# 不動産会社の月次データ分析 AIプロンプト
# ── BIツールを入れる前に、手元のCSVをAIに読ませて月次の集計と気づきを出すためのプロンプトです。
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# 使い方：
#   1. 反響・来店・申込・成約などの記録をCSV（またはスプレッドシート）で用意します。
#   2. 個人が特定できる列（氏名・電話番号・メールアドレス・住所）を削除します。
#   3. 下のプロンプトの【 】を埋めて、CSVと一緒に ChatGPT または Claude に渡します。
#   4. 出てきた数字は、元データの件数と必ず突き合わせます。
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# 注意：
#   ・顧客・オーナーの個人情報は入力しないでください。
#   ・AIは記録にない数字を補ってしまうことがあります。集計結果は必ず人が検算してください。
#   ・原因の断定（「◯◯だから減った」）はAIにさせず、仮説として扱ってください。

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■ ステップ0：先に「定義」を決める（ここが最重要）
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同じ言葉でも、社内で数え方が違うと集計が合いません。先に決めてください。

□ 反響 ＝ 何を1件と数えるか（ポータル問い合わせ／電話／LINE／来店予約。重複はどう扱うか）
□ 来店・内見 ＝ 予約ベースか、実際に来た数か
□ 申込 ＝ 申込書の受領時点か、審査通過時点か
□ 成約 ＝ 契約日ベースか、引渡・入居日ベースか
□ 反響の計上月 ＝ 発生日か、初回対応日か
□ 媒体 ＝ 自社サイト／ポータル／紹介／飛び込み の分類ルール

【売買仲介の場合は段階が変わります】
□ 査定依頼・反響 ＝ 一括査定経由と自社サイト経由を分けるか。同一物件の重複依頼の扱い
□ 訪問査定 ＝ 机上査定のみで終わったものを含めるか
□ 媒介契約 ＝ 専属専任・専任・一般を分けて数えるか。契約日ベースか
□ 内見 ＝ 売主側・買主側のどちらの動きとして計上するか
□ 契約 ＝ 売買契約日ベースか、決済・引渡日ベースか
※ 賃貸と売買は1つの表に混ぜず、部門ごとに別の集計表として出してください

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■ プロンプト①：月次の集計と気づき出し
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あなたは不動産会社の数字を整理するアナリストです。
添付（または貼り付け）したデータをもとに、月次の集計表と、そこから読み取れることを出してください。

必ず守ること：
- データにない数字を推測で補わないでください。足りない場合は「【データ不足】」と書いてください。
- 原因は断定せず、「仮説」として複数挙げてください。
- 集計した場合は、件数と計算の過程（分子・分母）も併記してください。

■ 集計してほしいもの
1. 月別の件数（反響 → 来店・内見 → 申込 → 成約）と、各段階の通過率
2. 媒体別の件数と通過率
3. 担当者別の件数（※担当者は記号で表記。氏名は出さない）
4. 前月比と、前年同月比（データがある場合のみ）
5. 反響から初回対応までの平均日数、反響から成約までの平均日数

■ 出力の形式
A. 集計表（上の1〜5を表で）
B. 数字から読み取れること（3〜5点。断定せず「〜の可能性」で）
C. 検証したい仮説と、そのために次に必要なデータ（3点）
D. 数字が不自然な箇所（極端な外れ値、件数が合わない箇所）の指摘

【対象期間】
（例：2026年4月〜2026年9月）

【データの説明】
（列名とその意味を書いてください。例：受付日／媒体／種別／ステータス／担当コード）

【社内の定義】
（上のステップ0で決めた内容を貼り付けてください）

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■ プロンプト②：オーナー・経営会議向けに1枚にまとめる
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上の集計結果をもとに、社内会議で配る1枚の資料の下書きを作ってください。

- 冒頭に「今月の結論」を3行で
- 次に数字の表（前月比つき）
- 最後に「来月やること」を3つ。実行できる粒度で
- 読み手は数字に詳しくない人です。専門用語には短い補足を付けてください
- データにない予測・断定は書かないでください

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■ 最後に：人が確認すること
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□ 合計件数が元データと一致しているか（1件でもズレたら集計条件を疑う）
□ 通過率の分母が、意図した母数になっているか
□ 「【データ不足】」の箇所を埋められるか、次の月から記録を追加できるか
□ 仮説を断定として社内に共有していないか
□ 個人が特定できる情報が、入力にも出力にも残っていないか