利用例

回答

ペルソナ [c1]: エンジニア、LLMアプリ開発者 年齢: 25～40歳 性別: 男性が多いが、女性開発者も増えている 未婚/既婚: 未婚が多いが、既婚者も 家族構成: 独身または子供が1～2人の家庭 職業: ソフトウェアエンジニア、プログラマ、システムアナリスト 収入: 中～上級の収入層 性格: 論理的、解析的、自立心が強い、好奇心旺盛 趣味: プログラミング、ガジェット収集、読書、オンラインゲーム [c2]: 利用者がしてもらいたい仕事（Jobs-to-be-Done） 機能的な仕事: 効率的なコードの作成、バグの迅速な特定と修正、パフォーマンスの最適化 感情的な仕事: 開発中のストレス軽減、達成感、自分のスキルや製品に対する自信の向上 社会的な仕事: 同僚や業界内での評価の向上、最新のテクノロジーに対する知識の共有と習得 [c3]: サービス利用状況 状況: 新しいプロジェクトの開始、新技術の導入、パフォーマンス問題や複雑なバグの解決 利用環境: オフィス、自宅のワークスペース、コワーキングスペース 利用時間: プロジェクトの締め切りに迫っている時、アイデアやソリューションを探している時 [c4]: ユーザーのライフサイクルとサービスの利用ストーリー ストーリー1:

開始: エンジニアが新しいLLMアプリ開発プロジェクトにアサインされる。 課題: 初めて扱うフレームワークや言語に直面し、学習曲線が急。 態度変容: オンラインコミュニティやドキュメンテーションを通じて学び、同僚と知識を共有。 サービス採用: 効率的な開発のためにLLMアプリを利用し、コーディングの自動化やバグ解析に活用。 ストーリー2:

開始: 経験豊富なエンジニアがパフォーマンス問題に直面。 課題: 既存のコードの最適化が必要だが、解決策がすぐには見つからない。 態度変容: 最新の開発トレンドとソリューションを研究し、新しいアプローチを模索。 サービス採用: LLMアプリを使用してコードレビューを行い、パフォーマンスを分析し、最適化するための洞察を得る。 まとめ [c5]: ペルソナ詳細とJTBDテンプレート ペルソナ: 25～40歳のソフトウェアエンジニア。論理的、自立心が強く、新しい技術に興味を持ち、効率的な開発を求める。 JTBDテンプレート1: "新しい技術を学ぶ時は、LLMアプリを使う。時間節約と効率的な学習が欲しいから、迅速なコード実装と問題解決ができる。" JTBDテンプレート2: "パフォーマンス問題に直面した時は、LLMアプリを使う。深い洞察と高速な解決策が欲しいから、コードの最適化と品質向上ができる。"