高度データ分析プロンプト
「以下のデータセットについて、{具体的な分析目的}を達成するため、以下の分析手法を適用してください：
1. データの前処理方法
2. 適用する統計的分析手法
3. 可視化アプローチ
4. 重要な洞察の抽出方法
データの特性：
- データソース
- 変数の種類
- サンプルサイズ
- 潜在的なバイアスや制限
」
複雑なデータ分析を効率的に実行するためのプロンプトテンプレート。
クリエイティブコンテンツ生成
「以下の制約条件を厳密に守りながら、{具体的なクリエイティブ目的}を達成するコンテンツを生成してください：
トーンとスタイル：
- 感情的トーン
- 文体
- 対象読者
- 文化的配慮
構造的要件：
- 長さ
- 章立てまたは構成
- キーメッセージ
- 禁止事項
独自性の要素：
- 差別化ポイント
- 革新的なアプローチ
」
クリエイターのための高品質コンテンツ生成プロンプト。
学術研究支援プロンプト
「以下のリサーチクエスチョンに対して、学術的厳密性を保ちながら包括的な調査アプローチを提供してください：
研究の枠組み：
- 研究目的
- 仮説
- 理論的背景
- 方法論的アプローチ
分析要件：
- 文献レビューの範囲
- データ収集方法
- 分析手法
- 倫理的考慮事項
期待される成果：
- 学術的貢献
- 新規性
- 実践的含意
」
研究者向けの体系的な研究支援プロンプト。
戦略的ビジネス分析
「以下の戦略的ビジネス課題に対して、包括的かつ実行可能な洞察を提供してください：
ビジネスコンテキスト：
- 産業セクター
- 競合環境
- 市場動向
- 内部能力
分析アプローチ：
- SWOT分析
- 競合分析
- 機会マッピング
- リスク評価
戦略提言：
- 短期・中期・長期戦略
- リソース配分
- イノベーション機会
- 実行可能性評価
」
経営者・戦略立案者向けの包括的ビジネス分析プロンプト。
教育的学習支援
「以下の学習目標と教育的文脈に基づいて、高度にパーソナライズされた学習体験を設計してください：
学習者プロファイル：
- 学習レベル
- 学習スタイル
- 興味・関心
- 既存の知識
学習目標：
- 具体的な学習成果
- スキル獲得の詳細
- 認知的・情意的目標
学習アプローチ：
- 教授法
- コンテンツ構造
- 評価・フィードバック方法
- 動機付け戦略
」
個別最適化された学習体験を実現する教育支援プロンプト。