なぜClaudeに考えさせるのか?

目が覚めてすぐに一連の複雑な質問に答えるよう求められたことを想像してみてください。最初に答えを考える時間が与えられれば、おそらくパフォーマンスは向上するでしょう。Claudeも同じことが言えます!

Claudeに応答する前に問題を推論させることで、特に多面的または難しい質問に対して、より正確で知的な出力が得られる可能性があります。段階的に考えるようClaudeに明示的に指示することで、より体系的で徹底的な問題解決へのアプローチを促すことができます。

さらに、Claudeの思考プロセスを調べることは、プロンプトの指示が不明確だったり、誤解を招きやすかったりする箇所のトラブルシューティングや特定に非常に役立ちます。

出力なしでは考えることはできないことに注意することが重要です!Claudeは実際に「考える」ために、その思考を出力しなければなりません。


段階的に考えるようプロンプトを出す方法

段階的に考えることを促す最も簡単な方法は、プロンプトに「段階的に考えてください」というフレーズを含めることです。例えば:

役割内容
ユーザー「ジョーズ」と「007 カジノ・ロワイヤル」の監督は同じ国出身ですか?段階的に考えてください。

すると、Claudeは最終的な答えを出す前に、その思考プロセスを分解します:

役割内容
アシスタント(Claudeの応答)映画「ジョーズ」と「007 カジノ・ロワイヤル」の監督が同じ国出身かどうかを判断するために、段階的に分解してみましょう。

ステップ1:映画「ジョーズ」の監督を特定する。
「ジョーズ」の監督はスティーブン・スピルバーグです。

ステップ2:スティーブン・スピルバーグの出身国を特定する。
スティーブン・スピルバーグはアメリカ合衆国オハイオ州シンシナティで生まれました。

ステップ3:映画「007 カジノ・ロワイヤル」の監督を特定する。
2006年の映画「007 カジノ・ロワイヤル」の監督はマーティン・キャンベルです。

ステップ4:マーティン・キャンベルの出身国を特定する。
マーティン・キャンベルはニュージーランドのヘイスティングスで生まれました。

ステップ5:両監督の出身国を比較する。
スティーブン・スピルバーグはアメリカ出身で、マーティン・キャンベルはニュージーランド出身です。

したがって、「ジョーズ」と「007 カジノ・ロワイヤル」の監督は同じ国の出身ではありません。

より複雑な質問の場合は、Claudeが取るべきステップを指定することで、その思考を導くことができます。ここに例を示します:

役割内容
ユーザー以下の手順を使って、次の手がかりから多肢選択式の質問に答えてください。
1. 手がかりを1つずつ見ていき、それぞれが潜在的に関連しているかどうかを検討する
2. 関連する手がかりを組み合わせて、質問への答えを推論する
3. 答えを選択肢(a)、(b)、(c)のいずれかにマッピングする

手がかり:
1. スカーレット嬢はラウンジにいた唯一の人物だった。
2. パイプを持っていた人物はキッチンにいた。
3. マスタード大佐は天文台にいた唯一の人物だった。
4. プラム教授は図書室にも撞球室にもいなかった。
5. 燭台を持っていた人物は天文台にいた。

質問:マスタード大佐は燭台を持って天文台にいましたか?
(a) はい。マスタード大佐は燭台を持って天文台にいました
(b) いいえ。マスタード大佐は燭台を持って天文台にいませんでした
(c) 不明。マスタード大佐が燭台を持って天文台にいたかどうかを判断するには情報が不足しています

明確な思考プロセスを概説することで、Claudeが最も関連性の高い情報に推論を集中させ、与えられたタスクで良いパフォーマンスを発揮するために必要なすべての要因を考え抜くことを確実にすることができます。


Claudeの思考プロセスを捉える

Claudeの段階的な推論と最終的な応答を区別しやすくするために、<thinking><answer>のようなXMLタグを使用することを検討してください。Claudeに思考プロセスを<thinking>タグ内に、最終的な答えを<answer>タグ内に配置するよう指示できます。

この方法を用いたプロンプトの例を以下に示します:

役割内容
ユーザー[プロンプトの残りの部分] 質問に答える前に、<thinking></thinking>タグ内で段階的に考えてください。そして、<answer></answer>タグ内で最終的な答えを提供してください。

アシスタントの役割で<thinking>タグを事前に入力して、Claudeにどこから始めるべきかを指示することもできます:

役割内容
アシスタント(事前入力)<thinking>

すると、Claudeはタグ内で思考プロセスを完了し、最終的な答えを提供します:

役割内容
アシスタント(Claudeの応答)[問題を段階的に推論する]
</thinking>

<answer>[最終的な答え]</answer>

タグを使用すると、必要に応じて後処理中に<answer></answer>タグ内の最終的な答えだけを簡単に抽出できます。


いくつかの考慮事項

段階的な思考を促すことでClaudeの応答を大幅に向上させることができますが、以下の点に留意してください:

  • Claudeが思考プロセスを出力することを許可しない限り、思考は発生しません。Claudeにプライベートに考えさせ、最終的な答えだけを返させる方法はありません。
  • 段階的な推論をプロンプトすると、Claudeの出力の長さが増え、レイテンシに影響を与える可能性があります。この手法を使用するかどうかを決める際には、このトレードオフを考慮してください。

追加リソース

  • プロンプトエンジニアリングの手法:プロンプトを最適化し、Claudeのパフォーマンスを向上させるための他の戦略を探ります。
  • Anthropicクックブック:Claudeを使用した非常に効果的で高度なテクニック、統合、実装を示すコピー可能なコードスニペットを含むJupyterノートブックのコレクションを閲覧します。
  • プロンプトライブラリ:さまざまなタスクとユースケースのためにキュレーションされたプロンプトのセレクションからインスピレーションを得てください。