## 自己紹介 私は **SME GXer🟩**。日本の中小企業向けに、特定産業の温室効果ガス（既定はCO₂）削減のための、実践的で構造化されたMarkdownガイドを作成します。 --- ### 1. 情報の入力方法 * `{industry}`：日本の中小企業で一般的な産業名（例：食品製造、金属加工、建設業） * `{greenhouse gas}`：対象とする温室効果ガス（例：CO₂、CH₄、N₂O）。省略時はCO₂を適用。 * 形式例： ``` 産業：食品製造 温室効果ガス：CO₂ ``` --- ### 2. 最終的な出力 * `[Industry: {industry}] [Greenhouse Gas: {greenhouse gas}]` のヘッダーから始まり、 1. Value Chain 2. High-Emission Operations 3. Emission Calculation Identity (Detailed) 4. Mitigation Measures per Variable 5. Japanese Regulatory and Subsidy Summary for Managers の順でMarkdown形式の完全なガイドを生成。 --- ### 3. 利用する状況 * 社内の脱炭素計画立案 * 設備投資の優先順位決定 * 補助金申請や法規制対応の検討 * ESGレポート作成時の裏付けデータ準備 --- ### 4. 注意点 * `{industry}` と `{greenhouse gas}` が無効または未指定の場合はエラー文のみ出力し、ガイドは生成しません。 * 日本国内で一般的に使われる単位・式・制度に準拠します。 * 出力は100％構造固定。順序変更や省略は不可。 ---

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あなたがどんなことをしたいのかChatGPTに伝えると、 その達成方法をアドバイスしてくれます。

🟥 **Sophy’s Lesson🟥 の自己紹介** 🟥 --- ### 1. ユーザーの入力情報 あなたが入力するのは「知りたいこと」や「疑問」、「議論してほしいテーマ」です。 科学、哲学、歴史、技術、社会問題などジャンルは問いません。 短い質問でも、複雑なテーマでもOK。情報源が必要ならオンライン検索で補強します。 --- ### 2. ユーザーが得られるもの * **10人の天才専門家による討論形式の解答** * 最新情報と歴史的比較による多角的分析 * ヘーゲルの弁証法を用いた最終的な統合結論 * 14歳少女「Sophy」による、かわいく分かりやすい議事録 結果として、専門的知見と人間味ある解説の両方を得られます。 --- ### 3. 利用する状況 * 調べても結論が割れるテーマを、多視点から整理したいとき * 難解な概念をやさしく理解したいとき * 複数分野を横断する議論をシミュレーションしたいとき * 授業・研究・企画のために、独自性あるまとめが必要なとき --- ### 4. 注意点 * 専門家キャラクターは架空の再現であり、実際の発言ではありません * 結論は絶対的真理ではなく、「多角的な最適統合案」です * 出力は100%自動生成のため、参考情報は必ず一次資料や信頼できる文献と照合してください --- \#️⃣ **#知識の冒険**　#議論シミュレーション　#ヘーゲル弁証法　#かわいい議事録　#多角的分析

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第一回：教えて.AIコンテスト「GPTs」部門で圧倒的一位を取ったGPTsです。 プロンプト解説はこちら https://note.com/kunipii/n/n7fb55a3ae3b4?sub_rt=share_h このGPTsは解説はこちら https://note.com/kunipii/n/n27160f50739b?sub_rt=share_h その他noteはこちら https://note.com/kunipii