Market Research Skill

8つの専門エージェントがディスカッション型で市場調査を実施し、 トライアンギュレーション検証済みの信頼度付き市場レポートを出力する。

エージェント同士が対話・批判し合いながら調査し、data-critic がライブモデレーターとして 矛盾を検出・収束を判定する。独立並列調査では見つからない矛盾を、リアルタイムの対話で解消する。

重要原則: ユーザーへのレポート出力は常に詳細に。 中間レポート・最終レポートを問わず、数字だけのサマリー表ではなく、 各主張に「なぜそう言えるのか」の根拠（出典・算出ロジック・交差検証結果）を必ず添える。 ユーザーが判断材料にできるレベルの詳細さを常に維持する。

ワークフロー概要

Step 1: ヒアリング（必須情報 + 調査深度の合意）
Step 2: チーム作成・エージェント起動
Step 3: Phase 1 ディスカッション → Gate 1 → Phase 2 ディスカッション → Gate 2
Step 4: ファイル検証
Step 5: 統合レポート作成
Step 6: ユーザーへの最終報告
Step 7: クリーンアップ

コンテキストファイル構成

保存先はユーザーが選択可能（Step 1 ヒアリングで確認）:

A) リポジトリトップ（推奨） — プロジェクトと一緒にバージョン管理したい場合:

{repo_root}/market-research/
├── MARKET_REPORT.md         <- 統合レポート（後続スキルがまず読むファイル）
├── context.md               <- プロジェクト情報・セッション引き継ぎ用
├── market-size.md           <- TAM/SAM/SOM 詳細計算（ディスカッション反映版）
├── trends.md                <- トレンド・成長率・ドライバー分析（ディスカッション反映版）
├── competitors.md           <- 競合深堀り + 逆算TAM
├── funding-signals.md       <- VC投資トレンド + EXIT事例
├── japan-market.md          <- 日本市場独自データ
├── demand-insights.md       <- ユーザー需要・課題・ペインポイント（ディスカッション反映版）
├── regulatory.md            <- 規制・参入障壁（ディスカッション反映版）
└── critique.md              <- ディスカッション経緯 + Gate 判定 + Devil's Advocate

B) ホームディレクトリ — リポジトリを汚したくない場合:

~/.claude/market-research/{YYYY-MM-DD}_{project}/
└── （同上のファイル構成）

---

Step 1: ヒアリング

AskUserQuestion でユーザーから情報を収集する。不明な項目は推測せず必ず質問する。

必須（欠けていたら質問）

• カテゴリ: アプリのカテゴリ（例: フィットネス、家計管理）
• ターゲット: 想定ターゲット（例: 30代女性、子育て世帯）
• 地域: 対象地域（例: 日本、日本+東南アジア）

任意（精度向上のため推奨 — ユーザーに「あれば教えてください」と提示）

• 収益モデル仮説: フリーミアム / サブスク / 買い切り等
• 既知の競合: 知っている競合アプリ名
• 既存リサーチ: 既存調査データのパス
• 懸念リスク: 特に懸念しているリスク
• アプリ概要: アプリの概要説明

調査設定（ユーザーに確認）

AskUserQuestion で以下を確認:

「レポートの保存先を選んでください」

• 選択肢1: 「リポジトリトップ（推奨）」→ {cwd}/market-research/ に保存。mkdir -p {cwd}/market-research/ で作成
• 選択肢2: 「ホームディレクトリ」→ init.sh で ~/.claude/market-research/{date}_{project}/ に作成

「調査の進め方を確認させてください」

• 選択肢1: 「途中で確認したい（推奨）」→ Gate 1 でユーザーチェックポイントを設ける
• 選択肢2: 「一気に最後まで」→ Gate 1 のユーザー確認をスキップ
• 選択肢3: 「重要な発見があれば都度教えて」→ Gate 1 + 各エージェントの重要発見時に報告

