tam-sam-som-calculator

目的

適応型の、状況に即した質問を通じて、プロダクトマネージャーがプロダクトのアイデアについて TAM（獲得可能な最大市場）、SAM（有効市場）、SOM（獲得可能な市場）を算出できるよう支援します。実際の出典、経済予測、人口データに裏付けられた、妥当性の高い市場規模の推定に活用してください。投資家へのピッチ、予算の獲得、プロダクトマーケットフィットの検証に不可欠です。

これは、裏紙にざっと書いた見積もりではありません。精査に耐える、体系的で出典に裏付けられた分析です。

入力

特に役立つ情報： 市場規模を算出するプロダクトやアイデア、および把握している市場の制約（地域、業界、顧客の種類など）。 あるとさらに役立つ情報： 価格設定の前提、比較対象となる企業、数値を提示する相手（投資家、経営幹部、事業計画など）。

呼び出し時に入力された内容（スキル名の後に続くテキスト、貼り付けられたコンテキスト、または追加された ARGUMENTS: 行）は、すでに回答済みの内容として扱います。それを活用し、該当する質問は繰り返さないでください。

何も用意していなくても大丈夫です。 算出ツールは、何の市場規模を、誰を対象に算出するのかを尋ねるところから始まり、その後、手法と前提を確認します。

3 つの開始モード — 根拠となる情報がある場所に合わせて選んでください。

1. 手元の数値を使う — 人口と ARPU の数値がある場合は、計算に進みます（ヘルパースクリプトにより決定論的に算出できます）
2. ガイド付きインタビュー — 最大 4 つの適応型質問を通じて、入力内容を一緒に整理します（以下のデフォルトフロー）
3. 自律リサーチ — エージェントが、政府統計と開示資料をもとに、出典に裏付けられたボトムアップの推定値を作成します。その間、根拠を確認できます（「アプリケーション」のモード 3を参照）

呼び出し例： Size the market: AI scheduling assistant for independent dental practices, US only, $99/mo price point. — またはリサーチモードの場合：Research-mode market sizing: field-service dispatch software, DACH region; I have no numbers yet.

主な概念

TAM/SAM/SOM フレームワーク

市場規模を算出する 3 層モデルです。

TAM（獲得可能な最大市場）：

• プロダクトやサービスに対する市場全体の需要
• 「市場の 100％を獲得した場合、売上はいくらになるか？」
• 制約のない、最も広い市場

SAM（有効市場）：

• TAM のうち、自社が現実的にターゲットにできるセグメント
• 地域、企業属性、人口統計、プロダクトの制約によって絞り込みます
• 「自社のプロダクトで、実際に誰にリーチできるか？」

SOM（獲得可能な市場）：

• SAM のうち、現実的に獲得できる部分
• 競合、市場の制約、Go-to-Market の実行能力を考慮します
• 「今後 1～3 年で、どれだけ獲得できるか？」

この手法が有効な理由

• トップダウンで検証： TAM → SAM → SOM の順で、現実に即した推定値を導き出せます
• 投資家に伝わりやすい： VC や経営幹部が理解している標準的なフレームワークです
• 出典に裏付けられている： 実際のデータソース（Census、Statista、World Bank）によって信頼性が高まります
• 適応型： 状況（B2B と B2C、米国とグローバルなど）に応じて質問が変わります

避けるべき誤り（これは該当しません）

• 単一の数値による当て推量ではありません： 根拠となるデータなしに「市場規模は 100 億ドル」とすること
• 固定的ではありません： 市場は変化するため、毎年見直してください
• 顧客による検証の代わりにはなりません： 市場規模 ≠ プロダクトマーケットフィット

この手法を使う場面

• 投資家や経営幹部へのピッチ（資料に市場規模を載せる必要がある）
• プロダクトのアイデアの検証（市場規模は十分か？）
• プロダクトラインの優先順位付け（どれがより大きな機会か？）
• 成長目標の設定（現実的にどれだけ獲得できるか？）

