期待される結果を特定してください。既存の要件はそのまま維持してください。仕様が曖昧な場合は、推測するのではなく、解決すべき疑問点を特定してください。実行ツールがある場合は、関連するテストを実行し、実際のコマンドと結果を報告してください。そうでない場合は、「未実行」と明記してください。
[仕様を貼り付け]
仕様>
[コードを貼り付けるか、参照可能なファイルを指定]
実装>結果を確認してください: テストは仕様を遵守させるものであって、現在の実装におけるバグを再現するものであってはならない。.
可能な限り、テストを実装から独立させてください。配送料計算ツールの場合、正確な重量のしきい値や、本来なら送料無料となるはずの無効な入力についてテストを行ってください。正常なケースの例だけでは、ルール間の相互作用を見逃してしまいます。.
11. 作業の範囲を広げずにリファクタリングを行う
動作を維持しつつ、コードの小さな部分を改善する。. 持参するもの: コード、具体的な保守上の問題、および互換性の要件。.
C3 · 柔軟にカスタマイズ可能なテンプレート
[CODE OR ACCESSIBLE FILE] をリファクタリングし、[ONE SPECIFIC MAINTENANCE PROBLEM] を改善してください。[PUBLIC API、戻り値の型、エラー時の挙動、およびその他の契約] は維持してください。既存の依存関係のみを使用してください。 無関係な機能を追加したり、隣接するモジュールを再設計したりしないでください。
有用な変更を最小限に抑え、維持できなかった動作については説明し、互換性を検証するために必要なテストを特定してください。利用可能なツールがある場合は、それらのチェックを実行して結果を提示してください。そうでない場合は、提案するチェック方法を提示し、実行されていないことを明記してください。
[コードおよび関連するテストを貼り付け]結果を確認してください: 差分を確認して、要求された範囲外の変更がないか確認し、その後、関連するテストを再実行してください。.
12. 具体的な入力例を用いて、見慣れないコードを説明する
関数を変更する前に、その関数の仕組みを理解しておくこと。. 持参するもの: 実際のコードと、代表的な入力例が1つ。.
C4 · 柔軟にカスタマイズ可能なテンプレート
[BACKGROUND]については熟知しているが、[LANGUAGE OR PROJECT]は初めて扱う開発者に、このコードを説明してください。次の入力例に従ってください:[INPUT]。入力内容、関連する分岐、状態の変化、および期待される出力を説明してください。
実際の関数名や式を具体的に指摘してください。コードが示している内容と、欠落している依存関係に関する仮定とを区別してください。最後に、テストすべきエッジケースを1つ挙げて締めくくってください。コードを書き直したり、定義がない関数の挙動を勝手に推測したりしないでください。
[コードを貼り付け]
結果を確認してください: 記述されたブランチと戻り値をコードと照合し、欠落している依存関係を「不明」としてマークしてください。.
初回出力比較 · C
どちらの関数も、24件すべてのテストケースに合格しました。.
| チェック | 簡単な説明 | 体系的な指導 |
|---|---|---|
| 地域における独立した症例 | 24 / 24 | 24 / 24 |
| 小さな関数内の変更 | はい | はい |
| ツールを用いたテストの主張 | そのような主張はない | 「実行しない」と明示的に記載されている |
「プレーン」版と「構造化」版の両方とも、当社の固定仕様における重量の閾値、基本送料無料、遠隔地追加料金、および無効な入力への対応を適切に行っていました。「構造化」版の回答では、テストを実行していないことが明示されていました。その後、両方の関数を独自に実行したところ、「プレーン」版の回答でも実行は行われていないことが判明しました。.
