Anthropic、Claude 5向けにプロンプトを8割削減――「ルールで縛らず判断を任せる」新時代のコンテキストエンジニアリング

要点

• Anthropicは、最新の「Claude 5」世代モデルにおいて、開発支援ツール「Claude Code」のシステムプロンプトを80%以上削減した。

• プロンプトを大幅に削減したにもかかわらず、コーディングの評価指標において性能の低下は見られなかった。

• 従来の「詳細なルールでAIの行動を制限する」手法から、「モデルの判断力に委ねて文脈に合わせる」手法へとベストプラクティスが移行している。

• ツールの使用例をプロンプトで与えるのではなく、ツール側のパラメーター設計を洗練させることでAIの動作を制御する。

• 必要な指示を事前にすべて入力するのではなく、必要な時に必要な機能（スキル）を動的に呼び出させる「段階的開示」を推奨している。

• 米Anthropicは2026年7月24日、公式ブログにおいて、同社の最新AIモデルである「Claude Opus 5」や「Claude Fable 5」などの「Claude 5」世代におけるプロンプト記述手法の変更を発表した。同社が提供するコマンドライン型開発支援ツール「Claude Code」において、システムプロンプト（AIの挙動や前提条件をあらかじめ指定する初期指示文）の80%以上を削除したことを明らかにしている。この大幅な削減にかかわらず、コード生成の評価結果に低下は見られなかったという。

開発支援ツールにおける過剰な制限の解消

Anthropicはこれまで、AIがファイルを誤って削除するなどの致命的なエラーを防ぐため、システムプロンプトや関連ファイルで強力なルールを課してきた。例えば、かつてのシステムプロンプトでは「コード内には原則としてコメントを書かないこと」「複数段落にわたるドキュメントや複数行のコメントブロックは作成せず、最大1行の短いコメントにとどめること」といった厳格な指示が記述されていた。

しかし、同社が内部での利用履歴（トランスクリプト）を分析したところ、これらのルールが原因でAIの判断に矛盾や迷いが生じていることが判明した。ユーザーからの「適切にドキュメントを残してほしい」という指示と、システムプロンプトに書き込まれた「コメントは一切書かない」という制約が衝突し、AIはどの指示を優先すべきか思考プロセスの負荷が高まっていたという。

最新の「Claude 5」世代のモデルでは、こうした明文化されたルールがなくとも、周囲の文脈から適切な挙動を判断する能力が大きく向上している。そのため同社は、具体的なコメントの記述ルールを撤廃し、代わりに「周囲のコードに合わせて、コメントの密度や命名規則、慣用表現を真似る」という抽象的な指示に変更した。これにより、AIが自身の判断で状況に応じた最適なコードを記述できるようになったと説明している。

「例示」から「インターフェース設計」への移行

プロンプトエンジニアリングにおいて、AIに動作を学習させるためにツールの使用例（Examples）をプロンプト内に記述することが長らく推奨されてきた。しかしAnthropicによれば、Claude 5世代のモデルにおいては、例を提示することがかえってAIの探索範囲を狭めてしまう副作用があることが分かったという。

同社は、例を提示してAIをコントロールするのではなく、ツールやスクリプト、ファイルのインターフェースそのものを洗練させ、パラメーターをより表現力豊かに設計することが重要であると主張している。

例えば、タスクを管理する「Todoツール」を設計する場合、ステータスを「保留（pending）」「進行中（in_progress）」「完了（completed）」のいずれかから選択する列挙型（定義された選択肢の中からのみ値を選択できるデータ形式）として定義する。その上で「進行中のタスクは常に1つだけに維持する」という振る舞いを明確に定義するだけで、AIにツールの詳細な使用例を示さなくとも、意図した通りの挙動を引き出すことが可能になる。

必要な時に情報を読み込ませる「段階的開示」の採用

従来は、コードレビューやプログラムの検証方法に関する詳細な指示文が、最初からすべてシステムプロンプトのなかに埋め込まれていた。しかし、これらは常に必要な情報ではなく、不要なタイミングではプロンプトのトークン（AIが一度に処理するテキストの最小単位）を無駄に消費する要因となっていた。

現在では、これら検証やレビューの処理を「スキル（Skills）」と呼ばれる独立した機能に移行させ、AIが必要と判断したタイミングでのみ選択的に呼び出せる「段階的開示」の仕組みを採用している。これにより、最初に入力するプロンプトのサイズを最小限に抑えつつ、必要なタスクが実行された際にのみ適切な文脈がロードされるようになった。

また、従来はAIの記憶媒体やガイダンスとして「CLAUDE.md」と呼ばれるメモ書き用のファイルに依存していたが、現在のClaude Codeはメモリー機能や成果物を整理する「アーティファクト」、および個別の「スキル」を備えており、セッションをまたいでコンテキストを共有する多様な方法が利用可能になっている。

最適化コマンド「claude doctor」の提供

Anthropicは、これらの最新モデル向けプロンプトの最適化手法をサポートするため、Claude Code向けに「claude doctor」という診断コマンドを実装した。ユーザーがClaude Codeの環境内で /doctor と入力して実行することで、自身のプロジェクト内で使用している「Skills」や「CLAUDE.md」といった指示用ファイルの記述量を最適なサイズに自動調整できるとしている。

なお、今回の大幅なプロンプト削減と設計の見直しは、Anthropicが自社の開発現場で蓄積した知見に基づいて行われたものである。同社は、AIエージェント（目標達成に向けて自律的に判断し、ツールを動かすAIシステム）を独自に開発しているエンジニアにとっても、コンテキストエンジニアリング（AIに入力するプロンプトや関連ファイルなどの文脈を設計・最適化する手法）の効率化に役立つ指針になるとしている。