🤖 5大AI診断ハブ

2ラウンド制・インタラクティブLP診断 + 競合調査フレームワーク

🚀 はじめての方へ — 3ステップで完了!

1
URLを入力して反映 ↓ 下のURL欄に診断したLPのURLを貼り付け、「全プロンプトに反映」を押す
2
プロンプト#2を1回発送(R1) R1プロンプト集↓ を開いて「#2 総合診断」をコピー→全AIに貼り付けて履行
3
回答を貼り付け→R2生成→最終判断 5AIの回答をペーストエリアに貼る→「R2生成」→各AIに投げ→Geminiに最終判断させる

🔧 自社制作チェック:あなたが作ったLPの品質を診断し、改善ポイントを見つけます。

💡 2ラウンド制でどういいの?(仕組みを知りたい方は→)

💡 AIクロスレビュー(2ラウンド制)の発見

5つのAIに同じ診断を依頼 → 全回答を再度全AIに見せると、各AIが自然に異なる役割で深掘りしてくれる。

AIR1の強みR2の自然発生的役割
🔍 Manusファクト・データ収集📚 外部調査官 — 外部データで補強
💬 ChatGPTバランスの取れた分析🧭 実務コンサル — 優先順位を明確化
🔎 Gemini心理学的・技術的洞察👑 議長 — 良いとこ取りで最終判断
🧠 Claude批判的思考・数値分析🔬 分析官 — 盲点を数値で指摘
⚡ DeepSeek統合・まとめ📊 比較官 — 一覧表で可視化

Manus

R1:データ収集 R2:📚外部調査

外部ソースで裏付け

起動 →

ChatGPT

R1:バランス分析 R2:🧭実務コンサル

優先順位を明確化

起動 →

Gemini

R1:心理・技術 R2:👑議長

最終実装判断

起動 →

Claude

R1:批判的思考 R2:🔬分析官

盲点を数値で指摘

起動 →

DeepSeek

R1:統合・まとめ R2:📊比較官

一覧表で可視化

起動 →

Perplexity

競合:URL収集 最新検索特化

リアルタイム情報収集

起動 →

📋 診断フロー(全体の流れ)

STEP 2 📝 ラウンド1:プロンプト集(← まずここを開く!)

#1:業界データ収集(Manus専用・任意)

LP診断前のリサーチ
あなたは世界最高峰のビジネスリサーチャーです。以下の業界について、最新のデータを収集してください:

【業界】:建設業(採用市場)
【収集データ】:
1. 建設業の平均採用コスト(1人あたり)
2. Indeed等の求人サイトの平均クリック単価
3. 建設業の平均応募率・採用率
4. 競合他社のLP事例(URL付き)
5. 建設業採用市場のトレンド(2024-2026年)

データは必ず出典を明記してください。

#2:総合診断 ★ラウンド1の主力

全5つのAIに同時に投げる
あなたは世界最高峰のビジネスコンサルタントです。私が作ったLPを診断してください。

【LP URL】:https://web-tsukuru.jp/works/01_hotta/lp/main/

【診断項目】:
1. ファーストビューの訴求力(ターゲット・ベネフィットの明確さ)
2. 信頼構築(実績・数値・お客様の声)
3. CTAの最適化(配置・文言・心理的障壁)
4. モバイル対応
5. 成約率向上のための具体的改善案(優先度順に3つ)

診断結果は、具体的な改善案と期待される効果を含めて提示してください。

#3:SEO・技術診断(深掘りオプション)

技術面を深掘りしたい場合
あなたは世界最高峰のSEOスペシャリストです。以下のLPを技術的観点から診断してください。

【LP URL】:https://web-tsukuru.jp/works/01_hotta/lp/main/

【診断項目】:
1. SEO最適化(タイトル・メタディスクリプション・構造化データ)
2. ページ速度・Core Web Vitals
3. モバイルフレンドリー度
4. アクセシビリティ(WCAG基準)
5. 技術的改善案(具体的なコード例付き)

Googleの視点から、検索順位向上に直結する改善点を優先的に提示してください。

#4:UX・心理分析(深掘りオプション)

