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【第1部・2026年版-競合調査AIプロンプト】俯瞰フレームで市場を読む｜戦略編

AI 愛 | 生成AIでEC運営を効率化

こんにちは。EC運営者向けにAI活用情報を発信しているブログです。

「競合調査をちゃんとやりたいけど、時間がない」

そう感じているEC担当者は多いのではないでしょうか。

商品ページの更新、広告の調整、在庫管理……毎日やることが山積みの中で、じっくり競合を調べる時間は取れません。毎週「来週こそやろう」と思いながら、また1週間が過ぎていく。そういう状況、心あたりはありませんか？

実は私も先週まさにこれで、「競合のレビューをちゃんと読み込もう」と思い立ったものの、結局リサーチに3時間かけて何も決まらずに終わった経験があります。情報を集めているうちに迷子になる、あの感覚です。

でも、2026年の今は少し事情が変わっています。

生成AIを正しく使えば、これまで数時間かかっていた競合調査が大幅に短縮できます。しかも、これまでは専門コンサルタントに依頼していたような戦略分析を、EC担当者が自分で回せるようになっています。

鍵は、プロンプト（AIへの指示文）の設計です。

正しい構造でAIに指示を出せば、精度の高い分析結果が返ってきます。逆に、漠然とした質問をしても「ふんわりした回答」しか返ってきません。プロンプトの設計1つで、数字の動き方がまるで違います。

免責注記（規定W）：「調査時間が10分の1」という表現は、体感値・目安として使っています。実際の短縮効果はプロンプトの質・扱うデータ量・AIツールの選択によって大きく異なります。

前回（#6）の記事では、六色帽子思考法を使ったEC意思決定のプロンプト実践編をお届けしました。まだ読んでいない方は、ぜひ先に確認してください。

👉 前回記事：【後編・2026年版-六色帽子思考法】AIプロンプト10選｜EC5シナリオ実践編

👉 前々回記事：【前編・2026年版-六色帽子思考法】EC意思決定が3倍速くなる｜理論編

今回の記事は、全4部構成のシリーズ「競合調査AIプロンプト 2026年版」の第1部・戦略編です。

📌 60秒まとめ：第1部の結論

1. プロンプトに「役割・背景・タスク・制約・出力形式」の5要素を入れると、出力の質がガラッと変わる

2. PEST分析＋5フォース分析を組み合わせると、「市場全体の風向き」と「自社が戦う土俵」が一気に整理できる

3. 市場規模・トレンド調査のプロンプトを使えば、競合が気づいていない空白地帯が見えてくる

4. 「修飾キーワード15選」と「NGプロンプトBefore/After」を手元に置くだけで、今日からAIの使い方が変わる

❓ 生成AIでの競合調査とは

生成AIを使った競合調査とは、ChatGPT・Claude・GeminiなどのAIに「正しい指示文（プロンプト）」を入力することで、市場分析・競合プロファイル・トレンド調査などを短時間で行う手法のことです。

従来の競合調査は、ウェブ上の情報を人力で収集し、スプレッドシートに整理し、フレームワークに当てはめる……という作業に、数時間から数日を要していました。

生成AIはこのプロセスを変えます。適切なプロンプトを入力すると、PEST分析・5フォース分析・SWOT分析といった戦略フレームに沿った構造化されたレポートを、数分以内に出力してくれます。

ただし「AIに聞けば何でもわかる」ではありません。プロンプトの設計が悪いと、的外れな回答や根拠の薄い情報が返ってきます。この記事では、EC運営者がそのまま使えるプロンプトをフル版でご紹介します。

🗂️ 目次

（§1）生成AIで調査時間を体感1/3〜1/10まで短縮できる時代へ
（§2）プロンプトの基本5要素：役割・背景・タスク・制約・出力形式
（§3）PEST分析プロンプト：マクロ環境を一気に把握する
（§4）5Forces（5フォース）分析プロンプト：業界構造を読む
（§5）市場規模・トレンド調査プロンプト（空白地帯の見つけ方）
（§6）調査目的別：AIツール使い分け早見表
（§7）出力品質を上げる修飾キーワード15選
（§8）よくあるNGプロンプト×OK改善例（Before/After 5セット）

1️⃣ 生成AIで調査時間を体感1/3〜1/10まで短縮できる時代へ

※「調査時間が10分の1」は体感値・目安として参照してください。実際の短縮効果はプロンプトの質・データ量・AIツールの選択によって大きく異なります。

EC運営者にとって、競合調査は「やらなければいけないけど、手が回らない業務」の代表格です。

商品の価格比較、ライバルショップのレビュー分析、市場トレンドの把握……それぞれに意義はわかっていても、日々の運営業務で手いっぱいになってしまいます。

そこに生成AIが入ってきました。

2026年時点で、ChatGPT・Claude・Gemini・Grokといった主要AIツールは、いずれも「深掘りリサーチ機能」（Deep Research）を搭載しています。これらを正しく使えば、従来のリサーチ工数を大幅に削減できます。

ただし、肝になることがあります。

AIは「聞き方」が9割です。

漠然とした質問をするほど、ふわっとした答えが返ってきます。「競合を調べて」と入力しても、競合の特定・分析項目・出力形式が曖昧なままでは、使えないレポートしか出てきません。

逆に、プロンプトに「役割・背景・タスク・制約・出力形式」の5要素を盛り込むと、出力の質が一段上がります。ここが、この記事でいちばん伝えたいことです。

EC運営者が競合調査・市場調査でAIを最大限に活かすための「プロンプト設計」を、この4部シリーズでお伝えします。

第1部の今回は、市場全体を俯瞰するための戦略フレームを中心に解説します。PEST分析・5フォース分析・市場規模調査など、骨格となる手法をプロンプト＋サンプルアンサー＋解説のフル3点セットでご紹介します。

2️⃣ プロンプトの基本5要素：役割・背景・タスク・制約・出力形式

「AIに聞いても、なんかぼんやりした答えしか返ってこない」

この悩みを持つEC担当者の多くは、プロンプトに必要な情報が足りていません。

優れたプロンプトには、必ず5つの要素が含まれています。

📋 プロンプト基本5要素

  • 役割（ロール）：AIにどんな立場で答えてほしいか（例：EC戦略コンサルタント）

  • 背景：あなたの状況・業種・課題（例：食品ECを運営、月商500万円規模）

  • タスク：具体的に何をやってほしいか（例：PEST分析を行う）

  • 制約条件：守ってほしいルール（例：箇条書き3点・推測は除外・前置き不要）

  • 出力形式：どんな形で返してほしいか（例：Markdown表・CSV・箇条書き）

これら5要素が揃うことで、AIは「誰の立場で」「何のために」「どう答えるべきか」を理解できます。1つでも欠けると、出力が曖昧になります。

料理で言えば、レシピに「人数・制限食材・調理時間・盛り付け方法」が揃って初めて、きちんとした料理ができあがるのと同じです。

では、実際のテンプレートをご覧ください。

🤖 プロンプト例（§2）：基本5要素テンプレート

# Role
私は、ECサイトの競合調査・市場分析を担当する実務家として、特定の調査テーマに対する俯瞰的な分析を行う。

# Goal
指定された調査テーマに対し、公開情報に基づく客観的な分析結果を Markdown 表形式で提示し、意思決定に直結する優先順位付きの要点を引き出す。

# Constraints
- 公開情報に基づく客観的記述のみで構成し、未確認の自社内部情報や非公開データを推測で補完しない
- 推測を含む箇所は「**仮説ベース**」と明示し、客観事実と区別する
- 不明な情報は「**要調査**」と明記し、推測で埋めない
- 前置き・要約・まとめのコメントを出力に含めない（分析本体のみ）
- 取引先固有情報・個人情報は出力に含めない

# Success criteria
- 調査テーマで指定された全ての観点が表中に網羅されている
- 各項目に「**事実 / 仮説ベース / 要調査**」のいずれかのラベルが明示されている
- 箇条書き・表内項目が **優先度の高い順** に並んでいる
- 観点ごとに「公開情報の出典または推測根拠」が確認可能（出典名 or 推測理由を併記）

# Output
- 形式：Markdown 表
- 表の列構成（基本）：「**観点 ／ 事実または仮説 ／ 出典または推測根拠 ／ 優先度（高/中/低）**」
- 表内の行は **優先度の高い順** に並べる
- 表のあとに必要であれば箇条書きの補足を最大3行（あくまで分析の付随補強、要約や前置きは含めない）
- 全体合計2,000字以内

# Stop rules
- 分析以外（前置き・所感・要約・励ましなど）が浮かんでも本文に書かない
- 客観的な事実が確認できない項目は推測で埋めず「**要調査**」を明記する
- 推測で記述する場合は必ず「**仮説ベース**」を冒頭に付け、客観事実と混同させない
- 各項目で優先度が判定できない場合は「**優先度判定要追加情報**」と記して保留する

# 入力情報
【背景】
- 業種：{あなたの業種}
- プラットフォーム：{楽天市場／Amazon／自社EC／複数 など}
- 商品カテゴリ：{商品カテゴリ}
- 現状の課題：{課題の概要}

【調査テーマ】
{具体的な調査内容を記述：例「主要競合3社の価格戦略と差別化軸」「カテゴリ全体の市場成長率と参入障壁」「自社が見落としているニッチ需要のセグメント」など}

📨 このプロンプトで得られる出力例

（使用モデル：Claude Sonnet 4.6 / 2026年4月／規定AE準拠プロンプトでの実行例）

## 競合調査レポート：ペットフード市場（楽天市場）

### 市場概況・調査テーマ別分析

🔍 観点：主要カテゴリの構成
　・事実または仮説：**事実**：ドライフード／ウェットフード／おやつ／サプリの4カテゴリで構成
　・出典または推測根拠：楽天市場「ペット・ペットグッズ」カテゴリの公開分類より
　・優先度：高 🔴（高=🔴／中=🟡／低=🟢）

🔍 観点：価格帯分布
　・事実または仮説：**事実**：主力 ¥800〜¥3,000／プレミアム層 ¥3,000以上
　・出典または推測根拠：楽天市場の上位商品リスト目視確認（カテゴリ：ペットフード）より
　・優先度：高 🔴（高=🔴／中=🟡／低=🟢）

🔍 観点：市場集中度
　・事実または仮説：**仮説ベース**：上位10ショップで市場の60%超を占める
　・出典または推測根拠：楽天ランキング上位10商品のショップ重複から推測（売上シェアの直接データなし）より
　・優先度：高 🔴（高=🔴／中=🟡／低=🟢）

🔍 観点：競合の訴求軸①：無添加・国産原材料
　・事実または仮説：**事実**：上位ショップの商品ページで最も多用される差別化軸
　・出典または推測根拠：楽天市場ランキング上位30商品の商品名・キャッチコピー目視より
　・優先度：高 🔴（高=🔴／中=🟡／低=🟢）

🔍 観点：競合の訴求軸②：獣医師監修・栄養バランス
　・事実または仮説：**事実**：プレミアム価格帯で頻出
　・出典または推測根拠：同上、価格帯 ¥3,000以上の商品で出現率が高いより
　・優先度：中 🟡（高=🔴／中=🟡／低=🟢）

🔍 観点：競合の訴求軸③：少量お試しセット
　・事実または仮説：**事実**：初回購入のCVR向上策として複数ショップが展開
　・出典または推測根拠：楽天市場「お試し」キーワード検索結果上位より
　・優先度：中 🟡（高=🔴／中=🟡／低=🟢）

🔍 観点：各ショップのレビュー件数
　・事実または仮説：**要調査**
　・出典または推測根拠：楽天URL個別走査が必要、本分析では未実施より
　・優先度：高 🔴（高=🔴／中=🟡／低=🟢）

🔍 観点：プレミアム価格帯（¥5,000以上）の競合密度
　・事実または仮説：**仮説ベース**：競合が手薄な可能性あり
　・出典または推測根拠：¥3,000-¥5,000帯の商品数に対し ¥5,000以上は商品数が少ない傾向（公式統計なし）より
　・優先度：中 🟡（高=🔴／中=🟡／低=🟢）

