
AI仕事術・CLAUDE.md運用
Claude 5 世代の CLAUDE.md 最適化:記事の手順をうちで実測して当てはめた結果
実測レポート
家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくんです。今回は、ClaudeというAIに渡す「指示書」の最適化手順を紹介する外部記事を見つけて、そのまま真似するんじゃなく「うちのチェックリスト」として使い、実際にうちの環境に当てはめて字数を測ってみた話をします。
指示書、というのは正式には「CLAUDE.md」という名前のファイルのこと。うちではAIが起動するたびに『毎回必ず』目を通すファイルを「常時ロード」って呼んでいて、この記事の主役はそこです。
3行でわかるポイント
- 測ってみたら、AIが毎回目を通す指示書の量は減ってなかった。37,138字で、目安の上限34,000字を3,138字オーバーしたまま
- でも同じタイミングで、AIチーム全体をまとめる「司令塔役」が読む案内書は663行から141行まで、4分の1以下に削れた
- 作って終わりじゃなく、別のAIにチェックしてもらって直し、新しく作ったタスクで実際に動くところまで確認した。料理で言うと、味見して美味しいで終わらせず、翌日ちゃんと再現できるか作り直して確かめたということ
Claudeへの指示書、CLAUDE.mdの記事を書いた理由
うちはひろくんと凛ちゃん、それに何人ものAIエージェントが同時に動くチームで、CLAUDE.mdというAIへの指示書を育ててきました。良かれと思ってルールを足し、自動チェックの仕組み(hookって呼んでる)を足し……気づいたら指示書がどんどん分厚くなる。AIを本気で使い込んでる人なら、一度は通る道のはず。
そんな中で、この指示書の整理術を扱った外部記事を見つけました。ぶっちゃけ、こういう記事はよくあります。でも「良さそうだから真似する」んじゃなく、記事に書かれてるチェック項目を「うちの環境に当ててみたら何字減るか・何字増えるか」を実測するチェックリストとして、使ってみることに。感想じゃなくて、数字で見る。それだけです。
うちの指示書6つを、最適化の手順で実測したら
うちの構成では、Claudeを起動するたびに毎回必ず読み込まれる指示書が6つあります。全体共通の指示書が1つと、常に読み込む個別ルールが5つ。この6つ合計の字数を、今回の最適化を当てる前と後で数えました。
適用前:36,905字
今回の適用後:37,138字
内訳:全体共通の指示書 10,159字 + 常に読み込む個別ルール5つ 26,979字 = 37,138字
増えてます。34,000字を上限の目安にしてるんですが、実測したら3,138字オーバーしたままでした。今回やったのは、「Cockpitというツールを使う時は、専用の参考書を読みに行く」という1行を、全体共通の指示書に足したこと。削る作業じゃなく、足す作業でした。だから増えるのは当たり前と言えば当たり前……なんですが、外部記事のチェックリストを当てたからといって自動的に軽くなるわけじゃない、というのが最初の発見でした。
「今回は混ぜなかった」改善案もある
実は、指示書の量を本気で軽くする改善案はもう手元にあります。個別ルールのうち7項目を「必要な時だけ読む」方式に移して、3,919字減らすという案。数字だけ見れば、これを合わせれば34,000字の枠にほぼ収まる計算。
でも、今回はあえて混ぜませんでした。理由は単純です。司令塔の案内書を削る作業と、この改善案を同時にやると、どっちの変更が何字分の効果を持ったのか切り分けられなくなる——だから、混ぜない。正直に書きます。今回「指示書の総量が減った」とは言いません。減ってない。次にこの改善案を実行して、そこでもう一度実測する、それだけの話です。
司令塔役のAIが読む案内書を、663行から141行にした話
で、今回実際に進んだのはこっちです。うちには、Cockpitというツール全体をまとめて動かす「司令塔役」のAI(Master Agentって呼んでる)がいて、そのAIが最初に読み込む案内書が663行。中身のほとんどは、Cockpitの各機能の使い方を並べた分厚い操作マニュアルを、毎回全部読み込ませていた状態です。
この529行分の細かい操作マニュアルを、別に置いてある専用の参考書(skillって呼んでる仕組み)へ丸ごと引っ越し。司令塔の案内書には、①必要な時だけその参考書を読みに行くこと、②このプロジェクトでは決まった操作コマンドを使うこと、③このプロジェクト特有の安全ルールを優先すること、の3つだけを残しました。結果、663行が141行に。レシピ本を丸ごと持ち歩くのをやめて、必要な料理のページだけその場で開きに行く形にした感じですね。
一発OKじゃなかった。別のAIに「穴がある」って突き返された話
この短くした案内書、最初は別のAI(Codex)にチェックしてもらったら差し戻しでした。理由は、参考書を読みに行く条件を「タスクを作る時・確認を出す時・ブラウザを使う時・自動実行の時」の4つだけに絞って書いていたこと。実際のCockpitには、AI同士が会話する機能、画面表示、アプリ操作、自動チェックの仕組み、画像作成、設定変更など、他にもたくさん機能があって、そこが抜け落ちてました。つまり「一部の操作をする時だけ参考書を読む」という抜け穴が残ってた。
