是非、以下の２つの無料コースとともに、ご活用ください。

• Claude Code 超入門（Claude Codeのインストールと体験）

• Claude Code のためのプログラミング開発環境（Python、Node、git、Githubなど）

どちらのコースも、マニュアル動画ではなく、「ゆっくり、じっくり、仕組みやイメージを学びながら」進むコースです。

※ macOS、Windowsを並行して説明

インストールするもの

• Claude Proプラン以上

• Claude Desktop App

• ターミナル（Windowsのみ。大抵はインストール済みのはず）

• シェル（Windowsのみ。PowerShell最新版）

• 基本コマンド（macOSは、xcode。Windowsは、Gitbash）

• パッケージマネジャー（macOSのみ）

• ソースコード管理アプリ、サービス（git、gh、Github）

• Claude Code CLI

• uv（Python）

• mise （Node）

• Zed

以下、手順だけを示します。macOS、Windowsそれぞれ説明します。

共通のこと

(1) Claude Proプラン以上

Claude Code を使うには、Claude の有料サブスクリプションが必要です。Claude Code CLI （ターミナルで使う）なら、API（従量課金）が可能ですが、非エンジニアにとっては、煩雑なので「Claude Proプラン以上（$20）」が必要です。

仕事に多用し始めると、「絶対に元を取れる」ので、おすすめです。

他にも、メール配信の設定などで活用しています。自分の時間という貴重な資源を確保できます。

(2) Claude Desktop App

Claudeチャット、Cowork、Code を「専用デスクトップアプリ」で使えるものです。実は、Claude Code CLI（ターミナル版）は、ほとんど使いません。このデスクトップアプリを多用します。

• ダウンロードはこちらから https://claude.com/ja/download

(3) Github アカウントの作成

Claude Codeを使う上で、git、githubは必須です。

Githubアカウントを持っていない方は、作成してください。ユーザー名は、公開されてずっと使うことになるので、「良い感じのニックネーム」を考えてください。メールアドレスは、ずっと使い続けるものを登録することをお勧めします。

• GithubのWebサイト

macOSの場合

(1) インストール

ターミナルを開きます。アプリケーション > ユーティリティーの中にあります。

ターミナルで以下のコマンドを順に実行します。

xcode-select --install

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> ~/.zprofile
eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"

brew install uv mise git gh --cask zed

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

最初の一行は、Xcodeの開発用ライブラリ、コマンドをインストールしています。さらに、続く三行のコマンドは、homebrew という便利ツール（アプリのインストールを楽にする）をインストール、設定しています。

そして、brew コマンドを使って、 uv (Python)、mise (Node)、git、gh、そして、Zedエディタをインストールしています。最後のコマンド(curlから始まる)は、Claude Code のターミナル版をインストールしています。

Windowsの場合

(1) インストール

Windows PowerShell か、コマンドプロンプトを「管理者権限」で開きます。その後、以下のコマンドを実行します。

winget install Microsoft.WindowsTerminal Microsoft.PowerShell Git.Git GitHub.cli ZedIndustries.Zed

外部のスクリプトを実行できるようにしてから、claudeをインストールします。

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser -ExecutionPolicy RemoteSigned

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

(2) 設定

パスなどを設定していきます。「ファイル（エクスプローラー）」を開き、メニュから「表示 > 表示 > 隠しファイル」をチェックし、見える状態にしておきます。

Git Bash の場所を Claude Code が理解できるように「環境変数」を設定します。

スタートから「env」と検索し、環境変数の編集を開きます。新規追加をクリックして、登録します。

変数名

CLAUDE_CODE_GIT_BASH_PATH

変数値（※ ファイルの参照ボタンを推して、探すのが確実です）

C:\Program Files\Git\bin\bash.exe

さらに「Path」と書かれた変数を選択し、「編集」を押します。

C:\Users\あなたの名前\.local\bin があるか確認します。なければ、新規をクリックし、参照をクリックじて、C:\Users\あなたの名前\.local\bin を選択して設定してください。

同様に、新規作成を実行し、C:\Users\あなたの名前\AppData\Local\mise\shims を追加します（すでにあれば、行う必要はありません）。

共通の設定仕上げ

ターミナルを開き直して、以下を順に実行します。

Claude を初めて起動すると、ログイン処理が行われます。Subscriptionを選んで、ログインを完了しましょう。

claude

（立ち上がったら）
/login

続いてGitの設定をします。あなたの名前、メールアドレスをGithubに登録したものを設定してください。

git config --global user.name “あなたの名前”
git config --global user.email “メールアドレス”

Githubにも接続します。接続先を聞かれるので、GitHub.com を選び、HTTPSを選びます。さらに質問にYesと答え、ブラウザログインを選んで、ログイン処理を実行します。

gh auth login

Zedエディタを起動します。起動したら、右上のSign up を選びます。Githubでログインして、Zedアカウントを作りましょう。

Nodeのグローバルインストールをします。どこでも、nodeコマンドが気軽に使えるようにします。

mise use --global node@lts

Claude に「環境」を覚えさせる

非エンジニアがプログラミングを学び、様々なものを作っていくときに、Claudeに相談することになります。例えば、Google Analytics と Claude を繋ぐために、ローカルMCPをインストール、設定をするとします。

このとき、どのように設定したら良いか？を質問したとき、適切な回答が得られるように、以下を「設定 > 一般 > Claudeへの指示」に追記します。

## 開発環境ルール（Python / Node）

- Python のバージョン管理・パッケージ管理は **uv** を使う
- Python パッケージは `uv add` / `uv run` などプロジェクト単位で管理する
- Node.js のバージョン管理は **mise** を使う
- node は、mise use --global node@lts でグローバルインストール済み
- 対象ユーザーは非エンジニアのため、ツールの説明は平易に、コマンドは最小限に

これにより、相談したときに、python venv などを使うコマンドではなく、uv を使う方法や、Nodeプロジェクトのセットアップの適切な方法を伝えてくれるようになります。

補足

上記のコマンドを実行する中で、エラーメッセージやうまくいかないことがあれば、そこまで行った作業とともに、エラーのメッセージなどをClaudeに相談することで、適切に状況分析し、解決策を示してくれます。

作業そのものは、10分から15分（ネット環境による）で終わります。

Google Analytics、Google Search Console、Google 広告など、ローカルMCPを立ち上げる必要がある場合、上記の開発環境構築が役立ちます。

是非、チャレンジしてください。

【2026年8月24日】

Claude Code超入門修了者向けの無料講座をリリース。

PythonとNode.jsの環境構築（uv、miseを使います）、Git、Githubのセットアップ、Zedの準備を行い、実際にPythonで計算機アプリを作りスタンドアロンアプリとして書き出すまでを、仕組みを理解しながらゆっくり学べます。

新しい無料講座「Claude Codeのための開発環境構築」を公開しましたので、お知らせします。

Claude Codeのためのプログラミング環境構築講座

☝️ 受講は、このボタンをクリック

この講座で、何ができるようになるか

この講座を最後まで進めると、Pythonで見栄えのする計算機アプリを作り、誰でも使えるスタンドアロンアプリとして書き出すところまで体験できます。

最後に「ワオ！」と思ってもらう構成ですが、そこに辿り着くまで、「ゆっくり、じっくり、仕組みを知りながら」

• ターミナルって何？

• シェルってなに？

• コマンドってなに？

• プログラミング言語ってなに？

を学びながら、実際に

• Pythonプログラミング言語をインストール

• Nodeプログラミング言語をインストール

• Git、Githubツールのインストールとセットアップ

• Zed（開発エディタ）のインストール

を行なっていきます。

そして最後に「Pythonで、アプリ作ってみよう！」を体験して頂きます。

アプリ構築体験は、衝撃です

ほとんどの作業は「Claudeデスクトップアプリ」で行います。

(1) 「どんな技術で作るか」をClaudeに相談する

pythonを使って、見栄えのする計算機（GUI）を作りたいです。
私の開発環境は、uv です。uvを使う前提にしてください。
まずは、どんな技術を使えば良いか、選ぶために、私に質問してください。
その回答を元に、あなたが技術を提案してください。
最終的に、スタンドアロンアプリにしたいです。

このような指示を与えると、Claudeがさらに質問をしてくれます。それに回答すると、しばらく考えて「技術選定」を提案してくれます。

(2) Claudeが提案・実装を進める

技術的に、どこまで作れるか、どこが難しそうか、どんな順番で作れば良いかを考えてくれます。その上で、いくつかの技術候補を検討し、提案してくれます。

良さそうだと思えば、「作って！」と依頼するだけです。

(3) Claudeがパソコンを操作してテストする衝撃

Claudeは、フォルダを作り、ファイルをセットアップし、開発環境を用意します（Python、uvをセットアップ）。さらに、そこからコードを書き、アプリを起動し、テストまでしてくれます。

本当に驚きです。この様子は、丸ごとオンラインコースで収録して、みていただけるようにしています。

(4) 配布できる形式

iconなどを設定していないので、「Pythonアプリアイコン」になっていますが、他者に配布して使ってもらうことができるアプリが完成します。

今回は、デモンストレーションなので、「計算機」を作りました。

しかし、このデモが示すのは、もっと大きな可能性です。例えば、「あなたの仕事専用の「シンプルなツール」」を作って、社内で共有することも可能なはずです。

何を学ぶか

• Python と Node.js（JavaScript） という、業務効率化やWeb関連に欠かせない2つのプログラミング言語の環境構築

• 現役のエンジニアが実際に使っている「ランタイム管理ツール」（uv・mise）のインストールと使い方

• git・GitHub との連携設定

• エディタ「Zed」のセットアップ

特に、uv・miseといったランタイム管理ツールを使う環境は、Claude Codeで何かを作るときのトラブルを避けるだけでなく、Google Analytics・Google Search Console・Google広告といった外部サービスとClaudeを連携させる際にも、そのまま役立つ土台になります。

進め方について

この講座も、Claude Code超入門コースと同じ方針で作っています。

手順をただなぞるのではなく、「仕組みを理解しながら、ゆっくり、じっくり」進めていきます。

遠回りに見えるかもしれませんが、これが結果的に一番の近道だと考えています。

対象となる方

この講座は、Claude Code超入門コースを修了された方向けの内容になっています。Claude Code、およびClaudeデスクトップアプリのインストールが完了していることを前提として進めます。

「Claude Code 超入門」 まだ受講されていない方は、こちらが今回の講座の前提となる入口のコースです（※ 無料です）

また、Claudeの有料版をお使いであることも前提としています。

まだ超入門コースを受講されていない方は、下記からぜひご覧ください。

講座はこちらから

Claude Codeのためのプログラミング環境構築講座

次回以降、この環境を整えることでどんなことが実現できるのか（Google Analyticsとの連携例など）についても、あらためてご紹介していく予定です。

あわせてこちらもどうぞ

Claude Code 超入門 まだ受講されていない方は、こちらが今回の講座の前提となる入口のコースです。

チャット能力を高めよう Claude Codeに限らず、AIとの対話力そのものを鍛えたい方向けの講座です。

追伸：

Claudeマスター講座を受講している方は、是非、Claude Code 超入門と、この「開発環境構築」も受講してください。マスター講座では、Claude Code に関する内容も触れていきます。

プログラミングではなく、日常業務で、どう活用しているか？をお見せします。また、自分専用の「コネクタ」を作成する事例も紹介しますので、お楽しみに！

【注意 2026年8月18日】Unsplash コネクタは、すごく使いづらいです！

現在のところ、使用制限が厳しいようです。すぐにアクセスできなくなります。また、画像を検索した後、すぐにダウンロードして使うなどの自動化は、現状では難しいです。

主に、Claude Codeで利用する（その場合は、APIを使った方がいい）のがおすすめです。

Unsplashという画像サービスは、ご存知でしょうか？

プロのカメラマンやクリエイターが撮影した高品質な写真を、無料で使えるライブラリとして公開しているサービスです。ブログのアイキャッチ画像やスライドの画像、Webページのビジュアルなど、様々な場面で活用されています。

先日、UnsplashをClaudeから使えるようにするコネクタが、公式に追加されました。

コネクタが登場する前から、私は自分でUnsplash用の連携を作って試していました。ただ、やはり公式が用意してくれたものは安定感がありますし、設定もシンプルです。

この記事では、この公式Unsplashコネクタの使い方を紹介します。

Unsplashコネクタでできること

Unsplashコネクタを使うと、Claudeとの会話の中で「こんなイメージの画像を探して」と伝えるだけで、Claudeがキーワードを組み立てて検索し、候補を見せてくれるようになります。

