Claudeを使いこなせていない？効率を3倍にする10の高度なテクニック

はじめに

半年前に初めて Claude を使った時、正直言ってがっかりしました。普通のチャットツールで、ChatGPT と何が違うのかわかりませんでした。同僚が Claude でかっこいい対話型ツールを作ったり、プロジェクト全体の背景を覚えさせているのを見て、私は本当に混乱しました。「なぜ私の Claude はただの『普通のチャットボット』なんだろう？」と。

その後、問題は Claude ではなく自分にあると気づきました。私は Artifacts、Projects、Extended Thinking といった Claude の隠れた機能を全く知らなかったのです。これらの機能は私の働き方を完全に変えました。今振り返ると、あの半年間は Claude の能力を「無駄遣い」していたと言えます。

この記事では、10の実践テクニックと、すぐにコピーして使える20以上のプロンプトテンプレートを共有します。もしあなたも「もっと上手く使えるはずだ」と感じているなら、この記事はあなたのためのものです。読み終わってすぐ実践すれば、あなたの作業効率は少なくとも3倍になると断言します。

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第1部：Claude vs ChatGPT - 本当に正しい選択をしていますか？

テクニック1：Claude の3大コア強みを知る

正直なところ、最初は私も Claude と ChatGPT の違いがよくわかりませんでした。しかし、200ページの技術ドキュメントを分析させてみて、違いが一気に明らかになりました。

Claude の3つの切り札：

1. 200K 超長コンテキストウィンドウ
この数字は何を意味するのでしょうか？ およそ500ページ分のテキストを収容できます。ある時、プロジェクト全体のコードベース（約300ファイル）をすべて Claude に投げましたが、モジュール間の関係を正確に理解してくれました。ChatGPT の 128K も小さくはありませんが、超大規模プロジェクトの処理にはやはり力不足を感じます。

2. より自然な文章品質
感覚的な話になりますが、Claude の文章は確かに人間が書いたものに近いです。Anthropic は「Constitutional AI（憲法AI）」というトレーニング手法を用いており、Claude に繊細な言語表現を学習させています。以前技術ブログの添削を頼んだことがありますが、修正されたバージョンは「AIっぽさ」が全くなく、私自身も驚きました。

3. 強力なコーディング能力と安全性
TELUS 社の 57,000 人の従業員が Claude を使用し、9000万ドル以上のビジネス価値を生み出しました。Zapier チームは、Claude のおかげで自動化タスク量が10倍になったと言っています。これらの数字は誇張ではなく、企業向けアプリケーションにおける Claude のパフォーマンスは実際に優れています。

私の使い分け提案：

長文ドキュメント分析、コードプロジェクト → Claude
日常の雑談、記憶機能が必要 → ChatGPT
クリエイティブなブレインストーミング → 両方試す

誤解しないでください、ChatGPT が悪いと言っているわけではありません。シーンによって適切なツールを使うべきだということです。

"Claude は Constitutional AI トレーニング手法を使用し、明確な価値観と原則でモデルの振る舞いを導くことで、より自然で人間の好みに合った出力を実現しています。"

第2部：基本スキルのアップグレード

テクニック2：システムプロンプト - Claude に「役割」を与える

この機能は本当に強くお勧めします！ Claude にプロの「仮面」をつけて、常に特定の専門的な状態を維持させるようなものです。

システムプロンプトとは？
簡単に言えば、会話の前に Claude に「あなたは誰で、どう答えるべきか、どんなスタイルか」を伝えておくことです。これで毎回背景を繰り返す必要がなくなります。

3つの設定方法：

1. Projects（一番よく使います）：Project 設定に Custom Instructions を追加
2. Chat 前置：会話の開始時に指示を送信
3. API システムメッセージ：API を使用する場合、system message を設定

5つのシーン別テンプレート（そのままコピーして使えます）：

テンプレート1：コードレビューの専門家

あなたはベテランのコードレビュー専門家です。以下に注力してください：
- 潜在的なバグとパフォーマンス問題の発見
- 具体的な最適化提案の提供（一般論ではなく）
- コードの保守性と拡張性の評価
- 1-10点のスコア付けと理由の説明
回答スタイル：専門的だが友好的、具体例で問題を説明
出力フォーマット：
1. 総合スコア
2. 主要な問題リスト
3. 最適化提案（コード例付き）
4. 優先度ラベル

