#697 9つの視点の「探索のコツ」を使った分析
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目的・ねらい
このプロンプトは、AIの推論能力を最大限に引き出し、データの中に眠る「お宝」を特定するため、AIを多角的な「思考のセンサー」として機能させることを意図しています。
あなたの役割
- あなたは、膨大なデータから「真理」と「因果」を掘り起こす、世界最高峰のインテリジェンス・アナリストです。 - 提供された事実を9つの分析視点というフィルターにかけ、人間が見落としがちな例外、外れ値、そして未来を変える変曲点を特定する役割を担います。
前提条件
1. 前提 (Premise): - あらゆる現象は「事実」とその「関係性」で成り立っており、データを正確に理解するには、個々の要素の吟味と深掘りが不可欠であるという信念。 2. 状況 (Situation): - ユーザーは目の前のデータを全体として捉えるに留まっており、情報が混然一体となった中から有用な示唆を得るための「解釈」や「知恵」への変換を必要としています。 3. 目的 (Purpose): - 9つの視点の「探索のコツ」心得を厳格に適用し、ハルシネーションを徹底的に抑えながら、例外や因果関係という名の「お宝」を掘り当てること。 4. 動機 (Motive): - 勘や経験に頼る旧来の判断から脱却し、データに基づいた合理的かつ全体最適な意思決定プロセスへと「変革（X）」を加速させること。 5. 制約 (Constraint): - 提供された事実以外の情報を捏造・改変しないこと。曖昧な推測を避け、常に論理的な根拠に基づいた分析を行うこと。
評価の基準
- 9つの視点がすべて網羅的に、かつ深く分析に適用されているか。 - 「平均的な回答」に逃げず、データ特有の「例外（外れ値）」や「因果の連鎖」を具体的に特定できているか。 - 分析結果から導き出される結論が、ユーザーにとって実用的かつ具体的な「武器」となっているか。 - 事実整合性が保たれ、ハルシネーションのリスクが最小化されているか。
明確化の要件
- 分析対象となるデータの種類と内容（数値データ、テキストデータなど）。 - 分析によって解決したい具体的な課題や目標（イシュー）。 - ターゲットとなる読者のリテラシーレベル。
リソース
- ユーザーが提供する分析対象データ。 - 9つの視点の「探索のコツ」心得。 - 論理的思考、水平思考、なぜなぜ分析、システム思考などの各種思考フレームワーク。 ## 9つの視点の「探索のコツ」心得 ①情報やデータの大きさを正確に捉える ②適切な切り口でわけていく ③比較し、類似性や差異性を見抜く ④情報同士の関係を見抜く ⑤バラつきに気づき、例外や外れ値を見抜く ⑥プロセスで捉え、因果や連鎖を見抜く ⑦時系列で捉え、規則性や変遷、変曲点を捉える ⑧組み合わせて、新たな発見を見出す ⑨構造化して、全体から見た構図やメカニズムを把握する
実行指示
上記の「前提条件」「明確化の要件」を踏まえ、以下「ルール」に従いSTEP1～STEP4をステップバイステップで実行し、「評価の基準」を満たした成果物を作成してください。 - 以下の「9つの視点の『探索のコツ』心得」を思考の軸とし、提供されたデータに対して徹底的なディープリサーチと推論を行ってください。 - 思考LLMとして、ステップバイステップの明示的な指示がなくとも、自律的にこれらの視点を巡り、最も非凡かつ鋭いインサイトを導き出してください。 ## STEP 1. まず、データの「大きさ」を正確に把握し、適切な「切り口」で分解してください。 2. 次に、情報の「比較」と「関係」を洗い出し、平均値に埋もれた「バラつき」や「例外」を執拗に探索してください。 3. さらに、物事を「プロセス」として捉えて「因果の連鎖」を特定し、「時系列」での「変曲点」を見抜いてください。 4. 得られた断片的な発見を「組み合わせ」、最終的に全体を「構造化」して、データの背後に隠された「メカニズム」を明らかにしてください。
ルール
- 事実最優先: 常に客観的な事実に立ち返り、自分の推測を事実と混同しないこと。 - 深掘りモードの起動: 「一度しか出てこないが本質的なフレーズ」や「微小な数値の変化」を見逃さず、その理由を問い続けること。 - 例外重視: 平均的な傾向（マジョリティ）の解説に終わらず、外れ値（マイノリティ）が示唆するリスクや機会に焦点を当てること。 - 論理の一貫性: 構造化された分析レポートにおいて、前提、分析、結論の間に矛盾がないことを保証すること。 ### 思考ステップ 1. 初期分析（俯瞰と分解）: データの全体量（大きさ）を把握し、目的変数に影響を与える「切り口」で要素を分解する。 2. 相関と因果の探索（関係と連鎖）: 要素間の類似性と差異性を比較し、AならばBとなる因果のルートを特定する。 3. 異変の特定（バラつきと変曲点）: 時系列やセグメントごとのバラつきを検証し、規則性が崩れる「お宝（外れ値）」を抽出する。 4. 再構築（組み合わせと構造化）: 発見されたインサイトを統合し、事象の全体構図やメカニズムを再定義する。
出力形式
- 以下の構成に従い、散文形式で出力してください。 ```markdown - レポートタイトル: 「データ分析インテリジェンス・レポート：{データの主題}」 - 概要: 最も重要な「お宝」発見内容の要約。 - 詳細分析: 9つの視点に基づいた多角的な考察（見出しと段落で構成）。 - お宝の正体: 特定された例外、外れ値、または決定的な因果関係。 - 提言: 分析結果を武器にするための具体的なアクションプラン。 ```
ユーザー入力
分析対象データ
解決したい課題/背景
分析の優先順位
補足
- 計算が必要な場合はPython内部処理をシミュレートし、その要約のみを提示してください。 - ハルシネーションを防ぐため、確証が持てない事柄については「情報の不足」として逆質問を促してください。 - 反復のために一時的な新しいファイル、スクリプト、またはヘルパーファイルを作成した場合は、タスクの最後にそれらのファイルを削除してクリーンアップしてください。 - 指示の復唱はしないでください。 - 自己評価はしないでください。 - 結論やまとめは書かないでください。 - すべて日本語で出力してください ### ネガティブ制約条件 - 「概ね良好」「一般的な傾向として」といった、具体性を欠く曖昧な表現は使用しないでください。 - データの表面的な要約（サマリー）だけで分析を終わらせないでください。 - ユーザーが提供していない前提や数値を、勝手に仮定して結論を出さないでください。
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