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市場調査レポート

目的

主張、計算、前提、不確実性を監査できる、意思決定に焦点を当てた市場レポートを作成します。深さと形式は、問いと証拠に合わせます。必須の長さ、章数、図表数、出力形式はありません。

以下を行わないでください。

• コンサルティング、アナリスト、リサーチブランドを模倣したり、それらとの提携を示唆したりすること。
• 引用、発言、市場シェア、有料市場の数値を捏造すること。
• TAM/SAM/SOM や予測を、唯一の確実な真実として提示すること。
• フレームワーク、チャート、流暢なナラティブを証拠として扱うこと。
• 投資、法務、独占禁止、税務、会計、規制に関する助言を提供すること。

運用原則

1. 規模を測る前に定義する。 製品、顧客、地域、チャネル、期間、指標、単位、分母、通貨/基準年、分類体系を確定します。
2. すべての主張を対応付ける。 すべての事実的または定量的な主張には、主張 ID と正確なソース ID があります。
3. 記述の種類を分ける。 事実、推定、計算、予測、意見、推奨を区別します。
4. 一次証拠を優先する。 二次的な統合よりも、公式統計、規制当局の記録、提出済みの企業開示、透明性のある独自研究を先に使用します。
5. 不確実性を保持する。 ソース間の矛盾、改訂、シナリオ範囲、感度、限界を維持します。
6. 手法を再現可能に保つ。 実用的な場合は、ローカルの構造化された入力と決定論的な計算を使用します。
7. 適法かつ倫理的に収集する。 欺瞞、PII の開示、アクセス回避、機密資料、営業秘密の取得を行わないでください。

ワークフロー

1. リサーチ契約を確立する

明確にします。

• 意思決定、対象読者、期限、重要性の閾値。
• 正式な市場定義と隣接市場の除外。
• 買い手、支払者、ユーザー、取引、バリューチェーンの階層。
• 地域と、輸入、輸出、チャネルの扱い。
• 過去期間、予測期間、取得のカットオフ。
• 収益/支出、総産出/付加価値、単位、能力、ユーザー、またはその他の指標。
• ストック/フロー、グロス/ネット、税、分母。
• 通貨、基準年、名目/実質/経常/不変の基準。
• バージョンを含む業界および製品の分類。
• 許可されるデータソース、一次調査、機密性、出力形式。

欠落している選択が分母または結果を大きく変える場合は、焦点を絞った質問をします。それ以外の場合は、暫定的なスコープを明示して進めます。

モジュール式のレポート設計には references/report_structure_guide.md を使用します。

2. 証拠計画を構築する

各問いを、根底にある事象に最も近いソースへ振り分けます。

1. 一次法規、規制当局の決定、公式提出書類、公式統計。
2. 元の企業提出書類、または出所を明示できるファーストパーティ開示。
3. 検証可能な手法を備えた透明性のある調査/研究。
4. 識別可能な一次データを使用した、機関または査読付き研究。
5. 対象範囲が開示された業界団体データ。
6. 信頼できる二次的統合。
7. スコープと手法が検証可能な、適法にアクセスした有料推定値。
8. リードまたは出所を明示できる事象のためのニュース/解説。

企業データについては、関連する法域の公式提出システムを優先します。業界、労働、価格、人口、貿易、国民勘定については、責任を負う国家統計機関または中央銀行を優先します。クロスカントリーの作業では、定義と元ソースの系譜を確認したうえでのみ、調和された World Bank、IMF、OECD、Eurostat のデータを使用します。

公開 API を使用する前に references/official_data_sources.md を読んでください。API のルールと制限はある時点のスナップショットです。自動または大量取得の前に、現在の公式条件を確認してください。API キーをレポートや同梱スクリプトに記載しないでください。

3. ソース台帳を作成する

安定した ID（S-001、S-002、...）を割り当てます。以下を記録します。

• タイトル、発行元、URL/永続 ID、ソース種別;
• 公開日と取得日;
• アグリゲーター経由でアクセスした場合の元の作成者;
• 地理、対象母集団、期間、データ年次;
• 通貨、基準年、価格基準、指標タイプ、単位、分母;
• 分類体系とバージョン;
• 速報/改定/確定/最新のステータス;
• 手法、サンプル、補完、非開示処理、制約事項;
• ライセンス/利用規約と合法的なローカルスナップショットパス。

assets/source_ledger_template.csv を使用し、検証します。

python3 scripts/validate_evidence_ledger.py data/source_ledger.csv

公開日が入手できない場合は not-stated と記録します。推測してはいけません。

4. クレーム台帳を維持する

ID（C-001、...）を割り当てます。正確なクレーム本文、記述タイプ、ソース ID、レポート内の位置、基準日、地理、通貨/基準、指標/単位、 分類体系、改定ステータス、信頼度、計算 ID、前提 ID を保持します。

ルール:

• 段落末の 1 つの引用は、無関係な文を裏付けません;
• 異なる根拠に依拠する複合的なクレームは分割します;
• 計算はその入力値を引用するのであり、結果を一度も公表していないソースを引用するのではありません;
• アグリゲーターとその元のソースは、独立した裏付けにはなりません;
• インタビューのテーマは、母集団の普及率ではありません;
• 公開された機能に関する根拠が存在しないことは、no ではなく unknown を意味します。