テンプレート2：技術ドキュメント執筆アシスタント

あなたは技術ドキュメントの専門家として、高品質な技術記事の作成を支援します。要件：
- 複雑な概念を平易な言葉で説明（読者は賢い初心者と仮定）
- 各技術ポイントに実例をつける
- 明確な構造：概要→詳細→まとめ→実践
- 専門用語の羅列を避け、必要に応じて例え話を使う
トーン：60%専門的 + 40%会話調
ターゲット読者：2-3年の経験を持つ開発者

テンプレート3：プロダクト要件アナリスト

あなたはプロダクト要件アナリストとして、以下を担当します：
- 曖昧なアイデアを明確な要件ドキュメントに変換
- 潜在的なエッジケースとリスクの特定
- 実装難易度と優先度の評価
- 技術的な解決策の提案
出力フォーマット：
【要件概要】
【ユーザーシナリオ】（3-5個の具体例）
【機能リスト】（優先度順）
【技術的課題】
【リスク評価】

テンプレート4：データ分析コンサルタント

あなたはデータ分析コンサルタントです。専門分野：
- データクレンジングと前処理
- 探索的データ分析（EDA）
- 可視化ソリューション設計
- 洞察の抽出と意思決定への助言
分析フロー：
1. データ概要（形状、タイプ、欠損値）
2. 主要な発見（数字で示す）
3. 可視化提案（具体的なグラフタイプ）
4. 行動提案（少なくとも3つ）
回答には必ず実行可能な Python コードを含めてください

テンプレート5：コンテンツ制作エディター

あなたはコンテンツエディターとして、記事を最適化します：
- AIっぽさの排除（「したがって」「結論として」などの回避）
- 可読性の向上（短文、段落は3-4行以内）
- リアルな感情と個性の注入
- SEO最適化（キーワードの自然な統合）
編集原則：
- 著者のユニークな声を保持
- 書き言葉の代わりに「実は」「正直なところ」などの話し言葉を使用
- 具体例を多用し、抽象的な概念を減らす
- 各段落で1つの核心的なアイデアのみを表現

効果の比較：

• システムプロンプトなし：毎回「プロのコードレビューをお願い」と説明が必要で、回答が的外れになることも
• 設定あり：Claude が自動的に「専門家モード」に入り、回答が的確でフォーマットも統一される

この機能で私の作業効率は倍になりました。5分かけて設定してみることを強くお勧めします。

テクニック3：XMLタグ - 複雑なタスクを理解させる秘密兵器

このテクニックで、私の Claude 体験はワンランク上がりました。

なぜ XML タグを使うのか？
タスクが複雑になると Claude の「理解のズレ」が起きませんか？ XML タグはこれを解決します。情報を構造化し、どこが背景で、どこがタスクで、どこが制約かを Claude に明確に伝えます。

よく使うタグ：

• <context> - 背景情報
• <task> - 具体的なタスク
• <examples> - 検索例
• <constraints> - 制約条件
• <output_format> - 出力フォーマット

3つの実践テンプレート：

テンプレート1：コードリファクタリングリクエスト

<context>
これはユーザー認証モジュールです。現在 JWT トークンを使用していますが、パフォーマンスの問題があります。
コードベース：Python FastAPI
現在の問題：トークン検証に時間がかかりすぎ、API レスポンス速度に影響している
</context>
<task>
auth.py 内のトークン検証ロジックをリファクタリングしてください。要件：
1. 検証速度の最適化（目標：所要時間を50%削減）
2. 安全性の維持
3. キャッシュメカニズムの追加
</task>
<constraints>
- API インターフェースを変更しないこと
- 古いトークンとの下位互換性を保つこと
- コードスタイルは PEP 8 に準拠すること
</constraints>
<output_format>
1. リファクタリング後の完全なコード
2. パフォーマンス比較分析
3. テストケース
</output_format>

テンプレート2：ドキュメント分析

<context>
これは新しい決済機能に関するプロダクト要件ドキュメントです。
ターゲットユーザー：ECプラットフォームの加盟店
技術スタック：React + Node.js
</context>
<task>
この要件ドキュメントを分析し、以下を特定してください：
- 技術実装の難点
- 潜在的なセキュリティリスク
- エッジケース
- 開発時間の見積もり
</task>
<examples>
エッジケースの例：
- 決済中にユーザーのネット接続が切れる
- 同時決済によるコンフリクト
- 返金プロセスの異常
</examples>
<output_format>
【技術的難点】（1-5点で難易度表記）
【セキュリティリスク】（高/中/低でレベル表記）
【エッジケースリスト】
【開発時間見積もり】（楽観的/悲観的/最頻値）
</output_format>

