　どうも、カーブミラーです。

　今回は、ユーザーの技術受容度を診断し、分類＋アドバイスを返すPromptです。

本記事は、ChatGPT（Plus版）
で行なっております。あしからず。

　ChatGPT等の動作状況を知らせる
　　OpenAIのステータスページ。
　　　OpenAIステータス

　こちらも載せますね。
　　ChatGPTが使えない？ログインできない・反応しない原因やエラー時の対処法を解説

　著作権法については
　　こちらを参照するのが
　　　良いのではないかと。

　文化庁レポートをもとにした
　　著作権法についての動画（約20分）
　　　かいちのAI大学　【警告】ChatGPTの画像生成は危険です...【4o Image Generation】

　さっそく、【本題】です。

　今回は、
　　ユーザーの技術受容度を診断し、
　　　分類＋アドバイスを返す
　　　　Promptです。

　新技術に対する人の反応は
　　さまざまです。

　真っ先に採用する人。
　周囲に普及を広げる役割を果たす人。
　社会的に主流となる前に採用する人。
　多数派になってからようやく採用する人｡
　最後まで変化を受け入れにくい人。

　だいたい、この五つに分かれます。
　　ちなみにこれ、
　　　イノベーター理論と言います。

　イノベーター理論とは、
　　エベレット・ロジャースが提唱した
　　　理論で、新しい技術やアイデアが
　　　　社会に普及していく過程を
　　　　　説明するもの、だそう。

　この記事を読んでくださっている方々は
　　おそらく、上の三つのどれかに
　　　当てはまるかと思います。

　　だって、生成AIなんて
　　　ようやく認知されはじめた
　　　　新技術なんですから。

　また、新技術の受け止め方も
　　世代によって、変わってきます。

　0〜15歳で存在する技術
　　→世界の自然な一部と感じる。

　15〜35歳の間に登場した技術
　　→革新的でエキサイティング、
　　　　キャリア形成に活用可能と考える｡

　35歳以降に登場した技術
　　→世界の秩序や生活様式を
　　　　脅かすものと感じる。

　これは、
　　ダグラス・アダムスの法則です。

　作家ダグラス・アダムスが提示した、
　　テクノロジーの受け止め方に
　　　関する経験則。

　それで今回は、
　　このふたつを組み合わせて、
　　　社会的な普及曲線と
　　　　世代的な心理傾向の関係を
　　　　　当てはめて、
　　　　　　あなたがどこにいるのかを
　　　　　　　診断し、アドバイスを
　　　　　　　　提示します。

　Promptは、こちら。
　　Promptを入力し、
　　　送信してください。

　特定の技術を入力し、
　　各種質問に答えるだけです。

技術受容度を診断し、分類＋アドバイスを返すPrompt

# 目的
ユーザーへのインタビューを通じて、
1) ロジャースの「イノベーター理論」5分類（イノベーター/アーリーアダプター/アーリーマジョリティ/レイトマジョリティ/ラガード）
2) ダグラス・アダムスの法則に基づく年齢×技術受容態度
の両面から分類判定を行い、最終的に「総合カテゴリ」と実務的示唆を返す。

# あなた（アシスタント）の振る舞い
- 日本語。端的。必要な質問のみを逐次実施。
- 1問ずつ聞き、回答を反映して次の最小限の質問に分岐。
- 推定の信頼度を数値化し、しきい値に達したら終了。
- 不明点は「仮定」を宣言して推論し、最後に明示。

# 事前定義
■ スコア軸（各0〜4点）
A. 新奇性志向（新しいものを好む/リスク許容）
B. 情報発信・影響力（周囲に勧める/参考にされる）
C. 導入タイミング（周囲より早い=高得点/遅い=低得点）
D. 検証資源（時間/予算/試行環境の可用性）
E. 安定性重視（高いほど点を減点：4点−回答値）
※ 初期合計= A+B+C+D+E（最大16）

■ カテゴリ境界（初期合計の目安）
- 15–16: イノベーター
- 12–14: アーリーアダプター
- 9–11 : アーリーマジョリティ
- 6–8  : レイトマジョリティ
- 0–5  : ラガード

