2025年版 Claude入門：基本使い方・主要機能10選と活用のコツ

### 主題と目的 Anthropic の対話型 AI「Claude（Opus / Sonnet / Haiku 等）」の最新の基本操作と主要機能を、実務でそのまま使えるチュートリアル形式で整理・提示することが本調査の目的です。具体的には以下を明確にします。 - Claude のモデル群（Opus / Sonnet / Haiku）の違いと用途別の選び方 - ウェブ・モバイル・API の始め方（サインアップ～API呼び出しまで）の最短手順 - 日常的なタスク（対話、長文要約、画像解析、コード支援、Computer Use／Artifacts）の実践手順とプロンプト設計のコツ - 運用上の注意点（コスト管理・セキュリティ・ベストプラクティス）と導入フロー提案 参照の主要ソース：Anthropic 公式ドキュメント（概要／モデル）および実務解説記事（MeetJamie、GVM、Medium 等）を基に、事実と実務的示唆を統合しています（例: [Anthropic ドキュメント](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro)、[モデル概要](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview)、[How to Use Claude ガイド（MeetJamie）](https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude)、[遠見/GVM 解説](https://www.gvm.com.tw/article/116564)）。 ### 回答 以下を、導入フロー→モデル選定→日常チュートリアル→プロンプトテンプレ／開発者向け要点→運用チェックリストの順で提示します。 1) 最短で始める（5分～30分） 1. 目的を決める（例：ドキュメント要約 / カスタマー対応 / コード生成 / UI自動化）。 2. アカウント作成：公式サイトへアクセス → メール or Google で登録 → SMS 認証を完了（フィッシング回避のため公式ドメインを直接入力）。参考: [Anthropic ドキュメント](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro)、[GVM 解説](https://www.gvm.com.tw/article/116564)。 3. Web UI（Workbench）で試す：まずチャットでプロンプトを作り、ファイルや画像をアップロードして挙動を確認。 4. API 利用：APIキーを取得して小さなサンプル呼び出しで動作確認（後述の設計指針に従う）。参照: [Anthropic ドキュメント（モデル概要）](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview)。 2) モデル比較（簡易表） | モデル | 特性 | 典型用途 | 参考 | |---|---|---|---| | Opus（例: Opus 4.1） | 最高精度・大トークン（長文）対応・画像処理能力が最上位 | 大規模レポート解析、複雑なコード生成・推論 | [models overview](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview) | | Sonnet（例: Sonnet 4） | 性能とコストのバランス良好、長コンテキスト対応 | プロダクション用途のPoC、本番処理 | [How to Use Claude](https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude) | | Haiku | 低遅延・低コスト | 高頻度の短応答（チャットボット等） | [遠見/GVM 解説](https://www.gvm.com.tw/article/116564) | 推奨運用：まず Sonnet 系で PoC を回し、品質/コスト要件次第で Opus へ移行。大量の軽い問い合わせは Haiku。 3) 日常タスク別チュートリアル（実践ステップ） - 対話（チャット） 1. 目的を一文で伝える（例：「社内向け要約を作る」）。 2. 役割指定（「あなたは●●の専門家」）と出力形式（箇条書きx3、JSON 等）を明示。 3. 出力が冗長なら「要点だけ3行で」と短縮指示。 - 長文・PDF 要約 1. PDF をアップロード → 「目次を抽出して」→ 「各セクションを短く要約」→ 最終的に投資用3分要約などの形式指定。 2. 大きい文書は段階的に処理（チャンク化→セクション要約→全体要約）してトークンを節約。参照: [How to Use Claude](https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude)。 - 画像解析 / OCR - 画像アップロードして「表をCSVで出力」「グラフの要点を説明」など指示。簡単なOCRや表認識が可能（ただし精度チェックを含める）。参照: [GVM 解説](https://www.gvm.com.tw/article/116564)。 - コード支援・Artifacts - 仕様を自然文で与え、生成コード + ユニットテスト作成を依頼。Artifacts でプレビューし、修正を繰り返すワークフローが有効。参照: [Anthropic Claude Code quickstart](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/quickstart)。 - Computer Use（自動化） - ブラウザやアプリの操作を自動化するベータ機能。まずはサンドボックスで簡単タスク（フォーム入力等）を検証し、監視とロールバック機能を必須で運用する。参照: [GVM 解説](https://www.gvm.com.tw/article/116564)。 