ChatGPTでケース面接対策に使えるプロンプト5選

「ChatGPTでケース面接の対策ができるらしいけど、
具体的にどんなプロンプトを打ち込めばいいのかわからない…。」

「実際に試してみたけど、
面接官役の回答が噛み合わず使い物にならない…。」

こうしたお悩みを抱える方も多いのではないでしょうか？

本記事では、ChatGPTを活用してケース面接対策を最適化する
3つのプロンプト例とその実践的な活用方法、
さらに各プロンプトをより効果的に使いこなすコツを詳しくご紹介します。

ケース面接支援を得意とする弊社が
実際に導入して成果を上げているプロンプトだけを厳選。

面接準備を飛躍的に効率化したい方は
ぜひ最後までご覧ください。

プロンプトごとの使用用途

このプロンプトはこんな時に使える！
✅具体的なケース問題に対して、面接官に刺さるMECEな解答フレームワークと模範解答、改善ポイントまで網羅的に欲しいとき→プロンプト1がおすすめ  
✅課題の全体像把握からSWOTや3C分析を経て、具体的提案と結論まで「問題の把握→分析→提案→結論」の流れでまとめたいとき→プロンプト2がおすすめ  
✅教育・研修用に、ビジネス現場での実践力を問うケース課題を複数作成したいとき→プロンプト3がおすすめ  
✅与えられた問題文から要点を抽出し、仮説を立てて構造化されたアウトプットを作成したいとき→プロンプト4がおすすめ  
✅マーケティング戦略立案の視点で3Cと4P分析を順に行い、課題と具体的改善提案を整理したいとき→プロンプト5がおすすめ

ChatGPTでケース面接をすることは可能？

ChatGPTを活用すれば、ケース面接の模擬練習を効率的に進めることが可能です。
ただし、適切なプロンプト設計とフィードバック体制がないと、本番で想定外の質問や回答の質低下を招くリスクがあります。
ここでは、ChatGPTでケース面接を実施する際に押さえるべき3つのポイントを解説します。

ケース面接にChatGPTを活用する3つのポイント

ケース面接をChatGPTで行うには、単に質問を投げかけるだけでは十分な練習効果を得られません。
「プロンプト設計」「面接フロー再現」「フィードバックループ」という三つの要素をバランスよく組み合わせることが重要です。
以下、それぞれのポイントを具体的に見ていきましょう。

明確なプロンプト設計が成功の鍵

ChatGPTに対して「ケース面接をしてください」とだけ指示しても、曖昧な応答になることがあります。
効果的な練習には、以下のようにプロンプトを詳細化しましょう。

業界やテーマ：例）「消費財業界の市場規模拡大戦略」
面接官の視点：例）「マッキンゼーの新人コンサルタントとして」
回答フォーマット：例）「3C分析→SWOT分析の順で論理的に答えて」

これにより、ChatGPTはケース面接の形式や深掘りポイントを理解し、より実践的な質疑応答が可能になります。

模擬面接フローの再現と回答の最適化

実際のケース面接では、問題理解→仮説設定→データ分析→結論提示というフローが基本です。
ChatGPTには各ステップごとに「次に何をすべきか」を促すプロンプトを組み込むと効果的です。

たとえば、
「問題をまとめてください」→「仮説を3つ挙げて理由を説明してください」
というように細かく分けることで、受験者は論理的思考プロセスを意識しやすくなります。
また、モデルの回答を受けてさらに掘り下げる再質問を用意すると、実践に近い緊張感が得られます。

フィードバックループと改善

ChatGPTは回答自体を評価したり、改善案を示したりすることも得意です。
練習後は必ず「回答のどこが論理的か」「どこが不足しているか」を自己評価または別途プロンプトでレビューさせましょう。

例）
「あなたが面接官なら、この回答の強みと弱みを3点ずつ指摘してください」
「弱みを改善するための具体的なアドバイスを教えてください」

こうしたフィードバックループを繰り返すことで、回答精度が飛躍的に向上します。
また、自分の思考パターンの癖を把握できるため、本番での対応力強化にもつながります。

結論として、ChatGPTをケース面接の練習ツールとして活用することは十分に可能です。
ただし、SEOキーワードである「chatgpt」「ケース面接」「プロンプト」を意識した設計と
継続的なフィードバックがセットで初めて、実践的かつ効果的なトレーニングになる点を忘れないようにしましょう。

ChatGPTでケース面接をする3つのメリット

ChatGPTをケース面接対策に組み込む最大の利点は、「スピード・質・多様性」の三要素を同時に高められる点にあります。
ここでは、とくに実践に効く3つのメリットを具体的に解説します。

リアルな模擬面接で時間効率を大幅アップ

従来のケース面接対策では、過去問収集や答案作成、自己フィードバックに膨大な時間を要していました。
ChatGPTに「市場規模分析」「収益モデル構築」といったプロンプトを投げるだけで、数分以内に模擬問題や解答フレームワークが整います。

担当者は面接ロールプレイや答案チェックに集中できるため、準備時間を従来の半分以下に短縮可能です。
結果として、より多くのケース演習をこなし、面接本番に向けた自信を着実に高められます。

即時フィードバックでロジカル思考をブラッシュアップ

ChatGPTはプロンプトに対し「回答例」「評価ポイント」「改善提案」を同時に生成できます。
例えば、自身の解答を入力すれば、不足している論点や構造上の弱点を瞬時に指摘してくれます。