🔍 観点：ニッチ需要：シニア犬・アレルギー対応の市場規模
　・事実または仮説：**要調査**
　・出典または推測根拠：該当キーワード検索の競合密度と価格帯の追加調査が必要より
　・優先度：中 🟡（高=🔴／中=🟡／低=🟢）

### 補足

- プレミアム価格帯（¥5,000以上）は **仮説ベース** の評価のため、要調査項目（レビュー件数・実販売数）を埋めてから参入判断するのが望ましい
- 「無添加・国産」訴求は上位の定番軸となっており、新規参入時は **獣医師監修 ＋ ニッチ需要（シニア・アレルギー）** の組み合わせ軸が空きとして残る可能性
- 楽天URL走査・楽天SOY分析を併用すれば、要調査項目3件は1〜2日で実数値化可能

💡 解説：このテンプレートが効く理由

5要素テンプレートのポイントは「AIへの情報の渡し方」にあります。

役割の指定で、AIが答える視点・専門性のレベルが決まります。「EC戦略コンサルタント」と指定すると、一般的な答えではなくEC文脈の分析が返ってきます。

背景の記述で、AIはあなたの状況に合わせて回答をカスタマイズします。同じ「PEST分析」でも、食品ECとペット用品ECでは注目すべきポイントが違います。

制約条件の「前置き不要」は地味に効きます。これがないと、毎回「もちろんです！以下に分析結果をお伝えします」という不要な文章から始まります。

応用のコツ：`{}`で囲まれた変数（{業種}・{プラットフォーム}等）を自分の状況に書き換えるだけで、どんな業種・商品カテゴリでも再利用できます。

※動作確認モデル：GPT-5.5（2026/04）／ Claude Sonnet 4.6 ／ Gemini 3.1
Pro（2026年4月時点）。他モデルとの比較は Arena（lmarena.ai） で無料テストできます。

💡 推奨設定の補足（2026/04/28 追記）

・reasoning_effort：medium 推奨（GPT-5.5 / Claude Sonnet 4.6 / Gemini 3.1 Pro 共通）

・速度優先なら low、長時間エージェント用途なら xhigh

・本記事の 9 プロンプトは、すべて OpenAI 公式 GPT-5.5 prompt-guidance（2026/04 公開）の 7 パーツ構造（Role / Personality / Goal / Success criteria / Constraints / Output / Stop rules）に準拠

・GPT-5.4 以前の旧モデル（GPT-4o 等）では Stop rules を省略しても可

📎 参考：developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance

3️⃣ PEST分析プロンプト：マクロ環境を一気に把握する

競合調査の最初の一手は、市場全体の「外部環境」を把握することです。

個々の競合店を分析する前に、市場全体のトレンドや外部要因を理解しておかないと、施策の判断を誤ります。たとえば、値下げで競合に対抗しようとしても、市場全体が「価格よりも品質重視」の方向に動いていれば、逆効果になることがあります。

PEST分析（ペスト分析）は、こうしたマクロ環境を4つの軸で整理する手法です。

📋 4つの軸

  • P（Political＝政治・規制）：法改正・規制・行政の動向

  • E（Economic＝経済）：物価・為替・消費者の購買力

  • S（Social＝社会・ライフスタイル）：人口動態・生活様式・消費行動の変化

  • T（Technological＝技術）：EC技術・AI・SNSトレンドの変化

これをAIに出力させると、従来1〜2時間かかっていた外部環境整理が数分で完成します（個人差があります。プロンプトの質・業種・扱う情報量によって所要時間は異なります）。

🤖 プロンプト例（§3）：PEST分析

# Role
私は、日本のEC市場の外部環境分析を担当する実務家として、PEST分析を使った市場動向の俯瞰調査を行う。

# Goal
楽天市場で {商品カテゴリ} を販売する中小EC事業者の視点で、PEST の4観点（政治・経済・社会・技術）の市場動向を「自社への機会」と「脅威」に分けて整理し、2026年に優先すべき施策 TOP3 を導く。

# Constraints
- 公開情報に基づく客観的記述のみで構成し、未確認の自社内部情報や非公開データを推測で補完しない
- 推測を含む箇所は「**仮説ベース**」と明示し、客観事実と区別する
- 不明な情報は「**要調査**」と明記し、推測で埋めない
- 前置き・要約・まとめのコメントを出力に含めない（PEST分析と優先施策TOP3のみ）
- 取引先固有情報・個人情報は出力に含めない

# Success criteria
- PEST の4観点（政治／経済／社会／技術）すべてが網羅されている
- 各観点について「**自社への機会**」と「**脅威**」が分けて整理されている
- 各項目に「**事実 / 仮説ベース / 要調査**」のいずれかのラベルが明示されている
- 2026年に優先すべき施策が **TOP3 に絞り込まれている**
- 優先施策には「PEST のどの観点（機会／脅威）から導かれたか」の根拠が明示されている

# Output
- セクション1：## P（政治・規制）
- セクション2：## E（経済）
- セクション3：## S（社会）
- セクション4：## T（技術）
- 各セクション内は以下の構造：
  - `### 機会` ：箇条書き（**事実 / 仮説ベース / 要調査** ラベル付き）
  - `### 脅威` ：箇条書き（**事実 / 仮説ベース / 要調査** ラベル付き）
- セクション5：## 🎯 2026年に優先すべき施策 TOP3
  - 各施策に「**根拠（PESTのどの観点・機会／脅威）／優先度（高/中/低）／想定アクション**」を併記
- 全体合計2,500字以内

# Stop rules
- 分析以外（前置き・所感・要約・励ましなど）が浮かんでも本文に書かない
- 客観的な事実が確認できない項目は推測で埋めず「**要調査**」を明記する
- 推測で記述する場合は必ず「**仮説ベース**」を冒頭に付け、客観事実と混同させない
- 各観点で「機会／脅威」のどちらか一方しか書けない場合は、もう一方に「**該当なし**」と明記する
- 優先施策TOP3は4つ以上書かない（収束を強制）
- 不明・要確認の論点は本文中に【要確認】タグを付ける

# 入力情報
【背景】
- プラットフォーム：楽天市場
- 商品カテゴリ：{商品カテゴリ}
- 事業規模：中小EC事業者
- 分析対象期間：2026年

【PEST分析の観点（参考）】
- P（政治・規制）：EC規制／消費税／景品表示法／個人情報保護法 の動向
- E（経済）：物価上昇／可処分所得／為替／消費者心理の変化
- S（社会）：ライフスタイル／少子高齢化／購買行動のデジタル化／SNS利用の変化
- T（技術）：AI活用のEC化／AR・VR試着／物流自動化／AI検索の台頭

📨 このプロンプトで得られる出力例（ペットフード市場を想定）

（使用モデル：Claude Sonnet 4.6 / 2026年4月／規定AE準拠プロンプトでの実行例）

# PEST分析：ペットフードEC市場（2026年）

## P（政治・規制）

### 機会
- **事実**：農林水産省のペットフード安全法改正により「国産・無添加」訴求の信頼性が向上した
- **仮説ベース**：インボイス制度定着で、価格競争より価値訴求へのシフトが起きやすくなっている

### 脅威
- **事実**：景品表示法の強化により「最安値」「業界No.1」等の表現規制が厳格化された

## E（経済）

### 機会
- **仮説ベース**：ペットを「家族の一員」として高品質フードに予算を割く層が増加している

### 脅威
- **仮説ベース**：原材料費・輸送コストの上昇により、プレミアム品との価格差が縮まっている
- **仮説ベース**：物価上昇で低価格帯へのシフトと高品質志向の二極化が進んでいる

## S（社会）

### 機会
- **事実**：単身世帯・共働き世帯の増加により、ネット購入の頻度が上昇している
- **要調査**：シニア層のEC利用率は2025年比で上昇傾向か（年齢別EC利用率の最新統計を確認）

### 脅威
- **事実**：SNS上のネガティブレビューの拡散速度が速く、品質トラブルのリスクが高まっている

## T（技術）

### 機会
- **仮説ベース**：AI検索（Perplexity・ChatGPT Search）経由の購買検討が増え、詳細な商品情報を持つページが優位に立ちやすい
- **事実**：NotebookLM等のAIツールを使えば、レビュー大量分析で競合より深い顧客理解が可能

### 脅威
- **仮説ベース**：競合もAIを活用し始めており、商品説明・広告コピーの差別化が難しくなっている

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## 🎯 2026年に優先すべき施策 TOP3

### 施策1：「国産原材料・安全基準」を前面に出した商品ページのリライト

- **根拠**：P 機会①（農林水産省ペットフード安全法改正で「国産・無添加」訴求の信頼性が向上）＋P 脅威①（景品表示法強化で「最安値」訴求が使いにくくなる代替軸として有効）
- **優先度**：高
- **想定アクション**：商品ページ冒頭のキャッチコピーと第一画像を「国産・無添加・安全基準準拠」訴求に差し替え（着手目安：1週間）

### 施策2：SNSモニタリングの週次運用化

- **根拠**：S 脅威①（SNSネガティブ拡散の速さ）
- **優先度**：高
- **想定アクション**：X／Instagram で自社ブランド名・主力商品名を週1回キーワード検索、要対応案件は当日内に該当部署へエスカレーション（着手目安：3日）

### 施策3：AI検索向けの商品ページ構造化

- **根拠**：T 機会①（AI検索経由の購買検討増・仮説ベース）＋T 機会②（NotebookLM等の活用）
- **優先度**：中
- **想定アクション**：FAQ／成分詳細／使用シーンを構造化マークアップで実装、Perplexity・ChatGPT Search でテストクエリを実行して被引用性を確認（着手目安：2〜3週間）

💡 解説：PEST分析プロンプトの活用ポイント

PEST分析は「市場全体の風向き」を掴むためのものです。この作業を省いて競合分析を始めると、施策が「競合との局所戦」にとどまってしまいます。

最重要のコツ：「{商品カテゴリ}」を自分の業種に書き換えるとき、できるだけ具体的にします。「雑貨」よりも「収納グッズ」「キャンプ用品」のほうが、精度の高い分析が返ってきます。

「機会と脅威に分けること」という制約を入れることで、出力が施策立案に直結しやすい形になります。ただの情報列挙ではなく、「自社への影響」として整理されるからです。

「優先すべき施策TOP3」の追加は、PEST分析の結果をアクションに変えるための工夫です。分析で終わらず、「次に何をするか」まで一気に出力させましょう。

4️⃣ 5Forces（5フォース）分析プロンプト：業界構造を読む

PEST分析で「外部のマクロ環境」を把握したら、次は「業界の競争構造」を理解します。

ここで使うのがファイブフォース（5Forces）分析です。経営学者マイケル・ポーターが提唱したフレームワークで、業界の競争激しさと収益性を5つの力で分析します。

📋 5つの力

  • 既存競合の脅威：同じ市場の競合他社の数と強さ

  • 新規参入者の脅威：新しいプレイヤーが参入しやすいかどうか

  • 代替品の脅威：自社商品を別のもので代替されるリスク

  • 買い手（顧客）の交渉力：顧客が価格を引き下げる力を持っているか

  • 売り手（仕入先）の交渉力：仕入先が価格を上げる力を持っているか

EC事業者にとって、この分析は「なぜこの市場は価格競争が激しいのか」「どこに差別化の余地があるか」を理解するための地図です。

🤖 プロンプト例（§4）：5Forces分析

# Role
私は、楽天市場で {商品カテゴリ} を販売する中小EC事業者のマーケティング戦略担当者として、業界の競争構造を俯瞰する分析を行う。

# Goal
ポーターのファイブフォース分析を使って業界の競争構造を可視化し、自社が取るべき差別化戦略の方向性を3つに絞り込む。

# Constraints
- 公開情報に基づく客観的記述のみで構成し、未確認の自社内部情報や非公開データを推測で補完しない
- 推測を含む箇所は「**仮説ベース**」と明示し、客観事実と区別する
- 不明な情報は「**要調査**」と明記し、推測で埋めない
- 前置き・要約・まとめのコメントを出力に含めない（5フォース分析と差別化方向性のみ）
- 取引先固有情報・個人情報は出力に含めない

