人間的で洞察に富んだ応答が文章の質を高めるClaude 4の「Constitutional AIアプローチ」が、他の生成AIと一線を画す理由

NotebookLMで構造化された情報を基に、Claude 4で文書を洗練させる。

簡単な文書であれば、そのままプロンプトでNotebookLMが出力した文章を与えてもいいが、より幅広い分析を元に複数の長文を生成したい場合は、プロジェクト機能を活用して段階的に文書を構築するといい。

プロジェクト機能は、ある目的の文書や質疑応答のために、出力文のトーンや読者ターゲット、出力する文書の仕様などをあらかじめ設定するものだ。NotebookLMほど大量の情報を与えることはできないが、事前に関連資料をアップロードして“専門化”させておくこともできる。

プロジェクト機能では、このようにプロジェクト説明内に概要を記述しておくと有益な回答を得られやすくなる（画像：筆者提供）

こうした設定をしておくことで、何度も会話を往復して生成させる頻度も下がり、プロジェクト内で事前に処理した成果を共有できることもあり、トークン消費を最適化しながら一貫性のある文章を生成できる。

新しい会話を始めるたびに背景情報を維持できるため、毎回、背景情報を処理する必要がなくなる。また、文体や専門用語の統一性を高めるための事前設定も行える。

その上で、以下のようなプロンプトで文書を生成させる。Opusはより深い文章を生成できるが、遅くトークン消費も激しいため、中規模モデルのSonnetと併用するのがおすすめだ。一冊の本にまたがる長大な物語などはOpusのほうが優位だが、創造性が高いため、特に気づかないほど自然なハルシネーションを起こすので注意が必要だ。

Claude 4使いこなしのコツ

さてプロジェクト機能以外にも、Claudeを使いこなす上で知っておくと有益な情報がある。それは“トークン消費に基づく制約”が、他の生成AIとは異なることだ。Claude3.7では中規模モデルのSonnetと小規模モデルのHaikuしか存在しなかったが、Claude 4ではトークン消費の大きな大規模モデルのOpusが復活したこともあり、積極的に使いこなすほうがよりパフォーマンスを引き出せる。

といった価格プランで、OpenAIよりも短い“5時間”のタイムスロットで、メッセージ数ではなく消費トークンで制限がかかる点が大きな違いとなる。