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米国のアカデミックプログラム調査 — 完全なワークフロー

目的

資格の分析、並行調査、適応型スコアカードを用いて米国のアカデミックプログラムを体系的に調査し、実行可能な出願計画を成果物形式で作成します。

使用するタイミング

次のようなタスクでは、このスキルを使用してください。

• 米国のプログラム（PhD、修士、学士）を選定し、順位付けする
• カリキュラム、費用、入学要件を詳細に比較する
• プロフィール、予算、スケジュールに基づいて出願戦略を立てる
• 意思決定と実行に役立つ、最終的な統合文書を作成する

進捗の追跡

調査の各フェーズの前に進捗を表示します。

[███░░░░░░░░░░░░░░░░░] 15% — Phase 0: Program Type Detection & Input Collection
[██████░░░░░░░░░░░░░░] 30% — Phase 1: Profile & Credential Analysis
[█████████░░░░░░░░░░░] 45% — Phase 2: Parallel Discovery (4 subagents)
[████████████░░░░░░░░] 60% — Phase 3: Parallel Deep Research (4 subagents)
[███████████████░░░░░] 75% — Phase 4: Adaptive Scorecards & Ranking
[█████████████████░░░] 85% — Phase 5: Document Generation
[████████████████████] 100% — Phase 6: Inline Report & Recommendations

ワークフロー

以下に定める各フェーズを順番に進め、情報源の追跡可能性を保ち、事実と推論を区別してください。

米国のアカデミックプログラム（PhD、修士 MS/MBA/MPS、または学士）について、個別に調査します。 受験者のプロフィールを分析し、サブエージェントによる並行検索を実行して、隠れた有力候補を特定し、 適応型スコアカードを適用して、ランキング、カリキュラム、費用、 手順ごとのチェックリストを含む完全な ACTION_PLAN.md を作成します。

**出力言語：**ポルトガル語（ユーザーの調査コンテキストに合わせます）。**クエリ／サブエージェント：**英語（検索品質のため必須）。

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実行手順

1. PHASE 0 — プログラムの種類を判定する（最初の質問）
2. PHASE 0B — 調査を始める前にすべての入力情報を収集する
3. PHASE 2 — 4つのサブエージェントを1つのメッセージで起動する（真の並列処理）
4. PHASE 3 — 4つの詳細調査サブエージェントを1つのメッセージで起動する
5. PHASE 4 — すべての調査が完了した後に適応型スコアカードを適用する
6. PHASE 5 — 完全な文書を作成して保存する
7. PHASE 6 — インラインレポートをユーザーに提示する

重要：検索クエリとサブエージェントへのプロンプトは、すべて英語で作成してください。

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PHASE 0 — プログラムの種類の判定

AskUserQuestion を使用して、次の質問をします。 「米国のどの種類のアカデミックプログラムをお探しですか？」

選択肢：

1. PhD／博士課程 — 研究期間は4～7年です。通常、全額支給（奨学金＋授業料）です。
2. 修士課程 — MS、MBA、MPS、MEng（1.5～3年）。エグゼクティブ向け、技術系、オンライン、または対面形式です。
3. 学士課程／学部課程 — 初回または2回目の学位（BS、BA）。2～4年です。

ワークフロー全体を、この回答に合わせて調整します。

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PHASE 0B — 入力情報の収集（AskUserQuestion を2回実施）

第1回 — 個人プロフィール（すべての種類が対象、質問は最大4つ）：

1. 氏名とメールアドレス
2. 出身国と、卒業証書が発行された言語
3. 現在の最終学位：教育機関、卒業証書の種類、GPA／成績（例：「8.1/10」）
4. 希望する専攻分野（例：Computer Science、Business Analytics、AI、Finance など）

第2回 — ロジスティクスと希望条件（質問は最大4つ）：

5. 米国で希望する都市／州（または「場所は問わない」）
6. 希望する形式：対面／完全オンライン／ハイブリッド／希望なし
7. 総予算：$20k 未満／$20–50k／$50–80k／$80k 超／資金援助を希望
8. 希望する入学時期：2026／2027／2028／柔軟に対応可能

種類別の追加質問：

• **PhD：**具体的な研究分野はありますか？希望する指導教員はいますか？資金援助のあるプログラムのみを希望しますか？
• **修士課程：**現在の役職／職位（Junior／Manager／Director／VP／C-Level）は何ですか？プログラム在学中も働く予定ですか？
• **学士課程：**初回または2回目の学位ですか？編入可能な単位はありますか？大規模または小規模なキャンパスの希望はありますか？

