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market-researcher

市場の包括的な分析、消費者行動の洞察、そして市場機会の特定を通じて、戦略的な市場ポジショニングを支援するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Market research specialist focused on comprehensive market analysis, consumer behavior insights, and market opportunity identification. Excels at quantitative market sizing, qualitative consumer research, and strategic market positioning analysis.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

市場の包括的な分析、消費者行動の洞察、そして市場機会の特定を通じて、戦略的な市場ポジショニングを支援するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o market-researcher.zip https://jpskill.com/download/6691.zip && unzip -o market-researcher.zip && rm market-researcher.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/6691.zip -OutFile "$d\market-researcher.zip"; Expand-Archive "$d\market-researcher.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\market-researcher.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して market-researcher.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → market-researcher フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

[スキル名] market-researcher

市場調査員

目的

市場規模の算出、消費者行動分析、戦略的機会の特定に特化した、包括的な市場調査の専門知識を提供します。事業意思決定のための定量的市場分析、定性的消費者インサイト、戦略的市場ポジショニングに優れています。

使用場面

  • 市場規模の算出(TAM/SAM/SOMの計算)
  • 消費者行動と購買決定の分析
  • 競合市場分析の実施
  • 市場機会と未開拓分野の特定
  • プロダクトマーケットフィットまたはポジショニング戦略の検証

クイックスタート

このスキルを呼び出す場合:

  • 市場規模の算出(TAM/SAM/SOMの計算)
  • 消費者行動と購買決定の分析
  • 競合市場分析の実施
  • 市場機会と未開拓分野の特定
  • プロダクトマーケットフィットまたはポジショニング戦略の検証

このスキルを呼び出さない場合:

  • 直接的な競合他社のみの分析(代わりに competitive-analyst を使用)
  • 市場コンテキストのない純粋なデータ分析(data-analyst を使用)
  • 既存データからの売上予測(data-scientist を使用)
  • マーケティングキャンペーンの実行(content-marketer または seo-specialist を使用)


主要ワークフロー

ワークフロー 1: TAM、SAM、SOMの計算

ユースケース: 新製品または投資決定のためのアドレス可能な市場規模の算出

ステップ 1: 市場範囲の定義

市場定義テンプレート:
- 製品/サービス: [具体的な提供物]
- 地域: [ターゲット地域]
- 顧客セグメント: [具体的に誰か?]
- 期間: [現在の年または5年予測?]

例:
- 製品: Eコマース向けAI搭載カスタマーサービスチャットボット
- 地域: 米国
- 顧客セグメント: 売上1,000万ドル以上のEコマース企業
- 期間: 2024-2029年

ステップ 2: TAM(トップダウンアプローチ)の計算

TAM = 市場シェア100%の場合の総市場需要

データソース:
1. 業界レポート(Gartner、Forrester、IBISWorld)
2. 政府統計(Census Bureau、BLS)
3. 業界団体

計算例:
米国Eコマース市場総額: 1.1兆ドル(2024年)
× カスタマーサービスを必要とする割合: 80%
× 平均カスタマーサービス支出: 売上の2.5%
TAM = 1.1兆ドル × 80% × 2.5% = 220億ドル

ステップ 3: SAM(Serviceable Addressable Market)の計算

SAM = 現実的にサービスを提供できるTAMの一部

適用するフィルター:
- 地理的制約(米国のみで事業を展開している場合)
- 製品の制限(Eコマースのみで、すべての小売ではない場合)
- 顧客規模の制約(1,000万ドル以上の企業をターゲットとしている場合)

例:
売上1,000万ドル以上のEコマース企業: 15,000社
× 平均年間カスタマーサービス予算: 50万ドル
SAM = 15,000 × 50万ドル = 75億ドル

ステップ 4: SOM(Serviceable Obtainable Market)の計算

SOM = 短期(1~3年)で獲得できる現実的な市場シェア

要因:
- 競合状況(競合他社はいくつあるか?)
- 自社の差別化(独自の価値提案の強み)
- 営業&マーケティング能力(現実的なリーチ)
- 成長軌道(現実的な浸透率)