なお、コネクタを接続した状態で「全てのツールを許可」しておいて、どんなことができるか？を質問すると、一通り答えてくれます。

unsplashコネクタは、どんなことができますか？また、どのように使うと良いですか？
私のメモリ、仕事の内容に沿って、アイデアを複数示してください。

さらに、Claude Desktop Appを使っている場合は、検索して気に入った画像をパソコンに保存することも可能です。つまり「探す」と「使う」が一つの会話の中でつながります。

この記事では、ダウンロードをスムーズにするための、ちょっとした設定も、あわせて紹介します。

準備

Unsplashコネクタを使うための準備は、大きく2つです。

1. unsplash.com でアカウントを作成しておく

2. Claudeの「カスタマイズ」から、Unsplashコネクタを接続する

接続の手順は次の通りです。

• 「カスタマイズ」→「コネクタ」→「追加」→「コネクタを参照」と進む

• 検索欄で「Unsplash」と入力する

• 見つかったUnsplashコネクタを接続する

（あるいは、 https://claude.ai/directory/unsplashから）

接続が完了したら、もう一度「カスタマイズ」→「コネクタ」からUnsplashの設定画面を開き、権限をすべて許可しておきましょう。

ここで許可をしておかないと、検索はできても画像を保存する操作でつまずくことがあります。

保存先の準備

画像をスムーズに保存するために、あらかじめ保存先のパスをClaudeに伝えておくと快適です。

macOSの場合、Finderでフォルダを選んだ状態で option + cmd + c を押すと、そのフォルダのパスをコピーできます。これをClaudeに伝えておけば、以後は「ここに保存して」と言うだけで済みます。

保存先は、ダウンロードフォルダにしておくのがおすすめです。理由はシンプルで、「とにかくダウンロードしたものは、まずここに集める」というルールにしておくと、探し物が減るからです。そこから必要なファイルだけを、目的の場所へ移動するという仕事のやり方にしておくと、全体が整理しやすくなります。

Claudeの「設定 > 一般」を開き、Claudeへの指示に以下のように設定をしておくと、ダウンロードフォルダの位置を教えることができます。また、Chatの場合、保存をするように動作をさせられます。

Claude Desktop App でチャットをを利用している際に、ファイルを保存するタスクが発生した場合、 `/Users/takahiro/Downloads` に保存してください。

さらに、そのダウンロードフォルダをDockに追加しておくと、保存した画像へすぐアクセスできて便利です。

実際の使い方

使い方はシンプルです。

まず、Claudeに画像を探してもらいます。このとき、「何のために使う画像か」「どんな場面で使うか」「どんな雰囲気にしたいか」といったイメージも一緒に伝えると、より意図に近い候補が出てきやすくなります。

候補が出てきたら、その中からどれを保存してほしいかを伝えます。「〇枚目を保存して」と依頼したり、「(マウスオーバーして表示される写真の名前）を保存して」というように、画像を特定できる伝え方をするとスムーズです。

Unsplashコネクタは、画像を探して保存するだけでなく、Webページ作成の素材集めや、資料に厚みを持たせるためのビジュアル探しなど、色々な場面で応用できそうです。会話の流れの中で画像を差し込めるようになると、作業の切り替えが減り、制作のリズムを保ちやすくなります。

注意点

Unsplash APIにはレート制限(Rate limit)があります。短時間に検索や保存を繰り返すと、一時的に使えなくなることがあります。

その場合は、少し時間を置いてから再開するのが基本の対処法です。

もし、もっと自由度高く使いたい場合は、Unsplashが提供しているAPIの仕組みを直接使うという選択肢もあります。こちらは設定にやや専門的な知識が必要になりますが、用途に応じて検討してみるのも一つの手です。

なお、Webinar中にエラーが頻発し、その時に解決をしている動画を見てもらうと、非常に参考になります。是非、どうぞ。

• 【Webinar録画】Claudeに渡すコンテキストを、今日から作り始めよう

Claude の動作の仕組み

Claudeは、デスクトップアプリでも、ブラウザアプリでも、同じ仕組みで動いています。私たちが使っているチャット画面は「フロントエンド」と呼ばれ、ただ、操作を受け付け、それをClaude AIサーバーに送っているだけです。アプリ内で、考えたりはしていません。

そして、アプリ（ブラウザ版も含め）は、Claude AI サーバーからの返答を順次表示しているに過ぎません（多少、装飾を実行したりしています）。

ここで重要なことは、Web版でも「いわゆるWebサイトとは違う」ということです。

Webサイトのサーバーがエラーしてダウンしている場合、Webサイトは見れません。ところが、ClaudeのWebアプリと、Claude AIサーバー（Claudeの心臓部、考えて思考するLLMのことを指しています）は、別の存在です。

Web版の場合、Claude Web版のプログラムは、ブラウザ（Google Chrome、Safariなど）で独立して動作します。このプログラムの配布は、別のサーバーから送られてきます。

結果として、「目の前の画面は動いている、表示されているのに、Claudeからエラーが起こる」ということが発生します。

この場合は、Claude AI サーバーがダウンしている、調子が悪いことが考えられます。あるいは、通信途中での問題です。

このように、仕組みを少しだけ理解しておくだけで、エラーの原因かもしれないものを推測することができます。

では、以下、代表的なエラー原因、仕組み、対応方法案を紹介します。

(1) エラーしたら、とりあえず status を見る

現在、Claudeが新しい機能や、新しいモデル(AIのバージョン)をリリースすると、
たくさんの人が試そう！とアクセスが殺到することが多いです。その結果、新機能リリースに合わせて、サーバー（関連する処理、通信）が混雑してエラーを引き起こすことが多々あります。

電子決済や、Amazon、Google検索などで、このような頻繁なエラーは体験しません。オフィスアプリでも、ほとんど体験することはありません。

しかし、AI系は、意外にも頻繁にサーバー側に問題が起こることがあります。そんな時は、Claude Status ページを確認します。

https://status.claude.com/ ← 運用状況を確認できます

例えば、2026年7月30日は、4時間6分の長時間にわたって Opus4.8 (旧バージョン)がエラーして使えない状態でした。とはいえ、１つ前なので影響を受けている人は、意外に少なかったかもしれません。

同様に、ちょこちょこエラーを引き起こして、動作が不安定になっていることはあります。

もし、エラーが起こっている時間帯なら、「Claude AIサーバー」の問題なので、どうやっても解決しません。しばらく待つか、エラーが起こっていないモデルに切り替えるなどする必要があります。

まとめると

• まず、Statusページを見る

• エラー中なら、エラーしていないモデルを選んで使う

• あるいは、他の仕事をして待つ

(2) 「Claudeに接続できませんでした」

次のようなエラーが出ることがあります。

Claudeに接続できませんでした。ネットワーク接続を確認して、もう一度お試しください

statusページを見ても、特にエラーが報告されているわけでもない場合、それ以外を疑う必要が出きます。具体的には、通信品質に問題があるか、操作画面のプログラムエラーなどです。

例えば、スターバックスなど、フリーWiFi環境で利用している場合、時々、WiFi接続認証をリフレッシュする必要があります。知らない間に、接続が遮断されているかもしれません。

このようなエラーが出た場合は、信頼できるWebサイト（Google、Amazonなど）を開いて、インターネットが接続できているかチェックすると良いです。

もし、接続できない、接続が遅い場合は、通信に問題がある可能性があります。

もし、問題がなさそうなら、「Claudeアプリ（デスクトップ版 & ウェブ版）」と「Claude AIサーバー」の間だけの問題かもしれません。

その場合は、Claudeアプリを再起動することです。ブラウザを閉じて、開き直す。デスクトップを閉じて開き直す。デスクトップ・アプリを閉じたくない場合（Claude Codeや、Coworkを裏で動かしている）は、新規チャットを開いて、先のチャットを開き直すなどすると、直るときがあります。

それでも、なんだかおかしいときがあります。

そんな時は、チャットを削除し、新しくやり直すことです。ただし、Claude AI サーバーにあなたの指示が残っているとエラーするので、一呼吸（例えば、3分おくなど）してから、アクセスすると良いです。

Claude AIサーバーでは、ユーザー一人あたり、並列で受け付けるリクエスト数に制限を設けていると思います。Webサイトを連打すると表示しないみたいなイメージを持ってもらうと良いです。

慌てず、少し時間をおいて、アクセスすると直ります。

(3) できる限り、アップデートしよう

Web版のClaudeは、新しく会話を始めるなどの動作の中で、最新の状態になりやすいです。ところが、デスクトップ版は、すぐにアップデートされない時もあります。

会話するためのアプリ側のエラーを直すためには、アップデートが欠かせません。Claudeのアップデート案内が出たら、できる限り、アップデートを行いましょう。

それだけでも、エラーを大幅に減らすことができます。

是非、参考にしてください。

追伸： 当てにならない稼働率

自分が使っている時にエラーすると「くっそー、なんだよ！」と思うかもしれません。しかし、90日間で見ると 99.41% の稼働率です。この数字を見ると、かなりしっかり動作しているようにも見えます。

しかし、平均と問題は別です。

0.6%のエラーが「仕事時間に、毎回重なっていたら」すごく不便ですよね。

また、製造業の世界で知られる「シックスシグマ」という品質基準で考えると、99.41%の稼働率は良いとはいえません。シックスシグマとは、100万件あたり3.4件の欠損以下に抑えることを指します。

これを単純に稼働率に置き換えてみると 99.99966% です。これを一年に換算すると、約1.8分だけのダウンとなります。これは、相当のレベルです。

365日 x 24時間 x 60分 x (3.4 / 100万) = 約1.8分

これを Claudeの稼働率で計算してみると、以下の通りです。

30日 x 24時間 x ( 1 - 0.9941 ) = 4時間15分

月に4時間も停止していることになります。普段、私たちが触れているサービスは、驚異の稼働率であることが、よくわかりますよね。電車などのことを考えると、本当に頭が下がるとともに、感謝しかない！

また、広告も積極的に活用されていて、Google広告、Meta広告も使っている状態でした。

これら全ては、「Claudeとコネクタ（MCP）」で繋げて、データを取得し解析を依頼することができます。

ショップのデータ、アクセス解析、広告、Google検索の結果などを総合して「何が重要か？」「何が機能していないか？」「予想外にうまくいっていること」などを発見し、次どうするか？を提案してもらえます。

Claudeを活用すれば、社内にマーケターがいなくても、社外の高いコンサルタントを雇わなくても、優れた分析をして、運営のヒントをもらえる可能性があります。

この記事では、「繋げる手順」を説明します。

全体像

Shopify と Meta は、簡単に接続することができます。しかし、Googleのサービスは、一筋縄では行きません。プログラミング環境を用意して、開発者向けの作業を行う必要があります。

この記事では、まずは、簡単なShopify、Metaの接続を説明し、その後、Google系のためのガイドを示します。

Shopify を繋ごう

以下の通りです。すぐできます。

1. Claude を開く（デスクトップでも、Web版でもOK）

2. カスタマイズをクリック

3. コネクタをクリック

4. 上部の「追加」をクリックし、参照をクリック

5. 検索画面でShopifyと検索

6. 追加作業（Shopifyにログインするなど）

Metaに接続しよう

MetaのMCPは、公式ディレクトリには載っていませんが、自分で簡単に設定できます。

1. カスタマイズをクリック

2. コネクタをクリック

3. 追加から「カスタムコネクタ」を選択

4. 「名前」をMeta広告に設定し、「リモートMCPサーバーURL」を以下に設定

https://mcp.facebook.com/ads

5. 追加を行う

6. 「連携」ボタンを押して、ログイン

Google系は、少しだけ難しいです

いよいよ、Google系を進めていきましょう。次のように進めます。

1. プログラミング言語（Python、Node）をインストール

2. Googleに接続するための設定を行う

3. MCPサーバーを起動する設定を行う

この全てが、難しく感じさせる可能性があるのですが、手順通り進めていただければ、大体は解決するはずです。

プログラミング環境を作る

【重要】Githubアカウントを作成する

Githubとは、git という便利なソースコード管理、配布の仕組みを提供してくれるサービスです。作業を進める前に、Githubアカウントを持っていない方は、作成してください。

• Githubアカウントを作成

登録するメールアドレスは「半永続的に使う個人のもの」をお勧めします。もちろん、会社の指示があれば、それに従ってください。この後、プログラミング環境を作る中で、git の設定をするシーンがあります。ここで入力するメールアドレスは、githubで設定したものを使うようにしてください。

macOS 向け

次のような指示をClaudeに行ってください。

非エンジニア(私)を対象に、Python、Node を使えるようにするガイドをしてください。
最終目標は、Googleが提供するローカルMCP（Google Analytics、Google Search Console、Google 広告）を使うことです。ローカルMCPのインストールは、別の会話で依頼しますので、今回は含めなくて良いです。

