通常データ分析・統計
【DeepResearch】汎用型AI活用事例プロンプト
SNSで話題のAI活用事例を抽出するプロンプト
SNSで反響・話題性が高いAI活用事例を100件抽出し、スプレッドシート形式で提供する。
入力されたテーマ・キーワードに基づき、SNS（X、LinkedIn、TikTok、note）で直近12ヶ月のエンゲージメント指標に基づくAI活用事例を100件抽出します。これらは重複しないように選定され、タイトル、概要、主な効果、話題度スコアなどで整理され、スプレッドシート形式で出力されます。
プロンプト本文
\===== Best-Practice Prompt =====
０調査対象(Target)：
【 】
❶目的 (Goal):
０調査対象(Target)：に入力されたテーマ・キーワードについて、SNS で反響・話題性が高かった AI 活用事例を 100 件抽出し、スプレッドシートに貼り付けやすい表形式で提供する。
❷制約 (Constraints):
* 事例の選定基準は直近 12 か月の SNS（X〈旧 Twitter〉・LinkedIn・TikTok・note）でのエンゲージメント指標（いいね・リポスト・コメント総数）と話題度スコアを優先する
* 同一の応用分野・ユースケースが重複しないよう多様性を確保する
* 100 件すべてに「タイトル／概要（50 字以内）／主な効果／参考 URL（存在する場合）／話題度スコア」の 5 列を必ず含める
* 出力は UTF-8 の TSV（タブ区切り）か CSV のいずれか 1 ファイル相当のテキストで提出する
* 可能な限り日本語で記述し、固有名詞・専門用語には（英語）を併記する
* 法的・倫理的にグレーな方法で収集したデータは使用しない（公式 API または公開ツールのみ利用）
❸期待アウトプット (Deliverables):
* SNS 反響順に並んだ AI 活用事例 100 選のスプレッドシート用テキスト
* 1 行目に列ヘッダーを含む
* 最終行に合計エンゲージメントおよび平均話題度を簡易集計した行を追加
❹ステップ (Steps):
1. DeepResearch 入力テーマを要素分解し、関連キーワードのシソーラス拡張を行う
2. ①で得たキーワードを基に、各 SNS 公式 API／ソーシャルリスニングツールで直近 12 か月の投稿メタデータを収集
3. ポストごとに「いいね＋リポスト＋コメント」の合算値を正規化し話題度スコアを算出
4. スコア上位 300 件から内容を精査し、ユースケースが重複しないようクラスタリングして代表 100 件を抽出
5. 各事例を「タイトル／概要／主な効果／参考 URL／話題度スコア」に要約
6. 5 列構成の TSV または CSV に整形し、合計・平均を計算して最後に追記
7. 出力前に文字コード（UTF-8）と列数を検証し、フォーマット崩れがないことを確認
❺チェックリスト (Self-Check):
* 100 件そろい、列ヘッダー +5 列構成になっているか
* 話題度スコアの算出根拠が明示されているか
* 同一ユースケースの重複がないか
* ファイル形式が TSV/CSV でタブまたはカンマ区切りのみか
* 合計・平均行を追加したか
* 法的・倫理ガイドラインを順守しているか
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０調査対象(Target)：
【 】
❶目的 (Goal):
０調査対象(Target)：に入力されたテーマ・キーワードについて、SNS で反響・話題性が高かった AI 活用事例を 100 件抽出し、スプレッドシートに貼り付けやすい表形式で提供する。
❷制約 (Constraints):
* 事例の選定基準は直近 12 か月の SNS（X〈旧 Twitter〉・LinkedIn・TikTok・note）でのエンゲージメント指標（いいね・リポスト・コメント総数）と話題度スコアを優先する
* 同一の応用分野・ユースケースが重複しないよう多様性を確保する
* 100 件すべてに「タイトル／概要（50 字以内）／主な効果／参考 URL（存在する場合）／話題度スコア」の 5 列を必ず含める
* 出力は UTF-8 の TSV（タブ区切り）か CSV のいずれか 1 ファイル相当のテキストで提出する
* 可能な限り日本語で記述し、固有名詞・専門用語には（英語）を併記する
* 法的・倫理的にグレーな方法で収集したデータは使用しない（公式 API または公開ツールのみ利用）
❸期待アウトプット (Deliverables):
* SNS 反響順に並んだ AI 活用事例 100 選のスプレッドシート用テキスト
* 1 行目に列ヘッダーを含む
* 最終行に合計エンゲージメントおよび平均話題度を簡易集計した行を追加
❹ステップ (Steps):
1. DeepResearch 入力テーマを要素分解し、関連キーワードのシソーラス拡張を行う
2. ①で得たキーワードを基に、各 SNS 公式 API／ソーシャルリスニングツールで直近 12 か月の投稿メタデータを収集
3. ポストごとに「いいね＋リポスト＋コメント」の合算値を正規化し話題度スコアを算出
4. スコア上位 300 件から内容を精査し、ユースケースが重複しないようクラスタリングして代表 100 件を抽出
5. 各事例を「タイトル／概要／主な効果／参考 URL／話題度スコア」に要約
6. 5 列構成の TSV または CSV に整形し、合計・平均を計算して最後に追記
7. 出力前に文字コード（UTF-8）と列数を検証し、フォーマット崩れがないことを確認
❺チェックリスト (Self-Check):
* 100 件そろい、列ヘッダー +5 列構成になっているか
* 話題度スコアの算出根拠が明示されているか
* 同一ユースケースの重複がないか
* ファイル形式が TSV/CSV でタブまたはカンマ区切りのみか
* 合計・平均行を追加したか
* 法的・倫理ガイドラインを順守しているか
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調査したい対象をココに入力
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