大学名を入力として、公開情報を収集・分析し、大学プロファイルシートをNotionに自動生成するスキル。 学生募集の4Pフレームワーク（Product/Price/Place/Promotion）を軸に、 営業提案に直結する顧客理解情報を構造化する。 「○○大学のプロファイルを作って」「○○大学を分析して」「○○大学の戦略と課題は？」 「大学カルテを作成」「○○大学について調べて」「○○大学の入試変更点は？」 「○○大学の新増設情報を調べて」といった発話でトリガーする。 大学名が含まれる質問や分析依頼、大学の経営・戦略に関する調査依頼が来たら積極的に使うこと。 複数大学の一括処理にも対応する。
大学の公開情報をWeb検索で収集し、学生募集の4Pフレームワークに基づいて構造化されたプロファイルシートをNotionに生成するスキル。営業担当が顧客理解・提案設計に即活用できる情報を提供する。
7d701013-db1b-4273-9f50-ae14f9eb5a67）が存在すること本スキルは「学生募集の4P」を分析の中心軸とする。
| P | 要素 | 分析対象 | 営業的意味 |
|---|---|---|---|
| Product | 学部・学科（新増設改組） | 新設学部、改組、統廃合、名称変更 | 新増設＝最大の告知ニーズ。認可時期→広告出稿タイミングに直結 |
| Price | 難易度・偏差値帯 | 偏差値推移、競合との相対位置 | 偏差値変動＝ポジショニング変化→ブランディング提案の根拠 |
| Place | 入試制度 | 入試方式・日程・科目の変更 | 入試変更＝受験生への告知必須→広告出稿の直接的トリガー |
| Promotion | 広報・渉外活動 | 広報体制、媒体利用、オープンキャンパス | 現状の広報施策把握→提案の差別化ポイント特定 |
核心的な考え方：4Pのいずれかに「変化」があるとき、大学は受験生への「告知ニーズ」を持つ。この変化の検出と告知ニーズの特定が、プロファイリングの最重要目的である。
大学名を受け取ったら、まずNotionの大学マスターDB（data_source_id: 7d701013-db1b-4273-9f50-ae14f9eb5a67）を検索し、既存レコードの有無を確認する。
大学名を受け取ったら、以下の7カテゴリで公開情報を検索する。 効率的に情報を集めるため、検索は5〜8回に抑え、1回の検索で複数カテゴリの情報を狙う。
検索クエリの設計：
| # | 検索クエリ例 | 狙う情報カテゴリ |
|---|---|---|
| 1 | {大学名} 学部 学生数 概要 設置区分 | 基本情報（設置区分、所在地、学部構成、学生数） |
| 2 | {大学名} 中期計画 ビジョン 重点施策 {current_year} | 戦略方向性（中期計画、ビジョン、重点施策） |
| 3 | {大学名} 入試要項 入試変更点 {current_year} | 【Place】入試制度の変更点 |
| 4 | {大学名} 新学部 新設 改組 設置届出 {current_year} | 【Product】新増設・改組情報 |
| 5 | {大学名} 入試 定員充足率 志願者数 倍率 | 入試動向（志願倍率、定員充足率、偏差値帯） |
| 6 | {大学名} 財務 事業報告書 決算 経営 | 財務状況（収支、経営課題、投資動向） |
| 7 | {大学名} ニュース 広報 オープンキャンパス {current_year} | 【Promotion】広報動向・最新ニュース |
補足検索（必要に応じて）：
| # | 検索クエリ例 | 狙う情報 |
|---|---|---|
| 8 | {大学名} 組織図 学長 理事 副学長 | 意思決定者・組織体制 |
| 9 | site:{大学ドメイン} 入試情報 または site:{大学ドメイン} 入学者選抜 | 大学HP内の入試広報ページ構造 |
| 10 | {大学名} 偏差値 河合塾 ベネッセ {current_year} | 【Price】偏差値帯の把握 |
検索結果が不十分な場合は、web_fetchで大学公式サイトや情報公開ページを直接取得する。 特に以下のページは積極的に取得を試みる：