以下、要件です。

- macOS 26 (Apple Silicon)
- homebrew を積極的に使う
- git, gh をインストールし、githubと接続
- Pythonは、uv を使う
- Nodeは、mise を使う
- Nodeは、最新lts版をグローバルインストールする
- zed をインストールする

まず、全体像を示してください。対話型で、１つ１つインストール、設定、確認を行うように進めてください。

このような指示をすると、わかりやすく全体像を示した上で、１つ１つインストールするように対話を進めてください。

進める中で、エラーが出た時は、エラーだけでなく、直前のコマンドなども「まとめて」貼り付けた上で、質問すると適切な回答が返ってきます。

なお、上記の指示は「これがベストプラクティス」というものを事前に調査し（私の環境でもあります）、作成しています。

Windows向け

Windows向けの指示は、以下の通りです。ガイドに従って進めてください。

非エンジニア(私)を対象に、Python、Node を使えるようにするガイドをしてください。
最終目標は、Googleが提供するローカルMCP（Google Analytics、Google Search Console、Google 広告）を使うことです。ローカルMCPのインストールは、別の会話で依頼しますので、今回は含めなくて良いです。

以下、要件です。

- Windows 11
- winget を積極的に使う
- Windows Terminal を使う
- 最新版 PowerShell を使う(Windows Terminalで、ZedでもPowerShell最新版をデフォルトにしたい)
- スクリプトのポリシー設定を行う
- git, gh をインストールし、githubと接続
- Pythonは、uv を使う
- Nodeは、mise を使う
- Nodeは、最新lts版をグローバルインストールする
- zed をインストールする

まず、全体像を示してください。対話型で、１つ１つインストール、設定、確認を行うように進めてください。

Claudeに「あなたの開発環境」を覚えさせる

無事、インストールが終わったら、今後のために「あなたの開発環境（パソコンの状態）」をClaudeに教えておきましょう。

設定を開き、一般タブを開きます。

Claudeへの指示に、以下のように追記します。

macOSの場合

## 開発環境について

- macOS (Apple Silicon) を使っています
- homebrew を使って uv、mise をインストール
- Python は、必ず uv を使う（homebrew で、pythonはインストールしない）
- Python パッケージは `uv add` / `uv run` などプロジェクト単位で管理する
- Nodeは、最新版ltsをmiseでグローバルインストール済み
- 対象ユーザーは非エンジニアのため、ツールの説明は平易に、コマンドは最小限に

Windowsの場合

## 開発環境について

- Windows 11を使っています
- winget を使って、uv、mise、windows terminal、powershell最新版をインストール
- powershell最新版をデフォルトに設定
- Windows Terminalを使う前提
- Python は、必ず uv を使う（homebrew で、pythonはインストールしない）
- Python パッケージは `uv add` / `uv run` などプロジェクト単位で管理する
- Nodeは、最新版ltsをmiseでグローバルインストール済み
- 対象ユーザーは非エンジニアのため、ツールの説明は平易に、コマンドは最小限に

このような指示を入れておくと、今後、さまざまなことを尋ねたときに、スムーズにほしい回答が得られるようになります。

かなり重要なので、必ず設定してください。

Google系のMCPをセットしよう

上記の指示がセットできている状態で、次のように指示をしましょう。

難しく感じさせるところと、解決方法

Google関連のMCPサーバーは、自分のパソコンで起動し、Claude Desktop Appから接続します。さらに、Claude Desktopの「開発者向け」機能を使うことになり、若干、設定が難しく感じます。

まず、Googleのサービスと通信するために、Google Cloud Platform でアカウントを作ります。この時は、可能であれば「Google Analytics、Google Search Console、Google広告」で使っているアカウントで作ってください。どうしても、別アカウントにした場合は、そのことをClaudeに相談してください（権限設定を教えてくれます）。

次に、Google Cloud Platformの操作が、すごく複雑に感じます。膨大な種類のサービスと、さまざまなセキュリティ設定、ルールがあり、それらを知らない私たちからすると、？？？がいくつも出ます。もちろん、GoogleのUI・UXの設計の下手さが随所に出ていますが、それだけでなく、知識不足もあって、不安を感じます。

これらも、Claudeに尋ねたら回答をくれますが、際限なく不明な点が現れるので「やり方だけ」を聞いて、実行すると良いです。

最後に、Claude Desktop に対して設定するところは、開発者向けの設定ファイルを編集します。

設定ファイルの書き込みは、不安を覚えると思います。その際は、Claudeに、設定ファイル全文を渡して、チェックしてもらったり、全文を渡した上で「丸ごと貼り付けられるように書いて」とお願いをしてください。

設定方法

以下のような指示をして進めてください。

Claude Desktop に以下の3つのMCPサーバーを設定したいです。

1. Google Analytics 4 → 公式リポジトリ（googleanalytics/google-analytics-mcp）を優先
2. Google Search Console → コミュニティ製の中から、直近6ヶ月以内に更新があり、
   メンテナンスが継続しているものを選定理由つきで提案してほしい
3. Google Ads → 読み取り専用（レポート取得のみ）で使いたい。書き込み系ツールは
   極力含まれない、または無効化できるものを希望

認証はサービスアカウントJSON方式で統一したいです（OAuthのリフレッシュトークン管理は避けたい）。

以下を順番に教えてください：
- 各サービスごとのGCP側の事前準備手順（プロジェクト作成、API有効化、権限付与）
- claude_desktop_config.json に追記する内容（鍵のパスやIDはプレースホルダーで）
- 設定後の動作確認方法（Claude Desktop上でどう聞けば疎通確認できるか）

なお、Google Search Console は、Google公式はありません。 ahonn/mcp-server-gsc が一番有名（海外でも）なので、こちらを使うことになります。

また、Google Ads は、実はキャンペーンの操作も可能です。慣れてきたら、将来的に、キャンペーンの設定なども、Claude経由でできるようになります。

相談方法

Googleのサービスに関しては、設定がかなり面倒ですが、設定し終われば使うだけです。使い方は、簡単です。

シンプルにClaudeに質問するだけです。例えば、以下のようにします（ご自身で、書き換えてください）。

（あなたのショップ名）について、コンテンツ戦略の相談をしたいです。

- 私は、専門家ではないので、どのデータを、どう解釈し、どう考えれば良いかわかりません
- Shopify、Meta広告、Google Analytics、Google Search Console、Google Ads にコネクタで接続済みです
- まずは、全体像を知りたい（何が有効に働いているかも不明なので）

必要な情報があれば、私に質問してください。

上記のプロンプトを修正すれば、簡単かつ、様々なことを質問することができるはずです。

批判的思考で対話しよう

Claude の賢さと、様々なアクセス解析データ、売上データなどを接続することで「総合的に分析、判断」をしてもらえます。

実際にやってみると「笑ってしまうぐらい」いい感じで分析してくれます。しかし、その回答が「絶対に正しい」ということはありません。アドバイス通りにやれば、絶対に売り上げが上がるわけではありません。

AIは万能ではありませんし、そもそも「ビジネスにおける正解」は、誰もわからないです。AIに尋ねて、絶対に売れる商品が作れているなら、今までも、専門家が「ヒットを連発」しているはずです。

そこで、Claudeの回答も「あくまでも仮説」と考えて、最終的には、あなたが判断することが大事です。また、小さくテストして、確かめることも大切です。

とはいえ、Claudeと深い議論をして、よりデータを細かく、正確に捉えて考えさせるために、「批判的思考による対話」をすることが大切です。

これは、4D Framework でも、「すごく重要なのに、ほとんど誰もしていない」行動の１つです。

やり方は、簡単です。

Claudeの回答に対して「根拠は？」「本当に？」「私は、・・・と思うけど、これは妥当？それとも間違っている？」などを行います。

人間の専門家には、行いづらい質問かもしれませんが、相手はClaude（AI）なので、積極的にやっていきましょう！

追伸

上記の相談者さんの具体的な事例を、近々シェアできると思います。お楽しみに！

そもそもコンテキストとは何か

AIは、事前に大量の文章（コーパスと呼ばれます）を学習した内容をもとに答えています。つまり、使っているあなた自身の情報は何も持っていません。

それでも、適当に頼めば適当に答えてくれます。これが生成AIの強みであり、同時に弱みでもあります。

たとえば、私がコーヒーショップを営んでいて、シングルオリジンという少し高価格帯のコーヒーにフォーカスして提供しているとします。AIはそんなことは一切知りません。それなのに「ちょっと高い豆の、どこどこさんのゲイシャ何々を販売したいので、販売のニュースレターを書いてください」と頼めば、それなりにいい感じの文章が返ってきます。

すごいと思うかもしれませんが、実際にはよくあるタスクをこなしているだけです。そこに私自身の細かいこだわりや情熱は何も入っていません。なんとなく出来上がったものをそのまま使ってしまい、あとで中身に間違いが見つかる、ということが起こります。

そこでコンテキストです。コンテキストとは、

• AIが知らない情報であり、

• かつAIが特定の仕事を成し遂げるうえで必要とする情報

その全部を指す言葉だと思ってください。目的も前提条件も、セールスレターであれば商品情報も、すべてコンテキストに含まれます。しっかりと情報を与えることで、自分が思っているような良い結果が出てくるようになります。

コンテキストは文章だけではない

厳密には、コンテキストに含まれるのは文章だけではありません。AIが使える道具のセットも含まれます。

たとえば私が「オンラインショップの売上を上げたいのですが、一般的に有効な手立てはありますか」と聞いたとします。このとき、Shopifyコネクタ（Shopifyはオンラインショップの有名なサービスです）をつないでおくと、Claudeはそれを自動的に読み込んでいて、「亀田さんはShopifyを使っていますよね。Shopifyではこういうことができるので、この辺を使うと売上に貢献するかもしれません」といった答え方をしてくれます。

使える道具そのものが、実はコンテキストになっているわけです。

ただし、この記事で扱うメインは文章のほうです。

最初に作るのは「自分自身の説明書」

まず1個、一緒に作ってほしいのがあなた自身の説明書、つまりプロフィールです。

「Claudeにはメモリー機能があるのでは？」と思われるかもしれません。たしかにClaudeは、設定 → 機能 → メモリー管理から確認できるとおり、会話の中で「この人はこういう人だ」という情報を自動的に記録しています。ある程度は理解してくれています。

しかし、細かいところはわかっていません。伝えていないことがたくさんあり、その伝えていない部分こそが重要になってきます。だからこそ、AIに伝えるべきプロフィールを自分で用意しておくことが、とても大事なのです。

なぜ最初は自分で書くべきなのか

やりがちなのは、Claudeと相談しながら作るという方法です。これはこれでやってもいいのですが、最初はできるだけ自分で書いてください。

理由は単純で、AIに作らせると、だいたい長くなるからです。多く書きすぎるのです。

一方で、コンテキストは必要十分で、できるだけ短いほうがいい。これはプログラミングでClaudeを使っている多くの人が実践してわかっていることで、短いほうが性能を引き出せます。

簡潔に作るには、まず自分で作るのが一番です。そして自分で作った経験があると、AIが作ったものを適切に修正できるようにもなります。

私自身の感覚としても、長いコンテキストをたくさん作って活用しようとすると、あまり良い結果は出ません。プログラミングの世界では当たり前のことですが、いわゆる考える作業、ナレッジワークにおいても同じです。できる限りシンプルなコンテキストを作り、それを彫り込んでいくほうがうまくいきます。大量のファイルに分かれてぐちゃぐちゃになっているものを全自動でClaudeに読み込ませる、といったやり方はあまりうまくいかないと考えています。

なお、そういう使い方をするとトークンをあっという間に使い切ってしまうので、その点も気をつけてください。

どこに置くか：ローカルフォルダか、アプリか

保存場所は、正直どこでも構いません。好みに合わせて選んでください。以下はいくつかの選択肢です。

私が一番おすすめしていたのはGitHubに置く方法でした。GitHubに置くと一覧が見えて、クリックしてすぐ追加できたからです。ところが、バグなのか仕様変更なのか、現在はうまく使えなくなってしまいました。要望としてClaude側には出していますが、いまのところ推奨しづらい状況です。

そこで現在の選択肢は、次の2つです。

• ローカルフォルダ（自分のパソコンの中）に作る

• 普段使っているメモアプリの中に作る

アプリの中に作る場合は、できればコネクタに対応しているアプリを選んでください。コネクタで自分がよく使っているアプリを検索してみるとわかります。Notionは対応していますし、私が使っているCraftも使えます。ほかにDraftsのような有名なメモアプリもあります。

