Claude Codeのプロンプトエンジニアリングがより賢いAIサポートについて教えてくれること

AnthropicのClaude Codeのような高度なAIコーディングツールについて多くの話題があります。これは、シンプルな英語の指示から複雑なソフトウェアを作成、デバッグ、さらにはリファクタリングすることができるAIアシスタントです。まさに「すごい」と言いたくなるような技術です。

しかし、考えてみてください。サポートチームがアプリをゼロから構築できるAIを必要としているわけではないかもしれませんが、Claude Codeを非常に効果的にしている原則は、真に優れたAIサポートエージェントを構築するためにまさに必要なものです。その背後にある技術はClaude Codeプロンプトエンジニアリングと呼ばれ、一般的なチャットボットを知的で自律的なチームメイトに変える方法です。

この記事では、Claude Codeプロンプトエンジニアリングから学べることを分解し、カスタマーサポートAIにその教訓を適用する方法を開発者なしで紹介します。

まず、Claude Codeプロンプトエンジニアリングとは何ですか？

これらの用語について簡単に確認しましょう。

Claude Codeは、開発者向けに構築されたAIアシスタントです。コンピュータ内に住むペアプログラマーのようなものです。コードベース全体をスキャンし、何をしようとしているのかを理解し、新しい機能の作成、バグの修正、または新しいライブラリの習得を手助けします。非常に技術的で詳細な作業を処理するために作られています。

プロンプトエンジニアリングは、ClaudeのようなAIモデルから最良の回答を得るために詳細な指示を書く（プロンプト）という実践です。AIに「返金ポリシーは何ですか？」と尋ねるのと、「あなたはシニアサポートエージェントです。Shopifyで顧客の購入日を確認してください。30日以内であれば、返金を確認し、次に何が起こるかを説明する丁寧な返信を作成してください。」と指示するのとの違いです。

サポートチームにとって、その違いは大きいです。曖昧なプロンプトは、顧客をイライラさせ、エージェントの仕事を増やす一般的で役に立たないAIの回答をもたらします。一方、よく設計されたプロンプトは、ニュアンスを理解し、複雑な手順に従い、実際に問題を解決するAIを作り出します。それはまるで経験豊富な人間のエージェントのようです。

Claude Codeプロンプトエンジニアリングからの重要な教訓

強力なAIから素晴らしい結果を得ることは偶然ではありません。Anthropicの人々や他の専門家は、彼らのモデルから最大限の効果を引き出すためのベストプラクティスをたくさん共有しています。そして、彼らがコードについて考えていたとき、これらのアイデアはカスタマーサポートの世界に完璧に翻訳されます。

本当に効果を上げる3つのコア技術を見ていきましょう。

AIに職務タイトルとルールブックを与える

最初でおそらく最も重要なステップは、AIに自分が誰であるかとそのルールが何であるかを伝えることです。Claude Codeを使用する開発者は、プロンプトを「あなたはデータ分析を専門とするエキスパートPython開発者です。」と始めるかもしれません。この単一の指示は、しばしば"システムプロンプト"と呼ばれ、会話全体をフレーム化します。それはAIにその巨大な脳のどの部分を使用するか、どのようなトーンを取るべきかを伝えます。

サポートへの適用方法：

カスタマーサポートでは、AIに明確なペルソナを与えることを意味します。それはフレンドリーで共感的なエージェントで、絵文字を使うのか？それとも、よりフォーマルで技術的な専門家で、ビジネスに直行するのか？これは単なるブランディングの問題ではなく、顧客に期待を設定し、応答を一貫させるものです。

同様に重要なのは、エンゲージメントのルールです。サポートAIのシステムプロンプトには、次のような明確なガードレールが必要です：

• "公開ロードマップにない機能を約束しないでください。"

• "顧客がフラストレーションを感じているように見える場合、共感的なトーンを使用し、解決策を提供する前に彼らの感情を認めてください。"

• "ナレッジベースで100％確実に答えを見つけられない場合は、すぐにチケットを人間のエージェントに渡してください。"

