初心者がやりがちな Claude プロンプト失敗例10選

「Claude を使ってみたけど、期待した答えが返ってこない」——多くの場合、原因は AI ではなくプロンプトの書き方です。私が見てきた典型的な失敗例10個と改善案を整理します。

失敗例1：抽象的すぎる依頼

NG：「マーケティングについて教えて」

OK：「BtoB SaaS のマーケティングで、月予算50万円、ターゲット中小企業のIT担当者の場合の戦略を、施策3つに絞って提案してください」

失敗例2：欲張りすぎ

NG：「企画書を書いて、市場調査もして、競合分析もして、収支予想もして」

OK：1依頼1目的。順番に分けて依頼する。

失敗例3：背景情報なし

NG：「メール書いて」

OK：「採用候補者へのお礼メール。1次面接後で結果通知前。先方は新卒2年目エンジニア。会社カルチャーはフラットで親しみやすめ」

失敗例4：出力形式の指定がない

NG：「まとめて」

OK：「箇条書き5つ以内で、各項目1行以内、専門用語にはカッコ書きで補足、最後に1行のサマリ」

失敗例5：誰向けか不明

NG：「Pythonの非同期について解説して」

OK：「Python経験半年のエンジニア向けに、async/await を用例付きで解説して」

失敗例6：1回で完璧を求める

多くの依頼は数回のやり取りで磨くものです。「初回出力で満足できなかったら捨てる」のではなく、「ここをもっと〜」と修正依頼する習慣を。

失敗例7：禁止事項を伝えない

NG：「ブログ記事を書いて」

OK：「ブログ記事を書いて。NG：誇大表現、根拠なき断定、競合の名指し批判」

失敗例8：参考資料を渡さない

社内文書・過去事例を渡せば、的確な出力が増えます。「資料なしで知ってる風に答えさせる」のは精度低下の元。

失敗例9：「専門家として答えて」と言わない

役割設定は精度を上げる強力な技法。「税理士として」「マーケッターとして」と前置きするだけで出力が変わります。

失敗例10：失敗例を伝えない

「こういう答えはNG」と例示すると、出力が引き締まります。「主観的な感想は不要。数値と根拠だけで」など。

改善の3原則

1. 具体性：誰の、何のための、どんな出力か
2. 制約：守ってほしい条件、避けてほしい表現
3. 形式：どんなレイアウトで返してほしいか

この3つを意識するだけで、Claude の出力品質は劇的に上がります。