# Success criteria
- 5つのフォースすべてが網羅されている：①既存競合／②新規参入／③代替品／④買い手／⑤売り手
- 各フォースに「**弱い／中程度／強い**」の3段階評価が付与されている
- 各フォースに **評価根拠1〜2行**（出典または推測根拠）が併記されている
- 各フォースに **自社への示唆1〜2行**（戦略的含意）が併記されている
- 自社が取るべき差別化の方向性が **3つに絞り込まれている**（4つ以上書かない）
- 各方向性には「5フォースのどの観点から導かれたか」の根拠が明示されている

# Output
- セクション1：## ① 既存競合の脅威
- セクション2：## ② 新規参入者の脅威
- セクション3：## ③ 代替品の脅威
- セクション4：## ④ 買い手（顧客）の交渉力
- セクション5：## ⑤ 売り手（仕入先）の交渉力
- 各セクション内は **3点セット構造**：
  - **評価**：弱い／中程度／強い のいずれか1つ
  - **根拠**：1〜2行（出典 or 推測根拠を併記）
  - **自社への示唆**：1〜2行（戦略的含意）
- セクション6：## 🎯 自社が取るべき差別化の方向性 TOP3
  - 各方向性に「**根拠（フォース番号と評価）／優先度（高/中/低）／想定アクション**」を併記
- 全体合計2,500字以内

# Stop rules
- 分析以外（前置き・所感・要約・励ましなど）が浮かんでも本文に書かない
- 客観的な事実が確認できない項目は推測で埋めず「**要調査**」を明記する
- 推測で記述する場合は必ず「**仮説ベース**」を冒頭に付け、客観事実と混同させない
- 「弱い／中程度／強い」の評価がつけられない場合は「**評価判定要追加情報**」と記して保留する
- 差別化の方向性は4つ以上書かない（収束を強制）
- 不明・要確認の論点は本文中に【要確認】タグを付ける

# 入力情報
【背景】
- プラットフォーム：楽天市場
- 商品カテゴリ：{商品カテゴリ}
- 事業規模：中小EC事業者

【ファイブフォース分析の観点（参考）】
- ① 既存競合の脅威：競合の数／価格競争の激しさ／スイッチングコスト
- ② 新規参入者の脅威：参入障壁の高さ／D2Cブランド／海外からの参入
- ③ 代替品の脅威：物理店舗／レンタル／サブスクなどの代替サービス
- ④ 買い手（顧客）の交渉力：価格比較のしやすさ／レビュー参照／スイッチングの容易さ
- ⑤ 売り手（仕入先）の交渉力：素材／仕入れコスト構造／調達先の多様性

📨 このプロンプトで得られる出力例（コーヒー豆EC市場を想定）

（使用モデル：Claude Sonnet 4.6 / 2026年4月／規定AE準拠プロンプトでの実行例）

# 5フォース分析：コーヒー豆EC市場（楽天市場）

## ① 既存競合の脅威

- **評価**：強い
- **根拠**：**事実** ── 楽天市場「コーヒー豆」カテゴリには大手・中小合わせて数百ショップが存在し、価格比較が容易なため値下げ圧力が常にかかっている（出典：楽天市場カテゴリページのショップ数目視確認）
- **自社への示唆**：価格以外の訴求軸（焙煎鮮度・産地ストーリー・カスタマーサポートの厚み）で差別化しないと消耗戦に巻き込まれる

## ② 新規参入者の脅威

- **評価**：中程度
- **根拠**：**仮説ベース** ── 参入コスト自体は低い（楽天出店料程度）が、レビュー件数の信頼構築に1〜2年を要するため、確立されたショップは時間的に守られやすい（推測根拠：楽天上位ショップのレビュー件数1,000件超の蓄積期間からの推測）
- **自社への示唆**：レビューの質と件数を地道に積み上げること自体が、新規参入者への自然な参入障壁となる

## ③ 代替品の脅威

- **評価**：強い
- **根拠**：**事実** ── コンビニコーヒー・カプセル式マシン（ネスプレッソ等）・サブスクコーヒーサービスが利便性軸で実需の一部を奪っている（出典：飲料市場の公開シェアデータ・各サービスの拡大トレンド）。**仮説ベース** ── ただし「豆から淹れる体験」を求める層には完全な代替品にはならない
- **自社への示唆**：「豆から淹れる体験価値・焙煎のこだわり」を訴求しないと、利便性軸の代替品に顧客を奪われ続ける

## ④ 買い手（顧客）の交渉力

- **評価**：強い
- **根拠**：**事実** ── 価格比較サイト・楽天内の並び替え機能により、顧客は数秒でライバル商品に乗り換えられる。レビュー参照率も高く、少数のネガティブ評価が購入判断を左右する（出典：EC一般のCVRに関する公開調査・楽天UIの仕様）
- **自社への示唆**：レビュー返信の徹底・FAQ充実・初回お試しセットで顧客の不安を先回りして解消する設計が効く

## ⑤ 売り手（仕入先）の交渉力

- **評価**：中程度
- **根拠**：**仮説ベース** ── 産地の気候変動によりコーヒー豆の価格変動リスクは存在する。ただし複数産地から調達できれば交渉力は分散できる（推測根拠：国際コーヒー機関の市場レポート傾向、複数産地調達の一般的可能性）。**【要確認】** 自社の現行調達先の集中度
- **自社への示唆**：単一産地依存を避け、複数の調達ルートを確保することがコスト安定化につながる

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## 🎯 自社が取るべき差別化の方向性 TOP3

### 方向性1：焙煎鮮度・産地ストーリーを前面に出した「体験価値訴求」

- **根拠**：① 既存競合の脅威【強い】＋ ③ 代替品の脅威【強い】（価格・利便性で勝負しない代替軸の確立が必須）
- **優先度**：高
- **想定アクション**：商品ページ冒頭を「焙煎日表示＋産地写真＋生産者ストーリー」に差し替え（着手目安：2週間）

### 方向性2：レビュー件数 × 評価点の継続的な積み上げ

- **根拠**：② 新規参入者の脅威【中程度】＋ ④ 買い手の交渉力【強い】（後発参入を防ぎつつ買い手の不安を先回り解消）
- **優先度**：高
- **想定アクション**：購入後フォローメール＋レビュー投稿特典（次回500円OFF等）を運用化、月次でレビュー件数を KPI モニタリング（着手目安：1週間）

### 方向性3：初回お試しセット＋ステップメールでLTV最大化

- **根拠**：④ 買い手の交渉力【強い】＋ ⑤ 売り手の交渉力【中程度】（買い手のスイッチングコストを上げ、調達コスト変動を客単価で吸収）
- **優先度**：中
- **想定アクション**：1,000円前後のお試しセット商品ページ作成＋購入後10日間の3通ステップメール配信設計（着手目安：3〜4週間）

💡 解説：5フォース分析を施策につなげるコツ

5フォース分析の本来の目的は「なぜこの市場は厳しいのか」を理解し、「どこなら戦えるか」を見つけることです。

「弱い/中程度/強い」の3段階評価を制約に加えることで、出力が定性的な説明に終わらず、施策の優先順位づけに使いやすくなります。

実践の落とし穴：5フォース分析をAIに出させるだけでは不十分です。出力された内容が自社の実態と合っているかを確認し、「仮説ベース」の部分は実データで検証してください。AIの出力は仮説の出発点として使い、最終的な判断は人間が行います。

PEST分析との組み合わせ：PEST（外部マクロ環境）と5フォース（業界競争構造）を両方やることで、「市場全体の方向性」と「自社が戦う土俵の競争強度」が揃います。この2つを組み合わせて初めて、根拠のある差別化戦略が立てられます。

5️⃣ 市場規模・トレンド調査プロンプト（空白地帯の見つけ方）

PEST・5フォースで「市場の構造」を掴んだら、次は「市場の大きさとトレンド」を把握します。

狙い目は、空白地帯（ブルーオーシャン）の発見です。競合が多い市場でも、価格帯・商品スペック・ターゲット層のどこかに「競合が手薄な隙間」があることがほとんどです。

生成AIはこの「空白地帯の発見」が得意です。プロンプトに「競合が少ない価格×レビュー帯」を探すよう指示することで、見落としていたポジションが見えてきます。

🤖 プロンプト例（§5）：市場規模・トレンド・空白地帯調査

# Role
私は、楽天市場で {商品カテゴリ} を販売する中小EC事業者の市場分析担当者として、市場規模・トレンド・空白地帯の俯瞰調査を行う。

# Goal
市場全体の規模・成長トレンド・売れ筋の変化・今後1〜2年の展望を整理し、自社が参入できる「競合が手薄な空白地帯」を最低2つ発見する。

# Constraints
- 公開情報に基づく客観的記述のみで構成し、未確認の自社内部情報や非公開データを推測で補完しない
- 推測を含む箇所は「**仮説ベース**」と明示し、客観事実と区別する
- 数値で確認できない情報は「**要調査**」と明記し、推測で埋めない
- 前置き・要約・まとめのコメントを出力に含めない（市場分析と空白地帯のみ）
- 取引先固有情報・個人情報は出力に含めない

# Success criteria
- 次の4観点が網羅されている：①市場規模と成長トレンド／②売れ筋トレンドの変化／③空白地帯の発見／④今後1〜2年の展望
- ① 市場規模：現在の市場規模／前年比成長率（YoY）の方向性／成長を後押しする社会的要因 が含まれる
- ② 売れ筋トレンド：価格帯の分布／購買層・ライフスタイルの変化／季節性パターン が含まれる
- ③ 空白地帯：**最低2つ**（上限なし）が具体的に提示され、各空白地帯に「**発見した理由 / 参入する場合のアクション / 優先度（高/中/低）**」が併記されている
- ④ 今後1〜2年の展望：成長期待セグメント／縮小リスクセグメント が含まれる
- 各項目に「**事実 / 仮説ベース / 要調査**」のいずれかのラベルが明示されている

# Output
- セクション1：## ① 市場規模と成長トレンド
- セクション2：## ② 売れ筋トレンドの変化
- セクション3：## 🎯 ③ 空白地帯の発見
  - 各空白地帯は以下のフォーマット：
    - `### 空白地帯N：（タイトル）`
    - **発見した理由**（1〜2行、出典または推測根拠を併記）
    - **参入する場合のアクション**（1〜2行、具体的な動き）
    - **優先度**（高 / 中 / 低）
- セクション4：## ④ 今後1〜2年の展望
  - `### 成長期待セグメント` ／ `### 縮小リスクセグメント` のサブ見出し
- 各セクション内は箇条書き（事実 / 仮説ベース / 要調査 ラベル付き）
- 全体合計2,500字以内

# Stop rules
- 分析以外（前置き・所感・要約・励ましなど）が浮かんでも本文に書かない
- 客観的な事実が確認できない項目は推測で埋めず「**要調査**」を明記する
- 推測で記述する場合は必ず「**仮説ベース**」を冒頭に付け、客観事実と混同させない
- 空白地帯が2つ未満になりそうな場合は「## 追加調査が必要なセグメント」を末尾に列挙し、不足の理由を明記する
- 各空白地帯に「優先度」が付けられない場合は「**優先度判定要追加情報**」と記して保留する
- 不明・要確認の論点は本文中に【要確認】タグを付ける

# 入力情報
【背景】
- プラットフォーム：楽天市場
- 商品カテゴリ：{商品カテゴリ}
- 事業規模：中小EC事業者
- 分析目的：市場全体の俯瞰＋空白地帯の発見

【分析観点（参考）】
- ① 市場規模：現在の市場規模／YoY成長率／成長を後押しする社会的要因
- ② 売れ筋トレンド：価格帯分布（低／中／高）／購買層・ライフスタイル／季節性パターン
- ③ 空白地帯：手薄な価格帯／対応されていないニーズ／参入余地のあるポジション
- ④ 今後1〜2年：成長期待セグメント／縮小リスクセグメント

