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1年前、私はほとんどClaudeを使用していませんでしたが、今では私のAI業務の50%以上をClaudeが処理しています。ChatGPTやGoogle Geminiなどのチャットボットと比較すると、Claudeは3つの特定のタイプのタスクで優れているからです。このビデオでは、Claudeを最大限活用するための設定方法、最も重要な機能、そして実際の使用例について詳しく説明していきます。
まず設定から始めましょう。プロファイルタブの下で、個人設定セクションを意図的に空白のままにしているのがわかります。これはChatGPTのカスタム指示に相当するものですが、ChatGPTとは異なり、Claudeのデフォルトの出力は既に十分に構造化されており、簡潔です。例えば、私はChatGPTにコンサルタントのような形式で出力するようカスタム指示を設定していますが、Claudeにはそのような手助けは必要ありません。これも、私が文章作成タスクでChatGPTやGeminiよりもClaudeを好む理由の一つです。
次に、アーティファクトとCSVチャットの提案を有効にしますが、プロンプト例は無効にします。これらは基本的すぎてワークスペースを散らかすだけです。有料プランを利用している場合は、Googleドライブの接続を強くお勧めします。これらはすべて後ほど実際に見ていきます。機能プレビューでは、分析ツールを有効にすることで、Claudeがデータの分析と可視化を行えるようになります。これも後ほど例を見ていきます。私は数学にはClaudeを使用しないため、LaTeX（ラテックス）のレンダリングはオフにしています。
基本設定が完了したので、機能その1のアーティファクトについて説明しましょう。例として、製品設計文書に基づいて外部向けのブログ記事をClaudeに作成してもらいます。Claudeが最終的なブログ記事を別ウィンドウで表示し、元のチャットスレッドでその思考プロセスを説明しているのに注目してください。簡単に言えば、アーティファクト機能の右側の独立したウィンドウにより、チャットボックスからテキストをコピーして別の場所に貼り付け、余分な情報を削除する必要がなく、複雑な出力を扱いやすくなります。ブログ記事全体をそのままコピーするか、プレーンテキストファイルとしてダウンロードできます。
それだけではありません。最初の段落の修正を求めるフォローアップのプロンプトを追加すると、Claudeがアーティファクトウィンドウで直接リアルタイムに編集を行い、他の部分は変更されていないことを確認できます。
テキストに加えて、Claudeはアーティファクトウィンドウでコードやグラフも出力できます。例えば、GoogleスライドのプレゼンテーションからすべてのスピーカーノートをフォーマットするGoogle Apps Scriptの作成をClaudeに依頼しました。私はコーディングのバックグラウンドがありませんが、手順に従ってコードをコピー＆ペーストして実行するだけで、完璧に動作します。
グラフの例では、一石二鳥を狙って、まずスクリーンショットボタンをクリックして別のタブやウィンドウからスクリーンキャプチャを取得する方法をお見せします。この場合、イベント登録ファネル（登録→承認→参加）を共有し、Claudeにこのイベントの参加者を視覚化するファネルを作成し、グラフの下に主要な発見を共有するよう依頼しました。
実行後、エラーが発生しましたが、これは私のデザインで完全に計画通りです…いや、冗談です。素晴らしいのは、Claudeに自身のエラーを修正するよう依頼できることです。数秒後、Claudeは問題を解決し、グラフを出力し、さらに下部にいくつかの計算も追加しました。より高度なデータ可視化の例は後ほど紹介しますが、ここで覚えておいていただきたいのは、アーティファクトウィンドウを使用するかどうかはClaudeが判断するということです。つまり、タスクが単純すぎる場合、テキストやコードの出力はチャットボックス内に表示されることもあります。
次に、ライティングスタイルについて説明します。新しいチャットを開始する際、いくつかのプリセットされたライティングスタイルから選択できますが、試してみた結果、99%の場合、「Normal」で十分です。行ったり来たりして時間を無駄にする必要はありません。「独自のスタイルを作成する」機能は、若干期待はずれでした。数段落の文章例を共有し、Claudeがそのスタイルを記憶して模倣するという考えです。例えば、私はFireshipのビデオを見るのが大好きです。彼も私と同じジェフという名前です。彼は鋭い皮肉と自虐的なユーモアのセンスを持っていますが、複数のビデオの書き起こしを共有しても、Claudeの彼の話し方の模倣は物足りないどころか、むしろ不正確です。