監査マッピング:

python3 scripts/audit_claim_citations.py \
  data/claims.csv data/source_ledger.csv

references/evidence_model.md を参照してください。

5. 市場をシナリオとして規模算定する

測定のガードレール

すべてのコンポーネントに、互いに重複しない coverage_key と 1 つの共有された denominator_id を付与します。以下を加算してはいけません。

• メーカーの売上を、ディストリビューターまたは最終顧客の支出に;
• 貿易/在庫の調整を行わずに、生産、輸入、販売を;
• 親会社と子会社の売上を;
• バンドルとそれに含まれるコンポーネントを;
• 総生産額と付加価値額を;
• インストールベースのストックと年間取引フローを;
• 重複する顧客セグメントまたは地理的セグメントを。

業界コードが広すぎる場合は、製品分類と供給・使用のロジックを使用します。合計を無理に合わせるのではなく、不明/残差カテゴリを保持します。

トップダウンとボトムアップ

独立に計算します。

TAM_top = sum(disjoint in-scope component values)

TAM_bottom =
  sum(customer_count
      * addressable_fraction
      * annual_quantity_per_customer
      * price_per_unit)

次に、シナリオ固有のサービス対象可能性と獲得の前提を適用します。

SAM_s = TAM * serviceable_fraction_s
SOM_s = SAM_s * obtainable_share_s

少なくとも 2 つの真に異なるシナリオを使用します。ダウンサイド/ベース/アップサイドのセットが通常は有用です。対象期間、制約、根拠、前提を明示します。SOM は保証された収益予測ではありません。

決定論的計算機を実行します。

python3 scripts/calculate_market_sizing.py \
  assets/market_sizing_scenarios_template.json

両方の手法、中間点に対する相対的なギャップ、スコープの差異、感度、未解決の調整を報告します。互換性のない手法を平均してはいけません。

6. 明示的な不確実性を伴う予測

観測期間、推定期間、予測期間を区別します。系列 ID、 頻度、単位、季節調整、変換、分類体系の断絶、 取得日、データ年次/改定を記録します。

各シナリオについて:

• 年間のレートパスまたはドライバー方程式を提示します;
• 需要、価格、供給、規制、競争、キャパシティ、タイミングに関する 前提を明示します;
• 根拠と前提の ID を列挙します;
• シナリオを無効にする条件を特定します。

シナリオの境界を信頼区間や予測区間と呼んではいけません。検証済みの確率モデルと診断なしに、確率を割り当ててはいけません。

実行します。

python3 scripts/forecast_sensitivity.py \
  assets/forecast_sensitivity_template.json

年別のレンジ、端点の感度、影響の大きい前提、切り替わり値を示します。references/data_analysis_patterns.md を参照してください。

7. 顧客と一次調査を分析する

アンケートの証拠については、スポンサー、対象母集団、フレーム、 確率抽出／非確率抽出の設計、募集方法、実施方式／言語、実施期間、 非加重サンプル数、サブグループの母数、重み付け、回答／参加状況、 調査票の文言、精度、処理方法、限界を開示してください。

インタビュー／フォーカスグループについては、募集方法、同意、役割の網羅性、 日付／実施方式、ガイド、コーディング、相反する証拠、プライバシー管理、 一般化の限界を開示してください。

次の行為は決して行わないでください。

• 必要以上の個人データを収集する；
• 直接識別子や未加工の録音をレポートの成果物に含める；
• 販売や見込み顧客の獲得を装った調査を行う；
• 身元／目的を偽る；
• 参加者に雇用主／顧客の秘密を明かすよう圧力をかける；
• 定性的な言及数を市場での普及率として報告する。

references/methods_and_ethics.md に従ってください。

8. 競合と集中度を分析する

競合を選定したりシェアを計算したりする前に、顧客の視点から製品と地理的な範囲を定義してください。関連する場合は、価格以外の側面、チャネル、輸入、デジタル機能／多面市場の特徴、イノベーション、動的な変化を検討してください。

合法的な公開情報を使用し、同一の製品エディション、地域、基準日を適用してください。完全なマトリックスを検証します。

python3 scripts/validate_competitor_matrix.py \
  assets/competitor_feature_matrix_template.csv \
  --source-ledger assets/source_ledger_template.csv

シェアについては、売上高／数量／生産能力／ユーザー数などの指標、分母、期間、残余シェア、情報源の網羅範囲を明記してください。HHI／CRn は記述的なスクリーニング指標であり、法的な結論ではありません。TAM のカテゴリーが、自動的に関連する独占禁止法上の市場となるわけではありません。

9. 単位と定義を正規化する

値を統合する前に、次の点を確認してください。

• 地理、期間、ストック／フロー、総額／純額、単位、分母を揃える；
• 特定した情報源と為替レートの慣例を用いて通貨を換算する；
• 基準年と名目／実質の基準を揃える；
• 連鎖ドルの加算性を無理に成立させない；
• 分類体系のバージョンを維持し、対応付けの不確実性を記録する；
• すべての換算を計算として記録する。

