質問４０シリーズサンプル
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質問40シリーズ ― 業種別サンプル（5業種）
ChatPressJapan の「質問40シリーズ」は、
ChatGPTの思考整理力 と Deep Research の一次情報調査力 を
最大限に引き出すために設計された“業種別 40問テンプレート集”です。
現在 10業種を販売中／100業種まで拡大予定。
すべて一次情報ベースで設計された、唯一無二の質問テンプレートです。
🌐 質問40シリーズとは？
ChatGPT 20問（整理・分析・構造化）と
Deep Research 20問（一次情報調査・エビデンス抽出）で構成される、
“調べる→分析する→判断する”を一気通貫で支援する質問体系です。
❓ 何に使うのか？
- 新規事業の調査
- 市場分析
- 競合分析
- 業界研究
- 研修・教育
- レポート作成
- コンサルティング
- 行政・DXの現状把握
- 文脈に合わせて方針を作りたい時
業種を入力するだけで、必要な質問設計がすぐ完成します。
🎯 どんな意義があるのか？
従来のChatGPTは
「説明は得意、調査は苦手」。
Deep Research は
「一次情報の収集と構造化」に特化。
この2つを組み合わせることで、
- ChatGPTの“思いつかない質問”が手に入る
- 一次情報だけで論理的に調査できる
- 業界の全体像が一度でつかめる
- 文章生成と分析が一気に完了する
という 第三世代AIリサーチ が実現します。
🔁 異業種でも使えるの？
はい、業種横断で応用できます。
- ロジックはすべて“再利用可能”
- どの業界でも「必要な視点」は共通
- Deep Research なら一次資料の取得先が変わるだけ
つまり質問40は、
“業界ごとの思考パターン”を学ぶ教材 でもあります。
🧩 サンプル（5業種）
Deep Research で最も効果がある
一次情報が豊富な業種5つ を選びました。
- 医療・ヘルスケア
- 製造業（工場・設備・サプライチェーン）
- 行政・DX（公共データが豊富）
- 観光（インバウンド統計が多い）
- 気候・環境エネルギー（一次資料が圧倒的に多い）
【業種① 医療・ヘルスケア】
🔵 ChatGPT 10問
- 日本の医療業界の現在の大きな課題は何ですか？
- 近年の医療トレンドを5つ挙げて説明してください。
- 医療DXとは何ですか？わかりやすく説明してください。
- 患者体験（PX）の改善案を整理してください。
- AI医療のメリットとリスクを比較してください。
- 医療スタッフの働き方改革はどこから着手すべき？
- 今後必要とされる医療人材とは？
- 医療費増大の背景と対策をまとめてください。
- 地域医療の需要変化を予測してください。
- 5年後の医療サービスの姿を簡潔に描写してください。
🔴 Deep Research 10問
- 厚労省の公開データから医療費推移を取得し分析して。
- 医療DXの政府資料から施策一覧を抽出して。
- OECDの医療統計と日本を比較して差分を示して。
- 二次医療圏別の病床数を一次資料から整理して。
- 高齢化率と医療需要の相関データを抽出して。
- 医療過疎地域の定義と最新統計を一次資料で示して。
- 医療機関の倒産データを一次情報でまとめて。
- 電子カルテ普及率の公的資料を取得して分析して。
- 医療AI規制に関する日本・海外の一次資料を比較して。
- 公的データから地域別の医師不足状況を可視化して。
【業種② 製造業】
🔵 ChatGPT 10問
- 日本製造業の競争力が下がった理由は？
- DX導入の成功事例を整理してください。
- 中小製造の課題ベスト5を説明。
- 生産性を上げる一般的手法をまとめて。
- サプライチェーンのリスク要因は？
- 5年後の工場の姿を描写してください。
- 設備投資を判断する際の観点は？
- 人材不足が製造に与える影響は？
- 製造業の最新トレンドを5つ挙げて。
- 海外展開のメリットとリスクを簡潔に。
🔴 Deep Research 10問
- 経産省データから製造業付加価値額の推移を抽出して。
- 工場自動化率の公的資料を取得し比較して。
- 国際競争力ランキングの一次資料を分析して。
- 地域別の製造業就業者数をデータで示して。
- 製造業の倒産件数と理由を一次資料から抽出して。
- サプライチェーン寸断リスクの統計を取得して。
