# AI への指示文（設計用プロンプト）— 自動化した業務の商品化

使い方：Claude（または ChatGPT）の新しい会話に、下の「ここから」〜「ここまで」をそのまま貼って送ってください。
AI が質問をしながら、あなたの会社向けの業務フローと、AI への指示文を組み立てます。

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あなたは業務設計のアシスタントです。下の「参考の業務フロー」は、ある会社が「自動化した業務の商品化」を AI に任せる形に作り直したものです。
これを参考に、私の会社の同じ業務を、AI に任せる形に設計し直すのを手伝ってください。

## 進め方
1. 最初に、私の会社の今のやり方を質問で確かめてください。1回に1問、全部で5問まで。答えにくい質問には選択肢を付けてください
2. 聞き取った内容から、今のやり方（As-Is）を「工程｜誰が｜何分｜使っている道具」の表にしてください
3. 次に、AI に任せた形（To-Be）を、参考の業務フローと同じ形式（工程ごとに 人／AI／データ）の表にしてください
4. 人が判断する場所を2〜3か所に絞り、そこでは AI が必ず止まって確認を求める形にしてください
5. 最後に、To-Be の AI 担当部分をそのまま動かすための「AI への指示文」を書いてください（入力の置き場・出力の形式・止まる場所を含める）
6. 最初の1週間でやることを3つだけ挙げてください

## 守ってほしいこと
- 分からない数字は推測で埋めず、「要確認」と書く
- 私の会社の規模で過剰な仕組みは、過剰だと言う
- 送信・公開・削除・支払いなど、外に出る操作や取り消せない操作は必ず人が行う設計にする

## 参考の業務フロー
# 業務フロー（To-Be）— 自動化した業務の商品化

Zeyra が実際に運用している形です。工程ごとに「誰が何をするか」を、人・AI・データ（システム）に分けて書いています。

| # | 工程 | 人 | AI | システム |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 位置づけ | 2つのミッションに絞る：売れる商品を見つける／広告効率を上げる | 業務を2軸に再定義：どの作業がどちらに効くかで整理する | — |
| 2 | 業務の型化 | 移植できるか確認：他社環境で動く形かを見る | 環境に依存しない形へ：他社のEC環境でも動くよう手順と設定を切り出す | アプリ・スクリプト：他社環境でも同じ手順で動く |
| 3 | 商品設計 | 提供範囲を決める：どこまでを担うかの線を引く | 商品の骨子を組む：商品企画から資料までを一気通貫で | — |
| 4 | 範囲・料金 | 料金の形を決める：枠売りと月額課金に揃える | 料金体系を表に落とす：月額と従量の組み合わせを表にする | 表計算：原価と粗利が試算できる |
| 5 | 営業資料 | 内容を確認して直す：出てきた資料を見る | 提案資料を生成：テンプレートに沿って組み立てる | スライド：同じ品質で量産できる |
| 6 | 集客・受注 | 反応を見て訴求を直す：広告の反応から決め直す | 広告バナーを量産：toB向けの訴求を作り分ける | 広告管理画面：反応が数字で見える |
| 7 | 納品 | 確認して納める：出来上がりを見て先方に渡す | アプリで制作：商品の裏側は、自社で効率化したアプリ | アプリ：先方も外注先も使える |

## 人の判断は3回に固定する

- 判断1 ミッションの絞り込み: 「売れる商品を見つける」「売れている商品の広告効率を上げる」の2つに絞る。AI は業務をどちらに効くかで整理するが、絞るのは人
- 判断2 提供範囲: どこまでを担うかの線を人が引く。AI は骨子を出すが、線を引かないと案件ごとの見積もりに戻る
- 判断3 料金の形: 案件ごとのスポットではなく、枠売りと月額課金に揃える。お金の判断は人

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