プロンプト集

診断・実測

「なんとなく弱い」を、根拠のある数字に変える。

支援先サイトの問題点を洗い出す

サイトの実測データから、経営者に説明できる問題点を抽出する。

03_クライアント/【支援先フォルダ名】/02_診断/サイト実測データ.md を読んで、問題点を洗い出してください。

# 出力してほしい形
表の列は「問題点 / 何が起きているか / 経営にどう効くか / 直す難易度」の4列。

# 守ってほしいこと
- 「SEO対策ができていない」のような抽象的な指摘をしない。データのどの数字を見てそう言えるのかを必ず添える
- 「経営にどう効くか」は、経営者が分かる言葉で書く(順位が上がる、ではなく、問い合わせが増える見込みがある、など)
- 直す難易度は「自社でできる/制作会社が要る/大きな作り直しが要る」の3段階で
- データに無いことを推測で補わない
「どの数字を見てそう言えるのか」を必須にすると、経営者に突っ込まれても答えられる指摘だけが残ります。

AI検索プローブ表(10問)を作る

支援先がAI検索(生成AIへの質問)で出てくるかを実測する。

【支援先名】が、生成AIの検索でどう扱われているかを実測したいです。

# 支援先の情報
- 会社名:【 】
- 業種:【 】
- 商圏:【 】
- 主力商品・サービス:【 】

# やってほしいこと
1. 見込み客がAIに聞きそうな質問を10問作る(会社名を出さない質問を7問、会社名を出す質問を3問)
2. その10問を表にする。列は「質問 / 想定される回答 / 自社が出てくるか / 判定」
3. 判定の基準を先に定義する

# 守ってほしいこと
- 質問は、実際に見込み客が打ちそうな言い方にする(業界の専門用語を使わない)
- 商圏を含む質問を必ず入れる(地域名+業種で探される想定)
- この表は私が実際にAIに打って埋めます。回答欄は空にしておいてください
回答欄を空にさせるのがポイント。AIに「自分がどう答えるか」を予想させると、実測ではなくなります。

7軸スコアで競合と比較する

支援先と競合3社を同じ基準で採点する。

03_クライアント/【支援先フォルダ名】/02_診断/ の資料を使って、支援先と競合3社を同じ軸で採点してください。

# 採点の前にやってほしいこと
まず採点軸を7つ提案し、それぞれについて「5点はどういう状態か/1点はどういう状態か」を定義してください。私が確認してから採点に進みます。

# 採点の対象
- 支援先:【 】
- 競合:【A社】【B社】【C社】

# 守ってほしいこと
- 採点の根拠を、1点ごとに1行で残す(あとで検算します)
- データが無い項目は空欄にし、推測で点を付けない
- 合計点だけでなく、軸ごとの差が大きい順に並べた表も出す
「採点軸を先に確認させる」の一手間で、恣意的な採点を防げます。いきなり採点させると軸が毎回変わります。
関連するコマ:実測して、採点する 

診断レポートを1本仕上げる

実測とスコアを、支援先に提出できるレポートにまとめる。

ここまでに作った実測データ・プローブ表・7軸スコア表を使って、診断レポートを1本作ってください。

# レポートの構成
1. 最初の1枚(経営者がここだけ読んで意思決定できるサマリー)
2. 現状の実測結果
3. 競合との比較
4. 見つかった課題(重要な順に)
5. 改善アクション(すぐできること/時間がかかること)
6. 根拠データ(出典つき)

# 読む人
【支援先名】の代表 【氏名】様。Web・ITの専門知識はない前提。

# 守ってほしいこと
- 最初の1枚だけで、何が問題で、次に何をすべきかが分かるようにする
- すべての数字に出典(どのファイルの、いつ取得したデータか)を付ける
- 効果を断定しない(「必ず上がります」ではなく「上がる見込みがあります。根拠は〜」)
- 04_成果物/ に保存する
「効果を断定しない」は景品表示法の観点で必須です。診断士の名前で出す資料なので、ここは外せません。

SWOT分析を作る

実測データとヒアリング内容を、経営者と合意しやすいSWOTの4象限に整理する。

03_クライアント/【支援先フォルダ名】/02_診断/ と 01_ヒアリング/ の資料、01_ナレッジ/経営診断のフレーム.md を読んで、SWOT分析を作ってください。

