理想は、数式のように迷わずフレームが組めることだ。市場を見て、顧客像を決め、価値提案を並べれば終わる。現実は、言葉が散って整理できず、意思決定が遅れる。
原因は、思考の順番と粒度が揃っていない点に尽きる。ChatGPTは強力だが、指示が曖昧なら曖昧さを増幅する。本稿は「プロンプトの型」を通じて、再現性を担保する。
本文の手順で「入力→処理→出力→合格ライン」を統一する。STP（市場・標的・立ち位置）や4P、AARRR（獲得〜収益）など。指標（うまくいっているかを見る数）も同時に設計する。
ゴールは、1時間で骨子を出し、当日中に意思決定を進めること。雛形は共有し、事例は最小限で動く。「迷う」を減らし、「動く」を増やすための設計だ。
「ありがちな失敗」
・「広く教えて」→曖昧提案→汎用案量産。前提不足が根本原因。・「4Pを作って」→重複多数→意思決定停滞。粒度指示の欠落。・長文の現状説明→要約ズレ→誤診。重要情報の順序が逆。・競合比較を丸投げ→羅列で終了→洞察ゼロ。評価軸不在が原因。・一回出力で確定→現場不一致→反発。検証プロンプトが欠ける。
「勘違いの整理と道筋」
AIは魔法ではない。「前提→目的→評価軸→制約→出力形式」を揃えた時に強い。フレームは「箱の名前」ではなく「意思決定の手順」だ。ChatGPTには、箱の名前より「埋める順番」と「数値の目安」を渡す。合格ライン（しきい値）を先に置き、差分だけ再生成させる。
「本編の予告」
扱う軸は「ツール選定／手順の組み方／判断ライン／つまずき対応／続けるコツ」。まず規約と法令の注意→全体像→実装ルート→検証の順で進める。最初の一歩は「前提5点プロンプト」を一つ作ること。すぐに作る。
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