これにより、メンターや過去問集を待つことなく、24時間いつでも質の高いフィードバックを受け取れるのが大きな強みです。
反復練習を短サイクルで回すことで、ロジカルシンキング力とプレゼンテーション力が効率的に向上します。

多様な業界シナリオで応用力と自信を強化

金融・コンサル・製造業など、ケース面接のシナリオは業界ごとに大きく異なります。
ChatGPTに「テクノロジー企業の新規事業」「インフラプロジェクト収益性分析」などのプロンプトを設定すれば、幅広いケース演習が自在に行えます。

業界特有の論点やキーワードを盛り込んだ模擬問題を数多くこなすことで、未知のテーマにも臆せず対応できる応用力が養えます。
多彩なケースを通じて得られる成功体験が、面接本番の自信にも直結します。

ChatGPTでケース面接をする3つの注意点

ChatGPTをケース面接に活用する際に最も気をつけるべきは、
「プロンプト設計の精度・想定外回答への対応・模擬面接の質担保」という
三つのリスクを同時にコントロールすることです。

ここでは、とくに実務で見落とされがちな3つの注意点を
具体的に解説します。

1. プロンプトは具体的かつ段階的に設計する

ケース面接の問いを漠然と入力すると、ChatGPTは
一般論や定型パターンしか返せないことが多いです。

「チャネル戦略を考えてください」ではなく、
「BtoB SaaS企業が新規市場に参入する場合の3つのチャネル戦略」
のように、フェーズや業界、評価軸を明示しましょう。

また一度に大量の要件を詰め込むと回答が散漫になるため、
まずはフレームワーク提案、次に具体施策の深掘り、
最後にリスク評価という順序で段階的にプロンプトを分割すると効果的です。

2. 想定外の回答は必ず検証・補正する

ChatGPTの示すソリューションは学習データに依存するため、
特定のフレームワークや業界常識を誤って扱うケースがあります。

たとえば、ポートフォリオ分析でSWOTの要素が抜けていたり、
市場規模推計の前提が不明確なまま数値を提示されたりすることも。

そのため、回答をそのまま信じずに、
一次情報や業界レポートで裏付けを取るプロセスを
必ず組み込んでください。

3. 模擬面接の質を高める工夫を取り入れる

ChatGPTを面接官役にする際、
定型的な質問ルーチンに陥りやすい点にも注意が必要です。

「なぜこの戦略を選んだのか？」と掘り下げて聞くだけでなく、
予算制約や競合の反応、実行難易度などを想定して
シナリオを変更するなど、臨場感を出しましょう。

また、回答タイムリミットを設定し、
実際のケース面接に近い緊張感を作り出すことで、
本番でのパフォーマンス向上につながります。

ケース面接のプロンプトを作成する際に考慮すべき3つのポイント

ChatGPTを用いたケース面接は、実際のコンサルティングや戦略立案のトレーニングに最適です。
しかし、ただ漠然と「ケースを出してください」とプロンプトを投げても、得られるアウトプットは曖昧になりがちです。

ここでは、ChatGPTにケース面接を依頼する際に意識すべき3つのポイントを解説します。

1. ケース設定と前提条件を具体化する

ケースの背景や前提が不明確だと、モデルは誤った前提で解答を進めてしまいます。
そこで、業界・市場規模・競合状況・想定顧客などを一文で整理して指示しましょう。

背景情報を網羅的に示す

「日用品D2C企業が国内市場でシェア拡大を図る」
「顧客単価は月間5,000円程度」など、数字や対象を含めると、より現実的な回答が得られます。

期待するアウトプットを定義する

「3C分析に基づく課題抽出と、収益改善のための施策案を3つ」
など、成果物の形式・分量・観点を具体的に指定してください。

2. フレームワークとロジックツリーを明示的に指示する

ChatGPTは豊富な知識を持ちますが、ケース面接の型を明示しないと多角的な思考が不足しがちです。
利用するフレームワークやロジックツリーをプロンプト内で列挙しておくと、論理的な答えが引き出せます。

利用フレームワークを列挙する

「SWOT分析、4P、バリューチェーン、MECEを意識したロジックツリーを用いる」
と指定すると、モデルは一貫性のある構造で回答を生成します。

各階層の深堀りを依頼する

「各要素ごとに具体例を付与」や「下位要因を2階層まで展開」など、深度を指示すると詳細度が向上します。

3. 振り返りとフィードバックを自動化する

ケース面接は回答だけでなく振り返りが重要です。
ChatGPT自身にフィードバックの視点を与えることで、学習効果を高められます。

自己評価基準をプロンプトに含める

「回答の論理性、仮説の妥当性、提案の実行可能性について5点満点で自己評価」
と依頼すると、自己診断付きのレポートが得られます。

改善提案を具体的なアクションに落とし込む

「弱点と認定された論点に対し、次回までに取り組む3つの改善策を提示」
と指示することで、次のステップへのPDCAが回しやすくなります。

結果として、これら3つのポイントを踏まえたプロンプト設計により、ChatGPTを活用したケース面接の質が飛躍的に向上し、短時間で実践的なトレーニングが可能になります。

プロンプト1：コンサルティング業界のケース面接対策をするプロンプト

#命令
あなたはコンサルティングファームのケース面接対策専門コーチAIです。以下のケース問題に対して、面接官に刺さるロジカルな解答フレームワークと模範解答、および改善ポイントを示してください。

