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Claude の使い方を3ヶ月かけて仕事に組み込んだ。最初の3週間後には、ChatGPTとの使い分けを意識するようになっていた。
を契約したのは半年ほど前だ。最初は「ChatGPTがあれば十分じゃないか」と思っていた。が、文章生成の丁寧さというか、ニュアンスの精度で違いを感じて、少しずつClaude側に重心が移った。
この記事では、僕が実際に仕事で使っているClaude の使い方を3つ書く。「何でもできる」という話はしない。使っている3つだけを具体的に書く。
この記事でわかること：
- Claude を文章生成・要約・メール作成に組み込む具体的な手順
- ChatGPTとどう使い分けているか
- Claudeが向いているケース・向かないケース
Claude の使い方：仕事に組み込んでいる3つのユースケース
仕事に組み込む前に1つ確認したいのは、Claudeは「何でも使えるAI」ではなく「特定の作業にやたら強いAI」だということだ。
僕の場合、Claudeを毎日使っているのは以下の3つだけ。それ以外の作業はChatGPTやPerplexityを使っている。
ユースケース1：文章生成 – ライティング作業の下書き生成
Claude の使い方の中で一番活用しているのが、文章の下書き生成だ。
具体的には「2,000字程度のブログ記事構成案と序文を出力して」という使い方を週に数回している。競合記事のURL（日本語サイトのもの）を貼って「この記事と差別化した構成を考えて」と追加指示することもある。
ChatGPTでも同じことはできる。ただ、Claudeの方が「長い文章の読み込みと出力」に安定感がある、というのが体感だ。
どんな指示を出すと精度が上がるか
コツは「書いてほしい文章の目的と読者を先に書く」こと。
- NG：「SEOブログを書いて」
- OK：「30代のフリーランスWebマーケター向けに、Claudeを業務に導入するメリットを伝える記事の序文を800字で書いて。読者は既にChatGPTを使っているがClaude未経験の人」
後者の方が、最初の出力からそのまま使える精度で返ってくる頻度が上がる。
ただ、やってみてわかったことがある。「もっと口語的に書き直して」という追加指示は比較的素直に機能する。でも「もっと短く」という指示は、情報を落としすぎるか、逆に文章の構造が崩れることがある。3回に1回は自分で手を入れ直している。
ユースケース2：長文要約 – 資料・記事を素早く読み解く
Claude の使い方で地味に使用頻度が高いのが長文要約だ。
クライアントから渡される仕様書・提案書・競合調査レポートなど、「読まないといけないが時間がない」資料を毎週何本か受け取る。これをClaude に貼り付けて「重要な決定事項を箇条書き5点でまとめて」と聞く。
PDFやテキストをそのまま渡す手順
- PDFを開いてテキストをすべてコピー（または画面に貼り付け）
- Claudeのチャット画面に貼り付ける
- 「以下の文章から重要な意思決定に影響する内容を3〜5点、箇条書きでまとめて」
注意点が1つ。「3行でまとめて」という指示は情報が落ちすぎることが多い。「箇条書き5点」「500字以内で」という形式指定の方が、使える要約が出てきやすい。
あと、「調査時点の情報」として注意してほしいのだが、Claudeは2026年4月時点で最大100万トークン程度の長文処理に対応している（モデルや設定によって異なる）。ただ、あまりに長い文書を一度に入れると処理精度が落ちる場合があった。200ページを超えるような資料はセクションごとに分割して渡す方が精度が高い。
ユースケース3：メール作成 – ビジネスメールのトーン調整
これが一番驚いた使い方だった。
クライアントへの提案メール、謝罪メール、断りのメールなど、「微妙なトーン調整が必要なメール」の下書き作成にClaudeを使っている。
ChatGPTでも書けるのだが、Claudeの方が「敬語の丁寧さ加減」の調整が細かい。「丁寧すぎない、でも失礼にならない程度に」という指示に対して、ChatGPTよりも意図が反映されやすいと感じている。
敬語の「温度感」の指定方法
うまくいくのは「温度感を数値や状況で指定する」方法だ。
- NG：「丁寧なメールを書いて」
- NG：「もう少し丁寧に」（これをやると過剰に堅くなりやすい）
- OK：「初めてやりとりするクライアントへの返信メール。相手は40代の部長職。謝罪の内容を含むが、過剰に謝りすぎない程度の表現で」
状況・相手・ゴールを具体的に書くと、出力の「温度感」がかなり安定する。
やってみて失敗したことも書く。「もう少し柔らかく」と何度も追加指示を繰り返すと、最終的に話し言葉に近い文体になってしまったことがある。追加指示は2回以内にして、うまくいかなければ最初から書き直した方が早い。
ChatGPTとの使い分け：Claudeが向いているケース・向かないケース
半年使ってきた結論として、こんな使い分けになっている。
Claudeが向いているケース：
- 長文の読み込み・要約
- 文章のトーン・ニュアンス調整が必要な作業
- 複数段落にわたる文章の下書き生成
ChatGPTの方が向いているケース：
- プログラミング・コード関係
- 短いコピーライティング（タイトル案・キャッチコピー）
- 画像生成（DALL-Eと連携する場合）
正直、どちらが「上」というわけではない。用途の向き不向きがある。両方を月20ドルずつ払い続けるのはコスト的にきついと感じたので、一時期Claudeに一本化したことがある。が、コード系の仕事が入ったときに不便を感じてChatGPTに戻した。
今は状況に応じて使い分けている。
なお、Claude の料金についてはマネーフォワードのClaude Pro解説記事が詳しい。月20ドル（約3,000円）というのが2026年4月時点の情報だ（価格は変動する可能性がある）。
また、AIライティングツールの実際の評判についてはITreviewのClaude口コミ一覧も参考になる。
まとめ：Claude の使い方で感じた限界と今後
今回紹介したClaude の使い方は、文章生成・要約・メール作成の3つだ。
3つとも完全に自動化できるようにはなっていない。最終的な手直しは毎回発生する。ただ、「ゼロから書く」作業と「Claudeの下書きを直す」作業では、後者の方が明確に早い。
感じている限界は、「追加指示のやりとりが長くなると精度が落ちること」だ。チャットを長引かせるより、指示を最初から丁寧に書く方がいい結果になる。それがわかってから、Claude への指示を書く前にちゃんと考えるようになった。
まあ、それ自体がプロンプト設計の練習になっているのかもしれない。
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