「Claudeに質問しても、期待した答えが返ってこない…」そんな経験、ありませんか?実は、抽象的な回答になってしまう原因の大半は、質問の仕方にあります。AIは優秀ですが、曖昧な指示では推測に頼るしかなく、結果的に一般論しか返せません。この記事では、Claudeが抽象的になってしまう具体的な質問例と、それを劇的に改善する実践テクニックを徹底解説します。
- Claudeが抽象的になる典型的な質問パターンと失敗例を網羅的に紹介
- 5W1Hフレームワークと段階的指示で具体性を引き出す実践手法
- 2026年最新の推論系AIの特性を活かした質問設計術を解説
Claudeの返答が抽象的になってしまう質問例を知ろう!
AIのイメージ
Claudeを使っていて「なんだか当たり障りのない答えしか返ってこない」と感じたことはありませんか?それは、質問の仕方に原因があるかもしれません。まずは、どんな質問が抽象的な回答を引き出してしまうのか、具体例を見ていきましょう。
目的が不明確な質問例
「マーケティングについて教えて」という質問は、一見シンプルですが、Claudeにとっては非常に答えづらい質問です。なぜなら、何を目的として、どの範囲の情報が欲しいのかが全く伝わらないからです。
Claudeはこのような曖昧な質問に対して、マーケティングの一般的な定義や基本概念を延々と説明する一般論で返すしかありません。結果として「知りたかったのはそういうことじゃないんだけど…」という不満につながります。
同様に「AIについて説明して」「新規事業のアイデアが欲しい」「この企画書をチェックして」といった質問も、具体性に欠けるため、Claudeは推測に頼らざるを得ません。何のために必要なのか、どういう観点で見てほしいのかが不明確だと、AIはどこにフォーカスすべきか判断できないのです。
前提条件が欠けている質問例
「良い感じのプレゼン資料を作って」という指示には、重要な情報が抜け落ちています。誰に向けた資料なのか、何について発表するのか、どのくらいのボリュームなのか、そして最も重要な「良い感じ」とは具体的にどういう意味なのか?
こうした前提条件が欠けていると、Claudeは自分で仮定を立てて作業を進めるしかありません。その結果、期待とは大きくずれた成果物ができあがってしまいます。
「レポートを書いて」「コードを直して」「文章を改善して」といった指示も同様です。どんなレポートなのか、どこをどう直したいのか、何を改善すべきなのかが明示されていないと、Claudeは一般的な方向性でしか対応できません。
出力形式が指定されていない質問例
「この情報をまとめて」という依頼は、まとめ方の指定がないため、Claudeは自分で判断するしかありません。箇条書きが欲しいのか、表形式が良いのか、それとも段落形式の文章なのか?出力形式が明確でないと、使いにくい形で返ってくる可能性が高くなります。
特にビジネスシーンでは、情報を即座に活用できる形で受け取りたいはずです。しかし「比較してください」「分析してください」「説明してください」といった指示だけでは、どのような形式で情報を整理すればよいかがCla
udeには伝わりません。
条件や制約が曖昧な質問例
「SNS用の投稿文を作って」という依頼には、文字数制限、トーン、ターゲット層など、重要な条件が含まれていません。TwitterなのかLinkedInなのかでも文章のスタイルは大きく変わりますし、BtoB向けなのかBtoC向けなのかでも表現は異なります。
「予算内で旅行プランを立てて」「効率的な学習計画を作って」「健康的な食事メニューを提案して」といった質問も、具体的な数値や条件がないと、Claudeは平均的で無難なプランしか提示できません。予算がいくらなのか、期間はどれくらいなのか、どんな制約があるのかを明示する必要があります。
なぜClaudeは抽象的な回答をしてしまうのか?
