業務効率化
市場調査のための再帰的ニッチ分解
Recursive Niche Deconstruction for Market Research
- テスト済みモデル:
- GPT-4o
- 有効性スコア:
- 85/100
- プロンプトアーカイブ
日本語バージョン
{
"industry": "${industry}",
"region": "${region}",
"tree": {
"level": "Macro",
"name": "...",
"market_valuation": "$X",
"top_players": [
{
"name": "Company A",
"type": "Incumbent",
"focus": "Broad"
},
{
"name": "Company B",
"type": "Incumbent",
"focus": "Broad"
}
],
"children": [
{
"level": "Sub-Niche/Micro",
"name": "...",
"narrowing_variable": "...",
"market_valuation": "$X",
"top_players": [
{
"name": "Startup C",
"type": "Specialist",
"focus": "Verticalized"
},
{
"name": "Tool D",
"type": "Micro-SaaS",
"focus": "Hyper-Specific"
}
],
"children": []
}
]
},
"keyword_analysis": {
"monthly_traffic": "{region-specific traffic data}",
"competitiveness": "{region-specific competitiveness data}",
"potential_keywords": [
{
"keyword": "...",
"traffic": "...",
"competition": "..."
}
]
}
}値を入れて実行
このプロンプトには4か所の空欄があります。入力すると完成版を組み立てます。
残り4か所
完成したプロンプト
{
"industry": "${industry}",
"region": "${region}",
"tree": {
"level": "Macro",
"name": "...",
"market_valuation": "$X",
"top_players": [
{
"name": "Company A",
"type": "Incumbent",
"focus": "Broad"
},
{
"name": "Company B",
"type": "Incumbent",
"focus": "Broad"
}
],
"children": [
{
"level": "Sub-Niche/Micro",
"name": "...",
"narrowing_variable": "...",
"market_valuation": "$X",
"top_players": [
{
"name": "Startup C",
"type": "Specialist",
"focus": "Verticalized"
},
{
"name": "Tool D",
"type": "Micro-SaaS",
"focus": "Hyper-Specific"
}
],
"children": []
}
]
},
"keyword_analysis": {
"monthly_traffic": "{region-specific traffic data}",
"competitiveness": "{region-specific competitiveness data}",
"potential_keywords": [
{
"keyword": "...",
"traffic": "...",
"competition": "..."
}
]
}
}- ChatGPTで開く （新しいタブで開きます）
- Claudeで開く （新しいタブで開きます）
- Geminiで開く （新しいタブで開きます）
Geminiはリンクでプロンプトを渡せないため、先にコピーしてください。
- Perplexityで開く （新しいタブで開きます）
新しいタブが開き、プロンプトが入力済みの状態になります。ログインが必要な場合があります。
このプロンプトの使い方
- 角かっこで囲まれた部分を自分の内容に置き換えてから送信してください。
- モデルによって結果は変わります。期待した出力でなければ、別のモデルを試すか、具体例を1つ追加してください。
- プロンプトは1つのメッセージにまとめて送ってください。分割すると指示が弱まります。