📨 このプロンプトで得られる出力例（ペット用品EC市場を想定）

（使用モデル：Claude Sonnet 4.6 / 2026年4月／規定AE準拠プロンプトでの実行例）

# 市場規模・トレンド・空白地帯分析：ペット用品EC市場

## ① 市場規模と成長トレンド

- **要調査** ── 日本のペット用品EC市場は年率5〜8%で成長中（出典：業界レポートの公開数値を要確認）
- **事実** ── 成長を後押しする要因として、単身世帯の増加（総務省統計）、ペットの家族化トレンド（一般社団法人ペットフード協会の意識調査）、外出機会の増加に伴うペット向け外出用品の需要拡大が挙げられる
- **仮説ベース** ── コロナ禍のペット飼育増加世代が継続購入層に移行しつつある（推測根拠：2020〜2022年の飼育開始世帯のリピート購入が現在の中核需要を形成している可能性）

## ② 売れ筋トレンドの変化

- **事実** ── 主戦場は中価格帯（¥2,000〜¥5,000）。**仮説ベース** ── プレミアム帯（¥5,000以上）の成長率が相対的に高い（推測根拠：楽天ランキング上位の価格帯分布傾向）
- **仮説ベース** ── 購買層は40代以上の「犬・猫の健康管理に積極的な層」が増加している（推測根拠：シニア層のEC利用率上昇＋健康関連カテゴリの伸び）
- **事実** ── 季節性は明確で、夏は冷感グッズ、冬は保温グッズに需要のピークが立つ。通年で売れるカテゴリは「健康管理系・サプリ系」で需要が安定している

## 🎯 ③ 空白地帯の発見

### 空白地帯1：シニアペット向けの機能性フード（¥3,000〜¥6,000帯）

- **発見した理由**：**仮説ベース** ── 高齢ペット向け製品は一般食より需要が高まっているが、楽天市場のレビュー件数順で上位に **専門ショップが少ない**（推測根拠：楽天「シニア」「高齢犬」キーワード検索の上位商品ラインナップ目視）。**【要確認】** 専門ショップ数の正確な集計
- **参入する場合のアクション**：獣医師監修＋シニア向け栄養成分（関節サポート／消化吸収／腎臓配慮）を前面に打ち出した商品説明ページを整備し、まず7日分のお試しセットから試験販売（着手目安：2〜3週間）
- **優先度**：高

### 空白地帯2：キャット向けの知育・運動系おもちゃ（¥1,500〜¥3,000帯）

- **発見した理由**：**事実** ── 犬用おもちゃに比べ猫用は商品ラインナップが薄い（楽天カテゴリ「猫用おもちゃ」と「犬用おもちゃ」の商品数比較）。**仮説ベース** ── 「室内飼い猫のストレス解消」というニーズが顕在化している（SNS・コミュニティ投稿の傾向）
- **参入する場合のアクション**：「猫の習性に基づいた設計」を訴求し、獣医師またはペット行動学トレーナー監修のコンテンツをページに追加（着手目安：3〜4週間）
- **優先度**：中

### 空白地帯3：ペット同伴外出グッズの中価格帯（¥3,000〜¥7,000帯）

- **発見した理由**：**仮説ベース** ── 外出機会の増加に伴いペット同伴外出用品の需要が拡大しているが、低価格帯（〜¥2,000）と高価格帯（¥10,000以上）が中心で、**中価格帯のスタイリッシュ＋機能性両立商品が手薄**（推測根拠：楽天「ペット用キャリー」価格帯分布の目視）。**【要確認】** 中価格帯の商品数と平均レビュー件数
- **参入する場合のアクション**：「飼い主視点のデザイン性＋ペット視点の通気性・荷重設計」を両立した商品を企画し、SNS連動で「お出かけ実例」を投稿訴求（着手目安：2ヶ月）
- **優先度**：中

## ④ 今後1〜2年の展望

### 成長期待セグメント

- **事実** ── プレミアムフード（¥5,000以上）：健康志向の継続的拡大
- **仮説ベース** ── シニアペット用品：高齢化するペット人口の増加に対応
- **仮説ベース** ── ペット保険との連動商品（保険加入促進ノベルティ等）：保険加入率の上昇トレンド

### 縮小リスクセグメント

- **仮説ベース** ── 汎用的な低価格フード（〜¥1,500）：大手量販店・ドラッグストアとの価格競争が激化
- **要調査** ── プライベートブランド競合の伸長率（楽天上位カテゴリでのPB商品シェア推移）

💡 解説：空白地帯を正しく見つけるコツ

AIが提示する「空白地帯」は、あくまでも仮説です。

「要調査」と付記された箇所は、実際に楽天の検索結果を確認したり、ランキングAPI×自社販売数アンカーの推測プロンプト（第2部で解説）を使って検証する必要があります。AIの出力を「調査の地図」として使い、実データで確認するという流れが正しい使い方です。

成長率の数値についても同様です。AIが「年率5〜8%で成長中」と出力しても、それはAIの学習データに基づく推定です。公式の市場調査レポートや経済産業省の電子商取引実態調査など、一次情報で確認することを推奨します。

プロンプトに「仮説ベース・要調査」と明示させているのは、この「AIの出力を盲信しない」という姿勢をアウトプット自体に組み込むためです。

6️⃣ 調査目的別：AIツール使い分け早見表

「AIを使えばいいのはわかった。でも、どのAIを使えばいいの？」

これは多くのEC担当者から聞く疑問です。ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、NotebookLM……2026年現在、選択肢は増えている一方です。

答えはシンプルです。「目的によって使い分ける」です。

私は最初、Geminiから競合調査を始めました。ところが最初のプロンプトが「ペット用品の競合を調べて」の一行だけ。返ってきた答えが「アマゾンや楽天で検索してみましょう」という案内文で、思わず笑ってしまいました。ツールの前にプロンプトが問題だったのですが、それ以来「使い分け」と「問い方」を同時に学ぶようにしています。

それぞれのAIツールには得意・不得意があります。万能なツールはありません。

📋 AIツール使い分けガイド（競合調査・市場調査用）

ChatGPT（GPT-5.5）＋ Web検索ON

  • 得意：楽天市場のURL分析・リアルタイムの競合情報収集・楽天ランキングAPIで取得したCSVの分析

  • 向いている調査：競合の最新情報の収集・楽天URLを渡した直接分析

  • 注意点：Web検索をOFFにすると情報が古くなる。市場の最新動向を調べるときは必ずONにする

ChatGPT（Deep Research モード）

  • 得意：複数ソースを横断した深掘りリサーチ・SWOT・4P・LTV戦略設計の複合分析

  • 向いている調査：四半期ごとの戦略レビュー・市場全体の俯瞰リサーチ

  • 注意点：1回の処理に5〜30分かかる。日常的なクイックリサーチには不向き

Claude（Sonnet 4.6 等）

  • 得意：長文テキストの分析・詳細なカスタマージャーニー設計・商品説明文のリライト

  • 向いている調査：競合レビューのテキストマイニング・ペルソナ設計・ステップメール設計

  • 注意点：リアルタイムのWeb情報取得は不得意（Web検索機能の有無を確認）

Gemini（Deep Research モード）

  • 得意：Google検索と連動した日本市場のトレンド調査・最新市場動向の把握

  • 向いている調査：PEST分析のT（技術）セクション・市場規模の最新データ収集

  • 注意点：EC専用のプロンプト設計は自分で行う必要がある

Grok（DeepSearch モード）

  • 得意：ソース付きの数値データ収集・業界データの一次情報サーチ

  • 向いている調査：競合の公開情報収集・業界レポートの要点まとめ

  • 注意点：日本語コンテンツへの対応は他ツールに比べてやや劣る場合がある

NotebookLM

  • 得意：複数の長文ドキュメントをまとめて分析・大量レビューの重複チェック

  • 向いている調査：競合レビューを100件以上まとめて傾向分析・複数の調査レポートの統合

  • 注意点：新規情報の生成は不得意。あくまで「渡したドキュメントの中」での分析ツール

Perplexity AI（リサーチで特に優秀）

  • 得意：質問への回答に必ず複数の出典URLを付けてくれるリサーチ特化型AI。AI検索の代表格

  • 向いている調査：市場規模の一次情報サーチ・競合の公開情報の根拠確認・PEST分析の事実裏付け

  • 注意点：日本市場の細かいニュース対応は時々抜けがある。出典URLは必ず自分で目を通して再確認する

  • 補足：競合調査・マーケティング調査でいま最も「使える」AIの1つ。「とりあえず一次情報を集めたい」場面では真っ先に立ち上げる候補

Manus（自律エージェント型・リサーチで特に優秀）

  • 得意：複数のステップを自律的に実行する「AIエージェント」。「楽天市場の○○カテゴリ上位10ショップを調べてプロファイル化して」と指示すれば、検索→閲覧→整理→出力まで自動で進める

  • 向いている調査：競合10〜30社の一括プロファイル作成・四半期の戦略リサーチ全体・複数情報源を横断する深掘り調査

  • 注意点：1タスクの所要時間が長め（30分〜数時間）。クレジット消費型のため重要案件向けに集中投入

  • 補足：「自分で1時間以上かかるリサーチ作業を、ほぼ丸投げできる」のが強み。Perplexityと組み合わせると「広く浅く（Perplexity）→ 深く自動で（Manus）」の二段構えが組める

📋 調査サイクル別の推奨ツール

  • 週1回（30分）のクイック競合チェック：ChatGPT（Web検索ON）または Perplexity AI

  • 月1回（2時間）の市場動向把握：Gemini Deep Research または Perplexity AI（出典重視）

  • 四半期（半日）の戦略レビュー：Manus（自律実行）＋ ChatGPT Deep Research ＋ Claude

  • 大量レビュー分析：NotebookLM ＋ Claude

  • 一次情報の根拠確認・出典付きリサーチ：Perplexity AI（最優先）

AIツールを複数切り替えることが面倒に感じる場合は、まずChatGPT（Web検索ON）とClaudeの2本から始めてみてください。この2つで、競合調査の8割はカバーできます。さらに調査品質を一段上げたいときは Perplexity AI を、リサーチ作業そのものを丸投げしたいときは Manus を加える、という拡張が現実的です。

👉 Manus 公式サイト：manus.im （自律エージェント型AI・リサーチ作業を「やっておいて」で完結させる新世代ツール）

🤖 reasoning_effort の使い分け早見表

・low：要約・テキスト整形・既知トピックの再表現（速度優先）

・medium：本記事の全プロンプト（標準）

・high：複雑な仮説検証・学術的調査

・xhigh：長時間自律エージェント用途のみ

📎 出典：developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model

7️⃣ 出力品質を上げる修飾キーワード15選

プロンプトの基本5要素を揃えたうえで、さらに「修飾キーワード」を加えると出力の精度と使いやすさが格段に上がります。

修飾キーワードとは、プロンプトの指示文に付け加えるだけで「AIの回答のクセ」を矯正できる言葉です。

精度向上系（5選）

AIが「ふんわりした答え」を返すのを防ぐキーワードです。

1. 「具体的な数値・事例を含めて」
なぜ効くか：これがないと「価格競争が激しい」という抽象的な答えが返ってくる。これがあると「上位10ショップの平均価格は¥2,800程度」という答えになりやすい。

2. 「公開情報のみに基づき、推測は除外して」
なぜ効くか：AIは確信がない情報でも自信満々に答えてしまうことがある（ハルシネーション）。このキーワードで不確かな情報の混入を減らせる。

3. 「根拠とともに説明して」
なぜ効くか：「なぜそう言えるか」の理由が付くことで、出力の信頼性を自分で判断しやすくなる。

4. 「仮説ベースで構いません。理由も示して」
なぜ効くか：データが不足している場合、AIは「わかりません」と答えてしまうことがある。このキーワードで「わかる範囲での推論」を引き出せる。

5. 「出力前に①〜③を確認してください」
なぜ効くか：AIが自分の回答を見直してから出力するよう促せる。「①情報は最新か ②推測と事実を区別しているか ③回答漏れはないか」のような確認リストをセットで入れると効果的。

