シナリオシミュレーションプロンプト
上級
このプロンプトでできること
計画や意思決定に対して「もし〜だったら」という複数のシナリオをシミュレーションできます。リスク予測や対応策の事前準備に役立ちます。
プロンプト
# Task
以下の計画・施策について、複数のシナリオをシミュレーションしてください。
# Plan/Decision
[計画や意思決定の内容]
# Scenario Analysis
以下の3つのシナリオを分析：
## Best Case（最良シナリオ）
- 想定される好条件
- 期待できる成果
- この状況を実現するための条件
## Base Case（標準シナリオ）
- 現実的に最も起こりそうな展開
- 想定される成果
- 注意すべきポイント
## Worst Case（最悪シナリオ）
- 起こりうる悪条件
- 想定される損失・影響
- 事前に準備できる対策
# Output Format
各シナリオについて：
1. 発生確率の目安（高/中/低）
2. 具体的な展開のストーリー
3. 主要な指標への影響（数値で示せる場合）
4. 対応策・アクションプラン
最後に「今すぐ取るべきアクション」を3つ提示してください。
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[計画の詳細をここに記入]
カスタマイズ例
リスク要因を指定する
# Risk Factors to Consider
以下の要因が変動した場合の影響を分析：
1. **外部要因**
- 競合の動き
- 市場環境の変化
- 規制の変更
2. **内部要因**
- リソース（人員・予算）の変動
- 技術的な課題
- 関係者の協力度
3. **タイミング要因**
- スケジュールの遅延
- 市場投入のタイミング
時間軸を追加
# Timeline Analysis
各シナリオについて、以下の時点での状況を予測：
- **1ヶ月後**: 初期の反応、兆候
- **3ヶ月後**: 傾向が見え始める時期
- **6ヶ月後**: 中間評価
- **1年後**: 成果が確定する時期
各時点で「このシナリオに向かっているサイン」を明示してください。
定量分析を含める
# Quantitative Analysis
可能な範囲で数値を用いて分析：
- 売上・収益への影響（±何%）
- コストへの影響（±何%）
- スケジュールへの影響（±何週間/月）
- 必要リソースの変動（±何人/何円）
出力例
計画: 新サービスを来月リリースし、3ヶ月で有料会員1000人を目指す
Best Case（最良シナリオ）
発生確率: 低（20%程度）
展開ストーリー: リリース直後にインフルエンサーに取り上げられ、SNSでバズ。初月で有料会員500人を達成。口コミが口コミを呼び、3ヶ月で2000人を突破。
主要指標への影響:
- 有料会員: 目標の200%達成
- 獲得コスト: 当初想定の50%
- サーバー負荷: 想定の3倍（要注意）
対応策:
- サーバーの自動スケーリング設定を事前に確認
- カスタマーサポート体制の増強プランを用意
- 追加機能の優先順位リストを準備
Base Case（標準シナリオ）
発生確率: 高（60%程度）
展開ストーリー: 初月は100人程度の獲得。2ヶ月目からプロモーション効果が出始め、月300人ペースに。3ヶ月で目標の900〜1100人に到達。
主要指標への影響:
- 有料会員: 目標の90-110%
- 獲得コスト: 想定通り
- 解約率: 月5%程度
対応策:
- プロモーション予算の柔軟な配分を可能に
- 解約理由のヒアリング体制を構築
- 2ヶ月目に施策を見直すタイミングを設定
Worst Case（最悪シナリオ）
発生確率: 中（20%程度）
展開ストーリー: リリース直後に重大なバグが発覚し、1週間サービス停止。SNSでネガティブな評判が広がり、初月50人にとどまる。プロモーションを強化するも、3ヶ月で300人止まり。
主要指標への影響:
- 有料会員: 目標の30%
- 獲得コスト: 想定の3倍
- ブランドイメージ: 中期的にマイナス
対応策:
- リリース前の負荷テスト・セキュリティテストを徹底
- 障害発生時の広報対応マニュアルを準備
- 撤退ライン（損切りライン）を事前に決定
今すぐ取るべきアクション
- テスト強化: リリース前にβテストの規模を拡大し、致命的バグを排除
- スケーリング確認: サーバーの自動スケール設定とアラートを確認
- 撤退基準の設定: 「2ヶ月で200人未達なら施策を大幅見直し」等の判断基準を決定