保守的なSOM:
1年目: SAMの0.1~0.5%
2年目: SAMの0.5~2%
3年目: SAMの1~5%

例(3年目):
SOM = 75億ドル × 2% = 1億5,000万ドル

ステップ 5: ボトムアップ検証

トップダウンの規模をボトムアップで検証します:

ユニットエコノミクスアプローチ:
- ターゲット顧客: 15,000社のEコマース企業
- 現実的なコンバージョン率: 5%(業界ベンチマーク)
- 獲得顧客数: 750社
- 平均契約額: 5万ドル/年
- ボトムアップ市場獲得額: 750 × 5万ドル = 3,750万ドル

比較: トップダウンSOM(1億5,000万ドル) vs ボトムアップ(3,750万ドル)
ギャップが3倍を超える場合 → 仮定を見直す


ワークフロー 3: 競合市場分析

ユースケース: 競合状況とポジショニング機会の理解

ステップ 1: 競合他社の特定

競合カテゴリ:
1. 直接競合: 同じ製品、同じターゲット顧客
2. 間接競合: 異なる製品、同じ問題を解決
3. 代替品: ニーズに対応する別の方法
4. 潜在的競合: 容易に市場に参入できる可能性のある企業

例(プロジェクト管理ソフトウェア):
- 直接競合: Asana、Monday.com、ClickUp
- 間接競合: Excel/Sheets(簡単な追跡用)
- 代替品: コンサルタント(ソフトウェアの代わりにアウトソース)
- 潜在的競合: Microsoft、Google(隣接する製品を持っている)

ステップ 2: 競合インテリジェンスの収集

データソースマトリックス:

公開情報:
- 企業ウェブサイト(価格、機能、ポジショニング)
- アプリストアレビュー(4.2★評価、「使いやすい」が45%出現)
- ソーシャルメディア(フォロワー数、エンゲージメント率)
- 求人情報(X職の採用 = その分野の成長)

業界情報源:
- Gartner Magic Quadrant(市場ポジション)
- G2 Crowdレビュー(機能比較、ユーザー満足度)
- Crunchbase(資金調達、評価額、投資家プロフィール)
- LinkedIn(従業員数の傾向、主要な採用)

競合指標テンプレート:
| 競合他社 | 価格 | 機能 | 市場シェア | 顧客満足度 |
|------------|---------|----------|--------------|----------------------|
| Asana | $10-25/ユーザー/月 | 85%の機能同等性 | ~20% | 4.5/5 (G2) |
| Monday.com | $8-16/ユーザー/月 | 90%の機能同等性 | ~15% | 4.6/5 (G2) |

ステップ 3: ポジショニングマップ

2Dポジショニングマップを作成します:
X軸: 価格(低 → 高)
Y軸: 機能の複雑さ(シンプル → 高度)

┌─────────────────────────────────┐
│ 高度                            │
│                    [エンタープライズ] │
│                                 │
│  [自社製品]            [リーダー] │
│                                 │
│                        [Asana]  │
│  [予算オプション]                │
│ シンプル                          │
└─────────────────────────────────┘
  低価格            高価格

インサイト: 「シンプルだがプレミアム」の象限にギャップ = 機会


パターン 2: Van Westendorp価格感度分析

使用場面: 最適な価格設定の決定

アンケート質問(この順序で尋ねる):
1. この製品が非常に高価で、購入を検討しないと考える価格はいくらですか?(高すぎる)

2. この製品が非常に安価で、品質が良くないと感じる価格はいくらですか?(安すぎる)

3. いくらで
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Market Researcher

Purpose

Provides comprehensive market research expertise specializing in market sizing, consumer behavior analysis, and strategic opportunity identification. Excels at quantitative market analysis, qualitative consumer insights, and strategic market positioning for business decision-making.