役割とルールがなければ、AIはただの高級な検索エンジンに過ぎません。それらがあれば、チームの本当のメンバーのように振る舞い始めます。

構造と良い例を使用する

開発者がClaudeのために書くプロンプトを見ると、大きくて乱雑な段落は見えません。しばしばシンプルなタグを使用して（例：<document>や<example>）指示をコンテキストや例から分ける構造化された形式が見られます。この構造は、AIが情報を整理するのに大きな役割を果たします。<instructions>内のテキストは従うべき命令であり、<knowledge_base_article>内のテキストは参照用であることを理解します。

これはしばしば"少数ショットプロンプティング"と呼ばれる技術と組み合わされます。 これは、AIに良い質問と完璧な答えのいくつかの例を与えることを意味します。これは、AIに何をすべきかを伝えるよりもはるかに効果的です。なぜなら、AIはあなたが何を求めているのかを見ることができるからです。

サポートへの適用方法：

サポートAIは常に異なる情報を見ています：顧客の質問、ナレッジベース、過去のチケット、自分自身の指示。構造化された形式を使用することで、すべてを整理するのに役立ちます。

さらに重要なのは、例を与えることが、AIにあなたの会社の特定のやり方を教える最速の方法です。一般的な問題、例えば返金要求に対して成功裏に処理されたチケットをいくつか見せることができます。

• 例1: 顧客が購入後1日で返金を求める。AIは、例の応答が迅速で、謝罪し、返金が即座に処理されることを見ます。

• 例2: 顧客が購入後45日で返金を求める。AIは、例の応答が30日ポリシーを丁寧に説明し、代替としてストアクレジットを提供することを見ます。

これらの2つの例を見ることで、AIは単に文書を読むだけでは学べないポリシーのニュアンスを学びます。トーン、プロセス、エッジケースの処理方法を理解します。

大きな問題を小さなステップに分解する

AIが複雑な問題を一度に解決することを期待することはできません。最高のプロンプトエンジニアは、Claudeに"ステップバイステップで考える"ように指示し、最終的な答えを出す前に、特別な<thinking>タグにその考えを入れるように求めることがあります。これは"Chain of Thought"推論と呼ばれます。AIに問題を分解し、作業を示すように強制し、複雑なマルチステップタスクで正しい答えにたどり着くのを助けます。

"プロンプトチェイニング"はこれをさらに進め、一つの大きなタスクを一連の小さなタスクに変えます。最初のプロンプトの出力が2番目の入力となり、ワークフローを作成します。

サポートへの適用方法：

実際の顧客の問題には、ワンショットの解決策があることはまれです。シンプルな「注文はどこにありますか？」というリクエストを取り上げてみましょう。本当に役立つ回答には、基本的なAIでは管理できないいくつかのステップが必要です：

1. ステップ1（プロンプト1）： 顧客のメッセージから注文番号を見つける。

2. ステップ2（プロンプト2）： その注文番号を使用して、Shopifyのようなツールで詳細を調べる。

3. ステップ3（プロンプト3）： キャリアからの最新の配送状況を確認する。

4. ステップ4（プロンプト4）： 現在の状況、追跡リンク、推定配達日を含むパーソナライズされた返信を書く。

これは、シンプルなFAQボットと実際に問題を自分で解決できるエージェントを分けるステップバイステップの考え方です。

キャッチ：忙しいサポートチームでClaude Codeプロンプトエンジニアリングを行うのが難しい理由

これらの原則は明らかに機能します。問題は？サポートマネージャーやエージェントが突然プロンプトエンジニアリングの専門家になることを期待することはできません。

それはあまりにも技術的です。タグ付きの構造化プロンプトを書くこと、複雑な指示を管理すること、マルチステップタスクのために異なるシステムを接続することは開発者の仕事です。サポートチームには、顧客を助けるというより重要なことがあります。

また、スケールしません。すべてのタイプのチケットに対して完璧なマルチステッププロンプトを手動で書くことはできません。毎日何千ものユニークな会話にこれらの原則を自動的に適用する方法が必要です。