この手法を使わない場面

• ユーザーが固定されている社内ツールの場合（外部市場がない）
• 課題を定義する前（市場規模の算出には課題領域の明確化が必要）
• 唯一の検証手段として使う場合（顧客調査と組み合わせてください）

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ファシリテーションの基準

このスキルのデフォルトの対話プロトコルとして、workshop-facilitation を使用します。

以下を定義しています。

• セッション開始前の案内と開始モード（ガイド付き、コンテキストの共有、最善の推測）
• 平易な言葉によるプロンプトを使った、一度に1つの質問
• 進捗ラベル（例：Context Qx/8、Scoring Qx/5）
• 割り込みへの対応と一時停止・再開の動作
• 意思決定の場面での番号付き推奨事項
• 通常の質問での、番号付きのクイック選択式回答オプション（必要に応じて Other (specify) を含めます）

このファイルでは、分野固有の評価内容を定義しています。競合がある場合は、このファイルの分野別ロジックに従ってください。

適用

完全な記入用構成には template.md を使用します。

この対話型スキルでは、各ステップで状況に応じた選択肢を番号付きで提示しながら、最大4つの適応型質問を行います。エージェントは、以前の回答に基づいて質問を調整します。

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ステップ0：コンテキストを収集する（質問の前に）

エージェントの提案：

始める前に、製品のコンテキストがあると役立ちます。お持ちであれば、以下を共有してください。

ご自身の製品について：

• ウェブサイトのコピー（ホームページ、製品ページ、価値提案）
• マーケティングメールやランディングページ
• 製品の説明やポジショニングに関する説明
• 導入事例や顧客の声
• 営業資料やピッチ資料

まだ製品をお持ちでない場合：

• 類似製品または隣接する製品（競合製品や類似製品）を探してください
• その製品のウェブサイトのホームページ、製品説明、またはランディングページをコピーしてください
• 市場規模の推定にあたり、参考情報として使用します

内容をそのまま貼り付けても、簡単な説明から進めても構いません。

役立つ理由：

• マーケティング資料には、ターゲット層、課題、価値提案がすでに含まれています
• 実際のコンテンツ（自社または競合他社のもの）を分析することで、現実に即した分析になります
• 類似製品の市場でのポジショニングを基準として比較できます

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オプションのヘルパースクリプト（決定論的な計算）

人口と ARPU の数値（または TAM の推定値）がすでにある場合、決定論的なヘルパーを実行して TAM/SAM/SOM を計算し、Markdown テーブルを生成できます。このスクリプトはデータを取得せず、ファイルも書き込みません。

python3 scripts/market-sizing.py --population 5400000 --arpu 1000 --sam-share 30% --som-share 10%

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モード3：自律調査（ユーザーに数値データがない場合）

ユーザーが調査モードを選んだ場合、または市場と意思決定の課題はあるもののデータを持たずに開始した場合は、 autonomous-investigation プロトコルに従い、調査として市場規模を推定します。以下に挙げた未回答の質問のみを最大限質問し、3つの箇条書きからなる検索計画を示したうえで、 すべての数値に Fact / Inference / Assumption のラベルと出典を付け、ボトムアップで推定値を作成します。

ボトムアップの手順（ intelligence-collection-disciplines に記載された GEOINT/DEMOINT の手法）：

TAM: Establishment counts for the market (Census/NAICS, Eurostat/NACE,
     or the national equivalent for the geography)
     × employment/spend benchmarks (BLS, Eurostat, trade associations)
     (validate against two independent analyst reports; if they disagree by 3x, say so)

SAM: TAM filtered by your actual constraints: geography, segment, compliance
     requirements, tech prerequisites (technographics: who *can* buy you),
     vendor-registration eligibility where applicable

SOM: SAM × realistic capture rate derived from competitor public filings
     (their revenue ÷ their claimed customer count = deal size reality check)

ボトムアップ方式が精査に強い理由：「500億ドルの市場の2％」のようなトップダウンの数値は、他者が設定した分母を借用し、あらゆる仮定をその中に隠してしまいます。事業所数にベンチマークを掛け合わせれば計算過程が明確になるため、懐疑的な CFO はスライド全体を退けるのではなく、仮定を一つずつ検証できます。獲得率を用いる方法では、希望的観測ではなく、既存企業が実際に達成していることに SOM を基づかせます。