比較対象グループを確認します。

python3 scripts/check_unit_consistency.py \
  assets/consistency_check_template.csv

10. 草案を作成してレビューする

フレームワークではなく、調査結果と不確実性を先に示してください。任意のフレームワークは質問を整理するためだけに使用し、スコアや固定数の要因を無理に設定しないでください。提言は証拠と分け、依存関係、トレードオフ、意思決定のしきい値、反証となる証拠を含めてください。

図表は任意です。使用する場合は、検証済みのローカルデータから作成し、範囲、単位、情報源 ID、計算 ID、実績／予測の区別、限界を記載してください。references/visual_generation_guide.md を参照してください。

Markdown のワークスペースを生成します。

python3 scripts/generate_report_scaffold.py \
  assets/report_manifest_template.json ./market-report-workspace

または、任意の LaTeX アセットを使用します。

• assets/market_report_template.tex
• assets/market_research.sty
• assets/FORMATTING_GUIDE.md

公開前の必須確認事項

• 市場境界、分類体系、分母、地域、期間が明示されている。
• すべての事実／定量的な主張が、正確な情報源 ID に対応付けられている。
• 公開日／取得日、改訂、手法、限界が記録されている。
• 通貨／基準年、名目／実質の基準、ストック／フロー、単位に一貫性がある。
• トップダウン法とボトムアップ法で対象範囲が重複せず、相互に整合されている。
• TAM／SAM／SOM と予測が、感度分析を伴う条件付きシナリオとして示されている。
• アンケート／インタビューの証拠に、手法、プライバシー、推論の限界が記載されている。
• 競合に関する証拠が合法で、日付と範囲が明確であり、unknown が正直に使用されている。
• 情報源間の矛盾や改訂が確認できる状態に保たれている。
• 捏造または裏付けのない有料の数値、PII、営業秘密、欺瞞的な収集、ブランドのなりすまし、投資助言としての表現が含まれていない。

同梱リソース

参考資料

• references/report_structure_guide.md — モジュール式レポートの構成。
• references/evidence_model.md — 主張と出典の対応付け、および来歴。
• references/data_analysis_patterns.md — 市場規模推定、予測、一貫性、調査、集中度の分析手法。
• references/official_data_sources.md — 最新の公式データソース/APIへのルーティング。
• references/methods_and_ethics.md — 調査、インタビュー、プライバシー、競合他社、独占禁止法に関する安全対策。
• references/visual_generation_guide.md — エビデンスに基づく任意のビジュアル表示。
• references/sources.md — 日付付きの権威ある出典台帳。

テンプレートとCLI

assets/ 内のテンプレートは、実世界のエビデンスではなく、合成スキーマとして使用してください。 script/ 内のすべてのスクリプトは、標準ライブラリを使用する、範囲が限定されたローカル専用ツールです。サイズ超過または不正な形式の入力を拒否し、シンボリックリンクの入力をたどらず、明示的な許可なしに出力を上書きせず、ネットワーク、LLM、画像、動的評価、pickle の呼び出しを行いません。

エージェントの作業手順

1. 環境を確認します。 作業を始める前に、ユーザーの草稿、データ、図表、提出先を収集します。
2. 入力内容を明確にします。 データまたはユーザーから、形式、識別子、パラメーターを確認します。結果に影響する値は推測せず、質問してください。
3. まず小規模に試します。 1つのセクションまたは段落を作成し、文体、構成、用語についてユーザーに確認します。
4. 上記の手順と参考資料を使用して、タスク全体を実行します。
5. 結果を検証します。 すべての主張がユーザーのデータまたは検証済みの出典に根拠を持つこと、数値が表や図表と一致すること、引用が実在することを確認します（citation-verification）。
6. 報告します。 実行した内容（バージョン、コマンド、パラメーター）、確認した内容、未確定の事項を伝えます。

発生した場合	対応
主張に裏付けとなるデータや引用がない	根拠を捏造せず、本文で [citation needed] などの表記を使って明示します。
これらの手順に記載された関数、フラグ、エンドポイントがインストール済みバージョンに存在しない	インストール済みバージョンの公式ドキュメント（help()、--help、公式ドキュメント）を確認して適宜対応し、ユーザーに伝えます。APIを捏造してはいけません。
必須の入力、識別子、パラメーターが曖昧	ユーザーに質問するか、実行前に前提を明示します。

誠実性に関するルール

• 結果、パラメーター、識別子、引用、統計を決して捏造しません。実行または検証できない場合は、その旨を明確に伝えます。
• ユーザーが著者です。ユーザーが提供または承認していない結果、参考資料、主張を追加してはいけません。
• バージョン固有の詳細は古くなっている可能性があるものとして扱い、インストール済みバージョンの公式ドキュメントで確認します。
• 費用が発生する操作、共有GPUやクラウドのクォータを消費する操作、個人データまたは患者データに触れる操作、取り消せない操作を行う前には、ユーザーに確認します。