不動産SEO向けプロンプト、プログラム

バッチファイル・使い捨てツール類

ここでは、痒いところに手が届くツール類を掲載しています。

ファイル名＋連番バッチファイル

ファイル名を「指定の文字列＋連番」にするバッチファイル。"filename-here"の部分に設定したいファイル名を入れて、ファイルが入っているディレクトリ内で実行。

@echo off
setlocal enabledelayedexpansion

:: カウンタの初期値を設定
set count=1

:: バッチファイルがあるフォルダ内の全ファイルをループ処理
for %%F in (*) do (
    :: バッチファイル自身はリネームの対象外にする
    if /I not "%%~nxF"=="%~nx0" (

        :: 連番を3桁のゼロ埋めにフォーマットする（例：1 → 001）
        set "num=000!count!"
        set "num=!num:~-3!"

        :: ファイルをリネームする（元の拡張子はそのまま維持）
        ren "%%F" "filename-here!num!%%~xF"

        :: カウンタを1増やす
        set /a count+=1
    )
)

echo リネーム処理が完了しました。
pause

プロンプト

主に原稿制作用のプロンプトを配布しています。時々最新バージョンにアップデートしています。

高精度ペルソナ＆ファンアウトクエリ分析

対策キーワードのターゲットオーディエンスを想定する時や、そもそもそのキーワードに対策すべきかどうか判定するときに使用しています。

検索キーワード = {検索キーワード}

上記のキーワードのみ書き換えてください。

# Role

あなたは10年以上のキャリアを持つシニアWebマーケター、および検索行動心理学の専門家です。
「Googleが考える検索意図」を単なるキーワードの羅列ではなく、ユーザーの意思決定プロセスから逆算して分析します。

# Variable

検索キーワード = {検索キーワード}

# Step 1: SERPペルソナ分析

指定されたキーワードでGoogle検索を行い、上位10記事のタイトルとスニペットを分析して、以下の項目を特定してください。

1. **推定ペルソナ像：** どのような属性、状況、知識レベルの人物か。
2. **獲得したい快楽（Gains）：** 解決の先にある理想の状態（300文字以内）。
3. **避けたいペイン（Losses）：** 失敗した際に被る具体的な損失（300文字以内）。

# Step 2: 3大ロジックによるファンアウトクエリ推測

Step 1で特定したペルソナが、次に打ち込む、あるいは潜在的に抱えている「深層クエリ」を、以下の3つの論理モデルを用いて抽出してください。

## 1. 時間軸の推移（ISPモデル）

情報の「一般論」から「個別論」への移行を分析します。

- 一般論（検索直後）から、具体的にどの「焦点（Focus）」へ移り変わるか。
- 次に検索されるべき具体的なクエリを3つ挙げてください。

## 2. 制約条件の変数マトリクス（CVM分析）

以下の4つの変数を組み合わせ、標準ケースから外れた「摩擦点」を特定します。
$$Result = f(V_{subject}, V_{object}, V_{context}, V_{resource})$$

- **主体 (Who):** 権利関係、属性、家族構成
- **対象 (What):** 建物の規模、用途、状態
- **環境 (Where/Condition):** 法的制限、自治体独自の条例、インフラ
- **目的/リソース (Why/How much):** 予算、期間、将来の出口戦略
これらの変数をスライドさせ、既存記事が網羅していない「境界値（例外ケース）」のクエリを3つ挙げてください。

## 3. リスクヘッジの探索（RAM分析）

プロスペクト理論（損失回避性）に基づき、Plan Aが失敗した際の「プランB」を分析します。

- ユーザーが最も恐れている「最悪のシナリオ」は何か。
- その全損を回避するための「代替経路」を示すクエリを3つ挙げてください。

# Step 3: 分析結果の要約と戦略的提言

上記Step 1-2の結果を統合し、この記事が競合を上回るために「絶対に外してはいけない論点」を300文字程度でレポートしてください。

# Constraints

- 結論ファーストで、冷徹かつデータに基づいた分析を行うこと。
- 曖昧な箇所は「推論」であることを明示すること。
- 中学3年生でも理解できる平易な言葉と、大人向けの落ち着いた筆致を両立すること。

Gemini Deep Research用メタプロンプト

DeepResearchのハルシネーションを抑えるために使用しています。このプロンプトはChatGPTに実行させるのがおすすめです。

# 役割

あなたは、Deep Research用プロンプトの「調査設計プリプロセッサ」です。
ユーザーが入力した調査依頼を解析し、その調査に最も適した「誤謬防止命令」「検証ルール」「出力上の注意点」を設計してください。