調査モードの出力では、以下の分析構成をそのまま使用し、すべての数値に根拠ラベルを付けることと、検証が必要な仮定のリストを追加します。完了したら、標準の次のステップに加えて再実行の選択肢も提示します。統計資料を基にした市場規模の推定は、ゆっくりと、しかし確実に古くなるため、フュージョンの頻度に従って毎年再実行してください。

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Question 1: 問題領域

エージェントの質問： 「これまでに共有していただいた（またはこれから説明する）コンテキストに基づいて、市場規模を推定するために、どのような問題領域を調査していますか？」

4つの選択肢を提示します（番号で選ぶか、自由に記述できます）：

1. B2B SaaS の生産性向上 — 例：「中小企業の業務向けワークフロー自動化」（Zapier、Integromat など）
2. コンシューマー向けフィンテック — 例：「Z 世代向け個人予算管理アプリ」（Mint、YNAB など）
3. ヘルスケア／遠隔医療 — 例：「リモートワーカー向けメンタルヘルス支援」（BetterHelp、Talkspace など）
4. E コマース支援 — 例：「オンライン販売事業者向け決済処理」（Stripe、Square など）

または、共有したマーケティング資料に基づいて、問題領域を自由に記述してください。

ヒント： Web サイトのコピーやマーケティング資料を提供した場合、エージェントは次のようなフレーズから問題領域を抽出できます。

• 「[対象者]が[問題]を解決するのを支援します」
• 「[ユースケース]向けのナンバーワンのソリューション」
• お客様の声や事例に記載された顧客の悩み

ユーザーの回答： [選択肢または自由記述]

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Question 2: 地域

エージェントの質問： 「対象とする地域はどこですか？」

4つの選択肢を提示します（問題領域に応じて調整）：

1. 米国 — 詳細な国勢調査局のデータ、BLS の統計、充実した業界レポートを利用できます
2. 欧州連合 — Eurostat、各国の統計機関を利用します。GDPR／コンプライアンスに関する考慮事項にも留意してください
3. グローバル — World Bank、IMF のデータを利用できます。対象範囲は広いものの、細分性は低くなります
4. 特定の国／地域 — 例：「カナダ」「東南アジア」「ラテンアメリカ」

または、対象地域を自由に指定してください。

ユーザーの回答： [選択肢または自由記述]

調整ロジック：

• ユーザーが B2B SaaS を選択した場合（Question 1、選択肢 1）→ SaaS の普及が進んでいる米国／EU 市場を重視します
• ユーザーがコンシューマー向けフィンテックを選択した場合（Question 1、選択肢 2）→ モバイルの普及率が高い新興市場にも言及します

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Question 3: 業界／市場セグメント

エージェントの質問： 「この問題領域に関係する具体的な業界や市場セグメントは何ですか？」

4つの選択肢を提示します（問題領域と地域に応じて調整）：

例（Question 1 = B2B SaaS、Question 2 = 米国の場合）：

1. 中小企業向けサービス部門 — 540 万社、売上高 1.2 兆ドル（US Census、2023）
2. 専門サービス（法律、会計） — 110 万社、売上高 8,500 億ドル（IBISWorld、2023）
3. 医療提供者 — 90 万の診療所、業界規模 4 兆ドル（BLS、2023）
4. テクノロジー／ソフトウェア企業 — 50 万社、売上高 1.8 兆ドル（Statista、2023）

または、業界セグメントを自由に記述してください。

ユーザーの回答： [選択肢または自由記述]

調整ロジック：

• Question 1 でコンシューマー向けフィンテックを選択した場合、消費者セグメントを提示します（例：「18～25 歳の Z 世代」「25～40 歳のミレニアル世代」）
• Question 1 でヘルスケアを選択した場合、セグメントを提示します（例：「プライマリケア医」「セラピスト／カウンセラー」）