ちなみに、AIをキャッチアップすることが今年の目標の一つである場合、必須のAIツールとワークフローを習得するためのノイズをカットした私の無料AIツールキットをご利用いただけます。リンクは下記に記載しています。
次の機能はClaudeに限定されたものではありませんが、私のお気に入りの機能です。プロジェクト機能について、まず簡単な使用例から説明しましょう。オンラインで気に入ったワークアウトプログラムを見つけたとします。そのプログラムをコンテキストとしてClaudeと共有し、私のフィットネス目標も伝えて、カスタマイズされたプランを生成してもらうことができます。シンプルですね。
では、私のガールフレンドも自分用にカスタマイズされたワークアウトプランが欲しい場合はどうでしょうか？会話が進むにつれてAIが混乱するリスクがあるため、同じチャットスレッドに彼女の目標を追加するのではなく、見つけたワークアウトルーティンをプロジェクトレベルのコンテキストとして追加し、そのプロジェクト内に2つの別々のチャットを作成します。一つは私のフィットネス目標用、もう一つは彼女の目標用です。
この例で最も仮説的な部分は私にガールフレンドができることですが（笑）、この機能が仕事でどれだけの時間を節約できるか考えてみてください。例えば、プロダクトマーケティングマネージャーとして、製品発表のコミュニケーションは私の責任の一つです。Claude内のプロジェクトレベルで、製品チームが作成した製品概要文書を添付し、チャットレベルでは以前の製品発表のニュースレターを共有します。
プロジェクトレベルのコンテキスト（コムズドキュメント）とチャットレベルのコンテキスト（以前のニュースレターの例）を持っている状態で、以前のニュースレターで使用されているのと同じフォーマット、構造、トーンを使用して、この最新のローンチ用のニュースレターを書くようClaudeに依頼できます。さらに一歩進めて、コムズドキュメントをプロジェクトレベルのコンテキストとして保持しながら、チャットレベルで以前のブログ記事、社内発表、PRブリーフィングを共有することで、新製品のメッセージングと完全に一貫性のあるカスタマイズされた出力を素早く生成できます。結果は素晴らしいものです。
ぜひ試してみてください。出力に多少の微調整は必要ですが、適切なプロンプトを使用すれば、80%は完成します。プロジェクト機能を使用する際の注意点がいくつかあります。まず、プロジェクトレベルではテキストコンテンツを追加できますが、チャットレベルではできません。次に、新製品のローンチを発表する場合など、プロジェクトレベルのカスタム指示を追加するのが好ましいです。製品のユニークなベネフィットと、それらが潜在的な消費者の痛点をどのように解決するかを強調するようClaudeに指示します。また、例えば私自身のYouTubeプロジェクトでは、ストーリーテリングに長けたシニアYouTubeストラテジストとして行動するようClaudeに指示します。
最後に、プロジェクト機能は有料機能です。一つのAIツールにしかお金を払えない場合は、ChatGPTやGoogle Geminiの方が汎用性が高く、ChatGPTにもプロジェクト機能があるため、そちらを選択することをお勧めします。Claudeは、仕事で多くの文章作成やコーディングが必要な場合にのみ支払いを検討してください。
次にインタラクティブダッシュボードについて説明します。ここにGoogleが公開した最新のAIエージェントに関するホワイトペーパーがありますが、長すぎて、私には技術的なバックグラウンドがないため、主要な概念だけを知りたいと思います。そこで、チャットにそれを添付し、この密度の高いPDFを視覚化してより簡単に情報を理解できるようにインタラクティブダッシュボードを作成するようClaudeに依頼します。
Claudeはアーティファクトウィンドウを開き、ダッシュボードを生成するコードの作成を開始します。おっと、またバグに遭遇しましたが、問題ありません。Claudeに対処するよう伝えると、数分後に完全に機能するダッシュボードを出力します。しかし、ユーザーインターフェースが少し不自然なので、「レイアウトが少し変です。タブを水平に配置し、対応するコンテンツはタブをクリックしたときにのみ表示されるようにしましょう」とClaudeに伝えます。数分後、Claudeは変更を加え、アクティブなタブのコンテンツのみが表示されるようになりました。
