あいまいな市場アイデアを、TAM/SAM/SOM規模推定、競合マッピング、セグメンテーション、需要検証によって、意思決定に使える根拠へと変換します。
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Market Researchは、漠然とした市場に関する問いを、実用的かつ根拠の明確なインテリジェンスへと変換する構造化AIスキルです。市場規模算定(TAM、SAM、SOM)、競合環境マッピング、顧客セグメンテーション、価格調査、ホワイトスペースの特定、需要検証をカバーしています。意見の提示や生データの羅列ではなく、「参入か回避か」「構築か待機か」「優先か見送りか」といった具体的な意思決定にすべてのエンゲージメントを紐づけ、信頼度レベルを付した具体的な推奨事項を提供します。
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pricing スキルを使用して、検証結果を支払い意欲の判断と価格構造に変換してください。seo スキルを使用して、検証済みの需要を検索主導の機会に転換してください。compare スキルを使用してください。このスキルは単一の大きなカテゴリー数値を返すのではなく、市場規模を3つの層に分けて算出します — 広義のカテゴリー全体(TAM)、実際にアプローチ可能な機会(SAM)、そして獲得が見込めるシェア(SOM)です。各層には計算式、前提条件、および信頼度評価が含まれており、漠然とした予測ではなく、根拠のある数値をもとに計画を立てることができます。
主張は少なくとも3つのエビデンスファミリーによって裏付けられます:市場構造データ(届出書類、ベンチマーク)、行動シグナル(検索トレンド、求人投稿、レビュー)、そして顧客の直接的なエビデンス(インタビュー、ウェイトリスト、前払い)。エビデンス評価ルーブリック(evidence-grading.md)により、強いエビデンスと弱いエビデンスが同じ重みで提示されることがないよう保証します。
競合分析には、直接的なライバルだけでなく、間接的な代替品、内部的な回避策(スプレッドシートや代理店の活用)、そして将来の新規参入者も含まれます。単に目に見えるブランドロゴだけを対象とするものではありません。このスキルでは、Market Researchを活用してポジショニングマップ、レビュー分析マトリクス、ホワイトスペース図を構築し、顧客が自社のオファーの代わりに実際に選ぶであろう選択肢を明らかにします。
4つの事前定義されたモード(クイックスキャン、デシジョンメモ、ローンチバリデーション、エクスパンションスタディ)により、リサーチの深さを意思決定の重要度に合わせることができます。各モードは必要な最低限の成果物を指定しているため、軽量なアウトプットで十分な場合にリサーチへの過剰投資を避けることができます。
すべての成果物は、構造化された提言ブロックで締めくくられます。エビデンスが支持する内容、依然として不確かな点、次に取るべき行動、そして結論を変え得る要因——これらを明確に示します。Market Research のアウトプットは、生の報告書として終わることなく、実践的な意思決定の道筋として完結します。
このスキルは、結論を導き出す前に、顧客タイプ、企業規模、地域、緊急度、支払い意欲、既存の代替手段によって市場を明示的に分割します。これにより、根本的に異なる行動をとるSMB、エンタープライズ、コンシューマーのセグメントを一緒に平均化してしまうという一般的な失敗を防ぎます。
プロダクトのアイデアを持つファウンダーが、Launch Validationモードを活用して、実際の需要シグナル(苦痛を伴う代替手段、インタビューのパターン、事前注文への意欲など)を明らかにし、エンジニアリングの工数をコミットする前に、一般的なアンケートへの好意的な反応と区別します。
オペレーターまたは投資家がDecision Memoモードを実行し、明示された前提条件と信頼度レベルを伴う階層型TAM/SAM/SOMビューを作成します。曖昧なアナリストレポートの引用を、論理的に防衛可能な計算式に基づく市場規模の説明へと置き換えます。
製品チームまたはマーケティングチームが、間接的な代替品や現状の代替手段を含むすべての競合他社をマッピングし、ポジショニングにおけるホワイトスペースを発見するとともに、既存のソリューションによって現在十分に対応されていないセグメントを特定します。
新市場または隣接カテゴリへの参入を検討している企業が、Market Research のExpansion Studyモードを活用して、予算をコミットする前に地域の競合他社、SAMフィルター、チャネル上の制約、および展開ロジックを評価します。
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