Claudeが苦手なことを先に知ると、むしろ使いやすくなる
Claudeは文章理解・要約・発想支援・コード補助に強い一方で、「もっともらしく間違う」場面があります。AI初心者ほど、自然な日本語で返ってくる回答をそのまま信じがちですが、実務では得意分野と限界を分けて使うことが重要です。
この記事では、Claudeの代表的な弱点であるハルシネーション、リアルタイム情報の弱さ、計算ミス、画像生成ができない点、インターネット検索が前提でない点を、実際の使い方目線で整理します。あわせて、失敗を減らすプロンプトの工夫も紹介します。
1. もっとも注意したいのはハルシネーション
ハルシネーションとは、事実ではない内容を、もっともらしく述べてしまう現象です。Claudeに限らず、多くの生成AIで起こります。
よくある発生パターン
- 存在しない情報源を作る：架空の論文名、URL、書籍名、法令番号など
- 曖昧な質問を補完しすぎる：前提が足りないのに、推測で断定する
- 専門分野で細部を取り違える：医療、法律、税務、セキュリティなどで要注意
- 長文要約で一部を言い換えすぎる：原文にない結論を足してしまう
- 比較表で項目を揃えようとして誤情報を混ぜる
ありがちな例
悪い依頼例：
「2025年最新の補助金制度を一覧にして」
起こりやすい問題：
- 最新制度を知っている前提で答える
- 実在しない制度名や条件を混ぜる
- 地域差や時期差を無視するとくに危険なのは、「分からない」と言わずに埋めにいく挙動です。文章が自然なため、誤りに気づきにくいのが厄介です。
対処法
- 事実確認が必要な内容は一次情報で確認する前提にする
- 「不明な点は不明と書いて」「推測は推測と明示して」と指定する
- 出典を求める場合は、手元の資料やURLを渡す
- 要約では「原文にない内容を追加しない」と明示する
改善プロンプト例：
「以下の資料だけを根拠に要約してください。
資料に書かれていない内容は追加しないでください。
不明点は『資料内で確認できません』と明記してください。」