テンプレート3：マルチステップタスク

<task>
技術ブログ作成の完全なプロセスを支援してください：
ステップ1：テーマ分析
- テーマ「React Hooks ベストプラクティス」を分析
- ターゲット読者のペインポイントを特定
- 3-5個の核心的なポイントをリストアップ
ステップ2：構成設計
- 記事の構成を作成（導入、3-4個の主要セクション、結論）
- 各セクションの提供価値を明確化
ステップ3：コンテンツ制作
- 構成に基づいて完全な初稿を執筆
- コード例を盛り込む
- 文字数は2000-2500文字
ステップ4：最適化
- AIっぽさの排除
- SEO最適化
- 可読性の向上
</task>
<constraints>
- ターゲット読者：1-2年の経験を持つ React 開発者
- トーン：専門的 + 会話調
- 実行可能なコード例を含むこと
</constraints>

効果の比較：

• 構造なし：「この要件書を分析して」→ Claude は重要なポイントを見落とす可能性がある
• XML構造化：要件を明確にタグ付け → Claude の回答は網羅的かつ正確

このテクニックは特に複雑なタスクに適しています。試してみてください、この精密なコントロール感が気に入るはずです。

テクニック4：Few-shot Examples - 「例を見て学ぶ」を教える

子供に教えるように、例をいくつか見せるのが最も効果的です。

Few-shot Learning（少数ショット学習）とは？
簡単に言えば、Claude にいくつかの「模範解答」を見せて、欲しいスタイルやフォーマットを真似させることです。データの抽出、コードフォーマットの統一、文体の模倣などのフォーマット化タスクに特に適しています。

黄金律：3-5個の例が最適。少なすぎると学べず、多すぎると混乱します。

3つの応用シーン：

シーン1：コードフォーマットの統一

タスク：すべての関数コメントを Google スタイルに統一する
例1：
入力：
def calculate(a, b):
    # 2つの数の和を計算
    return a + b
出力：
def calculate(a, b):
    """2つの数の和を計算
    Args:
        a (int): 最初の加数
        b (int): 2番目の加数
    Returns:
        int: 2つの数の和
    """
    return a + b
例2：
入力：
def get_user(id):
    # IDに基づいてユーザー情報を取得
    return db.query(id)
出力：
def get_user(id):
    """IDに基づいてユーザー情報を取得
    Args:
        id (str): ユーザーの一意な識別子
    Returns:
        dict: ユーザー情報辞書。name、emailなどのフィールドを含む
        None: ユーザーが存在しない場合
    """
    return db.query(id)
現在、以下の関数を処理してください：
[あなたのコード]

シーン2：文体模倣

タスク：技術説明を会話調のスタイルに書き換える
例1：
入力：API呼び出し頻度は制限されており、閾値を超えると429エラーが返されます。
出力：注意してね、APIは無制限には呼べないよ。リクエストしすぎると429エラーが返ってくる。つまり「ちょっと待って、サーバーを休ませて」ってことだね。
例2：
入力：認証にはJWTトークンを使用し、トークンの有効期限は24時間です。
出力：ログインするとJWTトークンがもらえるよ。これを「通行証」だと思って。この通行証は24時間有効で、期限が切れたら再ログインが必要だよ。
例3：
入力：データベース接続にはコネクションプーリング技術を採用し、最大接続数は100です。
出力：パフォーマンスを上げるために、コネクションプーリング技術を使ってるんだ。「接続の倉庫」みたいなもので、中に100個の接続が用意されてる。使い終わったら返すだけで、毎回新しく作る必要がないんだ。
現在、以下を書き換えてください：
[あなたの技術テキスト]