コネクタ対応をすすめる理由は、「Craftアプリの中の私のプロフィールを読み込んで相談に乗ってください」と言えるようになるからです。ファイルを探して添付する手間がなくなります。

エディタの選び方

ローカルフォルダでやる場合は、マークダウンエディタが1つ必要になります。好きなものを選んでインストールしておいてください。

いま一番ホットで有名なのはObsidianです。ただ、私自身はObsidianがあまり好きではなく、使っていません。メモアプリはCraftを使っています。Craftはビジュアルが見やすく、色をつけたりできますし、Excalidrawで図も描けます。この図が描ける点がかなり気に入っています。

図を描くこと自体はObsidianでもできますが、プラグインを入れる必要があり、Excalidrawファイルの保存先や保存ファイル名など、いろいろ事前にセットアップしなければいけません。私は初期設定が大嫌いなので、そのまま使えるアプリのほうが好きなのです。

Obsidian以外では、最近調べて良さそうだと思ったのがZettlrです。これも大変シンプルなマークダウンエディタで、Obsidianと同じようにワークスペースという形でフォルダを開き、ファイルを作成して書いていくことができます。

要するに、エディタは好きなものを使ってください。Obsidianはセットアップがややこしいと感じる人は、無理に使わないのが一番です。

Obsidian × Claude Code の流行について

Obsidianにいろいろなナレッジを貯めていって、それをClaude Codeでまとめて読み込んで自動化する——というやり方が、新しいもの好きの人たちの間で最近すごく流行っています。

これがどれくらい機能するかは、正直まだわかりません。見解が分かれているところでもあります。ですので、よほどの物好きでない限り、Obsidian × Claude Code というノウハウには手を出さないほうがいいというのが私個人の意見です。こういうものをぐちゃぐちゃ触るのが大好きな方なら、もちろん止めはしません。

フォルダの作り方：階層を作らない

Obsidianなどで新規フォルダを作り、名前をつけます。「コンテキスト」でも「claude-input」でも、自分の好きな名前で構いません。「いつもClaudeに入れるものはこれ」と決められる名前にしておくとよいでしょう。

このとき大事なのが、階層を作らないことです。いろいろ試してきて思ったのですが、いちいちきれいに整理する必要はありません。パッと選べるほうが楽なので、階層は作らずにいきましょう。

もう一つ、Macの方に強くおすすめしたいのが、そのフォルダをFinderの「よく使う項目」に登録しておくことです。エディタから「Finderで開く」でフォルダの場所を確認し、そのフォルダをサイドバーの「よく使う項目」にドラッグしておきます。

こうしておくと、Claudeでファイルを添付したいときに、ファイル選択 → クリック → 選ぶ → 開く、という流れですぐに取り出せます。よく使うものなので、パソコン環境を整理して、パッと開けるようにしておくと快適です。（Windowsの方は同等の機能に読み替えてください。）

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売り込み色が強いときの直し方

• 「なんとなくパッとしない」ではなく、どこが具体的に良くないかを指摘する

• 該当箇所をコピペして「これが売り込み色が強い」と具体例を示す

• 修正案は短いサンプルで複数見せてもらう。長文になったら停止ボタンでOK

AIの振る舞いを観察して理解する（識別）

• 頼み方を変えて、AIがどう動くかをその都度確認・理解していく

• モデル（ソネット／オーパス）やバージョンによって動作の傾向が変わる

• 最近のモデルは細かく指示しすぎない方が良い結果になることもある

言葉選びに注意する（記述）

• 「ターゲット」「ゴール」など曖昧な言葉は誤解を生みやすい

• 「ターゲット顧客」「見込み客」のように具体的な言葉に言い換える

フレームワークはAIの理解を確認してから使う

• 「パソナの法則で書いて」と頼む前に、AIがそれをどう理解しているか聞いてみる

• マイナーなフレームワークはハルシネーションのリスクがある

• 実演では「新パソナ」の存在が判明し、精度が上がった

• 尖った内容より、顧客に必要な情報を漏れなく伝えることが重要

依頼の仕方①：ごめんねメソッド

1. やってほしいことを書く

2. 関係しそうな情報を思いつく限り書き並べる（音声入力でも可）

3. 「質問があればしてください」と一言添える

4. 「ありがとう」「ごめんね、ここは違う」とフィードバックしながら仕上げる

依頼の仕方②：4つのポイントで書く

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そんなふうに感じたことはありませんか。実はその原因の多くは、Claudeがあなたのことを何も知らないまま答えているからです。

たとえば「あなたのプロフィール」をきちんとまとめておくだけで、仕事の相談も、文章のアドバイスも、驚くほど的確な返答が返ってくるようになります。

会社のプロフィールや商品、お客様についてもまとめておき、それをClaudeに読み込ませたうえで使うと、「そうそう、こういうのが欲しかったんだ！」という瞬間が増えていきます。

今回のWebinarでは、この「コンテキスト」を、実際に手を動かしながら一緒に作ってみます。

気軽に参加してください

このWebinarは、気軽に参加していただけるように設計しています。

• Webinar形式なので、ビデオオフ・音声オフで参加できます

• 参加している人が誰かは、他の参加者にはわかりません。プライバシーはしっかり守られます

• ランチを食べながら、散歩をしながら、お風呂に入りながらでも大丈夫

• 途中参加・途中退出、まったく問題ありません。誰にも迷惑はかかりません

• 質問はコメント欄から気軽にどうぞ

• ゆるい強制力の中で、まずは手を動かしてみる。それだけで十分です

完成させることが目的ではありません。

少しでも取り組んでみることで弾みがつき、そこから学びが広がっていきます。一人で黙々と進めるのではなく、「一緒にやってみる」という体験そのものが、学び始めのきっかけを作ります。

当日、一緒にやること

1時間、以下の流れで一緒に手を動かしていきます。

1. 全体像 ― コンテキストとは何か？今日やることの確認

2. 専用フォルダを作る

3. シンプルに書く

4. context-builder で作る

難しい前提知識は不要です。今日はじめてClaudeに触れる方でも、この1時間で「自分のコンテキスト」の土台を作れるところまで進められるように設計しています。

参加details

• 日時 : 8月4日(火) 12:00 - 13:00

• 参加費：無料

• 形式：Zoom Webinar

• お申し込み：こちらから登録

※ 録画は後日公開(メンバー限定)します

Claudeとのやりとりを、もう一段階良くしたい方は、ぜひこの機会に一緒に手を動かしてみましょう。

事前に準備して欲しいこと（できれば）

Markdown書式に対応したテキストエディターをご用意ください。どんなものでもOKです。無料でも良いですし、有料でも良いです。最悪、なければ、Windows、macOS付属のテキストエディターを使います。

※ Claude に依頼してみてください

Markdwon書式に対応したおすすめのエディタを複数リストアップしてください。

- 私は、Macユーザーで、iPhoneユーザーです（Windows、Androidと置き換えてください）
- 無料と有料の両方を紹介してください
- 主な用途は、プロンプトを書いたり、Claudeに渡すデータ（プロフィールや、商品情報など）を作ることです
- 学習コストがかからない、シンプルなもの
- フォルダに、ファイルを保存するもの（簡単に添付できるようにしたいから）

あるいは、Obsidian が気になっている人は、これを機に触ってみてください（学習コストが高めです）。

私は、iA Writer （もう何年も前から）を愛用しています。

ご質問について

いただいた質問は、以下です。

「LP(セールスレター風）を作成にチャレンジしました。
ターゲットとゴールを決めて、「PASONAに基づいてLPを作って」と投げたのですが
ターゲットとゴールがそんなに尖った内容でなく一般的な感じでなげたため、 出来上がったものもなんかパッとしない割に売り込み臭だけ強いものが出来上がりました。」

Claudeが書いた記事やセールスレターがイマイチだった・・・と感じる方は少なくありません。

こんな時、どうしたら良いかを、解説します。

すぐにできること

いくつも、気になる点はありますが、「対話」を使うことで、改善が可能です。「イマイチ」と感じたのなら、それを言葉にして、しっかり伝えれば大丈夫です。

出来上がったものを確認しました。

パッとしない割に、売り込み臭だけが強いものだと感じています。 
「売り込み臭が強い = よくない」と感じている場所は、具体的には以下です。
他にも、同様の箇所が よくないと思っています。

- ここに具体的な文章をコピー&ペースト
- ここに具体的な文章をコピー&ペースト

私は、コピーライターではないので、
あなたに、どう伝えたら、私がイメージしているコピーが出来上がるか、わかりません。 
いくつか「顧客が買いたい！」と思ってくれる文章候補を書いてください

このような伝え方をすると、複数の「こんなのどう？」という候補を出してくれます。その中に、気に入ったものがあれば、以下のように対話します。

(3)がよかったです。プロフェッショナルが、相手（顧客）の立場に立って、
親身になって、知識を伝えている感じがしました。
この方針を言語化した上で、LPを書き直してください。

できる限り、言語化してフィードバックを与えてあげると、驚くほど、よく働いてくれます。

本格的に書くなら、どうするか？

ところで、「対話」を通じて、AIと二人三脚で改善していくことで、セールスレターは、見違えていきます。ただし、上記の方法では、利用量をたくさん使いますし、時間もかかります。

そこで、重要なのが「プロセス」を作って、対話をすることです。

例えば、

1. まず、アウトラインで、叩き台を作る

2. このアウトラインを改善する

3. セールスレターを書いてもらう

このようなプロセスを採用すると、応答も早いですし、トークン（使用量）も節約できます。そして、質も高まります。

使い慣れていない人は、「いきなり完成品」を作らせがちです。そうではなく、まずは「アウトライン」から作るべきです。

他にも、大切なこと

実は、本格的なセールスレターを書く場合は、アウトラインの前に、事前準備をするべきです。

1. 顧客について、詳しい情報を用意する（欲、痛み、不安なども含めて）

2. 商品について、詳しい情報を用意する（特徴、USP、優位性、ストーリー）

3. 興味深い約束を定義する（いわゆるコンセプト）

これらを決めた上で、「どんな構成にするか」を検討します。例えば、販売する本人の経験（ストーリー）を中心に組み立てるのか、ストーリーは脇役にして、機能、ベネフィットを伝わりやすく書くのかなどを決めます。

そして、アウトラインを作成し、吟味します。そして、最終的にHTMLや、長文を書いてもらうというプロセスを実行します。

作りたいものの「クオリティ」や「かけても良い努力量」に応じて、細かさは違ってきます。

もちろん、これらのプロセス１つ１つで、Claude (AI) をしっかり活用することで、あなたはプロのコピーライターの相棒と仕事をしているような状態で進めることができます。

大切なこと

ここで、改めて大切なことをお伝えします。それは、「過剰な期待」をしないことです。AIは、あくまでも、便利な道具です。道具である限り、限界もあります。得意なこともあれば、不得意なこともあります。

そして道具は「使い方次第」です。

別の言い方をすれば、AI（Claude）は、全知全能ではありません。あなたの頭の中を正確に推測できません。言語化して、入力しないと、あなたの意図を汲んだ文章は書けません。

同様に、あなたが売りたい商品の特徴や、ターゲットとする顧客のことをしっかりと伝えないと、どう書くと良いかを考えられません。

良い結果を得たければ、「必要な情報、指示、意図、目的」などをたっぷりと伝えることが大切です。そして、プロセスを作って段階的に仕事をすること（つまり対話）も欠かせません。

AIの特徴を活かす

ところで、質問者の方と同じ指示の仕方で、人間のコピーライターに依頼したら、「もっと詳しく教えてください。それでは書けません」と言われたでしょう。

ところが、AIの良い点であり、悪い点でもあるのですが、「曖昧な指示」でも、「とにかく、何か出力する」ことができてしまいます。

これは、AIの弱点ではなく「単なる特徴」です。

大切なのは、この特徴を活かす考え方です。例えば、あなたが「明確なコピーのイメージを持たない」時は、曖昧な指示で、「複数の販売コンセプト」を考えてもらえば良いのです。

いくつも出してもらって、その中から「これと、これと、これがよかった。これらの傾向を踏まえて、もう一度、コンセプトを5つ考えて」と伝えて、アイデアを出させられます。

