慢先生のニーズ発掘と商品化
本音の声からニーズを見つけ、形にする
慢先生のニーズ発掘と商品化
本音の声からニーズを見つけ、形にする
コンテンツ紹介
説明
ユーザーの実際の状況や発言素材から、まだ定義されていない本当のニーズを掘り起こし、「供給側の3つの問い＋意図の設計・運用＋4C」を使って、実行可能な商品や教育施策に落とし込みます。構造化されたニーズ洞察ドキュメントを出力します。ビジネス、教育など幅広い場面に対応します。
こんな方におすすめ
実際のユーザーや学習者の声からニーズを見つけ、商品・サービス・講座の具体的な行動につなげたい人に適しています。
この Skill の使い方
入力を用意する
ビジネス、講座、プロジェクトの背景、対象者、解決したい課題、コメント・フィードバック・アンケートなどの実際の素材を提供してください（なくても可）。
Skill を実行する
具体的な状況と言葉に表れたシグナルを整理し、事実・推測・検証が必要な仮説を区別します。真のニーズを抽出し、検証と実行のアクションを設計します。
結果を確認する
ニーズの定義、供給ギャップ、意図のシグナル、4Cの実行ルート、次のアクション一覧、出典確認インデックスを含む、構造化されたニーズ洞察ドキュメントを作成します。
関連スキル
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コメント欄からニーズ発掘
バズった投稿を見つけても、コメント欄を延々と読んだ末に、次に何を作ればいいのかわからない。【コメント欄からニーズ発掘】は、散らばったコメントを6種類（解決要求型、反対意見型、体験談型、追加質問型、不満型、無関係型）に分類します。まずコメントを整理し、何件を除外したのか、なぜ除外したのかを伝えたうえで、ニーズの強さに基づいて企画案を並べます。各案には「企画そのもの」「なぜニーズがあるのか（どの種類のコメントが、何件程度その企画を求めているか）」「冒頭3文と構成案」「想定される落とし穴」を含めます。 さらに、コメントでは多く求められていても、作るべきではない企画の逆引きリストも作成します。医療診断、投資の約束、法律上の判断に関わる内容が対象です。最後に、どの種類のコンテンツの下でコメントを探すと、本当のニーズを見つけやすいかも伝えます。方法を解説する投稿には解決要求型、意見を述べる投稿には反対意見型、物語を語る投稿には体験談型が多く見られます。 厳守するルール：ダウンロード、スクレイピング、ログイン画面の回避は行いません。コメントを読み取れない場合は正直に伝え、コピー方法を案内します。コメントの原文をコンテンツとして転載しません。コメント投稿者の個人情報は一切抽出せず、プライバシーに関わる情報はすべて省きます。口論やネットいじめの内容は整理しません。どの企画がバズるかも予測しません。
プロダクトプランナー (Master Product Planner)
AFPアーキテクチャに基づく7次元プロダクトプランニングシステム。ビジネス、プロダクト、テクノロジー、デザイン、ファイナンス、製造、オペレーションの7つの専門家の知恵を融合し、曖昧なアイデアを実現可能な製品プランに変換します。 コア機能： 1. 5段階ワークフロー：入力インキュベーション → 7次元専門家による道・法・術・器の評価 → 市場/競合情報 → インタラクティブ選択 → 詳細プラン 2. 反AI幻覚エンジン：6つの防御線（事実と推論の分離、出典のトレーサビリティ、信頼度ラベリング、専門家境界のロック、不確実性の声明、衝突マーキング） 3. ビジュアル図作成：Create imageスキルを呼び出し、図を自動的にプランドキュメントに埋め込み 4. 3核対抗エンジン：実行核 + 監査核 + ユーザーアライメント核、Bコア監査重みMax 5. Pullインタラクションモード：AIが能動的に主要変数を引き出し、ユーザーは資料提供または選択確認のみ 適用シーン：課題/アイデア/難点を製品プランに変換。特に複雑な製品（ハードウェア＋ソフトウェア統合型/プラットフォーム型/業界特化型）のゼロからワンへのプランニングに最適。 トリガーワード：プロダクトプランニング、製品プラン、製品構想、ゼロからワン、MVP定義、製品評価
Zenqo - 市場シグナルからPRDへ
まず実際のニーズを確認してから、プロダクト文書を作成します。Webページ、X/Twitter、Reddit、Product Hunt、RequestHunt、SEO/GEO、およびユーザーフィードバックから市場シグナルを抽出し、実行可能なPRDにまとめる場面に適用されます。
情報
- バージョン
- v4
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
- 活用シーン
- 調査・分析学習・教育ビジネス・戦略
- 得られるもの
- レポート文書計画