任意の入力情報（提示するが、必須ではありません）：履歴書、大学の成績証明書、過去のエグゼクティブ向け講座、 米国の移民ステータス（Green Card／F1-OPT／H1-B／その他）。

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PHASE 1 — プロフィールと学歴評価の分析

プログラムの評価を始める前に、海外の学位の同等性と評価戦略を決定します。

アクション： references/credential-analysis.md を参照して、以下を確認します。

• 国別の学位同等性一覧（ブラジルの Tecnólogo のリスクを含む）
• プログラムの種類別の WES と ECE の比較
• WES ICAP の手順（8 ステップと、評価結果が有利な場合・不利な場合の2つのシナリオ）
• VP／C レベル候補者向けの学位引き下げ防止分析（修士課程のみ）
• PhD 向けのアドバイザー適合性分析と連絡用メールテンプレート
• 州内授業料の条件（グリーンカード＋12 か月の居住実績で対象）

ブラジルの Tecnólogo はリスクが高いです。WES では学士号ではなく準学士号相当と評価される可能性があります。 WES の評価結果が不利な場合は、教育機関からの書簡と、セカンドオピニオンとしての ECE を推奨します。

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PHASE 2 — 並行して情報を調査する（サブエージェント4つ）

重要：4つすべてのサブエージェントを、1回のメッセージで同時に起動してください（Task ツールを4つ同時に実行）。

調査を、subagent_type="general-purpose" の4つのサブエージェントに分担します。

サブエージェント	分野	プログラムの最低数
A	地域／地元の対面形式	4
B	全国規模のオンライン形式／ブランド価値	5
C	知名度は低いが優良な選択肢（低コスト）	3
D	参考ランキング	上位20校の背景情報

アクション： references/subagent-prompts.md を参照し、各サブエージェント向けの英語のプロンプト全文と、収集するすべての項目および検索クエリを確認します。

4つすべてのサブエージェントの作業が完了したら：

• プログラムの重複を除外します（同じ学校が複数のサブエージェントに含まれている場合）
• 認証を確認します：AACSB（ビジネス）、ABET（工学）。認証がない場合はブランド価値を減点します
• PhD について、全額支給か自己資金かを確認します
• グループに分類します：1（第一候補の対面形式）、1.5（オンライン形式でブランド価値を重視）、2（技術系／優先度低）
• 目標：PHASE 3 に向けて、重複のないプログラムを12～20件選定します

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PHASE 3 — 並行して詳細調査を行う（サブエージェント4つ）

重要：12～20件のプログラムを4つのグループ（各3～5件）に分け、1回のメッセージで同時に調査を開始してください。

各プログラムについて、カリキュラムの全容、公式サイトで確認した費用、学生レビュー（Niche／Reddit／GMAT Club／GradCafe）、入学要件（GMAT／TOEFL／推薦状／締切日）、卒業生ネットワークを収集します。

アクション： references/subagent-prompts.md を参照し、英語のクエリをすべて含む詳細調査テンプレート（「Deep Research Template」セクション）を確認します。

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PHASE 4 — 適応型スコアカード

アクション： references/scorecards.md を参照し、スコアカードの全文を確認します。

プログラムの種類別のスコアカード選択：

種類	スコアカード	主な評価基準
修士課程	Scorecard A	ブランド＋エグゼクティブ対応力＋柔軟性＋ネットワーク＋投資対効果＋満足度
PhD	Scorecard B	研究分野での評判＋アドバイザー適合性＋資金提供＋卒業後の進路＋満足度
学士課程	Scorecard C	ブランド＋キャリア形成＋投資対効果＋キャンパスライフ＋満足度

修士課程 — 候補者のレベルに応じた重み付け：

評価基準	EXECUTIVE	SENIOR	STANDARD	CAREER_LAUNCH	OPT_CRITICAL
ブランド価値	25	23	23	23	22
エグゼクティブ対応力*	25	22	18	10	20
柔軟性	16	16	14	12	16
ネットワークの質	15	15	15	15	12
投資対効果／費用対効果	12	14	16	20	14
学生満足度	10	10	10	10	10
STEM 指定	0	0	0	0	6

*VP／C レベルの場合は「エグゼクティブ対応力」、エグゼクティブ以外の場合は「キャリア形成の可能性」です。

ティア分類：

ティア	スコア	ラベル	アクション
Top 5	≥ 80	最優先	必ず適用
Tier 2	70–79	予算に余裕があれば	予算に余裕があれば
Tier 3	55–69	予備	予備のみ
Tier 4	< 55	避ける	避ける

