Claudeの実践的な使い方

学習目標

• Claude を業務で使うときに品質を安定させるプロンプト構造（役割＋文脈＋指示＋形式）を説明できる
• Claude Code（コマンドライン版の AI Agent）と API 直接呼び出しの使い分けが判断できる
• 自分の業務タスクに対し Haiku 4.5 / Sonnet 4.6 / Opus 4.7 のどれを使うべきか説明できる

Claudeの実践的な使い方

Claude を実務で「楽になるレベルで使う」には、思いつきで質問するのではなく、毎回同じ型に揃えて指示することが鍵です。 個人差・気分差を減らし、出力を再現可能にすることで、レビューや改善が回せるようになります。

プロンプトの基本構造

Claudeへの指示は「役割 + 文脈 + 指示 + 形式」で構成すると高品質な出力が得られます。

あなたは[役割]です。
[背景・文脈]
[具体的な指示]
出力形式: [箇条書き/表/JSON等]

例:

あなたは日本語コピーライターです。
対象: 30代会社員・AIに不安を感じている層
以下のサービスの紹介文を200字で書いてください: 「AI研修サービス ailms」
出力形式: 1文目にキャッチコピー、2〜3文目に説明

Claude Codeの活用

Claude CodeはCLIで動くAI Agentです。

# インストール
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# プロジェクトで起動
claude

できること:

• コードの読解・説明
• バグ修正・リファクタリング
• テストの自動生成
• ドキュメント作成

APIでの利用

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="your-key")
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude!"}]
)
print(message.content[0].text)

モデル選択の判断基準

速度・コスト優先 → Haiku
日常業務・開発   → Sonnet（デフォルト）
複雑な設計・分析 → Opus

よくある使い方のパターン

使い分けの俯瞰図

Claude を業務に組み込む経路は大きく3つあります。それぞれ向いている用途が異なります。

よくある業務 × モデル選択の早見表

まとめ

• 「役割＋文脈＋指示＋形式」のプロンプト構造で品質が上がる
• Claude Code は CLI（コマンドライン）で使える AI Agent で、開発生産性を大幅向上
• コスト・速度・品質のトレードオフで Haiku 4.5 / Sonnet 4.6 / Opus 4.7 を選ぶ

確認問題

1. プロンプトの基本構造「役割＋文脈＋指示＋形式」のうち、最も省略されやすく、省略すると品質が落ちる項目はどれか答えてください。
2. Claude Code と Anthropic API 直叩きは、それぞれどんな業務シーンで使い分けるべきか1文で説明してください。
3. 「社内の問い合わせ 5,000 件をカテゴリ分けしたい」ときに最適なモデルと、その理由を答えてください。

参考リンク

• Anthropic 公式ドキュメント: https://docs.anthropic.com/
• Claude Code 公式ガイド: https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/overview