このような考え方は、4D Framework では「Delegation（委任）」として知られています。

お知らせ

実は、この質問に対する回答を通じて、もっと多くのことをお伝えできます。ざっとあげれば、

• 伝わりやすい言葉を選ぶこと

• Claudeの知識（PASONA)について、確認すること

• セールスレターを書くプロセスを考えさせること

• 執拗にインタビューしてもらう方法

• たくさんの情報をまとめて、最後に、一気に作ってもらうこと

• HTMLとして作ってもらうとき、あえて情報を抽象化しておくこと

などです。

これらについては、「動画解説」したいと思います。 お楽しみに。

「Claudeに入力した私の情報、アイデアなどは、どこに行ってしまって（保存されて？）、いつかどこかで、見知らぬ人のために利用、使用されるのでしょうか？」 「私の情報は、全体の中では、ほんのわずかでしょうが、それでも恐怖を感じます。不安というより、恐怖のほうが強いです」 「どうしたら良いでしょうか？」

不安ではなく恐怖、というのは決して大げさな感覚ではないと思います。

自分の考えやアイデアが、見えないどこかに流れていってしまうかもしれない——そう感じたら、誰でも身構えるはずです。

この記事では、Anthropicの公式情報を踏まえて、「どのような仕組みなのか」「どんなルールがあるのか」を理解し、実際にプライバシー設定を行うところまでをガイドします。

第1部：仕組み編

Claudeのデータ処理の仕組み

Claudeのチャットで入力したデータは、あなたのパソコン上で処理されるのではなく、インターネットを通じて（もちろん暗号化された状態で）Anthropicのサーバーに送信され、そこで処理されます。

ClaudeのAI自体は、あなたのパソコンの中には存在しません。

送信されたデータは、その後一定期間サーバー上に保管されます。なお、入力・出力以外の内部処理データまで保管対象になっているかもしれません（公式情報では明記さていません。この点は筆者の推測）。

保管期間は、プライバシー設定によって変わります。

• 「モデルの改善に協力する」をオンにすると最長5年間保管され、モデルの学習に利用される可能性があります

• オフにすると、削除後30日以内に完全に削除されます

またこの設定に関係なく、安全性のレビューでフラグが立った会話は、利用規約違反の検知能力を高めるために利用・分析されることがあります。

「モデルの改善に協力する」とは、何か？

どのように利用するかは、詳細までは不明です。しかしながら、不安を抱いている方がイメージしているような事態にはなりません。

学習の改善に使われる場合でも、「あなたのアイデアを別の特定の誰かが読んで、その人のために転用する」という形ではありません。

膨大な量の会話データを匿名化・集約したうえで、モデルの統計的なパラメータを更新する、というプロセスです。伝え方が難しいですが、大規模言語モデルの特性上、文章をそのまま記憶するわけではありません。

つまり、特定の誰かに「あなたの情報だけ」が渡るわけではないということです。

例え、あなたの会話が学習データとして扱われたとしても、無数のデータ点の一つとして溶け込む形であり、「あなたの情報だけが誰かの手に渡る」という状況とは違います。

Anthropicの姿勢について

第三者の評価でも、AIサービスの中では比較的プライバシー保護に前向きと評価されており、何が使われ何が使われないかについても、比較的明確に説明が公開されています。個人的には、信頼できる企業のひとつだと思っています（詳しくはこちら）。

どうするのが良いか？

なんとなく気になる方は、「設定 → プライバシー → AIモデルの改善に協力する（Anthropic AIモデルの訓練と改善に使用することを許可します）」の項目を開き、チェックの有無を確認し、オフにしてください（詳しい変更方法はこちら）。

オフにすることで、特定の機能が使えなくなるとは書かれていないので、オフにしても問題ないと思われます。

第2部：深堀編——なぜクレジットカード番号や暗証番号は入力してはいけないのか

せっかくなので、さらに仕組みを理解しましょう。

機密情報は、どう扱うべきか？

もし、あなたの親御さんや、友人がiPhoneの標準のメモ帳に、

• クレジットカード番号

• Webサイトのアカウントやパスワード

• その他、銀行の暗証番号

などを、ノートのロックもかけず、書き込んで保管していたら、どう思いますか？危ない！と思いませんか？

iPhoneのメモは、macOSとも自動同期されます。何かの拍子に、Zoom会議中に、間違って、そのメモが映り込んだら、機密情報が漏れてしまいます。

だからこそ、できる限り「誰にも見せない、読めない」状態にしておくことが必要です。

例えば、iPhone、MacBookなどに標準搭載されている「パスワード管理アプリ」は、パスワードにアクセスするには、必ず顔認証、指紋認証などを行う必要があります。そして、開いたとしても、パスワードは「*****」と表示されて読めません。ワンアクションを加えないと、表示されないようにしています。

このように機密情報は、「できる限り、表示されないようにする」「使うギリギリまで、暗号化しておく」ことが必要です。

日記アプリ(DayOne)の例

もう少し、詳しく考えてみましょう。

私は、DayOneという日記アプリを何年も使っています。このアプリは「エンド・ツー・エンド暗号化」に対応しており、この機能をオンにすると、日記データはDayOneのサーバーに保存されますが、暗号化された状態になっているため私以外はアクセスできません。

たとえDayOneの会社の人であっても、私の日記用パスワードを知らなければ、暗号化された情報を復号することはできないのです。DayOneの場合、iCloudやDropboxと同じレベルの暗号化で、多くの銀行のデータ管理よりも安全だと公式にうたわれています。

機密情報（クレジットカード番号や、暗証番号）は、これぐらい厳重に管理されるべきです。

Claudeの入力、出力は、どうなっているのか？

Claudeに入力された文字や返答は、インターネットを通じてやり取りする際は暗号化されていますが、その先のアプリやサーバーでは「誰でも読める状態」になっています。

Claudeはエンド・ツー・エンド暗号化をしていません。つまり、日記アプリのDayOneのように、ユーザーだけがアクセスできる状態を保証していません。

何か問題があればそれをAnthropicが読むことも可能な状態になっていますし、安全性レビューや品質確認プロセスで、人間、あるいはAIが読み取ってしまう可能性もあります。

共有リンクを作った際に、それが意図せず第三者にアクセスされてしまうこともあります。このように「誰かに読まれてしまう可能性」がある以上、クレジットカード番号や暗証番号のような情報は入力してはいけません。

ちなみに、大企業の場合はClaude AIを完全に隔離した環境で動かす仕組みを利用できます。Amazon Bedrockなどのサービスを使って自社専用のClaudeサーバーを用意しているケースもあり、そこでのデータは企業が自由に管理でき、外部に一切アクセスさせない構成をとることも可能です。個人向けのClaude.aiとは、前提がまったく異なります。

まとめ

Claudeは、ユーザーが入力したデータを訓練に使うかどうかを設定で選べるようになっています。

学習に使うことを許可したからといって、個人が特定されたり入力した内容がそのまま他社に使われたりすることは考えにくい仕組みになっています。

しかし、Claudeで入力・出力されたデータは、通信は暗号化されていても受け取った後のサーバー上では「アクセス権を持つ人やプログラムなら読める」状態にあります。

DayOneのように「本人以外は絶対に読めない」という設計ではないため、クレジットカード番号や暗証番号などは入力してはいけません。

学びの姿勢

ところで、「不安」ではなく「恐怖」を感じる、という感覚は、決しておかしなことではありません。それは一種の「問い」です。何か問題があるかもしれない！という直感でもあります。

したがって、その問いの答えを探求することで、仕組みを知り、自分の手で設定を確認することにつながります。このような行動一つひとつが、恐怖を少しずつ「仕組みを理解して使う」に変えていく作業です。

iA Writerの「スタイルチェック」を使いたい

私は、iA Writerというシンプルなmarkdownエディタを愛用しています。書き心地がとても良く、日々の執筆に欠かせないツールです。

そのiA Writerで、たまたま「スタイルチェック機能」を見つけました。調べてみると、あらかじめ登録しておいたパターンに合致した言葉があると、取り消し線を入れて教えてくれるというシンプルな機能です。

AIが書いた文章には、「正直」や「率直に」といった言葉が頻繁に登場することがあります。私は、こうした言葉を見つけたら書き直したいと考えていました。そこで、このスタイルチェック機能に該当する言葉を登録しておけば、すぐに発見して修正できると気づいたのです。

スタイルチェックの項目を作る

iA Writerは、スタイルチェックの項目をあらかじめ用意してくれています。ただし、対応しているのは英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語のみで、日本語は含まれていません。つまり、自分で項目を作るしかないのですが、これがなかなか面倒な作業になりそうでした。そこで、Claudeに依頼して作成してもらうことにしました。

実際に使ったプロンプトは、次のとおりです。

iA Writer の設定の「エディタ設定」にある「スタイルチェック」の日本語用を作成したいです。
現在は、英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語のみです。カスタム設定を作るための情報は、以下のとおりです。

まずは、作成のための計画を示してください。また、質問があればしてください。

ここでのポイントは、「iA Writer」というアプリ名を明確に伝えること、そして目的や背景を伝えることです。これによって、Claudeが「どうすれば良いか」を考えやすくなります。さらに、「まずは計画を示してください」と指示することで、Claudeにステップを考えさせます。ステップ・バイ・ステップで進めることで、調査、作るべきものの検討、ファイルへの保存までを一気通貫でこなしてくれるだろうと予想しました。

実際に依頼してみると、Claudeは「用途」「対象とする言葉のカテゴリ」「最終的な生成物の形式」について、私に質問を投げかけてきました。

そのやり取りを経て、しばらく待つと、見事に必要なファイルを生成してくれました。

いざ、登録しようとしたら「膨大な作業」に

ここからが問題でした。私は勝手に、iA Writerには「ファイルからインポート」という機能があるだろうと思い込んでいました。ところが、そのような機能は存在しませんでした。

それなら、複数行をまとめてコピー&ペーストすればいいだろうと試してみたところ、なんと一行ずつしか登録できない仕様だったのです。今回作成してもらった単語リストは53個あったので、この53個の単語を一つひとつ手作業で登録する必要が出てきました。

具体的な作業内容は、次のとおりです。

1. ファイルから1行をコピーする(2回の操作)

2. iA Writerの「+」ボタンを押して追加準備をする(1回の操作)

3. カーソルを移動し、クリックし、貼り付ける(3回の操作)

つまり、1ワードにつき6回の操作が必要になる計算です。単純に計算すると、53×6=318回にも及ぶ操作が必要になります。これはさすがに辛いと感じました。

そこで思い出したのが「ディスパッチ」でした。試してみることにしました。

かつては、遅かったコンピュータ操作

1年以上前、Claudeの「computer use」のデモを試したことがありました。Linux OS上で、画面のスクリーンショットを撮りながら操作するという能力です。当時試してみて、「これは実用に耐えない」と感じたのを覚えています。

なぜなら、一動作ごとにスクリーンショットを撮影し、それをClaudeが解析し、次にやるべきことを考えて操作する、という流れだったからです。しかも操作ができたかどうかを確認するために、また新たにスクリーンショットを撮影します。この繰り返しは、膨大な処理を伴い、あまりにも動作が遅いものでした。この操作を待つくらいなら、自分でやったほうが早いと思っていたほどです。

同様に、browser use(ブラウザを操作する能力)も遅く、積極的に使ってみようとは思えませんでした。

ただし、ディスパッチについてはまだ試していなかったので、今回使ってみることにしました。単純な繰り返し作業なら、きっとすぐにできるはずだと考えたのです。

賢く速いディスパッチ機能に驚く

ディスパッチを開き、次のように指示をしました。

iA Writer の「自分だけのルール」を追加する作業を行なってください。

ia-writer-japanese-style-check.txt から一行をコピー

iA Writer の設定画面で + をクリックし、先の一行を入力

(1)へ戻る（次の行をコピー）

全てのテキストを設定するまで繰り返す。

このとき、やるべき作業をスクリーンショットで撮影し、画像で解説したものも合わせて提供しました。

すると、Claudeは指示された作業を理解するだけでなく、もっと効率の良い方法を自分で考え出しました。私が想定していたのは、単語リストを保存したファイル「ia-writer-japanese-style-check.txt」をエディタで開き、そこからコピーしてペーストする作業を繰り返す、というものでした。

ところが、ディスパッチは、ダウンロードフォルダに保存されていたこのファイルを直接読み込んでくれました。そこから、一気に作業だけを進めていったのです。つまり、単語リストの内容はすでにClaude自身が記憶しているので、実際の操作は「+ボタンをクリック」「入力」というシンプルなものに変わったというわけです。

その結果、想像以上に、私が自分で操作するよりも速く作業が終わりました。しかも、結果は完璧でした。

まとめ

ディスパッチ機能には、大きな可能性を感じました。以前は「遅すぎる」というイメージを持っていましたが、実際には十分な速度が出ています。今回の作業は、想像以上に速く終わり、驚きました。