収集した情報を以下の構造で整理する。情報が不十分な場合は「推定」「不明」と明記し、確信度（高/中/低）を付与する。
以下の観点で「Product」の変化を分析する。
現状の学部構成：
新増設・改組の動向：
営業示唆（自動推定）：
営業示唆：
以下の観点で「Place」の変化を分析する。
入試方式の構成：
入試変更点の検出（最重要）：
以下の変更はすべて告知ニーズに直結する。検出された場合は特に強調する。
| 変更の種類 | 告知ニーズの程度 | 具体例 |
|---|---|---|
| 入試方式の新設・廃止 | 極めて高い | 総合型選抜の新設、推薦入試の廃止 |
| 試験科目の変更 | 高い | 数学必須化、英語外部検定導入 |
| 入試日程の変更 | 高い | 試験日の前倒し・後ろ倒し、複数日程化 |
| 配点・方式の変更 | 中〜高 | 共通テスト配点比率変更、面接導入 |
| 定員配分の変更 | 中 | 推薦枠拡大、一般枠縮小 |
| 出願要件の変更 | 中 | 評定基準変更、資格要件追加 |
営業示唆（自動推定）：
営業示唆：
4Pの分析結果を統合し、以下を推定する。
戦略方向性（3〜5つ）：
主要課題（3〜5つ、優先度順）：
data_source_id 7d701013-db1b-4273-9f50-ae14f9eb5a67 に対して、
収集した情報からプロパティを設定してページを作成する。
プロパティのマッピング：
| プロパティ名 | 型 | 設定値 |
|---|---|---|
| 大学名 | Title | 正式名称 |
| 設置区分 | Select | "国立" / "公立" / "私立" |
| 所在地 | Select | "北海道" / "東北" / "関東" / "中部" / "近畿" / "中国・四国" / "九州・沖縄" |
| 学生数規模 | Select | "大規模(1万人以上)" / "中規模(3千-1万人)" / "小規模(3千人未満)" |
| 学部数 | Number | 数値 |
| 直近定員充足率 | Number | 小数（1.05 = 105%）。不明の場合はnull |
| 直近志願倍率 | Number | 数値。不明の場合はnull |
| 経営指標フラグ | Multi-select | 該当するものを配列で指定 |
| 主要課題（推定） | Rich text | 課題を簡潔にテキストで記載 |
| 戦略方向性（推定） | Rich text | 方向性を簡潔にテキストで記載 |
| データ鮮度 | Select | "最新" |
| 最終更新日 | Date | 今日の日付 |
| プロファイル生成済み | Checkbox | "YES" |
作成したNotionページの本文に、以下の構造でプロファイルシートを記載する。
# {大学名} プロファイルシート
> 生成日: {YYYY-MM-DD} ｜ データソース: Web公開情報
> ⚠️ 本プロファイルは公開情報に基づく推定を含みます
---
## 基本情報
- **正式名称**: {正式名称}
- **設置区分**: {国立/公立/私立}
- **所在地**: {都道府県}（{地域区分}）
- **学生数**: {約○○人}（{規模区分}）
- **学部数**: {N}学部
- **建学の精神**: {要約}
- **学長**: {氏名}（就任年: {年}）
- **入試広報管掌**: {組織名}（推定）
---
## 4P分析サマリー
> 💡 **告知ニーズ総合判定: {高/中/低}**
> 判定根拠: {Product/Place変更の有無を中心に1-2文で根拠を記載}
### Product（学部・学科 / 新増設改組）
**学部構成:**
{学部一覧を表形式で記載。可能なら定員も}
**新増設・改組の動向:**
{直近～今後の新増設・改組情報。ない場合は「現時点で公表されている新増設・改組情報なし」}
**営業示唆:**
{Product変化に基づく営業上の示唆を記載}
### Price（難易度・偏差値帯）
**主要学部の偏差値帯:**
{偏差値情報を表形式で記載}
**推移トレンド:** {上昇傾向/安定/下降傾向}（確信度: {高/中/低}）
**営業示唆:**
{Price変化に基づく示唆}