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Question 4: 潜在顧客（デモグラフィック／企業属性）

エージェントの質問： 「この問題の影響を受ける潜在顧客は誰ですか？」

4つの選択肢を提示します（これまでの回答に応じて調整）：

例（Question 1 = B2B SaaS、Question 3 = 中小企業向けサービス部門の場合）：

1. 従業員 10～50 人の中小企業 — 120 万社、売上高 4,000 億ドル（Census Bureau、2023）
2. 従業員 50～250 人の中小企業 — 60 万社、売上高 8,000 億ドル（Census Bureau、2023）
3. 個人事業主／フリーランサー — 自営業者 350 万人、売上高 2,000 億ドル（BLS、2023）
4. オンライン展開しているサービス事業者 — 200 万社、E コマース売上高 6,000 億ドル（Statista、2023）

または、顧客セグメントを自由に記述してください（企業属性、デモグラフィック、収入など）。

ユーザーの回答： [選択肢または自由記述]

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出力：TAM／SAM／SOM 分析の生成

回答を収集した後、エージェントは構造化された分析を生成します。

# TAM/SAM/SOM Analysis

**Problem Space:** [User's input from Question 1]
**Geographic Region:** [User's input from Question 2]
**Industry/Market Segments:** [User's input from Question 3]
**Potential Customers:** [User's input from Question 4]

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## Total Addressable Market (TAM)

**Definition:** The total market demand if you captured 100% of potential customers in the problem space.

**Population Estimate:** [Calculated from data sources]
- **Source:** [Citation, e.g., "US Census Bureau, 2023"]
- **Calculation:** [Show math, e.g., "5.4M SMBs × $1.2T revenue = $1.2T TAM"]

**Market Size Estimate:** $[X] billion/million
- **Source:** [Industry report citation]
- **URL:** [Clickable link to source]

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## Serviceable Available Market (SAM)

**Definition:** The segment of TAM you can realistically target with your product (narrowed by geography, firmographics, product fit).

**Segment of TAM:** [User's narrowed segment from Question 4]

**Population Estimate:** [Calculated]
- **Source:** [Citation]
- **Calculation:** [Show math, e.g., "1.2M SMBs with 10-50 employees"]

**Market Size Estimate:** $[X] billion/million
- **Source:** [Citation]
- **URL:** [Link]

**Assumptions:**
- [List key assumptions, e.g., "Assumes 50% of SMBs have budget for automation tools"]

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## Serviceable Obtainable Market (SOM)

**Definition:** The portion of SAM you can realistically capture in the next 1-3 years, accounting for competition and market constraints.

**Realistically Capturable Market:** [Agent's estimation based on market maturity, competition]

**Population Estimate:** [Calculated]
- **Source:** [Citation]
- **Calculation:** [Show math, e.g., "1.2M SMBs × 5% market share (Year 1) = 60K customers"]

**Market Size Estimate:** $[X] million
- **Assumptions:**
  - [Competition assumption, e.g., "5 major competitors, market leader has 15% share"]
  - [GTM assumption, e.g., "Sales capacity: 50 customers/month in Year 1"]
  - [Conversion assumption, e.g., "10% trial-to-paid conversion"]

**Year 1-3 Projections:**
- **Year 1:** [X]K customers, $[X]M revenue (5% of SAM)
- **Year 2:** [X]K customers, $[X]M revenue (10% of SAM)
- **Year 3:** [X]K customers, $[X]M revenue (15% of SAM)

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## Data Sources & Citations

- [Source 1: e.g., "US Census Bureau (2023). County Business Patterns. URL: census.gov"]
- [Source 2: e.g., "IBISWorld (2023). Professional Services Industry Report. URL: ibisworld.com"]
- [Source 3: e.g., "Statista (2023). SMB Software Market Size. URL: statista.com"]
- [Add all sources used]

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## Validation Questions

1. **Does TAM align with industry reports?** [Compare to 3rd-party market research]
2. **Is SAM realistically serviceable?** [Can your GTM motion reach this segment?]
3. **Is SOM achievable given competition?** [Is 5-15% market share realistic in 3 years?]