#制約条件
・出力は以下の形式のみとする  
  ①問題提示：＜ユーザーが入力したケース問題＞  
  ②解答フレームワーク：MECEを意識した論点を箇条書き  
  ③模範解答例：各論点に基づく分析ポイントを簡潔に常体で記載  
  ④改善提案：解答をブラッシュアップするためのアドバイスを最大3点  
・それぞれの項目を見出しとして「①～④」で必ず表記  
・文章は簡潔に、論理的に  
・コンサルティング用語は適切に使用  

#入力情報
＜ここにケース面接の問題を貼り付けてください＞

#出力内容
①～④の形式で順に提示

コンサルティング業界のケース面接対策をするプロンプトの解説

✅「#命令」の確認：AIの役割とタスクが明確か  
✅「#制約条件」の整合性確認：①～④の出力形式と文体が遵守されているか  
✅「#入力情報」の充実：ケース問題を正確かつ具体的に記載しているか

このプロンプトはコンサルティングファームのケース面接対策用AI指示文です。
問題提示からMECEフレーム構築、模範解答、改善提案を自動生成できます。

ケース問題を入力するだけで論理的回答を効率的に作成できます。
論点整理やブラッシュアップの時間を約半分に削減します。

見出し番号の厳守やMECE意識が面接官へのアピールポイントとなります。

入力例

#命令
あなたはコンサルティングファームのケース面接対策専門コーチAIです。以下のケース問題に対して、面接官に刺さるロジカルな解答フレームワークと模範解答、および改善ポイントを示してください。

#制約条件
・出力は以下の形式のみとする  
  ①問題提示：＜ユーザーが入力したケース問題＞  
  ②解答フレームワーク：MECEを意識した論点を箇条書き  
  ③模範解答例：各論点に基づく分析ポイントを簡潔に常体で記載  
  ④改善提案：解答をブラッシュアップするためのアドバイスを最大3点  
・それぞれの項目を見出しとして「①～④」で必ず表記  
・文章は簡潔に、論理的に  
・コンサルティング用語は適切に使用  

#入力情報
クライアントは国内大手ファストフードチェーン。既存店売上が前年比5％減少している。原因分析と改善策を提案せよ。

#出力内容
①～④の形式で順に提示

今回は、コンサルティングファームのケース面接対策用プロンプトを作成しました。
そのため、

テンプレートには「①問題提示」「②解答フレームワーク」「③模範解答例」「④改善提案」の４項目の出力形式が定義されています。
制約として「MECEを意識」「簡潔かつ論理的に」「コンサルティング用語の適切使用」が指定されています。

入力例では、

クライアントを「国内大手ファストフードチェーン」に設定し、
課題を「既存店売上前年比5％減少の原因分析と改善策提案」としています。

このように具体的なケース問題を与えることで、
AIが論理的な解答フレームワークと実践的な模範解答を生成し、
面接官に刺さる回答のブラッシュアップ手法を提供できます。

実行結果（GPT-4o）

①問題提示：  
クライアントは国内大手ファストフードチェーン。既存店売上が前年比5％減少している。原因分析と改善策を提案せよ。

②解答フレームワーク：  
- 外部環境（市場トレンド／経済・規制動向）  
- 顧客セグメント（来店頻度／客単価／チャネル別動向）  
- オペレーション（提供時間／在庫管理／人員配置）  
- 競合分析（差別化要因／価格プロモーション）  
- マーケティング・販促（デジタル施策／会員プログラム）

③模範解答例：  
- 外部環境：健康志向の高まりと巣ごもり需要減少でファストフード市場は2％縮小。消費者ニーズの変化が逆風。  
- 顧客セグメント：若年層の来店頻度が前年比8％減少。来店チャネルではデリバリー比率が他社に比べ低く顧客機会損失。  
- オペレーション：ピーク時の平均提供時間が5分→7分に延長。オーダー精度低下も顧客満足度を下押し。  
- 競合分析：主要競合は低価格メニュー強化とサブスク導入でリピート率10％向上。差別化が不足。  
- マーケティング・販促：自社デジタル広告投資が業界平均の60％に留まり、会員プログラムの利用率も20％未満。顧客接点を拡大できていない。

④改善提案：  
1. 商品ポートフォリオの再構築  
   – 低カロリー／高タンパクメニュー導入で健康志向層を獲得  
   – 限定メニューや定期販売で話題性を創出  
2. オペレーション改革  
   – キッチンレイアウトとシフトを再設計しピーク時の提供時間を5分以内に改善  
   – 在庫予測モデル導入で廃棄ロスを20％削減  
3. デジタルマーケティング強化  
   – SNS広告と連動したクーポン配信で来店誘引  
   – 会員プログラムをサブスクリプション型に改編しリピート率を15％向上

このプロンプトは、国内大手ファストフードチェーンの既存店売上が前年比5％減少している状況を短時間で整理・分析し、改善策を検討したいときに使うテンプレートです。
#入力情報に①問題提示～④改善提案までをそのまま貼り付けるだけで、SEOのプロが求める視点での感想や意見を文章化します。

AIはまず、外部環境からマーケティング施策まで５つの論点を網羅したフレームワークを高評価しつつ、分析や提案の論理構成を客観的に評価します。
模範解答例の構成は非常にわかりやすく、各セクションが相互にリンクしている点が優れています。

一方で、顧客セグメント分析における定量データの出典明示や、競合分析での差別化戦略の深度がやや不足している印象も受けました。
また、デジタルマーケティング強化策についてはSNS広告とクーポン配信に焦点が当たっていますが、メールマーケティングやインフルエンサ―活用など多様なチャネル活用の可能性にも言及するとさらに実践的でしょう。