Claudeが抽象的な回答をする背景には、AIの仕組みそのものに関わる理由があります。この仕組みを理解することで、より効果的な質問ができるようになります。
AIは推測に頼らざるを得ない構造
生成AIであるClaudeは、学習したデータのパターンから最も確率の高い回答を生成します。しかし、質問が曖昧だと「何を求められているか」の確率分布が広がってしまい、結果として最大公約数的な一般論になってしまうのです。
例えば「良い感じに」という表現は、人によって解釈が全く異なります。あなたにとっての「良い感じ」と、他の誰かにとっての「良い感じ」は違うはずです。Claudeはこの違いを知る術がないため、最も安全で無難な回答を選択せざるを得ません。
文脈の不足が一般論を招く
人間同士の会話では、相手の背景や状況を推測しながらコミュニケーションを取ります。しかし、AIにはこの「察する力」が基本的にありません。明示的に伝えられた情報だけをもとに回答を組み立てるため、文脈情報が不足すると一般的な内容しか提供できないのです。
2025年にリリースされた推論系モデル「Claude Opus 4」以降は、ある程度の推論能力を持つようになりましたが、それでも明確な指示には及びません。抽象的な目標を与えて深く考えさせることはできますが、前提条件や目的が不明確では、いくら推論能力が高くても適切な方向性を見出せません。
出力の安全性を優先する設計
Claudeは「Constitutional AI」という安全性重視の設計思想で開発されています。そのため、確信が持てない情報や、誤解を招く可能性がある回答は避ける傾向があります。
質問が曖昧な場合、Claudeは「間違った方向で答えるよりは、一般的で安全な回答をする方が良い」と判断します。これは、誤情報の拡散を防ぐための重要な機能ですが、同時に具体性に欠ける回答になりやすい原因でもあります。
具体的な回答を引き出す5つの改善テクニック!
では、どうすればClaudeから具体的で役立つ回答を引き出せるのでしょうか?ここでは、実践的な5つのテクニックをご紹介します。
5W1Hフレームワークで質問を構造化する
基本中の基本ですが、5W1H(Who・What・When・Where・Why・How)を意識するだけで、質問の質は劇的に向上します。
例えば、先ほどの「マーケティングについて教えて」を改善してみましょう。「Why(目的):新規顧客獲得のため」「What(内容):SNSマーケティングの手法について」「Who(対象):30代女性向けの化粧品ブランド」「When(時期):次の四半期に実施予定」「How(形式):3つの施策を箇条書きで、各200字以内」
このように5W1Hを埋めることで、Claudeが理解すべき情報が明確になり、あなたのニーズに合った具体的な回答が返ってくるようになります。
役割と専門性を明示する
Claudeに特定の役割を与えることで、その視点からの回答を引き出すことができます。「あなたは10年以上の経験を持つデジタルマーケティングの専門家です」という役割設定をするだけで、一般論ではなく実践的なアドバイスが得られやすくなります。
さらに、対象読者のレベルも指定しましょう。「中学生でもわかるように」「業界経験5年の中級者向けに」「経営層向けの戦略的な視点で」といった指定により、回答の難易度や視点が調整されます。
2026年2月現在、ClaudeにはOpus 4.6という最上位モデルが登場しており、複雑な推論やエージェント活用に特化しています。こうした高度なモデルを活用する際は、役割設定がより重要になります。
出力形式と制約条件を具体的に指定する
どのような形で情報が欲しいかを明示することで、すぐに使える形で回答が得られます。「箇条書きで5つ」「表形式で比較」「ステップバイステップの手順として」「A4用紙1枚に収まる分量で」といった指定が効果的です。
文字数制限も重要です。「各項目は100字以内」「全体で500字程度」「3段落構成で、各段落は50字以内」というように具体的な数値を示すことで、求める長さの回答が得られます。
避けるべき内容も明示しましょう。「専門用語は使わないで」「競合他社の批判は避けて」「過度な約束表現は控えて」といった制約を加えることで、より実用的な回答になります。
段階的な指示で複雑なタスクを分解する
複雑なタスクは一度に依頼せず、ステップごとに分けることが重要です。Anthropic公式のプロンプトガイドでも、この手法が推奨されています。
悪い例:「ログイン、登録、パスワードリセット、OAuth、権限管理を含むユーザー認証システム全体をリファクタリングして」