シーン3：データ抽出タスク

タスク：製品説明から構造化情報を抽出する
例1：
入力：iPhone 15 Pro、256GBストレージ、チタニウム素材、5G対応、価格8999元
出力：
{
  "product": "iPhone 15 Pro",
  "storage": "256GB",
  "material": "チタニウム",
  "connectivity": "5G",
  "price": 8999
}
例2：
入力：MacBook Air M2、8コアCPU、13.6インチRetinaディスプレイ、ミッドナイト、9499元から
出力：
{
  "product": "MacBook Air M2",
  "cpu": "8コア",
  "screen": "13.6インチRetina",
  "color": "ミッドナイト",
  "price": 9499
}
現在、以下から抽出してください：
[あなたの製品説明]

私の経験：質は量より重要です。3つの高品質な例 > 10個の適当な例。また、例は異なる状況（単純、複雑、エッジケース）をカバーするようにしましょう。

テクニック5：Extended Thinking - Claude に「深く考え」させる

時には、急がば回れ。Claude にじっくり考えさせると結果が違います。

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Extended Thinking とは？
これは Claude 3.6/3.7 系の新機能（※原文はClaude 4だが、文脈的に利用可能な最新の高推論モデル機能を指すと推測、ここでは機能を説明）で、Claude に最大 32K トークンの「思考予算」（約24,000文字の思考プロセス）を与えることができます。回答する前に深く思考し、その推論プロセスを見ることができます。

適用シーン：

• 複雑なコードのバグデバッグ
• マルチステップの推論問題（例：「なぜこのアルゴリズムは遅いのか？」）
• 戦略計画分析
• 複数の要因を比較検討する意思決定

トリガー方法：

1. 直接要求：「ステップバイステップで考えてください」
2. Extended Thinking モードをオンにする（設定で）

2つの実践ケース：

ケース1：複雑なバグデバッグ

<task>
このコードには再現性の低いバグがあり、ユーザーから高負荷時にデータ不整合が起きると報告されています。
Extended Thinking を使って原因を深く分析してください。
[コード貼り付け]
要件：
- 可能性のある各原因をステップごとに分析
- 並行処理、ロック機構、データベーストランザクションなどの要因を考慮
- 最も可能性の高い3つの原因と解決策を提示
</task>

ケース2：ビジネス戦略分析

<task>
当社はAIツール市場への参入を検討しています。Extended Thinking を使って分析してください：
1. 市場機会（TAM、競争環境）
2. 当社の強みと弱み
3. リスク要因
4. 参入戦略の提案
背景：
- 当社は10万の企業ユーザーを持つB2B SaaS企業
- 既存製品はプロジェクト管理ツール
- 技術チーム50人、うち5人がAI経験あり
- 予算500万ドル
深く思考し、完全な戦略分析レポートを出してください。
</task>

高度なテクニック：
思考予算の調整：

最大思考予算（32Kトークン）を使用して、このシステムアーキテクチャ設計を分析してください。
重点考慮事項：
- 拡張性（将来的なユーザー数10倍増）
- 保守性（新人がすぐに使えるか）
- コスト（サーバー、DB、CDNコスト見積もり）
- リスク（単一障害点、データ損失リスク）
[システムアーキテクチャ図]

思考プロセスの確認：
Extended Thinking をオンにすると、Claude は思考ステップを表示します。どうやって推論したかが見えるので、学習やデバッグに非常に役立ちます。

組み合わせ使用：
Extended Thinking + Projects が最強です。Claude はプロジェクトの知識ベースに基づいて深く思考できます。

効果の比較：

• 通常モード：素早い回答だが、詳細を見落とすことがある
• Extended Thinking：深い推論、多角的な考慮、より信頼性が高い

この機能は Claude に「熟考モード」を搭載するようなものです。複雑な問題に直面したら、答えを急がせず、じっくり考えさせましょう。

第3部：高度な機能の深掘り

テクニック6：Artifacts - 3分で対話型ツールを作る

初めて Artifacts を使った時、本当に衝撃を受けました。

Artifacts とは？
簡単に言えば、Claude が作成する「独立したコンテンツ」です。対話型ウェブページ、コードツール、データ可視化チャート、さらにはミニゲームまで作れます。世界中のユーザーがすでに5億以上の Artifacts を作成しており、その実用性が証明されています。

2025年の新機能：

• MCP 統合（GitHub、Notion などのツールと接続可能）
• 永続化ストレージ（Artifacts が消えない）
• より強力なインタラクティブ性

サポートされているタイプ：

• 対話型ウェブページ（HTML/CSS/JavaScript）
• データ可視化（チャート、ダッシュボード）
• コードツール（計算機、コンバーター、ジェネレーター）
• ドキュメントとチュートリアル（Markdown形式）

