Claudeでの記事作成は、プロンプトの文面を磨くだけでは早くなりません。
むしろ工程を分けて機能を割り当てるほうが早く仕上がります。
構成はProjects、本文は見出し単位、推敲はArtifactsという役割分担です。
工程を混ぜたまま一度に書かせると、後半が雑になります。
しかも一部を直したいだけなのに、全文が作り直されるでしょう。
Claudeの使い方を操作の順番どおりに解説しているので、ぜひ参考にしてください。
Claudeの記事作成は工程を分けて指示する
記事を書くときは、1回のプロンプトで全部書かせず、工程ごとに機能を割り当てます。
| 工程 | Claudeで使う機能 | 渡す情報 | 出てくるもの |
|---|---|---|---|
| 準備 | Projects | 媒体ルール | 前提の共有 |
| 構成案 | チャット | 読者と検索意図 | 見出し一覧 |
| 本文 | 見出し単位の生成 | 見出し1つ分 | 節ごとの原稿 |
| 推敲 | Artifacts | 直したい箇所 | 修正後の文章 |
| 公開前確認 | Web検索 | 数字と出典 | 裏取りの結果 |
たとえばArtifactsなら、本文を別ウィンドウに出せる仕組みです。
そのため直したい部分だけを修正でき、工程を分けやすくなります。
記事を書かせる前に整える設定
準備は、媒体と読者の前提をProjectsに登録しておくことです。
整えるのは、次の3点になります。
- プランの選び方
- 媒体と読者の前提の登録
- 参考資料の読み込み
そうすれば3点を先に済ませた分、毎回の指示文は短くなるでしょう。
まず順に、確認してください。
無料プランで始めて必要になれば切り替える
プラン選びで迷ったら、無料のFreeプランのまま始めて構いません。
プランは、Free・Pro・Max・Team・Enterpriseの5種類あります。
ただし種類の多さから比べ始めると、使う前に手が止まるでしょう。
記事作成で使う機能は、無料のうちから試せるものが中心です。
なおWeb検索も全プランで利用できます。
最新情報を調べさせる使い方は、無料でも可能です。
メッセージの上限に頻繁に当たる、長い資料を扱いたいという不満が出るとします。
その場合は、切り替えを検討しましょう。
Projectsに媒体と読者の前提を登録する
媒体名や読者像を毎回貼り直しているなら、その手間をProjectsへ移してください。
実はProjectsは、会話と資料をひとつの箱にまとめる機能です。
同じ前提を共有させられる仕組みでしょう。
無料アカウントでも最大5つまでプロジェクトを作成できます。
まず媒体の主題、想定読者、ですます調といったトーンを書いておきましょう。
加えて使わない表現も、箇条書きで一度だけ並べてください。
そうすれば前提を書いた分だけ、毎回の指示は短く済みます。
「この見出しの本文を書いて」程度で、通じるでしょう。
参考資料をあらかじめ読み込ませる
前提の次は、記事の材料になる資料をプロジェクトに読み込ませます。
公式サイトの情報や社内の実績データ、過去記事を入れておきましょう。
そうすれば根拠のある記述が返りやすい状態になります。
ただしナレッジベースへのRAG（検索拡張生成）による大量資料の活用は、有料プラン限定です。
無料では、資料を絞ってください。
なお標準モデルのコンテキストウィンドウは、20万トークンです。
一度に扱える分量には、上限があります。
いずれにせよ資料は多いほど良いわけでは、ありません。
記事で本当に使うものだけを選んで、置いておきましょう。
Claudeに構成案を作らせる手順
構成案は、キーワードと読者像を先に渡したうえで指示してください。
次の3つの順番で進めると、精度が上がります。
- 検索意図の言語化
- 見出し案の比較
- 見出しごとの内容指定
いずれにせよ順番を入れ替えず、上から順に指示していきましょう。
検索意図を先に言語化させる
構成案づくりは、キーワードを渡す前に検索意図を言語化させるところから始めます。
いきなり「構成を作って」と打つと、平均的な目次が返ってきがちです。
材料がキーワードだけでは、読者の引っかかる箇所まで判断できません。
まず「このキーワードで検索する方が知りたいことを3つ挙げて」と打ちましょう。
「副業を始めて3か月の会社員」のように、読者像を1行足してください。
その結果検索意図の粒度が具体的になります。
Claudeが挙げた意図のうち、記事で答えるものを選びましょう。
そのあと、見出しの工程に進んでください。
見出し案を複数パターン出させる
見出し案は1案で決めず、切り口の違う構成を3パターン出させて比べます。
もっとも1案しか手元にないと、読者の疑問に答えているかを判断できません。
「同じキーワードで、切り口の違うH2構成案を3パターン出して」と指示してください。
パターンごとに想定している読者の悩みが違うので、並べると差が出ます。
先に言語化した検索意図に一番近い案を、土台にしましょう。
そのうえでほかの案から、必要な見出しだけ足してください。
