proto-persona は何をしますか？
現在の調査、市場シグナル、チームの知識からプロトペルソナを作成します。より深い検証の前に暫定的な顧客プロファイルが必要な場合に使用します。
概要
このスキルは、利用可能な情報を基に暫定的な顧客プロファイル（プロトペルソナ）を生成します。完全なユーザーリサーチを実施する時間やリソースがない場合に、仮説を具体化し、設計や開発における方向性を一致させるのに役立ちます。
使用方法
以下の情報を入力として提供してください（すべて任意、ただし品質を高めるためにはできるだけ多くの情報を提供してください）：
- 調査データ: 既存の市場調査、競合分析、ユーザーインタビューの結果など
- 市場シグナル: 業界レポート、トレンド、ソーシャルメディアでの言及など
- チーム知識: ドメインエキスパートの経験、過去のプロジェクトからの教訓、営業やサポートチームからのフィードバック
生成される出力
スキルは以下の要素を含むプロトペルソナを出力します：
- ペルソナ名と基本属性: 年齢、職業、技術習熟度など
- 行動パターン: 主要な行動、使用するツール、意思決定スタイル
- ニーズと目標: プロダクト／サービスで解決したい課題、達成したいこと
- ペインとフラストレーション: 現在のソリューションで不満を感じている点
- コンテキスト: 使用シナリオ、環境の制約
注意事項
- プロトペルソナはあくまで仮説であり、実際のユーザーリサーチで検証する必要があります
- チーム内の認知バイアス（思い込み）を減らすため、複数の視点から情報を収集することを推奨します
- 出力結果はチーム内で共有し、ディスカッションのたたき台として使用してください
例
// 入力
調査データ: サブスクリプションサービスの離脱率が30%増加。主な離脱理由は「使いづらい」と「価格に見合わない」
市場シグナル: 競合A社がAIチャットボットを導入し、顧客満足度15%向上
チーム知識: カスタマーサクセスチームによると、ユーザーはセットアップに平均2時間要している
// 出力（プロトペルソナ）
名前: 山田太郎（仮）
年齢: 35歳
職業: 中小企業のIT管理者
ニーズ: 導入から3日以内に主要機能を使い始められること
ペイン: 複雑すぎる初期設定、サポートがメールのみで応答が遅い
関連スキル
user-research-validator- プロトペルソナを実際のユーザー調査で検証するpersona-enricher- プロトペルソナに詳細なデモグラフィックや行動データを追加する