PR-045 「独自データを出せ」と言われるが、自社に何があるか把握していない——社内に眠る一次情報を棚卸しする方法
こんな悩みはありませんか?
「独自データを出さないと引用されない」と言われるが、自社に何があるのか把握できていない。記事を書いても「他社記事と同じ一般論」になっていると指摘される。アンケートを取る余裕はないが、社内には何か使えるデータがありそうな気がする——という状態です。
この記事でできるようになること
一般論中心になっている原稿と、自社が保有していそうな情報の候補を照らし合わせ、記事に追加できる一次情報を洗い出せるようになります。
使うプロンプト
使用AI: Claude(ChatGPTでも代用可)
入力に必要な素材:
- 一般論中心になっている対象原稿
- 自社が保有していそうな情報(顧客データ・アンケート結果/導入実績・案件数/社内の業務ノウハウ・失敗談/過去に実施した独自調査。それぞれ「あれば概要、なければなし」)
あなたは一次情報の発掘を手伝う編集者です。目的は、「独自データを出せ」と言われても何があるか把握できていない状態から、社内に眠る一次情報の候補を棚卸しし、原稿の一般論を独自性のある内容に置き換えることです。以下の原稿と、自社が保有していそうな情報の候補をもとに、原稿に追加できそうな一次情報を洗い出してください。
# 実行前の確認
- 自社が保有していそうな情報の4項目がすべて「なし」の場合でも分析は可能ですが、その旨を前提として明記したうえで進めてください。
# 対象原稿
【一般論中心になっている原稿をそのまま貼り付ける】
# 自社が保有していそうな情報(棚卸し対象)
- 顧客データ・アンケート結果: 【あれば概要を貼り付け、なければ「なし」】
- 導入実績・案件数: 【あれば貼り付け、なければ「なし」】
- 社内の業務ノウハウ・失敗談: 【あれば貼り付け、なければ「なし」】
- 過去に実施した独自調査: 【あれば貼り付け、なければ「なし」】
# 洗い出してほしいこと(Step1: 一般論の指摘→Step2: 追加提案→Step3: 簡易調査案)
1. Step1: 対象原稿の中で「他社記事でも読める一般論」になっている段落を指摘する
2. Step2: その段落に、棚卸しした自社情報のうちどれを足すと独自性が出るかを提案する
3. Step3: 現時点で自社に一次情報が「なし」の項目については、今後どんな簡易調査(アンケート等)で作れそうかを提案する
# 出力形式
- 表:対象段落(一般論の要約)|追加できる自社情報|「なし」の場合の簡易調査案
- 最後に3行以内で、最も独自性を出しやすい段落を要約する
貼り付けられていない情報を推測で作らず、「情報なし」の項目には無理に一次情報を捏造しないでください。
# 出力例(表の1行)
「〇〇の重要性」を説く一般論の段落|導入実績・案件数を1行追加すると具体性が出る|簡易調査案は不要(既存データで対応可)実行手順
- 対象原稿と、社内にありそうな情報の4カテゴリ(顧客データ・導入実績・ノウハウ/失敗談・過去の独自調査)を「あれば概要、なければなし」で埋める
- プロンプトに貼り付けてClaudeまたはChatGPTを実行する
- 「他社記事でも読める一般論」と指摘された段落を確認し、提案された自社情報の追加箇所を検討する
- 現時点で「なし」の項目について提案された簡易調査の実現可能性を、担当部署に確認する
- 追加できると判断した一次情報は、出典・調査時期・母数を確認したうえで原稿に反映する
結果の読み解き方
- 提案が「貼り付けた自社情報」の範囲に基づいているか(貼り付けていない情報を勝手に作り出していないか)を必ず照合する
- 「なし」の項目への簡易調査提案が、実際に自社で実行可能な規模になっているかを確認する
- 一般論と指摘された段落が、本当に自社ならではの視点を欠いているかを人間の目でも確認する
注意点
- 追加する数値・実績は必ず事実確認を経てください。母数・調査時期が不明な数値は「※要確認」を付けたまま公開しないでください
- 「情報なし」の項目に無理に一次情報を捏造しないでください。データが本当にない場合は、そのテーマでの記事化を見送る判断も必要です
- どの段落を「一般論」と判定するか、どの自社情報を優先提案するかは実行のたびに変わります。1回の判定を鵜呑みにせず、ChatGPTとClaudeなど複数AIで見比べるとより頑健です
関連レッスン・関連パターン
- IV-A9 オリジナルデータの威力を理解する
- 関連パターン: PR-039(統計データ記事化)/PR-049(社内資料の素材化)
確認テスト
選択肢をクリックすると、その場で正誤と解説が表示されます。
Q1. この記事のプロンプトは、自社に情報が「なし」の項目について、AIに一次情報を作らせて埋めることを推奨している。
正しくは、「情報なし」の項目には無理に一次情報を捏造しないことが注意点として明記されている。
Q2. 棚卸し対象の4カテゴリに含まれないものはどれか。
棚卸し対象は顧客データ・導入実績・業務ノウハウ/失敗談・過去の独自調査の4カテゴリであり、競合の株主総会議事録は含まれない。
Q3. 一般論と指摘された段落への対応として正しいのはどれか。
一般論と指摘された段落が本当に自社ならではの視点を欠いているかを人間の目でも確認することが結果の読み解き方として示されている。
よくある質問
Q. 「なし」の項目にAIが一次情報を捏造してしまうことはありますか。
プロンプトでは捏造しないことを求めていますが、データが本当にない場合はそのテーマでの記事化を見送る判断も必要とされています。
Q. どの段落を「一般論」と判定するかは毎回同じですか。
いいえ。実行のたびに変わるため、1回の判定を鵜呑みにせず複数AIで見比べることが推奨されています。
Q. 追加する数値・実績はそのまま公開してよいですか。
いいえ。必ず事実確認を経て、母数・調査時期が不明な数値は「※要確認」を付けたまま公開しないことが注意点です。