ただし3案をすべてつなげると、内容が重複した長いだけの構成になるでしょう。
見出しごとに書く内容を指定する
見出しが固まったら、各見出しで何を書くかを1〜2行で指定します。
「各H3に、答える問いと入れる要素を1行ずつ書き出して」と続けてください。
内容の指定を挟むと、見出し同士で同じ話を繰り返す事態が減るでしょう。
はじめに構成の工程で、書く範囲を決めてください。
本文の工程は決めた範囲を書くことだけに集中させます。
なお詳しい型は、Claudeの記事作成で使えるプロンプト実例で確認してください。
本文は見出し単位で生成させる
本文は、見出し1つを1回の依頼として区切って生成させましょう。
1回あたりの指示が短くなるほど、条件を細かく伝えられます。
しかも直しも、一部分で済むでしょう。
- 一度に全文を書かせない
- 文字数と文体を数値で指定する
- Artifactsで一部だけ修正する
- 数字や固有名詞は自分で渡す
4つの進め方を順に確認し、書き直しの回数を減らしてください。
一度に全文を書かせない
全文をいちどきに書かせると、後半ほど条件が薄れます。
見出し1つずつに依頼を分けてください。
Claudeのコンテキストウィンドウは標準モデルで20万トークンあります。
もっとも容量の不足が、分割の理由ではありません。
分割の目的は、記事全体の一貫性を保つことです。
見出し同士で、同じ話が重なりやすくなるでしょう。
しかも直したい箇所が1か所でも、全文を作り直すことになります。
だから見出し単位で、1つずつ区切りましょう。
文字数と文体を数値で指定する
依頼するときは、文字数と文体を数えられる形の条件として渡してください。
「300字程度」「一文は80字以内」のように、数字で指定しましょう。
同じく「ですます調」「一段落は3行まで」も、型で伝えます。
反面「読みやすく」「わかりやすく」といった形容詞だけの条件は、弱いものです。
判断の基準がClaude側に委ねられ、書き直しの回数が増えていきます。
だから条件は毎回同じ文面を貼り付けてください。
見出しが変わっても、出力がぶれない状態にしましょう。
Artifactsで一部だけ修正する
生成した本文は、Artifactsの画面で直したい箇所だけを修正させてください。
Artifactsは、15行以上の自己完結したコンテンツを専用ウィンドウに表示します。
たとえば記事の原稿も、そこに並ぶ形です。
文章の一部をハイライトし、「Edit with Claude」から部分修正を指示できます。
そのため気になる一文だけを、指定して直せるでしょう。
うまく書けている段落まで作り直す必要は、ありません。
加えて全文の再生成をやめれば、直すたびに文体や語尾が揺れる問題も減らせます。
数字や固有名詞は自分で渡す
料金や日付、サービス名などの事実は、自分で調べた素材として先に渡してください。
ところが手元の情報を渡さないまま書かせると、確認できない数字が混ざります。
公式サイトで確認した数値と、参照したページのURLを箇条書きにしましょう。
そのうえで「渡した情報の範囲だけで書く」という条件を、加えてください。
その結果、事実の確認は自分の手元だけで完結します。
調べる役と書く役を分け、Claudeには文章の組み立てに集中させましょう。
出力はそのまま公開しない
Claudeが出した文章は、そのまま公開してはいけません。
実はモデルは事実を誤ることがあり、数字や固有名詞が原典と食い違う場合もあります。
だから生成のあとに、確認と差し替えを書き手が担う工程を必ず挟んでください。
数字と固有名詞を一次情報で確認する
確認するのは、数字・固有名詞・日付の3種類です。
はじめに公式サイトや公的機関が出している原典に当たってください。
同じ記述があるかを、1つずつ照合します。
たとえば料金なら提供元の料金ページ、検索の方針ならGoogle検索セントラルのガイダンスです。
発信元そのものを、見にいきましょう。
もっとも確認の作業は、Claudeに尋ねる形ではありません。
自分で原典を開く手順で、進めてください。
ちなみにまとめサイトや他社ブログは、一次情報とは扱いません。
数字が食い違っていても、気づけない場合があります。
原典で確認できなかった数字は本文から削るという基準を先に決めてください。
その結果、判断で迷わなくなるでしょう。
一般論の段落を自分の経験に差し替える
読んでも新しさのない段落は、自分の作業記録に置き換えます。
もちろんClaudeは平均的な説明を作るのが得意です。
反面、書き手ごとの手順や失敗までは書けません。
実際に使ったプロンプトや、うまくいかなかった回数を1つ入れてください。
それだけで、段落の中身は変わるでしょう。
要するに一般論の段落を、書き手にしか書けない具体で置き換えるのが公開前の仕上げです。
重複した言い回しを削る
見出しごとに生成すると、同じ説明が複数の見出しに現れます。
ところが1つのチャットで区切っても、前の見出しの言い回しは繰り返されがちです。