### Place（入試制度）
**入試方式の構成:**
{入試方式一覧を表形式で記載}
**⚠️ 入試変更点（{対象年度}）:**
{入試変更点を表形式で記載。変更がない場合は「主要な変更点なし」}
| 変更内容 | 対象学部 | 告知ニーズ | 備考 |
|---------|---------|-----------|------|
| {変更1} | {学部名} | {高/中/低} | {補足} |
**営業示唆:**
{Place変化に基づく営業上の示唆を記載}
### Promotion（広報・渉外活動）
- **広報体制**: {組織名・推定規模}
- **主要利用媒体（推定）**: {紙媒体/Web/SNS/イベント等}
- **オープンキャンパス**: {実施回数・規模の推定}
- **Web広報特徴**: {特記事項}
**営業示唆:**
{Promotion現状に基づく提案差別化のポイント}
---
## 定量指標
- **直近定員充足率**: {○○%}（確信度: {高/中/低}）
- **志願倍率**: {○.○倍}（確信度: {高/中/低}）
- **入試トレンド**: {志願者増減傾向、新入試方式など}
## 財務概況
{判明している財務情報を記載。不明の場合はその旨を記載}
---
## 戦略方向性（推定）
{推定される戦略を3-5つ、根拠と確信度つきで記載}
1. **{戦略1}**（確信度: {高/中/低}）
- 根拠: {公開情報からの根拠}
2. **{戦略2}**（確信度: {高/中/低}）
- 根拠: {根拠}
## 主要課題（推定）
{推定される課題を優先度順に3-5つ記載}
1. **{課題1}**（深刻度: {高/中/低}）
- 概要: {課題の説明}
- 根拠: {公開情報からの根拠}
---
## 最新動向
{直近1-2年の主要ニュース・動向を時系列で記載}
## 情報ギャップ
{収集できなかった情報、追加調査が必要な領域を記載}
プロファイルシート本文の末尾に、データリンク集の子ページを作成する。 この子ページには、プロファイル作成時に参照した全データソースのURLを、カテゴリ別に表形式で整理する。
作成手順：
notion-create-pages で parent に page_id を指定）子ページの内容テンプレート：
# {大学名} データリンク集
> 最終更新: {YYYY-MM-DD}
> このページはプロファイル作成時に参照したデータソースの一覧です。
## 必須データソース
### 入試要項（直近3年分）
| 年度 | 資料名 | URL | 取得状況 |
|------|--------|-----|---------|
| {current_year+1}年度 | {大学名} 入学者選抜要項 | {URL or "未取得"} | {✅ 取得済 / ⚠️ 未取得} |
| {current_year}年度 | {大学名} 入学者選抜要項 | {URL or "未取得"} | {✅ / ⚠️} |
| {current_year-1}年度 | {大学名} 入学者選抜要項 | {URL or "未取得"} | {✅ / ⚠️} |
### 事業報告書（直近3年分）
| 年度 | 資料名 | URL | 取得状況 |
|------|--------|-----|---------|
| {latest_year} | 事業報告書 | {URL or "未取得"} | {✅ / ⚠️} |
| {latest_year-1} | 事業報告書 | {URL or "未取得"} | {✅ / ⚠️} |
| {latest_year-2} | 事業報告書 | {URL or "未取得"} | {✅ / ⚠️} |
### 組織図
| 資料名 | URL | 取得状況 |
|--------|-----|---------|
| 組織図・役員一覧 | {URL or "未取得"} | {✅ / ⚠️} |
### 大学案内・Webパンフレット
| 資料名 | URL | 取得状況 |
|--------|-----|---------|
| 大学案内（デジタルパンフレット） | {URL or "未取得"} | {✅ / ⚠️} |