24件の入力データと実際の合否結果をすべて表示する
| [グラム、小計(セント)、リモート] | 予想セントか、それとも例外か | プレーン | ストラクチャード |
|---|---|---|---|
| [1, 0, false] | 500 | パス | パス |
| [1000, 0, false] | 500 | パス | パス |
| [1001, 0, false] | 900 | パス | パス |
| [5000, 0, false] | 900 | パス | パス |
| [5001, 0, false] | 1500 | パス | パス |
| [1, 9999, false] | 500 | パス | パス |
| [1, 10000, false] | 0 | パス | パス |
| [1000, 10000, true] | 300 | パス | パス |
| [5001, 0, true] | 1800 | パス | パス |
| [1001, 9999, true] | 1200 | パス | パス |
| [5001, 10001, false] | 0 | パス | パス |
| [0, 0, false] | ValueError | パス | パス |
| [-1, 0, false] | ValueError | パス | パス |
| [1.0, 0, false] | ValueError | パス | パス |
| ["1000", 0, false] | ValueError | パス | パス |
| [true, 0, false] | ValueError | パス | パス |
| [null, 0, false] | ValueError | パス | パス |
| [1, -1, false] | ValueError | パス | パス |
| [1, false, false] | ValueError | パス | パス |
| [1, 1.5, false] | ValueError | パス | パス |
| [1, "0", false] | ValueError | パス | パス |
| [1, 0, 1] | ValueError | パス | パス |
| [1, 0, null] | ValueError | パス | パス |
| [0, 10000, false] | ValueError | パス | パス |
生成に先立ち、入力と期待される結果が固定されました。戻り値は厳密な整数でなければならず、無効な入力に対してはValueErrorが発生するように設定されました。両関数は検証された後、ネットワークアクセス、ユーザーファイルの読み取り、およびファイルへの書き込みが禁止されたローカルプロセス内で実行されました。これらのテストケースに合格したことは、この関数および仕様が有効であることを示す証拠であり、実運用への準備が整っていることを主張するものではありません。.
経過時間:12.58秒 / 13.30秒。報告された入力トークン数 + 出力トークン数:553 + 735 / 621 + 1015。それぞれ1回の応答で、再試行はなし。.
平易な説明 — プロンプトと参考資料の完全版
以下の仕様に従って関数を修正し、要求された成果物を提出してください。
# 架空の配送料計算機
Python 3。ネットワークや外部パッケージは使用不可。以下のコードにある shipping_cents(weight_grams, subtotal_cents, remote=False) を修正してください。
仕様:
- `weight_grams` は正の整数です。`subtotal_cents` は非負の整数です。これら 2 つの入力値として、Python のブール値は有効な整数として扱われません。
- `remote` はブール値でなければなりません。
- 注文が基本送料無料の対象となる場合でも、無効な入力があれば `ValueError` を発生させてください。
- 基本送料は、1~1000グラムで500セント、1001~5000グラムで900セント、5000グラム以上で1500セントです。
- 小計が10000セント以上の場合、基本送料のみが免除されます。
- 遠方への配送には、基本送料が無料の注文を含め、300セントが加算されます。
- int型を返してください。関数のシグネチャを維持してください。入力データの変更、I/O操作、パッケージのインポートは行わないでください。
バグのあるコード:
```python
def shipping_cents(weight_grams, subtotal_cents, remote=False):
if subtotal_cents >= 10000:
return 0
if weight_grams < 1000:
fee = 500
elif weight_grams < 5000:
fee = 900
else:
fee = 1500
if remote:
fee += 300
return fee
```
提出物:修正済みの関数を含む1つのPythonフェンスブロック、および変更点の簡単な説明。実際に実行環境をお持ちでない限り、コードを実行したと主張しないでください。評価者は、本仕様書に記載されている閾値、送料無料のルール、遠隔地割増料金、およびすべての無効な入力カテゴリを網羅するテストケースを実行します。.