4) 効果的なプロンプト設計（テンプレート） - 基本テンプレ：目的 → 入力（ファイル/テキスト/前提）→ 出力形式（箇条書き/表/JSON）→ 制約（語数/ページ参照） - 例1（要約）: "<instructions>目的: 投資判断用3分要約。出力: 要点5→リスク3→推奨アクション2</instructions>" - 例2（画像）: "添付画像内の表をCSV形式で出力。列名自動判定、欠損は NA。" - few-shot：期待出力の例を1～2件添えると再現性が向上。 5) API・開発者向けの実務ポイント - 基本流れ：APIキー取得 → SDK/ライブラリ導入 → 小さなテスト呼び出し → ベータ機能（Computer Use等）申請 → 本番環境へ展開。参照: [Anthropic ドキュメント](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro)。 - 開発上の注意：自動生成コードは必ず自動テスト＋人間レビューを実施する（HITL）。Computer Use は最小権限と監査ログを実装すること。参照: [Claude Code Best Practices](https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices)。 6) ワークフロー図（導入〜運用） ```mermaid flowchart TD A["要件: 目的を定義"] --> B["PoC: Sonnet で検証"] B --> C["測定: 品質・トークンコストを監視"] C --> D{"要件を満たすか?"} D -- Yes --> E["Opus へ移行（高精度）／本番導入"] D -- No --> B E --> F["運用: 監視・コスト最適化"] ``` 7) 運用チェックリスト（導入担当者向け） - 公式ドメインからの登録・ダウンロードのみを許可（フィッシング回避）。 - SMS/二段階認証の有効化、APIキーの秘匿管理（Vault 等）。 - モデル選定基準：文脈長（必要トークン）・精度・コストで選ぶ。 - Computer Use はサンドボックス→ログ取得→監視→段階的本番化。 - 定期的に請求明細をレビューし、モデル切替のROIを評価。 参考（抜粋） - Anthropic 公式（入門・モデル概要）: [https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro) / [https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview) - 実務ガイド: [How to Use Claude（MeetJamie）](https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude) - ローカル実地レポート（機能・利用法の解説）: [https://www.gvm.com.tw/article/116564](https://www.gvm.com.tw/article/116564) - 機能アップデートまとめ: [https://medium.com/@yashrane402/whats-new-with-claude-ai-june-july-2025-update-guide-d7a410e5a073](https://medium.com/@yashrane402/whats-new-with-claude-ai-june-july-2025-update-guide-d7a410e5a073) 必要であれば、次のいずれかをすぐ作成します： - Node/Python の具体的な API 呼び出し例（動作確認用） - ユースケース別プロンプトテンプレ集（ドキュメント要約 / CS対応 / コードレビュー） - PoC 用チェックリストとコスト試算シート（モデル別・月間トークン想定） どれを優先しますか？ ### 結果と結論 主要な結果と結論は以下のとおりです。 - Claude のモデル群は「Haiku（低遅延/低コスト）→ Sonnet（費用対効果）→ Opus（高精度・長文処理）」という明確な役割分担があり、用途に応じて段階的に選定するのが最も実務に適しています（参照: [models overview](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview)）。 - 長文コンテキスト（200K～1M tokens）やファイルアップロード、Artifacts、Computer Use などの拡張機能により、ドキュメント解析・自動化・レビューサイクルの短縮といった実業務での効果が期待できます。ただし Computer Use はまだベータ的要素があり、監視と段階的導入が必須です（参照: [How to Use Claude](https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude)、[GVM 解説](https://www.gvm.com.tw/article/116564)）。 - 実運用で最も重要なのは「モデル選定（用途に合わせる）」「トークン管理（長文はチェーン化／RAG）」「プロンプトの構造化」「セキュリティ（APIキー・権限）」「HITL を組み込むこと」。これらを守ることでコスト最適化と品質確保が両立できます。 - 推奨導入パターン（実務順序）: Sonnet で PoC → 評価（品質・コスト）→ 必要なら Opus で本番 → Artifacts/Claude Code/Computer Use を小規模から統合。 次のアクション提案：どのユースケース（例：社内ドキュメント解析／カスタマーサポート自動化／コード生成パイプライン／Computer Use を使ったフォーム自動化）を最優先で詳細化して欲しいか教えてください。選んでいただければ、API サンプル、プロンプトテンプレ、PoC のチェックリストとコスト試算まで作成します。

