Claude Opus 4.8のプロンプティング

このガイドでは、Claude Opus 4.8に固有のプロンプティングパターンについて説明します。Claude Opus 4.8から最新のOpusモデルへの移行に伴うAPIの変更については、Claude Opus 4.8からClaude Opus 5への移行を参照してください。現在のすべてのClaudeモデルに適用されるテクニックについては、プロンプティングのベストプラクティスを参照してください。

Claude Opus 4.8は、長期的なエージェント作業、ナレッジワーク、ビジョン、メモリタスクにおいて特に優れた能力を発揮します。既存のClaude Opus 4.7のプロンプトでもそのまま良好に動作します。以下のパターンは、最も頻繁にチューニングが必要となる動作を扱っています。

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応答の長さと冗長性

Claude Opus 4.8は、固定された冗長性をデフォルトとするのではなく、タスクの複雑さをどう判断するかに応じて応答の長さを調整します。これは通常、単純な検索にはより短い回答を、オープンエンドな分析にははるかに長い回答を意味します。

プロダクトが特定のスタイルや出力の冗長性に依存している場合は、プロンプトのチューニングが必要になることがあります。例として、冗長性を減らすには、次のように追加できます。

Provide concise, focused responses. Skip non-essential context, and keep examples minimal.

特定の種類の冗長性（過剰な説明など）の具体例が見られる場合は、それらを防ぐための追加の指示をプロンプトに加えることができます。Claudeが適切なレベルの簡潔さでコミュニケーションする方法を示すポジティブな例は、モデルに何をしてはいけないかを伝えるネガティブな例や指示よりも効果的である傾向があります。

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effortと思考の深さの調整

effortパラメータを使用すると、Claudeの知能とトークン消費のバランスを調整し、能力と引き換えに高速化と低コスト化を図ることができます。コーディングおよびエージェント的なユースケースではxhighのeffortレベルから始め、知能が重要なほとんどのユースケースでは最低でもhighのeffortを使用してください。トークン使用量と知能をさらにチューニングするには、他のeffortレベルも試してみてください。

• max: maxのeffortは一部のユースケースでパフォーマンスの向上をもたらしますが、トークン使用量の増加に対して収穫逓減を示す場合があります。この設定は、過剰思考に陥りやすいこともあります。知能を要求されるタスクではmaxのeffortをテストしてください。
• xhigh: extra highのeffortは、ほとんどのコーディングおよびエージェント的なユースケースに最適な設定です。
• high: この設定はトークン使用量と知能のバランスを取ります。知能が重要なほとんどのユースケースでは、最低でもhighのeffortを使用してください。
• medium: 知能とのトレードオフでトークン使用量を削減する必要がある、コストに敏感なユースケースに適しています。
• low: 知能が重要でない、短くスコープが限定されたタスクやレイテンシに敏感なワークロード向けに確保してください。

Claude Opus 4.8は、特に低い側において、effortレベルを厳密に尊重します。lowとmediumでは、モデルは期待以上のことをするのではなく、求められたことに作業範囲を限定します。これはレイテンシとコストには良いことですが、lowのeffortで実行される中程度に複雑なタスクでは、思考不足のリスクがいくらかあります。

複雑な問題で浅い推論が観察される場合は、プロンプトで回避しようとするのではなく、effortをhighまたはxhighに上げてください。レイテンシのためにeffortをlowに保つ必要がある場合は、的を絞ったガイダンスを追加してください。

This task involves multistep reasoning. Think carefully through the problem before responding.

effortは、これまでのどのOpusよりもこのモデルにとって重要である可能性が高いため、アップグレードの際には積極的に試してみてください。

Claude Opus 4.8では、明示的にthinking: {type: "adaptive"}を設定しない限り、思考はオフになっています。適応的思考のトリガー動作は制御可能です。大規模または複雑なシステムプロンプトで起こり得ることですが、モデルが望むよりも頻繁に思考している場合は、それを制御するためのガイダンスを追加してください。いつものように、プロンプトの変更がパフォーマンスに与える影響を測定してください。例：

Thinking adds latency and should only be used when it will meaningfully improve answer quality — typically for problems that require multistep reasoning. When in doubt, respond directly.

逆に、mediumで難しいワークロードを実行していて思考不足が見られる場合、最初のレバーはeffortを上げることです。より細かい制御が必要な場合は、直接プロンプトで指示してください。

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ツール使用のトリガー

Claude Opus 4.8は、ツール呼び出しよりも推論を優先する傾向があります。これはほとんどの場合、より良い結果をもたらします。ただし、effort設定を上げることは、特にナレッジワークにおいてツール使用のレベルを高めるための有用なレバーです。highまたはxhighのeffort設定では、エージェント的な検索やコーディングにおいてツール使用が大幅に増加します。より多くのツール使用を望むシナリオでは、ツールをいつどのように適切に使用すべきかをモデルに明示的に指示するようにプロンプトを調整することもできます。たとえば、モデルがウェブ検索ツールを使用していないことに気づいた場合は、なぜ、どのように使用すべきかを明確に記述してください。