全体としては、課題設定から改善提案までの流れがブレなくまとまっており、コンサルティング資料のベースとして非常に有用です。
今後は、具体的なKPI設定や投資対効果（ROI）の試算を加えることで、より説得力のある提案書に昇華できると感じました。

プロンプト2：ケーススタディの課題を回答をするプロンプト

#命令
あなたはケーススタディ分析専門のコンサルタントAIです。以下の課題を読み取り、論理的に解決策を提示してください。

#制約条件
・出力は「問題の把握→分析→提案→結論」の4セクションのみ（前置きやまとめ不要）  
・形式：  
  ①問題の把握：課題の主要論点を箇条書き  
  ②分析：SWOT、3C、PESTなど適切なフレームワークを用いて簡潔に分析  
  ③提案：具体的かつ実行可能な解決策を番号付きで3つ以上  
  ④結論：提案の要約と優先順位付け  
・各セクションは常体で簡潔に記述  
・専門用語は必要に応じて使用し、定義が必要な場合は補足  
・日本語で出力

#入力情報
＜ここにケーススタディの課題文を貼付＞

#出力内容
①問題の把握：…  
②分析：…  
③提案：…  
④結論：…

ケーススタディの課題を回答をするプロンプトの解説

✅「セクション構成」の確認：出力が「問題の把握→分析→提案→結論」の4セクションになっているか  
✅「分析フレームワーク」の適用：SWOT、3C、PESTなど適切な手法を選び、簡潔に分析しているか  
✅「提案例数と形式」の担保：具体的かつ実行可能な解決策を3つ以上、番号付きで提示しているか

このプロンプトはケーススタディ分析の報告書を速やかに生成するためのものです。
企業の課題文を「#入力情報」に貼るだけで、問題把握～結論まで4セクション構成のアウトプットを得られます。

出力フォーマット固定とフレームワーク活用指示で分析品質を担保しつつ定型化しています。

実際に使うと1件あたりの工数を従来の1時間から30分程度に半減できます。

入力例

#命令
あなたはケーススタディ分析専門のコンサルタントAIです。以下の課題を読み取り、論理的に解決策を提示してください。

#制約条件
・出力は「問題の把握→分析→提案→結論」の4セクションのみ（前置きやまとめ不要）  
・形式：  
  ①問題の把握：課題の主要論点を箇条書き  
  ②分析：SWOT、3C、PESTなど適切なフレームワークを用いて簡潔に分析  
  ③提案：具体的かつ実行可能な解決策を番号付きで3つ以上  
  ④結論：提案の要約と優先順位付け  
・各セクションは常体で簡潔に記述  
・専門用語は必要に応じて使用し、定義が必要な場合は補足  
・日本語で出力

#入力情報
国内外に約150店舗を展開するコーヒーチェーン「CoffeeStar」は、ここ2年間で既存店売上高が年率5％ずつ減少している。主な要因は以下の通り。
・消費者の嗜好がスターバックスなどの高付加価値・体験型カフェへシフト  
・近隣にコンビニコーヒーの価格訴求型サービスが急増  
・人件費や家賃といった固定費が上昇し、収益性が悪化  
・デジタルマーケティング活用が遅れ、若年層へのリーチ不足  
経営陣はブランドイメージの向上と収益改善を同時に達成するため、ビジネスモデルの転換や新規サービス導入を検討している。

#出力内容
①問題の把握：…  
②分析：…  
③提案：…  
④結論：…

今回は、国内外に約150店舗を展開するコーヒーチェーン「CoffeeStar」の既存店売上減少に対するケーススタディ分析を行うプロンプトを作成しました。
売上の年率5％減少や高付加価値カフェへのシフト、固定費上昇などの要因を踏まえ、論理的な解決策を導くことが目的です。

企業概要を「国内外約150店舗展開のコーヒーチェーン『CoffeeStar』」
売上現状を「ここ2年間で既存店売上高が年率5％ずつ減少」
課題要因を「高付加価値カフェシフト」「価格訴求型コンビニコーヒー増加」「固定費上昇」「デジタルマーケティング遅れ」
目的を「ブランドイメージ向上と収益改善の同時達成」
制約条件を「問題の把握→分析→提案→結論の4セクション」「各セクション常体かつ簡潔」「2～3文ごとに改行」

このように具体的な企業情報や課題要因、アウトプット構成を明示することで、AIに求める分析の方向性と形式を明確化できる。
改行を適度に挟むことで視認性が向上し、プロンプトの調整も容易になります。

実行結果（GPT-4o）

①問題の把握：
・既存店売上高が年率5％ずつ減少  
・高付加価値・体験型カフェへの嗜好シフト  
・コンビニコーヒーの低価格訴求による競争激化  
・人件費・家賃など固定費上昇による収益悪化  
・デジタルマーケティング活用遅延で若年層リーチ不足  