多くの一般的な「サポート用AI」ツールが壁にぶつかるのはここです。ZendeskやJiraのようなヘルプデスクに組み込まれたAIは、単にシンプルなプロンプトを書くためのテキストボックスを提供するだけです。彼らはマルチステップの推論を処理したり、あなたの特定のデータから学ぶためのエンジンを持っていません。それはぎこちなく、手動のように感じます。

graph TD  

subgraph The Manual AI Grind  

A[顧客チケットが到着] --> B{エージェントがチケットを読む};  

B --> C[エージェントが一般的なAIツールを開く];  

C --> D[すべてのコンテキストで詳細なプロンプトを書く];  

D --> E{AIが一般的な回答を提供};  

E --> F[エージェントがコピーして貼り付け、注文情報を手動で調べる];  

F --> G[エージェントが最終的な返信を送信];  

end  

subgraph How it Should Be (with eesel)  

H[顧客チケットが到着] --> I[eesel AIエージェントが自動的に読み取り、理解する];  

I --> J[AIがアクションを実行：注文を調べ、状況を確認する];  

J --> K[AIが完全で文脈に合った返信を作成するか、チケットを解決する];  

end  

Claude Codeプロンプトエンジニアリングの専門家でなくても専門的な結果を得る方法

良いニュースは、単純で効果のないAIとエンジニアのチームを雇うことの間で選ぶ必要がないということです。eesel AIのような目的に特化したプラットフォームには、これらの高度なプロンプトエンジニアリングの原則が使いやすいインターフェースに組み込まれています。

そのギャップを埋める方法は次のとおりです：

• コードなしでディレクターになる： 技術的なシステムプロンプトを書くように求める代わりに、eesel AIはAIのペルソナ、トーン、エスカレーションのタイミングを定義するためのシンプルなエディタを提供します。役割とルールを設定する力を持ちながら、コードを一行も書く必要はありません。

• あなたの最高の仕事から自動的に学ぶ： AIのために手動で例を作成する必要はありません。eesel AIは、ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクとのワンクリック統合を提供し、過去に解決された何千ものチケットから学びます。会話履歴を研究し、特定の問題、一般的な解決策、ブランドの声を即座に理解します。

• 強力なワークフローを構築、コーディング不要： 複雑なプロンプトチェイニングを忘れてください。eesel AIの"AIアクション"を使用すると、数回のクリックで洗練されたマルチステップワークフローを構築できます。AIエージェントをShopifyで注文情報を調べ、Zendeskでチケットをトリアージし、Jira Service Managementで問題を作成し、Slackでエージェントに通知するように設定できます。それは「Chain of Thought」推論の力を管理可能な方法で提供します。

• 自分のデータで試運転： 高度なプロンプトの最大の頭痛の種の一つは、それが実際の世界で機能するかどうかを疑問に思うことです。eesel AIを使用すると、安全な環境で過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行できます。AIエージェントがどのように応答したかを正確に確認し、解決率の確固たる予測を得て、AIがライブ顧客と話す前に潜在的なコスト削減を確認できます。

Claude CodeプロンプトエンジニアリングでよりスマートなAIサポートを今日から構築し始めましょう

Claude Codeのようなツールの驚くべき力は、洗練されたClaude Codeプロンプトエンジニアリングから来ています。しかし、サポートチームにとって、答えは開発者のようにプロンプトを書くことを学ぶことではありません。それは、その専門知識がすでに組み込まれているプラットフォームを採用することです。

eesel AIは、高度なAIのすべての利点、高精度、カスタムワークフロー、深い文脈的知識を、驚くほど簡単に設定および管理できるプラットフォームで提供します。ヘルプデスクを接続し、実際のデータでAIをトレーニングし、数分で動作を確認できます。

FAQページを顧客に繰り返すだけのチャットボットに妥協しないでください。真に知的なAIサポートエージェントがあなたのチームに何ができるかを見てください。無料トライアルにサインアップし、自分のチケットでシミュレーションを実行して、自動化の可能性を確認してください。

Claudeのクリエイターによるこのガイドでプロンプトエンジニアリングの基本原則を実際に見ることができます。