crisis-detector

危機検知

パターン認識、シグナルの監視、リスク評価を通じて、危機が深刻化する前に潜在的な危機の早期警告サインを特定します。

このスキルを使用する場面

• 早期警告システムの構築
• 危機発生確率の評価
• シグナルに関するチームのトレーニング
• エスカレーション基準の作成
• 危機後の予防計画

手法の基盤

Institute for Crisis Management の調査とBurson の危機対応フレームワークに基づき、以下を組み合わせています。

• シグナルの特定
• パターン認識
• リスク評価マトリクス
• エスカレーションプロトコル

Claude が行うことと、あなたが決めること

Claude が行うこと	あなたが決めること
警告シグナルを特定する	リスク許容度
危機発生確率を評価する	対応リソース
検知基準を作成する	エスカレーション権限
監視システムを設計する	コミュニケーション戦略
対応開始のトリガーを提案する	最終的な対応の判断

手順

ステップ 1：危機の種類を分類する

危機のカテゴリ：

カテゴリ	例	警告までの時間
運用	サービス停止、製品の不具合	数時間～数日
評判	経営幹部のスキャンダル、拡散した苦情	数分～数時間
法務／規制	訴訟、調査	数日～数週間
財務	収益未達、詐欺	数時間～数日
人事	職場での事故、ハラスメント	数時間～数日
外部要因	自然災害、市場暴落	変動

ステップ 2：早期シグナルを特定する

シグナルの種類：

シグナルの種類	例	監視対象
社内	従業員からの苦情、サポートチケット	人事、サポートデータ
顧客	レビューの傾向、解約の急増	CX 指標
ソーシャル	言及数、センチメントの変化	ソーシャルツール
メディア	報道機関からの問い合わせ、記者の関心	広報の受信トレイ
規制	コンプライアンス通知、監査結果	法務
財務	支払いに関する異議申し立て、返金請求	財務

ステップ 3：検知マトリクスを作成する

シグナルの強度評価：

シグナル	弱い	中程度	強い	危機的
件数の急増	+25%	+50%	+100%	+300%
センチメントの変化	-10%	-20%	-30%	-50%
メディアからの問い合わせ	1	2-3	4-5	6+
サポートチケット	+10%	+25%	+50%	+100%
ソーシャルインフルエンサー	10K	50K	100K	500K+

ステップ 4：エスカレーショントリガーを作成する

トリガーフレームワーク：

レベル	発生しているシグナル	対応
監視	中程度のシグナルが 1 つ	注意深く監視する
警戒	中程度のシグナルが 2 つ以上、または強いシグナルが 1 つ	チームに通知する
警告	強いシグナルが複数	チームを招集する
危機	危機的なシグナルが 1 つでもある	プロトコルを発動する

ステップ 5：記録して改善する

検知後のレビュー：

• どれだけ早く検知できましたか？
• どのシグナルを見落としましたか？
• 評価はどれほど正確でしたか？
• 監視対象に何を追加すべきですか？

例

例 1：危機検知システムの設計

入力：

Design a crisis detection system for:
- E-commerce company (clothing)
- 500K customers
- Active on Instagram, TikTok, Twitter
- Past issue: Shipping delays during holiday

出力：

## Crisis Detection System: E-Commerce Fashion

### Crisis Risk Map

| Crisis Type | Probability | Impact | Priority |
|-------------|-------------|--------|----------|
| Shipping delays | High | High | P1 |
| Product quality issue | Medium | High | P1 |
| Social media backlash | Medium | High | P1 |
| Data breach | Low | Critical | P1 |
| Influencer controversy | Medium | Medium | P2 |
| Supply chain disruption | Medium | High | P2 |
| Payment fraud | Low | Medium | P3 |

