ChatGPTで自己分析

自己分析は自分に問を投げかけ、それに対して回答することを繰り返すことで、自分のやりたいことや自身の本質的に重要な価値を見つける作業。その質問は自己分析に関する書籍などにテンプレート質問集などを利用することが一般的だが、一般化されている故に、深いところまで掘ることができない。あるいは、回答をもとに本質的な価値がなんなのかを検討する部分は自身の推察で任されていた。

一般的な自己分析の質問を事前に回答しておいて、その結果をプロンプトとして条件付けする。

それをもとに質問することで自己分析結果を客観的に把握することができる。

軽くやってみた感想

自分の中で言語化できていない部分を違う側面で理解することができた

今までの情報をもとに今後何をやりそうか例示してもらうことができた

自己を客観的に見つめるという体験ができる

ただ、深い条件付には限界がありそう

色々聞いた上で、言語化するべき問いを改めて確認したが、一般的な質問に終わっている

https://gyazo.com/579a8aaaccc0db441649f8fc4b071d0a

以下のプロンプトを再帰的に実行すれば無限に深堀りができる

code:self_analysis_prompt

自己分析をするために以下の質問と回答をもらいました。

Q1: 〇〇

Answer: 〇〇

Q2: 〇〇

Answer: 〇〇

自己分析のために、この人自身が本当にやりたいことを見つけるためにより深堀る質問を１０個提示してください。

上記の質問と類似せず、よりこの人にとって具体的なものにしてください。

可能なら、言語化できないという回答に対しては何かしらのサポートができるようにすると自己分析をする上でかなりよい

悩みなどをContextにいれたら、その悩みに対して回答しやすいようなものになるのではないか？

ビジネスモデル

アプリケーション自体の収益化（プレミアム化・広告収入）

入力体験によって構築されたデータ販売

アルゴリズムアイデア

目的ドリブンで質問を作成する

まず、ユーザーに自己分析によって達成したい目的（就職など）を入力してもらう

その目的を達成するための質問リストを構築する

おそらく、本質的な質問とその回答というものによって分岐するベイジアンネットワークになる

そして、ChatGPTはあくまで質問のサンプラーであり、最後に解決できたかどうかをユーザーから情報を取得することによって独自のアルゴリズムを構築する

競合

ストレングスファインダー

既に言語化された２つの問のうちどちらが自分にとってあてはまるかの質問を200?ほど繰り返すことで、自分の強みを５つ教えてくれる。その後５つについて回答をもとにより詳細にまとめたレポートや書籍をもとに自分の才能は何かを認知できる。さらに、選ばれなかった強みのなかで、逆に弱みと思える項目も認知することで、これからの活動にとって、その部分を自分以外の何か（人やツール）に代替できるようにすることで逃れられるような意思決定をすることができる

16Personalities

絶対内定

自己分析（内省）の応用先

リクルート（新卒就活・転職・退職）

認知療法系（メンタル）

Todo

結局、この価値提供アルゴリズムの中で一番マストになる価値提供部分はどこになるのか？

ストレングスファインダーのユーザー体験（カスタマージャーニー）などを整理する

その上で、上記のアイデアが新たに提供しているユーザー体験は何か言語化