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Anthropic流プロンプトエンジニアリングを実践
Anthropic流プロンプトエンジニアリングを実践してみた：Claude向けテンプレートと出力例
AIモデルを「使いこなす」うえで最も再現性を左右するのが プロンプトエンジニアリング です。
Anthropic は公式ドキュメントで Claude 向けのベストプラクティスを公開していますが、理論だけでは掴みづらい部分もあります。
本記事では、それを踏まえて私自身が 実際にClaude向けテンプレートを設計し、出力を比較 した結果を共有します。
1. Anthropicの原則（要点まとめ）
Anthropic公式のプロンプトプロンプトエンジニアリング指針から、重要な原則は次の3つです。
- Explicitness（明示性） — 出力形式・文体・制約を具体的に書く
- Decomposition（分割） — 思考ステップを明示して順序立てる
- Role Definition（役割付与） — モデルに「役割」を明確に設定する
出典：
2. 実践：Claude向けプロンプトテンプレートを設計してみた
以下は、実際にAnthropic推奨構成を取り入れて作ったテンプレート例です。
🧩 プロンプトテンプレート
あなたは {role} です。
# 目的
{goal}
# 入力情報
{context}
# 出力条件
- 出力形式: {format}
- 制約: {constraints}
- 手順: 以下の順で考え、出力してください。
1. 問題の要約
2. 分析ステップ
3. 結論または提案
# 注意事項
- 不明点があれば仮定を明示する
- 必ず構造化された出力を生成する
これを Python 経由で Claude API に渡す場合は以下のようになります：
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
prompt = """
あなたは 経営戦略コンサルタント です。
# 目的
生成AIを使った中小企業の業務効率化戦略を3つ提案する。
# 入力情報
対象企業：従業員30名、製造業、国内販売中心
# 出力条件
- 出力形式: Markdown
- 制約: 各提案は100字以内、コスト目安を付記
- 手順:
1. 現状課題を要約
2. 改善案を3つ提案
3. 最後に総括コメント
"""
response = client.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20240620",
max_tokens=500,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
print(response.content[0].text)
3. Claudeの出力例（実際の応答）
※これはClaude 3.5 Sonnetの実際の応答を再現した例です。
### 現状課題の要約
生産計画や在庫管理が属人化しており、データ活用が進んでいない。業務効率化余地が大きい。
### 改善提案
1. **AI需要予測ツール導入**
- 月次販売データを用いた自動予測。
- コスト：約30万円／月
2. **社内FAQチャットボット構築**
- 社内規程・操作マニュアルの自動回答。
- コスト：約15万円／月
3. **画像検査AIの試験導入**
- 製造ラインで不良品検知。
- コスト：約50万円／月
### 総括コメント
初期導入は限定範囲で試行し、業務プロセスの自動化度を定量評価するのが効果的。
4. テンプレート適用の効果（比較）
| 比較項目 | 通常のざっくり依頼 | テンプレート利用後 |
|---|---|---|
| 出力構成 | バラバラ、毎回違う | 安定してMarkdown構造 |
| 内容の一貫性 | 回答ごとに偏りあり | 各提案が均一化 |
| 再現性 | 低い | 高い（再実行でもほぼ同構成） |
Anthropicのドキュメントでも「再現性＝品質の第一条件」とされており、テンプレート化の効果が大きいことが分かります。
5. 応用：社内利用のための簡易テンプレート化
プロンプトテンプレートは Jinja2 や f-string で変数化すれば、Python／Node.jsから容易に再利用可能です。
template = """
あなたは {role} です。
# 目的
{goal}
# 入力情報
{context}
# 出力条件
- 出力形式: Markdown
- 制約: {constraints}
"""
prompt = template.format(
role="プロジェクトマネージャー",
goal="開発スケジュールの改善提案を3点示す",
context="Webアプリ開発チーム：5名、納期3ヶ月",
constraints="各提案は50字以内"
)
この形にしておくと、業務ツールや Notion 連携などにも組み込みやすくなります。
6. 所感・まとめ
- Anthropic流の設計は「構造化 × 明示性 × 再現性」の三拍子。
- Claudeは自然言語の曖昧さをうまく吸収してくれますが、逆に言えば曖昧なプロンプトは曖昧な出力しか返さない。
- 個人的に一番効いたのは、「手順を明示」する部分。
Claude はステップ構造を非常に忠実に守るため、出力安定性が大幅に向上しました。
💡Tips
- 一度にすべて完璧なテンプレートを作ろうとせず、
「構造 → 制約 → 出力形式」の順で徐々に追加していくのが◎ - Prompt Improver（Anthropic公式ツール）を使うと、自分のテンプレートを自動改善してもらえる
7. 参考リンク
- Anthropic Docs – Prompt Engineering Best Practices
- Anthropic Docs – Prompt Templates and Variables
- Anthropic – Prompt Improver
- Anthropic – System Prompts
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