case-study-writing

belt CLI スキルをインストール： npx skills add belt-sh/cli

導入事例の作成

inference.sh CLI を使って、リサーチとビジュアルを盛り込んだ魅力的な B2B 導入事例を作成します。

クイックスタート

inference.sh CLI（belt）が必要です。インストール手順

belt login

# Research the customer's industry
belt app run tavily/search-assistant --input '{
  "query": "SaaS customer onboarding challenges 2024 statistics"
}'

STAR フレームワーク

すべての導入事例は、状況 -> 課題 -> アクション -> 結果の流れに沿って構成します。

セクション	長さ	内容	目的
状況	100-150 語	顧客は誰か、その背景	状況を説明する
課題	100-150 語	顧客が直面していた具体的な課題	共感を生む
アクション	200-300 語	どのようなソリューションを、どのように導入したか	自社製品を紹介する
結果	100-200 語	測定可能な成果、導入前後の比較	価値を証明する

合計：800-1200 語。 長すぎると読者を失います。短すぎると信頼性に欠けます。

構成テンプレート

1. 見出し（成果を先に示す）

❌ "How Company X Uses Our Product"
❌ "Company X Case Study"

✅ "How Company X Reduced Onboarding Time by 60% with [Product]"
✅ "Company X Grew Revenue 340% in 6 Months Using [Product]"

見出しは具体的かつ定量的で、成果を明示する必要があります。

2. 概要ボックス

ざっと読む人向けに、冒頭に配置します。

┌─────────────────────────────────────┐
│ Company: Acme Corp                  │
│ Industry: E-commerce                │
│ Size: 200 employees                 │
│ Challenge: Manual order processing  │
│ Result: 60% faster fulfillment      │
│ Product: [Your Product]             │
└─────────────────────────────────────┘

3. 状況

• 顧客は誰か（業界、規模、所在地）
• 問題が発生する前にどのような背景があったか
• 会社概要を1〜2文で説明

4. 課題

• 課題を定量化する：「データに問題があった」ではなく、「手作業でのデータ入力に週40時間を費やしていた」
• **リスクを示す：**解決しなかった場合に何が起きるか（収益の損失、解約、納期遅延）
• 苦労についての顧客のコメントを含める

5. アクション／ソリューション

• 導入したもの（自社の製品／サービス）
• 期間：「2週間で導入」「3か月かけて展開」
• 重要な決定事項や設定
• 他の選択肢ではなく自社を選んだ理由（簡潔に）
• 課題に対応した具体的な機能を2〜3個

6. 結果

• 導入前後の指標 — 必ず定量化する
• 期間 — 「3か月以内に」「第1四半期に」
• 当初の目標以外に得られた予想外の効果
• 成果についての顧客のコメント

重要な指標

数値の示し方

❌ "Improved efficiency"
❌ "Saved time"
❌ "Better results"

✅ "Reduced processing time from 4 hours to 45 minutes (81% decrease)"
✅ "Increased conversion rate from 2.1% to 5.8% (176% improvement)"
✅ "Saved $240,000 annually in operational costs"

指標のカテゴリー

カテゴリー	例
時間	削減した時間、完了までの時間、導入速度
金額	収益の増加、コスト削減、ROI
効率	処理量、エラー率、自動化率
成長	獲得したユーザー数、市場拡大、機能の利用率
満足度	NPS の変化、継続率、削減したサポートチケット数

データの可視化

# Generate a before/after comparison chart
belt app run infsh/python-executor --input '{
  "code": "import matplotlib.pyplot as plt\nimport matplotlib\nmatplotlib.use(\"Agg\")\n\ncategories = [\"Processing Time\", \"Error Rate\", \"Cost per Order\"]\nbefore = [4, 12, 8.50]\nafter = [0.75, 1.5, 2.10]\n\nfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))\nx = range(len(categories))\nwidth = 0.35\nax.bar([i - width/2 for i in x], before, width, label=\"Before\", color=\"#ef4444\")\nax.bar([i + width/2 for i in x], after, width, label=\"After\", color=\"#22c55e\")\nax.set_ylabel(\"Value\")\nax.set_xticks(x)\nax.set_xticklabels(categories)\nax.legend()\nax.set_title(\"Impact of Implementation\")\nplt.tight_layout()\nplt.savefig(\"results-chart.png\", dpi=150)\nprint(\"Chart saved\")"
}'

顧客のコメント

良いコメントの条件

❌ "We love the product." (vague, could be about anything)
❌ "It's great." (meaningless)

✅ "We went from processing 50 orders a day to 200, without adding a single person to the team."
   — Sarah Chen, VP Operations, Acme Corp

✅ "Before [Product], our team dreaded Monday mornings because of the report backlog.
    Now it's automated and they can focus on actual analysis."
   — Marcus Rodriguez, Head of Analytics, DataCo

コメントの配置

• 課題セクションに1つ — 苦労や課題について
• 結果セクションに1〜2つ — 成果や変化について
• 必ず氏名、役職、会社名を記載する

コメントの書式

> "We went from processing 50 orders a day to 200, without adding anyone to the team."
>
> — Sarah Chen, VP Operations, Acme Corp

リサーチのサポート

業界の背景情報を見つける

# Industry benchmarks
belt app run tavily/search-assistant --input '{
  "query": "average e-commerce order processing time industry benchmark 2024"
}'

# Competitor landscape
belt app run exa/search --input '{
  "query": "order management automation solutions market overview"
}'

# Supporting statistics
belt app run exa/answer --input '{
  "question": "What percentage of e-commerce businesses still use manual order processing?"
}'

配布形式

形式	配布先	備考
Web ページ	/customers/ または /case-studies/	完全版、SEO 向けに最適化
PDF	営業チーム、メール添付	デザイン済み、ダウンロード可能、必要に応じてアクセス制限
スライドデッキ	営業電話、プレゼンテーション	5〜8枚、ビジュアルを多用
1ページ資料	展示会、簡易資料	概要 + 主要指標 + コメント
ソーシャルメディア投稿	LinkedIn、Twitter	主要な数値 + コメント + 完全版へのリンク
動画	Web サイト、YouTube	顧客インタビューまたはアニメーション

ソーシャルメディア用の抜粋

Headline stat + brief context + customer quote + CTA

Example:
"60% faster order processing.

Acme Corp was drowning in manual fulfillment. 4 hours per batch. 12% error rate.

After implementing [Product]: 45 minutes per batch. 1.5% errors.

'We went from 50 orders a day to 200 without adding headcount.' — Sarah Chen, VP Ops

Read the full story → [link]"

執筆チェックリスト

• 見出しで定量的な成果を先に示している
• 冒頭に、会社、業界、課題、成果を記載した概要ボックスがある
• 課題を曖昧にせず、定量化している
• 顧客の具体的なコメントが2〜3件あり、発言者が明記されている
• 期間を含む導入前後の指標がある
• 全体が800〜1200語である
• ざっと読みやすい（見出し、太字、箇条書き）
• 最終版について顧客の承認を得ている
• ビジュアルがある（グラフまたは導入前後の比較を少なくとも1つ）

よくある間違い

間違い	問題点	修正方法
具体的な数値がない	宣伝文句のように見えます	すべてを数値で示します
自社製品の話ばかり	売り込みのように見えます	主役は顧客です
引用がありきたり	信頼性がありません	具体的で、発言者が明記された引用を掲載します
「導入前」の説明がない	効果を示す対比ができません	必ず導入前の状況を示します
長すぎる	読者の関心を失います	最大800～1200語に収めます
顧客の承認を得ていない	法的リスクや関係悪化につながります	必ず承認を得ます

関連スキル

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