したがって通読して、2回目以降に出てきた説明は後ろ側を削ってください。
説明が最初に出てくる見出しを残し、後ろの見出しでは触れずに済ませましょう。
いずれにせよ同じ内容を別の見出しで繰り返さないことが、密度を左右します。
うまく書けないときの対処法
思ったとおりに書いてくれない原因は、症状ごとにほぼ決まった型です。
実はプロンプトの言い回しを変えても直らないケースになります。
そのため渡す情報と分け方のどちらを直すかで、判断してください。
後半が雑になるときは分割する
記事の後半だけ内容が雑になるのは、一度に長い文章を出させたときに起きます。
ところが扱う情報が増えるほど、書き出しで示した条件が後半まで行き渡りません。
そのうえ一般論で枠を埋めた文章に、変わってしまうでしょう。
指示文に「最後まで丁寧に」と書き足しても、症状は直りません。
けれども文面をどれだけ整えても、1回に出させる分量が変わらなければ同じ結果です。
よって直すのは、分け方のほうになります。
H2ひとつ、H3ひとつという単位に戻して生成してください。
1回の出力を短く保つ形に、組み直しましょう。
内容が薄いときは素材を渡す
内容が薄いと感じるときの原因は、Claudeに渡した材料の不足です。
手元に情報がない状態では、一般論を並べるほかありません。
言い換えるとどの記事にも書いてある話に、近づきます。
表現を強めても、無い材料からは何も出てきません。
したがって操作としては、取材メモや一次資料をナレッジベースに置きます。
加えて資料の中身から書かせる形に変えてください。
同じくProjectsを資料の置き場として先に整えると、迷いが減ります。
渡す資料をそろえてから、本文を書かせましょう。
文体がそろわないときは見本を見せる
形容詞だけで文体を指示していると、出力はそろいません。
もちろん「やわらかく」「専門的に」は、受け取り方の幅が広い言葉です。
ゆえに出力ごとに、文末や語彙がぶれてしまいます。
言い換えを重ねても基準そのものは伝わらないので、見本となる文章を先に渡してください。
過去記事や規定の一部を貼り、見本の文末とリズムに合わせると固定できます。
一方、そろわない箇所はArtifactsで開き、該当部分だけを直しましょう。
全体の作り直しは、不要です。
文体の基準を、1か所に固めておいてください。
Claudeで作った記事は公開してよい
Claudeで書いた記事は、権利や検索評価の面で公開して問題ありません。
生成物の権利は利用者側に渡るという扱いです。
さらにGoogleも、生成方法ではなく品質で評価します。
続いて不安の材料になりやすい3つの論点を、一次情報で確かめましょう。
生成した文章の権利は利用者に帰属する
Claudeが出力した文章の権利は、規約違反がない限り利用者に帰属します。
根拠は、Anthropicの消費者向け利用規約第4条です。
出力に対する権利・権原・利益のすべてを、ユーザーへ譲渡すると定めています。
条件は、利用規約の遵守です。
よって自分の名前や媒体名で公開しても、権利のうえで問題は起きません。
一方、出力をAnthropicと競合する製品やAIモデルの学習に使うのは禁止です。
ちなみに条文はAnthropicの消費者向け利用規約で確認できます。
Googleは生成方法ではなく品質を評価する
Googleは、記事がAIで作られたかどうかではなく記事そのものの品質を見る立場です。
ガイダンスにも、AIや自動化の適切な利用はガイドライン違反ではないと明記されています。
けれども「AI記事は必ず順位が下がる」という説に、一次情報の裏づけはありません。
反面、読者に価値を与えない記事の大量生成は生成方法を問わず問題になります。
scaled content abuseに該当し得るので、注意してください。
ちなみに原文は、Google検索セントラルのAI生成コンテンツに関するガイダンスで読めます。
AI検出ツールの判定は判断材料にならない
公開してよいかを、AI検出ツールの判定で決める必要はありません。
OpenAIは2023年1月に、AI判定ツール「AI Classifier」を公開しました。
停止したのは、その後の同年7月です。
公式発表によれば、AI生成テキストを正しく判定できた割合は26%となっています。
同様に人間が書いた文章を、誤ってAI生成と判定する事例もある水準です。
停止の経緯は、OpenAIの公式発表で公開されています。
よって「検出ツールでバレる」という理由で、公開をためらう必要はありません。
むしろ判定結果を気にするより、読者の疑問に答えられているかを見直してください。
まとめ
鍵は、構成・本文・推敲という工程を分けて指示することにあります。
Projectsに前提とルールを置き、本文は見出し単位で書かせてください。
そのあとArtifactsで、気になる部分だけを直しましょう。
書き直しの手間は、小さく抑えられます。
一方、事実の確認と最終的な文章の判断は最後まで書き手の仕事です。
最後にProjectsを1つ作って、手元のテーマで構成案を出させましょう。