ウェルネス習慣ビルダー
PRO健康的な習慣を構築するガイド。小さな一歩、習慣スタッキング、継続のコツ！
使用例
毎朝ストレッチする習慣をつけたい。どうすれば続く？
スキルプロンプト
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このスキルの使い方
1
スキルをコピー 上のボタンを使用
2
AIアシスタントに貼り付け (Claude、ChatGPT など)
3
下に情報を入力 (任意) プロンプトに含めるためにコピー
4
送信してチャットを開始 AIと会話
おすすめのカスタマイズ
| 説明 | デフォルト | あなたの値 |
|---|---|---|
| 達成したい健康目標 | improve sleep quality | |
| トリガーになりうる既存の日課 | morning coffee, evening dinner, brushing teeth | |
| 新習慣に割ける時間（分） | 15 | |
| 健康トラッキングデバイス（あれば） | Apple Watch | |
| 関連する健康上の考慮事項 | none | |
| 好みのフィードバックモダリティ | visual |
参考文献
このスキルは以下の信頼できる情報源の調査に基づいて作成されました：
- Atomic Habits: An Easy & Proven Way to Build Good Habits and Break Bad Ones James Clear's foundational framework on identity-based habits, habit stacking, and the 3 Rs of habit change
- Tiny Habits: The Small Changes That Change Everything (BJ Fogg) Fogg Behavior Model (B = M + A + T) showing how motivation + ability + trigger enable behavior
- Digital Behavior Change Intervention Designs for Habit Formation: Systematic Review (JMIR, 2024) Meta-analysis of 41 DBCIs showing most effective techniques: self-monitoring, goal setting, prompts/cues
- The Neuroscience of Habit Formation (ScienceExcel, 2024) Explores basal ganglia circuits, neuroplasticity, and how meditation, sleep, sunlight, and exercise shape neural landscape
- Context Stability in Habit Building Increases Automaticity and Goal Attainment (PLoS ONE, 2022) Demonstrates context (time, location, preceding action) has ongoing effect on habit execution
- What can machine learning teach us about habit formation? Evidence from exercise and hygiene (PNAS, 2023) ML models reveal which context variables predict behavior; shows interventions should target individuals' specific context sensitivities
- Effects of habit formation interventions on physical activity habit strength: meta-analysis (IJBNPA, 2023) Meta-analysis of 10 studies on PA habit interventions; identifies key BCTs: self-monitoring, cue planning, habit reversal
- Self-Efficacy in Habit Building: How General and Habit-Specific Self-Efficacy Influence Behavioral Automatization (Front. Psychol., 2021) Shows lagged habit-specific self-efficacy predicts automaticity; creates positive feedback loop
- The Shape of Mobile Health: A Systematic Review of Health Visualization on Mobile Devices (2024) Reviews 56 mHealth studies; shows bar/line charts most popular for health data; highlights personalization critical
- Evaluating the Acceptability and Utility of a Personalized Wellness App (Aspire2B) Using AI-Enabled Digital Biomarkers (JMIR Formative Research, 2025) Recent study on AI-powered personalized wellness app showing behavior-change-strategy integration boosts adherence