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ユーザー向けの進捗更新

Claude Opus 4.8は、長いエージェント的なトレース全体を通じて、より定期的で質の高い更新をユーザーに提供します。中間ステータスメッセージを強制するためのスキャフォールディング（「ツール呼び出し3回ごとに進捗を要約する」）を追加している場合は、それを削除してみてください。Claude Opus 4.8のユーザー向け更新の長さや内容がユースケースにうまく調整されていないと感じる場合は、これらの更新がどのようなものであるべきかをプロンプトで明示的に記述し、例を提供してください。

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より字義通りの指示追従

Claude Opus 4.8は、特に低いeffortレベルにおいて、プロンプトを字義通りかつ明示的に解釈します。ある項目への指示を別の項目に暗黙的に一般化することはなく、あなたが行っていない要求を推測することもありません。この字義通りの解釈の利点は、精度が高く無駄な試行錯誤が少ないことであり、慎重にチューニングされたプロンプト、構造化された抽出、予測可能な動作を求めるパイプラインを持つAPIユースケースでは一般的により良いパフォーマンスを発揮します。Claudeに指示を広く適用させる必要がある場合は、スコープを明示的に述べてください（たとえば、「このフォーマットを最初のセクションだけでなく、すべてのセクションに適用してください」）。

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トーンと文体

新しいモデルと同様に、長文の文章における散文スタイルは変化する可能性があります。Claude Opus 4.8は、肯定的な相槌を最小限に抑え、絵文字を控えめに使用する、直接的で意見のはっきりしたスタイルを好む傾向があります。プロダクトが特定のボイスに依存している場合は、新しいベースラインに対してスタイルプロンプトを再評価してください。

たとえば、プロダクトのボイスがより温かみのある、または会話的なものである場合は、次のように追加してください。

Use a warm, collaborative tone. Acknowledge the user's framing before answering.

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サブエージェント生成の制御

Claude Opus 4.8は、デフォルトではより少ないサブエージェントを生成する傾向があります。ただし、この動作はプロンプティングによって制御可能です。サブエージェントが望ましい場合について、Claude Opus 4.8に明示的なガイダンスを与えてください。コーディングユースケースの簡単な例：

Do not spawn a subagent for work you can complete directly in a single response (e.g. refactoring a function you can already see).

Spawn multiple subagents in the same turn when fanning out across items or reading multiple files.

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デザインとフロントエンドのデフォルト

Claude Opus 4.8は優れたデザインセンスを持ち、一貫したデフォルトのハウススタイルがあります。温かみのあるクリーム/オフホワイトの背景（約#F4F1EA）、セリフのディスプレイ書体（Georgia、Fraunces、Playfair）、イタリックの単語アクセント、テラコッタ/アンバーのアクセントです。これはエディトリアル、ホスピタリティ、ポートフォリオの案件には適していますが、ダッシュボード、開発ツール、フィンテック、ヘルスケア、エンタープライズアプリには違和感があるでしょう。このデフォルトはスライドデッキやウェブUIに現れます。

このデフォルトは持続的です。一般的な指示（「クリーム色を使わないで」「クリーンでミニマルにして」）は、多様性を生み出すのではなく、モデルを別の固定パレットに移行させる傾向があります。確実に機能するアプローチは2つあります。

1. 具体的な代替案を指定する。 モデルは明示的な仕様に正確に従います。

Design a desktop landing page for a supplement brand called AEFRM.

The visual direction should come from a cold monochrome atmosphere using pale silver-gray tones that gradually deepen into blue-gray and near-black, similar to a misted metallic surface.

The page should feel sharp and controlled, with a strong sense of structure and restraint.

Use this tonal system across the full page instead of introducing bright accent colors.

Use the uploaded image on the hero design in black and white.

The layout should be built with clear horizontal sections and a centered max-width container. Use 4px corner radius consistently across cards, buttons, inputs, and media frames. Margins should feel generous, with enough empty space around each section so the page breathes.

Typography should use a square, angular sans-serif with wider letter spacing than usual, especially in headings and navigation, so the text feels more engineered and less compressed. Headline text can be large and uppercase, while supporting copy remains short and sparse. The sub texts should be written with Alumni Sans SC in 4-6px like tiny little texts on corners bottom centre like that.

For the structure, start with a hero section containing a strong product statement, one short supporting paragraph, and a clean product placeholder or packshot frame. Below that, add a benefit grid with three or four blocks, then a formulation or ingredients section, and finally a cta.

Buttons should be flat and precise, with subtle hover changes using transition: all 160ms ease out where brightness and border contrast shift slightly rather than using dramatic motion.

Color palette should stay within this range:
#E9ECEC, #C9D2D4, #8C9A9E, #44545B, #11171B.

2. 構築前にモデルに選択肢を提案させる。 これによりデフォルトが打破され、ユーザーに制御権が与えられます。以前にデザインの多様性のためにtemperatureに依存していた場合は、このアプローチを使用してください。実行ごとに意味のある異なる方向性が生み出されます。プロンプトの例：

Before building, propose 4 distinct visual directions tailored to this brief (each as: bg hex / accent hex / typeface — one-line rationale). Ask the user to pick one, then implement only that direction.

