Claudeへのプロンプトの出し方：XMLタグ、例、長文ドキュメント

Claudeは長い文書や詳細な指示を特にうまく処理し、Anthropicはプロンプトの作成方法について明確なガイダンスを公開しています。最も役立つ習慣は、XMLタグを使ってプロンプトを構造化することです。このガイドでは、その理由と、タグを例、段階的な思考、事前入力された回答と組み合わせる方法を説明します。

明確かつ直接的に

Anthropic自身の助言は、プロジェクトについて何も知らない賢い新しい同僚に説明するのと同じようにプロンプトを書くことです。

タスクの目的は何で、誰が結果を読みますか？
成功した回答はどのようなものですか？
どのステップを順番に踏むべきですか？

同僚が追加の質問をする必要がある場合、Claudeもおそらくその情報を必要とします。

プロンプトの各部分をXMLタグで区切る

ClaudeはXMLスタイルのタグに注意を払うように訓練されています。これらは特別な構文ではありません — どんな記述的なタグ名でも機能します — しかし、どのテキストが指示で、どのテキストがデータで、どのテキストが例であるかを明確にします。

あなたは契約アナリストです。

<contract>
{{ここに契約書を貼り付けてください}}
</contract>

<instructions>
1. 支払い義務を生じさせるすべての条項をリストアップしてください。
2. それぞれについて、条項を引用し、平易な英語で一文で説明してください。
3. 相手方が価格を変更できる条項があれば、フラグを立ててください。
</instructions>

<output_format>
番号付きリストで返してください。フラグが立てられた条項は、「リスク」という別のセクションにまとめてください。
</output_format>

タグのヒント：

内容に基づいて命名する: <email>、<data>、<style_guide>。
指示の中で参照する: 「<report>タグ内のレポートを使用して…」。
階層のためにネストする: <examples><example>…</example></examples>。
回答を解析する必要がある場合は、タグ付き出力を要求する: 「最終的な回答を<answer>タグに入れてください。」

長い文書を先に、質問を最後に

長い入力（レポート、議事録、コードベース）の場合、文書をプロンプトの先頭に置き、質問を最後に配置します。Anthropicは、この順序付けが長いコンテキストタスクでの回答品質を著しく向上させると述べています。

複数の文書の場合、それぞれをメタデータで囲みます。

<documents>
  <document index="1">
    <source>q3-report.pdf</source>
    <document_content>{{REPORT}}</document_content>
  </document>
  <document index="2">
    <source>customer-survey.csv</source>
    <document_content>{{SURVEY}}</document_content>
  </document>
</documents>

上記の文書のみを使用して、第3四半期に解約率が増加した理由を説明してください。
各理由を裏付ける箇所を引用してください。

Claudeに回答する前に関連する箇所を引用するように求めることで、提供された資料に基づいた回答が得られます。

例を与える（マルチショットプロンプティング）

<example>タグ内に3〜5個の多様な例を含めることは、トーンとフォーマットを制御する最も信頼できる方法の1つです。

<examples>
  <example>
    <input>注文が遅れて届いた</input>
    <output>カテゴリ: 配送 | 感情: 否定的 | 緊急度: 中</output>
  </example>
  <example>
    <input>新しい色の選択肢が気に入りました！</input>
    <output>カテゴリ: 製品 | 感情: 肯定的 | 緊急度: 低</output>
  </example>
</examples>

このメッセージを同じ形式で分類してください: {{MESSAGE}}

Claudeが1つのケースをコピーするのではなくパターンを学習するように、例を多様にしてください。

まずClaudeに考えさせる

分析、数学、計画、または判断が必要な執筆の場合、Claudeに回答する前に推論させ、その推論を分離するように求めます。

問題を<thinking>タグ内で検討してください。その後、最終的な推奨事項を<answer>タグ内で提示してください。

これにより、回答の精度が向上し、推論を確認できます。新しいClaudeモデルには、これを自動的に行う組み込みの拡張思考モードも提供されています。

システムプロンプトで役割を割り当てる

APIでは、systemプロンプトが役割（「あなたはフィンテック企業のシニアデータサイエンティストです」）に適切な場所です。Claudeアプリでは、メッセージを役割で始めるだけです。特定の役割は、語彙、深さ、Claudeが指摘するリスクの種類を変えます。

複雑なジョブのためにプロンプトを連鎖させる

大きなタスクを、各プロンプトの出力（タグ内）が次のプロンプトの入力となる一連のステップに分割します。

文書から主要な事実を抽出する → <facts>
<facts>から要約をドラフトする → <draft>
<draft>を元の文書と照合してエラーを確認する → 最終版

各ステップは、1つの巨大なプロンプトよりもシンプルで、デバッグしやすく、より正確です。

再利用可能なClaudeプロンプトテンプレート

あなたは{{ROLE}}です。

<context>
{{背景、対象読者、目標}}
</context>

<input>
{{文書またはデータ}}
</input>

<instructions>
1. {{ステップ1}}
2. {{ステップ2}}
3. {{ステップ3}}
</instructions>

<constraints>
- 長さ: {{例：300語未満}}
- トーン: {{例：中立的、平易な英語}}
- 情報が不足している場合は、推測せずにその旨を伝えてください。
</constraints>

まず<thinking>タグ内で考え、その後<answer>タグ内に最終的な回答を記述してください。

定型文を省略する

Claude Prompt Generatorは、この構造を自動で作成します。タスクを1文で記述すると、タグ付きの段階的なプロンプトが返され、自分の文書を配置するプレースホルダーが含まれています。