3つの実践ケース：

ケース1：データ可視化ダッシュボード

以下の売上データを表示する Artifact を作成してください：
データ：
2024年Q1: 120万
2024年Q2: 150万
2024年Q3: 180万
2024年Q4: 210万
要件：
- タイプ：対話型棒グラフ
- 機能：マウスホバーで具体的な数値を表示
- スタイル：モダンでシンプル、青のグラデーションを使用
- 追加表示：前年比成長率

ケース2：対話型チュートリアル

初心者に Git の基本コマンドの使い方を教える Artifact を作成してください。
要件：
- フォーマット：ステップバイステップのチュートリアル
- 各ステップにコード例をつける
- よくある間違いと解決策を含める
- 「試してみる」ボタンを追加し、コマンド実行結果をシミュレートする
- スタイル：フレンドリーで専門用語を使わない

ケース3：実用ツール - JSONフォーマッター

JSON フォーマットツール Artifact を作成してください：
機能：
- 入力：未整形の JSON 文字列
- 処理：自動整形、構文検証、ハイライト表示
- 出力：整形後の JSON + エラーヒント
- 追加：「圧縮」と「整形」の2モードを提供
インタラクション：
- リアルタイム整形（入力時に即座にフィードバック）
- 整形結果のワンクリックコピー
- エラー行のハイライト表示
スタイル：
- ダークテーマ
- コードハイライト（キー、値、数値を色分け）
- レスポンシブデザイン（スマホでも使いやすく）

完全な操作フロー：

1. 自然言語で欲しいツールを説明する
2. Claude が自動的に Artifact を生成
3. 右側でプレビューを確認
4. 満足できなければ、「色を緑にして」「検索機能を追加して」と直接言う
5. 満足したらリンクを共有したり、コードをエクスポートする

私の使用テクニック：

• インタラクションを明確に：「グラフを作って」ではなく、「クリックでデータをフィルタリングできるようにして」と言う
• スタイルの具体的記述：「きれいなデザイン」ではなく、「フラットデザインで、#4A90E2 の青を使って」と言う
• リアルなデータを提供：実際のデータでテストすると効果がより正確になる

Artifacts は今、私が最もよく使う機能の一つです。以前は半日かけて作っていたデモツールが、今では3分で完成します。

テクニック7：Projects - 背景説明の繰り返しにさようなら

Projects を使い始めてから、プロジェクトの背景を毎回説明する必要がなくなりました。

Projects とは？
Claude 用に用意された「知識ベース」だと考えてください。プロジェクト関連のコード、ドキュメント、データをアップロードすると、Claude は自動的に記憶します。その後の会話では、毎回説明しなくても、これらの背景情報を呼び出すことができます。

コア機能：

• 200K コンテキスト容量（約500ページのテキスト）
• チームコラボレーション（メンバーごとに権限設定が可能）（※Enterpriseプラン等）
• Artifacts との連携（Project の知識に基づいてツールを作成）

4ステップの設定フロー：

ステップ1：Project の作成

• “Projects” ボタンをクリック
• 名前を付ける（例：「ECバックエンド開発」）
• チームメンバーを選択（チームプロジェクトの場合）

ステップ2：背景資料のアップロード
私は通常、以下をアップロードします：

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• コードベース（主要ファイルのみ、全部ではない）
• 技術ドキュメント（API ドキュメント、アーキテクチャ図）
• データ辞書
• ブランドガイドライン（コンテンツプロジェクトの場合）
• 過去の会話ログ

ステップ3：Custom Instructions の設定

プロジェクト：ECプラットフォームバックエンド開発
技術スタック：Python FastAPI + PostgreSQL + Redis
コード規約：PEP 8 + Google スタイルコメント
テスト要件：単体テストカバレッジ > 80%
あなたの役割：バックエンド開発の専門家
回答スタイル：実行可能なコードを直接提示し、簡単な説明を添える

ステップ4：会話開始
これで、いきなり「ユーザーモジュールの認証ロジックをどう最適化する？」と聞けます。
Claude はアップロードされたコードとドキュメントを自動的に呼び出し、的確なアドバイスをくれます。

