| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Source Tier | 7 | F8の平均ティアはT2.0。T1(学術論文: aOR=2.95、効果量データ)が約35%、T2(調査レポート)が約45%、T3が約20%。セグメント特性データは学術論文に裏付けられT1水準 |
| Recency | 7 | F8のfreshness_2yr_ratioは0.83と良好。TCM利用率・セグメント特性データの大半が2022-2025年。Gen Zのオンライン購買意向データも最新 顧客セグメントの人口統計は構造的ファクト(volatility=low)で古くても影響軽微。購買チャネル選好(オフライン85% vs オンライン15%)は動態的ファクト(volatility=high)でパンデミック後の変化可能性あり |
| Convergence Value | 7 | TCM利用率3.9%、中華系aOR=2.95、自然性重視73.3%等の定量値は学術論文間で整合。セグメント分類(コア/マレー系/Gen Z)は複数ソースで裏付け |
| Convergence Scope | 7 | 顧客セグメンテーションとJTBD分析のスコープはマレーシアTCM消費者に限定されており一貫。TCM vs T&CM全体の利用者定義に軽微な差はあるがスコープは概ね一致 |
| Specificity | 7 | マレーシア固有データが大半。民族別利用パターン(中華系aOR=2.95、マレー系実践率95.4%)、Gen Zの購買意向60.5%等がマレーシアに完全特化 |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Inference Depth | 7 | セグメント定義→JTBD特定→戦略的含意の2ステップ推論。データから顧客像への推論は直結的。学術的なaOR・効果量データが推論を裏付け |
| Reasoning Type | 7 | 顧客セグメンテーション + JTBDフレームワークを適用。N=12のデータポイントから帰納的にセグメントとJTBDを特定。フレームワーク適用は適切 |
| Counter Check | 6 | Gen Zの低信頼が結論に反映されており、楽観バイアスへの反証として機能。マレー系の高実践・低知識パラドックスも認識。ただし未充足ニーズの検討が不足 |
| Cross Fw Consistency | 7 | F8(JTBD)とF6(3C: Customer軸)が整合。F1(市場規模: TCM利用率)とセグメント分析が整合。F11(戦略キャンバス: 信頼重視)とJTBDの社会的ジョブが整合 |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Required Items Rate | 7 | 9項目中6項目充足(67%)。セグメント定義・機能的/社会的/感情的JTBD・購買チャネル・安全性知識は充足。未充足ニーズ・LTV/購買頻度・ハラールニーズが欠落 |
| Critical Gaps | 4 | 1つのCritical Gap: セグメント別の未充足ニーズが欠落。既存ニーズの理解は十分だが、「何が足りていないか」の分析がなく、戦略的提言の精緻さに影響 |
| Obtainability | 3 | セグメント別の未充足ニーズは体系的な消費者調査が必要で、公開情報では困難。LTV/購買頻度は非上場企業のため構造的に取得不可能。ハラールニーズは追加research-lookupで部分的に取得可能性あり |
単一仮説として結論を提示