こんにちは、株式会社Pentagonで代表をしている山本です。

最近、AI支援による記事執筆の効率化に注目が集まっていますが、単にAIに書いてもらうだけでは、自分らしい文章やブランドの一貫性を保つのが難しいと感じませんか？

今回は、Claude Codeを活用して、過去の自分の記事を学習データとして与え、まるで自分が書いたような高品質な記事を生成する方法をご紹介します。この手法を使えば、記事執筆だけでなく、コード生成においても自分の書き方やスタイルを再現することが可能になります。

【こんな人に読んでほしい】

  • AI活用に興味があるが、自分らしさを失いたくない人
  • 記事執筆やコード生成の効率化を図りたい人
  • Claude Codeの活用方法を深く理解したい人

【この記事を読むメリット】

  • 過去のアウトプットを活用してAIの出力精度を高める方法がわかる
  • CLAUDE.mdファイルの効果的な作成・活用方法を習得できる
  • 自分のスタイルを維持しながらAI支援を受ける具体的な手順を理解できる

【結論】 Claude Codeに過去の記事やコードを学習させることで、AIにあなたの書き方やスタイルを理解させ、一貫性のある高品質なアウトプットを得ることができます。キーとなるのは、プロジェクトルートに配置するCLAUDE.mdファイルの活用です。

【この記事の前提】

  • Claude Codeアカウントを持っている
  • 過去の記事やコードがある程度蓄積されている
  • Markdownファイルの基本的な書き方を理解している

※この記事は、筆者の実際の検証体験をもとに一部生成AIで執筆しております。

Claude Codeとは

Claude Codeは、Anthropic社が提供するAI支援開発ツールです。単なるチャットボットではなく、プロジェクト内のファイルを理解し、コンテキストに応じた的確な提案やコード生成を行うことができます。

特に注目すべきは、プロジェクトルートにCLAUDE.mdファイルを配置することで、AIにプロジェクト固有の指示やスタイルガイドを与えることができる点です。

過去の記事を学習させる仕組み

Claude Codeは、作業ディレクトリ内のファイルを自動的に読み取り、コンテキストとして活用します。この仕組みを利用して、過去の記事を学習データとして与える手順は以下の通りです：

1. 過去の記事をプロジェクトディレクトリに配置

# プロジェクトディレクトリを作成
mkdir my-writing-project
cd my-writing-project

# 過去の記事を配置するディレクトリを作成
mkdir past-articles
mkdir past-code

# 過去の記事をコピー
cp ~/Documents/articles/*.md past-articles/
cp -r ~/Projects/my-projects/ past-code/

2. 記事の分析を依頼

Claude Codeに対して、以下のような指示を出します：

過去の記事を分析して、私の文章の特徴や構成パターンを教えてください。
特に以下の点を重視してください：
- 文体や語調
- 記事の構成パターン
- よく使うフレーズや表現
- 技術的な説明の仕方

Claude Codeは、配置された記事ファイルを読み取り、あなたの文章スタイルを分析してくれます。

3. CLAUDE.mdファイルの生成

分析結果を基に、以下のような指示でCLAUDE.mdファイルを作成してもらいます：

分析結果を基に、今後私が記事を書く際のガイドラインとなるCLAUDE.mdファイルを作成してください。
このファイルは、今後の記事執筆やコード生成の際に参照されるものです。

CLAUDE.mdの活用方法

CLAUDE.mdファイルは、プロジェクトの「憲法」のような役割を果たします。一度作成すれば、以降のすべての作業でClaude Codeがこのファイルを参照し、一貫したスタイルでアウトプットを生成してくれます。