構造化系（5選）

出力を「そのままコピペして使える形」にするキーワードです。

6. 「Markdown表形式で出力して」
なぜ効くか：分析結果を表にすることで、複数の競合を同じ軸で並べて比較できる。スプレッドシートへの転記もしやすい。

7. 「優先度の高い順に並べて」
なぜ効くか：箇条書きで10項目並んでいても、どこから手をつければいいかわからない。優先度順にするだけで「まず何をするか」が明確になる。

8. 「3つに絞って」
なぜ効くか：AIは聞けば聞くほど多くの情報を出してくる。情報過多になると判断が遅れる。「3つ」という制約を入れることで、意思決定に使いやすい出力になる。

9. 「前置き・まとめは不要、分析のみ出力」
なぜ効くか：AIはデフォルトで「もちろんです！以下に…」という前置きと「以上のように…」というまとめを付けてくる。これが毎回ノイズになる。このキーワードで省略させると、必要な情報だけが返ってくる。

10. 「CSV形式でも出力して」
なぜ効くか：価格・レビュー件数・推定販売数レンジなどの数値データはCSV形式で出力させると、Excelやスプレッドシートに即インポートできる。

アクション化系（5選）

分析を「明日の施策」に変えるキーワードです。

11. 「今週すぐできることから順に並べて」
なぜ効くか：施策の提案が時間軸で整理されることで、「来週からやろう」ではなく「今日からやれること」が明確になる。

12. 「A/Bテスト案も含めて提案して」
なぜ効くか：施策を一択で提案されると、判断の根拠が薄くなる。A/Bテスト案が出ることで「どちらの仮説で試すか」を決めやすくなる。

13. 「改善施策と期待効果（%）をセットで」
なぜ効くか：施策だけでは優先順位が付けにくい。期待効果の概算が加わることで、投資対効果の観点から優先順位を決めやすくなる。

14. 「ToDoリストとして出力して」
なぜ効くか：分析結果ではなく、そのまま実行できるタスクリストが欲しいときに使う。「〇〇を確認する」「〇〇を修正する」という動詞始まりのリストが返ってくる。

15. 「担当者・期日・コストの3列で出力して」
なぜ効くか：施策を「誰が・いつまでに・どれくらいのコストで」という実行計画の形にすることで、チームへの共有・承認を得やすくなる。

8️⃣ よくあるNGプロンプト×OK改善例（Before/After 5セット）

プロンプトの質が結果の質を決めます。ここでは、EC担当者が陥りやすいNGパターンと、改善後のOKプロンプトを5セットで比較します。

NGプロンプトには必ず「4要素の欠如（役割・目的・制約・出力形式のいずれかが抜けている）」という共通パターンがあります。

❌ NGプロンプト①「売上を上げたい」→ ✅ OK改善例

Before（NG）

売上を上げたい。どうすればいい？

AIの返答（NG例）

売上を上げるためには、以下の方法が効果的です。
1. 商品の魅力を高める
2. 広告を出稿する
3. SNSで発信する
4. 価格を見直す
5. リピーターを増やす
6. カスタマーサポートを充実させる
7. 商品説明文を改善する
8. 配送スピードを上げる
9. レビューを増やす
10. キャンペーンを実施する

いずれも重要な施策ですので、ぜひ取り組んでみてください。

このNGの問題点：「誰が」「どんな状況で」「何のために」という文脈がゼロです。どんなEC事業者にも当てはまる当たり前のことしか返ってきません。

After（OK）

# Role
私は、楽天市場でEC事業を運営する売上改善担当者として、自社の売上減少の原因をCVR／アクセス／客単価の3軸で分析し、改善施策を導く。

# Goal
入力された自社数値（月商・CVR・訪問者数・対先月減少率）と公開情報をもとに、売上減少の原因をCVR／アクセス／客単価の3軸で仮説立てし、各軸で **今週から着手できる順** に改善施策を3つずつ提案する。

# Constraints
- 入力された自社数値と公開情報に基づく分析のみで構成し、未確認の自社内部情報や非公開データを推測で補完しない
- 推測を含む箇所は「**仮説ベース**」と明示し、客観事実と区別する
- 不明な情報は「**要調査**」と明記し、推測で埋めない
- 前置き・要約・まとめのコメントを出力に含めない（3軸分析と施策提案のみ）
- 取引先固有情報・個人情報は出力に含めない

# Success criteria
- 3軸（CVR／アクセス／客単価）すべてが網羅されている
- 各軸に「**売上減少の原因仮説**」が1〜3行で示されている
- 各軸に **改善施策3つ** が併記されている（4つ以上書かない）
- 各施策に「**期待効果（%）の目安／着手難度（即時/1週間/1ヶ月）／優先度（高/中/低）**」が併記されている
- 各軸の3施策は **今週から着手できる順（即時 → 中期）** に並んでいる
- 各原因仮説・施策に「**事実 / 仮説ベース / 要調査**」のいずれかのラベルが明示されている

# Output
- セクション1：## 📊 ① CVR軸の原因と施策
- セクション2：## 🚪 ② アクセス軸の原因と施策
- セクション3：## 💰 ③ 客単価軸の原因と施策
- 各セクション内構造：
  - **原因仮説**：1〜3行（事実 / 仮説ベース / 要調査 ラベル付き）
  - **改善施策1〜3**（着手順）：
    - `### 施策N：（タイトル）`
    - **内容**：1〜2行
    - **期待効果（%）の目安**：例「CVR +0.2pt（仮説ベース）」
    - **着手難度**：即時／1週間／1ヶ月
    - **優先度**：高／中／低
- 全体合計2,500字以内

# Stop rules
- 分析以外（前置き・所感・要約・励ましなど）が浮かんでも本文に書かない
- 客観的な根拠が確認できない数値・推測は「**仮説ベース**」と明示する
- 各軸で施策が3つに達しない場合は「## 追加検討の方向性」を末尾に列挙し、不足の理由を明記する
- 各軸4つ以上の施策を書かない（収束を強制）
- 期待効果が試算できない施策は「**期待効果試算要追加情報**」と記して保留する
- 不明・要確認の論点は本文中に【要確認】タグを付ける

# 入力情報
【自社の現状】
- プラットフォーム：楽天市場
- 商品カテゴリ：{商品カテゴリ：例「ペットフード」}
- 月商：{月商：例「300万円」}
- CVR：{CVR：例「1.8%」}
- 訪問者数：{訪問者数：例「5,000件/月」}
- 対先月減少率：{減少率：例「-12%」}

【分析軸（参考）】
- ① CVR軸：商品ページ改善／信頼性訴求／カート最適化
- ② アクセス軸：SEO／SNS／広告配信／レビュー獲得
- ③ 客単価軸：セット商品／関連商品提案／送料無料ライン

AIの返答（OK例）

（使用モデル：Claude Sonnet 4.6 / 2026年4月／規定AE準拠プロンプトでの実行例）

# 売上12%減の原因分析と改善施策

【自社の現状】楽天市場・ペットフード／月商 300万円／CVR 1.8%／訪問者数 5,000件/月／対先月 -12%

## 📊 ① CVR軸の原因と施策（現状 1.8% → 目標 2.5%）

**原因仮説**：**仮説ベース** ── 商品ページの安心感訴求（送料・返品・配送）が弱く、購入直前の不安が解消されていない可能性。CVR 1.8% は楽天平均（カテゴリにより異なるが目安 2.0〜3.0%）を下回っており、ファーストビュー〜購入ボタン間の説得材料不足が想定される。**【要確認】** カテゴリ別の楽天平均CVR

### 施策1：ファーストビューに「送料無料・翌日配送」バッジを追加

- **内容**：商品画像の上または横に視認性の高いバッジを設置、サブイメージとしても1枚追加する
- **期待効果（%）の目安**：CVR +0.2〜0.5pt（**仮説ベース**）
- **着手難度**：即時
- **優先度**：高

### 施策2：低評価レビューへの返信を全件実施

- **内容**：★1〜★3レビューに対し誠実な返信を投稿、購入検討者の不安材料に「対応している」状態を作る
- **期待効果（%）の目安**：CVR +0.1〜0.3pt（**仮説ベース**）
- **着手難度**：即時〜1週間
- **優先度**：高

### 施策3：主力商品のQ&Aを5問以上追加

- **内容**：「賞味期限／保存方法／開封後の管理／給餌量／アレルギー対応」など購入前の典型疑問を商品ページに追加
- **期待効果（%）の目安**：CVR +0.1〜0.3pt（**仮説ベース**）
- **着手難度**：1週間
- **優先度**：中

## 🚪 ② アクセス軸の原因と施策（現状 5,000件 → 目標 6,500件）

**原因仮説**：**仮説ベース** ── 商品名のキーワード設計が古く、楽天検索アルゴリズムの変化に追従できていない可能性。流入チャネルが楽天検索に偏っており、外部・クーポン経由の流入が手薄である。**【要確認】** チャネル別流入比率の現状

### 施策1：商品名の冒頭15文字に主要キーワードを入れ直し

- **内容**：「ペットフード／犬用／無添加／国産」など主要KWを冒頭15文字以内に配置、楽天SEO の基本施策
- **期待効果（%）の目安**：アクセス +10〜20%（**仮説ベース**）
- **着手難度**：即時
- **優先度**：高

### 施策2：競合上位ショップのタイトル構造を確認し、不足キーワードを追加

- **内容**：上位10商品のタイトルに含まれるKW頻度を分析、自社商品名に不足分を補完
- **期待効果（%）の目安**：アクセス +5〜15%（**仮説ベース**）
- **着手難度**：1週間
- **優先度**：中

### 施策3：楽天クーポン（送料無料クーポン）を発行

- **内容**：楽天クーポン一覧ページからの流入を獲得、対象商品を絞って原資をコントロール
- **期待効果（%）の目安**：アクセス +3〜10%（**仮説ベース**）
- **着手難度**：即時
- **優先度**：中

## 💰 ③ 客単価軸の原因と施策（現状平均 ¥3,500 → 目標 ¥4,200）

**原因仮説**：**仮説ベース** ── 単品購入が中心で、クロスセル・アップセルの設計が弱い。セット販売・まとめ買い特典が未整備の可能性が高く、客単価向上の余地は大きい。**【要確認】** 既存購入者の単品／複数購入比率

### 施策1：商品ページにセット販売ページへの誘導リンクを設置

- **内容**：クロスセルの基本施策。商品ページ下部に「あわせて購入される商品」「セットで10%OFF」リンクを配置
- **期待効果（%）の目安**：客単価 +15〜25%（**仮説ベース**）
- **着手難度**：1週間
- **優先度**：高

### 施策2：まとめ買い特典（3個以上で10%OFF等）を設定

- **内容**：在庫回転とリピート率向上を同時に狙う段階割引、楽天の「セット販売機能」で実装
- **期待効果（%）の目安**：客単価 +10〜20%、リピート率向上（**仮説ベース**）
- **着手難度**：1週間
- **優先度**：高

### 施策3：お試しセット → 本商品へのアップセル導線をメルマガで設計

- **内容**：少量・低価格のお試しセットから、3〜7日後に本商品の優待クーポン付きメルマガを配信、CRM 設計が必要
- **期待効果（%）の目安**：客単価 +20〜40%（**仮説ベース**）
- **着手難度**：1ヶ月
- **優先度**：中

❌ NGプロンプト②「競合を調べて」→ ✅ OK改善例

Before（NG）

競合を調べて。

AIの返答（NG例）

競合調査を行うためには、まず競合他社を特定する必要があります。
どのような市場・業界・商品カテゴリについて調べたいか教えてください。
また、競合調査の目的（価格比較・商品比較・マーケティング戦略など）
についても教えていただけますか？

