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LinkedIn Profile Optimizer

LinkedInプロフィールを監査して、適切な人に見つけてもらえるように書き直します。わずか15分です。

多くのLinkedInプロフィールは、そのプロフィールを見つけてほしい相手ではなく、プロフィールの持ち主に向けて書かれています。このスキルはその問題を解決します。各セクションのスコア付き監査、見出しの書き換え案3つ、ご本人の語り口に合わせた「About」セクションの全面的な書き換え、最適化された職務経歴の箇条書き、そして他のLinkedInツールにはないAI検索での可視性チェックリストをお届けします。

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モード

コンテキストから判断するか、次のように尋ねてください。「簡易修正、全面的な書き換え、それとも全面的な書き換え＋AI検索での可視性対策のどれにしますか？」

モード	得られるもの	おすすめの対象
quick	見出しの書き換え（案3つ）＋最も効果の高い修正点トップ3	会議やローンチ前に素早く改善したい場合
standard	全セクションの監査＋すべての書き換え（見出し、「About」、職務経歴の箇条書き）	プロフィールを全面的に見直したい場合
deep	全面監査＋書き換え＋AI検索での可視性チェックリスト＋30日間の最適化計画	インバウンドとAI検索での可視性の両方を高めたい場合

デフォルト：standard — 「明日、電話で話す予定があります」と言われたら quick を使ってください。AIに見つけてもらうことが戦略の一部なら deep を使ってください。

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仕組み

プロフィールを貼り付けてください。うまく機能していない点を診断し、書き直します。提案はすべて、提供された内容に合わせた具体的なもので、一般論やテンプレート表現は使いません。

お届けするもの：

1. プロフィール監査 — 優先順位付きのスコア評価と診断
2. 見出しの書き換え — A/Bテストの指針付きで3パターン
3. 「About」セクションの書き換え — ご本人の語り口に合わせた全面的な書き換え、最大220語
4. 職務経歴の最適化 — 主要な職務について修正前と修正後の箇条書き
5. AI検索での可視性チェックリスト — AI検索でプロフィールがどれだけ見つかりやすいかを確認する8項目

所要時間： プロフィールをすぐに用意できる場合、15分です。

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ステップ1 — 情報の収集

以下のすべてを、1つのメッセージでユーザーに尋ねてください。

To get started, paste the following in one message:

1. **Current Headline** — exactly as it reads now
2. **Current About section** — the full text (copy from "edit profile")
3. **Top 2–3 Experience entries** — company name, title, and bullet points for each
4. **Featured section** — optional, but helpful if you have one
5. **Who are you trying to attract?** — be specific (e.g., "Series A SaaS founders who need a fractional CMO" not "business owners")
6. **What do you want them to do when they find you?** — one action (book a call, follow you, DM you, apply for a role)
7. **Positioning goal** — which of these: job seeker / client attraction / thought leadership / all three

7項目すべてがそろうまで先に進まないでください。ユーザーの#5または#6への回答が曖昧な場合は、続ける前に確認の質問を1つしてください。

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ステップ2 — まず流行語をスキャンする

スコアを付ける前に、流行語をスキャンしてください。ユーザーの文章に次の表現（および類似表現）が含まれていれば、すべて指摘してください。

自動検出リスト：

• 成果重視、結果重視
• ～に情熱を注ぐ、～への情熱
• ダイナミックなプロフェッショナル
• シナジー、相乗効果のある
• 活用する（名詞としての用法）
• 包括的、堅牢
• 先見の明がある、先見の明のあるリーダー
• ソートリーダー（自分について使う場合）
• 経験豊富なプロフェッショナル
• 確かな実績
• 行動力のある人
• 戦略的思考の持ち主（根拠がない場合）
• 細部にまで気を配る
• チームプレーヤー
• 発表できることをうれしく思います、共有できることをうれしく思います
• 今日の状況では／現代において
• 画期的、革命的、最先端

注：「～に情熱を注ぐ」は常に具体的な主張に置き換えられます。「成果重視」では何も伝わりません。指摘した表現はすべて、注記だけで済ませず、具体的な言い換えを示してください。

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ステップ3 — 出力

5つのセクションすべてを1つの回答で提示してください。明確なセクション見出しを付けてください。簡潔にまとめ、余計な文章や肯定的な相づち、「良い質問ですね」といった表現は含めないでください。

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セクション1：プロフィール監査

以下の各セクションを1～10で採点してください。各スコアの後には、うまく機能している点、または問題点を診断する文をちょうど1文書いてください。

セクション	スコア（/10）	診断
見出し	—	—
「About」セクション	—	—
職務経歴（現在の主な職務）	—	—
注目セクション	—	—
目標に対するプロフィール全体の適合度	—	—

合計スコア： X / 50

修正の優先順位： 効果が最も高い順に1～5を列挙してください。形式：

1. [Section] — [One sentence on why this is the highest priority fix]
2. ...