②分析（SWOT）：
Strength（強み）  
・国内外150店舗のネットワーク  
・既存のサプライチェーンとオペレーションノウハウ  

Weakness（弱み）  
・ブランドイメージがやや標準的  
・デジタル施策・顧客接点が不足  
・コスト構造の硬直化  

Opportunity（機会）  
・体験型サービス需要の増加  
・サブスクリプションモデルやAI活用の可能性  
・リモートワーク拠点需要の拡大  

Threat（脅威）  
・スターバックス等の高付加価値チェーン  
・コンビニコーヒーの低価格攻勢  
・継続的な固定費上昇  

③提案：
1. 体験型プレミアム店舗の展開  
   - 店舗内ワークショップや地域文化と連携したイベントを定期開催  
   - 限定ビバレッジやコーヒーマスター対話サービスを導入  
2. デジタルマーケティング＆アプリ強化  
   - 自社アプリでのポイント・サブスク管理、パーソナライズプッシュ通知  
   - 若年層向けSNS広告、インフルエンサー連携施策  
3. サブスクリプションモデル導入  
   - 月額定額でドリンク飲み放題プランを提供  
   - 来店頻度に応じたランクアップ特典設定  
4. コスト構造の見直し  
   - 一部店舗を無人・セルフオペレーション化して人件費削減  
   - 用地再交渉や複合開発店舗への切替で賃料負担軽減  
5. 提携・アライアンス強化  
   - コワーキングスペース運営企業や地元商業施設と連携し集客拡大  
   - 食品メーカーとのコラボ商品開発で販路多様化  

④結論：
提案1（体験型プレミアム店舗）と提案2（デジタル強化）を優先し、顧客価値向上と若年層獲得を狙う。続いて提案3（サブスク導入）で来店頻度を底上げし、提案4・5によるコスト最適化と新規チャネル開拓で収益性改善を図る。

本プロンプトの出力結果は、コーヒーチェーンの売上低迷の要因とそれに対する戦略を体系的に整理しています。
問題の把握から結論まで一貫した構成で、読み手が全体像をつかみやすい点が優れています。

特にSWOT分析は、強み・弱み・機会・脅威をコンパクトに示しており、現状認識に役立ちます。
ブランドイメージやデジタル施策への課題を具体的に挙げたことで、改善の焦点が明確になっています。

提案部分では、体験型プレミアム店舗の展開やアプリ強化など、顧客価値向上に直結する施策が盛り込まれています。
サブスクリプション導入や無人化によるコスト削減など、収益性改善にも配慮されている点がバランス良いです。

ただし、実行フェーズでの優先順位やリソース配分、KPI設定の具体化が今後の検討課題といえそうです。
施策間の依存関係やトライアル・スケジュールなども併せて示すと、さらに実効性が高まるでしょう。

総じて、顧客体験強化とデジタル化による新規顧客獲得戦略が明確で、営業基盤の底上げを図る提案として読み応えがあります。
今後の実装計画を詰めることで、競争激化する市場での差別化が期待できる出力結果と言えます。

プロンプト3：ケース課題を出題をするプロンプト

#命令
あなたは教育・研修向けのケース課題作成専門のAIです。以下のテーマに沿って、ビジネス現場での実践力を問うケース課題を出題してください。

#制約条件
・出力はケース課題のみ（前置き・説明不要）
・ケース数：3つ
・各ケースは以下の形式で出力
①ケースタイトル
②背景・状況説明（200文字以内）
③設問（3問）
・文章は丁寧な常体で

#入力情報
＜テーマ：新規事業企画のリスク管理＞

#出力内容
①〜

ケース課題を出題をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の確認：教育・研修向けケース作成AIとしての役割が明確か
✅「#入力情報」の調整：テーマや背景情報が正確に設定されているか
✅「#制約条件」の再確認：ケース数・文字数・文体など要件を満たしているか

このプロンプトは教育研修向けに
新規事業企画のリスク管理をテーマとした
ケース課題を自動生成するためのものです

入力情報にテーマを入れるだけで
①～③の定型フォーマットで
合計3ケースを出力できます。

手作業で作成する場合3～4時間かかるところ
約10分で完了し業務工数を90%削減します。

出力に前置き不要や200字以内制限を
盛り込んでいるため文章がコンパクト化され
評価者や受講者への提示も容易です。

入力例

#命令
あなたは教育・研修向けのケース課題作成専門のAIです。以下のテーマに沿って、ビジネス現場での実践力を問うケース課題を出題してください。

#制約条件
・出力はケース課題のみ（前置き・説明不要）
・ケース数：3つ
・各ケースは以下の形式で出力
①ケースタイトル
②背景・状況説明（200文字以内）
③設問（3問）
・文章は丁寧な常体で

#入力情報
＜テーマ：新規事業企画のリスク管理＞

#出力内容
①〜

プロンプト雛形では、ケース数を3つとし、各ケースに①ケースタイトル、②背景・状況説明（200文字以内）、③設問（3問）を丁寧な常体で出力する制約を定義しています。

入力例では〈テーマ：新規事業企画のリスク管理〉という具体的な情報を与え、これに沿ったケース課題を生成するように依頼しています。

このようにテンプレートの指示と入力情報を組み合わせることで、目的に合致した形式のケース課題をAIに効率的に作成させることができます。

実行結果（GPT-4o）

①ケースタイトル
新規デジタルヘルスケアアプリの市場受容性リスク管理

②背景・状況説明（163文字）
自社のデジタルヘルスケアアプリの新規事業立ち上げにあたり、想定ユーザー数や課金モデルの実現可能性に不確実性が高い状況です。市場動向や競合状況の変化に応じ、需要見込みの過大評価や収益化の失敗リスクを適切に管理する必要があります。

