startup-idea-validation

スタートアップアイデアの検証

アイデアを形にする前に検証するための体系的な方法です。仮説を定義し、根拠を集め、機会を評価し、説明できる判断を下します。

運用原則（2026年）

• 一覧を作るより判断を優先します。各評価項目の結論を GO / CONDITIONAL / PIVOT / NO-GO とし、次のアクションを決めます。
• 根拠の質と確信度を分けて考えます。根拠が弱い場合、高いスコアの正当化にはなりません。
• 実験を行う前に、しきい値と中止ルールを事前に登録します（後から基準を変えることを避けます）。
• 支払い意欲と価値実現までの時間を早期に検証します（価格も製品の一部です）。
• しきい値は、目標とする成果（ベンチャー規模か、キャッシュフローを生むビジネスか）とビジネスモデル（B2B SaaS、B2C、マーケットプレイス、サービス）に合わせて調整します。
• 安全性と倫理を守ります。虚偽の説明をせず、ToS を尊重し、顧客データの収集を必要最小限に抑え、保持期間を制限します。

最初に確認する項目

• アイデアを一文で表したもの＋対象ユーザー＋達成すべきジョブ
• ビジネスモデル：B2B/B2C、SaaS/従量課金/マーケットプレイス/サービス、ACV/ARPU の範囲
• 対象地域、制約（規制対象の分野、調達・セキュリティ要件、データアクセス）
• 目標とする成果：ベンチャー規模、収益性の高い小規模事業、または仮説主導の研究開発
• 現在の根拠：インタビュー、パイロット、先行販売、トラフィック、競合リスト、価格設定の前提

適切な成果物を選ぶ

ユーザーの依頼…	作成するもの…	使用するもの…
「このアイデアを検証して」／「作る価値はある？」	9 項目のスコアカード＋判定	validation-scorecard.md、go-no-go-decision.md
「最もリスクの高い仮定は？」	RAT＋テスト計画	riskiest-assumption-test.md、validation-experiment-planner.md
「仮説を検証して」	仮説キャンバス＋実験設計	hypothesis-canvas.md、hypothesis-testing-guide.md
「X の市場規模は？」	TAM/SAM/SOM の算定＋前提条件の表	market-sizing-worksheet.md、market-sizing-patterns.md
「これは収益化できる？／資金はあとどれくらい持つ？」	ユニットエコノミクス＋ランウェイ＋シナリオ	financial-modeling-calculator.md
「X と Y のどちらを作るべき？」	比較スコアカード＋意思決定メモ	validation-scorecard.md、go-no-go-decision.md

ワークフロー

1. 目標とする成果およびビジネスモデルを明確にし、それに応じてデフォルトのしきい値を設定します。
2. RAT（誤っていればビジネスが失敗する仮定）を特定します。
3. 検証の段階を計画します：インタビュー -> スモークテスト -> コンシェルジュ/WoZ -> 有料パイロット。
4. 反証可能な最も低コストのテストから始めます。PASS/FAIL のしきい値と中止ルールを事前に登録します。
5. 根拠に基づいて 9 項目すべてを評価します。根拠が弱い場合はスコアを下げます。
6. 意思決定メモを作成します。判定、その理由、判断を変える条件、および次に取る最小の可逆的ステップを記載します。

9 項目のスコアカード

評価項目	重み	評価する内容
問題の深刻度	15%	緊急性、何もしない場合のコスト、現在の代替手段
市場規模	12%	目標とする成果に対して十分な需要があるか
市場のタイミング	10%	「今である理由」が明確か、追い風があるか
競争上の堀	12%	長期にわたって優位性を維持できるか
ユニットエコノミクス	15%	利益を生み出す道筋（回収期間と利益率を含む）
創業者と市場の適合性	8%	アクセス、専門知識、実行能力
技術的実現可能性	10%	構築可能性、依存関係、制約
GTM の明確さ	10%	ICP、チャネル、販売の進め方、最初の顧客
リスクプロファイル	8%	失敗につながる要因とその可能性

判定のしきい値（デフォルト）：

• 80–100: GO
• 60–79: CONDITIONAL（先に RAT を検証）
• 40–59: PIVOT
• <40: NO-GO

詳細な評価基準と調整方法は、validation-methodology.md を参照してください。

エビデンスのルール

• 強いエビデンスは、時間・費用・乗り換え・アクセスなどのコストを伴う行動上のコミットメントです。弱いエビデンスは、意見や仮定の話です。
• 重要な主張は、少なくとも2つの情報源で照合してください（特に市場規模と競合の状況）。
• エビデンスの記録を残してください。リンクと取得月を記載し、「事実」と「仮定」を分けてください。

検証の段階（デフォルト）

ステップ	目標	強いシグナル
インタビュー	課題と状況を検証する	実際の回避策や支出を伴う、繰り返し発生する課題
スモークテスト	需要を検証する	価格を提示したうえでの、条件を満たすユーザーのコンバージョン
コンシェルジュ／Wizard of Oz（WoZ）	ワークフローの価値を検証する	ユーザーがタスクを完了し、再び利用する
有料パイロット	支払い意欲を検証する	有料、更新、または拡大

AI／自動化に関する注意事項（2026年）

アイデアがAI（エージェント、コパイロット、自動化）に依存する場合は、以下を明確に検証してください。

• データの権利とアクセス：必要なデータに、法的かつ安定的にアクセスできますか？
• 信頼性：成功指標、障害モード、人によるフォールバックを定義し、実際のワークフローで検証してください。
• サービス提供コスト：推論、検索、人間が介在する処理のコストを assets/financial-modeling-calculator.md でモデル化してください。

AIに特化した実験パターンについては、hypothesis-testing-guide.md を参照してください。

統合ポイント

受け取る情報

• startup-review-mining - 課題を示すエビデンス
• startup-trend-prediction - 市場投入時期の判断材料
• startup-competitive-analysis - 競合環境

提供する情報

• router-startup - スタートアップの意思決定の振り分け
• product-management - 検証済みの要件とロードマップの判断材料
• startup-business-models - 収益化とパッケージ化の意思決定

リソース

リソース	目的
validation-methodology.md	スコアリング基準と調整
hypothesis-testing-guide.md	実験の設計とRATワークフロー
market-sizing-patterns.md	TAM／SAM／SOMの手法と落とし穴
moat-assessment-framework.md	防御可能性の分析
customer-interview-guide.md	インタビューの手法、台本、分析
landing-page-validation.md	スモークテスト、コンバージョンのベンチマーク、ランディングページ用ツール
competitive-landscape-assessment.md	競合調査、ギャップ分析、市場マッピング
pivot-framework.md	ピボットの契機、種類、意思決定のフレームワーク、事例（Slack、Instagram、Shopify）

テンプレート

テンプレート	目的
validation-scorecard.md	9つの全評価軸によるスコアリング
go-no-go-decision.md	意思決定メモの形式
hypothesis-canvas.md	仮説の定義
validation-experiment-planner.md	実験計画としきい値
riskiest-assumption-test.md	RATの特定とテスト設計
market-sizing-worksheet.md	市場規模の算定シート
financial-modeling-calculator.md	資金繰り期間、シナリオ、ユニットエコノミクス

データ

ファイル	目的
sources.json	厳選された検証リソース