6. 背景や目的を伝える
これは、最も劇的な変化をもたらす手法だ。Claude Fableは、ユーザーがなぜそれを求めているのかを理解した時、より優れた仕事をする。単なる指示だけを与えるとモデルは理由を推測するが、理由を伝えれば、ユーザーが思いもしなかったゴールへの道筋を見つけ出してくれる。
全体像を伝えよう。出力は誰のためのものか、作成された後に何に使うのか、自社のビジネスのどこに位置づけられるのか。例えば、以下のようなプロンプトを与える。
「この記事は『一定の売上はあるが業務システムや仕組み化が未整備なスタートアップ創業者』に向けて書いています。従来の文章では彼らの関心を惹きつけられなかったため、この評価ツールは視認性が高く実用的で、かつ最後まで実行したくなる魅力的な要素を備えたものにする必要があります」
これにより、モデルに明確な目標が与えられる。「なぜ」を提示すれば、モデルは指定された目標に向けて構築を進める。
7. 蓄積される記憶を与える
優秀なユーザーは、モデルに情報を記憶し呼び戻すための場所を提供する。Fableは、ある実行で学んだことを記録し、次の実行でそれを活かすことができる場合に高いパフォーマンスを発揮する。それがなければ、セッションを開始するたびにゼロからのスタートとなり、同じ過ちを繰り返すことになる。
記憶の仕組みを構築し、モデルが見つけられる場所に保管しよう。Claude Coworkを使用している場合は、特定のフォルダを指定してそこにメモを書き込ませる。プロジェクト機能を使用している場合は、得られた教訓をプロジェクトライブラリにまとめる。
セッション中には「最上部に1行の要約を添えて教訓を記録し、修正した点と機能した点を並べて記録してください。また、新しいメモを作成するのではなく、古いメモを更新してください」と指示する。数週間が経過する頃には、モデルは教訓を忘れなくなるため、あなたの業務に対してより優れたパフォーマンスを発揮するようになる。
優れたプロンプトで、Claude Fableから専門家レベルの成果を引き出そう
AIモデルが急速に進化している今、あなた自身も進化を遂げる必要がある。これらのテクニックを活用すれば、無駄なやり取りをすることなく、あらゆるプロンプトからより多くの成果を引き出すことができる。
普段書いているプロンプトに、これらの7つのポイントを組み込むだけでよい。これらを使用することで、同じモデルがより迅速な意思決定を行い、信頼できる出力を提供し、週を追うごとに記憶を蓄積していくようになる。指示をより丁寧に伝えるだけで、Claude Fableはあなたの仕事の大部分を肩代わりしてくれる。