### 調査の本質 Claude（Anthropic）が提供する最新世代モデル群（Haiku / Sonnet / Opus）について、ユーザーは「基本的な使い方（チュートリアル）と主要機能」を求めています。表層的には「どう操作するか」を知りたい意図ですが、本質的には次のニーズが隠れています： - どのモデルをいつ使うべきか（性能とコストの最適化）を判断したい、 - 実務で使えるプロンプト設計と運用フロー（PoC→本番）を短期間で構築したい、 - 長文処理・自動化（Computer Use / Artifacts / Claude Code）を安全に導入したい、 - 導入後のコスト・セキュリティ・検証体制を設計したい。 したがって価値提供としては、単なる操作手順に留まらず「モデル選定のルール」「PoC の短期実行計画」「コスト管理の実務指標」「安全ガバナンスの最低限ルール」をセットで示すことが依頼者の意思決定に直接貢献します。 --- ### 分析と発見事項 1) モデル群の役割分担（要点） - Opus：最高性能・長文・高度推論・強いコーディング能力。大規模ドキュメント解析や複雑な設計タスク向け。 - Sonnet：性能とコストのバランス良好。プロダクション用途で最初のPoCに適する。 - Haiku：低レイテンシ・低コストの軽量モデル。大量の短い問い合わせや即時応答用途に有利。 （出典: Anthropic モデル概要: [Models overview](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview)） 2) 比較表（要点、参考値） | モデル | 主要特性 | 推奨ユースケース | コンテキスト長（目安） | 価格帯（参考） | |---|---|---|---|---| | Haiku | 低遅延・低コスト | チャットボット、軽いFAQ | 小〜中 | 低コスト | | Sonnet | 性能とコストの良好なバランス | PoC〜本番の一般業務 | 最大200k（ベータで1M試験あり） | 中コスト（例: 入力約\$3/1M・出力約\$15/1M の例示あり） | | Opus | 最上位の推論・コード性能 | 高度な解析・大規模長文・複雑コーディング | 最大200k（上位）〜一部で1M試験 | 高コスト（例: 入力約\$15/1M・出力約\$75/1M の例示あり） | 3) 長文コンテキストの実務的意義 - Claude の強みは大きなコンテキストウィンドウ（通常200kトークン、試験的に1Mトークン）で、複数ファイル統合の要約や長期のプロジェクト文脈保持が可能です（参照: [Models overview](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview)、[How to use Claude - MeetJamie](https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude)）。 4) 主要機能と運用上の発見 - Computer Use（PC/ブラウザ操作自動化）、Artifacts（生成物のプレビュー/共同編集）、Claude Code（コード修正・テスト支援）など、対話を超えた「作業自動化」機能が進展中。ただしComputer Useはベータで誤動作報告もあり監視が前提（参照: [GVM 記事](https://www.gvm.com.tw/article/116564)、[MeetJamie ガイド](https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude)）。 - セーフティ設計はAnthropicの「Constitutional AI」やRLAIFに基づき、Helpful/Honest/Harmlessの設計原理を採用している（参照: Anthropic ドキュメント）。 5) 実務的オンボーディングの発見 - 登録はWeb→SMS認証が一般的。Workbenchでプロンプトを磨き、APIキーを取得して小さな呼び出しで挙動を確認する流れが王道（参照: [Anthropic intro](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro)、[MeetJamie](https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude)）。 - デスクトップアプリの提供有無は情報源で差があるため、公式サイトでの確認を必須とすること。 --- ### より深い分析と解釈 A. なぜ「長コンテキスト」が価値になるのか（3段階のWhy） 1. なぜ重要か：1セッションで数百ページ相当を扱えるため、文脈を分割して繋ぎ直す工数が不要になる。 2. その結果何が変わるか：ドキュメント横断の分析や段階的要約が高速化し、人手での前処理・再入力が大幅に減る。 3. 実務的な帰結：トークン運用方針（どこまで生の文書を入れるか）と「メタ要約（session-level summary）」の保存戦略を設計すれば、コストと精度を両立できる。 B. なぜ「モデル選択」が運用コストに直結するか（例による分解） - 料金はモデル×（入力トークン数＋出力トークン数）で決まり、同じタスクでもOpusを常用するとSonnetに比べ数倍のコストになる。例えば（参考値）： - 1回のリクエストで入力2000トークン、出力500トークン、月1000回の想定： - Sonnet（入\$3/1M・出\$15/1M）の場合：入力=2M→\$6、出力=0.5M→\$7.5、合計\$13.5/月 - Opus（入\$15/1M・出\$75/1M）の場合：入力=2M→\$30、出力=0.5M→\$37.5、合計\$67.5/月 → 選定をタスク単位で行う「ファンクション別モデル運用」がコスト最適化のキー。 C. Computer Use の可能性とリスク（弁証法的解釈） - 可能性：RPAを超えた自然言語指示による柔軟な自動化が可能になり、フロー自動化の導入コストが下がる。 - リスク：認証情報漏洩、誤操作、外部サイトのHTML構造変化による脆弱性。 - 中和策：最小権限、監査ログ、サンドボックスでの段階的導入、人間の承認ポイント（HITL）を必須化する。 D. シナリオ別短期意思決定（要約） - 個人ユーザー／試用：Web→WorkbenchでHaiku/Sonnetを試す。 - SMBのPoC：Sonnetで2–4週間のPoC、RAG かつ要約チェーンでコストと精度を測る。 - Enterprise：Opus を高付加価値タスクへ限定運用、ArtifactsとSSO/監査を整備、Computer Useは閉域で段階導入。 --- ### 戦略的示唆（実践的アクションプラン） 即時（今日〜1週間） 1. 公式にサインアップしWorkbenchで以下を試す：短い要約プロンプト、ファイルアップロード、画像OCR。公式ドキュメント: [Anthropic intro](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro)。 2. モデル判断ルールを決める（例：「対話系＝Haiku、バッチ解析＝Sonnet、複雑解析＝Opus」）。 短期PoC（2〜6週間） 1. 目的を明確化（KPIを定義：コスト/月上限、平均応答トークン、CSAT等）。 2. SonnetでPoCを回す：サンプルデータ（10〜50件）を用いて要約・QA・画像OCR・コード生成を試験。 3. 計測：トークン使用量、誤情報率、レイテンシ、ユーザー満足度を収集。 4. 成功基準例：要約精度80%（人間評価）、コスト/月が上限内、誤情報率低位。 中期（2〜6ヶ月） 1. RAG（外部埋め込み検索）を導入してトークン削減と一貫性向上。 2. Artifactsを使いレビューサイクルを短縮、Claude Codeを小規模リポジトリで試験導入（CI連携）。 3. Computer Useは閉域サンドボックスで限定運用し監査ログ/ロールバックを実装。 長期（6〜12ヶ月） 1. ガバナンス：SSO/SCIM、データ保持ポリシー、監査の仕組みを確立。 2. モデル運用ポリシーを確定（どのタスクにOpusを使うか、コストアロケーション）。 3. 継続的な評価ループ：KPIダッシュボードでモデル切替やプロンプト改良を実施。 PoCフロー（推奨） ```mermaid flowchart TD A["目的定義 / KPI設定"] --> B["データ準備（サンプル）"] B --> C["モデル選定: SonnetでPoC"] C --> D["テスト: 要約/画像/コード"] D --> E["評価: トークン/精度/コスト"] E --> F{"合格?"} F -- Yes --> G["スケール計画 / Artifacts導入"] F -- No --> C ``` 実践的プロンプト・テンプレ（すぐ使える） - 要約（PDFアップ時）： <instructions>目的: 投資判断用の3分要約。出力: 要点（箇条書き5点）→リスク3点→推奨アクション2点。</instructions> - 画像OCR（表→CSV）： 「添付写真中の表を CSV で出力してください。列名は自動判定、欠損は 'NA' で表記。」 - コードレビュー： 「以下のPython関数の時間計算のボトルネックを2点指摘し、それぞれの修正案と修正版コードを示してください。」 セキュリティ最低限チェックリスト - APIキーはVault等で管理、最小権限付与。 - Computer Useには明示的オペレーション同意と撤回機能。 - 出力に「根拠（ページ番号や引用）」を要求し検証可能性を確保。 --- ### 今後の調査（提案リスト） 優先度付きに短く列挙します。必要なら各項目で具体的成果物（テンプレート、サンプルコード、試算シート）を作成します。 - PoC向けの「モデル別コスト試算シート（Excel/Google Sheets）」の作成。 - Node.js / Python の「最小限のAPI呼び出しサンプル（認証→リクエスト→レスポンス処理）」の提供。 - RAG 実装ガイド（埋め込みDBの選定方針と実装パターン、検索→要約のチェーン例）。 - Computer Use の「サンドボックス導入設計書」とリスク緩和ルール（監査・ロールバック・権限設計）。 - Artifacts / Claude Code を使った「CI連携サンプル（PR自動生成→テスト→レビュー）」のワークフロー例。 - 業務別プロンプトテンプレ集（調査要約、競合比較、カスタマーサポート応答、CSV分析、画像OCR）。 - セキュリティ・コンプライアンスチェックリスト（データ保持・SSO・監査ログ要件）。 - 実績ベースのKPI設計とダッシュボード（トークン使用量、コスト、誤情報率、CSAT）。 参考リンク（最初に読むべき一次情報） - Anthropic クイックスタート・モデル概要: [https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro) / [https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview](https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/about-claude/models/overview) - 実践ガイド（MeetJamie）: [https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude](https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude) - 実地検証・機能解説（GVM 台湾）: [https://www.gvm.com.tw/article/116564](https://www.gvm.com.tw/article/116564) どの導入パターン（例：APIサンプル／PoC用プロンプト集／RAG設計／Computer Use のサンドボックス設計）を最優先で用意しましょうか。優先順位を教えていただければ、具体的な手順書と実行可能なテンプレートを作成します。