良い例:「ユーザー認証システムのリファクタリングを以下のステップで進めてください。第一歩:既存のコード構造を分析し、修正が必要なファイルリストを挙げる。第二歩:新しいアーキテクチャ案を設計し、私が確認するまで待機する。第三歩:各モジュールを実装する。まずは第一歩から実行してください」
このように段階を明示することで、Claudeは各ステップを確実に処理し、より正確で構造化された回答を生成できます。
Few-shot(例示)で期待する回答スタイルを示す
ClaudeはFew-shotプロンプティング(例示による学習)に強みを持っています。期待する回答の具体例を2〜4個示すことで、出力の精度が飛躍的に向上します。
例えば、フランクな口調で返してほしい場合、「以下のような口調で回答してください」として、『質問:予算の見積もりはどうですか? 回答:ざっくり50万くらいですかね!もう少し詳細が決まれば精度上がりますよ』『質問:納期は間に合いそうですか? 回答:今のペースなら余裕で間に合います!』という具体例を示します。
このように実際の入出力例を見せることで、Claudeは「これが求められているスタイルだ」と理解し、以降の回答も同じトーンで返してくれるようになります。
2026年最新!推論系AIの特性を活かした質問設計術
2025年4月にリリースされたChatGPTの「o3」モデルや、2026年2月にアップデートされたClaudeの「Opus 4.6」など、推論系AIの進化により、質問の仕方も変化しています。
抽象的な目標提示が効果を発揮する場面
従来は「具体的に指示しないと良い回答が得られない」とされていましたが、最新の推論系モデルでは、あえて抽象的な目標を与えて深く考えさせるアプローチが有効な場合もあります。
例えば、従来型の指示:「顧客満足度を向上させるため、問い合わせ対応時間を30%短縮し、初回解決率を60%から75%に引き上げる施策を、予算500万円以内で3つ提案してください」
推論系AIへの指示:「当社の顧客体験を根本から改善したいと考えています。現在の課題は、問い合わせ対応に時間がかかることと、一度で解決しないことです。どのようなアプローチが考えられますか?」
後者の方が、AIが多角的に分析し、想定外の視点や創造的な解決策を提示してくれる可能性が高くなります。推論モードでは「思考中…」という表示が現れ、内部で複雑な推論を行っていることがわかります。
価値観や制約を伝える重要性
推論系AIには、単なる条件ではなく価値観や大切にしていることを伝えることが効果的です。
「顧客第一主義を最優先に」「環境への配慮を重視」「従業員の働きやすさを犠牲にしない」「短期的な利益よりも長期的な信頼関係」といった価値観を明示することで、AIはその視点を踏まえた提案をしてくれます。
これは、経営者や管理職の方が戦略的な意思決定をする際に特に有効です。数値目標だけでなく、組織の文化や哲学を理解してもらうことで、より実践的で組織に合った回答が得られます。
「Why」から始める問いかけの効果
「なぜ」から始める質問は、推論系AIの思考力を最大限に引き出します。
表面的な質問:「顧客満足度調査のアンケートを作って」
Whyを含む質問:「顧客が離れていく理由がわからず悩んでいます。表面的な満足度だけでなく、本音を引き出せるアンケートを設計したいのですが、どのようなアプローチが効果的でしょうか?」
後者の方が、AIは質問の背景にある課題を理解し、単なるアンケートテンプレートではなく、課題解決につながる戦略的な設計を提案してくれます。
実務で本当に困る!現場のプロンプト失敗談と即効解決策
AIのイメージ
理論は分かったけど、実際に使ってみると思わぬ壁にぶつかりますよね?ここでは、誰もが一度は経験する「あるある失敗」と、その場で使える解決策を体験ベースで紹介します。
失敗談1:何度も同じ指示を繰り返すのが面倒で挫折した
毎回「500字で」「初心者向けに」「箇条書きで」と入力するのは正直しんどいですよね。私も最初は3回目くらいで「もういいや…」となりました。
即効解決策:プロジェクト機能とカスタム指示を活用することです。Claude Proプランなら、プロジェクトごとに「このプロジェクトでは常にマーケティング担当者として、ターゲットは30代女性、文体はフレンドリーで専門用語は避ける」といった設定を保存できます。
無料プランでも、テキストファイルに自分用のテンプレートを作っておき、必要な部分だけ書き換えてコピペする方法が効果的です。私は「営業資料用」「ブログ記事用」「データ分析用」の3パターンを用意しています。
失敗談2:長文を一気に依頼したら途中で力尽きた
「3000字の企画書を書いて」と頼んだら、1500字くらいで内容が薄くなり、最後は尻すぼみ…こんな経験ありませんか?これ、Claudeが悪いんじゃなくて、依頼の仕方が間違っているんです。
