proto-persona

目的

利用可能なユーザー調査、市場データ、ステークホルダーの知見を統合し、ターゲットユーザーに関する作業仮説となる、初期段階の仮説ベースのペルソナプロフィールを作成します。製品開発の早い段階でチームの認識を揃え、初期の設計判断を導き、調査による検証が必要な理解の不足を特定するために活用してください。

これは検証済みのペルソナではなく、学びを得るにつれて進化する「プロト」（プロトタイプ）ペルソナです。まだすべての答えが得られていないことを認識しつつ、合議制による設計を防ぐ、構造化された仮置きとして考えてください。

入力

最適な入力： 作業プロフィールを作成したいターゲットユーザーまたはセグメント。 あると便利な入力： サポートで多く寄せられる話題、営業での逸話、分析データ、過去の調査など、入手できるあらゆる情報と、ペルソナを活用して導く判断。

呼び出し時に与えられた内容（スキル名の後のテキスト、貼り付けられたコンテキスト、または追記された ARGUMENTS: 行）は、すでに回答済みの情報として扱います。それを活用し、該当する内容については再質問しないでください。

何も用意できていなくても大丈夫です。 このスキルでは、ユーザー像やすでに把握している情報について質問し、それらを整理したうえで、検証が必要な仮定を明確にします。

呼び出し例： Proto-persona for solo bookkeepers adopting our receipt-scanning app — signal: 30 support tickets and 4 sales call notes.

主な概念

プロトペルソナとは？

プロトペルソナは、以下の情報をもとに作成する、簡易的で仮説主導のペルソナです。

• 既存の調査： ユーザーインタビュー、アンケート、分析データ（入手可能な場合）
• 市場データ： 業界レポート、競合分析、人口動態の傾向
• ステークホルダーの知見： 営業、サポート、チームの知見
• 根拠のある仮定： 検証が必要な最善の推測

プロトペルソナと検証済みペルソナの違い

プロトペルソナ	検証済みペルソナ
数時間から数日で作成	数週間から数か月かけて作成
仮定と限られた調査に基づく	広範なユーザー調査に基づく
早い段階でチームの認識を揃えるために使用	詳細な設計を導くために使用
急速に進化する	長期にわたって安定している
着手するには十分	高い信頼性がある

プロトペルソナを使う理由

• スピード： 数か月に及ぶ調査を待たずに、チームの認識をすばやく揃えられます
• 焦点： 「誰のために作るのか」を共有するための基準点になります
• 仮説の明確化： 仮定を明示し、後から検証できるようにします
• 汎用的な設計の防止： 「すべての人向けの設計」は、誰のためにもならない設計です

アンチパターン（これは何ではないか）

• 検証済みの調査ではありません： 事実として扱わないでください。あくまで仮説です
• ユーザー調査の代わりではありません： 調査を避けるためではなく、調査を導くために使ってください
• 人口統計データだけではありません： 年齢や居住地だけでは行動を説明できません
• 恒久的なものではありません： 学びを得るにつれて、プロトペルソナは進化させる必要があります

使う場面

• 製品開発の初期段階（広範なユーザー調査の前）
• 新機能やピボットの開始時
• ターゲットユーザーについてステークホルダー間の認識を揃えるとき
• 調査の不足を特定するとき（誰にインタビューする必要があるか？）

使わない場面

• 広範なユーザー調査を実施した後（代わりに検証済みペルソナを作成してください）
• ユーザーセグメントが明らかな成熟した製品の場合（すでに検証済みペルソナがあるはずです）
• 定量データの代わりとして（プロトペルソナは調査に役立ち、調査によって検証されます）

---

適用

全項目を記入するための構成については、template.md を使用してください。

ステップ 1：入手できるコンテキストを集める

プロトペルソナを作成する前に、以下を集めます。

• ユーザー調査： インタビューのメモ、アンケート結果、サポートチケット
• 分析データ： 利用状況データ、人口統計、行動パターン
• 市場データ： 業界レポート、競合製品のユーザーベース
• ステークホルダーの知見： ユーザーとやり取りする営業、サポート、カスタマーサクセス（CS）チームの知見
• 製品のコンテキスト： どのような課題を解決しようとしていますか？（skills/problem-statement/SKILL.md を参照してください）

