Communitygithub.com

競合レポート構造

採点済みの競合カードを意思決定に資するレポートに組み立てます。クライアントが「誰と競合し、どう競い合い、守れるホワイトスペースはどこか」という3つの問いに答える構成です。

競合レポート構造 とは?

このスキルは、benchmark-methodologyで作成された採点済みの競合プロファイルカードを統合し、クライアントの戦略的テンション(例:記憶性×採用性)に基づいた意思決定レポートを生成します。レポートは、エグゼクティブサマリー、市場マップ(2×2マップ)、競合ティア分類、ベンチマークマトリックス(ヒートマップ形式)、深堀分析、ホワイトスペースと脅威の分析、戦略的推奨事項、出典・方法論付録の8セクションで構成されます。各推奨事項はクライアントのブランドバランス(例:戦略/証拠60%、差別性25%、クラフト15%)に照らして評価され、バランスを崩すものは明示的にフラグ付けされます。このスキルはClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、競合分析の最終成果物を監査可能かつ防御可能な形で提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/competitive-report-structure

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

競合レポート構造 は何をしますか?

このスキルを使用して、採点済みの競合カードを意思決定に資するレポートに組み立てます。 レポートはクライアントの3つの問いに答えなければなりません:誰と競合するか、どのように競合するか、そして守れるホワイトスペースはどこか。すべてのセクションはそれらの答えに貢献することで存在意義を得ます — 貢献しないものは削除します。

アクティブ化のタイミング

  • benchmark-methodology からのすべての競合プロファイルカードが完成し、組み立て可能な状態であること。
  • 競合分析結果を創業者、リーダーシップチーム、または取締役会に提示する必要がある場合。
  • レポートが意思決定を促進する(誰と競合するか、どのように競合するか、堀はどこか)ものでなければならない — 単なる状況の記録ではない。
  • 監査可能かつ防御可能なクライアント成果物を準備している場合。

クライアントポジショニングブリーフ(最初に確立する)

レポートを組み立てる前に、クライアントのポジショニングブリーフを確立します。これにより以下が提供されます:

  • 戦略的テンション — クライアントのターゲットホワイトスペースを定義する対になった軸(例:記憶性 × 採用性)。すべてのマップと統合はこのテンションに立ち返ります。
  • ブランドバランス — クライアントの戦略的重点の意図された比率(例:戦略/証拠60%、差別性25%、クラフト15%)。すべての推奨事項はこのバランスに照らしてチェックされ、それを変化させるものはフラグ付けされます。
  • 差別化要因 — エグゼクティブサマリーおよびホワイトスペースセクションの枠組みとなる原則。
  • ターゲット象限 — クライアントがテンションマップ内で意図する位置。その象限が本当に空いているかどうかを確認することが、レポートの中心的な実証的問いです。

枠組みの原則

レポート全体はクライアントの戦略的テンションを中心に編成され、推奨事項はクライアントの意図的なブランドバランスに立ち返ります。そのバランスを崩す推奨事項は、それに対して明示的にフラグ付けされなければなりません —「この動きはバランスをX/Y/ZからA/B/Cへと変化させます。意図を確認してください。」

レポートセクション

1. エグゼクティブサマリー

3〜5の要点、意思決定優先。最も重要な発見を平易な言葉で述べる:クライアントの強み、弱み、ターゲットホワイトスペースを占めている競合、そして上位2〜3のアクション。創業者/プロダクトマネージャーがこれを読むだけで何をすべきか分かるように書く。ここに方法論は含めない。

2. 市場環境とカテゴリー枠組み

カテゴリーを定義し、マッピングする。多軸マップ — 最低でも2×2(例:ブランド主導 <-> 能力主導 × ブティック <-> エンタープライズ規模)、理想的にはbenchmark-methodologyからのクライアントのテンションプロットをメインマップとして使用する。すべてのプロファイルされた競合とクライアントを配置する。マップはクライアントの意図する位置を視覚的に明示し、その位置がどれだけ混雑しているか(または空いているか)を示す。

3. 競合ティア

セットを直接 / 隣接 / 目標(competitive-platform-analysisから)に整理する。各ティアに誰が含まれ、なぜクライアントにとって重要なのかを1段落で説明する。これにより詳細に入る前の読者の期待値を設定する。

4. ベンチマークマトリックス

完全な競合 × 次元の表 — 量的な背骨。行 = 競合(ティアごとにグループ化)、列 = 9つのベンチマーク次元(注:次元9 — 戦略的テンション — には2つの極(例:ブランドスタジオクライアントの場合は記憶性と採用性)がある。クライアント自身の対になる軸で置き換え、平均化せずに2つのサブ列として表現する)。クライアント自身の正直な自己評価も比較用の行として含める。ヒートマップ(色または記号スケール)を使用して、強み/弱みのパターンをスキャン可能にする。ブレンドされた合計列は追加しない — 次元は別々に報告する(バイアスコントロールに従う)。クライアントがリードしている列と遅れている列を明示的に呼び出す。

