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受賞申請・助成金申請・コンテスト応募に向けた説得力のある文章を作成します。実績を選考基準に対応させ、根拠に基づいたナラティブで訴求力を高めます。Telstraアワードや商工会議所・業界団体の表彰、助成金、コンペティションなど、定められた審査基準に対して成果をアピールする申請書類の作成時にご活用ください。

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Write compelling award submissions, grant applications, and competition entries. Maps achievements to selection criteria using evidence-based narratives. Use whenever the user is applying for a business award (Telstra, chamber of commerce, industry awards), a grant, a competition, or any submission demonstrating merit against defined criteria.

SKILL.md 本文

Award Application Writer

すべての選定基準に定量化されたエビデンスで対応する受賞申請書および助成金申請書を作成します。目標は、採点表のすべてのポイントを獲得するドキュメントです。

プロセス

ステップ1: 概要の収集

ユーザーに以下を尋ねます:

  • 賞/助成金の名前と主催者
  • 選定基準(可能な限り完全リスト、原文のまま)
  • 文字数制限(基準ごと、および/または合計)
  • 判定基準またはウェイト(公開されている場合)
  • 応募カテゴリ(複数カテゴリが存在する場合)
  • 初回申請か再申請か
  • 含めたい特定の実績、指標、またはストーリー

ユーザーが賞のURLを持っている場合は、基準ページを取得します。多くの賞は判定ガイドまたは過去の優勝者プロファイルを公開しています。これらは評価者が何を重視するかを理解するための貴重な情報源です。

ステップ2: 実績を基準にマッピング

執筆前に作業テーブルを作成します:

基準主要な実績エビデンス/指標ストーリーまたは事例
イノベーションAI ワークフロー自動化レポート作成時間: 3日から4時間に短縮スタッフトレーニングプログラム、12名参加
成長売上増加前年比40%増、$X から $Y新サービスライン Q2 ローンチ
コミュニティ無報酬プログラム200時間、15の地域組織山火事復興サイト建設

すべての基準に最低1つのエントリが必要です。空白の行は申請書に欠落したセクションがあることを意味します。欠落したセクションは失点につながるか、自動的に却下される可能性があります。

ユーザーが基準のエビデンスを提供できない場合は、明示的にフラグを立てます。提出後に発見するより、今発見する方が良いです。

ステップ3: 申請書を作成

申請フォームに表示されるのと同じ順序で基準に対応します。判定者は順序が通り採点することが多いため、基準3への回答を基準1のセクションに埋もれさせないようにしてください。

各基準について、STAR構造を使用します:

  • Situation(状況): 簡潔なコンテキスト(1-2文)。出発点または課題は何でしたか?
  • Task(タスク): 何が起こる必要がありましたか? 目標は何でしたか?
  • Action(行動): あなた/ビジネスは具体的に何をしましたか? 具体的に述べてください。
  • Result(結果): 何が変わりましたか? 成果を定量化してください。

各基準への対応は自己完結型に保ちます。そのセクションだけを読む判定者は、他のセクションのコンテキストなしに実績を理解できるべきです。

ステップ4: 制限に対してレビュー

  • 各セクションおよび合計の文字数を確認
  • すべての基準に対応していることを検証
  • すべての主張にサポートするエビデンスがあることを確認
  • 各セクションの冒頭の行を読む。インパクトをリードしていますか?

執筆アプローチ

インパクトをリードし、時系列ではなく

各セクションの最初の文は、あなたの最も強力な主張であるべきです。

間違ったアプローチ:

2018年に設立されたAcme Digitalは、2人からなるコンサルタント企業として始まりました。その後数年間、私たちは着実に成長し、新しいチームメンバーとサービスを追加しました。2025年には大きな成長を達成しました。

正しいアプローチ:

Acme Digitalは12か月で売上を40%増加させました($850K から $1.19Mに)。その一方で、94%のクライアント保持率を維持しました。この成長は、2025年Q1にローンチしたAI搭載の自動化サービスへの意図的なシフトから生まれました。

時系列はボディにコンテキストとして表れることができますが、冒頭として決してそうであってはいけません。

すべてを定量化

判定者は応募者を比較します。数字は比較を容易にし、あなたの主張を信頼できるものにします。

曖昧定量化
「著しい成長」「売上は40%増加($850K から $1.19M)」
「多くのクライアント」「3州で127のアクティブクライアント」
「効率の向上」「レポート生成を3日から4時間に短縮」
「コミュニティへの関与」「15の地域組織に200時間の無報酬労働を寄付」
「受賞歴のあるチーム」「8名のチーム、Google Partner認定者2名とShopify Expert1名を含む」

正確な数字が利用できない場合は、修飾語を付けて防御可能な近似値を使用します: 「約」「以上」「過去12か月間で」

示す、述べない

形容詞を削除します。エビデンスに置き換えます。

述べる示す
「私たちは革新的で先見の明がある」「12名のスタッフをAIツールでトレーニングし、平均レポート時間を3日から4時間に短縮」
「私たちは例外的なカスタマーサービスを提供する」「Net Promoter Score 72、3年間のクライアント保持率94%」
「私たちはコミュニティに情熱を持っている」「2025年にHunter Valley山火事の被害を受けたビジネスに対して6つの無報酬ウェブサイトを構築」