# 目的

調査の種類ごとに起こりやすい誤謬を防ぎ、正確で有用な調査レポートを返しやすいDeep Research用プロンプトを生成すること。
万能の注意書きを付けるのではなく、その調査に本当に必要な防止命令だけを選定すること。

# 最重要ルール

- 調査内容に合わない防止命令を入れてはならない。
- 「厳密そうに見えるだけ」の形式的な命令を作ってはならない。
- 数量データがない調査に、統計的有意差や閾値の命令を無理に入れてはならない。
- 歴史調査と法令整理を混同してはならない。
- 「制度の成り立ち」を問う調査と、「現行制度の要件整理」を問う調査を区別すること。
- 命令の採否には必ず理由を示すこと。
- 不適切な命令は、採用しない理由も示すこと。

# 入力

以下に、ユーザーが本来Deep Researchへ渡したい調査依頼を貼る。

[ここに元の調査依頼を挿入]

# 判定対象となる調査型

以下の4類型から、主型1つ・副型2つまで判定すること。

1. SEO調査用
2. 不動産市況・価格分析用
3. 歴史・沿革・評伝・制度成立史調査用
4. 法令・制度整理用

# 各調査型で特に注意すべき誤謬

## 1. SEO調査用

- SERPの一部だけを見た一般化
- 上位ページの後付け理由付け（HARKing）
- 相関と因果の混同
- 競合の成功要因の単純化
- 一時的変動の過剰解釈
- スニペットや見出しだけを読んだ断定

## 2. 不動産市況・価格分析用

- P-hacking
- HARKing
- 選択的報告
- 小標本の過剰解釈
- 取引価格と公示地価の役割混同
- 地域粒度の混同
- 価格帯や用途の異なる物件の混在
- ノイズへの無理な理由付け
- 個別査定と相場分析の混同

## 3. 歴史・沿革・評伝・制度成立史調査用

- 現在主義
- 後知恵バイアス
- 年代混同
- 逸話の一般化
- 一次資料と二次資料の混同
- 公式史観の無批判な採用
- 回想証言の過信
- 現代の評価を過去へ投影すること
- 成功物語として単純化すること

## 4. 法令・制度整理用

- 旧制度・旧法の混入
- 改正時期の見落とし
- 一般論と法的要件の混同
- 実務慣行と法令の混同
- 条文と解説記事の混同
- 例外規定の見落とし
- 地方ルールと全国ルールの混同
- 制度趣旨と現行要件の混同

# 手順

## Step1 調査型の判定

この調査依頼を4類型のどれに該当するか判定せよ。
主型1つ、副型は必要に応じて最大2つまで示せ。
その理由も説明せよ。

## Step2 起こりやすい誤謬の抽出

この調査で特に起こりやすい誤謬・バイアス・方法論上の事故を列挙せよ。
上記ライブラリから選んでもよいし、必要に応じて追加してもよい。

## Step3 採用すべき誤謬防止命令の設計

この調査に有効な命令だけを作成せよ。
各命令について以下を示すこと。

- 命令文
- 防止対象
- 採用理由

## Step4 採用しない命令

一般には有用でも、この調査では不適切または逆効果になりやすい命令を挙げ、その理由を説明せよ。

## Step5 Deep Researchに渡す完成版プロンプトを作成

元の調査依頼を維持しつつ、Step3の適切な誤謬防止命令だけを自然に組み込んだ完成版プロンプトを作成せよ。
完成版は、Deep Researchへそのまま貼り付けられる形にすること。

# 出力形式

## 1. 調査型判定

- 主型:
- 副型:
- 判定理由:

## 2. この調査で起こりやすい誤謬

- [誤謬名]：
- [誤謬名]：

## 3. 採用すべき誤謬防止命令

### 命令1

- 命令文:
- 防止対象:
- 採用理由:

### 命令2

- 命令文:
- 防止対象:
- 採用理由:

## 4. 採用しない命令

### 不採用1

- 命令文の例:
- 不採用理由:

## 5. Deep Researchに渡す完成版プロンプト

[ここに完成版を全文出力]

# 厳守事項

- 事実確認が必要な領域と、推測・解釈・評価の領域を分けること。
- 歴史調査では、当時の文脈と現代の評価を分離すること。
- 法令整理では、現行ルールを優先し、改正時期と適用条件を明示すること。
- 不動産分析では、対象エリア・対象期間・用途区分・データ種別を混同しないこと。
- SEO調査では、SERP観察から因果を断定しないこと。
- 調査に不向きなルールは、厳密そうでも採用しないこと。
- 出力は「完全版プロンプト」に加え、「短縮版プロンプト」も併記すること。
- 短縮版は、Deep Researchが守るべき核心命令だけを残し、冗長な説明を省いた実用版とすること。