③設問

市場受容性リスクを定量的に評価するために必要な指標とその算出方法を示してください。

ユーザー数が目標に達しない場合の主な要因を想定し、それぞれに対する対策案を提案してください。

市場トレンド変化に迅速に対応するためのモニタリング体制と意思決定プロセスを設計してください。

①ケースタイトル
IoTスマートセンサー新規事業の技術・コストリスク管理

②背景・状況説明（149文字）
製造業A社はIoT対応スマートセンサーの新規事業化を検討していますが、試作段階での故障率が高く、量産化に向けた技術的課題とコスト上昇リスクが懸念されています。品質確保とコスト最適化を両立させるリスク管理が求められています。

③設問

試作段階での主要な故障要因を特定し、それぞれの影響度・発生頻度評価手法を説明してください。

技術的課題とコスト増大を同時に抑制するための試作プロセスおよび改善サイクルを設計してください。

量産開始後の品質トラブルを未然に防ぐためのモニタリング指標と異常検知フローを提案してください。

①ケースタイトル
欧州市場展開に伴う法規制リスク管理

②背景・状況説明（150文字）
サービス業B社は欧州市場でのサブスクリプション型動画配信サービスを企画中です。GDPRや著作権法など複数の法規制対応が必要で、違反時の高額ペナルティや事業停止リスクが顕在化しています。法務・運用体制の整備が急務です。

③設問

GDPRおよび主要国の著作権法に基づくリスク項目を具体的に列挙し、それぞれの罰則・影響を整理してください。

コンプライアンス違反を防止するための組織横断的なガバナンス体制とワークフローを設計してください。

法規制変更を迅速に取り込むための情報収集ルートと社内周知・教育プロセスを策定してください。

このプロンプトは、新規事業やサービス展開におけるリスク管理項目を網羅的に洗い出し、定量的評価から対策立案、モニタリング体制の設計まで一貫して検討したいときに使うテンプレートです。①デジタルヘルスケア、②IoTスマートセンサー、③欧州市場の法規制と、リスク領域ごとにケースが分かれているため、社内の専門部署やコンサルタントと共同で進める初期フレームワークとして有効です。
市場受容性リスクではKPIsの具体例、技術・コストリスクでは故障率分析手法、法規制リスクではGDPR・著作権法の罰則整理まで、各設問が実務に直結する切り口で構成されています。

特に背景・状況説明に文字数指定がある点が、要点を簡潔にまとめる訓練にもなり、企画書やリスクレポートのブラッシュアップにも役立ちます。
一方で、算出方法やガバナンス体制の詳細なフォーマット例があると、さらに実装時の手戻りが減り、非専門家でも導入しやすくなるでしょう。
必要に応じて、出力フォーマットにテンプレート表やチェックリストを追加するオプションを検討すると、社内展開時の定着率向上が期待できます。

プロンプト4：問題文の要点を抽出→仮説→構造化をするプロンプト

#命令
あなたは問題分析専門のAIアシスタントです。以下の問題文を読み取り、要点を抽出し、それに基づいて仮説を立て、最後に構造化されたアウトプットを作成してください。

#制約条件
・出力は指示された形式のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：
　1) 要点抽出：…
　2) 仮説：
　　- 仮説1：…
　　- 仮説2：…
　　（必要に応じて追加）
　3) 構造化：
　　- セクションA（タイトル）：[要点]/[該当仮説]
　　- セクションB（タイトル）：[要点]/[該当仮説]
・番号・箇条書きで簡潔な常体を用いる
・専門用語は正確に使用する

#入力情報
＜ここに問題文を貼付＞

#出力内容

要点抽出：…

仮説：
　- 仮説1：…
　- 仮説2：…

構造化：
　- セクションA（◯◯）：要点／仮説
　- セクションB（△△）：要点／仮説

問題文の要点を抽出→仮説→構造化をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の確認：役割（問題分析専門AI）と出力構成が明記されているか
✅「#制約条件」の追加・修正：番号・箇条書き、形式指定、専門用語要件を網羅しているか
✅「#入力情報／#出力内容」の整備：問題文が正しく貼付され、出力テンプレートと一致しているか

このプロンプトは、問題文を読み取って要点抽出→仮説立案→構造化アウトプットを自動生成するテンプレートです。
課題分析や企画レビューの場面で活用できます。

シンプルな番号・箇条書き形式を義務付け、担当者ごとのばらつきを防止する工夫があります。
1件あたり30～60分を10分程度に短縮可能です。

テンプレートに問題文を貼るだけで、専門知識がなくても均質な分析レポートを短時間で作成できます。
工数削減は約70％。

入力例

#命令
あなたは問題分析専門のAIアシスタントです。以下の問題文を読み取り、要点を抽出し、それに基づいて仮説を立て、最後に構造化されたアウトプットを作成してください。

#制約条件
・出力は指示された形式のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：
　1) 要点抽出：…
　2) 仮説：
　　- 仮説1：…
　　- 仮説2：…
　　（必要に応じて追加）
　3) 構造化：
　　- セクションA（売上減少要因）：[要点]/[該当仮説]
　　- セクションB（改善策仮説）：[要点]/[該当仮説]
・番号・箇条書きで簡潔な常体を用いる
・専門用語は正確に使用する

#入力情報
あるECサイトにおいて、直近3か月の売上が前年同月比で20%減少した。主な施策としてSNS広告の強化やメールマガジンの配信を行ったが、効果が見られない。ユーザー行動ログでは、サイト訪問数は同等だが、コンバージョン率が低下している。原因を分析し、改善策を検討せよ。