ぜひ、皆さんも小さなことから試してみてください。

また、一緒に試すオンライン勉強会や、ウェビナーも開催したいと考えています。お楽しみに。

以下の手順を参考にしてください。

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要約（Claudeによる）

この動画では、ClaudeでWord・Excel・PowerPointファイルを「壊さずに」編集・作成するための仕組みと、そのために必要なプラグイン（スキル）のインストール方法が説明します。

まず、Word・Excel・PowerPointの内部構造について解説します。これらのファイル（.docx形式など）は一見1つのファイルに見えますが、実際はZIP形式で圧縮された複数のXMLファイルや画像ファイルなどの集合体です。Claudeがこの中身を直接編集しようとすると、失敗してファイルが壊れてしまうことが多いという問題が指摘されます。

この問題を解決する方法として、ClaudeにOfficeファイルを直接編集させるのではなく、Pythonで書かれた専用ライブラリ（プログラム群）を「呼び出す」形で編集させる仕組みを紹介。Claude自身がXMLを直接書き換えるよりも、確立されたプログラム経由で処理する方が、失敗しにくく、出力トークン量も減り、処理速度も速くなるというメリットがあります。

この「マニュアル＋Pythonプログラム一式」をパッケージ化したものが「スキル」と呼ばれるものです。AnthropicはGitHub上の「anthropics/skills」というリポジトリで、DOCXスキルなど各種スキルを無料公開しており、動画ではその中身（SKILL.mdという説明書ファイルと、それに紐づくPythonスクリプト群）が実際に開かれて紹介しています。

導入方法としては、GitHubからZIPファイルをダウンロードし、Claudeの「カスタマイズ」→「スキル追加」からアップロードするだけで、そのスキルが使えるようになるとのことです。

なお、より簡単な導入方法として「マーケットプレイス」経由での登録方法もあり、これは続編の動画（その2）で解説予定です。

現在のAIは、博士号レベルの知識と推論に見える能力を持っています。実際の論理思考とは少し異なりますが、まるで本当に論理思考しているかのように見えるほど情報量が詰まっており、抽象度の高い言葉のつながりを予測する能力があります。実際、大学院や博士課程の人向けのテスト問題を出した場合でも、かなり高い正答率を出すという状況です。簡単に言えば、賢いと言えるレベルの知識が詰まっているということです。

では、それを使えばいつもすごく賢く回答してくれるかというと、そうではありません。AIは入力された文章に対して、その次に来ると妥当に思える文章をどんどん吐き出していく仕組みで動いています。そのため、入力の質によって出力の質が大きく左右されます。

自分の専門分野において専門用語を使って質問すると、AIもその専門用語を使ってしっかりした回答をしてくれます。しかし、まったく専門ではない分野、たとえば会計について、一般的な会計用語程度の知識で質問してしまうと、ぼんやりとした回答しか返ってきません。

つまり、相談したいことを単純に入力するだけでは、インターネットでよく見るような一般的な回答しか出てこないのです。

なぜ専門用語を使うと回答の質が上がるのか

ポイントは、AIが「学術的な用語」に強く反応するという性質にあります。AIを作る際の学習データとして、学術論文が大量に使われていると考えられます。

学術論文には、次のような特徴があります。

• 論文は毎月わずかな金額で購読でき、著作権的にも比較的オープンに扱われてきた歴史がある

• 論文を利用して研究する際も、引用という形で出典を示せば、利用料が発生することはない

• 研究者自身の論文も、誰かに引用されることで初めて価値が生まれるという、オープンな共有財産としての性格を持つ

こうした背景から、AIには論文という形の専門知識が豊富に取り込まれていると考えられます。そのため、学術的・専門的な用語と相談したい内容をセットで入力すると、非常に高度な推論をした回答が返ってくるという仕組みになっています。

さらに、学術論文には査読というプロセスがあります。複数の研究者が内容をチェックし、修正のやり取りを2〜3回程度重ねたうえで、リジェクト（不採用）かアクセプト（採用）かが決まります。この査読を通過したものだけが査読付き論文として掲載されるため、一定の水準を満たした信頼できる知識として広く使われ、公開されていきます。AIはこうした再現性の高い知識を活用しているため、専門的な用語を使うことでより信頼性の高いアドバイスが得られるのです。

単純な相談の仕方ではなく、学術的・専門的な用語を使って質問や依頼をすることを意識してみてください。これが最大のポイントです。

デモ①：英語学習の相談で見る回答の違い

実際にどうなるか、ビジネスとは少し離れた例でデモンストレーションをしてみます。英語学習について、次のように聞いてみます。

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実はClaudeには、もっと深いところまで引き出せる知識や、対話の精度を大きく変える工夫があります。今回は「顧客分析」というテーマを題材にしながら、Claudeを本当の意味で使いこなすための考え方を、1時間でお伝えするウェビナーを開催します。

開催概要

• 日程：7月16日（木）12:00〜13:00

• 参加費：無料（どなたでもご参加いただけます）

• 録画配信：Claudeマスター講座受講者（有料会員）限定でご案内します

• お申し込み：こちらのZoomリンクからご登録ください

当日お伝えする内容

① Claudeが持つ高度な知識・学術的理論を引き出す使い方

Claudeは表面的な回答だけでなく、学術的な理論や専門的な知見も内部に持っています。ただし、それを引き出せるかどうかは質問の仕方次第です。顧客分析という具体例を通じて、深い知識を引き出すための問いかけ方をご紹介します。

② 論理の精度を上げる対話の仕方

同じ質問でも、対話の組み立て方によって返ってくる答えの論理的な精度は大きく変わります。曖昧な回答で終わらせず、根拠のしっかりした分析にたどり着くための対話の進め方をお伝えします。

③「ごめんね！メソッド」「4ポイント意識」「プロジェクト機能」だけでも、十分にできること

特別なツールや複雑な設定がなくても、基本的な工夫だけでClaudeの活用度は大きく変わります。「ごめんね！メソッド」や「4ポイント意識」といった実践的な考え方、そしてプロジェクト機能の使い方を、具体的な場面で解説します。

④ ビジネス上の意思決定にAIを使うときの注意点

顧客分析の結果をもとに意思決定を行う場面では、AIの回答をどこまで信頼してよいのか、どこは人間が判断すべきなのか、という線引きが重要になります。ビジネスの現場でAIを活用する際に押さえておきたい注意点を整理します。

質疑応答タイムもあります

当日は、テーマである顧客分析に限らず、Claudeの使い方全般についてのご質問も歓迎します。日頃感じている疑問や、うまくいかない場面などがあれば、ぜひこの機会にご相談ください。

こんな方におすすめです

• Claudeを業務で使い始めたけれど、もっと活用したいと感じている方

• 顧客分析やマーケティングにAIを取り入れたいと考えている方

• Claudeの対話の質を上げるコツを知りたい方

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無料でご参加いただけます。ぜひこの機会に、Claudeを使いこなすための一歩を踏み出してください。

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皆さまのご参加をお待ちしております。

「Claude Coworkを使って、PowerPointの資料作りを楽にしたいんだけど、どうしたらいいと思う？」

聞けば、すでに色々と試してみたそうです。Claudeにスライドの内容を作ってもらい、それをPowerPointに反映させる。悪くないアイデアです。でも、実際にやってみると、思ったようにいかない。

• やたらと時間がかかる

• たまにファイルが壊れて開けなくなる

• うまくいく時とダメな時があって、安定しない

これ、実は「あるある」な話です。そして、解決策はシンプルです。「Word・Excel・PowerPointを適切に扱うためのスキル」を導入すること。これを入れるだけで、驚くほど安定します。

友人にもそう伝えて、一件落着——なのですが、今回はそこで終わらせずに、もう一歩踏み込んでみようと思います。

なぜ壊れるのか。なぜ不安定になるのか。なぜ時間がかかるのか。

この「なぜ」を仕組みから理解すると、AIの使い方が少し変わります。そして、Officeファイルに限らず、他の場面でも応用が効く視点が手に入ります。今日はその話をします。

PowerPointファイルの正体

まず知っておいてほしいのは、今の .pptx .docx .xlsx は、ある時点から仕様がガラッと変わったという事実です。

昔のOfficeファイル（.doc .xls .pptなど）は、Microsoftだけが中身を知っている「ブラックボックス」のような形式でした。

それが2007年頃から、OOXML（Office Open XML）という、仕様が公開されたオープンな形式に切り替わりました。「Open」の名の通り、他のアプリやプログラムからも中身を読み書きできるようにする、という狙いがあります。

このオープンな形式の中身は、具体的には、どうなっているでしょうか？

答えは、XMLファイルや定義ファイルなど、複数のファイルの集合体です。スライドの文章はこのファイル、デザインの設定は別のファイル、画像はまた別のファイル……というように、役割ごとにファイルが分かれています。

「複数のファイルなら、フォルダごと渡せばいいのでは？」と思うかもしれません。

でも、それだと取り回しが悪いですよね。メール添付もしづらいし、ファイルの一部が迷子になるかもしれません。

そこでMicrosoftが取った方法が、この複数ファイルをまるごとzip圧縮して、拡張子を .pptx に変えるというものです。

試しに、.pptx ファイルの拡張子を .zip に変えて解凍してみると、こんな感じのファイル群が出てきます。

これを見ると、「へー」と思いませんか？

普段私たちが「1つのファイル」だと思って扱っているPowerPointの実体は、実は中に複数のファイルを抱えた小さな倉庫だったわけです。zip圧縮というラッピングの中に、XMLファイルたちが整理整頓されて詰まっている。それだけの話です。

Claudeの視点に立ってみる

さて、ここからが本題です。今度は「スライドを1枚追加してほしい」とClaudeにお願いした時、Claudeの視点で何が起きているのかを考えてみましょう。

Claudeは、.pptx ファイルを直接パカッと開いて、中の文字を書き換える……ということはできません。先ほど見た通り、これはzipで固められた倉庫だからです。倉庫の中の荷物を触るには、まず倉庫を開ける必要があります。

つまり、Claudeがやるべき作業は、こういう流れになります。

1. unpack（解凍） — zipを開いて、中の複数ファイルを取り出す

2. 中身を理解する — どのファイルにスライドの内容があり、どのファイルにデザイン設定があるかを把握する

3. 編集する — 該当するXMLファイルを書き換えて、スライドの追加・削除・デザイン変更などを行う（つまりコードを書く）

4. 文法チェックする — 書き換えたXMLが正しい構文になっているか確認する

5. エラーがあれば直す — おかしな箇所を修正する

6. repack（再圧縮） — 全部をまたzipに固めて、.pptx として保存する

Claudeは非常に優秀で、正しいXMLやコードをきちんと書けます。ただし、それでも100%間違えない保証はありません。フォルダの構成やファイル同士の参照関係には細かいルールがあり、そこを取り違えると、一見正しそうでも実際には壊れたファイルができあがってしまいます。

この6つの工程を、毎回きっちり、丁寧に踏めていれば問題は起きません。

でも、どこかの工程が甘くなると——特に「文法チェック」と「エラー修正」を飛ばしてしまうと——ファイルが壊れたり、開けなくなったりします。

もうお分かりですね？「時間がかかる」「たまに壊れる」「安定しない」の正体は、この仕組みでした。

だからこそ「スキル」が必要になる

ここまでの話を踏まえると、1つの結論が見えてきます。

この「unpack → 理解 → 編集 → 文法チェック → 修正 → repack」という手順を、Claudeに毎回、律儀に、正確にこなしてもらうには、プログラムの力を借りた方がいいということです。

幸い、Pythonの世界には、OOXML形式のファイルを扱うためのライブラリがすでにたくさん用意されています。ゼロから全部書く必要はありません。とはいえ、これらのライブラリを揃えて、正しい手順に組み立てて、Claudeが迷わず使えるようにする——これを自分一人で用意するのは、なかなか骨が折れます。

そして、多くの人が同じ悩みを抱えているということは、誰かが必ずソリューションを作ってくれているものです。今回のケースも例外ではありません。Anthropic社内の人が、この一連の作業をまとめた「スキル」を用意してくれています。

実際にその中身を覗いてみると、次のようなものがセットになっています。

• unpack・repackを行うための手順書（指示書）

• 編集のための各種プログラム

• 文法チェックのやり方

このスキルをClaudeに渡してあげるだけで、先ほどの6工程を、Claude自身が迷わず・正確にこなせるようになります。友人に伝えた「スキルを入れると安定する」というのは、こういう仕組みだったのです。

仕組みを知ると、見える景色が変わる

今回の話、「へー、PowerPointってzipだったのか」で終わらせてしまうのはもったいないと思っています。

大事なのは、その先にある視点の転換です。AIに何かをお願いするとき、私たちはつい「うまくやってくれるはず」と、丸投げしてしまいがちです。でも実際には、AIが安定して正確に作業をこなすためには、適切な道具や環境を、こちらが用意してあげることが欠かせません。

