| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Source Tier | 6 | F6の平均ティアはT2.1。T1（学術論文、政府統計）が約25%、T2（業界レポート、企業公式情報）が約50%、T3が約25%。Customer軸は学術論文（T1）が充実、Company軸は企業公式情報（T2）主体 |
| Recency | 5 | F6のfreshness_2yr_ratioは0.43と低い。TCM利用率データの一部が2018-2020年。EYSのOMOデジタル転換データは2024年。Competitor軸のデータは混在 顧客行動パターン・競合店舗数・デジタル施策は動態的ファクト（volatility=high）。特にOMO施策のGMV 10倍達成は時点が不明確で、現在の状況を反映しているか不確実 |
| Convergence Value | 7 | TCM利用率3.9%、中華系89.9%の知識水準、EYS 93店舗等の定量値は複数ソース間で概ね一致。Hai-Oの69店舗・売上RM271.4Mは公開企業データで確認可能 |
| Convergence Scope | 6 | 3C分析の対象範囲はEYSマレーシア事業に焦点を当てており一貫。ただしCustomer軸のTCM利用率が狭義TCM vs T&CM全体の定義差が一部残存 |
| Specificity | 7 | マレーシア固有データが豊富。民族別利用パターン、購買決定因子（信頼が最強予測因子）、競合プロファイル（EYS/Hai-O/北京同仁堂）等がマレーシアに特化 |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Inference Depth | 7 | 各C軸のデータから結論への推論は1-2ステップ。利用率データ→Customer像、店舗数→Competitor構造、買収情報→Company戦略と直結的 |
| Reasoning Type | 7 | 3Cフレームワークを体系的に適用。各軸でN=3-5のデータポイントを帰納的に集約。フレームワーク適用は適切 |
| Counter Check | 5 | EYSの課題（高齢者偏重、地理的集中）を認識しCompany軸の反証を部分的に実施。ただしCustomer軸で若年層離反リスクの定量的検討が不足 |
| Cross Fw Consistency | 6 | F6（3C）のCustomer軸とF8（JTBD）が整合。Competitor軸とF7（競合プロファイル）が整合。Company軸とF5（SWOT: S/W）が整合。一部のFWとの交差検証は未実施 |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Required Items Rate | 6 | 10項目中5項目充足（50%）ないし8項目中5項目充足（63%）。各C軸の基本情報は充足。セグメント別ニーズ、CAC/LTV、競合顧客基盤、ブランド認知度の定量比較が欠落 |
| Critical Gaps | 6 | Critical Gapなし。欠落項目は補足的で、3Cの全体的な力学バランスの結論には大きく影響しない。各軸の主要要素は確認済み |
| Obtainability | 3 | CAC/LTVは非上場企業のため取得構造的に不可能。セグメント別顧客ニーズは追加のresearch-lookupで一部取得可能性あり。ブランド認知度調査は有料DBが必要 |
単一仮説として結論を提示