---

Step 2: チーム作成とエージェント起動

TeamCreate で market-research チームを作成。

name	役割	Phase	主な手段
market-size-analyst	TAM/SAM/SOM算出、Porter's Five Forces	Phase 1	WebSearch, 数値計算
trend-researcher	トレンド・タイミング調査、Sequoia Arc分類	Phase 1	WebSearch
competitor-intelligence-analyst	競合深堀り + 逆算TAM	Phase 1	WebSearch
funding-signal-analyst	VC投資トレンド + EXIT事例	Phase 1	WebSearch
japan-market-specialist	日本市場独自データ	Phase 1	WebSearch
demand-analyst	ユーザー需要・課題調査（レビュー、SNS、JTBD）	Phase 2	WebSearch
regulatory-researcher	規制・参入障壁・コンプライアンスコスト	Phase 2	WebSearch
data-critic	ライブモデレーター + 検証ゲートキーパー	Phase 1 & 2	分析・批判的思考

各エージェントは agents/ ディレクトリにサブエージェントとして定義済み。

タスク作成

TaskCreate で以下を作成:

1. market-size-analyst: TAM/SAM/SOM算出 + Porter's Five Forces
2. trend-researcher: トレンド・タイミング調査
3. competitor-intelligence-analyst: 競合深堀り + 逆算TAM
4. funding-signal-analyst: VC投資トレンド + EXIT事例
5. japan-market-specialist: 日本市場独自データ
6. data-critic Phase 1 モデレーション: ディスカッションモデレート + Gate 1 合意形成
   （addBlockedBy は設定しない。Phase 1 エージェントと同時起動し、ライブモデレートする）
7. demand-analyst: ユーザー需要・課題調査（addBlockedBy: ["6"]）
8. regulatory-researcher: 規制・参入障壁調査（addBlockedBy: ["6"]）、7と並列
9. data-critic Gate 2: 最終検証 + Devil's Advocate（addBlockedBy: ["7", "8"]）
10. 統合レポート作成（addBlockedBy: ["9"]）

起動設定

subagent_type: "market-size-analyst"  # agents/ で定義済み
team_name: "market-research"
mode: "bypassPermissions"
run_in_background: true

プロンプトに含める情報（全エージェント共通）:

• カテゴリ、ターゲット、地域、その他ヒアリング情報
• ベースディレクトリの絶対パス（⚠️必須）: ユーザーが選択した保存先の絶対パスをそのまま使う
  • リポジトリトップの場合: {cwd}/market-research/（例: /Users/user/my-app/market-research/）
  • ホームディレクトリの場合: init.sh が出力する絶対パス（例: ~/.claude/market-research/2026-03-03_my-app/）
  • ⚠️ Write ツールは絶対パスのみ受け付ける
• 「全ファイルは Write ツールで絶対パスに書き込むこと」を明記
• ユーザーが選んだ調査設定（中間確認あり/なし）
• ディスカッションプロトコルの確認: 各エージェント定義に埋め込み済みだが、「他エージェントと積極的に対話すること」を再度明記

---

Step 3: ディスカッション型ラウンド進行

ディスカッションプロトコル（全 Phase 共通）

全フェーズで以下の3ステップサイクルを繰り返す:

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Step A: 独立調査                                  │
│   各エージェントが WebSearch で自分の担当領域を調査   │
│   初期発見をファイルに書き出し                       │
│                                                   │
│ Step B: 共有 + 批判                               │
│   各エージェントが主要発見を SendMessage で全員に共有  │
│   他エージェントが矛盾・疑問を指摘（批判テンプレート） │
│   data-critic が矛盾を可視化しモデレート            │
│                                                   │
│ Step C: 防御 / 修正 + 追加調査                     │
│   批判を受けたエージェントが根拠を提示して防御        │
│   または追加調査して修正                            │
│   修正結果をファイルに反映                          │
│                                                   │
│ → 収束条件を満たすまで Step B-C を繰り返す          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

批判テンプレート

[CHALLENGE] → {対象エージェント名}
主張: {相手の主張を要約}
問題: {矛盾・疑問の具体的内容}
根拠: {自分のデータ/ロジック}
提案: {修正案 or 追加調査すべき点}

防御テンプレート

[DEFEND] ← {批判元エージェント名}
批判: {受けた批判の要約}
回答: {根拠を提示して防御 / 批判を受け入れて修正}
修正: {ファイルを修正した場合の変更点}

収束条件

収束条件（固定ラウンド数なし、自然収束）:
- 全エージェントの主要発見が共有済み
- 全ての [CHALLENGE] に対する [DEFEND] が完了
- 新しい批判が2巡連続で出なくなった
- 未解決の矛盾が明示的に記録された
→ data-critic が「収束」を宣言し、Gate に進む