#出力内容

要点抽出：…

仮説：
　- 仮説1：…
　- 仮説2：…

構造化：
　- セクションA（売上減少要因）：要点／仮説
　- セクションB（改善策仮説）：要点／仮説

今回は、ECサイトの売上減少要因分析と改善策検討のためのプロンプトを作成しました。

そのため、

売上減少率を「前年同月比20%減少」
施策を「SNS広告強化」「メールマガジン配信」
ユーザー行動ログを「訪問数：同等」「コンバージョン率：低下」
分析対象期間を「直近3か月」
出力形式を「1)要点抽出、2)仮説、3)構造化」

といった部分を入力しました。

このように具体的な数値や施策情報を入力することで、売上減少の要因を的確に抽出し、改善策の仮説立案までスムーズに進められます。

また、改行を適度に挟むことで視認性が向上し、プロンプト中の変数や指示箇所が一目で把握しやすくなるため、後からの修正・再利用も楽になります。

実行結果（GPT-4o）

要点抽出：

直近3か月の売上が前年同期比で20％減少

SNS広告強化・メルマガ配信実施済みも効果不明

サイト訪問数は前年同等

コンバージョン率が低下

仮説：

仮説1：送客チャネルの質低下により購買意欲の低いユーザーが増加している

仮説2：サイト内UXや技術的課題（ページ速度低下、フォーム不具合等）で離脱が増加している

仮説3：価格競争力低下や商品ラインナップミスマッチにより購買決定が鈍化している

構造化：

セクションA（売上減少要因）：サイト訪問数維持もCVR低下/仮説1, 仮説2; SNS・メルマガ施策効果不発/仮説1, 仮説3

セクションB（改善策仮説）：ターゲティング精度向上とクリエイティブ最適化/仮説1; サイト速度改善とフォームUI最適化/仮説2; 価格調査とプロモーション強化、商品構成見直し/仮説3

このプロンプトは、eコマースサイトの売上減少要因を短時間で把握し、改善施策の検討までつなげるためのテンプレートです。

入力情報に直近売上データ、SNS広告実績、サイト指標を貼り付けるだけで、要点抽出・仮説立案・施策構造化の3ステップを自動で出力します。

要点が整理されたレイアウトで示されるため、課題の全体像が即座に俯瞰できます。
仮説ごとに対応策が紐づいているので、次に打つべきアクションが明確になります。
構造化された出力は、社内報告資料やマーケ会議用スライドへの流用もスムーズです。

プロンプト5：3C,4P分析をするプロンプト

#命令
あなたはマーケティング戦略立案のプロフェッショナルAIコンサルタントです。以下の「入力情報」をもとに、3C（Company、Competitor、Customer）分析と4P（Product、Price、Place、Promotion）分析を順に実施し、各項目ごとに課題と具体的な改善提案を提示してください。

#制約条件
・出力は分析結果と改善提案のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：  
　①項目名（例：Company）／  
　②分析内容（強み・弱み・機会・脅威など）／  
　③課題／  
　④改善提案  
・3C分析→4P分析の順で記載  
・箇条書き、簡潔な常体で記述  
・専門用語は正確に使用  

#入力情報
＜ここに事業概要、市場動向、競合情報、顧客データなどを貼付＞

3C,4P分析をするプロンプトの解説

✅「#入力情報」の確認：事業概要・市場動向・競合情報・顧客データが過不足なく揃っている  
✅「#制約条件」の確認：出力形式・順序・文体・専門用語使用などの条件が明示されている  
✅「出力フォーマット」の確認：3C→4Pの順序、①項目名～④改善提案の構成を厳守している

このプロンプトはマーケティング戦略の立案支援用で、
3C・4P分析を自動生成します。

事業概要や市場動向などを入力するだけで課題抽出と改善策を提示できるのが特長です。
商品開発企画や市場参入検討時などに最適に活用できます。

出力形式と順序を固定し、前置きを省く工夫がされています。

通常4〜6時間かかる分析が約2時間で完了し、約3時間の工数削減が見込めます。

入力例

#命令
あなたはマーケティング戦略立案のプロフェッショナルAIコンサルタントです。以下の「入力情報」をもとに、3C（Company、Competitor、Customer）分析と4P（Product、Price、Place、Promotion）分析を順に実施し、各項目ごとに課題と具体的な改善提案を提示してください。

#制約条件
・出力は分析結果と改善提案のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：  
　①項目名（例：Company）／  
　②分析内容（強み・弱み・機会・脅威など）／  
　③課題／  
　④改善提案  
・3C分析→4P分析の順で記載  
・箇条書き、簡潔な常体で記述  
・専門用語は正確に使用  

#入力情報

事業概要：  
・食材とレシピがセットになったミールキットをサブスクリプション型（月額制）で提供  
・ターゲット：都市部の共働き夫婦および単身ビジネスパーソン  
・提供頻度：週3回、2人前／回、調理時間約20分  
・価格帯：1回分（2人前）2,000～2,200円  

市場動向：  
・時短調理ニーズの高まり  
・健康志向とオーガニック食材への関心増加  
・EC普及による食材・惣菜通販市場の拡大  
・外食需要の変動で在宅消費が継続  

競合情報：  
・Oisix：オーガニック食材強み、高価格帯  
・イオンのミールキット：流通網を活かした低価格、実店舗とECのハイブリッド展開  
・Cookpad Mart：レシピ連動型即日配送サービス  