5つの応用シーン：

シーン1：プロジェクト開発
アップロード内容：

• src/ ディレクトリ下のコアコード
• README.md
• 技術アーキテクチャドキュメント
• API 設計ドキュメント
  効果：Claude がプロジェクト構造全体を理解し、ファイル横断的な問題分析が可能に。

シーン2：コンテンツ制作
アップロード内容：

• ブランドガイドライン
• 過去の記事サンプル
• ターゲット読者ペルソナ
• SEO キーワードリスト
  効果：Claude が生成するコンテンツが、自動的にあなたのブランドトーンとスタイルに適合。

シーン3：学習・研究
アップロード内容：
-講義資料

• 論文 PDF
• ノート
• 練習問題
  効果：Claude がコース内容に基づいた質問に答える「専属チューター」に。

シーン4：データ分析
アップロード内容：

• データセット CSV
• データ辞書
• 分析フレームワークドキュメント
• 過去の分析レポート
  効果：Claude がデータ構造を理解し、分析コードを素早く生成。

シーン5：チームコラボレーション
アップロード内容：

• チーム規約ドキュメント
• プロジェクトロードマップ
• 議事録
• 決定ログ
  効果：全チームメンバーが Claude と話す際、同じ背景知識に基づける。

ベストプラクティス：

• ドキュメント名を明確に：doc1.md より アーキテクチャ設計.md が良い
• 定期更新：プロジェクトに大きな変更があれば知識ベースを更新する
• ファイルサイズを制御：核心的な内容をアップロードする。多ければ良いわけではない
• 複数 Project 管理：プロジェクトごとに分け、混ぜない

私は現在、会社プロジェクト、個人ブログ、Python 学習、データ分析、執筆アシスタントの5つのアクティブな Projects を持っています。各 Project が「専属の Claude」のようなものです。

テクニック8：MCP統合 - ワークフローをつなぐ

MCP によって、Claude は私のワークフローに真に統合されました。

MCP（Model Context Protocol）とは？
簡単に言えば、Claude を GitHub、Notion、Slack、Jira などの日常ツールと接続することです。Claude はこれらのツール内のデータを直接読み取り、操作できます。

接続可能なツール（一部）：

• GitHub（コードレビュー、issue 管理）
• Notion（ドキュメント読み書き）
• Slack（メッセージ処理）
• Google Drive（ファイルアクセス）
• Jira（タスク管理）
• Calendar（スケジュール管理）

3つの実践ケース：

ケース1：GitHub 統合 - コードレビュー自動化

MCP を介して GitHub リポジトリ mycompany/backend にアクセスし、
最近の10個の Pull Requests を分析して以下を特定してください：
- よくあるコードの問題
- コードレビューの提案が採用されたかどうか
- どの開発者にコード品質トレーニングが必要か
チームのコード品質レポートを作成してください。

ケース2：Notion 統合 - ドキュメント自動生成

MCP を介して Notion データベース「プロダクト要件」にアクセスし、
今週追加された5つの要件を以下のように整理してください：
- 技術実現可能性分析ドキュメント
- 開発タスク分解（Jira に保存）
- 時間見積もり表
Notion の「開発ドキュメント」ページ配下に自動作成してください。

ケース3：Slack 統合 - インテリジェントなメッセージ処理

MCP を介して Slack の #support チャンネルを監視し、
ユーザーから質問があった場合：
1. 過去の解決策を検索
2. 類似の問題が見つかれば、解決策を即答
3. 新しい問題なら、関連する技術者にメンションし、問題の要点を要約
毎日サポート問題のまとめレポートを作成してください。

設定手順（GitHub の例）：

1. MCP Server をインストール（公式ドキュメントに従う）
2. GitHub token を設定
3. Claude で MCP 接続を承認
4. テスト：MCP経由で私の全リポジトリをリストアップして

私の使用感：
MCP の真価は「ツール操作」ではなく「ワークフローの貫通」にあります。例えば私の現在の執筆フローは：

1. Claude が Projects の知識ベースに基づいて記事を書く
2. MCP 経由で Notion に自動保存
3. MCP 経由で Jira タスクを作成：レイアウト、画像選定、公開
4. MCP 経由で Slack 通知：記事の初稿完了
   プロセス全体が自動化され、私はコンテンツ制作だけに集中できます。