このNGの問題点：対象が何も特定されていないため、AIは質問を返すしかありません。時間の無駄です。

After（OK）

# Role
私は、楽天市場で {商品カテゴリ} を販売する中小EC事業者の競合分析担当者として、上位ショップとの差を把握する比較調査を行う。

# Goal
楽天市場の {商品カテゴリ} カテゴリにおける上位ショップの特徴を5軸（商品構成／訴求軸／施策採用／レビュー傾向／差別化機会）で比較分析し、自社が取るべき差別化施策を3つに絞り込んで提示する。

# Constraints
- 公開情報（楽天市場の商品ページ・ショップ情報・レビュー）に基づく客観的記述のみで構成し、未確認の自社内部情報や非公開データを推測で補完しない
- 推測を含む箇所は「**仮説ベース**」と明示し、客観事実と区別する
- 楽天URL個別走査が必要な情報は「**要URL確認**」と明記し、推測で埋めない
- 一般的な公開情報で確認できない情報は「**要調査**」と明記する
- 前置き・要約・まとめのコメントを出力に含めない（5軸比較と差別化施策のみ）
- 取引先固有情報・個人情報は出力に含めない

# Success criteria
- 5つの軸すべてが網羅されている：①商品構成・価格帯／②キャッチコピー・訴求軸／③送料無料・あす楽・クーポン施策／④レビュー傾向／⑤差別化機会
- 各軸の項目に「**事実 / 仮説ベース / 要調査 / 要URL確認**」のいずれかのラベルが明示されている
- 自社が取るべき差別化施策が **3つに絞り込まれている**（4つ以上書かない）
- 各差別化施策に「**根拠（5軸のどの観点から導かれたか）／優先度（高/中/低）／想定アクション**」が併記されている
- 末尾に「**差別化施策の優先度ランキング**」が **3点** で示されている（順位＋一文の根拠）

# Output
- セクション1：## ① 商品構成・価格帯
- セクション2：## ② キャッチコピー・訴求軸
- セクション3：## ③ 送料無料・あす楽・クーポンの施策採用状況
- セクション4：## ④ レビュー傾向
- セクション5：## 🎯 ⑤ 自社が取るべき差別化施策
  - 各施策は以下のフォーマット：
    - `### 施策N：（タイトル）`
    - **内容**：1〜2行
    - **根拠**：5軸のどの観点から導かれたか
    - **優先度**：高 / 中 / 低
    - **想定アクション**：具体的な動き＋着手目安
- セクション6：## 🥇 差別化施策の優先度ランキング
  - 1位／2位／3位 を順位付け＋一文の根拠
- 各セクション内の項目は箇条書き（**事実 / 仮説ベース / 要調査 / 要URL確認** ラベル付き）
- 全体合計2,500字以内

# Stop rules
- 分析以外（前置き・所感・要約・励ましなど）が浮かんでも本文に書かない
- 客観的な事実が確認できない項目は推測で埋めず「**要調査**」または「**要URL確認**」を明記する
- 推測で記述する場合は必ず「**仮説ベース**」を冒頭に付け、客観事実と混同させない
- 差別化施策は4つ以上書かない（収束を強制）
- 優先度ランキングは4位以上書かない（3点に絞り込み）
- 不明・要確認の論点は本文中に【要確認】タグを付ける

# 入力情報
【背景】
- プラットフォーム：楽天市場
- 商品カテゴリ：{商品カテゴリ：例「猫用おもちゃ」}
- 価格帯：{価格帯：例「¥1,000〜¥3,000」}
- 事業規模：中小EC事業者

【比較軸（参考）】
- ① 商品構成・価格帯：主力商品の価格帯／カテゴリ内の品揃え／高価格帯と低価格帯のバランス
- ② キャッチコピー・訴求軸：使用キーワード／差別化軸／ブランドストーリー
- ③ 施策採用状況：送料無料／あす楽／クーポン／レビュー特典
- ④ レビュー傾向：高評価で頻出するワード／低評価で頻出する不満点
- ⑤ 差別化機会：上位ショップに不足している軸／自社が打ち出せる独自価値

AIの返答（OK例）

（使用モデル：Claude Sonnet 4.6 / 2026年4月）

## 楽天市場・猫用おもちゃ市場 競合比較分析

### ①商品構成・価格帯
- 主力価格帯は¥800〜¥2,500に集中（仮説ベース・要URL確認）
- ¥3,000超のプレミアム帯は商品数が少ない可能性あり
- セット販売（3点〜5点入り）の展開が多い傾向

### ②キャッチコピー・訴求軸
- 「猫の本能を刺激する」「室内でも運動不足解消」が頻出パターン
- 「羽根・ネコじゃらし・ひもタイプ」の素材を前面に出す訴求が多い
- 「安全素材」「誤飲しにくい設計」の安心訴求も有効（要URL確認）

### ③施策採用状況
- 送料無料設定が上位ショップでは標準化している可能性あり
- あす楽（翌日配送）はおもちゃカテゴリでは重視度が中程度（仮説ベース）
- まとめ買いクーポンより「お試し1点購入→リピート」の流れが主流と推測

### ④レビュー傾向
- 高評価：「猫が実際に遊んでくれた」「長持ちする」「コスパが良い」
- 低評価：「すぐ壊れた」「猫に無視された」「イメージと違う」が典型パターン
  （仮説ベース・実際のレビュー確認が必要）

### ⑤差別化施策（優先度順）

1. 「猫が無視しない保証」として返品・交換ポリシーを前面に出す
   （低評価「猫に無視された」問題への先回り対応）
2. 商品ページに「猫が実際に遊んでいる動画」を必ず掲載する
   （「実際に使えるか不安」という購買障壁を映像で解消）
3. セット販売の展開（3点入り・¥1,980〜）で客単価向上と
   「試しやすさ」を同時に実現する

❌ NGプロンプト③「これで施策を考えて」→ ✅ OK改善例

Before（NG）

先月のGA4データです。これで施策を考えて。

（データをペースト）

AIの返答（NG例）

提供いただいたデータを見ると、さまざまな改善点が
考えられます。一般的に、直帰率が高い場合は…

このNGの問題点：目的が指定されていないため、AIは汎用的な回答を返すしかありません。「何を改善したいのか」が不明確です。

After（OK）

# Role
私は、ECサイト（雑貨・インテリア）のWeb解析を担当する実務家として、GA4 データから売上ボトルネックを特定する分析を行う。

# Goal
入力された GA4 データを分析し、「直帰率が高いページTOP3」と「セッション当たりのページビューが低いカテゴリ」のボトルネックを特定し、原因仮説と改善施策を提示する。

# Constraints
- 入力された GA4 データから読み取れる範囲のみで分析し、データに含まれない数値・推測を補完しない
- 推測を含む箇所は「**仮説ベース**」と明示し、データに基づく事実と区別する
- データから読み取れない論点は「**要追加データ**」と明記し、推測で埋めない
- 一般的な公開情報で確認すべき論点は「**要調査**」と明記する
- 前置き・要約・まとめのコメントを出力に含めない（ボトルネック分析と施策提案のみ）
- 取引先固有情報・個人情報は出力に含めない

# Success criteria
- 「直帰率が高いページTOP3」が **3つに絞り込まれている**（4つ以上書かない）
- 「セッション当たりのページビューが低いカテゴリ」が **最低1つ** 提示されている
- 各ボトルネックに「**ボトルネック特定 → 原因仮説 → 改善施策**」の3段構造が揃っている
- 各改善施策に「**期待効果（%）の目安／着手難度（即時/1週間/1ヶ月）／優先度（高/中/低）**」が併記されている
- 改善施策は **今週から着手できる順（即時 → 中期）** に並んでいる
- 各項目に「**事実 / 仮説ベース / 要調査 / 要追加データ**」のいずれかのラベルが明示されている

# Output
- セクション1：## 🚨 直帰率が高いページTOP3
  - 各ページは以下のフォーマット：
    - `### TOP N：（ページ名）`
    - **データ**：直帰率／セッション数（**事実**）
    - **原因仮説**：1〜2行（**仮説ベース**）
    - **改善施策**：1〜2行＋期待効果／着手難度／優先度
- セクション2：## 📉 セッション当たりのページビューが低いカテゴリ
  - 各カテゴリは TOP3 と同じ3段構造で記述
- セクション3：## 📋 今週着手できる改善施策のまとめ
  - 着手難度【即時】の施策を優先順位順に箇条書き
- 全体合計2,500字以内

# Stop rules
- 分析以外（前置き・所感・要約・励ましなど）が浮かんでも本文に書かない
- データから読み取れない数値・傾向は推測で埋めず「**要追加データ**」を明記する
- 推測で記述する場合は必ず「**仮説ベース**」を冒頭に付け、データに基づく事実と混同させない
- 直帰率TOP3 は4つ以上書かない（収束を強制）
- 期待効果が試算できない施策は「**期待効果試算要追加データ**」と記して保留する
- 不明・要確認の論点は本文中に【要確認】タグを付ける

# 入力情報
【背景】
- 業種：ECサイト（雑貨・インテリア）
- 分析期間：先月

【GA4データ】
{GA4のデータをここにペースト：例「ページ別の直帰率／セッション数／滞在時間／カテゴリ別のセッション当たりPV／流入元別のCVR など」}

AIの返答（OK例）

（使用モデル：Claude Sonnet 4.6 / 2026年4月／規定AE準拠プロンプトでの実行例）

# GA4データ分析：売上ボトルネック特定

【背景】ECサイト（雑貨・インテリア）／分析期間：先月

## 🚨 直帰率が高いページTOP3

### TOP 1：商品カテゴリページA

- **データ**：**事実** ── 直帰率 78%／**【要追加データ】** セッション数・流入元別の内訳
- **原因仮説**：**仮説ベース** ── ファーストビューの画像が商品の魅力を伝えられていない可能性。または「この商品が自分向きか」の判断材料がページ内に不足している
- **改善施策**：メインビジュアルを「使用シーンの写真」に変更し、「こんな方にお勧め」のテキストを冒頭に配置
  - **期待効果（%）の目安**：直帰率 -5〜10pt（**仮説ベース**）
  - **着手難度**：1週間
  - **優先度**：高

### TOP 2：特集ページB

- **データ**：**事実** ── 直帰率 72%／**【要追加データ】** 滞在時間・スクロール深度
- **原因仮説**：**仮説ベース** ── ページのタイトルと内容にギャップがあり、期待と異なると判断されている可能性
- **改善施策**：特集ページのタイトルと冒頭コピーを「このページで何が得られるか」が明確なものに変更
  - **期待効果（%)の目安**：直帰率 -5〜10pt（**仮説ベース**）
  - **着手難度**：即時
  - **優先度**：高

### TOP 3：検索ランディングページC

- **データ**：**事実** ── 直帰率 68%／**要追加データ** ── 流入キーワードの内訳
- **原因仮説**：**仮説ベース** ── 流入キーワードと商品の訴求内容が一致していない可能性。**要追加データ** ── 流入キーワードの確認が必要
- **改善施策**：GA4 で流入キーワード TOP10 を抽出し、ページ冒頭テキストを上位キーワードに合わせてリライト
  - **期待効果（%）の目安**：直帰率 -3〜8pt（**仮説ベース**）
  - **着手難度**：1週間
  - **優先度**：中

## 📉 セッション当たりのページビューが低いカテゴリ

### カテゴリ：インテリアアクセント雑貨

- **データ**：**事実** ── セッション当たりPV 1.5／**【要追加データ】** 他カテゴリ平均との比較値
- **原因仮説**：**仮説ベース** ── 関連商品リンクが弱く、カテゴリ内回遊が促されていない可能性。商品ページから別商品への動線が不足している
- **改善施策**：商品ページ末尾に「同じカテゴリで人気の商品」「あわせて購入される商品」セクションを追加
  - **期待効果（%）の目安**：セッション当たりPV +0.5〜1.0（**仮説ベース**）
  - **着手難度**：1週間
  - **優先度**：高

## 📋 今週着手できる改善施策のまとめ

**着手難度【即時】**（今日・明日着手可能）：

1. **【高】TOP 2：特集ページBのタイトル・冒頭コピー変更** ── ライティング作業のみで完結、当日着手可能。直帰率改善への即効性が最も高い
2. **【中】TOP 3：検索ランディングページCの流入キーワード抽出** ── GA4で流入KW TOP10を抽出する作業（30分）から着手、リライトは翌日以降

**着手難度【1週間】**（来週着手対象）：

3. **【高】TOP 1：商品カテゴリページAのメインビジュアル＋「こんな方にお勧め」追加** ── 写真撮影 or 既存素材選定が必要
4. **【高】低PVカテゴリ：インテリアアクセント雑貨の関連商品セクション追加** ── 商品ページのテンプレート修正、複数商品への一括反映を見据えて1週間

