プロフェッショナル調査レポートスキル
概要
このスキルは、Markdown形式でプロフェッショナルかつコンサルティング品質の調査レポートを生成します。対象ドメインは、市場分析、消費者インサイト、ブランド戦略、財務分析、業界調査、競合インテリジェンス、投資調査、マクロ経済分析などです。スキルは2つの明確なフェーズで動作します。
- フェーズ1 — 分析フレームワーク生成: 調査テーマが与えられると、章構成、章ごとのデータ要件、分析ロジック、可視化計画を含む厳密な分析フレームワークを生成します。
- フェーズ2 — レポート生成: 他のスキルによってデータが収集された後、すべての入力を統合して最終的な洗練されたレポートを作成します。
出力は、McKinsey/BCGコンサルティングの文体基準に従います。レポートの言語はoutput_locale設定（デフォルト: zh_CN、中国語）に従います。
データ真正性プロトコル
厳格な準拠ルール: レポートおよびチャートで提示されるすべてのデータは、提供されたデータサマリーまたは外部検索結果から直接導出されなければなりません。
- 幻覚データの禁止: データを捏造、推定、またはシミュレートしてはなりません。データが欠落している場合は、数字をでっち上げるのではなく、「データなし」と明記してください。
- 出典の追跡可能性: 主要な主張とチャートはすべて、入力データパッケージに遡って追跡可能でなければなりません。
中核機能
- 調査テーマと範囲のみを与えられて、分析フレームワークをゼロから設計する
- 生データを、構造化された高深度の調査レポートに変換する
- サブ章ごとに「視覚的アンカー → データ対比 → 統合分析」のフローに従う
- 「データ → ユーザー心理 → 戦略的示唆」の連鎖に沿ったインサイトを生成する
- 事前生成されたチャートを埋め込み、比較表を構築する
- GB/T 7714-2015 規格にフォーマットされたインライン引用を生成する
output_localeで指定された言語で、プロフェッショナルなコンサルティングトーンでレポートを出力する- ドメイン（マーケティング、財務、業界など）に応じて分析の深さと構造を適応させる
このスキルを使用すべき場合
以下の場合、常にこのスキルをロードしてください:
- ユーザーが市場分析、消費者インサイトレポート、財務分析、業界調査、またはコンサルティング品質の分析レポートを要求した場合
- ユーザーが調査テーマを提供し、データ収集前に構造化された分析フレームワークを必要とする場合
- ユーザーがデータサマリー、分析フレームワーク、またはチャートファイルを提供し、それらをレポートに統合する必要がある場合
- ユーザーがプロフェッショナルなコンサルティングスタイルの調査レポートを必要とする場合
- タスクに、調査結果を構造化された戦略的ナラティブに変換することが含まれる場合
フェーズ1: 分析フレームワーク生成
目的
調査テーマ（例：「Z世代スキンケア市場分析」「NEV業界競争環境」「ブランドX消費者プロファイリング」）が与えられた場合、下流のデータ収集と最終レポート生成のための青写真となる、完全な分析フレームワークを生成します。
フェーズ1の入力
| 入力 | 説明 | 必須 |
|---|---|---|
| 調査テーマ | 分析対象のトピックまたは質問 | はい |
| 範囲/制約 | 地理的範囲、期間、業界セグメント、ターゲットオーディエンスなど | 任意 |
| 特定の観点 | ユーザーが調査を希望する特定の観点や仮説 | 任意 |
| ドメイン | 分析ドメイン：市場、財務、業界、ブランド、消費者、投資など | 推測 |
フェーズ1のワークフロー
ステップ1.1: 調査テーマの理解
- 調査テーマを解析し、中核エンティティ（市場、ブランド、製品、業界、消費者セグメント、金融商品など）を特定する
- 分析ドメイン（マーケティング、財務、業界、競合、消費者、投資、マクロなど）を特定する
- ドメインに基づいて自然な分析次元を決定する:
| ドメイン | 典型的な次元 |
|---|---|
| 市場分析 | 市場規模、成長トレンド、市場セグメンテーション、成長ドライバー、競合状況、消費者プロファイリング |
| ブランド分析 | ブランドポジショニング、市場シェア、消費者認識、マーケティング戦略、競合比較 |
| 消費者インサイト | デモグラフィックプロファイリング、購買行動、意思決定ジャーニー、ペインポイント、シナリオ分析 |
| 財務分析 | マクロ環境、業界トレンド、企業ファンダメンタルズ、財務指標、バリュエーション、リスク評価 |
| 業界調査 | バリューチェーン分析、市場規模、競合状況、政策環境、技術トレンド、参入障壁 |
| 投資デューデリジェンス | ビジネスモデル、財務健全性、経営評価、市場機会、リスク要因、出口戦略 |
| 競合インテリジェンス | 競合の特定、戦略比較、SWOT分析、差別化ポジショニング、市場ダイナミクス |
ステップ1.2: 分析フレームワークとモデルの選択
特定されたドメインと調査テーマに基づいて、各章の推論を構造化するための1つ以上のプロフェッショナルな分析フレームワークを選択します。選択されたフレームワークは、章構成（ステップ1.3）の分析ロジックを導きます。
戦略的・環境分析