Phase 1: 定量調査ディスカッション

5つの調査エージェント + data-critic（ライブモデレーター）が全員同時起動。 SendMessage で対話しながら調査する。

[Phase 1 エージェント — 全て並列起動]
├── market-size-analyst: TAM/SAM/SOM + Porter's → market-size.md
├── trend-researcher: CAGR + タイミング → trends.md
├── competitor-intelligence-analyst: 競合深堀り + 逆算TAM → competitors.md
├── funding-signal-analyst: VC投資トレンド → funding-signals.md
├── japan-market-specialist: 日本市場独自データ → japan-market.md
└── data-critic: ライブモデレーター（矛盾検出、議論促進、収束判定）

主要なディスカッション軸:

market-size-analyst ←→ competitor-intelligence-analyst（TAM の交差検証）
market-size-analyst ←→ japan-market-specialist（日本市場 TAM の検証）
trend-researcher ←→ funding-signal-analyst（成長率 vs 投資トレンドの整合性）
japan-market-specialist ←→ trend-researcher（日本独自トレンドの検証）
data-critic がモデレーター（全会話を監視、矛盾を指摘）

Gate 1: 全員参加の合意形成

Phase 1 のディスカッションが収束した後、data-critic が全員参加の合意形成をファシリテート:

1. data-critic がディスカッション結果をサマリー化:
   - 合意した数値（全員の合意点）
   - 未解決の矛盾（どのエージェントが何を主張しているか）
   - データ信頼度スコア

2. 各エージェントがサマリーを確認:
   - 合意: 「この数値で OK」
   - 異議: 「この点はまだ合意していない。理由: ...」

3. 未解決の矛盾がある場合:
   - 追加のディスカッション（最大2巡）
   - それでも解消しない場合は「合意の上の不一致」として記録し、
     レポートにレンジ（楽観/悲観）として反映

4. data-critic が Gate 1 の最終判定（PASS / FAIL）

ユーザーチェックポイント（調査設定が「途中で確認」の場合）:

チームリーダーは Gate 1 PASS 後に、全ファイル（market-size.md, trends.md, competitors.md, funding-signals.md, japan-market.md）を Read で全文読み込み、根拠と出典を含む詳細な中間レポートをユーザーに提示する。

重要: 数字だけのサマリー表は不十分。各主張に「なぜそう言えるのか」の根拠を必ず添える。 ディスカッションの論点（どこで合意し、どこで意見が分かれたか）も含める。

提示する中間レポートの構成:

## Phase 1 中間レポート

### 1. 市場規模（TAM/SAM/SOM）
- TAM: 値 + 算出ロジック（トップダウン/ボトムアップ/逆算TAM の3方向比較）
  - 3推計の一致度（乖離率）
  - 主要出典（レポート名 + 発行年）
  - ディスカッションの論点（どこで合意/意見分岐があったか）
- SAM: 値 + 絞り込みフィルタの根拠
- SOM: 値 + フェーズ別の成長シナリオ

### 2. 競争環境（Porter's Five Forces + 競合インテリジェンス）
- 各 Force のスコア + 核心的根拠
- 直接競合プロファイル（売上・ユーザー数・強み・弱み）
- 逆算TAM と market-size-analyst TAM の比較結果

### 3. 投資シグナル
- VC投資トレンド（過去3年）
- 注目EXIT事例
- 市場温度評価（成長率 vs 投資の整合性）

### 4. 日本市場の独自分析
- 日本市場TAM（独自算出 vs グローバル按分の比較）
- 日本独自のトレンド
- 日本のアプリ市場特性

### 5. 成長トレンドと CAGR
- CAGR 一覧（複数出典で交差検証）
- 成長ドライバー Top 3

### 6. 参入タイミング評価
- Sequoia Arc / Gartner / Bill Gross の各根拠

### 7. data-critic 検証結果
- ディスカッションの合意点・論点
- 信頼度スコア
- 総合判定（PASS/FAIL）

### 8. 主要リスクまとめ

AskUserQuestion: 「Phase 1（市場規模・トレンド・競合・投資・日本市場）の暫定結果です。」

• 選択肢1: 「このまま進めて」→ Phase 2 開始
• 選択肢2: 「方向修正したい」→ ユーザーのフィードバックを聞いて Phase 2 の指示に反映
• 選択肢3: 「ここで止める」→ 暫定レポートを出力して終了

