While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

研究、分析、問題解決などの複雑なタスクに直面した際、Claudeに考える余地を与えることでパフォーマンスを大幅に向上させることができます。思考連鎖(CoT)プロンプティングとして知られるこの手法は、Claudeに問題を段階的に分解することを促し、より正確で細やかな出力につながります。

CoTを実装する前に

なぜClaudeに考えさせるのか?

  • 正確性: 問題を段階的に進めることで、特に数学、論理、分析、または一般的に複雑なタスクでのエラーを減らすことができます。
  • 一貫性: 構造化された思考により、より結束力のある、よく整理された回答が得られます。
  • デバッグ: Claudeの思考プロセスを見ることで、プロンプトが不明確な箇所を特定するのに役立ちます。

なぜClaudeに考えさせない方がよい場合があるのか?

  • 出力の長さが増えることでレイテンシーに影響を与える可能性があります。
  • すべてのタスクが深い思考を必要とするわけではありません。パフォーマンスとレイテンシーの適切なバランスを確保するために、CoTを適切に使用してください。
複雑な数学、多段階の分析、複雑な文書の作成、多くの要因を含む決定など、人間が考える必要があるようなタスクにCoTを使用してください。

思考を促すプロンプトの方法

以下の思考連鎖テクニックは単純なものから複雑なものの順に並べられています。より単純な方法はコンテキストウィンドウの使用スペースが少なくなりますが、一般的に機能も限定的です。

CoTのヒント:必ずClaudeに思考プロセスを出力させてください。思考プロセスを出力しなければ、思考は行われません!
  • 基本的なプロンプト:プロンプトに「段階的に考えてください」を含めます。
    • どのように考えるかについてのガイダンスが不足しています(特にタスクがアプリ、ユースケース、組織に特有の場合は理想的ではありません)
  • ガイド付きプロンプト:Claudeが従うべき具体的な思考ステップを概説します。
    • 回答と思考を分離して抽出しやすくする構造化が不足しています。
  • 構造化プロンプト<thinking><answer>などのXMLタグを使用して、推論と最終的な回答を分離します。