さらに、Claude Opus 4.8は、ユーザーが「AIスロップ」の美学と呼ぶ一般的なパターンを避けるために、以前のモデルよりも少ないフロントエンドデザインのプロンプティングで済みます。以前のモデルでは、Anthropicはfrontend-designスキルにあるより長いプロンプトスニペットを推奨していました。しかし、Claude Opus 4.8は、より最小限のプロンプティングガイダンスで、独自性のある創造的なフロントエンドを生成します。このプロンプトスニペットは、前述の多様性のためのプロンプティングアドバイスとうまく連携します。

<frontend_aesthetics>
NEVER use generic AI-generated aesthetics like overused font families (Inter, Roboto, Arial, system fonts), cliched color schemes (particularly purple gradients on white or dark backgrounds), predictable layouts and component patterns, and cookie-cutter design that lacks context-specific character. Use unique fonts, cohesive colors and themes, and animations for effects and micro-interactions.
</frontend_aesthetics>

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インタラクティブなコーディングプロダクト

Claude Opus 4.8のトークン使用量と動作は、単一のユーザーターンを持つ自律的で非同期のコーディングエージェントと、複数のユーザーターンを持つインタラクティブで同期的なコーディングエージェントとで異なる場合があります。具体的には、インタラクティブな設定ではより多くのトークンを使用する傾向があり、これは主にユーザーターンの後により多く推論するためです。これにより、長いインタラクティブなコーディングセッションにおける長期的な一貫性、指示追従、コーディング能力が向上しますが、トークン使用量も増加します。コーディングプロダクトでパフォーマンスとトークン効率の両方を最大化するには、xhighまたはhighのeffortを使用し、自動モードなどの自律的な機能を追加し、ユーザーに必要とされる人間の操作の回数を減らしてください。

もちろん、必要なユーザー操作の回数を制限する場合は、最初の人間のターンでタスク、意図、関連する制約を事前に指定することが重要です。十分に指定された、明確で正確なタスクの説明を事前に提供することで、ユーザーターン後の余分なトークン使用を最小限に抑えながら、自律性と知能を最大化できます。Claude Opus 4.8は以前のモデルよりも自律的であるため、この使用パターンはパフォーマンスの最大化に役立ちます。対照的に、複数のユーザーターンにわたって段階的に伝えられる曖昧または不十分に指定されたプロンプトは、相対的にトークン効率を低下させ、場合によってはパフォーマンスも低下させる傾向があります。

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コードレビューハーネス

Claude Opus 4.8は、以前のモデルよりもバグの発見において大幅に優れており、社内評価では再現率と適合率の両方が高くなっています。ただし、コードレビューハーネスが以前のモデル向けにチューニングされている場合、最初は再現率が低く見えることがあります。これはハーネスの影響である可能性が高く、能力の後退ではありません。レビュープロンプトに「重大度の高い問題のみを報告する」「保守的に」「細かいことを指摘しない」などと書かれている場合、Claude Opus 4.8は以前のモデルよりもその指示に忠実に従う可能性があります。つまり、コードを同じように徹底的に調査し、バグを特定した上で、指定された基準を下回ると判断した発見を報告しないことがあります。これは、モデルが同じ深さの調査を行いながらも、特に重大度の低いバグについて、調査結果を報告される発見に変換する割合が少なくなるという形で現れることがあります。適合率は通常上昇しますが、モデルの根本的なバグ発見能力が向上しているにもかかわらず、測定される再現率は低下する可能性があります。

推奨されるプロンプトの文言：

Report every issue you find, including ones you are uncertain about or consider low-severity. Do not filter for importance or confidence at this stage - a separate verification step will do that. Your goal here is coverage: it is better to surface a finding that later gets filtered out than to silently drop a real bug. For each finding, include your confidence level and an estimated severity so a downstream filter can rank them.

このプロンプトは実際の第2ステップがなくても使用できますが、信頼度のフィルタリングを発見ステップから切り離すことはしばしば有効です。ハーネスに別の検証、重複排除、またはランキングのステージがある場合は、発見ステージでのモデルの仕事はフィルタリングではなく網羅性であることを明示的に伝えてください。

単一のパスでモデルに自己フィルタリングをさせたい場合は、「重要」のような定性的な用語を使用するのではなく、基準がどこにあるかを具体的に示してください。たとえば、「不正な動作、テストの失敗、または誤解を招く結果を引き起こす可能性のあるバグはすべて報告してください。純粋なスタイルや命名の好みのような細かい指摘のみを省略してください」のようにします。

評価やテストケースのサブセットに対してプロンプトを反復し、再現率またはF1スコアの向上を検証してください。

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コンピュータ使用

コンピュータ使用機能は、最大解像度2576px / 3.75MPまでの解像度で動作します。社内のコンピュータ使用テストでは、1080pで画像を送信するとパフォーマンスとコストのバランスが良好であることが示されています。

特にコストに敏感なワークロードでは、720pまたは1366×768が、優れたパフォーマンスを持つ低コストのオプションです。ユースケースに最適な設定を見つけるために独自のテストを実施してください。effort設定を試すことも、モデルの動作のチューニングに役立ちます。