即効解決策:段階的アプローチを徹底しましょう。まず「企画書の構成案を5つの章立てで提案して」と依頼します。構成が決まったら「第1章の背景と課題について、400字で詳しく書いて」と各章ごとに依頼していくのです。
実際に私がやってみたプロンプト:
ステップ1:「新規事業の企画書を作りたい。まず全体の構成案を章立てで提示してください。各章のタイトルと、含めるべき内容を簡潔に示してください」
ステップ2:「第1章『市場分析』について、以下の観点で400字程度で詳述してください。市場規模、成長率、競合状況、参入機会」
このように分割すると、各パートの質が格段に上がります。さらに「この部分をもっと具体的に」といった修正も容易になります。
失敗談3:専門用語が多すぎて結局使えない回答が来た
技術的な質問をしたら、横文字とカタカナだらけで何言ってるか分からない回答が返ってきたこと、ありますよね。特に新しい分野を学ぼうとしているときは致命的です。
即効解決策:読者レベルを「超」具体的に指定することです。「初心者向けに」だけでは不十分で、「この分野を昨日知ったばかりの人が理解できるレベルで、専門用語は必ず日常語で言い換えて説明してください」と明示します。
さらに効果的なのが、「中学2年生の姪っ子に説明するつもりで」「明日プレゼンする上司(IT知識ゼロ)が理解できるように」といった具体的なペルソナを設定することです。これだけで、説明の具体性が全く変わります。
失敗談4:ファクトチェックに時間がかかって本末転倒
Claudeが自信満々に回答してくれるものの、「これ本当?」と一つずつ確認していたら、自分で調べた方が早かった…というオチ。特に数値データや統計情報は要注意です。
即効解決策:最初から「確信が持てない情報については『要確認』と明記してください」「データには可能な限り出典を示してください」とプロンプトに含めましょう。
2025年4月以降のClaudeはWeb検索機能を搭載していますが、それでも完璧ではありません。私の場合、重要な意思決定に関わる情報は「まず構造を作ってもらい、ファクトは自分で埋める」という分業スタイルに落ち着きました。
例えば、競合分析なら「A社、B社、C社の比較表を作成してください。比較項目は価格、機能、シェア、強み・弱みです。ただし、各セルは『』としてください」と依頼し、表の構造だけ作ってもらいます。
これだけは保存必須!実務で即使えるプロンプトテンプレート集
理論より実践。ここでは、私が実際に使って効果があったプロンプトをシーン別に紹介します。コピペして、内を自分の内容に置き換えるだけで使えます。
会議の議事録を瞬殺で作るプロンプト
「以下の会議録音の文字起こし(または会議メモ)から、議事録を作成してください。
【会議情報】
日時:
参加者:
議題:
【出力形式】
1.決定事項(箇条書き、担当者名付き)
2.次回までの宿題(担当者、期限付き)
3.議論中の課題(結論が出なかった項目)
【制約】
・各項目は簡潔に(1項目30字以内)
・曖昧な表現は避け、具体的な数値や日付を明記
・雑談や脱線した内容は省く
【文字起こし内容】
」
このテンプレートの良いところは、決定事項と宿題が明確に分かれるので、会議後のフォローアップが楽になることです。
メールの返信文を作るプロンプト(温度感調整機能付き)
「以下のメールに対する返信文を作成してください。
【受信メール】
【返信の目的】
【トーン】
温度レベル:
1=非常にフォーマル(取引先役員)
2=丁寧(初対面の取引先)
3=ビジネス標準(既存取引先)
4=フレンドリー(社内の他部署)
5=カジュアル(気心知れた同僚)
【追加条件】
・件名も提案してください
・返信は3段落以内
・」
温度レベルを数値化したことで、「もうちょっと柔らかく」「もっとフォーマルに」という修正指示が不要になりました。
データを分かりやすく可視化するプロンプト
「以下のデータを分析し、が理解しやすい形で要約してください。
【データ】
【分析の視点】
・最も注目すべき傾向は何か
・前期比(または前年比)でどう変化したか
・懸念すべきポイントはあるか
・次のアクションに繋がる示唆は何か
【出力形式】
1.サマリー(3行、結論ファースト)
2.主要な発見事項(3-5個、数値付き)
3.推奨アクション(優先順位付き)
【制約】
・専門用語は使わない
・パーセンテージは小数点以下1桁まで
・表やグラフの説明文も含める」
このプロンプトを使うと、生データから「で、結局どうなの?」という質問にすぐ答えられる資料が作れます。
ブレストの壁打ち相手になってもらうプロンプト
「私はとして、に取り組んでいます。以下のアイデアについて、批判的思考で弱点を指摘してください。
【現在のアイデア】