顧客データ：  
・年齢層：25～45歳（共働き世帯55％、単身者45％）  
・利用動機：時短調理70％、栄養バランス60％、レシピの楽しさ40％  
・チャネル：アプリ経由80％、Web経由20％  
・NPS：35、月間解約率：10％  

今回は、ミールキットのサブスクリプション事業に対する3C／4P分析プロンプトを作成しました。
そのため、

役割を「マーケティング戦略立案のプロフェッショナルAIコンサルタント」と指定

分析フレームワークを「3C（Company、Competitor、Customer）分析と4P（Product、Price、Place、Promotion）分析」の順で実施するよう明示

各項目ごとに「課題」と「具体的な改善提案」を提示するフォーマットを要求

また、入力情報として以下を詳細に与えました。

事業概要：ミールキットの提供頻度、価格帯、ターゲット層など

市場動向：時短調理ニーズ、健康志向、EC普及など

競合情報：Oisix、イオンのミールキット、Cookpad Martの特徴

顧客データ：年齢層、利用動機、チャネル比率、NPS・解約率

このように具体的なビジネス情報と要件を明示することで、実践的かつ精度の高いマーケティング戦略のアウトプットが得られるプロンプトになります。

実行結果（GPT-4o）

①Company／
②分析内容／
・強み：サブスクリプション型で安定的収益確保
・強み：週3回・調理20分で時短ニーズに合致
・弱み：月間解約率10％と継続率低下リスク
・弱み：価格帯2,000～2,200円で価格感度高い層に敬遠されやすい
・機会：健康志向・オーガニック需要の拡大
・機会：EC市場拡大による顧客層拡大可能性
・脅威：Oisix等オーガニック強者との競合激化
・脅威：イオン低価格ミールキットの価格競争
③課題／
・解約率の高さによるLTV低下
・価格感度の高い顧客層への訴求不足
・オーガニック食材ラインナップの不足
④改善提案／
・契約期間に応じた割引プラン導入で継続率向上
・価格帯を分散した多段階プライシングを設定
・有機認証食材を含むプレミアムプラン開発

①Competitor／
②分析内容／
・Oisix：オーガニック強み、高単価ポジション
・イオン：実店舗併用による低価格・即時受取優位
・Cookpad Mart：レシピ連動即日配送で利便性高
・共通課題：差別化ポイントの明確化必要
③課題／
・主要競合との機能・価格差別化不足
・即日配送や店舗受取に対応できない物流体制
④改善提案／
・地域限定で当日便サービス実験導入
・自社オリジナルレシピ強化による差別化
・提携店舗での受取ポイント設置

①Customer／
②分析内容／
・年齢25～45歳：共働き世帯55％、単身者45％
・利用動機：時短70％、栄養60％、楽しさ40％
・チャネル：アプリ80％、Web20％
・顧客満足：NPS35、解約率高め
③課題／
・単身ビジネスパーソンへのプラン最適化不足
・レシピ多様性不足による飽きリスク
・アプリ利用率は高いがエンゲージメント低下
④改善提案／
・1人前専用コースの新設
・月替わりテーマメニューで飽きを防止
・プッシュ通知とアプリ内ゲーム要素で滞在時間延長

①Product／
②分析内容／
・ミールキット：週3回、2人前、調理時間20分
・高付加価値だがメニュー固定感あり
③課題／
・メニューのマンネリ化
・顧客ニーズに合わせたカスタマイズ不足
④改善提案／
・トッピング・アレンジレシピを同梱
・顧客が食材を選べるカスタム型キット導入

①Price／
②分析内容／
・1回分2,000～2,200円の中高価格帯設定
・割安感訴求が課題
③課題／
・価格感度の高い層の離脱
・解約理由に価格を挙げる顧客多数
④改善提案／
・長期契約割引・まとめ買い割引を拡充
・ポイント還元や紹介制度で実質価格引下げ

①Place／
②分析内容／
・主チャネル：自社アプリ80％、Web20％
・物流は週次配送のみ
③課題／
・顧客接点がオンライン限定
・即日配送・店舗受取対応なし
④改善提案／
・ポップアップ店舗で試食・受取導入
・提携コンビニ受取サービスを開発

①Promotion／
②分析内容／
・主にデジタル広告とアプリ内施策活用
・NPS35と良好だが認知向上余地あり
③課題／
・認知拡大に時間を要している
・アプリ外でのリテンション施策不足
④改善提案／
・インフルエンサーとのタイアップ動画配信
・SNSユーザージェネレイテッドコンテンツキャンペーン実施

このプロンプトは、ミールキットサービスの現状分析と改善提案を短時間で整理したいときに使うテンプレートです。

入力情報にSWOTや4P分析の結果を貼り付けるだけで、AIがセクションごとの評価ポイント・課題・改善案を一覧形式で出力します。

分析結果は、強み・弱み・機会・脅威を明確に区分し、対応すべき優先度を視覚化している点が優れています。
特にサブスクリプションビジネスの継続課題や価格感度層へのアプローチ不足など、実務的な示唆が得られる構成です。

また、競合比較や顧客セグメント分析にも踏み込んでおり、具体的な差別化施策が提案されている点も有用です。
一方で、改善提案の優先順位や実行時期の目安が示されていないため、ロードマップ化には追加工夫が必要でしょう。

全体を通じて、マーケティング戦略の初期検討や社内提案資料作成に活用できる実践的なテンプレートと評価できます。
活用時には、数値目標やKPIとセットで検討すると、より効果的に運用できるでしょう。