case-study-writing

概要

case-study-writing スキルとは？

case-study-writing スキルは、STARフレームワーク（Situation → Task → Action → Result）を使って、わかりやすく信頼性の高いB2Bケーススタディを作成するためのガイド付きワークフローです。inference.sh の skill として構築されており、エージェントがリサーチ・アウトライン作成・ドラフト執筆まで行い、実際のビジネス成果を強調したカスタマーストーリーを作れるようにします。

白紙から書き始める代わりに、このスキルはエージェントに対して次のようなステップを順を追って行わせます。

• Situation と顧客の背景・文脈を設定する
• Task（課題・ミッション）を具体的なビジネス言語で定義する
• Action（自社のソリューションと導入プロセス）を描写する
• Result をメトリクス、ビフォー／アフターの比較、ビジュアル案とともに定量化する

対象ユーザー

case-study-writing スキルは、次のようなコンテンツを作成したい場合に適しています。

• SaaS・サービス・B2Bプロダクト向けの カスタマーサクセスストーリー
• 実績を証明する セールスイネーブルメント用資料
• Webサイト・営業資料・キャンペーン向けの マーケティングケーススタディ
• エージェンシー・コンサルタント・フリーランサーの ポートフォリオ用実績紹介

特に次のようなチームにフィットします。

• マーケティング／コンテンツマーケティング
• カスタマーマーケティング／カスタマーサクセス
• セールス／セールスエンジニアリング
• エージェンシーやB2Bコンサルタント

解決できる課題

このスキルは、ケーススタディ制作でありがちな次のような課題を解消するために設計されています。

• ビジネスインパクトが不明瞭で「ふわっとした」ストーリーになってしまう
• 重要な成果が埋もれてしまう、構成の甘いドラフトしか書けない
• メトリクスが弱い／欠けていて、信頼性を損ねてしまう
• 顧客業界や背景に対するリサーチが不足している

リポジトリに記載されたSTAR構造と推奨文字数に従うことで、各セクションの焦点がぶれず、全体の長さも 800〜1200語 に収まり、読みやすさと情報量のバランスを取りやすくなります。

case-study-writing が適しているケース

次のような場合に、このスキルの利用を検討してください。

• 測定可能な成果を伴うプロダクトやサービスを提供している
• 複数のケーススタディを、トーンや構成を揃えつつ量産したい
• 一般的なマーケティング文言ではなく、リサーチ と データ に基づくストーリーにしたい
• セールスデッキ、ランディングページ、SNSキャンペーンなどで再利用できるケーススタディを作りたい

逆に、次のような場合はこのスキルには向きません。

• 短いテスティモニアルや一文コメントだけが必要な場合
• 純粋な技術ドキュメントやユーザーマニュアルを書きたい場合
• 顧客名やメトリクス、成果を参照する許可がなく、匿名化することもできない場合

使い方

前提条件

リポジトリのスキル定義では、このスキルは inference.sh CLI (infsh) での実行を前提に設計されていると記載されています。

事前に次を用意しておきましょう。

• スキルのインストールに npx を使うための Node.js
• Quick Start に沿ってリサーチステップを行う場合は、infsh CLI へのアクセス

ソースに掲載されているリサーチフローを利用したい場合は、公式手順に従って inference.sh CLI をインストールしてください。

• https://raw.githubusercontent.com/inference-sh/skills/refs/heads/main/cli-install.md

インストール手順

Agent Skills Finder のインストールコマンドで、エージェント環境にスキルを追加します。

npx skills add https://github.com/inferen-sh/skills --skill case-study-writing

このコマンドにより、inferen-sh/skills リポジトリから case-study-writing のスキル定義と関連ガイドファイル（guides/writing/case-study-writing 配下）が取得されます。

インストール後は、次のファイルを確認してください。

• 正式な説明とワークフローが記載された SKILL.md
• 詳細な構成やサンプルが載っている guides/writing/case-study-writing 配下のガイド

STAR を使ったコアワークフロー

インストールが完了したら、case study、customer story、success story、B2B case study、client testimonial といったトリガーとなる語句をプロンプトに含めることで、エージェントに case-study-writing スキルの使用を促せます。

典型的なワークフローは次のとおりです。

1. インプットを揃える
   エージェントに以下の情報を渡します。

   • 顧客名と業種（または匿名化した同等情報）
   • 利用したプロダクト／サービス
   • 主な課題や、わかっているメトリクス
   • 可能であれば、インタビューのメモや発言の抜粋

2. 顧客の文脈をリサーチする（任意、infsh 利用）
   SKILL ガイドでは、外部リサーチに inference.sh CLI を使う例が紹介されています。例えば：

   infsh login
   
   # Research the customer's industry
   infsh app run tavily/search-assistant --input '{
     "query": "SaaS customer onboarding challenges 2024 statistics"
   }'
   

   ここでのクエリは、製造業・フィンテック・ecommerce など、自分の顧客の業界に合わせて変更できます。これにより、Situation や Task セクションを強化するための最新統計やトレンドを収集できます。

3. STAR構造でドラフトを書く
   スキルでは、おおよそ次のような構成と分量を推奨しています。

   • Situation（100〜150語） – 顧客は誰か、どのような状況にあり、なぜ現状維持では不十分だったのか。
   • Task（100〜150語） – 具体的な課題や目標をビジネスの言葉で説明（例：チャーン率の低減、リードの質向上、オンボーディングの短縮）。
   • Action（200〜300語） – どのようなソリューションを導入し、どのように機能し、主要な導入ステップで自社プロダクト／サービスの価値をどう示したか。
   • Result（100〜200語） – ビフォー／アフター比較や期間、主要KPIなど、測定可能な成果。

