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(1)
記録用の冷蔵庫に
入っている具材リスト
(2)
それをLLMに渡し
て何作ったらいい
かきいてみる
(3)
料理の提案をこのテキストにはっつけて
今度はそのレシピを LLMにききやすい
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(1)
まずは、 LLM自身に目
的を与えて、その進め
方を考えさせる
(3)
実際の進め方の提案
がでてくる
(2)
進め方の提案の
質をあげるため
のCoT部分
※ カスタマー情報の匿名化は必ずやりましょう
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(1)
step by stepに 実際のインタ
ビュー分析を実行お願い
(2)
結果をファイルに書き込んでもらう。次の
ステップはこの続きから書いてもらう
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(2)
定性の調査まとめを渡
して、定量調査の分析
戦略を考えてもらう
(1)
定性調査から得られた
仮説を列挙したテキス
トファイル
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(1)
定量分析途中は、スクリプトもかい
てもらえるので、それも実行して結
果をみる
（Cursorの本来の使い方）
(2) 定量の結果や、定性とからめた分析がまとめファイルとしてたまっていく
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(1) 定量と定性を合わせた分析結果をジャーニー形式ででる
(1) 定量と定性を合わせた分析結果をジャーニー形式ででる
(2) drawioをcursorで表示させて、最
後まとめ
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● 最も一番お客様が困っている課題をみつけ、そこに集中する「戦略」検討ができる
○ 当然一番ビジネスインパクトにつながる課題、という側面でも重要
Cursorの分析は、まず人間の「戦略」にやくだってます
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そして「カスタマー理解」を実際に LLMに「戦略」として理解させ、プロンプトを作る
● お客様からの「信頼」につなげる
○ 「このAI、先回りして気の利いた動きをする！」
■ 事前にお客様が必要とするデータを用意する
■ よくある問い合わせパターンを熟知し、ワークフローに反映 させる
● こういった部分が、実際に AIシステムのクオリティにつながる（はず）
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人間も「戦略」をたて「実行」
LLMも「戦略」をたて「実行」
その繰り返しで、最速で
LLM活用のお客様向け
旅行サービスを作っていきます。
次は、実際にリリースし、成果の振り返りで
発表できるようにがんばります！
今後の抱負
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cursorについてばっかり最近つぶやいてます
最後に