これはPowerPointやWord、Excelに限った話ではありません。「なぜかいつも不安定だな」「なぜかうまくいったりいかなかったりするな」という場面に出会ったら、一度立ち止まって、「AIが裏側でどんな手順を踏んでいるのか」「その手順を助ける道具は用意されているか」を考えてみる。この視点を持てるかどうかで、AIとの付き合い方はずいぶん変わってきます。

今回の記事で、少しでも世界の見え方が広がったなら嬉しいです。

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Claudeを使いこなしていく中で、「スキル」「コネクタ」「プラグイン」という3つの仕組みに出会います。

この3つの違いをイメージできるようになると、今後いろいろな場面で応用が効くようになるので、順番に解説していきます。

コネクタとは何か

まずコネクタから説明します。

コネクタを簡単に言うと、外部のツールとClaudeの間に立って、Claudeがそのツールを操作できるようにしてくれる仕組みです。

たとえば、Notionという有名なドキュメント管理サービスがあります。Notionコネクタを使うと、NotionとClaudeの間に立って、Claudeがそのままノーションを操作できるようになります。基本的にコネクタとは、外部のWebサービスやアプリとの間に立ち、Claudeにその外部サービスを使わせられるようにする仕組みです。

対象はWebアプリに限りません。たとえば、Adobeのソフトを起動しておけば、Claude Desktop経由でAdobeのコネクタを使い、そのソフトをいろいろ操作することができます。Adobeの競合であるCanvaが出しているAffinityというアプリにもコネクタが用意されているので、Claude Desktopアプリからコネクタ経由で指示を出し、いろいろな作業をしてもらうことができます。

Claudeの画面では「コネクタ」から「追加でコネクタを参照」とすると、非常にたくさんのコネクタが用意されているのがわかります。自分が普段使っているサービスがあれば、接続しておくととても便利です。たとえばNotionのコネクタを接続しておけば、そのNotion経由でデータベースを読み込んだり、ページを書き込んだりすることができます。

このように、外部にあるアプリやWebサービスとつなぐ役割を果たすのがコネクタです。

スキルとは何か

一方でスキルは、指示書だと思ってもらうとわかりやすいです。

スキルを使うと、事前に簡単な命令を与えるだけで、複雑な指示をClaudeに実行させることができます。事前にマニュアルを作っておいて、そのマニュアルをClaudeにパッと渡す仕組みだとイメージしてもらうといいでしょう。

長いプロンプトを毎回書かなくても、あらかじめ「やってほしいこと」のマニュアルをしっかり作っておけば、以下のようなことができます。

• ステップ1でこれをする

• ステップ2でこんなことをする

• ステップ3でこんな条件のときにどう判断するか

• ステップ4でその判断をもとに行動する

こうしたマニュアルの中では、Pythonやjavascriptといったプログラミング言語で作ったプログラムを実行させることもできます。また、スキルの中で「何々コネクタを使ってこういう作業をしてください」という形で、コネクタの利用を指示することも可能です。

具体例として、僕自身が作った「jpチェック」というスキルを紹介します。これは誤字脱字やわかりづらい箇所をチェックして、リストアップしてくれるスキルです。中身は本当にただのマニュアルで、以下のような構成になっています。

• ステップ1：ファイルを解析する

• ステップ2：4つの観点でレビューする

• ステップ3：レポートを作成する

これを実行すると、誤字脱字をチェックして表にまとめてくれます。表にはコツ番号が入っていて、その番号をもとに「1番と3番と5番の修正に同意します、やってください」と伝えると、渡した文章を編集してくれます。

このスキルも、僕がゼロから全部書いたわけではありません。「スキルクリエイター」という、スキルを作るためのスキルがちゃんと用意されているので、それを使って作ったものを少し編集して仕上げています。

Anthropic（Claudeを作っている会社）が公式に提供している「スキルクリエイター」というスキルを見てみると、18個のファイルが入っています。指示文だけでなく、詳しく説明した指示文、HTMLファイル、Pythonコードなど、いろいろなものを一つにまとめることができるのがスキルです。単純な指示書だけでなく、その指示の中で特定のプログラムを実行させることも可能になっています。

この仕組みのおかげで、たとえばWordファイルを編集するスキルも作れます。Wordの中身は実はXMLといくつかのファイルでできているので、Claudeにとって編集すること自体はそれほど難しくありません。ただしコツが必要で、編集する前には一度「アンパック」して圧縮ファイルを展開し、中のファイルを取り出して編集する必要があります。編集が終わったら「リパック」してもう一度zipファイルにまとめ、docxの形に戻す、という手順を踏みます。この時に便利なPythonライブラリを使って動くように作られています。

Anthropicが提供している「ドキュメントスキル」というプラグインを見てみると、docx、pdf、pptx、xlsxといったスキルが複数、合計61個ものファイルとしてまとめられていて、これを一つのスキルとして渡せるようになっています。おそらくPandocのような変換ツールを内部で活用しているのではないかと思います。

まとめると、コネクタは外部のアプリやWebサービスをつなぐ仕組み、スキルはさまざまな指示書に加えて、プログラムやドキュメント、参照ファイルといった知識を一セットにして渡せる仕組み、ということになります。簡単に言えば、コネクタは本当にシンプルな道具で、スキルは仕事の仕方を細かく記述したもの、というイメージです。

プラグインとは何か

ここまでで、コネクタとスキルの違いがなんとなくイメージできたと思います。次にプラグインについて説明します。

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これらを知って、同じようにすれば、欲しい成果が手に入るような気がしてきます。

しかし、実際にAIを仕事で使い込んでいる方なら、薄々感じていると思いますが、「プロンプト例を、ちょっと改変したぐらいでは、思ったような結果にならない」です。

その理由を、最近の私自身の失敗から考えてみたいと思います。

アーリオオーリオの失敗から学ぶ

我が家はパスタが好きで、子供たちも大好物なので、よく作ります。ある時、練習を兼ねて、ずっと避けていた「アーリオオーリオ（オイルベースのパスタ）」に挑戦してみることにしました。

材料も手順もシンプルなパスタです。

せっかくなので、冷蔵庫にある食材をいくつかClaudeに伝えて、それに合わせたレシピを提案してもらいました。出てきたのは、本当にシンプルな内容でした。

ニンニクをオリーブオイルでじっくり香りを出し、唐辛子を加え、茹で上がったパスタを絡める。材料も少なく、手順も数行で説明できてしまうほどでした。

とりあえず、作り切ったものの「思ったような味じゃない」と、がっかりしました。

Claudeが出してくれたレシピが間違っていたわけではありません。材料も手順も、たしかに正しいものでした。必要十分な説明もあります。

しかし、実際は「スピード感」「火を止めるタイミング」「火加減（食材温度のコントロール）」で、経験による微調整能力が必要です。

つまり、シンプルに見える分、「省略されている前提」や「書かれていないと気づきにくい工程」が存在していたのです。

料理慣れをしていないと、レシピだけでは「望んでいる結果にはならない」ということです。

レシピにあって、書かれていないこと

これは、料理に限った話ではありません。良いレシピ（例、ハウツー）を見ても、実際に美味しく作るには、レシピに書かれていない部分を、自分で埋める必要があります。

火加減の微妙な調整、茹で具合の見極め、味見をしながらの塩加減、家族の好みに合わせた調整。

こうした感覚的な部分は、文章として書き出すのが難しく、レシピには載っていないことが多いものです。

レシピは「正しい方向」を示してくれますが、「美味しい仕上がり」までは保証してくれません。そこを埋めるのが、作り手の技術と経験です。

AI活用も同じ構造

AIを使ったプロンプートや、作業手順の例も、これと同じ構造を持っています。

プロンプート例や手順書は、いわば「レシピ」です。それを参考に指示を出せば、それなりの答えは返ってきます。けれど、それをそのまま使って、望んだ通りの成果物が一発で出てくることは、実際には多くありません。

出てきた結果を「味見」して、足りない情報を加えたり、言い回しを変えたり、対話を重ねながら整えていく。この工程こそが、料理における「調理」そのものに当たります。

アーリオオーリオで言えば、Claudeが出してくれたレシピ(プロンプートの結果)は正しかったけれど、それを美味しく仕上げるの技術は、自分で身につける必要があったのと同じです。

この「対話を通じて整えていく」という工程にも、実は技術や型があります。

以前ご紹介した「ごめんね!メソッド」も、その一つです。ざっくりした質問から始めて、フィードバックを重ねながら精度を上げていく、対話型のAI活用法をまとめたものですので、よろしければこちらも参考にしてみてください。

「ごめんね!メソッド」詳細解説

「なんとなく」の指示、平均的結果も価値はあるが、限定的です

穴埋めプロンプトが悪いわけではありません。時と場合によります。

「なんとなくの指示で、なんとなく使える結果が返ってくる」というAIの特性自体は、本当にすごいことです。

専門知識がなくても、それなりに形になるものが手に入る。これは間違いなく、画期的な民主化です。例えば、「AIが作ったっぽいWebサイト」でも、素人が時間をかけてう作ったよりも遥かに良いこともあります。

「とりあえず動くもの」「ないよりマシなもの」でよいのであれば、誰かが作ったプロンプートを穴埋めして使うだけでも、十分に役立ちます。それ自体を否定する必要はありません。

ただ、それは裏を返せば「誰でもできる仕事」の範囲にとどまる、ということでもあります。AIをビジネスで使うときは、意図的に使い分けることが必要です。

1. ないより、何倍もマシという課題に使う（平均的(とはいえ、素人の何倍も良い）

2. 自分の専門が必要とする課題に使う（精度、質が求められる）

そして、「技術を磨かないと、精度、質が求められる課題」では、AIが役立ちません。AIの性能が低いのではなく、使う人間側の問題です。

なお、技術を磨くと「専門外の仕事をお願いしても、その精度や質が上がる」という嬉しいことが起こります。

専門性を活かす実例:レポート作成という”火加減”

先に説明した通り、自分の専門性をAIに乗せて、相手に伝わる成果物を作りたい。そう考えたとき、もう一段上の技術が必要になります。

たとえば、専門知識を活かしたレポート作成も、その典型例です。

情報(材料)を集め、構成(手順)を整えただけでは、相手に伝わる完成度の高いレポートにはなりません。どこを厚く書き、どこを削るか。誰に向けてどう言葉を選ぶか。こうした細部の「火加減」を調整できるかどうかで、出来上がりの説得力が大きく変わってきます。

レシピとして、お伝えすることは可能です。

• 参照：専門的なレポートを作成する方法

ただ、このレシピで「これでよし！」と思えるレポートを作り上げるには、「体系的知識」「技術」「経験」が必要です。それを磨かずして、質の高いものを作れるようにはなりません。

まとめ:知識・技術・経験の3点セット

レシピ(知識)だけでは、美味しい料理は作れません。同じように、プロンプート例(知識)だけでは、望んだ成果物は作れません。

そこに必要なのが、技術(プロンプートを整え、対話を重ねて仕上げる力)と、経験(実際に作って、振り返り、次に活かす積み重ね)です。この3つが揃ったとき、はじめてAIは、自分の専門性を乗せて成果を出すための道具になります。

私自身、あの夜のアーリオオーリオで学んだのは、「シンプルなものほど、実は奥が深い」という当たり前のことでした。

AI活用も、まったく同じです。

Claudeを、体系的に使いこなしたい方へ

この「知識・技術・経験」を、独学の試行錯誤に頼らず、体系的に身につけられる場をご用意しています。Claudeマスター講座では、4D Frameworkに基づいた基礎から、対話を通じてAIを使いこなす実践的な技術まで、順を追って学んでいただけます。

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大前提 & 知って欲しいこと

大前提として「AIを使いこなす」とは、体系的な知識、技術、経験による「技」です。例えば、

• すらすらと的確な指示が書ける（裏を返せば、書き方に悩まない。伝えるべき内容や、プロセスに頭を使える状態）

• Claudeの機能は、AI（LLM）に対して、何を行なっているか？を理解している

• 対話のフィードバックが上手（例えば、批判的思考をするなど）

クオリティの高いレポートを作るには、これらを持っていることが必要です。AIは、必ずと言っていいほど、長いレポート作成の中でハルシネーションを引き起こします。また、こちらがイメージしていることと違う文章や、内容を書くことがあります。これは、AIの性能の問題だけでなく、人間とAIで「情報共有」や「指示共有」の限界があるからです。

