市場仮説を一次・二次調査計画と判定基準に変えるPrompt

あなたは市場調査責任者です。情報収集リストではなく、意思決定に必要な証拠を得る調査計画を設計してください。

【意思決定】
決めたいこと：来期（2027年4月〜）に、既存の「飲食店向け予約台帳アプリ」とは別に、美容室向けの予約・カルテ管理アプリを新規開発するか、見送るかを2026年12月の経営会議で決める。
商品・サービスと現在の段階：当社は飲食店向け予約台帳SaaSを運営（導入 1,340店舗・月額 4,980円）。美容室向けはアイデア段階で、試作もしていない。営業担当が「美容室オーナーから似た相談を受けた」と報告したのが発端（2026年に計6件）。
市場の定義（顧客／用途／地域／期間）：顧客＝スタッフ3〜15名の独立系美容室（チェーン本部は除く）／用途＝予約受付とカルテ（施術履歴・薬剤・写真）の管理／地域＝日本国内／期間＝2027年度に販売開始した場合の最初の24か月。
検証したい仮説：H1: 独立系美容室の多くは、紙カルテまたは複数ツールの併用に不満がある。
H2: 大手の美容室向け予約サービス（ホットペッパービューティー等）を使っていても、カルテ管理は別で困っている。
H3: 月額 5,000円前後なら、1年以内に導入を検討する店舗が一定数ある。
H4: 当社の飲食店向けの開発資産（予約エンジン）の7割以上を流用できる。
既存データと出典・取得日：・営業報告：美容室オーナーからの相談 6件（2026年1〜8月、うち4件は既存顧客の知人の紹介）。内容は「カルテを紙で管理していて探すのが大変」3件、「予約サイトと自前の台帳の二重管理」2件、その他1件。
・社内の開発見積メモ（2026-07、開発部 小池）：予約エンジンの流用率は「感覚で6〜8割」。根拠となる設計比較はしていない。
・美容室の店舗数などの公的統計は、まだ誰も調べていない。
回答者・データへのアクセス：・既存の飲食店顧客のうち、美容室オーナーと知り合いの店に紹介を頼める（見込み 10〜20人程度、ただし紹介経由で偏りがある）。
・業界団体や美容室向けメディアとのつながりは無い。
・Webアンケートの有料パネル会社は使ったことがない。
・当社サイトの問い合わせフォームは飲食店向けで、美容室からの流入はほぼ無い。
予算・期限・担当者：予算 80万円（外注費・謝礼込み）／期限：2026年11月20日までに結果を経営会議資料にまとめる（今日は2026年9月16日）／担当：マーケ1名（堀、他業務と兼務で週2日）＋開発部の小池が技術検証に週0.5日。
誤判断した場合の損失：開発に着手すると、1年目で約 2,400万円（エンジニア3名分）を投じる。見送った場合、競合が先に取る可能性はあるが、既存事業の開発ロードマップ（飲食店向けの決済連携）が予定どおり進む。

最初に市場境界と意思決定を確認し、曖昧なら重要質問を最大5件してください。十分なら、各仮説について「必要な証拠」「一次/二次調査の適否」「対象者と標本」「質問・観測項目」「分析方法」「採否基準」を設計します。市場規模や回答率を捏造しないでください。

出力：
1. Research Brief（背景／意思決定／範囲外）
2. 仮説–Evidenceマトリクス
3. 二次調査計画（優先ソース、検索式、鮮度条件）
4. 一次調査計画（方法、対象、リクルート、標本、バイアス）
5. 調査票またはインタビューガイド骨子
6. パイロット、品質管理、倫理・個人情報対応
7. 分析計画と事前に定める判定規則
8. 日程・工数・成果物・Go/No-Goゲート
9. 限界と追加調査条件

仮説を支持する質問だけを作らず、中立的な設問と反証条件を含めてください。

市場境界と意思決定は十分に明確なので、追加質問なしで設計できます。ここでは「市場が大きそうか」ではなく、2,400万円規模の開発投資を2026年12月に承認できる証拠がそろったかを判定できる計画にします。

編集
美容室向け予約・カルテ管理アプリ Research Plan
1. Research Brief
背景

当社は飲食店向け予約台帳SaaSを1,340店舗へ提供している。美容室向け商品はアイデア段階であり、2026年1〜8月に営業担当が美容室オーナーから6件の相談を受けたことが発端である。