**【要確認】** TOP 3 の流入キーワード抽出後、ページのリライト方針が固まり次第、優先度を再評価

❌ NGプロンプト④「いい感じにして」→ ✅ OK改善例

Before（NG）

以下の商品説明文をいい感じにしてください。

（説明文をペースト）

AIの返答（NG例）

以下の改善版をご提案します。
（なんとなく書き換えた文章が返ってくる）

このNGの問題点：「いい感じ」の基準が何もありません。SEOを重視すべきか、購買意欲を高めることを重視すべきか、AIにはわかりません。

After（OK）

# Role
私は、楽天市場のEC商品説明文ライティングを担当する実務家として、CVR向上を狙ったリライトを行う。

# Goal
入力された現状の商品説明文を、CVR向上を狙って600字以内にリライトし、変更点と期待効果を併記する。

# Constraints
- 景品表示法に抵触する表現を使わない（「絶対」「日本一」「業界No.1」「最安値」等の根拠なき最上級表現は使わない）
- 薬機法に抵触する表現を使わない（健康・身体への効能効果の断定表現を含めない）
- 出力字数は **600字以内**（タイトル除く本文のみ）
- ターゲット層が共感できるシーン描写を **1つ以上** 含める
- 推測を含む箇所（期待効果の数値など）は「**仮説ベース**」と明示する
- 取引先固有情報・個人情報は出力に含めない

# Success criteria
- 改善版の商品説明文が **600字以内** に収まっている
- ターゲット層が共感できるシーン描写が **1つ以上** 含まれている
- 変更点が **箇条書き3〜5項目** で整理されている
- 各変更点に「**変更理由**」が1〜2行で併記されている
- 期待効果（CVR／客単価／滞在時間 等）が **仮説ベース** ラベル付きで提示されている
- 景品表示法・薬機法 NG 表現が含まれていない

# Output
- セクション1：## ✏️ 改善版の商品説明文（600字以内）
  - 改善版の本文のみ（タイトル不要、本文のみで完結）
- セクション2：## 🔄 変更点リスト
  - 各変更点は `### 変更点N：（タイトル）` ＋
    - **Before**：旧版の該当部分（短く引用）
    - **After**：改善版の該当部分（短く引用）
    - **変更理由**：1〜2行
- セクション3：## 📈 期待効果
  - CVR／客単価／滞在時間 など指標ごとに「**期待効果（%）の目安／仮説ベース注記**」を併記
- 全体合計2,000字以内（改善版本文600字＋変更点・期待効果セクション）

# Stop rules
- 景品表示法・薬機法に抵触する表現が浮かんでも本文に書かない
- 出力字数が600字を超えそうになったら、シーン描写を維持しつつ装飾的な形容詞を削って600字以内に収める
- 変更点リストは6項目以上書かない（収束を強制）
- 期待効果が試算できない指標は「**期待効果試算要追加情報**」と記して保留する
- 入力された現状説明文に存在しない事実（成分・産地・受賞歴など）を新たに追加しない（**事実の捏造を回避**）
- 不明・要確認の論点は本文中に【要確認】タグを付ける

# 入力情報
【現状の商品説明文】
{現在の説明文をここにペースト}

【商品情報】
- 商品名：{商品名}
- 価格：{価格}
- ターゲット層：{ターゲット層：年代・性別・購買背景・ライフスタイル}
- 強み：{商品の特徴・強み：素材・産地・製法・差別化要素 等}

AIの返答（OK例）

（使用モデル：Claude Sonnet 4.6 / 2026年4月／規定AE準拠プロンプトでの実行例）

# 商品説明文リライト：折りたたみエコバッグ Mサイズ

【商品情報】価格 1,200円／ターゲット 30代女性（普段スーパー・ドラッグストアでの買い物中心、環境意識あり）／強み 手洗いOK・軽量120g・たたんで手のひらサイズ・撥水加工

## ✏️ 改善版の商品説明文（597字）

朝のスーパー、夕方の薬局、週末のちょっとしたお出かけ。「あ、エコバッグ忘れた」が、もうなくなります。

このエコバッグは、たたむと手のひらサイズ。バッグの隅に常備しておけば、買い物のたびに「持ってきてよかった」と思える1枚です。

軽さは120g。スマートフォンより軽いので、毎日持ち歩いても負担になりません。Mサイズだから、2リットルのペットボトル2本＋お惣菜のパックも余裕で入ります。

汚れたら、手洗いでサッと洗えます。撥水加工なので、水気のあるお豆腐パックや冷凍食品も気にならず入れられます。

色は3色からお選びいただけます。普段使いにも、お弁当バッグの代わりにも、ちょっとしたお出かけバッグにも。1つあると毎日が少し軽くなる、そんなエコバッグです。

📌 こんな方におすすめ
・買い物のたびにレジ袋を買ってしまっている方
・大きすぎないMサイズを探している方
・洗えるエコバッグを探している方

❓ よくある質問
Q. 洗濯機で洗えますか？
A. 型崩れ防止のため、手洗いを推奨しています。中性洗剤で押し洗いしてください。

Q. どのくらい入りますか？
A. Mサイズ（約30×40cm）で、2Lペットボトル2本＋お惣菜パックの組み合わせが入る目安です。

## 🔄 変更点リスト

### 変更点1：冒頭を商品スペックから「使用シーンの情景描写」に変更

- **Before**：「軽量・コンパクト・手洗い可能なエコバッグ。Mサイズで容量も十分」（スペック羅列）
- **After**：「朝のスーパー、夕方の薬局、週末のちょっとしたお出かけ。『あ、エコバッグ忘れた』が、もうなくなります」（情景描写）
- **変更理由**：ターゲット（30代女性）が **「自分ごと」として想像しやすくなる**。スペックは後段で補足する構成に変更

### 変更点2：「高品質」を「手洗いOKで気軽に使える」に具体化

- **Before**：「高品質な素材を使用しています」（抽象表現）
- **After**：「汚れたら、手洗いでサッと洗えます。撥水加工なので、水気のあるお豆腐パックや冷凍食品も気にならず入れられます」（具体的な使用感）
- **変更理由**：「高品質」のような抽象表現は **景品表示法的にも根拠提示が必要** な上、読者の信頼を得にくい。**具体的なシーン＋機能** で品質感を伝える

### 変更点3：末尾に「こんな方におすすめ」「よくある質問」を追加

- **Before**：（なし、商品説明のみで終了）
- **After**：「📌 こんな方におすすめ」3項目＋「❓ よくある質問」2問
- **変更理由**：購入前の疑問（洗濯方法・容量）を **先回りして解消** し、直帰を防ぐ。ターゲットの「自分に当てはまるか」の判断材料を末尾で提供

## 📈 期待効果

### 指標：CVR
- **期待効果（%）の目安**：+0.3〜0.8pt（**仮説ベース**）
- **根拠**：シーン描写による共感UP＋FAQによる不安解消の組み合わせ効果

### 指標：直帰率
- **期待効果（%）の目安**：-3〜8pt（**仮説ベース**）
- **根拠**：冒頭のシーン描写が読者を引き込み、スクロール開始率が上がる

### 指標：滞在時間
- **期待効果（%）の目安**：+10〜20%（**仮説ベース**）
- **根拠**：情景描写＋FAQが読み物として機能、読了率の向上

### 指標：客単価
- **期待効果試算要追加情報**
- **根拠**：単品購入が中心のため、セット販売・関連商品リンク等の追加施策がない場合、本リライト単体での客単価変動は限定的と推測される

❌ NGプロンプト⑤「なんかいい施策ない？」→ ✅ OK改善例

Before（NG）

楽天市場の売上を伸ばすために、なんかいい施策ない？

AIの返答（NG例）

楽天市場での売上を伸ばすためには、さまざまな施策が考えられます。
1. 商品ページの最適化
2. クーポン・セールの活用
3. レビュー数の増加
（以下、汎用的な内容が続く）

このNGの問題点：問いが広すぎて、誰でも知っているような汎用的な答えしか返ってきません。

After（OK）

# Role
私は、楽天市場でコーヒー豆を販売する中小EC事業者のCVR改善担当者として、CVR低下の原因を分析し、回復施策を導く。

# Goal
CVRが2.1% → 1.7% に低下した原因を仮説立てし、CVR 2.5% への回復を狙った今週から実施可能な施策を3つに絞り込んで提示する。

# Constraints
- 入力された自社数値（月商・CVR・客単価・低下傾向）と公開情報に基づく分析のみで構成し、未確認の自社内部情報や非公開データを推測で補完しない
- 推測を含む箇所は「**仮説ベース**」と明示し、客観事実と区別する
- 不明な情報は「**要調査**」と明記し、推測で埋めない
- 追加コストが **月3万円以内** に収まる施策を優先する（コスト超過の施策はコスト3万円以内の代替案を併記する）
- 前置き・要約・まとめのコメントを出力に含めない（原因仮説と3施策のみ）
- 取引先固有情報・個人情報は出力に含めない

# Success criteria
- 「**原因仮説**」が1〜3行で示されている（CVR 2.1% → 1.7% への低下要因）
- CVR 回復施策が **3つに絞り込まれている**（4つ以上書かない）
- 各施策に「**施策内容／実施方法／期待効果（%）の目安／月額コスト見込み／着手難度（即時/1週間/1ヶ月）／優先度（高/中/低）**」が併記されている
- 各施策の月額コストが **3万円以内** に収まっている
- 施策は **今週から着手できる順（即時 → 中期）** に並んでいる
- 各原因仮説・施策に「**事実 / 仮説ベース / 要調査**」のいずれかのラベルが明示されている

# Output
- セクション1：## 🔍 原因仮説（CVR 2.1% → 1.7% 低下要因）
  - 1〜3行（事実 / 仮説ベース / 要調査 ラベル付き、複数原因なら箇条書き）
- セクション2：## 🎯 CVR 2.5% への回復施策（3施策・着手順）
  - 各施策は以下のフォーマット：
    - `### 施策N：（タイトル）`
    - **施策内容**：1〜2行
    - **実施方法**：具体的な手順
    - **期待効果（%）の目安**：CVR ±N pt（**仮説ベース**）
    - **月額コスト見込み**：◯円〜◯円
    - **着手難度**：即時 / 1週間 / 1ヶ月
    - **優先度**：高 / 中 / 低
- セクション3（任意）：## 📋 今週着手できる施策のまとめ
  - 着手難度【即時】の施策を優先順位順に箇条書き
- 全体合計2,500字以内

# Stop rules
- 分析以外（前置き・所感・要約・励ましなど）が浮かんでも本文に書かない
- 各施策の月額コストが3万円を超える場合は「**コスト超過のため代替案**」として **コスト3万円以内の同方向施策** を併記する
- 推測で記述する場合は必ず「**仮説ベース**」を冒頭に付け、客観事実と混同させない
- 4施策以上書かない（収束を強制）
- 期待効果が試算できない施策は「**期待効果試算要追加情報**」と記して保留する
- 不明・要確認の論点は本文中に【要確認】タグを付ける

# 入力情報
【自社の現状】
- プラットフォーム：楽天市場
- 商品カテゴリ：{商品カテゴリ：例「自家焙煎コーヒー豆」}
- 価格帯：{価格帯：例「¥1,500〜¥3,500」}
- 月商：{月商：例「150万円」}
- 現状CVR：{現状CVR：例「1.7%」}
- 目標CVR：{目標CVR：例「2.5%」}
- 客単価：{客単価：例「¥2,200」}
- CVR推移：{推移：例「直近3ヶ月で2.1%→1.7%、アクセス数は維持」}
- 追加コスト上限：{コスト上限：例「月3万円以内」}

AIの返答（OK例）

（使用モデル：Claude Sonnet 4.6 / 2026年4月／規定AE準拠プロンプトでの実行例）

# CVR 2.1% → 1.7% 低下の原因分析と回復施策

【自社の現状】楽天市場・自家焙煎コーヒー豆／価格帯 ¥1,500〜¥3,500／月商 150万円／CVR 1.7%（直近3ヶ月で 2.1% → 1.7%、アクセス数は維持）／客単価 ¥2,200／追加コスト上限：月3万円以内