- 中小企業白書から現場課題を一覧化して。
- 電力コストの推移データを抽出して製造業に与える影響を示して。
- 生産年齢人口との相関データを取得して分析して。
- 世界の主要製造国の統計を一次情報で比較して。
【業種③ 行政・DX】
🔵 ChatGPT 10問
- 日本の行政DXの遅れの要因は？
- マイナンバー制度のメリットを整理。
- 行政手続きのデジタル化で最初に取り組むべき点は？
- 行政の人材不足の背景を説明。
- 住民サービス改善のアイデアを5つ。
- 行政DX成功事例から共通点を抽出。
- 地方自治体の財政課題とは？
- 公務員の働き方改革を整理。
- 住民データ活用のメリットとリスク。
- 行政DXの未来像を描写。
🔴 Deep Research 10問
- デジタル庁の公開資料からDX施策を抽出して。
- 地方自治体デジタル評価指数の一次資料を取得して。
- 行政コストの推移を公的データから分析して。
- 手続きデジタル化率の統計を取得して比較して。
- 地方自治体ごとの財政状況の一次資料を整理して。
- 公務員数の推移を一次データから取得して。
- 地域DXの成功事例を“一次情報のみ”で抽出。
- 行政IT化補助金の公式資料から内容を整理。
- 海外の行政DXデータを一次資料から比較して。
- 住民満足度調査の一次統計を取得して分析して。
【業種④ 観光・インバウンド】
🔵 ChatGPT 10問
- 日本の観光が強い理由は？
- インバウンドの需要を高める方法を整理。
- 観光DXとは何か？
- 外国人が日本に期待する体験とは？
- 5年後の観光トレンド予測。
- 観光資源の評価基準を説明。
- 国内旅行市場の課題を整理。
- 観光マーケティングの成功要因。
- 地方観光の価値向上策。
- 観光業の人材不足解決策。
🔴 Deep Research 10問
- 観光庁の統計からインバウンド推移を抽出して。
- 国別の旅行消費額データを比較して。
- 観光地別の満足度調査（一次情報）を整理。
- 宿泊施設稼働率の公的データを取得。
- 交通インフラ利用データを抽出して分析。
- 訪日理由の統計を一次資料から取得。
- 地域別の観光客増減データを整理。
- 観光投資の金額推移を一次資料で示して。
- 海外の観光統計と日本を比較して。
- 主要観光DX事例を一次情報で抽出。
【業種⑤ 気候・環境エネルギー】
🔵 ChatGPT 10問
- 気候変動の原因を簡潔に説明してください。
- 再エネの種類と特徴を整理。
- 日本の脱炭素政策の概要を説明。
- 気候リスクが企業活動に与える影響とは？
- 5年後のエネルギートレンド予測。
- ESG投資が注目される理由は？
- 企業の環境戦略で重要なポイント。
- エネルギー価格変動の背景。
- 省エネ技術の最新トレンド。
- 地方でできる環境対策。
🔴 Deep Research 10問
- 気候庁・IPCCの一次資料から温室効果ガスの推移を抽出。
- 再エネ比率の国際比較データを取得。
- 日本のエネルギーミックス公式資料を整理。
- 災害リスクデータ（一次情報）を抽出して分析。
- CO2排出量の業種別データを取得。
- 再エネ投資額の国際統計を比較。
- 省エネ補助金の政府資料を一覧化。
- 気候関連財務情報（TCFD）の一次資料を分析。
- 海外との脱炭素進捗を公式データで比較。
- 日本のエネルギー価格推移を一次資料で抽出して評価。
🔍 Deep Research × ChatGPTの意義
両者の役割は明確に異なるが、組み合わせると最強になります。
| ChatGPT | Deep Research |
|---|---|
| 文章生成 | 一次資料の抽出 |
| 整理・要約 | データの裏付け |
| アイデア・構成 | エビデンス分析 |
| 速度が速い | 正確性が高い |
ChatGPTで「考え方の型」を作り、
Deep Researchで「一次情報の裏付け」を行う。
→ これが第三世代のAI調査法です。
📣 販促メッセージ（そのまま使えます）
ChatPressJapan Deep Research™ の
質問40シリーズは10業種販売中／100業種へ拡大準備中。
すべての業種について、
- ChatGPTのための20問
- Deep Researchのための20問
- 一次情報限定で設計
- 即調査・即実務に使える
という 日本唯一の質問テンプレート です。
まずはこのサンプル5業種で、
“第三世代AI調査”の威力を体験してください。