ただし、この6件は4件が既存顧客からの紹介であり、市場全体の需要を示す証拠としては扱わない。「問題が存在する可能性」を示す探索材料と位置づける。

意思決定

2026年12月の経営会議で、2027年度から

美容室向け「予約受付＋カルテ管理」SaaSを新規開発するか／見送るか

を決定する。

判断対象期間は販売開始後24か月。

市場境界

分析単位は原則「1美容室店舗」とする。

対象：

日本国内

独立系美容室

スタッフ3〜15名

予約受付と顧客カルテを日常業務として行う店舗

オーナー、店長等、ツール導入に関与できる意思決定者

対象外：

大手チェーン本部向け基幹システム

スタッフ1〜2名中心の個人サロン

16名以上の大型店を主対象とする商品

エステ、ネイル、アイラッシュ専業

集客メディアそのものの開発

POS、決済、給与、在庫などを中心とした総合ERP

消費者向け予約アプリ

なお、既存サービスのSALON BOARDはすでに予約一元管理だけでなく、顧客情報や過去施術履歴等の顧客管理を提供している。したがってH2は「大手予約サービスにカルテが無いか」ではなく、薬剤、写真、施術履歴、検索性、スタッフ間共有などについて残存するジョブがあるかを検証する。

2. 仮説–Evidenceマトリクス
仮説	必要な証拠	調査	対象・標本	分析	反証条件／採否
H1 紙カルテ・複数ツール併用への不満が多い	現在の運用構成、具体的に起きた問題、頻度、時間損失、ミス、二重入力	一次中心＋二次補助	Qual 16〜20、Quant 最低120・目標150〜200	運用方式別のMaterial Pain率	「不満があると思う」だけでは支持しない。主調査前に「多く＝過半」を固定。Material Painが50%以下なら原則棄却
H2 大手予約サービス利用中でもカルテに問題	大手予約サービス利用者だけを抽出し、既存機能と未解決業務を特定	一次中心＋競合調査	大手サービス利用者をQualで最低6、Quantで最低50確保を目標	利用機能×残存課題のクロス分析	予約サービス内の顧客管理で主要ジョブが完結している店が大半なら棄却
H3 約5,000円なら1年以内に検討層が存在	現在支払額、価格受容、導入時期、決裁、切替条件、実際のフォロー希望	Quant中心＋Qual	意思決定者のみ	価格別購入意向＋行動指標＋市場母数による商機推計	「欲しい」回答だけでは支持しない。経済性から算出する必要顧客数を保守ケースで満たせなければ棄却
H4 予約エンジンを70%以上流用可能	現行予約機能と美容室要件の機能・データモデル・API・UI・非機能比較	技術調査	小池＋第三者レビュー	Effort-weighted reuse analysis	重み付き流用率70%未満、または重大な再設計が発生すれば棄却
Material Painの定義