---

### Early Warning Signals

#### P1: Shipping Delays

**Leading Indicators (3-5 days before crisis):**
| Signal | Source | Threshold |
|--------|--------|-----------|
| Carrier delay reports | Logistics API | >10% delayed |
| Warehouse backlog | WMS data | >24hr processing |
| Weather events | News/weather | Storm in hub |
| "Where's my order" tickets | Support | +50% daily |

**Lagging Indicators (crisis starting):**
| Signal | Source | Threshold |
|--------|--------|-----------|
| Social mentions | Social listening | "shipping" +100% |
| Review mentions | Trustpilot/G2 | Shipping 3/5 stars |
| Refund requests | Payment system | +30% |
| Chargeback rate | Payment processor | >1% |

---

#### P1: Product Quality Issue

**Leading Indicators:**
| Signal | Source | Threshold |
|--------|--------|-----------|
| Return rate spike | Returns data | >10% on SKU |
| Quality complaints | Support tickets | 3+ same issue |
| Photo complaints | Social | "damaged", "wrong color" |
| Batch-specific issues | QC data | Same lot number |

**Lagging Indicators:**
| Signal | Source | Threshold |
|--------|--------|-----------|
| Viral unboxing | TikTok/Instagram | >10K views negative |
| Review bomb | Product pages | Multiple 1-stars |
| Media inquiry | PR inbox | Journalist question |

---

#### P1: Social Media Backlash

**Leading Indicators:**
| Signal | Source | Threshold |
|--------|--------|-----------|
| Sentiment shift | Social tools | -20% in 24hr |
| Controversial post | Your social | Negative comments >10% |
| Influencer complaint | Social | >50K follower post |
| Screenshot spreading | Twitter/Reddit | Same image 5+ times |

**Lagging Indicators:**
| Signal | Source | Threshold |
|--------|--------|-----------|
| Viral negative | Any platform | >50K engagements |
| Hashtag trending | Twitter | Brand + negative |
| Media pickup | News sites | Article published |
| Competitor amplification | Social | Competitor sharing |

---

### Detection Dashboard

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 危機検知ダッシュボード 🟢 正常 │ ├──────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 配送状況 🟢 正常 │ │ ├─ 配送業者の遅延：3%（しきい値：10%） │ │ ├─ 未処理件数：4時間（しきい値：24時間） │ │ └─ 「注文した商品はどこ？」：45（基準値：50） │ │ │ │ 製品品質 🟢 正常 │ │ ├─ 返品率：5.2%（しきい値：10%） │ │ ├─ 品質に関する問い合わせ：2件（しきい値：同種3件以上）│ │ └─ 写真に関する苦情：1件（しきい値：5件） │ │ │ │ ソーシャルセンチメント 🟡 要注意 │ │ ├─ センチメント：-15%（しきい値：-20%） │ │ ├─ 投稿量：+40%（しきい値：+50%） │ │ └─ インフルエンサー：該当なし │ │ │ │ セキュリティ 🟢 正常 │ │ ├─ ログイン異常：正常 │ │ └─ 決済詐欺：0.3% │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────┘

---

### Escalation Matrix

| Level | Criteria | Notification | Response |
|-------|----------|--------------|----------|
| 🟢 Normal | All metrics in range | None | Standard ops |
| 🟡 Watch | 1 metric at threshold | Slack alert | Increased monitoring |
| 🟠 Alert | 2+ metrics or 1 exceeded | Team notification | Standby team |
| 🔴 Crisis | Critical threshold breached | All-hands alert | Activate protocol |

---

### Alert Routing

| Signal Type | Primary | Backup | Escalation |
|-------------|---------|--------|------------|
| Shipping | Operations | COO | CEO |
| Product quality | Product | VP Ops | CEO |
| Social media | Marketing | CMO | CEO |
| Security | IT | CTO | CEO + Legal |
| Legal/PR | Legal | CEO | Board |