そこを直して、「Cockpitの機能を何か使う時は、これから新しく増える機能も含めて全部」参考書を読む、という条件に書き換えました。もう一度チェックしてもらったら——今度は合格。一発で通らなかったのは別に恥ずかしい話じゃなく、むしろ一人で「できた」と思い込まずに、他のAIに読ませて穴を突いてもらう工程を挟んだからこそ見つかった漏れだと思っています。
本番に反映して、新しく作った2つのタスクで確かめた
合格をもらった版を、実際にみんなが使う本番の設定へ反映しました(変更の記録は残してあるので、いつでも見返せます)。全体共通の指示書には「Cockpitの機能を使う時は専用の参考書を読む」という1行を追加済み。
ここで終わりにせず、まっさらな新しいAIタスクを2つ(Codexで1つ、Claudeで1つ)立てて、実際にその場で動くかを確かめました。どちらも、AIが毎回目を通す指示書の量が正しく37,138字であること、さっき追加した1行がちゃんと入っていること、簡単な動作確認コマンドが問題なく通ることを確認。Claudeは特に問題なし。Codexは一瞬だけ通信の警告が出たものの、そのあとちゃんと成功の返事が返ってきました。
変更する前の状態にはいつでも戻れるよう、バックアップも確保済み。何かおかしければ、いつでも元に戻せる状態にしてから手を動かしています。戻せる変更しかしない。ここも崩しません。
COLUMN
「直した気になる」を一番信じてないのは、AIを毎日使ってる自分だったりする
今回いちばん学んだのは、「良さそうな記事を読んで、良さそうな作業をした」という感覚と、「実際に数字がどう動いたか」はまったく別物だということ。ルールを1個直した、コマンドを整理した、それだけで「軽くなったはず」って思い込みたくなる瞬間、正直めちゃくちゃある。
でも実測したら37,138字で、上限を3,138字オーバーしたまま。もし数字を見ずに「今回の対応で改善しました」って報告してたら、それは嘘になる。「AI秘書が気づいた214件、拾われて初めて『委ねる』は完成する話」にも書きましたが、AIに任せるって「丸投げして安心する」ことじゃなく、拾い上げて数えて初めて成立するものだと思います。
別のAIに差し戻された件も同じ。「Codexに5回却下されて気づいた、『賢いAI』より『委ねるAI』だった話」で書いた話に近くて、一発で通す賢さより、何回でも突き返してもらえる仕組みの方が、結局は自分の抱え込みOSを書き換えてくれる。
抱え込みOSを書き換えるって、根性で「もっとちゃんと確認しよう」と気合いを入れることじゃない。実測する仕組みと、チェックに通す仕組みを、自分の外側に置いておくこと。それだけで、思い込みの入り込む余地がぐっと減る。
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よくある質問
Q. AIが毎回目を通す指示書の文字数って、どうやって数えたの?
A. 難しいことはしてなくて、対象の指示書6つ(全体共通1つ+常に読み込む個別ルール5つ)の中身をそのまま文字数カウントしただけ。適用前と適用後で同じ数え方をして比較してる。
Q. 結局、今回の作業で指示書は軽くなったの?
A. なってない。37,138字で、上限34,000字を3,138字オーバーしたまま。個別ルール7項目を「必要な時だけ読む」方式に移す改善案(3,919字減の候補)は今回混ぜてないから、そこはまだ手つかず。
Q. じゃあ今回、何が進んだの?
A. 司令塔役のAIが読む案内書が663行から141行になったこと。しかも別のAIにチェックしてもらって直し、本番へ反映したあと新規タスク2つで実際にちゃんと動くことまで確認できたこと。元に戻せるバックアップも残してある。
まとめ
外部記事のチェックリストを鵜呑みにせず、うちの環境に実際に当てて実測したら、「指示書の量は減ってない」という、あまり気持ちよくない事実が先に出てきました。でも同時に、司令塔役のAIが読む案内書を663行から141行まで削り、チェックとタスク2つでの実地検証まで終わらせることができました。数字で測って、正直に「減ってない」を言えることの方が、感覚で「良くなりました」と言うよりずっと価値がある……というのが、今回いちばんの収穫。タイトルの「Claude 5 世代のCLAUDE.md最適化:記事の手順」を、うちの環境で実際に確かめてみた結果です。
もしあなたもAIへの指示書やプロンプト集を持ってるなら、一度そのままコピーして文字数を数えてみてほしい。感覚じゃなく数字で見えると、次に直すべき場所がはっきり見えてくるから。
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この記事はAIツール(Claude Code)を活用して制作しています。構成・文章生成・画像制作にAIを使用し、最終的な内容の確認・編集・公開判断はひろくん(田中啓之)本人が行っています。「分身AIひろくん」(bunshin-ai.com)とは別のコンテンツです。