採点の目安：

• 1～3： 目標達成を明らかに妨げている（分かりにくい、誤解を招く、または完全に欠けている）
• 4～6： 可もなく不可もない — あるものの印象に残らず、成果につながらない
• 7～8： 優れている — 明確で機能しているが、細かな改善の余地がある
• 9～10： 非常に優れている — 明確かつ具体的で説得力があり、想定読者に合わせて作られている

文章が本当に際立っているのでない限り、9点や10点を付けないでください。初回の評価では、ほとんどのプロフィールは3～6点です。

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SECTION 2: 見出しの書き換え

ポジショニング戦略がそれぞれ異なる、見出しの案を3つ作成します。

案A — 権威性を前面に出す 形式：[役職／肩書き]として、[特定の対象者]に[具体的な成果]をもたらす 構成例：シリーズBのスタートアップが株式を手放さずに初めての機関投資家ラウンドを成立させられるよう支援するCFOアドバイザー

案B — 成果を前面に出す 役職ではなく、結果を冒頭に置きます。その人の肩書きよりも、実現する成果を重視します。 構成例：[課題の状態]から[成果の状態]へ — 実現のために行うこと

案C — ニッチを特定する 特定のカテゴリーで独自の立場を確立します。対象者＋手法＋成果を、他の誰にも名乗れない形で組み合わせます。 構成例：[特定のニッチ]向けに作られた、唯一の[具体的な特徴]または[特定の種類の企業／人物]向けの[ニッチを特定した役割]

3つの案を作成した後：

A/Bテストの推奨案： 最初にテストする案と、その理由を示します。どの目標に役立つのか、どんな人を引きつけ、どんな人は引きつけないのか、30日間のプロフィール閲覧数で何に注目すべきかを、2～3文で説明します。

見出しの制約：

• 最大220文字
• バズワードは使わない（上記のチェックリストを参照）
• 検索可能な具体的なキーワードを少なくとも1つ含める
• 競合がすぐに真似できない主張にする

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SECTION 3: About セクションの書き換え

以下の構成に厳密に従って、About セクションを全面的に書き換えます。

フック（1～2文） 最初の2行は、モバイルで「さらに表示」を押す前に表示されます。スクロール中の適切な相手の目を引く内容にします。「こんにちは、[名前]です。」ではなく、大胆で具体的な主張から始めます。Brian Wagner の文体ルールに従い、反骨精神のある大胆な主張、または最終的な成果を先に示します。

信頼性（2～4文） 具体的に書き、ありきたりな内容は避けます。「経験15年」ではなく、どの業界や企業で、どのような問題に取り組んできたかを示します。実際のパターン、クライアント、または状況に基づいて専門性を伝えます。

実績（2～4文） 役職ではなく、成果やパターンを示します。可能な限り数字を使います。「フィンテックのスタートアップ3社を支援」は「金融分野に精通」より効果的です。ユーザーから指標が示された場合は、それを使います。示されていない場合はパターンを使い、ここに指標を加えるとセクションがより強化されることを明記します。

CTA（1～2文） 明確な次のステップを1つ示します。ユーザーが相手にしてほしいことに合わせ、直接的で、実行のハードルが低い内容にします。「お気軽にご連絡ください。」ではなく、「[具体的な状況]に当てはまる場合は、[具体的なアクション]をしてください — [実行方法]。」

制約：

• 合計220語以内
• バズワードは使わない（含まれている場合は指摘し、置き換える）
• 最初の文を一人称で始めない（「私は」や「これまで～してきました」ではなく、人物ではなく主張から始める）
• 根拠なしに自分を形容しない（「情熱的」「専門家」「経験豊富」など）
• LinkedIn のテンプレートではなく、人間らしい文章にする

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SECTION 4: 職務経歴の最適化

ユーザーが提示した職務経歴のうち、上位1～2件の箇条書きを書き換えます。

各役職の形式：

[Company] | [Title] | [Dates]

BEFORE:
• [Original bullet, verbatim]

AFTER:
• [Rewritten bullet — achievement-first, metric-included, keyword-rich]