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## Next Steps

1. **Validate with customer interviews:** Does the problem resonate with target segment?
2. **Benchmark against competitors:** What market share do incumbents have?
3. **Refine SOM based on GTM capacity:** Can sales/marketing support this growth?
4. **Update annually:** Markets shift—reassess TAM/SAM/SOM yearly

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**Would you like to refine any assumptions or explore a different segment?**

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例

TAM／SAM／SOM 分析の全体例については、examples/sample.md を参照してください。

短い例の抜粋：

**TAM:** 5.4M SMBs × $2,000 ARPA = $10.8B
**SAM:** 1.2M SMBs × $2,000 ARPA = $2.4B
**SOM:** 5% of SAM = $120M

よくある落とし穴

落とし穴 1：出典のない TAM

症状：「市場規模は 500 億ドルです」（出典なし）

**結果：**投資家や経営幹部にその数字の根拠を示せません。

**対策：**Gartner、IBISWorld、Statista などの業界レポートを、URL とともに引用します。

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落とし穴 2：SOM が SAM と同じ

症状：「SAM は 50 億ドル、SOM も 50 億ドルです」（市場を 100％獲得できると想定）

**結果：**現実離れした予測です。競合がいない市場はありません。

**対策：**競争を考慮し、Year 1～3 の SOM は SAM の 1～20％に設定します。

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落とし穴 3：顧客数の推定がない

**症状：**金額だけで、顧客数がありません。

**結果：**顧客数がわからないと、営業・マーケティング計画を策定できません。

**対策：**必ず顧客数を含めます（例：「120 万社」または「Year 1 に 6 万人の顧客」）。

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落とし穴 4：前提条件が固定されている

**症状：**TAM／SAM／SOM を一度だけ算出し、その後更新しません。

**結果：**市場の変化に伴い、データが古くなります。

**対策：**毎年見直します。市場は拡大・縮小し、競争環境が変わり、新しいデータも出てきます。

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落とし穴 5：GTM の制約を無視する

症状：「Year 1 の SOM は SAM の 50％です」（ただし、営業チームはいません）

**結果：**GTM の対応能力を考えると、現実的な SOM ではありません。

**対策：**SOM の算定には、GTM の制約（営業能力、マーケティング予算、コンバージョン率）を反映します。

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参考資料

関連スキル

• skills/positioning-statement/SKILL.md — TAM／SAM／SOM は、「For [target]」セグメントの規模を把握するのに役立ちます
• skills/problem-statement/SKILL.md — 問題領域が市場を定義します
• skills/recommendation-canvas/SKILL.md — 市場規模の算定は、事業成果の予測に役立ちます
• skills/autonomous-investigation/SKILL.md — Mode 3（調査モード）を規定するプロトコルです
• skills/intelligence-collection-disciplines/SKILL.md — ボトムアップ方式の算定に使う GEOINT／DEMOINT の情報源、および獲得率を把握するための FININT
• skills/market-landscape-scan/SKILL.md — 規模を算定する価値のあるセグメントを特定します（規模より先に構造を把握）

任意のヘルパー

• skills/tam-sam-som-calculator/scripts/market-sizing.py — 決定論的な TAM／SAM／SOM 計算ツール（ネットワークアクセスなし）

外部フレームワーク

• Steve Blank 著、The Four Steps to the Epiphany（2005）— スタートアップの市場規模算定
• リーンスタートアップ手法 — 机上調査だけでなく、実験で市場規模を検証します

データソース（引用用）

• 米国： US Census Bureau、Bureau of Labor Statistics、IBISWorld、Statista
• 欧州： Eurostat、各国の統計機関
• グローバル： World Bank、IMF、Gartner、Forrester

Dean の成果物

• TAM／SAM／SOM プロンプトジェネレーター（複数ターンの適応型市場規模算定）

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スキルの種類： 対話型 推奨ファイル名： tam-sam-som-calculator.md 推奨配置場所： /skills/interactive/ 依存関係： なし（単体で動作する対話型スキル）