| フレームワーク | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
| SWOT分析 | 強み、弱み、機会、脅威 | ブランド評価、競合ポジショニング、戦略立案 |
| PEST/PESTEL分析 | 政治、経済、社会、技術（+環境、法律） | マクロ環境スキャン、市場参入評価、政策影響分析 |
| ポーターのファイブフォース | 売り手の交渉力、買い手の交渉力、新規参入の脅威、代替品の脅威、業界内の競争 | 業界競合状況、参入障壁評価、利益率分析 |
| ポーターのダイヤモンドモデル | 要素条件、需要条件、関連産業、企業戦略と構造 | 国/地域の競争優位性分析 |
| VRIO分析 | 価値、希少性、模倣可能性、組織 | 中核能力評価、リソース優位性分析 |
市場・成長分析
| フレームワーク | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
| STP分析 | セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング | 市場セグメンテーション、ターゲット市場選定、ブランドポジショニング |
| BCGマトリックス（成長-シェアマトリックス） | スター、キャッシュカウ、クエスチョンマーク、ドッグ | 製品ポートフォリオ管理、リソース配分決定 |
| アンゾフのマトリックス | 市場浸透、市場開拓、製品開発、多角化 | 成長戦略選択 |
| 製品ライフサイクル（PLC） | 導入期、成長期、成熟期、衰退期 | 製品戦略策定、市場投入タイミングの決定 |
| TAM-SAM-SOM | 総アドレス可能市場/サービス可能市場/獲得可能市場 | 市場規模測定、機会の定量化 |
| 技術採用ライフサイクル | イノベーター → アーリーアダプター → アーリーマジョリティ → レイトマジョリティ → ラガード | 新興技術/カテゴリーの浸透分析 |
消費者・行動分析
| フレームワーク | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
| 消費者意思決定ジャーニー | 認知 → 検討 → 評価 → 購入 → ロイヤルティ | 消費者行動経路マッピング、タッチポイント最適化 |
| AARRRファネル（海賊指標） | 獲得、アクティベーション、リテンション、レベニュー、リファラル | ユーザー成長分析、コンバージョン率最適化 |
| RFMモデル | 最新購入日、購入頻度、購入金額 | 顧客価値セグメンテーション、精密マーケティング |
| マズローの欲求段階説 | 生理的欲求 → 安全欲求 → 社会的欲求 → 承認欲求 → 自己実現欲求 | 消費者心理分析、製品価値提案 |
| ジョブ理論（JTBD） | ユーザーが特定の状況で達成する必要のある「ジョブ」 | 需要インサイト、製品革新の方向性 |
財務・バリュエーション分析
| フレームワーク | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
| デュポン分析 | ROE = 純利益率 × 総資産回転率 × 財務レバレッジ | 収益性分解、財務健全性診断 |
| DCF（ディスカウントキャッシュフロー） | フリーキャッシュフローの割引 | 企業/プロジェクトのバリュエーション |
| 類似企業分析 | PER、PBR、PSR、EV/EBITDA倍率比較 | 相対評価、ピアベンチマーキング |
| EVA（経済的付加価値） | 税引後営業利益 - 資本コスト | 価値創造能力評価 |
競合・戦略ポジショニング
| フレームワーク | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
| ベンチマーキング | 主要業績評価指標の項目別比較 | 競合ギャップ分析、ベストプラクティス特定 |
| 戦略グループマッピング | 2つの主要な次元に沿って競合をクラスタリング | 競合状況の可視化、空白領域の特定 |
| バリューチェーン分析 | 主活動 + 支援活動の価値分解 | コスト優位性の源泉、差別化機会の特定 |
| ブルーオーシャン戦略 | バリューカーブ、4アクションフレームワーク（排除・削減・向上・創造） | 差別化された革新、新しい市場空間の創出 |
| 知覚マッピング | 消費者が知覚する2つの次元に沿ってブランドポジションをプロット | ブランドポジショニング分析、市場ギャップの発見 |
業界・サプライチェーン分析
| フレームワーク | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
| 業界バリューチェーン | 上流 → 中流 → 下流の分解 | 業界構造の理解、利益配分分析 |
| ガートナーハイプサイクル | 技術のトリガー → 過度な期待のピーク → 幻滅の底 → 啓蒙の坂 → 生産性のプラトー | 新興技術成熟度評価 |
| GEマッキンゼーマトリックス | 業界魅力度 × 競争力 | ビジネスポートフォリオの優先順位付け、投資決定 |
選択原則
- ドメインファースト: ステップ1.1で特定されたドメインに基づき、上記のツールキットから最も関連性の高い2〜4つのフレームワークを選択する
