クラウドの使い方が間違っていませんか？すぐにやめるべき5つの習慣

クロードは、ブレインストーミング、計画立案、提案型コーディング、トピック調査、複雑な質問の理解など、あらゆる場面で私が最も頻繁に利用するAIツールの1つになりました。しかし、 AIチャットボットを毎日使用しているからといって、必ずしも最適に活用しているとは限りません。

実際、クロードのパフォーマンスを向上させるように見える習慣の中には、全く逆の効果をもたらすものもある。

私が注目したのは、AIコンサルタントのルーベン・ハシッド氏がAnthropic社のチャットボット「Claude」を1800時間以上使用した経験に基づいて作成した、Claudeの使い方に関する27のヒント集を見つけた時でした。

彼の助言の中には、私たちがAIの使い方を学んできた方法と矛盾するものもある。プロジェクト内のすべてを整理整頓すべきだろうか？おそらくそうではないだろう。クロードがあなたの意図を理解するまで、何度も訂正し続けるべきだろうか？それは事態を悪化させるかもしれない。完璧なクレームを作成するために10分を費やすべきだろうか？もっと良い方法があるかもしれない。

すべてのヒントがすべてのクラウドユーザーに適しているとは限りませんし、ハシッド氏の推奨事項の中には、厳密なルールではなく、彼自身の経験に基づいたものもあります。しかし、クラウドを定期的に利用している方であれば、その多くは試してみる価値があります。

クラウドを利用する際に人々が陥りがちな5つのよくある間違いと、代わりに試すべきことをご紹介します。

1. クロードを何度も何度も訂正するのをやめましょう

私たちは皆、AI搭載チャットボットとのこのようなやり取りを経験したことがあるでしょう。クロードに何かを尋ねると、彼は間違いを犯し、その後、本当に求めている答えを得ようとメッセージのやり取りを繰り返すことになります。その間、トークンを無駄に消費してしまうのです。

問題をより詳しく説明したり、さらに明確化を加えたりしても、すぐに6文字以上の文章に埋もれてしまい、そもそも良い答えではなかったものを何とか挽回しようと奮闘することになる。

ハシッド氏は、もっと簡単な方法を勧めている。それは、元の主張に戻って編集することだ。多くのユーザーが見落としがちな機能だが、間違った回答をいちいち訂正する手間を省き、会話を長引かせることを防ぐ最良の方法の一つである。

なぜなら、追加する修正はすべて、クロードが処理している会話の一部となるからです。モデルに明確かつ具体的な指示を与える代わりに、結果として、不適切な出力、修正、例外が次々と発生してしまう可能性があります。

当初の請求内容を修正することで、クロードはより明確で正確な指示を得て、もう一度チャンスを得ることができる。

例えば、次のような質問をされたと想像してみてください。「ボストンへの3日間の旅行を計画してください。」

クロードは博物館や史跡巡り、早朝出発など盛りだくさんの旅程を提案してきた。でも、あなたが本当に望んでいたのは、美味しい料理と静かな街並みを満喫できる、ゆったりとした週末だったのだ。

旅行計画を修正するのに、複数のメッセージを費やすことになるかもしれません。

あるいは、元の提案を少し変更して、次のようにしてみてはどうでしょう。ボストンでゆったりとした3日間の旅行を計画し、美味しい食事と魅力的な街並みを満喫しましょう。ただし、美術館は1つだけに絞り、早起きは避け、予定外の時間を十分に確保してください。

同じ要望だが、はるかに適切な文脈で。

こうしてみてください。もしクロードが全く要点を理解していない場合は、彼と議論したい衝動を抑えましょう。代わりに、以前の主張を修正して、改めて回答を作成してください。

2. すべての会話を永久に公開し続けるのをやめましょう。

これは非常に陥りやすい習慣です。クロードがあなたの仕事内容を理解してしまうと、会話を諦めるのは無駄な努力のように思えてしまうかもしれません。だから、あなたは話し続け、そして続けるのです！

やがて会話は、過去の質問、却下されたアイデア、無関係な脇道、訂正、そして30通前のメッセージで既に意味を失ってしまった指示で埋め尽くされる。

ハシッド氏は、会話が長すぎるとクロードの効果が時間とともに低下する可能性があるため、頻繁にやり直すことを推奨している。

Claudeの動作が突然悪化する決まったメッセージ数はありませんし、Claudeのコンテキストウィンドウは大量の情報を処理できるように設計されています。しかし、コンテキストと有用なコンテキストは同じではありません。

モデルが情報にアクセスできるからといって、必ずしもその情報が次の反応に影響を与えることを望むとは限りません。

クロードと全く同じ会話をしながら、数週間の休暇を計画する場面を想像してみてください。5つのホテルについて話し合い、日程を2回変更し、3つの旅行先を候補から外し、予算を完全に変更しました。

クロードは技術的にはその情報をすべて把握しているかもしれないが、あなたは今、2週間前にあなたが望んでいたことと今日望んでいることを区別するように彼に求めている。時には、新たなスタートを切ることが最大のメリットとなることもある。

こうしてみてください。会話が混乱してきたと感じたら、クロードに重要な情報や決定事項を要約してもらいましょう。その要約を新しい会話に貼り付けて、そこから会話を続けてください。

3．完璧を求めることに執着するのをやめましょう。

インターネットはここ数年、AIで優れた結果を得るには複雑な指示が必要だと私たちに信じ込ませようとしてきた。XやInstagramを数分間見れば、無数の指示に圧倒されるだろう。

