スキルを通じたフロントエンドデザインの改善

LLM にガイダンスなしにランディングページの作成を指示すると、ほぼ例外なく Inter フォントの使用、白地に紫のグラデーション、最小限のアニメーションといったデザインに収束する傾向があることに気付くかもしれません。

それが何か問題ですか？分布収束（Distributional Convergence）です。サンプリング時、モデルはトレーニングデータの統計的パターンに基づいてトークンを予測します。安全設計に基づく選択肢（普遍的に機能し、誰をも不快にさせない出力）がウェブトレーニングデータを支配しています。指示がない場合、Claude はこの高確率の中心領域からサンプリングを行います。

顧客向け製品を開発する開発者にとって、この汎用的な美的品質はブランドアイデンティティを損ない、AI 生成インターフェイスを即座に識別可能（そして軽視されやすい）なものにしてしまいます。

制御可能性の課題

でも安心してください。Claude は適切なプロンプトを用いれば高度に制御可能です。Claude に「Inter and Roboto を避けてください」または「単色ではなく雰囲気のある背景を使用してください」と指示すると、結果はすぐに改善します。ガイダンスに対するこの感度は特徴であり、つまり Claude が異なるデザインコンテキスト、制約、美的嗜好に適応できることを意味します。

しかし、これには実用上の課題が生じます。タスクが専門的になればなるほど、提供すべきコンテキストが増えます。フロントエンドデザインにおいては、効果的なガイダンスにはタイポグラフィの原則、色彩理論、アニメーションパターン、背景処理などが含まれます。複数の次元において、どのデフォルトを避け、どの代替案を優先すべきかを指定する必要があります。

これらすべてをシステムプロンプトに詰め込むことも可能ですが、そうなると Python のデバッグ、データ分析、メール作成など、あらゆるリクエストにフロントエンドデザインのコンテキストが伴うことになります。問題はこうなります。関連のないタスクに恒久的なコンテキストのオーバーヘッドをかけずに、必要な時に正確にドメイン固有のガイダンスをどのように Claude に提供するか？

スキル：動的コンテキストの読み込み

まさにこの課題に対処するためにスキルが設計されました。恒久的なオーバーヘッドなしに、必要な時に専門的なコンテキストを提供するものです。スキルとは、指示、制約、ドメイン知識を含む文書（多くの場合マークダウン形式）であり、Claude がシンプルなファイル読み取りツールでアクセス可能な指定ディレクトリに保存されます。Claude はこれらのスキルを活用し、実行時に必要な情報を動的に読み込み、全てを事前に読み込むのではなく、段階的にコンテキストを強化することができます。

これらのスキルとそれらを読み取るための必要なツールを備えている場合、Claude は手元のタスクに基づいて関連するスキルを自律的に識別し、読み込むことができます。例えば、ランディングページの構築や React コンポーネントの作成を指示する場合、Claude はフロントエンド設計スキルを読み込み、その指示をジャストインタイムで適用することが可能です。これが本質的なメンタルモデルです。スキルとは、オンデマンドで起動するプロンプトおよびコンテキストリソースであり、永続的なコンテキストオーバーヘッドを発生させることなく、特定のタスクタイプに対する専門的なガイダンスを提供します。

これにより開発者は、複数のタスクにまたがる様々な指示をシステムプロンプトに詰め込んでコンテキストウィンドウを過負荷にすることなく、Claude の制御可能性のメリットを享受できます。前述したように、コンテキストウィンドウ内のトークンが多すぎるとパフォーマンスが低下する可能性があるため、コンテキストウィンドウの内容をスリムかつ集中させることは、モデルから最高のパフォーマンスを引き出すために極めて重要です。スキルは効果的なプロンプトを再利用可能かつコンテキストに応じたものにすることでこの問題を解決します。

フロントエンド出力のための

プロンプト設計

フロントエンド設計スキルを構築することで、永続的なコンテキスト負荷をかけずに、Claude による UI 生成を大幅に改善できます。コアとなる洞察は、フロントエンドエンジニアの視点で設計を考えることです。美観的な改善点を実装可能なフロントエンドコードにマッピングするほど、Claude はより優れたパフォーマンスを発揮します。

