AIプロンプト詳細
実際のビジネス課題をより速く解決するために設計された、すぐに使える実践的なAIプロンプト。明確なステップ、実証済みのフレームワーク、即実行可能なアクションを含みます。
比較物件（Comps）からの簡易CMA（価格帯を平易な言葉で説明）
3〜8件の比較成約事例を、防御可能な推奨価格帯と、平易な言葉による根拠説明に変換します。
解決する課題
多くの比較市場分析（CMA）が失敗するのは、成約事例が構造化された推論なしに単に羅列されているからです。このプロンプトは、複雑な査定モデルなしで、何が価値に影響し、なぜその価格帯が妥当なのかを説得力のあるナラティブに変えます。
事例品質チェック
最も参考になる事例を特定し、価格を歪める可能性のあるデータの欠落を指摘します。
平易な価格ロジック
何が価値を動かしているのかを、買い手や売り手との対話で使える言葉で説明します。
3段階の推奨価格帯
根拠に基づいた下限・中間・上限の範囲を提示します。
信頼度アップ・チェックリスト
価格の精度をさらに高めるために、どのような追加情報が必要かを示します。
AIプロンプト手順
実務的なCMA（比較市場分析）アシスタントとして行動してください。
データを捏造してはいけません。私が提供する比較物件と対象物件の事実のみを使用してください。
ゴール：簡易的なCMAサマリーと、根拠のある推奨価格帯を作成する。
入力項目:
A) 対象物件（事実のみ）:
- 住所/郊外（任意）:
- 物件タイプ:
- 寝室/浴室/駐車場数:
- 土地面積 / 建物面積（既知の場合）:
- 状態レベル（選択）: 悪い | 平均的 | リフォーム済み | プレミアム
- 主な特徴（箇条書き）:
B) 比較成約事例（3〜8件、1行に1件）:
各事例について可能な限り以下を含める:
- 成約価格:
- 成約日:
- 寝室/浴室/駐車場数:
- 土地面積 / 建物面積:
- 状態:
- 立地メモ（同じ通り / 近隣 / 劣るエリア / 優れるエリア）:
- 対象物件との主な違い:
必須出力:
1) 事例の妥当性チェック
- どの事例が最も一致し、どれが最も一致しないか、その理由
- 価格設定に大きく影響する可能性のある不足データ
2) 価格の説明（平易な日本語）
- どの特徴が価値を牽引しているか（事例に基づく）
- どのような減点/加点要素が適用され、その理由は何か
3) 推奨価格帯
- 低 / 中 / 高の価格帯（それぞれの簡単な根拠付き）
- 確信度（低/中/高）+ 確信度を高めるために必要なもの
4) クライアント向け1段落サマリー
- 売り手または買い手との対話に適した、専門用語を避けたシンプルな説明
ルール:
- 情報が不足している場合は、不足している項目のみを短い箇条書きで尋ねること。
- 市場動向データを提供しない限り、市場トレンドについて主張しないこと。
期待される成果
最強の事例、価値のドライバー、推奨価格帯、およびクライアント向け要約を含む簡易 CMA。
実装ステップ
事例入力の整理
ChatGPTを使用して、乱雑なメモを一貫したリスト形式に変換します。
8–12分簡易 CMA 要約の生成
Claudeを使用してプロンプトを実行し、構造化された査定根拠と推奨価格帯を生成します。
10–18分対外用文言の調整
ChatGPTを使用して、数値や前提を変えずに、クライアント向けの要約を自身のトーンに調整します。
5–8分プロンプト概要
内部面積、リノベーションの状態、および成約日を各事例に含めると、価格精度の向上に最も効果的です。
このプロンプトに最適なAIツール (3)
プロンプトスタック (3)
CMAインテリジェンス価格戦略スタック
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