ガードレールを強化する
出力の一貫性を高める（JSONモード）
ガードレールを強化する
出力の一貫性を高める（JSONモード）
以下がClaudeの応答をより一貫性のあるものにする方法です：
希望する出力形式を指定する
JSON、XML、またはカスタムテンプレートを使用して、必要とする全ての出力フォーマット要素をClaudeが理解できるように、希望する出力形式を正確に定義します。
| 役割 | 内容 |
|---|---|
| User | あなたは顧客インサイトAIです。このフィードバックを分析し、以下のキーを持つJSON形式で出力してください：「sentiment」（positive/negative/neutral）、「key_issues」（リスト）、「action_items」（「team」と「task」を持つ辞書のリスト）。 「3年間の忠実なユーザーですが、最近のUIアップデートは災害です。基本的な機能を見つけるのが宝探しのようです。さらに、新しい「プレミアム」価格設定は法外です。これが早急に修正されない限り、乗り換えを検討しています。」 |
| Assistant | { “sentiment”: “negative”, “key_issues”: [ “最近のアップデートでのUI/UXの問題”, “基本機能を見つけにくい”, “価格設定が高いと感じる（新「プレミアム」層）” ], “action_items”: [ { “team”: “Product”, “task”: “ユーザビリティテストを実施し、結果に基づいてUIを改善” }, { “team”: “UX”, “task”: “機能発見ガイドまたはオンボーディングフローを作成” }, { “team”: “Marketing”, “task”: “価格戦略を見直し、価値提案を伝達” }, { “team”: “Customer Success”, “task”: “ユーザーに連絡し、解約防止のための譲歩を提案” } ] } |
Claudeの応答を事前に入力する
Assistantのターンを希望する形式で事前に入力します。このトリックによってClaudeのフレンドリーな前置きを回避し、構造を強制できます。
| 役割 | 内容 |
|---|---|
| User | あなたは洞察力のある営業インテリジェンスAIです。今日の売上レポートを生成してください。 レポートを以下のように構成してください： <report> <summary> <metric name=“total_revenue”>$0.00</metric> <metric name=“units_sold”>0</metric> <metric name=“avg_order_value”>$0.00</metric> </summary> <top_products> <product> <name>製品名</name> <revenue>$0.00</revenue> <units>0</units> </product> … </top_products> <regional_performance> <region> <name>地域名</name> <revenue>$0.00</revenue> <growth>0.0%</growth> </region> … </regional_performance> <action_items> <item>アクションアイテム</item> … </action_items> </report> |
| Assistant (prefill) | <report> <summary> <metric name= |
| Assistant | ”total_revenue”>$842,567.00</metric> <metric name=“units_sold”>15,238</metric> <metric name=“avg_order_value”>$55.29</metric> </summary> <top_products> <product> <name>AcmeGuard Pro</name> <revenue>$325,890.00</revenue> <units>3,621</units> </product> <product> <name>AcmeVault Enterprise</name> <revenue>$254,400.00</revenue> <units>1,272</units> </product> <product> <name>AcmeBoost XL</name> <revenue>$147,690.00</revenue> <units>4,923</units> </product> </top_products> <regional_performance> <region> <name>APAC</name> <revenue>$258,960.00</revenue> <growth>12.8%</growth> </region> <region> <name>EMEA</name> <revenue>$325,478.00</revenue> <growth>3.2%</growth> </region> <region> <name>Americas</name> <revenue>$258,129.00</revenue> <growth>-2.1%</growth> </region> </regional_performance> <action_items> <item>アメリカの売上減少を調査；地域営業チームミーティングをスケジュール。</item> <item>APACでの成長を活かすためCloudGuard Proの展開を加速。</item> <item>NetBoost XLの価格を見直し；取引量は多いが売上が低い。</item> </action_items> </report> |
例で制約を設ける
希望する出力の例を提供します。これは抽象的な指示よりもClaudeの理解を効果的に訓練します。
| 役割 | 内容 |
|---|---|
| User | 市場インテリジェンスAIとして、競合他社に関するデータを分析するのがあなたの任務です。以下が競合他社のデータです： <data> {{DATA}} </data> 以下の例の形式に従って出力してください： <competitor> <name>Rival Inc</name> <overview>50文字の要約。</overview> <swot> <strengths>- 箇条書き</strengths> <weaknesses>- 箇条書き</weaknesses> <opportunities>- 箇条書き</opportunities> <threats>- 箇条書き</threats> </swot> <strategy>30文字の戦略的対応。</strategy> </competitor> では、この形式を使用してAcmeGiantとAcmeDataCoを分析してください。 |