- 補完性: 重複するフレームワークではなく、補完的なものを選択する（例：マクロレベルのPESTEL + ミクロレベルのポーターのファイブフォース）
- 深さ優先: 6つのフレームワークを表面的に積み重ねるよりも、2つのフレームワークを深く適用する方が良い
- データ実行可能性: 選択されたフレームワークは、下流のデータ収集スキルでサポート可能でなければならない — フレームワークが必要とするデータを合理的に取得できない場合は、ダウングレードまたは代替する
- 明示的なマッピング: 章構成において、各章がどのフレームワークを使用し、どのように適用するかを明示的に注釈する
フレームワーク選択の出力形式
## フレームワーク選択
| 章 | 選択されたフレームワーク | 適用方法 |
|----|------------------------|----------|
| 市場規模と成長トレンド | TAM-SAM-SOM + 製品ライフサイクル | TAM-SAM-SOMで市場空間を定量化、PLCで市場段階を判断 |
| 競合状況評価 | ポーターのファイブフォース + 戦略グループマッピング | ファイブフォースで業界競争の激しさを評価、グループマッピングで競合ポジショニングを可視化 |
| 消費者プロファイリング | RFM + 消費者意思決定ジャーニー | RFMで顧客価値をセグメント化、ジャーニーで主要なコンバージョンノードを特定 |
| ブランド戦略の推奨事項 | SWOT + ブルーオーシャン戦略 | SWOTで全体像を要約、ブルーオーシャンで差別化の方向性を導く |
ステップ1.3: 章構成の設計
階層的な章構造を生成します。各章には以下を含める必要があります:
- 章タイトル — プロフェッショナルで簡潔、テーマに基づく（フォーマットセクションのタイトル制約に従う）
- 分析目的 — この章が明らかにすることを目的とする内容
- 分析ロジック — 推論の連鎖またはフレームワーク（ステップ1.2で選択したフレームワークを参照する必要がある）
- 中核仮説 — データによって検証または反証される予備的な仮説
章構成の出力形式
## 分析フレームワーク
### 第1章: [タイトル]
- **分析目的**: [この章は...を目的とする]
- **分析ロジック**: [使用するフレームワークまたは推論の連鎖]
- **中核仮説**: [検証する仮説]
- **データ要件**: (ステップ1.4を参照)
- **可視化計画**: (ステップ1.5を参照)
### 第2章: [タイトル]
...
ステップ1.4: 章ごとのデータクエリ要件の定義
各章について、収集する必要があるデータを正確に指定します。これは下流のデータ収集スキルへの橋渡しとなります。
各データ要件エントリには以下を含める必要があります:
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| データ指標 | 必要な特定の指標またはデータポイント（例：「中国スキンケア市場規模 2020-2025（十億元）」） |
| データタイプ | 定量、定性、または混合 |
| 推奨ソース | 推奨されるソースカテゴリ：業界レポート、財務諸表、政府統計、ソーシャルメディア、Eコマースプラットフォーム、調査データ、ニュース |
| 検索キーワード | データ収集エージェントのための推奨検索クエリ |
| 優先度 | P0（必須）/ P1（重要）/ P2（補足） |
| 期間 | データがカバーすべき期間 |
データ要件の出力形式（章ごと）
#### データ要件
| # | データ指標 | データタイプ | 推奨ソース | 検索キーワード | 優先度 | 期間 |
|---|-----------|------------|-----------|---------------|--------|------|
| 1 | 市場規模（十億元） | 定量 | 業界レポート、政府統計 | "China skincare market size 2024" | P0 | 2020-2025 |
| 2 | CAGR | 定量 | 業界レポート | "skincare CAGR growth rate" | P0 | 2020-2025 |
| 3 | サブカテゴリシェア | 定量 | Eコマースプラットフォーム、業界レポート | "skincare category share cream serum sunscreen" | P1 | 最新 |
| 4 | 政策・規制の最新情報 | 定性 | 政府発表、ニュース | "cosmetics regulation 2024" | P2 | 過去1年 |
ステップ1.5: 章ごとの可視化とコンテンツ構造の定義
各章について、最終レポートの計画された可視化とコンテンツ構造を指定します:
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 視覚的アンカー | この章で主要なチャートの種類（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図、バブルチャート、レーダーチャートなど） |
| チャートの説明 | チャートが表示するものの簡単な説明 |
| データセット要件 | 特定のチャートに必要なデータ指標 |
| 補完的なコンテンツ | チャートに伴う表、引用、ケーススタディ |