データから PRD 草案を起こす

コース構成

このコースで学ぶこと

1. 01

   PRD が遅い 2 つの原因

   PRD（Product Requirement Document）が書けない理由は『データ集めに 8 割使う』『書式の前で固まる』の 2 つ。Claude を使うとどちらも先に潰せる。

   • 売上 CSV / NPS / サポート票が別々のフォルダに散っている
   • PRD の章立てを毎回ゼロから考えてしまう
   • 経営層レビュー前の体裁修正に半日かかる
   インプットデータの集約
2. 02

   インプットデータの集約

   “どの一次データを束ねるか”を CLAUDE.md に書いておけば、毎回の作業が一定品質になる。

   markdown

   ## PRD Inputs
   - data/sales_monthly.csv（直近 12 ヶ月の SKU 別売上）
   - data/nps_2026q1.csv（NPS と自由記述）
   - data/support_tickets.csv（カテゴリ・本文・優先度）
   - docs/competitor_2025.md

   手を動かす

   0 / 3

   • data/ 配下にスナップショットを置く
   • CSV は UTF-8 / カンマ区切りに統一
   • 個人情報列は事前にマスキング
   PRD が遅い 2 つの原因PRD 骨子生成プロンプト
3. 03

   PRD 骨子生成プロンプト

   章立てを固定したテンプレに『今回のテーマ』だけ差し込む形にすると、品質が安定する。

   text

   今回のテーマ: {{theme}}
   上記 4 つのデータを読み込み、以下の章立てで PRD ドラフトを書いて：
   1. 課題（定量 + 定性）
   2. 既存代替手段と不満点
   3. 提案する価値
   4. 主要 KPI 3 つ
   5. リスクとフォールバック
   それぞれ 200 字以内、必ず一次データの行番号を引用。

   出力イメージClaude の返答（PRD ドラフト・要約）

   # PRD ドラフト：○○機能の追加
   
   ## 1. 課題
   直近 12 ヶ月で該当 SKU の売上が横ばい（sales_monthly.csv 4-15 行）。NPS 自由記述でも「○○が面倒」が 38 件（nps_2026q1.csv）。
   
   ## 2. 既存代替手段と不満点
   現状は手作業で代替。support_tickets.csv 22-40 行に同種の問い合わせ。
   
   …（提案価値 / KPI 3 つ / リスクと続く）

   インプットデータの集約経営層レビュー対策
4. 04

   経営層レビュー対策

   そのままだと“長すぎる”と言われる。1 枚サマリーと FAQ を一緒に生成しておくと差し戻しが半減する。

   • 1 枚サマリー: 課題 / 提案 / KPI / 投資額の 4 ブロック
   • 想定 FAQ: 5 問 5 答（“なぜ今？”“競合との差は？”等）
   • 意思決定ボード向けの 3 分プレゼン台本
   PRD 骨子生成プロンプトSkill 化と社内展開
5. 05

   Skill 化と社内展開

   PRD 生成 Skill を marketing-suite plugin に同梱して、企画チーム全員が同じ書式で書けるようにする。

   手を動かす

   0 / 3

   • Skill 名: prd-from-data / 説明: “一次データから PRD 草案を書くとき”
   • プロジェクトテンプレ（data/ 配下のサンプル CSV）を同梱
   • 社内 PRD レビュー会で“この Skill 経由か手書きか”を確認する運用

   Lv.6 — チーム

   理解度チェック

   1. Q1.PRD 草案 Skill を経営層レビューに耐えさせるためにセットで生成すべきは？

      APRD 本体だけBPRD 本体 + 1 枚サマリー + 想定 FAQ + 3 分プレゼン台本C経営層が読まない長文資料D競合の PRD

   2. Q2.PRD 生成に渡すデータの扱いとして正しいのは？

      A顧客の生データ（氏名・連絡先）を CSV ごと貼り付けるB問い合わせ・売上などは匿名化／集計済みデータで渡し、PII を AI に含めないCクレジットカード番号を AI に教えるD個別顧客の通話録音を全文添付する

   3. Q3.AI が出した PRD 草案を経営判断に持ち込む前に、人間が必ずやるべきは？

      Aそのまま意思決定するB数字の裏取り（出典・期間・サンプル数）、競合に関する事実誤認の確認、KPI と投資額の現実性をレビューするCAI に再度全文を書かせるDPRD を破棄する
   経営層レビュー対策