この知見を活用し、効果的なプロンプト設計が可能な 4 つの領域、タイポグラフィ、アニメーション、背景効果およびテーマ設定を特定しました。 これらは全て、Claude が記述可能なコードへ明確に変換されます。これをプロンプトに実装する際には、詳細な技術的な指示は不要です。モデルがこれらの設計軸についてより批判的に考えるよう促す、的を絞った言語を使用するだけで、より強力な出力を引き出すことが可能です。これは当社のコンテキストエンジニアリングに関するブログ記事で提供したガイダンスと密接に関連しています。具体的には、モデルを適切な高度でプロンプトすること、つまり、正確な16進コードを指定するような低高度のハードコードされたロジックや、共有コンテキストを前提とした曖昧な高高度のガイダンスといった両極端を避けることです。

タイポグラフィ

これを実際に確認するため、まずタイポグラフィをプロンプトによって影響を与え得る一つの要素として捉えてみましょう。以下のプロンプトは、Claude に対して具体的に興味深いフォントを使用するよう促すものです。

基本プロンプトで生成された出力

基本プロンプトとタイポグラフィセクションで生成された出力

‍

興味深いことに、より魅力的なフォントを使用するという命令は、モデルのデザインの他の側面も改善するよう促しているようです。

タイポグラフィだけでも大幅な改善につながりますが、フォントは 1 つの要素にすぎません。インターフェース全体にわたる統一された美学的要素についてはどうでしょうか？

テーマ

もう 1 つの要素としては、有名なテーマや美学的要素にインプレ―ションを得たデザインを提案することも可能です。Claude は人気のあるテーマを深く理解しています。これを活用してフロントエンドに具体的に具現化したい美学的要素を伝えることができます。 以下に例を示します。

これにより、以下の RPG をテーマにした UI が生成されます。

タイポグラフィとテーマはターゲットを絞ったプロンプトの成果を表示します。しかし各要素を手動で指定するのは面倒な作業です。これらの改善点をすべて、再利用可能な単一のアセットに統合できたらどうでしょうか？

汎用プロンプト

この同じ原則は他のデザイン要素にも適用されます。動き（アニメーションとマイクロインタラクション）を促すことで、静的なデザインにはない洗練さが加わります。またモデルに興味深い背景選択を導くことで奥行きと視覚的な魅力が生まれます。こここそが包括的なスキルの真価が発揮される場面です。

これらを統合し、約 400 トークンのプロンプトを生成しました。これは（スキルとして読み込まれる場合でも）コンテキストを肥大化させずに読み込めるほどコンパクトでありながら、タイポグラフィ、色彩、動き、背景といったフロントエンドの出力を劇的に向上させます。

上記の例ではまず Claude に問題の全体像と解決すべき課題について、一般的なコンテキストを提供することから始めます。モデルにこのような概要的なコンテキストを提供することは、出力の調整に役立つプロンプト手法であることが分かっています。次に、前述したデザイン改善の方向性を特定し、モデルがこれら全ての要素でより創造的に思考するよう促すための的を絞ったアドバイスを提供します。

また、Claude が別の局所最適解に収束するのを防ぐため、末尾に追加のガイダンスを含めます。特定のパターンを避けるよう明示的な指示がある場合でも、モデルはデフォルトで他の一般的な選択肢（タイポグラフィに Space Grotesk など）に寄ってしまう可能性があります。「枠にとらわれない発想」という最終的な呼びかけは、創造的な多様性をさらに強化します。

フロントエンドデザインへの影響

このスキルが有効な場合、Claude の出力は複数の種類のフロントエンドデザインにおいて向上します。以下に例を示します。

例 1：SaaS ランディングページ

例 2：ブログのレイアウト

例 3：管理者ダッシュボード

‍

スキルを使用したclaude.aiのアーティファクト品質の改善

デザインの好みだけが制限要因ではありません。Claude　は、アーティファクトを構築する際、アーキテクチャ上の制約に直面します。 アーティファクトとは、チャットと共に Claude が作成し表示するインタラクティブで編集可能なコンテンツ（コードやドキュメントなど）を指します。

前述のデザインの好みの問題に加え、Claude には claude.ai において優れたフロントエンドアーティファクトを生成する能力を制限する別のデフォルト動作があります。フロントエンドの作成を指示した場合、現在、Claude は CSS と JS を含む単一の HTML ファイルのみを生成します。これは、フロントエンドがアーティファクトとして適切にレンダリングされるためには単一の HTML ファイルである必要がある、と Claude が理解しているためです。

人間の開発者が HTML/CSS/JS を単一ファイルでしか記述できない場合、非常に基本的なフロントエンドしか作成できないのと同様に、Claude により高度なツールの使用方法を指示すれば、より印象的なフロントエンド成果物を生成できると仮説を立てました。