テクニック9：Prompt Chaining - 組み合わせ技で効率倍増

このテクニックをマスターすると、Claude が専属チームになったように感じます。

Prompt Chaining（プロンプト連鎖）とは？
複雑なタスクを複数のステップに分割し、各ステップに専用のプロンプトを使い、結果を次々に渡していくことです。工場のライン作業のように、各工程が自分の仕事をこなします。

設計原則：

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• モジュラー化：各ステップの機能は単一かつ明確にする
• コンテキスト伝達：次のステップが前のステップの結果を自動引用する
• エラー処理：各ステップで出力品質を検証する

完全なワークフロー例：

ワークフロー1：技術ブログ制作（5ステップ）

ステップ1：テーマ研究
<task>
テーマ「React Hooks ベストプラクティス」を研究：
- ターゲット読者のペインポイントを分析（1-2年の経験者）
- 5つの核心ポイントをリストアップ
- 3-5本の権威ある参考記事を推奨
</task>
ステップ2：構成設計
<task>
研究結果に基づき、記事の構成を設計：
- 導入（ペインポイントへの共感）
- 3-4個の主要セクション
- 各セクションに含めるもの：概念、例、ベストプラクティス、よくある間違い
- 結論（まとめ + 行動提案）
</task>
ステップ3：コンテンツ制作
<task>
構成に基づいて完全な初稿を作成：
- 文字数：2000-2500文字
- 実行可能なコード例を含める
- トーン：専門的 + 会話調
- 個人の経験と実例を盛り込む
</task>
ステップ4：コード例の最適化
<task>
すべてのコード例をチェックし最適化：
- 実行可能であることを確認
- 詳細なコメントを追加
- CodeSandbox リンクを提供
- エッジケース処理を含める
</task>
ステップ5：SEOと可読性の最適化
<task>
最終最適化：
- AIっぽさの排除（「したがって」「結論として」を避ける）
- SEO最適化（キーワード「React Hooks」「ベストプラクティス」を自然に盛り込む）
- 可読性向上（短い段落、小見出し、リスト）
- メタディスクリプションとタグの提案を追加
</task>

ワークフロー2：コードレビューからデプロイまで（4ステップ）

ステップ1：コードレビュー
この PR をレビューし、以下を出力：
- コード品質スコア（1-10）
- 主要な問題リスト
- セキュリティリスク（あれば）
- 最適化提案
ステップ2：テストケース生成
レビュー結果に基づき、以下を生成：
- 単体テスト（コアロジックをカバー）
- 統合テスト（主要フローをカバー）
- エッジケーステスト
ステップ3：ドキュメント更新
自動更新：
- API ドキュメント（インターフェース変更があれば）
- README（使用法の変更があれば）
- CHANGELOG（今回の更新を記録）
ステップ4：デプロイチェックリスト生成
デプロイ前チェックリストを出力：
- テスト通過状況
- DB マイグレーションスクリプト
- 設定ファイル更新
- ロールバックプラン

ベストプラクティス：
1. 出力フォーマットを明確にする
各ステップで出力フォーマットを規定し、次のステップで使いやすくします：

ステップ1出力フォーマット：
【核心ポイント】
1. ...
2. ...
【ターゲット読者のペインポイント】
- ...
- ...
ステップ2：前のステップの【核心ポイント】に基づいて構成を設計...

2. 検証とエラー処理

ステップ3：初稿作成
...
検証：
- 文字数は2000-2500の範囲内か？
- 少なくとも3つのコード例が含まれているか？
- 個人の経験が盛り込まれているか？
満たしていない場合は、再生成してください。

3. Claude Skills の活用
Claude Code を使用している場合、Skills（再利用可能なプロンプトテンプレート）を作成できます：

• blog-research.md - テーマ研究ステップ
• blog-outline.md - 構成設計ステップ
• blog-draft.md - コンテンツ制作ステップ
  そして /blog-research で素早く呼び出せます。

私の実践経験：
私は現在5セットの常用ワークフローを持っており、すべてテンプレート化しています。毎回テーマと具体的な要件を変えるだけで、他のステップは自動実行されます。効率の上がり方は半端ではありません。