| 学部案内（主要学部） | {URL or "未取得"} | {✅ / ⚠️} |
### 入試広報ページ ディレクトリマップ
| ページ名 | URL | 内容概要 |
|---------|-----|---------|
| 入試情報トップ | {URL} | {概要} |
| 入試方式一覧 | {URL or "未取得"} | {概要} |
| オープンキャンパス | {URL or "未取得"} | {概要} |
| 出願情報 | {URL or "未取得"} | {概要} |
| {その他の主要ページ} | {URL} | {概要} |
## 補足データソース
### 基本情報・概要
| データ名 | URL | 備考 |
|---------|-----|------|
| 大学公式サイト | {URL} | トップページ |
| Wikipedia / 大学ポートレート | {URL} | 基本情報の補完 |
### 入試・偏差値データ
| データ名 | URL | 備考 |
|---------|-----|------|
| 河合塾 入試難易予想 | {URL or "未取得"} | 偏差値情報 |
| パスナビ（旺文社） | {URL or "未取得"} | 入試情報・偏差値 |
### 財務・経営情報
| データ名 | URL | 備考 |
|---------|-----|------|
| 事業報告書・財務情報 | {URL or "未取得"} | 大学公式 |
| 私学事業団 経営指標 | {URL or "未取得"} | 私立大学の場合 |
### 設置認可・届出情報
| データ名 | URL | 備考 |
|---------|-----|------|
| 文科省 設置認可申請一覧 | {URL or "未取得"} | 新増設情報 |
| 文科省 届出一覧 | {URL or "未取得"} | 届出による設置情報 |
### ニュース・プレスリリース
| データ名 | URL | 備考 |
|---------|-----|------|
| {ニュース記事1} | {URL} | {日付・概要} |
| {ニュース記事2} | {URL} | {日付・概要} |
重要ルール：
Notionページの作成が完了したら、以下を会話内で報告する。
冗長な説明は避け、要点を簡潔に伝える。
プロファイル作成時、以下の知識を踏まえて情報を解釈する。
例1: 基本的なプロファイル生成
ユーザー: 明治大学のプロファイルを作って
Claude: [既存レコード確認 → Web検索5-8回 → 4P分析 → Notion書き込み → データリンク集作成 → 結果報告]
例2: 営業提案フォーカスの分析
ユーザー: 早稲田大学の入試変更点と告知ニーズを分析して
Claude: [同上のフローで、Place分析（入試変更点）を特に詳細に記載。告知ニーズ判定を強調]
例3: 新増設フォーカス
ユーザー: 来年新学部を作る大学を調べて
Claude: [文科省の設置認可申請一覧・届出一覧を検索 → 該当大学をリストアップ → 個別プロファイル作成]
例4: 複数大学
ユーザー: 以下の大学のプロファイルを作って：明治大学、法政大学、中央大学
Claude: [3校を順次処理、各校完了時に簡潔に報告]
```3f:["$","$L48",null,{"content":"$49","frontMatter":{"name":"university-profiler","description":"大学名を入力として、公開情報を収集・分析し、大学プロファイルシートをNotionに自動生成するスキル。 学生募集の4Pフレームワーク（Product/Price/Place/Promotion）を軸に、 営業提案に直結する顧客理解情報を構造化する。 「○○大学のプロファイルを作って」「○○大学を分析して」「○○大学の戦略と課題は？」 「大学カルテを作成」「○○大学について調べて」「○○大学の入試変更点は？」 「○○大学の新増設情報を調べて」といった発話でトリガーする。 大学名が含まれる質問や分析依頼、大学の経営・戦略に関する調査依頼が来たら積極的に使うこと。 複数大学の一括処理にも対応する。\n"}}]