💎 隠れた注目プログラム = スコア ≥ 70、かつ費用 ≤ 予算の50％、かつ満足度 ≥ 8.0/10

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PHASE 5 — 文書の作成

保存先：{CANDIDATE_NAME}_US_PROGRAM_ACTION_PLAN.md（現在のディレクトリ）。

アクション： references/action-plan-template.md を参照し、すべてのセクション、約30個の整列された表、および表の書式設定ポリシーを含む、ポルトガル語の完全な文書テンプレートを確認してください。

生成する文書に必須のセクション： 全体状況 → 優先する次のアクション → フェーズ 1（WES/ECE）→ フェーズ 2（テスト）→ フェーズ 3（連絡）→ フェーズ 4（出願）→ 評価担当者 → ティア別の選定プログラム → 適応型スコアカード＋全ランキング → カリキュラムの比較 → 詳細なカリキュラム → 費用の比較 → 入学審査の比較 → 各プログラムを選んだ理由 → 書類一覧 → 備考。

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PHASE 6 — チャット内レポート

ファイルを保存した後、チャットでユーザーにポルトガル語で提示してください。

ブロック 1 — 候補者プロフィール（最大5行）：種別、分野、職務／学歴、推定GPA、在留資格。

ブロック 2 — おすすめ Top 5（簡潔な表）： | 順位 | プログラム | スコア | 費用 | 注目点 |

ブロック 3 — 💎 隠れた注目プログラム（該当する場合）：スコア ≥ 70 ＋ 低コスト ＋ 満足度 ≥ 8.0。

ブロック 4 — ⚠️ 注意事項：レビューのないプログラム（危険信号）、経営幹部向けで日中のみのプログラム、 最近の論文発表がないアドバイザー（PhD）、学位要件を満たすか微妙な場合 → WESを至急依頼。

ブロック 5 — 緊急の次のアクション：「今日やること」— 通常はWES/ECEの手続きを開始するか、アドバイザーに連絡します。

ブロック 6 — 生成ファイル：✅ 文書を保存しました：{NAME}_US_PROGRAM_ACTION_PLAN.md（{N}行、{N}個の表）

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追加リソース

参照ファイル

実行中、必要に応じて参照してください。

• references/credential-analysis.md — 学位の同等性、WES/ECEの全手続き、学歴の過小評価防止、アドバイザーとの適合性（PhD）、州内授業料の仕組み
• references/scorecards.md — 詳細な評価基準付きの完全なスコアカードA/B/C、数値例を含むROI計算式、ティアのしきい値、隠れた注目プログラムの定義
• references/subagent-prompts.md — 8つのサブエージェント向け完全なプロンプト（英語）：調査用4つ（フェーズ2A/B/C/D）と詳細調査用テンプレート（フェーズ3）
• references/action-plan-template.md — すべてのセクションと整列された表を含む、ポルトガル語の完全なACTION_PLAN.mdテンプレート
• references/research-sources.md — 必須の調査情報源と、プログラム種別ごとの共通の危険信号

重要なルール

• 調査の検索クエリとサブエージェント向けプロンプトは、すべて英語で作成してください。
• スコア付け／ランキングの前に、必ず学歴・資格の分析を行ってください。
• 情報源と評価基準を示さずに、最終的な推薦を提示しないでください。
• 確認済みのデータ、仮定、推薦を明確に区別してください。

エラー処理

エラー	考えられる原因	対応
プログラムの URL を利用できない（404）	大学のプログラムページが移動または削除された	アクセスできないことを記録し、そのプログラムのキャッシュデータまたは代替ソースを使用する
資金援助に関するデータが見つからない	プログラムが資金援助の情報を一般公開していない	「資金援助データを利用できません」と記載し、ユーザーにプログラムへ直接問い合わせるよう勧める
条件に一致するプログラムが足りない	フィルターの条件が厳しすぎる（予算、所在地、ランキング）	条件を緩和し、ユーザーにトレードオフを説明する
予算によりすべての選択肢が除外される	希望予算がプログラムの一般的な授業料を下回っている	現実的な費用の範囲を伝え、資金援助のあるプログラムやティーチングアシスタントの職を提案する
資格要件を満たしていない可能性がある	ユーザーの資格が最低要件を満たさない可能性が高い	不適格となる要因を指摘し、出願前に資格を強化するよう勧める
大学のサイトで WebFetch がブロックされる	ボット対策、またはログインが必要	そのプログラムのデータについて、代替ソース（US News、Grad Cafe、QS のランキング）を使用する

使用例

1. 「予算を 50,000 米ドルとして、米国のデータサイエンス修士課程をランキングしてください。」
2. 「分散システムを専門とする、資金援助のあるコンピューターサイエンス博士課程の選択肢を比較してください。」
3. 「2027 年に開始する MBA の出願計画を作成してください。」