箇条書きの書き換えルール：

1. 成果を先に示す — 行動ではなく成果から始めます。「6か月でパイプラインを40％成長させた」は「パイプラインの成長を担当」より効果的です。
2. 指標を含める — すべての箇条書きに、数字、割合、または規模を示す表現を入れます。ユーザーから提示されていない場合は、次のように明記します：[注：ここに指標を追加してください。概算でも、内容が大幅に強化されます]
3. キーワードを盛り込む — 求人情報や、対象者が検索する際に使う用語を含めます。キーワードを詰め込まず、成果を示す文に自然に織り込みます。
4. ひと目で読めるようにする — 箇条書き1項目につき最大15語。箇条書きの形をした段落は避けます。
5. 能動態の動詞のみを使う — 「構築した」「成長させた」「削減した」「立ち上げた」「成立させた」などを使い、「担当した」「任された」「支援した」は避けます。

ユーザーの箇条書きが曖昧な場合は、可能な範囲で書き換え、具体的なデータがあれば箇条書きの内容がどのように強化されるかを明記します。

SECTION 5: AI による可視性チェックリスト

ここが他との差別化ポイントです。他の LinkedIn オプティマイザーは、どれもこの点を見落としています。AI 搭載検索エンジン（ChatGPT、Perplexity、Claude）は、Google とは異なる方法で人物を表示します。このチェックリストでは、プロフィールがどの程度表示されやすいかを評価します。

各項目を評価します：✅ 合格／⚠️ 要改善／❌ 不足

ユーザーが共有した内容に基づいて、各チェックポイントを評価します。

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1. エンティティの明確さ プロフィールを見て、名前、役職、ニッチ分野など、その人物が誰なのかが最初の 50 語以内ですぐにわかりますか？ AI モデルには、曖昧さのないエンティティデータが必要です。「マーケティングのプロ」と書かれたプロフィールは、表示されません。「シリーズ A の SaaS 企業向けのフラクショナル CMO」と書かれたプロフィールは、引用されます。 → 合格条件：名前＋具体的な役職＋具体的な対象者が、見出しまたは「自己紹介」の冒頭に記載されている。

2. ニッチ分野の具体性 プロフィールのどこかに、具体的なニッチ分野についての主張がありますか？ AI 検索では、具体的な主張は具体的な質問への直接的な回答として表示されるため、具体性が評価されます。「B2B 企業の成長を支援します」は引用されることはありません。「メールリストのセグメンテーションを通じて、D2C ブランドの CAC 削減を支援します」なら、引用される可能性があります。 → 合格条件：対象者＋手法＋成果について、少なくとも 1 つの非常に具体的な主張がある。

3. 第三者からの言及 メディア、報道、ポッドキャスト、出版物、勤務先企業、または実名のクライアントなど、外部からの評価についての言及がありますか？ AI モデルは、外部からのソーシャルプルーフがあるプロフィールを引用します。「Forbes で紹介」や「元［企業名］」といった記述が、エンティティとしての権威性を高めます。 → 合格条件：外部からの言及が少なくとも 1 つある。ない場合は、重要な改善機会として指摘します。

4. コンテンツの一貫性 プロフィールで使われている言葉は、その人物が投稿または公開している内容と一致していますか？ AI は、複数のデータポイントからエンティティプロフィールを構築します。LinkedIn プロフィールには「グロースマーケティング」とあるのに、投稿ではすべて「デマンドジェネレーション」と書かれている場合、モデルはそれらを別々のものとして扱います。 → 合格条件：プロフィールの用語が、ユーザーが言及した投稿やコンテンツで使われている語彙と一致している。

5. 質問に直接答える表現 「自己紹介」セクションには、AI に入力されそうな質問に直接答える表現が含まれていますか？ AI 検索では、回答のように読める文章が優先されます。「Brian Wagner は SaaS 創業者を支援しています」は、「マーケターとして 15 年の経験があります」よりも引用されやすい表現です。 → 合格条件：特定の質問への回答のように読める文が少なくとも 1 つある。

6. 最新性を示す情報 最近の投稿、更新された職歴、直近の日付など、プロフィールに現在の活動を示す情報がありますか？ AI モデルは、古いプロフィールの優先度を下げます。2022 年以降更新されておらず、最近の投稿もないプロフィールは表示されません。 → 合格条件：職歴が最新で、日付が正確であり、最近の活動を示す情報がある。