【あなたの役割】
あなたはです。
【質問してほしいこと】
・実現可能性の観点から
・コスト対効果の観点から
・競合との差別化の観点から
・リスクとその対策の観点から
【出力形式】
各観点について、『ここが弱い』と『こうすれば改善できるかも』をセットで提示してください」
一人でアイデアを煮詰めていると、どうしても盲点が生まれます。このプロンプトを使うと、自分では気づかなかった穴を見つけられます。
プロンプト疲れを防ぐ!継続的に使い続けるための工夫
完璧なプロンプトを作っても、使い続けられなければ意味がありません。ここでは、私が実践している「プロンプト疲れ」を防ぐコツを紹介します。
80点主義で妥協する勇気
最初から100点を目指すと疲れます。Claude に任せる部分と、自分で仕上げる部分を明確に分けましょう。私の場合、Claudeには「70-80点の土台作り」を任せ、残り20-30点は自分の経験と感覚で肉付けします。
例えば、ブログ記事なら構成と各章の骨子はClaudeに作ってもらい、具体的なエピソードや個人的な見解は自分で追加します。完全にAI任せにすると、どうしても「どこかで見たような文章」になってしまいますからね。
「失敗プロンプトノート」を作る
上手くいかなかったプロンプトこそ宝の山です。私は、「これは失敗した」というプロンプトと、「なぜ失敗したか」「どう直したら成功したか」を簡単にメモしています。
例:
失敗プロンプト:「SNS投稿文を作って」
→結果:当たり障りのない一般論
改善後:「Instagram投稿文を作って。ターゲットは30代起業志望の女性。語尾は『〜よね!』『〜だよ』でフレンドリーに。投稿目的は無料セミナーへの誘導。120字以内で絵文字3つまで」
→結果:クリック率が2倍に!
このノートを見返すと、自分の「プロンプトの癖」が見えてきて、同じ失敗を繰り返さなくなります。
音声入力でプロンプトを話す
タイピングが面倒な人には、音声入力が革命的です。ClaudeのiPhoneアプリやデスクトップアプリには音声入力機能があり、話すだけでプロンプトを入力できます。
話す速度は平均150-200語/分で、タイピング(40-60語/分)の3倍以上の効率です。しかも、話しながらだと、タイピングでは省略しがちな背景情報や期待する結果を自然に含められます。
私は移動中や家事をしながら「こんな資料が欲しいんだけど、ターゲットは…で、目的は…で、避けたいのは…」と話してプロンプトを作ることが多いです。
ぶっちゃけこうした方がいい!
ここまで色々なテクニックを紹介してきましたが、正直なところ一番大事なのは「完璧を求めないこと」です。
プロンプトの書き方を学ぶと、どうしても「もっと詳しく」「もっと具体的に」と欲張ってしまいがちですよね。でも実際には、シンプルな質問を3回繰り返す方が、完璧なプロンプトを1回送るより早く目的地に着くことが多いんです。
例えば、営業資料を作りたいとき。完璧なプロンプトを10分かけて考えるより、「30代女性向けの化粧品の営業資料の構成案を出して」→「いいね。第2章をもっと具体的に」→「この表現をもっとフレンドリーに」と3分×3回=9分で対話した方が、結果的に良いものができます。
あと、これは声を大にして言いたいんですが、Claudeを「完璧な答えをくれるマシン」じゃなくて「めちゃくちゃ優秀な壁打ち相手」だと思った方が幸せになれます。
私も最初は「AIなんだから一発で完璧な答えをくれるはず」と期待してました。でも実際は、「この方向性どう?」「こういう視点もあるよね?」と対話しながら、一緒に答えを作っていく感覚の方がストレスなく使えるんです。
それに、プロンプトエンジニアリングって言葉がカッコいいから「技術」っぽく聞こえますけど、結局は「相手に分かりやすく伝える力」なんですよね。これって普段のコミュニケーションと全く同じです。
上司に企画を通すとき、後輩に仕事を頼むとき、取引先にプレゼンするとき…私たちは無意識に「この人にはこう伝えた方が伝わるな」って調整してますよね。Claudeも同じで、「どう伝えたら理解してくれるかな」と考える。ただそれだけなんです。
だから、この記事で紹介したテクニックも、全部を明日から完璧に実践する必要はありません。まずは「5W1Hを意識してみる」とか「出力形式を指定してみる」とか、1つだけ試してみてください。それだけでも、今日のClaude体験は昨日より確実に良くなります。
最後に一つだけ。プロンプトに正解はありません。あなたの目的、あなたの状況、あなたの好みに合わせて、自分だけの「心地よい対話スタイル」を見つけてください。それこそが、Claudeを長く使い続けられる最大の秘訣だと、私は思います。
Claudeの返答が抽象的になる質問例に関する疑問を解決!
