事実と推論を分離するプロンプト
中級
このプロンプトでできること
分析や調査結果を「事実」と「推論」に明確に分けて整理できます。意思決定の根拠を可視化し、どこまでが確実でどこからが仮説かを明確にします。
プロンプト
# Task
以下の情報を分析し、事実と推論を明確に分離して整理してください。
# 分離ルール
## 【事実】の条件
- データや資料に基づく客観的な情報
- 「資料名」「日付」「出典」を添えて記載
- 数値は単位と時点を明記
## 【推論】の条件
- 事実から導き出した解釈・予測
- 「事実に基づく推論」と前置きする
- 確度を付与: 高（複数の根拠あり）/ 中（一部根拠あり）/ 低（仮説レベル）
## 【不明・要確認】
- 情報が不足している項目
- 追加調査が必要な事項
# 出力形式
1. 結論（条件付き、断定しない）
2. 事実の列挙
3. 推論（確度付き）
4. リスク・留意点
5. 次のアクション
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## 分析対象
{分析したい情報やテーマを入力}
カスタマイズ例
ビジネス判断の場合
# 出力形式（ビジネス版）
1. 結論: 推奨アクションと根拠
2. 事実:
- 市場データ
- 競合情報
- 自社データ
3. 推論:
- 機会（確度付き）
- リスク（確度付き）
4. 前提条件: この結論が成り立つ条件
5. 検証方法: 推論を確かめる方法
技術調査の場合
# 出力形式（技術版）
1. 結論: 技術的な実現可否
2. 事実:
- 仕様・制約
- 動作確認済みの情報
- 公式ドキュメントの記載
3. 推論:
- 実装方針（確度付き）
- 想定される課題
4. 未検証事項: 実際に試す必要がある項目
問題分析の場合
# 出力形式（問題分析版）
1. 問題の定義
2. 事実:
- 発生した事象
- 影響範囲
- 発生条件
3. 推論:
- 原因仮説（確度付き）
- 因果関係の推定
4. 追加調査項目
5. 対策案（確度に応じた優先順位）
出力例
分析対象: 「当社の顧客離脱率が上昇している原因を分析してください」
結論
顧客離脱率上昇の主要因は、価格改定とサポート体制の変更が重なったことにある可能性が高い（確度: 中）。ただし、競合の動向も影響している可能性があり、追加調査が必要。
事実
- 顧客離脱率: 2024年Q3は8%（前年同期5%）
- 出典: CRMデータ（2024年10月集計）
- 2024年4月に価格改定（平均10%値上げ）
- 出典: 価格改定通知（2024年3月発行）
- 2024年6月にサポート窓口を縮小（電話対応廃止）
- 出典: サポート体制変更のお知らせ（2024年5月発行）
- 解約理由アンケート回答（n=150）
- 価格: 42%
- サポート不満: 28%
- 他社乗り換え: 18%
- その他: 12%
推論（確度付き）
- 価格改定が離脱の最大要因（確度: 高）
- アンケートで最多回答、時期も一致
- サポート体制変更が追加の不満要因（確度: 高）
- 電話対応廃止後にクレーム増加傾向
- 競合が割引キャンペーンを実施した可能性（確度: 中）
- 「他社乗り換え」が18%あるが、詳細は未確認
- 製品の品質自体に問題がある可能性（確度: 低）
- アンケートでの言及が少ないため可能性は低い
リスク・留意点
- アンケート回答率が30%のため、回答していない層の意見が反映されていない
- 価格とサポートの両方に不満を持つ顧客が重複している可能性
次のアクション
- 競合の価格・キャンペーン情報を調査
- 解約した顧客への追加インタビュー（5〜10件）
- 離脱率の月次推移と各施策の時期を重ね合わせて分析
このプロンプトが有効な場面
- 報告書作成: 上司への報告で根拠を明確にしたい時
- 意思決定: 複数の情報から判断を下す時
- チーム共有: メンバー間で認識を揃えたい時
- 振り返り: 過去の判断を検証したい時