| Assistant | <competitor> <name>AcmeGiant</name> <overview>消費者向けおよび企業向け製品の広大なエコシステムを持つグローバルテクノロジーリーダー。革新性、強力なブランド、統合されたハードウェア、ソフトウェア、サービスを通じた深い顧客ロックインで知られる。</overview> <swot> <strengths> - 巨額のR&D予算が継続的な革新を促進 - 忠実な顧客基盤と強力なブランド認知度 - 相乗効果のある製品エコシステムが切り替えコストを増加 </strengths> <weaknesses> - 高価格が価格に敏感な顧客を遠ざける可能性 - 企業固有のカスタマイズニーズへの対応が遅い - 複数の市場でのプライバシー懸念と規制監視 </weaknesses> <opportunities> - AIとML機能への需要の増加 - 新興市場への展開 - 製品またはタレントギャップを埋めるための買収 </opportunities> <threats> - クラウドネイティブな競合他社の急速な台頭 - 独占禁止法訴訟と規制措置 - スタートアップや競合他社によるタレントの引き抜き </threats> </swot> <strategy>私たちの俊敏性とカスタマイズ性に焦点を当てる。マーケティングでTechGiantの企業対応の遅さとプライバシーの問題を標的にする。</strategy> </competitor> <competitor> <name>AcmeDataCo</name> <overview>データ分析と可視化の新星。フリーミアムモデルの直感的なセルフサービスBIツールを提供し、スタートアップと企業チームの両方に訴求。</overview> <swot> <strengths> - ユーザーフレンドリーなインターフェースで専門的なトレーニングの必要性を軽減 - フリーミアムモデルが参入障壁を下げ、バイラルな成長を促進 - データ駆動型意思決定の台頭と強力な製品市場フィット </strengths> <weaknesses> - 確立されたBIツールと比較して高度な分析が限定的 - 非常に大規模なデータセットでのスケーリングの問題 - サードパーティのクラウドインフラ（AWS）に依存 </weaknesses> <opportunities> - 予測分析とAI駆動のインサイトへの展開 - 補完的なテクノロジーベンダーとの戦略的提携の形成 - 業界固有のソリューション向けにカスタマイズ可能なダッシュボード </opportunities> <threats> - 市場飽和；セルフサービスBIへの新規参入が多数 - 企業向けBIの大手がよりユーザーフレンドリーなツールを開発中 - データプライバシー規制によるコンプライアンスの複雑化 </threats> </swot> <strategy>私たちの堅牢な企業向け機能とデータガバナンスを強調。DataCoのスケール制限に苦しむアカウントを標的にする。</strategy> </competitor> |
文脈の一貫性のために検索を使用する
一貫した文脈を必要とするタスク（チャットボット、ナレッジベースなど）では、検索を使用してClaudeの応答を固定された情報セットに基づかせます。
| 役割 | 内容 |
|---|---|
| User | あなたはナレッジベースデータを参照するITサポートAIです。以下があなたのナレッジベースのエントリーです： <kb> <entry> <id>1</id> <title>Active Directoryパスワードのリセット</title> <content>1. password.ourcompany.comにアクセス 2. ユーザー名を入力 3. 「パスワードを忘れた場合」をクリック 4. メールの指示に従う</content> </entry> <entry> <id>2</id> <title>VPNへの接続</title> <content>1. ソフトウェアセンターからGlobalProtectをインストール 2. GlobalProtectを開き、「vpn.ourcompany.com」を入力 3. ADクレデンシャルでログイン</content> </entry> </kb> ユーザーを支援する際は、常にナレッジベースを最初に確認してください。以下の形式で応答してください： <response> <kb_entry>使用したナレッジベースエントリー</kb_entry> <answer>あなたの応答</answer> </response> ナレッジベースの使用方法を適切に理解していることを確認するために、自分でテスト質問をいくつか作成し、ナレッジベースを使用して回答してください。 |
| Assistant | 理解しました。一貫した応答のためにナレッジベースを使用します。いくつかのシナリオでテストしてみましょう。 User: メールにログインできません。パスワードを忘れてしまったようです。 <response> <kb_entry>1: Active Directoryパスワードのリセット</entry> <answer>パスワードを忘れてメールにログインできない状況ですね。ご心配なく、よくある問題です。メールアクセスに使用するActive Directoryパスワードをリセットするには、以下の手順に従ってください： 1. password.ourcompany.comにアクセスしてください 2. ユーザー名（メールアドレスと同じ）を入力してください 3. 「パスワードを忘れた場合」リンクをクリックしてください 4. メールで指示が届きますので、それに従ってパスワードをリセットしてください リセット後、メールにログインできるようになるはずです。さらに支援が必要な場合はお知らせください。</answer> </response> User: 今日は在宅勤務です。社内リソースにアクセスするにはどうすればよいですか？ <response> <kb_entry>2: VPNへの接続</entry> <answer>良い質問ですね！在宅勤務中に社内リソースにアクセスするには、当社のVPN（仮想プライベートネットワーク）に接続する必要があります。セットアップ方法は以下の通りです： 1. まず、GlobalProtect VPNクライアントをインストールします。これは当社のソフトウェアセンターで見つけることができます。 2. インストール後、GlobalProtectアプリケーションを開きます。 3. サーバーフィールドに「vpn.ourcompany.com」と入力します。 4. Active Directory（AD）クレデンシャルでログインします - メールに使用するのと同じユーザー名とパスワードです。 接続後、オフィスにいるかのように全ての社内リソースに安全にアクセスできます。セットアップ中に問題が発生した場合はお知らせください。</answer> </response> |
複雑なタスクにはプロンプトをチェーンする
複雑なタスクを小さな一貫性のあるサブタスクに分解します。各サブタスクにClaudeの完全な注意を向けることで、スケールされたワークフロー全体での一貫性エラーを減らすことができます。
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