ここでは、Claudeの使い方でよくある疑問にお答えします。
曖昧な質問をしても、Claudeは理解してくれないの?
Claudeは高度な自然言語処理能力を持っていますが、曖昧な質問に対しては推測に頼るしかありません。その結果、一般的で無難な回答になりがちです。
ただし、2026年2月現在の最新モデルOpus 4.6は、拡張思考モードを搭載しており、ある程度の推論は可能です。しかし、それでも明確な指示と比べると精度は劣ります。曖昧さを残すのではなく、対話を通じて段階的に詳細を詰めていくアプローチがおすすめです。
毎回詳細に指定するのは面倒…もっと簡単な方法はない?
確かに、毎回5W1Hを全て埋めるのは時間がかかります。そこで活用したいのがテンプレート化です。
よく使う質問パターンをテンプレートとして保存しておき、必要な部分だけを変更して使うことで、効率的に質問できます。また、Claude Proプランでは「プロジェクト」機能を使って、特定のコンテキストを保持することも可能です。
さらに、2026年1月にリリースされた「Cowork」機能を使えば、デスクトップアプリから自然言語で指示を出すだけで、複数ステップのタスクを自動化できます。
Claudeは日本語だと理解が悪くなる?
Claudeは95カ国語以上に対応しており、日本語の処理能力も非常に高いです。ただし、英語に比べて若干の精度低下はあり得ます。
日本語で質問する際のコツは、できるだけシンプルで明確な表現を使うことです。婉曲的な表現や二重否定は避け、ストレートに伝えましょう。また、専門用語を使う場合は、最初に説明を加えるとより正確な理解が得られます。
Claudeの回答が間違っていることもあるって本当?
はい、Claudeは時に不正確な情報を生成することがあります。これは「ハルシネーション(幻覚)」と呼ばれる現象で、最先端の生成AIでも避けられない限界です。
特に、2025年1月以降の最新情報や、専門的な分野の詳細については、誤りが含まれる可能性があります。重要な意思決定や専門的な判断が必要な場合は、Claudeの回答を参考にしつつも、必ず他の信頼できる情報源で確認することをおすすめします。
2025年4月に追加されたWeb検索機能を使えば、最新情報にアクセスできるようになりましたが、検索結果の引用元も必ず確認しましょう。
まとめ:具体的な質問がClaudeの真価を引き出す!
Claudeが抽象的な回答をしてしまう原因は、質問の曖昧さにあります。しかし、それは裏を返せば、質問の仕方を変えるだけで劇的に回答の質が向上するということです。
5W1Hフレームワークで質問を構造化し、役割と専門性を明示し、出力形式と制約条件を具体的に指定する。この3つを意識するだけで、Claudeから得られる回答は見違えるほど具体的で実用的なものになります。
さらに、段階的な指示で複雑なタスクを分解し、Few-shot(例示)で期待するスタイルを示すことで、より高度な活用が可能になります。2026年の最新推論系AIの特性を理解し、抽象的な目標提示や価値観の共有といった新しいアプローチも取り入れましょう。
Claudeは非常に優秀なAIアシスタントですが、その能力を引き出せるかどうかは、あなたの質問次第です。今日から、具体的で明確な質問を心がけて、Claudeを最大限に活用してください!
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