---

### Holiday Season Adjustments

During high-volume periods (Nov 15 - Dec 31):

| Metric | Normal Threshold | Holiday Threshold |
|--------|------------------|-------------------|
| Carrier delays | 10% | 15% |
| Support volume | +50% | +100% |
| Social volume | +50% | +75% |
| Response time | 4 hours | 8 hours |

**Rationale:** Higher baseline expected; adjust to avoid false alerts
while maintaining genuine crisis detection.

例 2：リアルタイム危機評価

入力：

Assess this situation:
- Support tickets up 80% in 2 hours
- Twitter mentions up 150%
- Hashtag #[Brand]Scam trending locally
- 3 refund requests mentioning "charged twice"
- No known system issues

出力：

## Crisis Assessment: Potential Payment Issue

### Alert Level: 🔴 CRISIS

---

### Signal Analysis

| Signal | Value | Normal | Status |
|--------|-------|--------|--------|
| Support spike | +80% | <25% | CRITICAL |
| Social spike | +150% | <50% | CRITICAL |
| Trending hashtag | Yes | No | CRITICAL |
| Duplicate charge reports | 3 | 0 | CONCERNING |

---

### Probable Cause

**Most likely: Payment processing error**

Evidence:
1. Multiple "charged twice" complaints
2. No known system issues rules out outage
3. Sudden spike suggests batch problem
4. #Scam hashtag = customers think fraud

---

### Immediate Actions

| Priority | Action | Owner | Timeline |
|----------|--------|-------|----------|
| 1 | Check payment processor logs | Engineering | NOW |
| 2 | Identify affected transactions | Finance | 30 min |
| 3 | Prepare holding statement | Comms | 15 min |
| 4 | Alert customer service team | CX Lead | NOW |
| 5 | Monitor hashtag spread | Social | Ongoing |

---

### Holding Statement (Draft)

一部のお客様に二重請求が発生した可能性があることを認識しています。 チームが至急調査を進めています。該当するお客様は、DMまたは [support]までメールでご連絡ください。直ちに解決いたします。

続報はまもなくお知らせします。

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### Escalation Path

**Now:** CTO + CFO + CMO notified
**+30 min:** CEO briefing if not resolved
**+1 hour:** External statement if ongoing

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### Crisis Trajectory

**If unaddressed (next 2-4 hours):**
- Hashtag goes national
- Media inquiries begin
- Trust pilot review bomb
- Social influencers amplify

**If addressed quickly (next 1-2 hours):**
- Contain to affected customers
- Flip narrative to "responsive company"
- Prevent media escalation
- Build goodwill through fast resolution

---

### Resolution Checklist

- [ ] Root cause identified
- [ ] Affected customers identified
- [ ] Refunds initiated
- [ ] Proactive communication sent
- [ ] Social response deployed
- [ ] Hashtag monitoring active
- [ ] Post-incident review scheduled

スキルの範囲

このスキルが得意なこと

• 早期警戒シグナルの特定
• 検知フレームワークの作成
• 危機発生確率の評価
• エスカレーションシステムの設計

このスキルでできないこと

• 実際のシステムへのアクセス
• リアルタイムでの監視
• 対応方針の決定
• 独自のしきい値の把握

反復ガイド

追加のプロンプト：

• 「［具体的な危機の種類］に対する検知を設計してください」
• 「［シナリオ］のエスカレーション手順を作成してください」
• 「［リスク］に対してどのようなシグナルを追加すべきですか？」
• 「［過去の危機］の再発をどう防げますか？」

参考資料

• Institute for Crisis Management
• Burson Crisis Playbook
• Harvard Business Review Crisis Research
• Edelman Trust Barometer

関連スキル

• social-listening - 監視システム
• response-coordinator - 危機対応
• reputation-recovery - 危機後の信頼回復

スキルのメタデータ

• 領域：危機
• 複雑さ：中級～上級
• モード：centaur
• 価値実現までの時間：システム設計に2～4時間
• 前提条件：指標へのアクセス、関係者間の合意