Demand
検索、相談、比較、購入意向に現れる需要の変化。
DemandSignal / NichePulse
次の需要を、
シグナルから読む。
Research in progress
検索、技術、採用、規制、購買行動。ばらばらの公開情報を、出典と鮮度を保ったまま観測し、次に検証する事業仮説へ変換する研究です。
- 状態
- 研究・検証中
- 公開
- 方法・失敗・更新履歴
- 原則
- 出典と観測日時を残す
Research question
流行を追うのではなく、
変化の兆しを検証する。
公開情報は豊富でも、意思決定に使える形では並んでいません。重要なのは、話題の量だけでなく、いつ、どの出典で、何が変わり、別のシグナルとどう重なったかです。
Signal Research Labでは、観測、分類、仮説化、検証、失効の流れを残し、後から判断の根拠を追える研究データを作ります。
Observation layers
観測する5つの層
単一指標ではなく、複数の弱い変化が重なる場所を見る。
Technology
モデル、API、OSS、開発者活動、性能・価格の変化。
Business
新サービス、提携、採用、投資、価格改定の動き。
Regulation
法令、標準、ガイダンス、調達要件の更新。
Operations
導入後の故障、コスト、品質、運用負荷に関する兆候。
Research engines
2つの研究エンジン
01 / DemandSignalResearching
需要の変化を、
時系列で捉える。
複数の公開ソースから需要に関係する出来事を収集し、出典、観測時刻、鮮度、重複を管理。仮説を「いま検証すべきか」の判断材料へ変換します。
- 出典へ戻れるシグナル台帳
- 同一事象の重複・追随を区別
- 鮮度低下と仮説の失効を記録
02 / NichePulsePrototype
小さな市場の脈を、
継続して測る。
大きなトレンドの集計では消える、小さな困りごと、専門領域、地域、用途の変化を観測。誰のどんな未充足需要かを具体化します。
- ニッチ別の観測テーマ
- 根拠と反証を並べた仮説
- 検証優先度と次の行動
Method
01
Collect
公開情報を収集
02
Normalize
出典と日時を統一
03
Connect
関連シグナルを接続
04
Hypothesize
事業仮説へ変換
05
Validate
反証を含めて検証
研究中の仮説は事実や投資判断ではありません。観測値、推定、未確認を分け、更新や反証があれば履歴を残します。
Field notes
研究ログ
Signal Researchの公開ログは準備中です。
Research updates
観測と検証の
続きを受け取る。
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