Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claudeビジネス・経営⭐ リポ 0品質スコア 50/100

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スタートアップ向けに市場機会の包括的な分析を生成し、TAM・SAM・SOM の算出を行うスキルです。市場規模の定量的な把握や事業機会の評価が必要な際に活用できます。

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'Generate comprehensive market opportunity analysis with TAM/SAM/SOM calculations '

SKILL.md 本文

市場機会分析

スタートアップ向けの包括的な市場機会分析を生成します。総対応可能市場(TAM)、対応可能市場(SAM)、対応可能獲得市場(SOM)の計算をボトムアップおよびトップダウン手法の両方を使用して行います。

このスキルを使用する場合

  • 市場機会分析のタスクやワークフローに取り組んでいる場合
  • 市場機会分析のためのガイダンス、ベストプラクティス、またはチェックリストが必要な場合

このスキルを使用しない場合

  • タスクが市場機会分析に関連していない場合
  • このスコープ外の別のドメインまたはツールが必要な場合

指示

  • 目標、制約、および必要な入力を明確にします。
  • 関連するベストプラクティスを適用し、結果を検証します。
  • 実行可能なステップと検証方法を提供します。
  • 詳細な例が必要な場合は、resources/implementation-playbook.mdを開きます。

このコマンドの機能

このコマンドは、インタラクティブな市場規模算出プロセスをガイドします:

  1. ターゲット市場と顧客セグメントを定義
  2. 関連する市場データを収集
  3. ボトムアップ手法を使用してTAMを計算
  4. トップダウン分析で検証
  5. 適切なフィルターでSAMに絞り込み
  6. 現実的なSOM(3~5年の機会)を推定
  7. フォーマットされたレポートで結果を提示

Claude用の指示

このコマンドが実行されたら、以下のステップに従ってください:

ステップ1: コンテキストを収集

ユーザーに必須情報を質問します:

  • 製品/サービスの説明: どのような問題を解決していますか?
  • ターゲット顧客: 理想的な顧客は誰ですか? (業界、規模、地域)
  • ビジネスモデル: 価格設定はどのように機能しますか? (サブスクリプション、取引ベース等)
  • 段階: 企業はどの段階にありますか? (プリローンチ、シード、シリーズA)
  • 地域: 初期ターゲット市場 (米国、北米、グローバル)

ステップ2: market-sizing-analysis スキルを有効化

market-sizing-analysis スキルは包括的な方法論を提供します。以下の参考資料として使用します:

  • ボトムアップ計算フレームワーク
  • トップダウン検証アプローチ
  • 業界別テンプレート
  • データソース推奨事項

ステップ3: ボトムアップ分析を実施

B2B/SaaSの場合:

  1. 顧客セグメントを定義 (企業規模、業界、ユースケース)
  2. 各セグメントの企業数を推定
  3. セグメントごとの平均契約額(ACV)を決定
  4. TAMを計算: Σ (セグメント規模 × ACV)

コンシューマー/マーケットプレイスの場合:

  1. ターゲットユーザーの人口統計を定義
  2. 総対応可能ユーザー数を推定
  3. ユーザーあたりの平均収益(ARPU)を決定
  4. TAMを計算: 総ユーザー数 × ARPU × 頻度

取引/Eコマースの場合:

  1. 総取引量(GMV)を推定
  2. テイクレートまたはマージンを決定
  3. TAMを計算: 総GMV × テイクレート

ステップ4: 市場データを収集

利用可能なツールを使用して調査します:

  • WebSearch: 業界レポート、市場規模推定、上場企業データを検索
  • すべてのソースを引用 (URLおよび公開日付)
  • 仮定を明確に文書化

推奨データソース (スキルから):

  • 政府データ (国勢調査、労働統計局)
  • 業界レポート (Gartner、Forrester、Statista)
  • 上場企業の提出書類 (10-Kレポート)
  • 業界団体
  • 学術論文

ステップ5: トップダウン検証

ボトムアップ計算を検証します:

  1. 調査から総市場カテゴリーの規模を特定
  2. 地理的フィルターを適用
  3. セグメント/製品フィルターを適用
  4. ボトムアップTAMと比較 (±30%以内が目安)

差異が30%を超える場合は、調査して違いを説明します。

ステップ6: SAMを計算

現実的なフィルターを適用してTAMを絞り込みます:

  • 地理的: 実際にサービス提供可能な地域
  • 製品能力: サービス提供に必要な機能
  • 市場準備: 採用準備ができている顧客
  • 対応可能切り替え: リーチと転換ができる

計算式:

SAM = TAM × 地理的% × 製品適合% × 市場準備%

ステップ7: SOMを推定

現実的な獲得市場シェアを計算します:

保守的アプローチ(推奨):

  • 3年目: SAMの2~3%
  • 5年目: SAMの4~6%

検討事項:

  • 競争の激しさ
  • 利用可能なリソース (資金、チーム)
  • ゴートゥーマーケットの効果
  • 差別化の強さ

ステップ8: 市場規模レポートを作成

以下の構成で包括的なMarkdownレポートを生成します:

セクション1: エグゼクティブサマリー

  • 1段落の市場機会
  • TAM/SAM/SOMのヘッドライン数字

セクション2: 市場定義

  • 解決する問題
  • ターゲット顧客プロフィール
  • 地理的スコープ
  • 時間軸

セクション3: ボトムアップ分析

  • 顧客セグメントの内訳
  • ソース付きセグメント規模
  • 計算式を含むTAM計算
  • 文書化された仮定

セクション4: トップダウン検証

  • 業界カテゴリーと規模
  • フィルター適用
  • 検証されたTAM
  • ボトムアップとの比較

セクション5: SAM計算

  • 適用したフィルターと根拠
  • SAM計算式と結果
  • セグメントレベルの内訳

セクション6: SOM予測

  • 市場シェアの仮定
  • 3年目と5年目の推定値
  • 顧客数への影響
  • 収益予測

セクション7: 市場成長

  • 業界成長率 (CAGR)
  • 主な成長要因
  • 5年間の市場進化

セクション8: 検証と妥当性確認

  • 上場企業との比較
  • 顧客数検証
  • 競争環境

セクション9: 投資テーゼ

  • 市場機会評価
  • 主な利点とリスク
  • ベンチャー規模の可能性
  • 次のステップ

ステップ9: レポートを保存

レポートをMarkdownファイルとして保存することを提案します:

  • ファイル名を提案: market-opportunity-analysis-YYYY-MM-DD.md
  • Writeツールを使用してファイルを作成
  • ユーザーにファイル場所を確認

最良の結果を得るためのヒント

すべきこと:

  • ボトムアップから始める(最も信頼性が高い)
  • 常にトップダウンと三角検証
  • すべてのデータソースを引用
  • すべての仮定を文書化
  • SOMは保守的に
  • 上場企業のベンチマークと比較
  • データギャップまたは制限事項を説明

すべきでないこと:

  • トップダウンのみに依存
  • 楽観的なデータを選別
  • 強い根拠なしに10%以上のSOMを主張
  • 方法論を不適切に混在
  • 競争環境を無視
  • 検証ステップをスキップ

使用例

ユーザー: /market-opportunity

Claude: 包括的な市場機会分析の作成をお手伝いします。まずコンテキストを収集させてください。

分析する製品またはサービスは何ですか?
→ 「Eコマース企業向けのAI搭載メールマーケティング」

ターゲット顧客は誰ですか?
→ 「北米で年間売上100万ドル以上のEコマース企業」

価格モデルは何ですか?
→ 「サブスクリプション: メールボリュームに基づき月額50~500ドル、平均300ドル」

[Claude は分析を進行し、データを収集し、TAM/SAM/SOMを計算し、レポートを生成します]

他のコマンドとの統合

このコマンドは以下と連携します:

  • /financial-projections - SOMを使用して収益モデルを構築
  • /business-case - ビジネスケースに市場規模を含める

注記

  • 市場規模算出は通常、徹底的な分析に30~60分かかります
  • 品質はデータの利用可能性に依存します - 制限事項を説明してください
  • 市場の進化に応じて年1回更新してください
  • 保守的な推定はマネーポーチ投資家との信頼を構築します

制限事項

  • このスキルは、上記で説明したスコープと明確に一致するタスクの場合にのみ使用してください。
  • 出力は、環境固有の検証、テスト、または専門家のレビューの代替として扱わないでください。
  • 必要な入力、権限、安全上の境界、または成功基準が不明な場合は、停止して説明を求めてください。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
sickn33
リポジトリ
sickn33/antigravity-awesome-skills
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills / ライセンス: MIT

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本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: sickn33 · sickn33/antigravity-awesome-skills · ライセンス: MIT