簡潔な説明 — 元の回答をそのまま掲載
```python
def shipping_cents(weight_grams, subtotal_cents, remote=False):
if isinstance(weight_grams, bool) or not isinstance(weight_grams, int):
raise ValueError("weight_grams は整数でなければなりません")
if weight_grams <= 0:
raise ValueError("weight_grams は正の値でなければなりません")
if isinstance(subtotal_cents, bool) or not isinstance(subtotal_cents, int):
raise ValueError("subtotal_cents は int 型でなければなりません")
if subtotal_cents < 0:
raise ValueError("subtotal_cents は非負でなければなりません")
if not isinstance(remote, bool):
raise ValueError("remote は bool 型でなければなりません")
if weight_grams <= 1000:
fee = 500
elif weight_grams = 10000:
fee = 0
if remote:
fee += 300
return fee
```
変更点:
1. **入力の妥当性チェックを追加**: `weight_grams` および `subtotal_cents` が `int` 型であること(`bool` は `int` のサブクラスであるため除外)、`weight_grams` が正の値であること、`subtotal_cents` が非負であること、および `remote` が `bool` 型であることをチェックします。 これらが満たされない場合、たとえその注文が送料無料の対象であっても、`ValueError` を発生させます。
2. **重量の閾値を修正**:`< 1000` および `< 5000` を `<= 1000` および `<= 5000` に変更し、 (1000g, 5000g)が仕様(「1~1000グラム」、「1001~5000グラム」、「5000グラム超」)に従って正しい区分に収まるようにしました。
3. **送料無料のロジック順序を修正**:元のコードでは、小計が送料無料の条件を満たすとすぐに `0` を返し、遠隔地割増料金の計算を完全にスキップしていました。 現在は、まず基本送料が計算され、小計が条件を満たしている場合はゼロに設定された後、*その後に*遠隔地割増料金が加算されるようになりました。これにより、基本送料が無料の場合でも、遠隔地配送には確実に300セントが加算されるようになります。
4. **戻り値の型**:すべての手数料値は引き続き単純なint型であり、`int`型の戻り値要件を満たしています。.体系的な指導 — 指示文と参考資料一式
完全な仕様に従って関数を修正してください。早期終了を行う前に入力の妥当性チェックを適用し、しきい値(上限・下限を含む)を維持し、基本料金と遠隔地割増料金を区別してください。要求された関数と説明を提供してください。実際に実施した検証のみを報告してください。
# 架空の配送料計算機
Python 3。ネットワークや外部パッケージは使用不可。以下のコード内の shipping_cents(weight_grams, subtotal_cents, remote=False) を修正してください。
仕様:
- weight_grams は正の整数です。subtotal_cents は非負の整数です。これら 2 つの入力に対して、Python の bool 値は有効な整数として扱われません。
- remote は bool 型でなければなりません。
- 注文が基本送料無料の対象となる場合でも、無効な入力があった場合は ValueError を発生させてください。
- 基本送料は、1~1000グラムで500セント、1001~5000グラムで900セント、5000グラム以上で1500セントです。
- 小計が10000セント以上の場合、基本送料のみが免除されます。
- 遠方への配送には、基本送料が無料の注文を含め、300セントが加算されます。
- int型を返してください。関数のシグネチャを維持してください。入力データを変更したり、I/Oを行ったり、パッケージをインポートしたりしないでください。
バグのあるコード:
```python
def shipping_cents(weight_grams, subtotal_cents, remote=False):
if subtotal_cents >= 10000:
return 0
if weight_grams < 1000:
fee = 500
elif weight_grams < 5000:
fee = 900
else:
fee = 1500
if remote:
fee += 300
return fee
```
提出物:修正済みの関数を含む1つのPythonフェンスブロック、および変更点の簡単な説明。実際に実行環境をお持ちでない限り、コードを実行したと主張しないでください。採点者は、本仕様書に記載されている閾値、送料無料のルール、遠隔地割増料金、およびすべての無効な入力カテゴリを網羅するテストケースを実行します。
体系的な指導 — オリジナルの回答全文
```python
def shipping_cents(weight_grams, subtotal_cents, remote=False):
if isinstance(weight_grams, bool) or not isinstance(weight_grams, int):