この仮説に基づき、web-artifacts-builder スキルを作成しました。このスキルは、Claude がコンピューターを使用する能力を活用し、複数のファイルや React、Tailwind CSS、shadcn/ui といった最新のウェブ技術を用いてアーティファクトを構築するよう Claude を導くものです。内部的には、このスキルは次のスクリプトを公開しています。（１）Claude が基本的な React リポジトリを効率的に設定するのを支援し、（２）編集完了後に単一の HTML ファイル要件を満たすために、Parcel を使用してすべてを単一ファイルにバンドルします。これはスキルの主要なメリットの 1 つです。Claude に定型的な作業を実行するスクリプトへのアクセスを提供することで、トークン使用量を最小限に抑えつつ、信頼性とパフォーマンスを向上させることが可能となります。

web-artifacts-builder スキルを活用することで、Claude は shadcn/ui のフォームコンポーネントと Tailwind のレスポンシブグリッドシステムを組み合わせて、より包括的なアーティファクトを作成することができました。

例 1：ホワイトボードアプリ

例えば、web-artifacts-builder スキルなしでホワイトボードアプリの作成を指示した場合、Claude は非常に基本的なインターフェースを出力しました。

一方、新しい web-artifacts-builder スキルを使用した場合、Claude は最初から、さまざまな図形やテキストの描画を含む、よりクリーンで機能豊富なアプリケーションを生成しました。

‍

例 2：タスクマネージャアプリ

同様に、タスク管理アプリの作成を指示したところ、Claude はこのスキルの使用なしでは、機能はするものの非常に最小限のアプリケーションを生成しました。

このスキルを用いることで、Claude はより多くの機能をすぐに利用できるアプリを生成しました。例えば、Claude は「新規タスク作成」フォームコンポーネントを含めており、これにより、ユーザーはタスクに関連するカテゴリと期限を設定できます。

‍

この新機能を　Claude.ai　でお試しいただくには、まず機能を有効化し、アーティファクト作成時に　Claude　に「web-artifacts-builder　スキルを使用してください」と指示してください。

スキルによる Claude のフロントエンド設計能力の最適化

このフロントエンド設計スキルは、言語モデルの能力に関するより広範な原則を示しています。モデルは、デフォルトで表現される以上のことを行う能力をしばしば有しています。Claude は設計に対する深い理解を有していますが、分布収束により、適切なガイダンスなしではその能力は覆い隠されてしまいます。システムプロンプトにこれらの指示を追加することも可能ですが、その場合、たとえその知識が現在のタスクに直接関連しない場合でも、すべてのリクエストにフロントエンドデザインのコンテキストが伴うことになります。代わりに、スキルを活用することで、Claude は常にガイダンスを必要とするツールから、あらゆるタスクに専門知識をもたらすツールへと変貌します。

また、スキルは高度にカスタマイズ可能であり、特定のニーズに合わせて独自に作成できます。これにより、自社のデザインシステム、特定のコンポーネントパターン、業界固有の UI 規則など、スキルに組み込みたい正確な基本要素を定義することが可能となります。これらの判断をスキルとしてコード化することで、エージェントの思考の構成要素を、開発チーム全体が活用できる再利用可能な資産へと変換します。このスキルは組織の知識として定着し、拡張性を持ち、プロジェクト全体で一貫した品質を確保します。

このパターンは、フロントエンド作業だけにとどまりません。 Claude　が広範な理解を持ちながらも汎用的な出力しか生成しない領域は、スキル開発の対象となります。手法は一貫しています。収束するデフォルトを特定し、具体的な代替案を提供し、適切なレベルでガイダンスを構造化し、スキルを通じて再利用可能にします。

フロントエンド開発においては、Claude はリクエスト単位のプロンプトエンジニアリングなしに、特徴的なインターフェイスを生成できることを意味します。開発を開始するには、当社のフロントエンドデザインクックブックをご覧になるか、Claude Code の新しいフロントエンドデザインプラグインをお試しください。

ご興味をお持ちいただけましたか？独自のフロントエンドスキルを作成するには、当社のスキル作成をご確認ください。

‍

謝辞
Anthropic のアプライド AI チーム：Prithvi Rajasekaran、Justin Wei、Alexander Bricken およびマーケティングパートナーの Molly Vorwerck 氏と　Ryan Whitehead 氏が執筆しました。

‍