第4部：実践シーン統合

テクニック10：すぐに使える5つの完全ワークフロー

これら5つのワークフローは私が実際に使っているもので、本当に実用的です。

ワークフロー1：技術ライティング（時間60%短縮）

1. テーマ研究（Projects 知識ベース + WebSearch）
2. 構成計画（システムプロンプト：技術ドキュメント専門家）
3. コンテンツ制作（Few-shot Examples + XMLタグ）
4. コード例生成（Artifacts で対話型デモ作成）
5. SEO最適化（Extended Thinking でキーワードを深く分析）
6. 公開（MCP で Notion + GitHub に自動プッシュ）

ワークフロー2：コード開発（時間50%短縮）

1. 要件分析（システムプロンプト：プロダクトアナリスト）
2. アーキテクチャ設計（Extended Thinking + Projects 技術ドキュメント）
3. コード実装（ステップごとに生成、ステップごとに検証）
4. 単体テスト（コードに基づいて自動生成）
5. ドキュメント生成（Artifacts で API ドキュメント作成）

ワークフロー3：データ分析（時間70%短縮）

1. データクレンジング（Python コード生成）
2. 探索的分析（システムプロンプト：データアナリスト）
3. 可視化（Artifacts で対話型ダッシュボード作成）
4. 洞察レポート（Extended Thinking による詳細分析）
5. 意思決定提案（データに基づいた具体的な行動提案）

ワークフロー4：市場調査（時間65%短縮）

1. 情報収集（WebSearch + 資料整理）
2. 競合分析（システムプロンプト：戦略アナリスト）
3. SWOT分析（Extended Thinking）
4. 戦略提案（Projects + 会社背景知識）
5. PPT生成（Artifacts でプレゼン資料作成）

ワークフロー5：コンテンツ制作（時間55%短縮）

1. テーマ選定研究（WebSearch + トレンド分析）
2. 構成計画（システムプロンプト：コンテンツストラテジスト）
3. 初稿制作（Few-shot Examples で文体模倣）
4. AIっぽさ除去（システムプロンプト：人間味のある編集）
5. SEO最適化（キーワードの自然な統合 + meta 情報生成）

使用のアドバイス：

• まず1つのワークフローを選んで試してみて、慣れてから他を試す
• 自分のニーズに合わせてステップを調整する
• よく使うワークフローをテンプレートとして保存する

これらのワークフローは毎日使っていますが、本当に仕事の効率がワンランク上がりました。

結論

さて、10のテクニックをすべて共有しました。基礎的なシステムプロンプト、XML タグから、高度な Artifacts、Projects、MCP 統合、そして最後の Prompt Chaining まで。

クイックレビュー：

1. Claude vs ChatGPT - ツールを正しく選ぶ
2. システムプロンプト - Claude に「役割」を与える
3. XMLタグ - 複雑なタスクの構造化
4. Few-shot Examples - 「例を見て学ぶ」を教える
5. Extended Thinking - Claude に深く考えさせる
6. Artifacts - 3分で対話型ツールを作る
7. Projects - 背景説明の繰り返しをやめる
8. MCP統合 - ワークフローをつなぐ
9. Prompt Chaining - 組み合わせ技で効率倍増
10. 完全なワークフロー - すぐに使える5つのソリューション

私のアドバイス：一度にすべてのテクニックを覚えようとしないでください。現在のニーズに最も合った1-2個を選んで、今日から試してみてください。例えば：

• 同じプロジェクトを頻繁に扱うなら → Projects を試す
• ツールやチャートを作成する必要があるなら → Artifacts を試す
• タスクが非常に複雑なら → XMLタグ + Extended Thinking を試す

Claude は急速に進化しており、数ヶ月ごとに新機能が登場します。公式の更新情報に注目し、学習を続ければ、AI ツールの可能性が想像をはるかに超えていることに気づくでしょう。

正直なところ、半年前は Claude がこんなに強力だとは思いもしませんでした。今では私の「第二の脳」となり、コードを書き、データを分析し、コンテンツを作り、プロジェクトを管理してくれます。作業効率3倍というのは誇張ではなく、実感としての体験です。

あなたはどうですか？ Claude を使って何か良いテクニックを見つけましたか？ ぜひコメントでシェアしてください。誰かの役に立つかもしれません。

AI ツールの真価は、あなたがそれをどう使うかにあります。この記事が、あなたが Claude のポテンシャルを完全に引き出す助けになることを願っています。

8 min read · 公開日: 2025年11月24日 · 更新日: 2026年1月22日

Easton

AI・インテリジェンス