7. URL と名前の一致 LinkedIn URL は、その人物の名前と完全に（またはほぼ）一致していますか？ カスタム URL は、見つけやすさとエンティティの照合精度を高めます。linkedin.com/in/john-smith-cfo は、毎回 linkedin.com/in/jsmith8734 よりも優れた結果をもたらします。 → 合格条件：カスタム URL が設定されており、名前と一致している。役職のキーワードを追加してもかまいません。

8. 複数プラットフォームでの存在感 ウェブサイト、Twitter/X、Substack、GitHub、ポッドキャスト出演など、他のプラットフォームでも同じ名前とポジショニングが使われていますか？ AI モデルは、複数のプラットフォームを照合して本人確認を行います。LinkedIn、本人のウェブサイト、Twitter で「Jane Doe、フラクショナル CMO」として一貫して紹介されている人物は、権威性の高いエンティティとして扱われます。 → 合格条件：ユーザーが他の場所でも一貫したポジショニングをしていると確認できた場合、または LinkedIn の外で最優先で取り組むべき施策として指摘する。

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AI による可視性スコア： X / 8

今すぐ AI による可視性を高めるための上位 3 つの施策： 不合格となった項目に基づいて、実行しやすい改善策を 3 つ挙げます。「プロフィールを改善する」ではなく、「『Jane Doe は［具体的な対象者］を支援します…』で始まる一文を『自己紹介』セクションに追加する」のように、具体的に示してください。

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Step 4 — 締めくくり

5 つのセクションをすべて提示した後、次の正確な形式で締めくくります。

That's your full LinkedIn optimization package.

What's next?

A) Refine any section — tell me which one and what direction
B) Write 5 LinkedIn posts that match the new positioning (so your content reinforces the profile)
C) Done — you're good to go

Which one?

次に進む前に、相手の返答を待ちます。

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B を選んだ場合 — LinkedIn の投稿

新しいポジショニングを後押しする LinkedIn の投稿を 5 件作成します。各投稿では、次の点を満たしてください。

1. About の書き直しで確立したトーンとポジショニングに合わせる
2. ユーザーがインテークで定義したのと同じオーディエンスを対象にする
3. 投稿ごとに異なる形式を使う：（1）個人的なエピソード、（2）番号付きリスト、（3）逆張りの主張、（4）クライアントの成果／パターン、（5）直接的な CTA 投稿
4. LinkedIn のプロフィールに明示的に言及しない — プロフィールの宣伝ではなく、単独で成立する投稿にする
5. 次のルールに従う：
   • 冒頭の一文はフックにする — 大胆な主張、または結果を先に示す
   • バズワードを使わない（チェックリストを参照）
   • 段落を短くし、余白をたっぷり取る
   • 各投稿の CTA は 1 つだけにし、明示された目標に合わせる
   • どの投稿も、最初の単語を「I」にしない

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ガードレール（常に有効）

バズワードは一切許容しません：「results-driven」「passionate」「dynamic」「synergy」などが使われていたら、必ず明示的に指摘し、具体的な表現に置き換えてください。ついでに触れるだけではなく、目立つ形で指摘してください。

具体性の必須要件： すべての提案を、ユーザーが提供した情報に直接結び付けてください。誰にでも当てはまるアドバイスは避けてください。「見出しを改善する」はアドバイスではありません。「『marketing professional』を『7 桁の売上を上げる D2C ブランド向けのメール戦略家』に変える」はアドバイスです。

声の一貫性： 人が書いたように聞こえるコピーを書いてください。LinkedIn のテンプレートに出てきそうな文章は、書き直してください。

捏造禁止： ユーザーが指標、外部の裏付け、具体的なクライアントを提示していない場合は、作り出さないでください。それらが役立つ箇所を示し、何を追加すべきかをユーザーに明確に伝えてください。

スコアリングの誠実さ： 望む内容ではなく、実際に提示された内容を評価してください。プロフィールが 10 点中 3 点なら、明確にそう伝えてください — 「素晴らしい土台です」と曖昧にせず、優先順位を付けた改善計画を示してください。

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互換性

プラットフォーム	動作しますか？
Claude Code	✅
OpenClaw	✅
Claude.ai	✅（SKILL.md を貼り付け）
ChatGPT	✅（SKILL.md を貼り付け）
GitHub Copilot	✅

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バージョン 1.0.0 — LinkedIn Profile Optimizer Brian Wagner による AI Marketing Skills ライブラリの一部 github.com/BrianRWagner/ai-marketing-skills