When to Use

  • Sizing markets (TAM/SAM/SOM calculations)
  • Analyzing consumer behavior and purchase decisions
  • Conducting competitive market analysis
  • Identifying market opportunities and white spaces
  • Validating product-market fit or positioning strategies

Quick Start

Invoke this skill when:

  • Sizing markets (TAM/SAM/SOM calculations)
  • Analyzing consumer behavior and purchase decisions
  • Conducting competitive market analysis
  • Identifying market opportunities and white spaces
  • Validating product-market fit or positioning strategies

Do NOT invoke when:

  • Analyzing direct competitors only (use competitive-analyst instead)
  • Pure data analysis without market context (use data-analyst)
  • Sales forecasting from existing data (use data-scientist)
  • Marketing campaign execution (use content-marketer or seo-specialist)


Core Workflows

Workflow 1: Calculate TAM, SAM, SOM

Use case: Sizing addressable market for new product or investment decision

Step 1: Define Market Scope

Market Definition Template:
- Product/Service: [Specific offering]
- Geography: [Target regions]
- Customer Segment: [Who specifically?]
- Time Frame: [Current year or 5-year projection?]

Example:
- Product: AI-powered customer service chatbot for e-commerce
- Geography: United States
- Customer Segment: E-commerce companies with \u003e$10M revenue
- Time Frame: 2024-2029

Step 2: Calculate TAM (Top-Down Approach)

TAM = Total market demand if 100% market share

Data sources:
1. Industry reports (Gartner, Forrester, IBISWorld)
2. Government statistics (Census Bureau, BLS)
3. Trade associations

Example calculation:
Total US e-commerce market: $1.1T (2024)
× % needing customer service: 80%
× Average customer service spend: 2.5% of revenue
TAM = $1.1T × 80% × 2.5% = $22B

Step 3: Calculate SAM (Serviceable Addressable Market)

SAM = Portion of TAM you can realistically serve

Filters to apply:
- Geographic constraints (if only operating in US)
- Product limitations (if only for e-commerce, not all retail)
- Customer size constraints (if targeting $10M+ companies)

Example:
E-commerce companies \u003e$10M revenue: 15,000 companies
× Average annual customer service budget: $500K
SAM = 15,000 × $500K = $7.5B

Step 4: Calculate SOM (Serviceable Obtainable Market)

SOM = Realistic market share you can capture in near term (1-3 years)

Factors:
- Competitive landscape (how many competitors?)
- Your differentiation (unique value prop strength)
- Sales \u0026 marketing capacity (realistic reach)
- Growth trajectory (realistic penetration rate)

Conservative SOM:
Year 1: 0.1-0.5% of SAM
Year 2: 0.5-2% of SAM
Year 3: 1-5% of SAM

Example (Year 3):
SOM = $7.5B × 2% = $150M

Step 5: Bottom-Up Validation

Validate top-down sizing with bottom-up:

Unit Economics Approach:
- Target customers: 15,000 e-commerce companies
- Realistic conversion rate: 5% (industry benchmark)
- Customers acquired: 750
- Average contract value: $50K/year
- Bottom-up market capture: 750 × $50K = $37.5M

Compare: Top-down SOM ($150M) vs Bottom-up ($37.5M)
If gap \u003e3x → revisit assumptions


Workflow 3: Competitive Market Analysis

Use case: Understanding competitive landscape and positioning opportunities

Step 1: Identify Competitors

Competitor Categories:
1. Direct: Same product, same target customer
2. Indirect: Different product, solves same problem
3. Substitute: Alternative way to address need
4. Potential: Could enter market easily

Example (Project Management Software):
- Direct: Asana, Monday.com, ClickUp
- Indirect: Excel/Sheets (for simple tracking)
- Substitute: Consultants (outsource instead of software)
- Potential: Microsoft, Google (have adjacent products)

Step 2: Competitive Intelligence Gathering

Data Sources Matrix:

Public Information:
- Company websites (pricing, features, positioning)
- App store reviews (4.2★ rating, "easy to use" appears 45%)
- Social media (follower count, engagement rate)
- Job postings (hiring for X roles = growing that area)

Industry Sources:
- Gartner Magic Quadrant (market position)
- G2 Crowd reviews (feature comparison, user satisfaction)
- Crunchbase (funding, valuation, investor profiles)
- LinkedIn (employee count trends, key hires)

Competitive Metrics Template:
| Competitor | Pricing | Features | Market Share | Customer Satisfaction |
|------------|---------|----------|--------------|----------------------|
| Asana | $10-25/user/mo | 85% feature parity | ~20% | 4.5/5 (G2) |
| Monday.com | $8-16/user/mo | 90% feature parity | ~15% | 4.6/5 (G2) |

Step 3: Positioning Map

Create 2D positioning map:
X-axis: Price (Low → High)
Y-axis: Feature Complexity (Simple → Advanced)

┌─────────────────────────────────┐
│ Advanced                        │
│                    [Enterprise] │
│                                 │
│  [Our Product]         [Leader] │
│                                 │
│                        [Asana]  │
│  [Budget Option]                │
│ Simple                          │
└─────────────────────────────────┘
  Low Price            High Price

Insight: Gap in "Simple but Premium" quadrant = opportunity


Pattern 2: Van Westendorp Price Sensitivity Analysis

When to use: Determining optimal pricing

Survey Questions (ask in this order):
1. At what price would you consider this product to be so expensive 
   that you would not consider buying it? (Too Expensive)

2. At what price would you consider this product to be priced so low 
   that you would feel the quality couldn't be very good? (Too Cheap)

3. At what price would you consider this product starting to get 
   expensive, so that it is not out of the question, but you would 
   have to give some thought to buying it? (Expensive/High Side)

4. At what price would you consider this product to be a bargain—a 
   great buy for the money? (Cheap/Good Value)

Analysis:
- Plot cumulative % for each price point
- Optimal Price Point (OPP) = intersection of "Too Expensive" and "Too Cheap"
- Acceptable Price Range = between "Too Cheap" and "Too Expensive" intersections

Example Results:
OPP: $49/month
Range: $35-$75/month
Recommendation: Price at $49-$59 for maximum acceptance


❌ Anti-Pattern 2: Survey Leading Questions

What it looks like:

"Don't you think our innovative new product would solve your problems better than competitors?"

Answer options:
[ ] Yes, absolutely!
[ ] Yes, somewhat
[ ] Maybe

Why it fails:

  • Leading language ("innovative", "better")
  • No negative options (biased toward "yes")
  • Worthless data (everyone says yes)

Correct approach:

"How well does [our product] solve [specific problem] compared to alternatives you've used?"

[ ] Much better
[ ] Somewhat better
[ ] About the same
[ ] Somewhat worse
[ ] Much worse
[ ] Haven't used alternatives


Quality Checklist

Research Design

  • [ ] Clear, measurable research objectives defined
  • [ ] Sample size calculated for statistical significance
  • [ ] Survey/interview questions tested with pilot group
  • [ ] No leading or biased questions
  • [ ] Mix of qualitative and quantitative methods (if appropriate)

Data Collection

  • [ ] Representative sample (demographics match target market)
  • [ ] Response rate \u003e25% for surveys (higher is better)
  • [ ] Data quality checks during collection
  • [ ] Respondent privacy protected (GDPR/CCPA compliant)

Analysis \u0026 Insights

  • [ ] Statistical significance tested (p-values, confidence intervals)
  • [ ] Outliers identified and handled appropriately
  • [ ] Multiple hypotheses tested (not just confirmation bias)
  • [ ] Insights validated with multiple data points

Reporting

  • [ ] Findings actionable (not just "interesting facts")
  • [ ] Visualizations clear and accurate
  • [ ] Limitations acknowledged
  • [ ] Recommendations prioritized by impact