ユーザー心理を深掘りしたい場合
あなたは世界最高峰のUXデザイナーです。以下のLPをユーザー心理の観点から診断してください。

【LP URL】:https://web-tsukuru.jp/works/01_hotta/lp/main/

【診断項目】:
1. ユーザーの心理的な流れ(気づき→興味→検討→行動)
2. 心理的障壁の発見(不安・疑問・躊躇のポイント)
3. 信頼構築の要素(権威性・社会的証明・透明性)
4. 情動的訴求の適切さ
5. ユーザー体験向上のための具体的改善案

ユーザーの視点に立ち、「なぜこのLPで行動しないのか」を深掘りしてください。

📋 R1回答ペーストエリア

各AIの診断結果をここに貼り付けてください。全て入力後「R2プロンプト生成」で、AI別にカスタマイズされたR2プロンプトが自動生成されます。

🔍 Manus

💬 ChatGPT

🔎 Gemini

🧠 Claude

⚡ DeepSeek

⚡ AI別R2プロンプト(クロスレビュー用)

各AIの役割に合わせたカスタマイズ済みプロンプトです。タブで切り替えてコピーしてください。

👑 STEP 3:最終判断 → 実装(Gemini + Antigravity)

R2が完了したら、① Geminiに最終判断を出させ → ② Antigravityに実装を依頼します。

📋 各AIのR2回答を貼り付け↓

入力するとGemini用プロンプトに自動で組み込まれます。

🔍 Manus(R2)

💬 ChatGPT(R2)

🔎 Gemini(R2)

🧠 Claude(R2)

⚡ DeepSeek(R2)

👑 Gemini最終判断プロンプト

Geminiに投げる → 最終実装リストが出る
あなたは「議長」役です。5つのAIが2ラウンドにわたってLP診断を行いました。あなたの役割は、全ての意見を統合し、最終的な「実装判断リスト」を作成することです。

【対象URL】:https://web-tsukuru.jp/works/01_hotta/lp/main/

【あなたの判断基準】:
1. ✅ 採用(即実装すべき)— 複数のAIが指摘+効果が明確
2. 🔄 検討(要テスト)— 意見が割れている+効果は見込める
3. ❌ 却下(過剰・不要)— 1つのAIだけの指摘+効果が不明確

【出力フォーマット】:
## ✅ 即実装リスト(優先度順)
| # | 改善項目 | 期待効果 | 根拠(何AIが指摘) |
各改善項目について「何を」「どう変えるか」「なぜ効果があるか」を1行で。

## 🔄 検討リスト
| # | 改善項目 | 賛成AI | 反対/未言及AI | 判断保留の理由 |

## ❌ 却下リスト
| # | 提案内容 | 却下理由 |

## 📋 実装順序
上記「✅ 即実装」項目を、依存関係を考慮した最適な実装順序で並べ替えてください。

---
以下が5つのAIによるR2クロスレビュー回答です:

[ここにR2回答が自動挿入されます]

🚀 Antigravity実装指示プロンプト

Antigravity(VSCode IDE)に投げる → 即実装される
以下はGeminiが議長として出した「LP改善の最終判断リスト」です。
この判断に基づいて、対象LPのコードを改善してください。

【対象ファイル】:[対象HTMLファイルのパスをここに入力]

【実装ルール】:
1. ✅マークの「即実装リスト」の項目を上から順に実装
2. 各改善を実装したら、何を変えたか簡潔に報告
3. CSSの変更はインラインではなく、既存のスタイルシートに追加
4. 元のデザインの雰囲気は維持しつつ改善
5. モバイル対応も忘れずに

【Geminiの最終判断リスト】:
[ここにGeminiの最終判断を貼り付け]
💼 営業活用:クライアント提案用プロンプト

#6:クライアント提案用

提案資料作成
あなたは世界最高峰のビジネスコンサルタントです。以下のクライアントLPを診断し、提案資料を作成してください。

【クライアント情報】:
- 業種:[建設業]
- 従業員数:[20名]
- 現在の採用課題:[応募が来ない、採用コストが高い]

【LP URL】:https://web-tsukuru.jp/works/01_hotta/lp/main/

【診断・提案内容】:
1. 現状のLP課題(3つ)
2. 改善後の期待効果(数値で提示)
3. 具体的な改善案(ビフォー・アフターで説明)
4. 投資対効果(改善にかかるコストと期待される削減額)
5. 実施スケジュール(4週間プラン)

経営者が意思決定しやすいよう、財務的視点を重視して提案してください。