ここで一旦、どれほど驚くべきことが起きたか考えてみましょう。Claudeは私たちがコードを書かなくても完全に機能するダッシュボードを生成しただけでなく、自身のエラーを修正し、初期のダッシュボードに編集を加えることもできました。プロティップ：インタラクティブファネルやインタラクティブチャートなどのインタラクティブ要素を作成する際は、プロンプトに「インタラクティブ」というキーワードを必ず含めてください。
この例をさらに一歩進めて、ソーシャルメディアで共有できる、ホワイトペーパーを要約した簡単なインフォグラフィックを作成するようClaudeに依頼しました。Claudeが作業を終えると、技術的にはインフォグラフィックですが、これらの主要な概念間の関係を理解するのはまだ難しいですね。そこで、フォローアップのプロンプトを追加します。「主要な概念間の関係とつながりをよりユーザーフレンドリーな方法で表示し、黒とオレンジの配色を使用してください」。
Claudeがコードを再実行すると、はるかに良くなりました。より整理されています。確かに、スペースの問題や矢印がテキストの上に重なっているなどの問題はありますが、インフォグラフィックがどのように見えるかのビジュアルモックアップが欲しかっただけなので問題ありません。これをSVGファイルとしてダウンロードし、自分で編集を始めることができます。
次にデータの可視化について説明しましょう。先ほど、スプレッドシートの情報に基づいて簡単なファネルチャートを作成しましたが、「ジェフ、このデータは整理されていて、表になっているけど、私は通常、構造化されていない乱雑なデータを扱っているんだけど」と思われるかもしれません。問題ありません。ここに乱雑なトランザクションデータがありますが、私が説明する代わりに、Claudeに聞いてみましょう。
まずこれをCSVファイルとしてダウンロードし、「シニアビジネスアナリストとして行動し…提供されたデータを分析し、意味のある洞察を導き出すための3つの効果的な方法やフレームワークを説明してください」というプロンプトとともにClaudeにアップロードします。Claudeが「考えている」時、先ほど有効にした分析機能が動作しているのが分かります。Claudeはまず、私たちがコンテキストを共有していないにもかかわらず、データを分析し、その生データの分析に基づいてどのような洞察を抽出できるかを教えてくれます。
すべてを読み上げることはしませんが、顧客セグメンテーションが目に留まりました。これらのすべての取引がGumroadとサブスクリプションの2つのソースから来ていることを知っているので、「購入パターンに基づいて顧客をセグメント化したいと思います。具体的には、Gumroadまたはサブスクリプションのカテゴリーに購入を分類し、可視化を作成して、グラフの下に主要な発見を追加してください」というフォローアッププロンプトを送ります。
約20秒の思考とコーディングの後、Claudeは2種類の取引を比較する棒グラフを出力し、グラフの下には、サブスクリプションが取引の56%を占め、Gumroadは44%であったこと、しかし取引数が少ないにもかかわらずGumroadの方が高い収益を生み出したことが示されています。
私は懐疑的な人間なので、念のため生データに戻り、すべてのサブスクリプション取引をフィルタリングして合計を出してみると、2,862ドルになります。Claudeの出力に戻ってみると、サブスクリプションが2,862ドルとなっており、正確であることが確認できます。
これを仕事のプレゼンテーションで使用したい場合は、配色やフォントスタイルを変更します。このグラフのスクリーンショットを撮り、このようにスライドに挿入し、主要な発見をコピーしてスピーカーノートとして貼り付けます。プロティップ：何らかのビジュアル要素を出力してほしい場合は、「視覚化」や「可視化」という単語を含めてください。
今日は多くのことを説明しましたので、まとめましょう。まず、プロジェクト機能により、プロジェクトレベルとチャットレベルの両方でコンテキストを管理でき、完全な一貫性を保ちながら高度にカスタマイズされたコンテンツを生成できます。
次に、Claudeはアーティファクト機能を通じて複雑な情報をインタラクティブダッシュボードに変換することに優れており、最も素晴らしい点は、コーディングの知識がなくても簡単に調整できることです。
最後に、分析機能のおかげで、Claudeは非構造化データから導き出した洞察を、単純なファネルから顧客セグメンテーション分析まで、誰にでも理解できる方法で可視化することができます。
このビデオを楽しんでいただけたなら、次は私のPerplexityとNotebook LMのチュートリアルをチェックしてみてください。次回のビデオでお会いしましょう。それまでお元気で。
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