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グラウンディングとは、AI がでっち上げるのを止める方法だ。Claude に十分なコンテキストがないとき、もっともらしく聞こえる推測で空白を埋める。その推測が当たることもある。しかし多くの場合は外れる。グラウンディングとは、モデルが推測する必要がないほど十分な実データと具体的な情報を与えることだ。「コールドメールを書いて」（グラウンディングなし、Claude がバリュープロポジションを捏造する）と、「これが私の ICP、ペルソナ階層、メッセージングフレームワーク、返信を得た 3 通のメール例。さあコールドメールを書いて」（グラウンディングあり、Claude が実データに基づいて作業する）の違いだ。

パターン

コンテキスト感度：Claude にタスクを渡す前に、そのタスクの難易度と、モデルがどれだけ固有の情報を必要とするかを自問する。シンプルなフォーマット変更ならほとんどコンテキストは不要。パートナーオンボーディングのワークフローを書くなら、完全な ICP、ペルソナ、メッセージングが必要。コンテキストと複雑さを一致させる。 仮定の列挙：モデルが実行する前に、何を仮定しているかリストアップさせる。Claude に仮定を明示的に述べさせる。暗黙の仮定が明示的になる。明示的な仮定は対処可能になる。誤った仮定がアウトプットを汚染する前にキャッチできる。 ドメイン知識クエリ：タスクに必要な具体的な情報を Claude に与える。プロダクトポジショニングを推測させてはいけない。ICP を推論させてはいけない。ファイルを読み込む。データを指し示す。モデルの質は、コンテキストウィンドウに入れた情報で決まる。

プロのコツ

私はリポジトリ全体をコンテキストとして読み込むことで Claude をグラウンディングしている。CLAUDE.md がデフォルトを設定する。スキルがワークフローを定義する。ルールファイルがファイルタイプごとにパターンを強制する。ボイスガイドがトーンをコントロールする。パートナーフォルダがクライアントごとの ICP、ペルソナ、メッセージングを格納している。Claude は推測しない。必要なものがすべてコンテキストウィンドウに入っているからだ。/partneronboard を実行すると、Claude はパートナーのリサーチフォルダを読み、ICP 基準を抽出し、適格性判定プロンプトを構築し、ワークフロー全体を組み立てる。基準を捏造しない。ファイルを読むのだ。これが実践におけるグラウンディングだ。

アンチパターン

グラウンディングは、モデルが知らないことを知っていると思い込んだときに失敗する。よくある失敗パターン：ボイスガイドを読み込まずに自分の口調で書かせる。ICP 定義を読み込まずにリードの適格性判定をさせる。スキルファイルを読み込まずにワークフローを実行させる。これらはすべて Claude に推測を強いている。そして Claude は自信を持って推測するのが非常に上手いため、失敗に気づきにくい。アウトプットがもっともらしく見えるのに違和感があるなら、問題はほぼ間違いなくコンテキストの不足だ。悪いプロンプトではない。悪いモデルでもない。コンテキストが足りないのだ。

フォーミュラ

Claude に簡単でないタスクを渡す前に、この 5 項目を確認する： 1. Claude はタスクに必要なドメイン固有のデータを持っているか？（ICP、ペルソナ、プロダクトドキュメント） 2. Claude はどのボイスやトーンを使うか知っているか？（ボイスガイドが読み込み済み） 3. Claude はアウトプットのフォーマットを知っているか？（例やスキーマが提供済み） 4. Claude は仮定を述べたか？（実行前に確認する） 5. タスクの複雑さとコンテキストの深さが一致しているか？（シンプルなタスク = 軽いコンテキスト、複雑なタスク = 完全なコンテキスト） 5 項目すべてをチェックすれば、アウトプットはグラウンディングされる。1 つでもスキップすれば、Claude の推測に賭けていることになる。