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AIの活用

就活でClaudeに長い資料を渡すとき|確認したい箇所と根拠を指定する方法

就活でClaudeに長い資料を渡すとき|確認したい箇所と根拠を指定する方法のテーマを表す就活準備のイメージ
AI生成のイメージ画像

Claudeに長い資料を渡すとき、「要約して」だけでは自分が本当に知りたいことが埋もれてしまいます。確認したい問いを明示し、その根拠となる箇所も示すよう依頼することで、使える情報を手早く引き出せます。この記事では、その具体的な指示の書き方を紹介します。

この記事の目次
  1. 01「要約して」だけでは何が足りないのか
  2. 02指示に盛り込む三つの要素
  3. 03プロンプトの文例と使い方
  4. 04問いの精度を上げるコツ
  5. 05よくある使い方のつまずきと修正
  6. 06まずやってみる:一枚の資料から問いを三つ立てる

「要約して」だけでは何が足りないのか

企業の採用サイト、事業報告書、説明会の配布資料など、就活で扱う資料は長くなりがちです。そこでAIに「この資料を要約して」と頼むのは自然な発想ですが、返ってくる要約は資料全体を均等に縮めたものになりやすく、自分が気にしていた箇所が薄まったり、抜け落ちたりすることがあります。

また、要約だけでは「この内容はどこに書いてあったのか」がわかりません。後から自分で原文を確認しようとしても、どの段落を見ればよいのか追いかける手間がかかります。

必要なのは、問いを指定して答えてもらうことと、その答えの根拠となる箇所を示してもらうことです。この二点を最初から指示に盛り込むだけで、AIの回答の使い勝手が大きく変わります。

指示に盛り込む三つの要素

長い資料をClaudeに渡すときは、次の三つを指示に含めると回答が絞り込まれます。

  • 確認したい問い:資料の中で自分が知りたいことを具体的な疑問文にする
  • 根拠箇所の提示:問いへの回答が資料のどのあたりに書いてあったかを示すよう求める
  • 答えがない場合の明示:資料に記載がなければ「記載なし」と伝えるよう求める

三つ目の「記載なし」の指示は特に重要です。これがないと、資料に書いていないことをAIが補って答えてしまうことがあります。就活では事実の確認が大切なので、「わからなければわからないと言ってもらう」指示は意識して入れるようにしましょう。

プロンプトの文例と使い方

以下は実際に使える形のプロンプト例です。資料の本文を【資料】の後に貼り付けて使います。

文例(架空の例) 以下の資料を読んで、私が指定する問いに答えてください。回答するときは、その根拠となる記述が資料のどのあたり(段落や見出し)に書いてあったかも示してください。資料に該当する記載がない場合は「この資料には記載がありません」と答えてください。 【問い】 1. この企業が力を入れているとされている事業領域はどこか。 2. 若手社員の働き方やキャリアについて何か具体的に書かれているか。 3. 応募資格や求める人物像として挙げられている言葉は何か。 【資料】 (ここに資料の本文を貼り付ける)

このように問いを番号で分けて書くと、Claudeが項目ごとに整理して答えやすくなります。また「根拠となる記述の場所も示してください」という一文を入れることで、後から自分が原文に当たって確認しやすくなります。

問いの精度を上げるコツ

「この会社についてわかることを教えて」のように広い問いを一つ投げると、回答は表面的な情報の羅列になりやすいです。問いは具体的にするほど、返ってくる回答も使いやすくなります。

問いを立てるときの一例として、次のような切り口が参考になります。

  • 数字や固有名詞を問う:「売上比率や拠点数などの数字は書かれているか」
  • 自分の軸と照らす:「チームでの仕事と個人での仕事のどちらを重視しているか、資料に書かれているか」
  • 比較や変化を問う:「昨年や以前と比較した変化の記述はあるか」
  • 自分が気にしている言葉を直接問う:「グローバルという言葉の使われ方と文脈はどうか」

また、一度のプロンプトに問いを詰め込みすぎると回答が長くなりすぎることがあります。目安として3〜5問程度に絞り、確認したいことが多い場合は複数回に分けて問うと整理しやすいです。

よくある使い方のつまずきと修正

長い資料を渡したとき、うまく使えないパターンがいくつかあります。

一つ目は、資料が長すぎてClaudeが一度に処理できる量を超えてしまう場合です。資料の全文を一度に貼り付けても、非常に長い場合はコンテキストウィンドウの上限を超えて一部が処理されなかったり、文書内の特定箇所への参照精度が下がったりすることがあります。資料を章や節で区切り、確認したい問いに関係する部分だけを渡す方が確実です。

二つ目は、「どう思う?」という感想や評価を求める問いに資料を添えるパターンです。企業の評価や「この会社はどうですか」という問いはAIが答えにくく、答えが出たとしても資料に基づかない印象論が混じりやすいです。問いは「資料にどう書いてあるか」を確認する形にとどめ、評価は自分で行うと使い方が安定します。

三つ目は、AIの回答をそのまま信じて原文確認を省いてしまうことです。根拠箇所を示してもらったら、面接や選考で使う前に必ず自分で原文に当たって確認する習慣をつけましょう。資料の読み違えや要約の省略が起きていることもあります。

まずやってみる:一枚の資料から問いを三つ立てる

今すぐ試せる一例として、手元にある企業の採用ページか説明会資料を一つ選んで、その中から「これは本当にそう書いてあるのか確認したい」と思うことを三つ書き出してみましょう。

問いが三つ書けたら、この記事の文例を参考に「根拠箇所を示してください」「記載がなければ記載なしと言ってください」の二文を添えてプロンプトにまとめます。返ってきた回答で根拠箇所が示されたら、その箇所を原文で確認する。この一連の流れを一度やってみると、使い心地がつかめます。

Claude Sonnetを用いて本文を作成し、AIによる校正と編集確認を行っています。文例・練習問題は解説用に作成したものです。

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