# 出力してほしい形
表を4つ(強み/弱み/機会/脅威)作り、各項目に「根拠」列を必ず添える。
最後に、強み×機会・弱み×脅威など掛け合わせで見えてくる打ち手の候補を3〜5個、別枠で示す。

# 守ってほしいこと
- 各項目は、資料のどの記述から言えるのかを根拠として示す。示せない項目は「仮説」の欄に分けて置き、確定欄には入れない
- 一般的な業界の強み・弱みで埋めない。この支援先の資料に基づくものだけを本欄に入れる
- 「機会」「脅威」は外部環境、「強み」「弱み」は支援先内部の話であることを混同しない
「仮説」欄を分けるのが要点です。根拠のある事実とAIの推測を同じ表に混ぜると、経営者に突っ込まれたときに答えられなくなります。

経営資源(ヒト・モノ・カネ・情報)を棚卸しする

Web以外の経営資源も含めて、支援先の現状を漏れなく把握する。

03_クライアント/【支援先フォルダ名】/00_基本情報.md、01_ヒアリング/、02_診断/ の資料を読んで、経営資源の棚卸しをしてください。

# 出力してほしい形
「ヒト・モノ・カネ・情報」の4区分で表を作る。列は「現状(資料から分かること)/強み・弱みの仮説/出典」。

# 守ってほしいこと
- 資料に記載がない区分は、無理に埋めずに「資料からは把握できず」と明記する
- 「カネ」の欄で数値に触れる場合、資料に書かれた数字のみを引用し出典を添える。金額を推測で補わない
- 強み・弱みは「仮説」であることが分かる書き方にする(断定調にしない)
- 複数回のヒアリングで発言が食い違う場合は、食い違い自体を報告する。片方を勝手に採用しない
4区分すべてを埋めようとしないことが大事です。「カネ」の資料がまだ無ければ、正直に空欄扱いにさせてください。

商圏・顧客層を分析する

支援先の商圏と顧客層を、手元の資料の範囲で整理する。

03_クライアント/【支援先フォルダ名】/00_基本情報.md、01_ヒアリング/、02_診断/ の資料を読んでください。

# 支援先の情報
- 業種:【 】
- 店舗・営業エリア:【 】

# 出力してほしい形
1. 資料から分かる商圏の範囲(地域・オンライン/オフラインの別)
2. 資料から分かる顧客層(年代・属性・購入動機など、記載がある範囲で)
3. 商圏・顧客層について、今後確認が必要な点
4. (参考データがある場合のみ)近隣の人口動態など、外部の公開データと照らして気になる点

# 守ってほしいこと
- 顧客層の記述は、資料に書かれた事実と、一般的な業種イメージによる推測を明確に分ける
- 外部の公開データを使う場合は、出典(データ名・年)を必ず添える。出典を示せないデータは使わない
- 商圏や客層を狭く決めつけない。資料に無い属性を「対象外」と断定しない
「一般的な業種イメージ」と「この支援先の実データ」を分けて書かせるのがコツです。AIは業種の典型像で埋めがちです。

業務フロー・オペレーションを診断する

現場の業務の流れを可視化し、ボトルネックの仮説を立てる。

03_クライアント/【支援先フォルダ名】/01_ヒアリング/ と 02_診断/ の資料を読んでください。

# 対象の業務
【診断したい業務:例=受注から納品まで/問い合わせから成約まで】

# 出力してほしい形
1. 現状の業務の流れを、工程ごとに時系列で整理する(資料から読み取れる範囲)
2. 各工程について、担当者・所要時間・使っているツールが分かれば添える(分からなければ「未確認」)
3. ボトルネックになっていそうな箇所の仮説を、根拠つきで挙げる
4. その仮説を検証するために、次に確認・計測すべきこと

# 守ってほしいこと
- 業務フローは資料に基づいて作る。一般的な業務フロー図のテンプレートで埋めない
- ボトルネックは「仮説」であることを明記し、断定しない
- 工程が資料からは分からない場合、想像で工程を作らず「情報なし」と書く
「情報なし」を許容する指示がないと、AIは一般的な業務フローの型で穴を埋めてしまい、実態とズレたまま次の工程に進んでしまいます。

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