raise ValueError("weight_grams は int 型でなければなりません (bool 型ではありません)")
if weight_grams <= 0:
raise ValueError("weight_grams は正の値でなければなりません")
if isinstance(subtotal_cents, bool) or not isinstance(subtotal_cents, int):
raise ValueError("subtotal_cents は整数でなければなりません(ブール値ではありません)")
if subtotal_cents < 0:
raise ValueError("subtotal_cents は非負でなければなりません")
if not isinstance(remote, bool):
raise ValueError("remote は bool 型でなければなりません")
if weight_grams <= 1000:
base_fee = 500
elif weight_grams = 10000:
base_fee = 0
surcharge = 300 if remote else 0
return base_fee + surcharge
```
変更点の説明:
1. **入力の妥当性チェックを、早期リターンが行われる前の段階に移動しました。** 元のコードでは、入力の妥当性チェックを行わずに、`subtotal_cents >= 10000` の場合に `0` を返していました。現在は、すべての妥当性チェック(`weight_grams`、 `subtotal_cents`、`remote`の型チェック。Pythonでは`bool`が`int`のサブクラスであるため、これら2つの整数フィールドに対しては明示的に`bool`を除外しています)は、料金計算ロジックやreturn文よりも前に行われるようになりました。これにより、たとえその注文が基本送料無料の対象となる場合でも、無効な入力に対しては常に`ValueError`が発生するようになりました。
2. **閾値の範囲に境界値を含めるように修正しました。** 当初は `< 1000` および `< 5000` を使用しており、下限の境界値(1000および5000)が除外されていました。これは、仕様書の「1–1000グラム」および 「1001–5000グラム」といった境界値を含む範囲とは矛盾していました。これを `<= 1000` および `= 10000` の場合に早期の `return 0` によって `fee` を完全にゼロにしていましたが、これにより送料無料の注文において配送先追加料金が誤ってスキップされていました。 現在は、`base_fee` と `surcharge` が独立して計算されます: 小計の閾値に達した場合、`base_fee`は`0`に設定されますが、`surcharge`(`remote`の場合は300セント)は常に上乗せされます。これにより、「遠方配送には300セントが加算される(基本送料無料の注文を含む)」という要件を満たします。
4. **戻り値の型。** すべての手数料構成要素は単純な整数(int)であり、合計 `base_fee + surcharge` は `int` として返されます。これは、要求されたシグネチャおよび戻り値の型に合致しています。
**実際に実施した検証:** なし — この環境ではコード実行ツールが利用できないため、このコードを実行していません。上記は、仕様書の手動による読解と、手作業によるロジックの追跡のみに基づいており、テストケースの実行は行っていません。.コードとテキスト、画像、または動画の作業を組み合わせた作業では、次のようにすることができます。 GlobalGPT CLI と Claude のコードを関連付ける そして、プラットフォームのモデルとメディア機能をターミナルのワークフローに取り込みます。まず、具体的なタスクと、その結果を承認するために使用するチェック項目から始めます。.
プロンプトを具体的にしたことで、何が変わったのでしょうか?
今回のテストでは、追加の構造が1つの研究判断に役立ちました。しかし、それによってメールに盛り込まれた追加の約束が削除されたわけでも、すでに正しく機能していた配送機能が改善されたわけでもありません。どちらのバージョンも完全な要件が与えられていたため、この比較は有用な教訓となります。つまり、指示を追加し始める前に、ブリーフの質が重要だということです。.
対になった例からの結果
タスクによって、必要な確認事項は異なります。.
| 課題特異的測定法 | 簡単な説明 | 体系的な指導 | 結果の扱い方 |
|---|---|---|---|
| 事実と約束の記述 | 9のうち8 | 9のうち8 | でっち上げの「今後の対応」の約束を削除する |
| 研究証拠の検証 | 8のうち6 | 8のうち7 | 証拠ラベルを修正し、分母を比較する |
| Pythonの動作事例 | 24件中24件目 | 24件中24件目 | 実行可能な仕様書と独立したテストを維持する |
これらは異なるチェックリストに基づく集計結果であり、比較可能な割合やモデル全体のスコアではありません。完全なプロンプト、元の回答、およびテストの詳細は、各例の記載欄に記載されています。1回の実行にかかる時間とトークン数は、これらのリクエストを説明するものであり、速度やコスト面での優位性を示すものではありません。.
仕事の内容や元となる資料がすでに明確な場合は、短いプロンプトを使用してください。指示、文書、例、あるいは相反する要件を区別するのが難しくなった場合は、構造を追加してください。. Anthropicのガイダンスでは、モデルごとの挙動についても区別されています, ……ですから、繰り返し自己確認を求めるという古い習慣が、あらゆる依頼に自動的に付随するようなことになってはなりません。.