コンテキストが不足している場合： 捏造せず、不足している情報を記録し、補うための調査を計画してください。

---

ステップ 2：ペルソナのアイデンティティを定義する

名前

ペルソナには、頭韻を踏んだ覚えやすい名前を付けてください（参照しやすくなります）。

### Name
- [Alliterative name, e.g., "Manager Mike," "Startup Sarah," "Enterprise Emma"]

品質チェック：

• 覚えやすい： チームのメンバーがすぐに思い出せますか？
• 一般的すぎない： 「ユーザー 1」や「ペルソナ A」は避けてください

---

経歴と属性

この人が現実世界でどのような人物なのかを説明してください。

### Bio & Demographics
- [Age range]
- [Geographic location]
- [Social status (married, single, family, etc.)]
- [Online presence (active on LinkedIn, avoids social media, etc.)]
- [Leisure activities]
- [Career status (job title, industry, seniority)]

品質チェック：

• 属性だけでなく行動も記載する： 「30～40歳で、サンフランシスコ在住」だけで終わらせず、「リモートで働き、Slack のコミュニティで活動し、3つの副業プロジェクトを掛け持ちしている」といった情報も加えてください
• 文脈に関連する内容にする： 製品の意思決定に影響する属性だけを含めてください

例：

• 「35～45歳で、ニューヨーク、サンフランシスコ、オースティンなどの都市部に居住」
• 「中規模のテクノロジー企業（従業員数50～500人）のディレクター職」
• 「LinkedIn と Twitter で活発に活動し、年に2～3回カンファレンスに参加」
• 「幼い子どもがいる既婚者で、仕事と生活のバランスを重視」
• 「週末はレクリエーションスポーツを楽しみ、通勤中はビジネスポッドキャストを聴く」

---

ステップ 3：本人の声を捉える

発言

本人の考え方や話し方がわかる、実際の発言または典型的な発言を使ってください。

### Quotes
- "[Quote 1 revealing what they say, feel, or think]"
- "[Quote 2 revealing frustrations or motivations]"
- "[Quote 3 revealing attitudes or beliefs]"

品質チェック：

• 本物らしさ： 入手できる場合は、インタビューやサポートチケットから実際の発言を使ってください
• 考え方が伝わる： 発言からは事実だけでなく、考え方が読み取れるようにしてください（「もっと良いツールが必要です」は弱く、「手作業に追われ、戦略に集中できません」は効果的です）

例：

• 「メールで済むような進捗会議に、週10時間も費やしています。」
• 「自動化をうたっているのに、設定には開発者が必要なツールにはもううんざりです。」
• 「チームはすぐに答えを求めてきますが、私はいつもデータを探し回っています。」

---

ステップ 4：本人の状況を記録する

悩み

このペルソナはどのような問題や不満を抱えていますか？（構成については skills/jobs-to-be-done/SKILL.md を参照してください。）

### Pains
- [Pain point 1 related to the problem space]
- [Pain point 2 related to the problem space]
- [Pain point 3 related to the problem space]

品質チェック：

• 具体的にする： 「ツールに不満がある」は曖昧です。「ツール間でデータを手作業でコピーするのに週3時間かかる」は具体的です
• 製品に関連付ける： 製品で解決できる悩みに焦点を当ててください

---

この人が達成しようとしていること

どのような行動や取り組み、成果を目指していますか？

### What is This Person Trying to Accomplish?
- [Behavior or outcome 1]
- [Behavior or outcome 2]
- [Behavior or outcome 3]

品質チェック：

• 観察可能にする： その行動を実際に目にできますか？（「昇進する」は内面的な目標ですが、「予定より2週間早くプロジェクトを完了する」は観察可能です）
• 成果を重視する： タスク（「ダッシュボードを使う」）ではなく、成果（「データに基づく意思決定をより速く行う」）を記載してください

---

目標

本人の希望、ニーズ、夢は何ですか？

### Goals
- [Goal 1: want, need, or dream]
- [Goal 2: want, need, or dream]
- [Goal 3: want, need, or dream]

品質チェック：

• 短期と長期の両方を含める： 戦術的な目標（「第2四半期までに機能をリリースする」）と、将来の目標（「3年以内に副社長になる」）を記載してください
• 個人と仕事の両方を含める： 「チームの生産性を上げる」と同じように、「家族と過ごす時間を増やす」も関連する目標です

---

ステップ 5：本人に影響を与える要因を把握する

意思決定権

この人には、ソリューションを購入する権限がありますか？

### Attitudes & Influences

- **Decision-Making Authority:** [Yes/No + context (e.g., "Has budget authority up to $10k, needs exec approval above that")]

品質チェック：

• 調達の実情を反映する： ユーザーではあっても購入者ではない場合、誰が購入を承認するのかを記載してください

---

意思決定に影響を与える人・情報

本人の意思決定には、誰や何が影響しますか？

- **Decision Influencers:** [Who influences this person? (e.g., "Boss, peers in industry Slack channels, analyst reports")]