以下、ステップを示しますが、「細かいところで、わざ」の差が出るということです。

繰り返しになりますが、技を会得するには、以下のようなことが必要です。

• 体系的な知識 : LLMの動作原理、仕組み、イメージを持つこと。機能と仕組みをセットで理解すること。あるいは、習熟度が高い人の行動様式を学び、実践すること

• 技術 : 繰り返し、繰り返し、実際に使う中で磨く。他者が作ったテンプレートをコピペして、穴埋めを繰り返してもダメ。ゼロから自分で書く。この際、体系的な知識をもとに考え出すことを繰り返す。これが唯一の道

• 具体例 : 体系的知識、技術を高める学び方を持ち、日々実践しながら「具体例（例えば、以下のようなもの）」をヒントに、自分で実践すること

特に、ビジネスパーソンは、「考える技術」「プレゼン技術」「共感、リーダシップ」のような技能に並ぶものとして、真剣にAIと向き合って、学び、レベルアップをしていくことが大切だと、私は考えています。

という前提をもとに、以下、手順だけ示します。

作業の全体像

以下のようなプロンプト一発では、クオリティの高いレポートを作ることはできません。

あなたは、優れた教育学専門家です。高校生以上を対象とした、最高のレポートを作成してください。

しっかりとプロセスを設計し、仕事を完了させることが必要です。以下のような流れで作業を行います。

1. 作業の流れを決める ← ここ

2. プロジェクトを作成する

3. コンセプト、構成を決める

4. 章立てを決定する

5. 文体、コンテンツの方針を決める

6. Coworkのプロジェクトに変換する

7. 一気に作る（長時間実行）

8. 加筆、修正を行う

9. 美しいPDFに変換する

(2) プロジェクトを作成（チャット）

まずは、チャット機能のプロジェクトを作成します。プロジェクトは、繰り返し行うタスク間で「ファイル（情報）」と「指示」と「メモリ」を共有できます。

まずは、プロジェクトを作成します。名前や、説明は好きなものをどうぞ。悩む必要はありません。ここでのネーミングは、Claudeに影響を与えません。

プロジェクトを作成したら「手順」と「ファイル」を設定します。レポートの作成時に、Claudeに参照させたいデータがある場合は、ファイルに追加しておくと、必要な時に参照してくれます。

まずは、次のような指示を入れておくと良いです。指示は、作業をしながら随時修正していけばOKです。

「ここにタイトル」というレポートを作成する支援をしてください。

## レポートについて

- 読者層: ・・・
- 目的: ・・・
- 想定ページ: ・・・

## 主なタスク

- レポートのコンセプトの洗練
- 構成の決定

3. コンセプト、構成を決定する

レポートは、人に読んでもらうために作ります。誰かに何かを伝えたいと思ったら「コンセプト」をはっきりさせることが必要です。コンセプトとは、以下のような質問の答えです。

• レポート全体を通じて伝えたいことを「一文で表す」と何？

• レポートを読んだ読者に、何を得させたいか？何をさせたいか？

さらに、「独自性」を作ることができれば、すごく良いです。

コンセプトを決めること自体を、このプロジェクト内で行います。プロジェクト内で作業をすることで、「プロジェクト用のメモリ」に記録されるので、後の作業がやりやすくなります。

コンセプトを作るために、以下のような指示からスタートして、議論していくと良いでしょう（対話が大事です）。

私の専門性に基づいた「レポート」を作成しようとしています。
十数ページ以上のしっかりしたレポートを作ります。
そのために、まずは「コンセプト」を決めたいと思っています。

私が考えていることを、羅列します。
これをヒントに、一緒にコンセプトを考えるための議論、対話を行なってください。

- ここにアイデア、考えを羅列
- 順不同でいいから、書き込む

上記のようなプロンプトから対話をスタートし、議論する中で「これはいい！」というコンセプトが出てきたら、そのコンセプトについて「まとめ」を作ってもらうと良いです。その際、 「Markdownファイルで、まとめて」と依頼します。

コンセプトについて簡潔にまとめてください。 .md で

すると、サイドウィンドウで開ける形式になるので、これを「プロジェクトに追加」とします。

さらに「指示」に、この追加したファイルを読み込むように指示を追加します。

## タスク実行時の注意点

レポートの内容を書く場合、「ここにファイル名」を読み込んで、コンセプト、読者層などを理解してください

あるいは、指示に埋め込んでも良いでしょう。

ここまで、できたら新しいチャットを始めて「構成」の相談をします。

新しいチャットを作成するのは、「コンテキストをクリーン」に保つという考え方です。１タスク、１チャット（対話）を意識すると、AI（Claude）が良い仕事をします。

おおまかな構成が決まれば、同様に Markdownファイルにして、プロジェクトに追加しておくと良いです。

4. 章立てをする

コンセプト、読者、構成も大体決まった。次は「章立て」をします。例えば、以下のような指示から始めて、対話を通じて章立てをしていきます。

レポートの章立て案を複数提案してください。
それぞれの案に「良い点」「懸念点」「改善のアイデア」をつけてください。

候補を出させてから、そこから細かく議論したり、修正点を伝えていき「章立て」を作ります。

「章立ての完成版」を作る場合は、以下のように伝えると良いでしょう。

Claude Coworkで、１章ずつ、文章化します。
Coworkが、それぞれの章で、何を書けば良いか、はっきり理解できるように、
ドキュメントにまとめてください（ .md 形式で）

作成されたファイルをプロジェクトに追加していきます。

5. 文体、コンテンツの方針を決める

次に、Coworkで一気に文章を出力できるように「文体」や「方針」を決めると良いです。それぞれ、別チャットで決めて、同様にドキュメントに保存しておくと良いです。

レポートの文体を決めたいです。このプロジェクトで作ろうとしているレポートにふさわしい
文体と、その文体で書かせるための指示をセットで、複数提案してください。

6. Coworkのプロジェクトに変換

チャットのプロジェクトは、Coworkのプロジェクトに変換できます（Claude Desktopアプリを使っている場合）。

この機能を使って、Coworkのプロジェクトに変換します。Chat では「複数のファイル」を連続（繰り返し作業）で、生成する長時間実行には向いていません。このようなタスクは、Coworkに任せるのが良いです。

7. 一気に作る（長時間実行）

Coworkのプロジェクト内で、執筆をさせます。長時間実行タスクになります。指示は以下のようにします（あくまでも、参考に！）。

レポートの内容を執筆してください。

まず、「文体.md」と「コンテンツ方針.md」を読み込み、理解して、指示に従ってください。

次に、「章立て.md」をもとに、レポートを作成してください。

保存先は、「contents」フォルダを作成してください。
このフォルダに、「chapter01-英語タイトル.md」のように、１章ずつ別ファイルで保存してください。
なお、「# 」で、章タイトルを入れ、書き始めてください。

あとで、１章ずつファクトチェックや、校正を行っていきます。

まずは、テストとして、第１章だけを書いてください。その内容をチェックして、修正案を出します。
その修正案をもとに、他の章も記載してもらう予定です。

出力は、markdownファイル（.md）です。

いきなり、全ての文章を出力すると、「あれ、思ってたのと違う」となって、やり直しになります。そこで、まずは、テストを兼ねて１章分だけ生成します。その生成内容について、あれこれフィードバックをし、作成方針をアップデートします。その上で、残りを生成すると効果的です。

8. 加筆修正

生成された１章ずつの文章をチェックして修正などを行っていきます。この時に、Claudeに手伝ってもらうと良いでしょう。

地味な作業ですが、一人で行わず、Claudeとタッグを組んで行うと良いです。

図表などを入れたい場合は、作成し、contents フォルダに保存し、Markdown書式で埋め込むと良いでしょう。

9. 綺麗なPDFに変換する

Markdownファイルは、HTMLファイルに変換できます。さらに、HTMLで適切に装飾することで、その装飾を生かして、PDFに変換することができます。

このような知識を持っていれば、Coworkに指示が可能になります。Coworkは、プログラミング環境も自前で持っているので、Pythonコードなどを書かせて、実現可能です。

もし、デザインのこだわりなどがあれば、カラーリングを指定することも可能です。最近は、DESIGN.md という企業カラーなどを決めたファイルを作成し、様々なシーンで使うことが推奨されていたりします。

とにかく、以下のような指示を出すと良いでしょう。

contentsフォルダにあるファイルを１つのプレーンなHTMLに変換する
スクリプトを書いてください（pythonコードで）。

章立ての順番に従うようにしてください。
HTMLの保存先は、contents フォルダにしてください。

すると、python言語でプログラムが書かれます。そのプログラムを実行させます。

XXX というコードを実行してください。

自分でターミナルを起動しても良いのですが、ターミナルに馴染みがない方は、実行させる依頼をした方が良いでしょう。

さらに、HTMLファイルが出来上がったら、以下のように指示をします。

contents/xxxx.html を、装飾されたPDFに出力するスクリプトを書いてください。

- pythonで作る
- pandocを使う
- htmlを適切に装飾する（スタイルシート）
- 章ごとに、改ページをする
- 表紙をつける
- カラーリングは・・・
- フォントは、明朝体系

装飾について、詳しく知る必要があることは、私に質問してください。

こんな感じで依頼すると良いです（あくまでも参考に！）。スクリプトが作られると思うので、それを実行します。

このようなプロセスで、プロフェッショナルなPDFが作成できます。

私は、このプロセスで、何日か必要になりそうな本格的なレポートを半日で執筆できました。

まとめ

Claudeを駆使すれば、「自分の専門性に根差した、しっかりとしたレポート」を書くことができます。ポイントは、ワンステップずつ進むことと、対話を通じて、方針などを言語化すること。それらを、Claudeと共有して仕事をしていくことです。

また、Markdown → HTML → スタイルシートで装飾 → PDF という仕組みを知っておくことも重要です。これを知っておくと、適切に指示ができます。

もちろん、上記のような知識は、AIに質問することでも得られます。

「魔法、完全お任せ、自動的」ではないですが、地に足をつけた、ちゃんとしたプロセスです。

ぜひ参考にしてください。

（書籍に応用することもできますよ！）

ヒント

このプロセスでは、「文章として書ききれない、表現しきれない」コツ、視点、知識があります。それらは、使い込んで身につける必要があります。

最初は「対話」から。そこから「すらすら指示が思いつける経験」を積む。さらに、AIの仕組み、ステップ by ステップで仕事をすること、Claudeの機能を学ぶこと、試して理解することが必要です。

毎日のタスクの中で、AIを使いながら「本質」「仕組み」「経験」を積み上げるための講座を開催しています。

是非、ご参加ください。

Claudeマスター講座（詳細案内）

このような活動の一環として「ウェビナーを、何回も開こう」と思います。

ということで、第1回を「7月3日(金) 12:00 - 13:00」で開催します！

ウェビナーに参加する

是非、講座にご参加ください！

ウェビナー詳細

形式について

当日は、Zoomのウェビナー機能で開催します。ウェビナーは、以下のような特徴があります。

• 参加者の音声、ビデオは「オフ」（主催者(私)が、あなたの許可なくオンにはできません）

• 誰が参加しているかは、見えない（コメントで交流は可能）

• 途中参加、途中退出しても、全体に通知はされない（気軽に参加、退出してOK）

• コメントで気軽に質問可能

という参加ハードルが非常に低く、でも「楽しく、学び始めのきっかけ」にしやすい受講形式です。

※ 参加できない方、途中参加、退出の方へ。録画を配布しますので、ご安心を！

内容

• 「対話」を使って、タスクを完了させていく使い方を解説

• 参加者からの質問に、片っ端から回答

• 新しいモデル（Sonnet5）についての考察

など。当日の進行に合わせて、柔軟に変更します。なるべく、ゆっくり、じっくり進めます（デモをしながら、解説）。

予習教材

事前に「New!ごめんねメソッド」までの動画をご覧ください。みるだけでOKです。雰囲気だけ、掴んでいただければ、大丈夫です。

• Newごめんね！メソッド（無料プレビューできます）

参加方法は、時間になったらURLをクリックするだけ！

ウェビナーに参加する

無料プレビュー登録をして、参加できます

お願い

ごめんね！メソッドの「お題」を募集します。あなたが、私に「デモしてほしいお題」を教えてください。また、事前に聞きたいことなどを送っていただけると、当日のウェビナーに反映します！

• アンケートフォーム

追伸: Claude Sonnet5でましたね!

今朝、Claudeを立ち上がったら、「新しいモデル（AIの頭脳の種類）」がリリースされました。リリースされたのは「Sonnet 5」です。

コーディング能力が大幅に向上したのですが、エンジニアでない私たちにとっても、嬉しい能力アップがありました。

それは「道具を使う能力」の向上です。一般向けの高額なモデルに近い性能になったことで、「今までと同じコストで、もっと正確、行動、速く」仕事ができるはず。