不十分な回答を返すプロンプトを修正する方法
問題の原因となった部分を修正してください。回答に期限が設定されていない場合、「これを改善してください」という指示は曖昧すぎます。根拠のない詳細を指摘し、範囲を明確にして、具体的な修正を求めてください。プロンプトのバージョンを比較する場合は、元の回答を黙って置き換えるのではなく、そのまま残しておいてください。.
| 何が問題だったのか | 用意すべきもの、または変更すべき点 | 参考になるフォローアップ |
|---|---|---|
| 答えは一般的なものです | 学習者、具体的な課題、そして実際の教材 | [対象読者]向けに、以下の詳細情報のみを用いて書き直してください:[概要]。. |
| その声、なんだか違和感がある | ご自身の文章のサンプル | この見本文のリズムと格式に合わせて、新しい要約文を作成してください。その際、事実関係はそのまま維持してください。. |
| 約束が加わります | 明確な境界線と問題の文 | フォローアップの約束を削除してください。情報源はそれを認めていません。. |
| その引用はもっともらしい | 実際に引用された箇所 | この一節は、その主張全体を裏付けているか、一部のみを裏付けているか、それともどちらも裏付けていないか? |
| 2つのパーセンテージはほぼ同じように見える | 定義、分母、母集団、期間 | 各割合を比較する前に、それぞれが何を割るのか明記してください。. |
| コードは正しく見えるのに、実行に失敗する | 再現可能な不具合となる入力と期待される結果 | この入力は [value] を返すはずですが、実際には [value] を返しています。ルールを修正し、このケースを実行してください。. |
本当に必要な情報が不足している場合は、Claudeに的を絞った質問をさせましょう。十分な背景情報が得られる通常のタスクについては、20問もの質問を義務付けるインタビューは、かえって作業の遅れを招くだけです。同様に、社内の非公開な思考過程の記録ではなく、簡潔な説明、証拠、あるいはテスト結果を求めましょう。.
便利なプロンプトを、入力形式やミスを検出したチェック項目とともに保存しておきましょう。そのタスクが繰り返し実行可能なアプリケーションワークフローになった場合は、, APIを介してClaudeを使用する プロンプトのバージョン管理やリクエストの記録を残す場所を提供します。モデルやタスクの要件が変更された際は、自身の例を再確認してください。.
よくあるご質問
優れたClaudeのプロンプトには、どのような要素を含めるべきでしょうか?
タスク、関連する背景や参考資料、重要な制約条件、期待される成果、および成功の判定基準を含めてください。単純な依頼の場合は、1文でこれらのいくつかを網羅できることもあります。文書や例、ルールを組み合わせる場合で、それだけでは混同されやすい場合は、より明確な構成で記述してください。.
ClaudeのプロンプトにはXMLタグが必要ですか?
いいえ。わかりやすい平易な言葉遣いは、有用な出発点となります。XMLタグを使用すると、複雑なプロンプトの中で、指示、例、ソーステキストを区別しやすくなります。各部分を理解しやすくするための、説明的なラベルを使用してください。ただし、タグがあるからといって事実の正確性が保証されるわけではなく、タグがあるという理由だけで、あるプロンプトが他より優れているとは限りません。.
Claudeは、開くことができないソースファイルを確認できますか?
このツールは、ユーザーが提供したテキストを評価することはできますが、出典のタイトルやURLだけでは、そのページの内容を特定するには不十分です。関連する文章を貼り付けるか、利用可能な閲覧ツールを使ってその文章を引用してください。その後、引用文そのものと、その引用文がそれに付随する特定の主張を裏付けているかどうかを、両方とも確認してください。.
ClaudeチャットとClaude Codeで同じプロンプトを使えますか?
タスクや制約条件は再利用できますが、利用可能なツールに合わせてリクエストを調整してください。チャットでは、コードと関連する背景情報を提供してください。Claude Codeでは、アクセス可能なプロジェクトファイルを参照して実行をリクエストできます。「テストを実行してください」というプロンプトだけでは、テストが実際に実行された証拠にはなりません。.
Claudeのプロンプトで最も優れたものは、自分なりにアレンジして検証できるものです。まずは繰り返し行うタスクを1つ選び、サンプル資料を自分のものに置き換え、テンプレートの横にあるチェック項目を確認してから、その答えを信頼するようにしましょう。. GlobalGPTでこのワークフローを試してみてください 次のステップで、同じワークスペース内の別のモデルやAIツールが必要になった場合。.
出典および試験日: 2026年9月14日に、公式のプロンプトおよびClaudeのコードドキュメントを確認しました。ペアになった例文は、同日にGlobalGPT上でClaudeを用いて、架空の素材をもとに生成されたものです。上記のプロンプトと回答をすべて確認した上で、テンプレートを自身の課題に合わせて調整してください。.