   プロンプトではエージェントに対して、次の点を明示してください。

   • STARフレームワークの順序で書くこと
   • 合計 800〜1200語の範囲に収めること
   • 各セクションを明確に区切ること

4. メトリクス・ビジュアル・引用を追加する
   このスキルの説明では、次のような点が重視されています。

   • メトリクスの提示 – コンバージョン率、売上インパクト、削減できた時間、エラー削減などの指標を明確に示すようエージェントに指示します。あわせて、デザイナーが後から作成しやすいビジュアル案（例：ビフォー／アフターの棒グラフ、ファネルの離脱率チャート）を提案させることもできます。
   • 顧客の声（引用） – インタビューメモなどの生の発言があれば、Task・Action・Result 各セクションに対応する形で、1〜3個の印象的な引用を提案するよう依頼します。

5. 配布フォーマットを設計する
   本編のケーススタディが完成・承認されたら、同じスキルコンテキストを使って、次のような派生コンテンツへの展開をエージェントに依頼できます。

   • 1ページのセールスPDFアウトライン
   • セールスデッキ用のスライド見出し
   • 主要成果を強調した短いSNS投稿
   • Webサイトやブログ用のケーススタディ概要コピー

自社ワークフローへのカスタマイズ

リポジトリでは、このスキルをワークフローテンプレートとして扱い、固定スクリプトではなく柔軟にアレンジすることを推奨しています。例えば次のようなカスタマイズが可能です。

• 業界特性に合わせて、各セクションの分量を調整する（技術的な背景説明を厚くするなど）
• サンプルの tavily/search-assistant の代わりに、自社のリサーチツールやデータソースを組み込む
• STARのアウトラインを、自社のCMSや提案書テンプレートに組み込む

エージェントを設定する際には、「draft customer success story」「write SaaS onboarding case study」など、自社チームでよく使うトリガーフレーズを case-study-writing にマッピングしておくと、ワークフローを安定して起動できます。

FAQ

case-study-writing スキルは具体的に何をしてくれますか？

case-study-writing スキルは、STARフレームワークを使った構造化されたB2Bケーススタディのワークフローを、エージェントが一通り完了できるようガイドします。リサーチに基づく背景説明、明確な課題定義、自社ソリューションの具体的な説明、メトリクス・引用・ビジュアル案で裏付けられた成果の提示を重視しています。

case-study-writing のインストール方法は？

次のコマンドを実行します。

npx skills add https://github.com/inferen-sh/skills --skill case-study-writing

その後、インストールされたリポジトリ内の SKILL.md を開き、Quick Start や STARフレームワークの表を含む詳細な手順を確認してください。

inference.sh CLI（infsh）は必須ですか？

SKILL ガイドでは、tavily/search-assistant を使ったリサーチの例として inference.sh CLI (infsh) のコマンドが紹介されています。自動で業界リサーチを行いたい場合は利用を推奨しますが、必須ではありません。

• 自前のツールで同様のリサーチワークフローを実行してもかまいません
• もしくは事前に収集したリサーチ結果を、そのままエージェントに渡すこともできます

STAR構造と推奨文字数といった case-study-writing の骨格自体は、infsh なしでもそのまま利用可能です。

高品質なケーススタディを作るには、どんな情報を用意すべきですか？

case-study-writing スキルで良質なケーススタディを作るには、次の情報を事前に揃えておくと効果的です。

• 顧客の背景（業界・規模・所在地・プロダクトの利用状況）
• 主なビジネス課題や達成したい目標
• 自社プロダクト／サービスの導入方法や活用内容
• 定量的な結果（導入前後のKPI）
• インタビューメモや顧客のコメント

インプットが豊富で具体的であるほど、最終的なケーススタディも説得力と具体性が増します。

case-study-writing を B2B 以外のストーリーにも使えますか？

このスキルは、B2B のビジネス指標が明確なシナリオ向けに最適化されています。B2Cの事例や、社内のチェンジマネジメントストーリーなどに応用することも可能ですが、構造・トーン・KPI重視の設計はB2Bケーススタディを前提としています。

完成したケーススタディの長さはどのくらいですか？

リポジトリのSTARフレームワークガイダンスによると、推奨される長さは 800〜1200語 です。これにより、背景説明・ソリューション・結果を十分に説明しつつ、読者を疲れさせない分量を確保できます。

SNS投稿や広告にもこのスキルは向いていますか？

case-study-writing は、基本的に レポート形式のロングフォーム コンテンツ向けのワークフローです。まずフルサイズのケーススタディを作成し、それをもとに次のような用途へ再利用すると効果的です。

• SNS向けの短いスニペット
• セールスアウトリーチ用メール
• スライド資料や1枚もののサマリー

純粋な広告コピーや超短尺のSNS投稿をメインにしたい場合は、このスキルで作成したケーススタディを素材として活用しつつ、別途ショートフォーム向けのコピーライティングスキルを組み合わせることをおすすめします。

このスキルのファイルやルールをすべて確認するには？

インストール後、環境内のスキルディレクトリを開くと、次のファイルを確認できます。

• SKILL.md – 主な説明と利用ガイド
• guides/writing/case-study-writing 配下の追加ガイド

Agent Skills Finder の Files タブ、またはローカルエディタを使ってディレクトリ全体を参照し、リポジトリで提供されているネストした参照ファイルや補助資料も含めて確認してください。