S10

テクノロジーは業界構造をどう変えうるか？

低確度
用語ガイド
S1-S10 戦略論点 — 業界分析の10の戦略的問い
F1-F13 分析フレームワーク — 各データ収集・分析の単位（下部「Related Fact Pages」参照）
dp-XXX データポイントID — ファクトページで元データの詳細を確認可能
情報源ティア（信頼度）
T1: 学術論文・政府統計
T2: 業界レポート・大手メディア
T3: 企業発表・業界団体
T4: ブログ・SNS・未検証情報
分析フレームワーク一覧
F1: 市場規模・成長 / F2: Five Forces / F3: PEST / F4: バリューチェーン / F5: SWOT / F6: 3C / F7: 競合プロファイル / F8: 顧客JTBD / F9: 規制マップ / F10: 戦略グループ / F11: 戦略キャンバス / F12: 利益プール / F13: テクノロジー
「導入済み技術（化学FP・MyDoc）の深化」を短期の確実な競争優位とし、「Gushengtang AI-TCMへの対抗」を中期の生存課題として二段構えの技術戦略を組め -- 投資優先度判断にはROIデータの取得が前提条件
Conclusion
シンガポールTCM業界を変革しうる技術は6領域に分類される。最もディスラプションリスクが高いのはGushengtangのAI-TCMプラットフォーム（2026年までにシンガポール30クリニック計画）。最も実用化が進んでいるのは化学フィンガープリンティング（EYSが導入済み）。テレメディシンは東南アジアで最頻のDHIだが公平性対応はゼロ。ブロックチェーンはプロトタイプ段階。ISO/TC 249のNMWG設立で品質標準化が進行。ただし各技術のROI・導入コストデータが欠如しており、投資優先度の判断には追加情報が必要。
So What?
EYSが既に保有する化学フィンガープリンティングとMyDocテレメディシンは即座に競争優位を深化させるROI最大の短期施策である。一方、GushengtangのAI-TCM 30クリニック計画（2026年）はEYSの技術投資のタイムリミットを設定しており、AI診断への研究投資を遅延させるほどキャッチアップコストが増大する。ただし各技術のROI・導入コストデータが欠如しているため、投資優先度の精緻な判断には追加情報の取得が前提条件となる。
Evidence Summary
- AI診断: 顔診断SVM精度99.02%、統合マルチ診断94.4%。研究段階 [dp-001(F13)] - Gushengtang AI-TCM: 2026年までにシンガポール30クリニック。SGD 1B売上目標 [dp-002(F13)] - 化学フィンガープリンティング: EYSが導入済み。OPLS-DA R²>0.8 [dp-006(F13)] - テレメディシン: 東南アジアで最頻DHI。EYSはMyDocとテレコンサルテーション提携 [dp-005(F13)] - ISO/TC 249 NMWG設立（2026年1月）で品質標準化を主導 [dp-003(F13)]
Confidence Score
40
Evidence(x0.4) 6.0 / 10
Logic(x0.35) 5.75 / 10
Coverage(x0.25) 3.67 / 10
⚠
Confidence Capped at 40%
重大な情報欠落により確信度は40%に制限されています
（素スコア: 53% -> キャップ適用後: 40%）

Evidence (x0.4)

Sub-elementScoreRationale
Source Tier6F13の平均ティアはT2.1。T1（学術論文: AI診断精度）が約25%、T2（業界レポート、企業データ）が約45%、T3が約30%。T4なし
Recency6F13のfreshness_2yr_ratioは0.71。AI診断・ISO/TC 249は最新。EYSのMyDoc提携時期は不明確
テクノロジー成熟度・採用率は動態的ファクト（volatility=high）。GushengtangのAI-TCMプラットフォームは2026年計画で未確定。市場の変化速度が速い
Convergence (Value)6AI診断精度（99.02%、94.4%）は個別研究値。Gushengtang SGD 1B売上目標は計画値で実績と異なる可能性。ISO/TC 249 NMWGは公式情報
Convergence (Scope)66技術領域の定義は明確だが、研究段階 vs 商用段階の技術が混在。スコープの粒度にばらつきあり
Specificity6シンガポール固有データ（Gushengtang 30クリニック計画、EYSのMyDoc提携、ISO/TC 249 NMWG）が約半数。AI診断技術はグローバルデータを流用

Logic (x0.35)

Sub-elementScoreRationale
Inference Depth5研究段階の技術精度→シンガポールTCM市場への影響は3ステップ以上の推論。Gushengtangの30クリニック計画→市場構造変革も多段階の推論
Reasoning Type6テクノロジーランドスケープ分析を適用。研究段階技術と商用化済み技術を成熟度で分類。フレームワーク適用は適切
Counter Check6テレメディシンの公平性対応ゼロという課題を反証として認識。各技術の成熟度段階を明示し楽観バイアスを抑制。ただしコスト・ROIの検討が不足
Cross-FW Consistency6F13とF3（PEST: Technological）が整合。F9（規制: ISO/TC 249）との整合も確認。F4（バリューチェーン: 製造技術）との関連は部分的

Coverage (x0.25)

Sub-elementScoreRationale
Required Items Rate89項目中7項目充足（77.8%）。技術リスト・成熟度・ディスラプション・AI/ML・デジタルヘルス・品質管理・ブロックチェーンは充足。ROI/導入コストとEYS投資額が欠落
Critical Gaps32つのCritical Gap: (1)各技術のROI・導入コストデータが不在で投資判断不可能、(2)EYSの技術投資額が非公開で現在の技術投資水準が不明。技術の戦略的優先度判断に必要な経済性データが欠如
Obtainability2技術ROI・導入コストは業界固有データで公開されておらず構造的に取得困難。EYS投資額は非上場企業のため取得不可能
⚠ この論点に答えるには以下の情報が必要です
Hypothesis Options
収集データから複数の解釈が成り立つ場合に、各仮説とその確信度を並列提示しています。最終判断はコンサルタントの知見とクライアントとの対話で確定します。

単一仮説として結論を提示

dp-XXX = Data Point（ファクトページで詳細を確認できます）
  • H3: デジタルヘルスによる顧客接点変革
  • H4: 国際標準化と品質基盤
    • Related Fact Pages
    Required Items
    この論点に完全に回答するために必要な情報項目です。✓ は収集済み、✗ は未収集を示します。✗ の項目が多いほど結論の確信度に影響します。
    Information Gaps