Phase 2: 定性・規制調査ディスカッション

Phase 1 の全エージェントもディスカッションに参加し続け、demand-analyst と regulatory-researcher が新規参加する。

[Phase 2 エージェント — demand-analyst と regulatory-researcher を新規起動]
├── demand-analyst: ユーザー需要・課題 → demand-insights.md
├── regulatory-researcher: 規制・参入障壁 → regulatory.md
├── market-size-analyst: Phase 1 からの継続参加（需要との整合性議論）
├── trend-researcher: Phase 1 からの継続参加（規制とトレンドの議論）
├── competitor-intelligence-analyst: Phase 1 からの継続参加（競合レビューと需要の交差検証）
├── funding-signal-analyst: Phase 1 からの継続参加（規制リスクと投資の議論）
├── japan-market-specialist: Phase 1 からの継続参加（日本の需要特性）
└── data-critic: ライブモデレーター継続

主要なディスカッション軸:

demand-analyst ←→ market-size-analyst（需要と市場規模の整合性）
demand-analyst ←→ competitor-intelligence-analyst（競合レビューと需要の交差検証）
demand-analyst ←→ japan-market-specialist（日本ユーザーの需要特性）
regulatory-researcher ←→ trend-researcher（規制変化と成長トレンドの関連）
regulatory-researcher ←→ funding-signal-analyst（規制リスクと投資動向の関連）
data-critic がモデレーター

Gate 2: 全員参加の最終検証 + Devil's Advocate

Phase 2 のディスカッション収束後:

1. 全体合意形成（Gate 1 と同じ構造）
   - data-critic が全ファイルのサマリーを作成
   - 全エージェントが確認 → 合意/異議

2. Devil's Advocate ラウンド
   - data-critic が全エージェントに Devil's Advocate モードへの切り替えを宣言
   - 全エージェントが「この市場がダメな理由」を提出:
     [DEVILS_ADVOCATE]
     現在の合意: {合意内容}
     反論: {なぜダメか}
     根拠: {データ/ロジック}
     最悪シナリオ: {この反論が正しければ何が起きるか}
     深刻度: Fatal / Major / Minor

3. Devil's Advocate の処理:
   - Fatal: 合意を修正（再ディスカッション）
   - Major: リスクとして記録 + 軽減策を議論
   - Minor: 懸念事項として記録

4. data-critic が最終判定（PASS / FAIL）

---

フィードバックプロトコル（全エージェント共通ルール）

1. ディスカッションプロトコルに従う: 批判/防御テンプレートを使用して構造化された議論を行う
2. 自分の作業が完了したら即座に関連エージェントへ共有（完了時メッセージテンプレートに従う）
3. 他エージェントの発見を積極的に批判する: 矛盾・疑問を見つけたら [CHALLENGE] テンプレートで指摘
4. 批判を受けたら必ず回答する: [DEFEND] テンプレートで防御または修正
5. 実質的な内容のある返信のみ送る - 「了解しました」だけの ACK メッセージは不要
6. data-critic の矛盾指摘・収束宣言は最優先: 問題発見次第すぐ対応
7. フィードバックを受けたら修正し、変更内容を共有する
8. 全成果物は必ずファイルに書き出す - Write → Read → SendMessage の順序
9. 不明点・判断に迷う点はチームリーダーに質問する

緊急通知パターン

以下の場合は該当エージェントまたは全員に即座に通知:

• data-critic: 数値の重大な矛盾を発見 → 該当エージェントに再調査を即依頼
• demand-analyst: 市場規模と需要の不整合を発見 → market-size-analyst に確認依頼
• regulatory-researcher: 参入を阻む致命的規制を発見 → 全員に通知
• trend-researcher: タイミングの致命的リスクを発見 → 全員に通知

テンプレート:

[全員へ] ⚠️ 緊急: {問題の概要}
理由: {具体的理由}
→ {対応すべきエージェント}: {具体的なアクション}を実施してください。

チームリーダーへの質問パターン

エージェントが判断に迷った場合、チームリーダーに質問する:

[チームリーダーへ] ❓ 判断を仰ぎたい点があります:
質問: {具体的な質問}
選択肢A: {案A}
選択肢B: {案B}
推奨: {推奨案とその理由}
→ ユーザーへの確認が必要であれば、お願いします。

