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ArtifactsとProjectsを使いこなす
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ArtifactsとProjectsを使いこなす

Artifactsで患者教育ツールを作り、Projectsで専門領域の知識ベースを構築する。Claudeならではの機能。

Artifacts(使い切りのツール生成)とProjects(積み上げ型の知識ベース)の役割比較
使い切り=Artifacts、積み上げ=Projects。混ぜずに役割で切り分ける。

Artifacts: 会話からツールが生まれる

ClaudeのArtifacts機能を使うと、会話の中でHTMLアプリ、インタラクティブなグラフ、計算ツール、ダッシュボードを即座に生成できる。右側のプレビューでそのまま触れるので、「AIと一緒に小さな道具を作る」感覚をつかみやすい。

実際の claude.ai 画面。プロンプト入力から Artifact(動くアプリ)が右パネルに現れるまで(約22秒・無音)。

医療でのArtifacts活用例

患者説明ツール

小児科外来でよく使う「脱水の見極め」を、保護者向けの対話型チェッカーにした例。コードは1行も書いていない。

claude.aiの入力欄に、子どもの脱水チェッカー作成プロンプトが入力されている
日本語で要件を書いて Enter。あとは Claude が Artifact を組み立てる。
生成された Artifact。尿の回数・口の乾き・涙・元気さを選ぶラジオボタンと、受診目安が色分け表示されている
右パネルに動くアプリが現れる。プレビューでその場確認、必要なら会話で直せる。

甲状腺の例なら、次のようなプロンプトでも同じ要領だ。

甲状腺機能亢進症(バセドウ病)の患者さんに、
検査値の意味と治療方針を説明するインタラクティブなHTMLページを
Artifactとして作成してください。

- TSH、FT3、FT4の正常範囲と患者値を入力できるフォーム
- 値に応じて「低い/正常/高い」をカラーで表示
- 治療オプション(薬物療法、放射性ヨード、手術)の比較表
- 日本語で、患者さんが読めるレベル

実際にある患者がClaudeのArtifactsを使って、自分の甲状腺機能亢進症の検査値と薬剤の関係を可視化するツールを作った事例が報告されている [1]。

臨床スコアリングツール

小児の川崎病リスクスコア(Kobayashiスコア)を計算する
インタラクティブなツールをArtifactで作ってください。

- 各項目(Na、AST、好中球、CRP、IL、月齢、血小板)のチェックボックス
- 合計スコアと推奨対応を自動表示
- スマートフォンでも見やすいレイアウト

臨床スコアリングツールをClaude Codeで作成する公開事例もある。プログラミング経験なしで完成まで持っていける [2]。

健康データダッシュボード

個人健康データの公開事例では、Claude Artifacts + MCPサーバーで12年分のデータからインタラクティブなダッシュボード(服薬アドヒアランス、コレステロール相関)を約45分で構築している [3]。


Projects: 専門領域の知識ベース

Claude Pro/Teamで使える「Projects」機能を使うと、特定の文脈(ガイドライン、論文、院内プロトコル等)を事前にセットしておける。毎回同じ資料をアップロードし直す必要がない。

使い方

  1. Claudeの左サイドバーから「Project」を作成
  2. Project Knowledgeにガイドラインや論文のPDFをアップロード
  3. Custom Instructionsに専門的な指示を設定
  4. そのProject内で会話すると、常にアップロードした資料を参照して回答する

プロジェクト設計の例

専門医試験対策プロジェクト:

  • Knowledge: 重要ガイドライン5本、過去問解説集
  • Instructions: 「質問には必ずガイドラインの該当箇所を引用して回答。間違いやすいポイントを強調。」

論文執筆プロジェクト:

  • Knowledge: 投稿先のAuthor Guidelines、先行研究5本、自分の原稿ドラフト
  • Instructions: 「投稿先のフォーマットに従ってフィードバック。Methodsの不備を重点的に指摘。」

外来サポートプロジェクト:

  • Knowledge: 担当疾患のガイドライン、院内プロトコル
  • Instructions: 「患者説明は小学生にもわかる日本語で。薬剤量は必ず『ガイドライン参照』と注記。」

NotebookLMとの使い分け

ProjectsはNotebookLMと似ているが、役割が違う。

機能Claude ProjectsNotebookLM
回答の根拠アップロード資料 + 学習データアップロード資料のみ
ハルシネーション起きうる(学習データで補完するため)ほぼ起きない
文章生成の質高い(執筆・構成が得意)普通
Artifacts作れる作れない
音声オーバービューなしあり
向いている用途執筆、分析、ツール作成引用付き検索、音声学習

「ガイドラインの該当箇所を正確に引用してほしい」→ NotebookLM 「ガイドラインを踏まえて患者説明文を書いてほしい」→ Claude Projects


まとめ

  • Artifactsで患者教育ツール、スコアリング計算機、ダッシュボードが作れる
  • Projectsで専門領域の知識ベースを構築し、毎回の資料アップロードが不要に
  • NotebookLMとは「引用の正確性」vs「文章生成の質」で使い分ける

参考文献

  1. Public case report on thyroid data visualization with Claude Artifacts. LinkedIn, 2025.
  2. Public note on building clinical scoring tools with Claude Code, 2025.
  3. Public case study on Claude Artifacts + MCP health data dashboard. Medium, 2025.