## 🔍 原因仮説（CVR 2.1% → 1.7% 低下要因）

アクセス数が維持されているにもかかわらず CVR が低下している場合、主な原因として以下が考えられる：

- **仮説ベース** ── 季節性による購買意欲の変化（コーヒー豆需要は冬季に高まる傾向、夏季は冷感飲料へのシフト）。**【要確認】** 直近3ヶ月の月別CVR推移と気候要因の対応関係
- **仮説ベース** ── 競合ショップが価格・施策（クーポン・送料無料・あす楽等）を強化した可能性。**要調査** ── 上位競合の直近3ヶ月の施策変更履歴
- **仮説ベース** ── 商品ページの情報鮮度が落ちてきた（メイン画像・キャッチコピーの劣化、レビュー管理の停滞、新焙煎日表示の不足 など）

## 🎯 CVR 2.5% への回復施策（3施策・着手順）

### 施策1：低評価レビューへの全件返信

- **施策内容**：★1〜★3の低評価レビューに対し、具体的な改善策とお詫びのコメントを誠実に返信する
- **実施方法**：楽天RMS「レビュー管理」から未返信の低評価を全件確認し、1件ずつ個別対応（所要時間：2〜3時間）
- **期待効果（%）の目安**：CVR +0.2〜0.4pt（**仮説ベース**）
- **月額コスト見込み**：0円
- **着手難度**：即時（今日着手可能）
- **優先度**：高

### 施策2：ファーストビューに「焙煎日表示」バッジを追加

- **施策内容**：商品画像の右上または左上に「注文後◯日以内に焙煎」のバッジをグラフィック追加し、自家焙煎の **鮮度** を視覚的に訴求
- **実施方法**：既存の商品画像を Canva 等の無料画像編集ツールで加工し、RMS にアップロード（所要時間：1商品あたり30分〜1時間）
- **期待効果（%）の目安**：CVR +0.3〜0.6pt（**仮説ベース**、鮮度訴求は自家焙煎カテゴリの差別化軸として強い）
- **月額コスト見込み**：0〜1,500円（Canva 無料プランで対応可、Pro プランの場合のみ ¥1,500/月）
- **着手難度**：即時〜1週間（主力商品から順次対応）
- **優先度**：高

### 施策3：購入後7日のフォローメールでリピート購入クーポン配布

- **施策内容**：初回購入から7日後に「次回10%OFFクーポン」を自動送信するステップメールを設定し、リピート率＋客単価の同時向上を狙う
- **実施方法**：楽天RMSのメール機能で「サンキューメール → 7日後フォローメール」のステップメールを設定（初回設定 2〜3時間）
- **期待効果（%）の目安**：リピート率 +5〜10%・客単価向上の副次効果あり（**仮説ベース**）。CVR への直接効果は小さいが、**リピーターの再訪時CVRは新規より高い** ため間接的にCVR改善に寄与
- **月額コスト見込み**：0円（RMS機能内で完結、クーポン原資は売上連動）
- **着手難度**：1週間（ステップメール設計＋テスト送信が必要）
- **優先度**：中

## 📋 今週着手できる施策のまとめ

**着手難度【即時】**（今日・明日着手可能）：

1. **【高】施策1：低評価レビューへの全件返信** ── コスト0円・所要2〜3時間で完結、CVRへの即効性が最も高い
2. **【高】施策2：焙煎日表示バッジを主力商品から順次追加** ── 1商品30分〜1時間で進められる、鮮度訴求は自家焙煎の核となる差別化軸

**着手難度【1週間】**（来週着手対象）：

3. **【中】施策3：購入後7日フォローメール設定** ── 設計＋テスト送信に時間を要するが、リピート率向上で中期の安定収益に寄与

**【要確認】** 原因仮説①（季節性）の検証のため、直近3ヶ月の月別CVR推移＋同期間の気候データを比較する追加調査を、施策1〜3と並行して進めることを推奨

💡 解説：NG→OKの共通パターン

5つのBefore/Afterを見比べると、NGプロンプトには必ず同じ欠如があることがわかります。

NGに共通する4つの欠如

  • 欠如1「役割がない」：AIがどんな立場で答えるべきか不明なため、汎用的な答えになる

  • 欠如2「背景がない」：状況・数値・課題が未記入のため、一般論しか返ってこない

  • 欠如3「制約がない」：出力の範囲・量・スタイルが指定されていないため、使いにくい形で返ってくる

  • 欠如4「出力形式がない」：「どんな形で返してほしいか」が不明なため、そのままでは使えない出力になる

このパターンを覚えておくだけで、プロンプトの精度は確実に上がります。「なんか使えない回答が返ってきた」と感じたときは、この4点を確認する習慣をつけてください。

⚠️ 俯瞰フレームが「向かない場面」3つ

PEST・5フォース・市場規模調査は強力なフレームです。でも、すべての場面で有効なわけではありません。

向かない場面①：競合が3社以下の超ニッチ商材

競合が3社しかいない市場でPEST分析を回しても、「外部環境」の項目が空欄だらけになります。5フォースも「既存競合の脅威：弱い」の一言で終わってしまいます。

こういった超ニッチ市場では、フレームに当てはめる前に「自社の顧客インタビュー」が先です。既存購入者10人にアンケートを取るほうが、PEST分析より深い洞察が得られます。

向かない場面②：翌日の施策が必要な緊急局面

競合が急に値下げしてきた、自社のレビューが炎上気味になってきた。こうした緊急事態でPEST分析を始めても手遅れです。

緊急局面では「その日のうちに動ける施策」を優先します。AIへの指示も「今週すぐできる改善施策を3つ」に絞り、フレームは後回しで構いません。

向かない場面③：データが存在しない新興市場

「まだ市場が形成されていない」分野では、AIが学習しているデータ自体が薄い。PEST分析を回しても、「要調査」「仮説ベース」だらけの出力になってしまいます。

新興市場に参入するなら、フレームより「自社が先に試してデータを作る」視点が生きてきます。小ロットで出品してみて、レビューと返品データから学ぶほうが、AIの分析より実態に近い情報が得られます。

❓ FAQ（第1部）

Q1. どのAIツールから始めればいいですか？

A. まずはChatGPT（GPT-5.5）から始めることをお勧めします。Web検索機能をONにすることで、楽天市場のURL分析や最新の競合情報収集ができます。操作が慣れてきたら、長文テキスト分析が得意なClaudeを追加し、この2本で競合調査の8割をカバーできます。GeminiはGoogleトレンドと連動しているため、市場規模やトレンド調査に特化して使うのが効率的です。

リサーチ品質をさらに一段上げたいなら、出典URLが必ず付く Perplexity AI と、リサーチ作業そのものを自律実行する Manus が現時点でとくに優秀です。「事実の裏付けを取りたい」場面では Perplexity AI、「複数競合の調査をまるごと任せたい」場面では Manus、と覚えておくと便利です。

「どれを使えばいいかわからない」という方は、§6の使い分け早見表を印刷して手元に置いておくと便利です。ツールを切り替えるたびに迷う時間がなくなります。

なお、複数のツールを横断比較したい場合は Arena（lmarena.ai） で同じプロンプトを複数モデルに同時投入して比較できます。無料で使えるので、自分の用途に合ったモデルを確認するのに役立ちます。

Q2. プロンプトは1本で完結しますか？それとも複数回に分けるべきですか？

A. 複数回に分けるほうが品質は上がります。これを「連続プロンプト設計」と呼びます。

具体的な手順は次のとおりです。

第一弾：市場全体の概況を掴む（「競合上位10ショップを4P・価格・訴求軸で比較して」）

第二弾：気になる競合を1〜2社絞り、特定競合を深掘りする（「第一弾で特定した〇〇ショップについて、レビューと商品ページを詳しく分析して」）

第三弾：第一弾・第二弾の分析を自社戦略に統合する（「この分析をもとに、自社が取るべき差別化戦略を3か月のロードマップ形式で整理して」）

この3段階を踏むことで、「表面的な情報の収集」から「実行できる戦略の立案」まで、一気に進められます。

1本のプロンプトで全部やろうとすると、出力が浅くなります。会話のように段階的に深掘りするのが、AIを使いこなすコツです。

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【前々回（#5）】：【前編・2026年版-六色帽子思考法】EC意思決定が3倍速くなる｜理論編

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【関連（#4）】：【後編】楽天・Amazon・本店のAI検索対応7ステップ｜2026年実装編

📢 第2〜4部 予告

この記事は全4部構成のシリーズです。第1部（本記事）で「戦略編：市場全体の俯瞰」を学んだら、次は以下の部に進んでください。

第2部・競合深掘り編（次回）

楽天ランキングAPI×自社販売数アンカー方式での売上レンジ推測・競合プロファイル作成・4P比較分析を扱います。「あのショップは実際にいくら売っているの？」という疑問に、楽天市場ランキングAPIで取得したカテゴリ最下層のデイリーランキング＋自社の実販売数を組み合わせて、競合の売上を「1〜2個」「10〜20個」のレンジで推測するプロンプトで答えます。最下位＝1個販売とは断定せず、推測・目安・仮説として扱う実務的な手法を、プロンプト＋サンプルアンサー付きで解説します。

第3部・顧客理解編

ペルソナ設計・カスタマージャーニー・レビューテキストマイニングを扱います。「誰に・何を・どう売るか」を、AIを使ってデータから組み立てる手法を紹介します。競合のレビューから読者の「本音」を抽出するプロンプトも収録します。

第4部・施策実行編

楽天スーパーSALEの販促設計・SEOキーワード最適化・LTV最大化（顧客の生涯価値を高める施策）を扱います。戦略から実際の施策立案まで、4部シリーズの総まとめとして「月次で回すAI調査サイクル」を提示します。

📚 参考文献

  • EC運営者のためのAI競合調査・マーケティング調査 プロンプトキーワード完全ガイド（社内リサーチ資料）

  • EC運営者のためのAIプロンプト 競合調査・マーケティング調査 完全戦略ガイド【2026年版】（社内リサーチ資料）

  • 経済産業省「令和5年度 電子商取引に関する市場調査」（一次情報）

  • ポーター, M.（1980年）「競争の戦略」（5フォース分析の原典）

📚 プロンプト設計の基準について

本記事の 9 プロンプトは、OpenAI が 2026 年 4 月に公開した GPT-5.5 用 prompt-guidance に準拠しています。旧モデル（GPT-4o 等）向けの「ステップ・バイ・ステップで考えて」「必ず 3 つ列挙」などの細かな手順指定は GPT-5.5 では逆効果になることが公式に示されており、本記事ではすべて「Goal」「Success criteria」「Stop rules」を明示してアウトカム指向の設計に統一しています。
俯瞰戦略編では特に：
・PEST／5フォース／SWOT などの汎用フレームワークを Constraints に組み込み、AI が網羅的に分析できるよう設計
・調査結果には「事実 / 仮説ベース / 要調査」のラベル併記を必須化し、推測と事実の混同を防止
・優先施策は「TOP3 に絞り込む」上限固定で、収束を強制（規定AE-2 例外③）
📎 出典：developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance

⚠️ 免責事項

本記事で紹介しているプロンプトおよびサンプルアンサーは、以下の環境で動作確認を行っています。

動作確認モデル：GPT-5.5（2026/04）／ Claude Sonnet 4.6 ／ Gemini 3.1 Pro（2026年4月時点）

AIモデルはアップデートにより出力が変化することがあります。同じプロンプトでも、使用するモデルや時期によって出力が異なる場合があります。

複数のモデルで比較テストを行いたい場合は、Arena（旧 LM Arena、lmarena.ai） を利用することをお勧めします。同じプロンプトを複数モデルに同時投入して比較できる無料サービスです。

本記事のサンプルアンサーに含まれる数値（CVR改善率・売上推計等）はすべて仮説ベースの目安です。実際の効果は自社の状況により異なります。

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