文字数制限を絶対尊重

多くの賞は文字数制限を超えたエントリを自動的に失格とします。制限が500文字の場合、480-500で提出します。許容された文字数よりも大幅に少なく使用すると、テーブルの上にポイントが残ります。

文字が限られている場合:

  • セットアップ/コンテキスト文を最初に削除(判定者は業界を知っています)
  • 自然な場所でSTAR要素を組み合わせる
  • ヘッジング言語を削除(「私たちは信じています」「私たちは感じています」「言われることができます」)
  • 1つの強い例は3つの弱い例に勝ります

異なる賞が探すもの

ビジネス賞(Telstra、地域商工会議所、BEC)

  • 数字を伴う成長軌跡
  • 製品、サービス、運用における革新
  • リーダーシップとチーム開発
  • コミュニティへの貢献と社会的インパクト
  • レジリエンスと適応性(特に COVID 後、災害後)

業界/専門職賞

  • 技術的卓越性と方法論
  • 測定可能な結果を伴うクライアント成果
  • 思想的指導力(公開、講演、メンタリング)
  • 自社ビジネスを超えた業界への貢献

助成金

  • 明確な問題声明(何を修正する必要があり、なぜそれが重要なのか)
  • 実現可能性(実際にそれを実現できますか?)
  • 予算正当化(すべての項目がアクティビティに関連付けられている)
  • 測定可能な成果(それが機能したことをどのように知りますか?)
  • 助成金の明確な目標との整合性

アンチパターン

エビデンスなしの曖昧な主張。 「私たちはデジタルイノベーションの業界リーダーです」は証拠なしでは何も意味しません。すべての主張には数字、名前、または具体例が必要です。

誇張と最上級。 「地域で最もイノベーティブな企業」は懐疑的になるよう招きます。エビデンスが語らせてください。最も強い申請であれば、判定者がその結論に達します。

欠落した選定基準。 対応していない基準が1つでも、却下につながる可能性があります。基準に対して本当に何もない場合は、正直に認め、あなたが持っているものにピボットします: 「まだ国際的に拡大していませんが、国内の40%の成長は...」

会社の歴史ダンプ。 設立日、ミッションステートメント、および価値観は1文のコンテキスト行に属し、完全な段落ではありません。判定者は実績を望んでいます。自伝ではなく。

受動態とヘッジング。 「私たちのアプローチが成果の向上に貢献した可能性があると考えられている」対「私たちのアプローチは処理時間を60%短縮しました。」直接的になります。

例: イノベーション基準

曖昧すぎる:

Acme Digitalはイノベーションにコミットしており、業界トレンドに先んじています。私たちは定期的に新しい技術を探索し、クライアント向けの最先端ソリューションを実装します。私たちのチームはより良い問題解決方法を見つけることに情熱を持っており、イノベーションはすべてを推進していると信じています。

正しいアプローチ:

2025年Q1、Acme Digitalは40のクライアントアカウント全体にAI搭載のコンテンツワークフローを展開し、キャンペーンあたりの平均コンテンツ制作時間を5日から8時間に短縮しました。システムは自動研究、ドラフト生成、および人間編集レビューを組み合わせています。品質を保持し(クライアント満足度は4.7/5のまま)、一方でコストは35%削減されました。6週間の内部プログラムでプロンプトエンジニアリングで全12名のチームメンバーをトレーニングし、AIリテラシーをスペシャリスト機能ではなくベースラインスキルにしました。3つのクライアントは以降、私たちの方法論に基づいて同様の内部ワークフローを採用しました。

2番目のバージョンはイノベーション、インパクトの定量化、実装方法の説明、および下流効果を示しており、曖昧なバージョンより少ない文字数です。

コンテキストルール

初回応募者: 判定者は再度応募者からのポーランドを期待します。エビデンスで例外的に具体的にすることで補う。初回応募者は、真正なストーリーをよく伝えた強さで勝つことがあります。

大企業と競争する小企業: 規模を一致させようとしないでください。敏捷性、個人的なサービス、1人あたりのインパクト、および可能な限りの成長率(40%の売上増加は開始規模に関係なく印象的です)を強調します。

敗北後の再申請: フィードバックが提供された場合、提起されたすべてのポイントに対応します。提供されていない場合は、最も弱いセクションを強化し、最後の提出以降の新しい実績を追加します。適切な場合は継続的なコミットメントを述べてください: 「2025年のエントリに基づいて、その後...」

複数カテゴリ: 各申請書を個別に調整します。カテゴリ全体で同じテキストを再利用すると、低い努力を示す可能性があり、多くの場合、異なる基準ウェイトと不整合です。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
jezweb
リポジトリ
jezweb/claude-skills
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/jezweb/claude-skills / ライセンス: MIT

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原作者: jezweb · jezweb/claude-skills · ライセンス: MIT