しかしハシッドは、もっと洗練されていない方法、つまりアイデアを空っぽにするという方法を説得力のある形で提唱している。

アイデアを完璧な主張に仕上げるために何分も費やすのではなく、考えていることをすべてクロードに伝えればいいのです。

これは音声入力と特に相性が良い。なぜなら、私たちは話す際に自然と文脈を提供するからだ。達成しようとしていること、既に試したこと、気に入らないこと、未完成のアイデアなど、綿密に練られたプロンプトを書く場合には省略してしまうようなことを、私たちは口にする。

例えば、次のように書く代わりに：4人家族のための週ごとの献立表を作成してください。

こんなリクエストをお願いします。今後5日間の夕食の献立を考えてほしいのですが、調理時間は30分以内、外食は控えたい、家族の中に魚が嫌いな人がいる、鶏肉とパスタは家にある、水曜日はとても忙しいので、とにかく簡単に作れるものがいいです。何か良いアイデアがあれば教えてください。

2つ目の主張は完璧ではありませんが、役立つ情報が満載です。効果的な主張の作成方法についてさらに詳しく知りたい場合は、クロード4の「アイデアを発展させ、生産性を向上させるための7つの効果的な条項」をお読みください。

これを試してみてください。Cloudを開いて、まるで友人に問題を説明するかのように、リクエスト内容を音声で伝えてください。最初に内容を整理する必要はありません。Cloudが自動的に整理してくれます。

4. クロードに自分の聞きたいことだけを言うのはやめなさい。

AIユーザーは、「もっと良くして」「もっと面白いものを出して」「もっと簡単にして」「もっと創造的にして」といった指示をアシスタントに出すことが多い。

これらの指示は答えを提供してくれるかもしれませんが、非常に主観的なものです。クロードはあなたにとって「最高」や「面白い」が何を意味するのかを推測しなければなりません。

ハシッドは、モデルに否定的な例を示すことを勧めている。つまり、クロードに自分が望まないものを見せることだ。例えば、10歳の子どもの誕生日パーティーのアイデアを考えているとしよう。

クロードは、トランポリンパーク、ボウリング場、レーザータグ、ゲームセンターを提案している。

「もっとクリエイティブなアイデアをください」と返信する代わりに。

こんな主張をしてみてください。「トランポリンパーク、ボウリング場、ゲームセンター、レーザータグなど、従来の誕生日パーティー会場は要りません。今年の他の誕生日パーティーでは子供たちがきっとやらなかったようなことを探しています。」

突然、「創造性」には限界が生まれ、クロードにとってより有用なツールとなった。この手法は、おすすめ情報、旅行プラン、レシピ、ギフトアイデア、スケジュールなど、個人の好みが重要なあらゆる場面で活用できる。クロードを効果的に活用するための詳しいガイドについては、私がクロードを使った提案プログラミングを体験した記事（シンプルで分かりやすいガイド）を参照してほしい。

こうしてみてください。クロードが提案してきた選択肢の中で気に入らないものがあったら、それらの選択肢に共通する点を具体的に伝え、そのカテゴリー全体を避けるように頼んでみてください。

5. すべてをプロジェクトに入れるのをやめる

プロジェクト機能は、クラウドの最も便利な機能の一つです。関連する会話、指示、参考資料をまとめて管理できるため、作業内容の説明を何度も繰り返す必要がなくなります。

しかし、だからといって全ての作業にこの方法を用いるべきだというわけではない。ハシッドは、新たな対話の方が創造的な仕事には良い場合もあると主張する。なぜなら、蓄積された文脈が、クロードをあなたが既に探求したアイデアやパターンへと導く可能性があるからだ。

これは一般的なルールであって、クラウドに常に当てはまる普遍的なものではないと考えています。モデルが本当に背景情報を必要とする場合、プロジェクトは非常に役立ちます。

問題は、その基本的な情報が、あなたが現在取り組んでいる作業に役立つかどうかです。

例えば、クラウドを使って大規模な住宅リフォームの計画を立てる場合、寸法、予算、好み、過去の決定事項などを一つのプロジェクトにまとめて管理するのは理にかなっています。

しかし、もしあなたが突然、クロードに空き部屋をどう活用できるかについて全く予想外のアイデアを出してもらいたいと思ったなら、そういった先入観を一切持たずに、新しい会話の中でその質問をしてみる方が、より多様なアイデアが得られるかもしれません。

さもなければ、クロードにサプライズを期待しながら、同時にあなたが既に考えていること全てで彼を取り囲んでしまうというリスクを冒すことになる。

これを試してみてください。クラウドにコンテキストが必要な場合はプロジェクト機能を使用し、新しいアイデアが必要な場合は新しい会話機能を使ってみましょう。両方に同じプロンプトを与えて結果を比較することもできます。たった一つのプロンプトが、クラウドの日常的な使い方にどれほど大きな違いをもたらすか、ぜひ体験してみてください。

結論

クロードに提供できる最善策は、問題をより明確に伝えることである場合もあります。ですから、次にクロードがあなたの望むものを提供してくれなかったときは、すぐに指示の段落を追加するのではなく、リクエストを編集したり、新しい会話を始めたり、あるいはあなたが望んでいないことを彼に伝えたりしてみてください。

クロードに与える情報を少なくすれば、彼はあなたのことをよりよく理解してくれるかもしれません。

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