5. 深堀分析

最も教訓となる3〜5の競合をナラティブ形式で(プロファイルカードから)。ランキングではなく教訓のために選ぶ:ターゲットテンションの最良の例(両極で高い)、「片方の極のみ」の警告例、クライアントが定義の基準とする「有能だが忘れられやすい」典型、そして直接の脅威。各深堀:彼らが何をしているか、クライアントが何を学ぶべきか、クライアントが何を避けるべきか。

6. ホワイトスペースと脅威

戦略的核心。2つの部分:

  • ホワイトスペース: 競合が所有していない、クライアントが占有可能なポジション — マップとマトリックスから論証され、断言ではない。ターゲット象限(ポジショニングブリーフから)が本当に空いているか確認する。
  • 脅威: クライアントに圧力をかけるもの/こと — 差を詰めてくる競合、代替品(ノーコード/AIツール、社内チーム、ゼネラリストフリーランサー)、またはカテゴリーシフト。クライアント自身のリスクについて正直であること(例:大胆なアイデンティティがリスク回避的なバイヤーに真面目でないと受け取られること)。

7. 戦略的推奨事項

具体的で優先順位付けされたアクション:クライアントが誰と競合するか、どのように差別化するか、どこに投資するか(オファーパッケージング、エビデンス/ケーススタディ、思想リーダーシップ、ブランドシャープニング)。すべての推奨事項をポジショニングブリーフのブランドバランスに結び付け、それを変化させるものはフラグ付けする。影響 × 努力で順序付ける。

8. 出典 / 方法論付録

次元、重み、ルーブリック、ティア付きのスコープセット、競合ごとの出典リンク、検証ノート(断言 vs 証明済み)。これによりレポートは監査可能かつ防御可能になる — 敵対的引用規律を貫く。

データの提示方法

  • 2×2 / ポジショニングマップ — 環境とテンションプロットに使用。これらを先頭に置く;散文よりも速く議論を伝える。
  • ヒートマップマトリックス — 競合 × 次元の比較用(セクション4)。
  • プロファイルカード — 深堀分析(セクション5)のソース単位。
  • 象限コールアウト — 各象限に誰がいるかを明示的に名前を挙げる、特にクライアントのターゲット象限。
  • 表はスキャン可能に保ち、生のエビデンスとリンクは付録に回す。

意思決定フレームワーク(レポートはこれらを解決しなければならない)

  • 誰と競合するか? — 直接ティアを具体的に挙げる;そこが本当の戦いの場所である。
  • どのように競合するか? — クライアントの差別化要因を一文で述べる。マトリックスに基づいて(どの次元をクライアントが所有しているか)。
  • 差別化要因はどこで防御可能か? — 競合が簡単にコピーできない次元/象限(堀)を、標準的なものと区別して特定する。

チーム調整セッションのためのトリガー質問

分析への賞賛ではなく、意思決定を強制する質問で締めくくる:

  • ターゲット象限は本当に空いているか、それとも競合がすでに動いているか?
  • 今後12ヶ月で最も鋭い脅威となる直接競合はどれか、その対策は?
  • ブランドバランスは環境を踏まえてまだ有効か — 重点を変更すべきか?
  • クライアントが遅れている次元のうち、どれを埋める価値があり、どれを意図的に譲るべきか?
  • 採用性/信頼性を犠牲にせずに差別性を最も広げる1つのアクションは何か?

アンチパターン

  • 方法論から始める。 エグゼクティブサマリーは最も重要な発見から始めるべきであり、ベンチマークの実行方法の説明からではない。方法論は付録に属する。
  • テンションプロットなしでスコアを提示する。 2×2テンションマップは主要な成果物である。マップなしの数字の表は戦略的洞察を埋もれさせる。
  • 意思決定フレームワークを省略する。 レポートは3つの問い(誰と競合するか、どのように競合するか、堀はどこか)を解決しなければならない。これらに答えないとレポートは文献レビューになる。
  • すべてのプロファイルカードが完成する前に開始する。 ベンチマーク方法論は組み立て前に完了しなければならない。部分的なデータはヒートマップとホワイトスペース分析を損なうギャップを生む。
  • マトリックスにブレンドされた合計列を追加する。 明示的に除外 — クライアントが行動すべき非対称性を隠す誤った複合指標を作り出す。

関連スキル

  • benchmark-methodology — 前提条件;このスキルが組み立てる採点済みの競合プロファイルカードを生成する。
  • competitive-platform-analysis — セクション3で使用されるティア構造(直接 / 隣接 / 目標)を提供する。
  • brand-discovery — クライアントのポジショニングブリーフが未定義の場合に確立するために使用する。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

関連スキル