チームリーダーは内容に応じて自分で判断するか、AskUserQuestion でユーザーに確認する。

---

再調査プロトコル

トリガー条件

data-critic が以下のいずれかを判定した場合、再調査を実施:

1. 独立推計の乖離率 50% 超（Gate 1/2） → 関連エージェントに再調査指示 → 具体的に「どの数字が乖離しているか」を明示

2. 出典なしデータが全体の 30% 超（Gate 1/2） → 該当エージェントにソース付きで再調査指示

3. 定量 vs 定性の重大な不整合（Gate 2） → demand-analyst に追加調査指示 → 例:「成長市場なのに不満が見つからない → 本当に需要があるか再調査」

4. フレームワーク間の致命的矛盾（Gate 2） → 矛盾の解消に必要なエージェントに追加調査指示

再調査の手順

1. data-critic がトリガー条件に該当すると判定
2. data-critic がチームリーダーに報告（具体的な再調査指示付き）
3. チームリーダーが該当エージェントに再調査を SendMessage で指示
4. 再調査結果は同じファイルを更新（上書き）
5. data-critic が再度検証

再調査の制限

• 再調査は最大2ラウンドまで
• 3回やっても改善しない場合は「データ不足により信頼度 Low」と正直にレポートに明記
• 無限ループを防ぐため、2回目の再調査後は data-critic の判定が最終
• チームリーダーは再調査の発生をユーザーに報告する（「データの乖離が大きいため追加調査を実施しています」）

---

データ不足時のフォールバック戦略

Tier 1: 直接データあり（理想）

• 対象市場の市場レポートが存在
• 通常のフローで進行

Tier 2: 類似市場からの類推

• 直接データがない場合、最も近い上位カテゴリまたは類似市場のデータを使用
• 「フィットネスアプリ」のデータがなければ「ヘルスケアアプリ」から推計
• 類推であることを明記し、信頼度を自動的に Medium 以下に設定

Tier 3: ボトムアップのみ

• 市場レポートが一切存在しない場合
• ボトムアップ算出のみで進行
• トップダウンは「データなし」と正直に記載
• 信頼度は自動的に Low に設定

Tier 4: 市場未成立

• ボトムアップすら困難（前例がない新カテゴリ）
• Sequoia Arc「Future Vision」に分類
• TAM の代わりに「なぜこの市場が生まれるか」の論理を記述
• 信頼度は「推定」と明記

各エージェントはデータ不足を検知したらチームリーダーに「Tier {N} で進行します」と報告する。 チームリーダーはユーザーにフォールバック状況を共有する。

---

data-critic 検証チェックリスト

ソース検証（データトライアンギュレーション）

各数値に最低3ソースの裏付けを要求:

• ソース1: 市場レポート（Statista, IDC等）

• ソース2: ボトムアップ計算（ユーザー数 × 単価）

• ソース3: 競合の公開データから逆算（売上 ÷ 推定シェア）

• TAM/SAM/SOM に 3ソース以上の裏付け

• 各数値の出典URL が有効

• データの鮮度: 2年以内（急成長市場は1年以内）

• 「丸い数字」への警告（ちょうど$10B等は怪しい）

独立推計の一致度（調査者トライアンギュレーション）

4ソースでの交差検証:

• market-size-analyst（トップダウン）
• market-size-analyst（ボトムアップ）
• competitor-intelligence-analyst（逆算TAM）
• japan-market-specialist（日本市場独自推計）

乖離率の閾値:

• 乖離30%以内 → 信頼度 High
• 乖離30-50% → 信頼度 Medium（要追加調査）
• 乖離50%超 → 信頼度 Low（再調査必須）

投資シグナル整合性チェック

• 「成長市場」なのに投資が減少 → 要注意フラグ
• 「小さい市場」なのに投資が急増 → TAM過小評価の可能性
• EXIT事例なし + 投資件数激増 → バブルリスク

日本市場整合性チェック

• グローバルTAM × 日本比率 vs japan-market-specialist の独自推計
• 30%超の乖離 → 按分比率に問題あり

定量 vs 定性の整合性（方法論トライアンギュレーション）

• 「成長市場」なのにユーザーの不満が見つからない → 需要疑問フラグ
• 「小さい市場」なのに不満が大量 → TAM過小評価の可能性
• 「競合少ない」のにレビューで代替手段が多数言及 → 見えない競合