品質チェック：

• 具体的にする： 「上司」だけでなく、同僚からの推薦、Gartner のレポート、Twitter のスレッドなど、影響要因の種類を挙げてください

---

信念と態度

本人の意思決定を形作る信念や態度は何ですか？

- **Beliefs & Attitudes:** [Beliefs/attitudes that impact decisions (e.g., "Skeptical of tools that require training," "Values data-driven decision making")]

品質チェック：

• 導入に関連付ける： 製品を使うかどうかに影響する信念に焦点を当ててください

---

ステップ 6：検証して改善する

• チームと共有する： このペルソナはしっくりきますか？チームはこの人物像に心当たりがありますか？
• 不足している点を特定する： 何がわかっていませんか？（不確かな箇所には「[ASSUMPTION—VALIDATE]」タグを追加してください）
• 調査を計画する： プロトペルソナを使って、次に誰にインタビューするかを決めてください
• 更新する： 学びに応じてプロトペルソナを更新するか、検証済みのペルソナへと発展させてください

---

例

プロトペルソナの詳しい例については、examples/sample.md を参照してください。

短い例：

### Name
- Manager Mike

### Quotes
- "I spend more time in status meetings than actually building product."

---

よくある落とし穴

落とし穴 1：行動を伴わない人口統計情報

症状：「28 歳、ニューヨーク在住、犬を飼っている」

**結果：**人口統計情報だけでは、なぜその人が製品を使うのか説明できません。

**対策：**行動に関する背景を加えます。「リモート勤務で、5 つの Slack コミュニティに積極的に参加し、非同期コミュニケーションツールを重視している。」

---

落とし穴 2：プロトペルソナを事実として扱う

症状：「マネージャーのマイクは複雑さが嫌いなので、機能 X は絶対に使わない」

**結果：**仮説を、検証済みの調査結果として扱っています。

対策：「[ASSUMPTION—VALIDATE]」タグを付け、仮説を検証するためのインタビューを計画します。

---

落とし穴 3：プロトペルソナを 10 人作成する

**症状：**考えられるすべてのユーザータイプを、最初からモデル化しようとする

**結果：**分析麻痺に陥ります。チームは主要ユーザーに集中できません。

**対策：**プロトペルソナを 1～2 人（主要ユーザー＋副次ユーザー）から始めます。検証と拡張に合わせて追加します。

---

落とし穴 4：引用を捏造する

症状：「使う人を喜ばせてくれる製品が大好きです！」のような、マーケティングコピーのような引用

**結果：**偽のペルソナは、偽りの共感につながります。

**対策：**インタビュー、サポートチケット、営業電話から得た実際の引用を使います。まだ引用がない場合は、「[PLACEHOLDER—NEEDS RESEARCH]」と記載します。

---

落とし穴 5：検証を一度もしない

**症状：**6 か月前に作成されたまま、更新されていないプロトペルソナ

**結果：**間違っているかもしれない仮説に基づいて設計することになります。

**対策：**重要な仮説を検証するためのリサーチスプリントを計画します。学びに応じてプロトペルソナを進化させます。確信度が高まったら、検証済みのペルソナへ移行します。

---

参考資料

関連スキル

• skills/problem-statement/SKILL.md — ペルソナは「私は〜です」のセクションに情報を与えます
• skills/jobs-to-be-done/SKILL.md — JTBD はペルソナの課題や目標に情報を与えます
• skills/positioning-statement/SKILL.md — ペルソナは「[対象] 向け」の部分です
• skills/user-story/SKILL.md — ストーリーでは「[ペルソナ] として」を使います

外部フレームワーク

• Alan Cooper, The Inmates Are Running the Asylum (1998) — ペルソナ概念の起源
• Jeff Gothelf, Lean UX (2013) — 仮説主導のリサーチツールとしてのプロトペルソナ
• Indi Young, Mental Models (2008) — 行動主導のペルソナ開発

Dean の取り組み

• プロトペルソナプロフィールのプロンプト（Productside Product Manager's Playbook に着想を得たもの）

出典

• https://github.com/deanpeters/product-manager-prompts リポジトリの prompts/proto-persona-profile.md を基にしています。

---

**スキルの種類：**コンポーネント 推奨ファイル名：proto-persona.md 推奨配置場所：/skills/components/ 依存関係：skills/jobs-to-be-done/SKILL.md、skills/problem-statement/SKILL.md を参照 使用元：skills/positioning-statement/SKILL.md、skills/user-story/SKILL.md、skills/problem-statement/SKILL.md