効果的なCLAUDE.mdの構成例

# プロジェクトガイドライン

## 文体・語調
- です・ます調で統一
- 読者に親しみやすい口調
- 専門用語は適切に説明を加える

## 記事構成パターン
1. 挨拶と自己紹介
2. 問題提起・背景説明
3. 【こんな人に読んでほしい】
4. 【この記事を読むメリット】
5. 【結論】
6. 本文（実装・手順・解説）
7. まとめ

## よく使うフレーズ
- 「いかがでしたか？」
- 「ぜひ試してみてください」
- 「〜することができます」

## コーディングスタイル
- 変数名は分かりやすく
- コメントは日本語で記述
- エラーハンドリングを重視

実践的な手順

実際にClaude Codeを使って記事を執筆する手順をご紹介します：

ステップ1: 学習データの準備

# 記事執筆プロジェクトを作成
mkdir article-writing-ai
cd article-writing-ai

# 過去の記事を整理して配置
mkdir reference-articles
cp ~/blog-posts/*.md reference-articles/

# 既存のCLAUDE.mdがあればコピー
cp ~/templates/CLAUDE.md .

ステップ2: Claude Codeでの分析

Claude Codeを起動し、以下のように指示します：

reference-articles ディレクトリの記事を分析して、
私の文章スタイルの特徴を教えてください。
特に記事構成、文体、技術説明の仕方を重視してください。

ステップ3: 記事執筆の依頼

スタイルが学習された状態で、新しい記事の執筆を依頼します：

「React Hooksの使い方」について、
過去の記事のスタイルに合わせて記事を書いてください。
構成は既存の記事パターンに従ってください。

ステップ4: 品質確認と調整

生成された記事を確認し、必要に応じて調整を依頼します：

もう少し初心者向けの説明を増やしてください。
コード例にもう少し詳しいコメントを追加してください。

効果的な学習データの準備方法

1. 質の高い記事を選別

すべての過去記事を学習データにするのではなく、以下の基準で選別します：

  • 読者からの反応が良かった記事
  • 自分らしさが最も表現されている記事
  • 技術的な説明が分かりやすい記事

2. 記事の分類整理

reference-articles/
├── technical/          # 技術記事
├── tutorial/          # チュートリアル
├── opinion/           # 意見・考察記事
└── introduction/      # 製品・サービス紹介

3. メタデータの整理

各記事にメタデータを追加しておくと、Claude Codeがより正確に学習できます：

---
type: "technical"
audience: "beginner"
style: "tutorial"
feedback: "positive"
---

# 記事タイトル

出力精度向上のコツ

1. 段階的な学習

最初は少数の高品質な記事から始め、徐々に学習データを増やしていきます：

# 最初は5-10記事程度から
mkdir learning-phase-1
cp best-articles/*.md learning-phase-1/

# 効果を確認してから追加
mkdir learning-phase-2
cp good-articles/*.md learning-phase-2/

2. フィードバックループの構築

生成された記事の品質を評価し、CLAUDE.mdファイルを継続的に改善します：

# CLAUDE.mdに追加
## 改善点
- 技術用語の説明をより詳しく
- コード例の前後に説明を追加
- 読者の視点をより意識した構成

3. 複数のスタイルガイドの活用

異なるタイプの記事に対応できるよう、複数のスタイルガイドを用意します：

guidelines/
├── technical-writing.md
├── tutorial-writing.md
└── opinion-writing.md

コード生成への応用

記事執筆だけでなく、コード生成においても同様の手法が活用できます：

過去のコードを学習データとして活用

# 過去のプロジェクトを参照用に配置
mkdir reference-code
cp -r ~/projects/react-app reference-code/
cp -r ~/projects/flutter-app reference-code/

コーディングスタイルの学習

reference-code ディレクトリのコードを分析して、
私のコーディングスタイルを学習してください。
特に以下の点を重視してください：
- 変数命名規則
- コメントの書き方
- エラーハンドリングの方法
- コード構成パターン

まとめ

Claude Codeに過去の記事を学習させることで、AIにあなたの個性や専門性を理解させ、一貫性のある高品質なアウトプットを得ることができます。

重要なポイントは以下の通りです：

  • CLAUDE.mdファイルを活用してプロジェクト固有の指示を与える
  • 質の高い過去記事を厳選して学習データとして使用する
  • 段階的に学習データを増やし、フィードバックループを構築する
  • 記事執筆だけでなく、コード生成にも同様の手法を適用する

この方法を使えば、AIの力を借りながらも、あなたらしさを失わない記事執筆やコード生成が可能になります。

ぜひ試してみて、AI支援による効率化と品質向上の両立を実現してください！

おまけ

参考リンク

実際の活用例

本記事も、過去の記事を学習させたClaude Codeによって、既存のブログスタイルに合わせて執筆されています。学習データとして活用した記事の特徴が、構成や文体に反映されているのがお分かりいただけるでしょうか？