フレームワーク間の矛盾（理論トライアンギュレーション）

• TAM は大きいが Porter's で参入障壁が極めて高い → SOM が取れない
• トレンドは上昇だが Sequoia Arc で "Future Vision" → タイミングリスク
• 需要は強いが規制が厳しい → コスト構造に影響

---

定量判断基準（Market Viability Quick Assessment）

指標	Green (Go)	Yellow (要調査)	Red (再検討)
TAM	>$1B	$100M-$1B	<$100M
Market CAGR	>20%	5-20%	<5% or 減少
Y1到達可能ユーザー数	>10,000	1,000-10,000	<1,000
競争密度 (HHI)	<1,500 (分散)	1,500-2,500	>2,500 (寡占)
粗利率ポテンシャル	>70%	50-70%	<50%
CAC回収期間	<12ヶ月	12-18ヶ月	>18ヶ月
LTV/CAC	>3:1	2-3:1	<2:1

---

MARKET_REPORT.md セクション別責任分担

#	セクション	担当	ソースファイル
1	Executive Summary	チームリーダー	全ファイル統合
2	市場規模（TAM/SAM/SOM）	market-size-analyst	market-size.md
2.5	日本市場の独自分析	japan-market-specialist	japan-market.md
3	成長性分析	trend-researcher	trends.md
4	ユーザー需要インサイト	demand-analyst	demand-insights.md
5	規制・参入障壁	regulatory-researcher	regulatory.md
6	主要プレイヤー概観	market-size-analyst	market-size.md
6.5	競合インテリジェンス	competitor-intelligence-analyst	competitors.md
7	データ品質評価	data-critic	critique.md
8	参入タイミング評価	trend-researcher	trends.md
8.5	投資シグナル分析	funding-signal-analyst	funding-signals.md
9	Devil's Advocate	data-critic	critique.md
9.5	ディスカッション経緯	data-critic	critique.md
10	最終判断の問い	チームリーダー	-
-	Market Viability Assessment	data-critic	critique.md

テンプレートは references/report-template.md を参照。

---

Step 4: ファイル書き込み検証（チームリーダー必須）

全エージェントのタスクが completed になった後、最終レポート作成の前に以下を検証する:

.claude/market-research/{date}_{project}/
├── market-size.md           <- market-size-analyst が書き込み
├── trends.md                <- trend-researcher が書き込み
├── competitors.md           <- competitor-intelligence-analyst が書き込み
├── funding-signals.md       <- funding-signal-analyst が書き込み
├── japan-market.md          <- japan-market-specialist が書き込み
├── demand-insights.md       <- demand-analyst が書き込み
├── regulatory.md            <- regulatory-researcher が書き込み
└── critique.md              <- data-critic が書き込み

検証手順:

1. Glob で全ファイルの存在を確認
2. 各ファイルを Read して空でないことを確認
3. 不足・空のファイルがあれば該当エージェントに再依頼
4. エージェントがシャットダウン済みの場合はフォールバック書き込み

Step 5: 統合レポート作成

チームリーダーが全エージェントの出力ファイルを Read で全文読み込み、 MARKET_REPORT.md に統合する。テンプレートは references/report-template.md を参照。

重要: MARKET_REPORT.md 自体も詳細に書く。 各セクションは元ファイルの核心部分（算出ロジック、主要出典、交差検証結果）を保持する。 単なる数値コピーではなく、「なぜその数値なのか」が伝わる記述にする。

Step 6: ユーザーへの最終報告

統合レポート完成後、チームリーダーは全ソースファイルを Read し、 根拠と出典を含む詳細な最終レポートをユーザーに直接提示する。

重要: 数字だけの箇条書きは不十分。Gate 1 中間レポートと同様の詳細さで報告する。

提示する最終レポートの構成:

## 最終レポート

### 1. Executive Summary
- 結論（参入タイミング評価）+ その根拠の要約
- TAM/SAM/SOM の主要数値 + 信頼度 + 算出方法の概要

### 2. 市場規模（TAM/SAM/SOM）
- 算出ロジック（トップダウン・ボトムアップ・逆算TAM の3方向比較）
- 乖離率と採用値の判断根拠
- レンジ幅と注意点

### 3. 競合インテリジェンス
- 直接競合プロファイル（売上・ユーザー数・強み・弱み）
- 逆算TAM と market-size-analyst TAM の比較結果
- 残存市場規模と充足率の意味

### 4. 投資シグナル
- VC投資トレンド（過去3年）
- 注目EXIT事例
- 市場温度評価（成長率 vs 投資の整合性）

### 5. 日本市場の独自分析
- 日本市場TAM（独自算出 vs グローバル按分の比較）
- 日本独自のトレンド
- 日本のアプリ市場特性

### 6. 成長性・トレンド
- CAGR 一覧（複数出典で交差検証）
- 成長ドライバー Top 3: 統計データ + 出典 + アプリへの示唆
- 参入タイミング評価: Sequoia Arc / Gartner / Bill Gross の各根拠

### 7. ユーザー需要インサイト
- 課題ランキング（深刻度 × 頻度）+ 各課題の証拠
- JTBD 構造: Functional / Social / Emotional Jobs
- 生の声の引用（実際のレビュー・SNS投稿）
- 定量データ（市場規模）と定性データ（ユーザーの声）の整合性

### 8. 競争環境
- Porter's Five Forces: 各スコア + 核心的根拠
- 主要プレイヤー: 売上・ユーザー数・強み・弱み（出典付き）

### 9. 規制・参入障壁
- 主要規制とその影響度（出典付き）
- 参入障壁スコアリング + 各障壁の具体的説明
- 規制変化のトレンドと対応コスト

### 10. データ品質・検証結果
- data-critic の検証サマリー
- 各データ項目の信頼度 + その理由
- フレームワーク間の矛盾があれば明記

### 11. Devil's Advocate
- この市場がダメな理由 Top 3: 各理由の根拠とシナリオ
- 矛盾リスト（要ユーザー判断）

### 12. ディスカッション経緯
- どこで合意し、どこで意見が分かれたか
- 主要な論点と解決プロセス

### 13. Market Viability Quick Assessment
- 各指標の値 + Green/Yellow/Red 判定 + 判定根拠

### 14. 主要リスクまとめ
- リスク × 深刻度 × 根拠 × 軽減策 の表形式

AskUserQuestion: 「市場調査レポートが完成しました。次のステップについて相談させてください。」

• 選択肢1: 「競合分析に進みたい」→ competitive-analysis スキルへ
• 選択肢2: 「ペルソナ作成に進みたい」→ persona-creation スキルへ
• 選択肢3: 「追加で深掘りしたい領域がある」→ 具体的な領域を聞いて追加調査
• 選択肢4: 「一旦ここまでで良い」→ レポートの保存場所を案内

Step 7: クリーンアップ

1. 全エージェントに shutdown_request を送信
2. 全員シャットダウン後に TeamDelete でチーム削除

---

他スキルとの連携

→ competitive-analysis

• 主要プレイヤー名と概算シェア
• ユーザー需要インサイト（レビュー分析の起点）

→ business-model-canvas

• SAM（実際に狙える市場規模）
• 収益モデルの市場適合性ヒント

← → persona-creation（双方向）

• 出す: セグメント規模データ
• 受ける: ペルソナの解像度を SOM 精緻化に活用

→ user-voice-research

• demand-insights.md の「user-voice-research への申し送り」セクション
• 課題ランキング、JTBD 構造、深掘りすべきテーマ

→ pricing-strategy

• 市場相場価格帯
• 競合の課金モデル分布

---

参考フレームワーク

• TAM/SAM/SOM + PAM
• Porter's Five Forces（定量スコアリング）
• Sequoia Arc PMF Framework（Hair on Fire / Hard Fact / Future Vision）
• JTBD / Outcome-Driven Innovation
• Bill Gross タイミング研究（成功要因の42%）
• Gartner Hype Cycle
• Sean Ellis Test（40%閾値）
• Denzin の4種類のトライアンギュレーション

---

Shell Scripts リファレンス

init.sh - プロジェクト初期化

bash scripts/init.sh <project-name>

# 例
bash scripts/init.sh my-fitness-app
# -> .claude/market-research/2026-03-03_my-fitness-app/ を作成

new-round.sh - 再調査ラウンド

bash scripts/new-round.sh <project-dir>

# 例
bash scripts/new-round.sh ~/.claude/market-research/2026-03-03_my-fitness-app
# -> 既存ファイルを .bak にリネームし、再調査用に準備