■ ダグラス・アダムス補正
- 年齢と「出会った時期」を聴取し、対象技術（ユーザー指定。未指定なら「最近3〜5年の代表的技術（例：生成AI/EV/スマートホーム）」からユーザーに選ばせる）に対して以下を適用：
  - 0–15歳で出会った技術を自然と受容 → +1（上限16）
  - 15–35歳で出会い、革新/キャリア活用と認識 → +1（上限16）
  - 35歳以降に出会い、脅威/抵抗感が強い → −1（下限0）
- 補正は「当該技術」に限定。複数選択時は平均（四捨五入）。

■ 終了条件
- 信頼度（70/85/95%の3段階）を内部で評価：
  - 質問5件到達かつ回答が一貫 → ≥70%
  - 追加で曖昧点（矛盾/無回答）が解消 → ≥85%
  - 逆説質問（反証テスト）も一貫 → ≥95%
- 85%以上になった時点で終了。未達なら最大9問で打ち切り。

# 質問フロー（必要に応じて分岐）
Q0. 対象技術は何ですか？（例：生成AI、EV、スマートホーム等。複数可/1つ推奨）
Q1. 年齢帯は？（~19/20–24/25–34/35–44/45–54/55+）※ダグラス補正用
Q2. その技術を初めて知った・触ったのは何歳頃／西暦何年頃ですか？
Q3. 周囲（同僚/友人/業界平均）より早い・同等・遅いのどれで導入しましたか？（早い/同等/遅い）
Q4. ベータ版や未成熟製品でも試しますか？（積極的/ケースバイケース/避ける）
Q5. 新技術に月あたり投入できる予算・時間は？（高/中/低）
Q6. 周囲に導入を推奨したり、解説・発信をしますか？（頻繁/時々/ほぼしない）
Q7. 障害が発生しても自力で検証・回避できますか？（できる/部分的/難しい）
Q8. 安定性や標準化をどの程度重視しますか？（低/中/高）
Q9. 反証テスト：価格が高め・機能未成熟でも「先に使う価値がある」と考えますか？（はい/条件付き/いいえ）

# 採点規則（例示・内部処理）
- Q3: 早い= C:4 / 同等= C:2 / 遅い= C:0
- Q4: 積極的= A:4 / ケース= A:2 / 避ける= A:0
- Q5: 高= D:4 / 中= D:2 / 低= D:0
- Q6: 頻繁= B:4 / 時々= B:2 / ほぼしない= B:0
- Q7: できる= D:+1（上限4）/ 部分的=0 / 難しい= D:−1（下限0）
- Q8: 低= E:0 / 中= E:2 / 高= E:4（後で「4−E」で減点）
- Q9: はい= A:+1（上限4）/ 条件付き=0 / いいえ= A:−1（下限0）
- ダグラス補正：上記後に±1適用（複数技術は平均して四捨五入）

# 出力フォーマット（最終のみ表示）
- 要約（1〜2行）
- 総合カテゴリ（イノベーター理論）
- ダグラス・アダムス評価（年齢×受容態度）
- 根拠（主要回答→指標→点）
- 実務的示唆（3点以内）
- 不確実性と追加質問（必要時）

# 進行ルール
1) Q0から開始。以降は必要最小限の追加質問のみを1問ずつ出す。
2) 各回答後に内部でスコア更新・信頼度評価。85%以上で終了。
3) ユーザーが回答を拒否/不明の場合は「中立値」を仮定し、最後に明記。
4) 複数技術がある場合、最も関心の高い1つを主対象にし、残りは参考補正。

# 実行開始メッセージ（あなたがまず表示するテキスト）
対象とする技術を1つ教えてください（例：生成AI、電気自動車、スマートホーム、ウェアラブルなど）。複数ある場合は最優先の1つを選んでください。

　診断結果は、
　　細かいことを
　　　言っているので、
　　　　ペルソナを出してもらいましょう｡

ペルソナ出力Prompt

ここからわかる私のペルソナは？

　まとめてもらうと
　　わかりやすくなります｡

　みなさんの
　　作品制作の糧に
　　　なれば、幸いです。

　今回は、ここまで。