単なる「不満」ではなく、たとえば過去30日以内に以下のいずれかが実際に発生している状態とする。

二重入力、カルテ探索、写真探索、薬剤履歴確認、転記ミス、予約情報との照合作業、スタッフ間確認、情報不足による再確認など。

本調査前にパイロット結果を踏まえて定義を固定し、その後は変更しない。

3. 二次調査計画

二次調査は「市場規模の数字を作る」ためではなく、母集団・競争環境・一次調査結果の外挿範囲を決めるために行う。

優先順位A：対象店舗母数
厚生労働省「衛生行政報告例」

全国の美容所数・美容師数の確認に使用する。

厚労省公表値では2024年3月末時点の美容所総数が274,070施設だが、これはスタッフ数や独立系という今回の条件を満たさないため、そのままTAMにはしない。

検索式例：

site:mhlw.go.jp 美容所 施設数 衛生行政報告例

site:e-stat.go.jp 衛生行政報告例 美容所

鮮度条件：

2026年11月1日時点の最新公表年度を採用する。

優先順位A：3〜15名規模の推計
e-Stat「経済センサス」

産業小分類「783 美容業」と、

従業者1〜4

5〜9

10〜19

単独事業所／本所／支所

等を使う。

2024年経済センサスには産業小分類×従業者規模×単独・本所・支所の表が存在するため、今回の対象市場にかなり近い母数を作れる。

ただし「10〜19名」から「10〜15名」だけを直接切り出せない場合、勝手に按分しない。

下限ケース／上限ケースのレンジで報告する。

検索式：

e-Stat 783 美容業 従業者規模

美容業 単独事業所 5～9人 10～19人

優先順位A：競合機能

対象例：

SALON BOARD

美容室向け予約・電子カルテSaaS

POS＋カルテ系製品

LINE予約連携製品

収集項目：

予約、外部予約連携、顧客台帳、施術履歴、薬剤記録、写真、スタッフ別履歴、検索、POS、LINE、データ移行、料金、契約単位、サポート。

公式サイト、料金表、ヘルプ、利用規約を優先し、比較サイトの記事だけで機能有無を判定しない。

優先順位B：業界構造・予約行動

Hot Pepper Beauty Academyの「美容センサス2026」等を利用する。2026年版はすでに公開されている。

ただしこれは主に消費者行動調査なので、H1/H2の「店舗業務の困りごと」の根拠には転用しない。

二次調査の締切

10月2日。

その時点で

母集団レンジ／主要競合5〜8製品／価格帯／主要機能

を1枚にまとめる。

4. 一次調査計画
Phase A：問題探索インタビュー

16〜20店舗。45〜60分。

構成目標：

現行運用	目安
紙カルテ中心	4〜5
SALON BOARD等の大手予約サービス中心	4〜5
美容室専用SaaS／電子カルテ利用	4〜5
複数ツール混在	4〜5

スタッフ数も

3〜4名／5〜9名／10〜15名

が極端に偏らないよう管理する。

紹介経由は最大8人程度に抑え、残りは第三者募集を利用する。

紹介インタビューは課題発見には使うが、発生率の推定には使用しない。

Phase B：定量Web調査

最低 n=120。

目標 n=150〜200。

条件：

日本国内美容室

スタッフ3〜15人

独立系

オーナー／経営者／店長等

予約・カルテ運用を把握

システム導入について回答可能

n=120を割った場合、H1〜H3の比率を「市場推計」として経営会議に出さず、Inconclusiveとする。

有料パネル会社には9月中に最低2社から見積を取得する。

重要な割付

人口構成が分からない段階で「紙30%、デジタル70%」などの比率を勝手に設定しない。

分析に必要なサブグループだけ最低数を確保し、市場構成比によるウェイトは信頼できる外部統計が得られた場合のみ実施する。

5. 調査票・インタビューガイド骨子
インタビュー

最初に商品案を見せない。

現状把握

「昨日または直近営業日の予約は、最初どこに入りましたか？」

「そのお客様が来店するまでに、どの画面・紙・アプリを見ましたか？」

「カルテを最後に探すのに困ったのはいつですか？」

「その時、何が起きましたか？」

「誰が何分くらい使いましたか？」

「今使っている方法で、逆に絶対に変えたくない部分は何ですか？」

これにより「新システムが欲しいですか」という誘導質問を避ける。

競合・代替

紙

Excel／スプレッドシート

予約サイト

SALON BOARD

LINE

POS

電子カルテ

その他

について実際の役割を確認する。

H2用

大手サービス利用者には、

「顧客情報として何を記録していますか？」

「施術履歴、薬剤、写真のうちどこまで同じサービスで完結しますか？」

「別の場所に保存している情報はありますか？」

と聞く。

コンセプト評価

インタビュー終盤だけ、ブランドを伏せて以下程度の中立説明を提示する。

「予約情報と、施術履歴・薬剤・写真を同じ顧客単位で管理するクラウドサービス」

便利さだけでなく、

不要な理由

現行手段より劣る点

移行障壁

絶対に使わない条件

を必ず聞く。

Webアンケート

順序：

スクリーナー

現在の予約受付方法

現在のカルテ管理方法

直近30日の問題発生

発生頻度

作業時間

現行サービス満足度

切替予定の有無

コンセプト提示

利用意向

月額4,980円への支払意向

導入可能時期

決裁権・契約更新時期

データ移行への懸念

実際の説明・デモ連絡を希望するか

価格質問では

「安ければ使いますか？」

ではなく、月額4,980円を明示して

契約する可能性が非常に高い／やや高い／分からない／低い／全くない

とする。

さらに「やや高い」以上の回答者に対して、別フォームで任意のデモ連絡登録を提示する。

連絡先提出率を、口頭の購入意向より強い行動証拠として扱う。

6. パイロット・品質管理・倫理
パイロット
Interview pilot

3名。

確認事項：

質問が誘導的でないか

「カルテ」の意味が店舗によって異ならないか

予約サイト、顧客台帳、電子カルテの区別

Material Painの候補

Survey pilot

10〜15名。

確認：

所要時間

分岐ミス

選択肢漏れ

価格質問の理解

自由記述の意味

パイロット終了後、主調査開始前に質問票と判定規則を凍結する。

品質管理

定量調査では、

回答時間が異常に短い

スクリーナー内容と本調査回答が矛盾

自由記述が無意味

同一回答パターン

重複回答

を事前定義した基準で除外する。

結果を見てから都合よく除外条件を変更しない。

インタビューは、同意を得た場合のみ録音する。

重要テーマの20%以上を別担当者または小池にも確認してもらい、「堀1人の解釈」だけにしない。

個人情報

顧客カルテそのものは収集しない。

インタビュー時にも、

実際の顧客名・電話番号・顔写真・施術写真等を画面共有しないよう事前通知する。

回答者の店舗名と回答データは分析時に分離する。

商品化する場合、写真、顧客属性、施術情報、アレルギー等を保存する可能性があるため、開発着手前に個人情報保護・アクセス制御・保存期間等について別途法務確認をGate条件とする。

7. 分析計画と事前判定規則
H1

主要指標：

Material Pain Rate

分母＝対象条件を満たす全回答店舗。

「不満度」だけではなく、直近の具体的問題発生を条件とする。

推奨事前ルール：

Strong support：推定50%超かつ90%信頼区間下限も50%超

Mixed：点推定50%超だが下限50%以下

Reject：点推定50%以下

これで「多く」を結果を見てから定義することを防ぐ。

H2

大手予約サービス利用店舗だけで分析。

カルテ残存課題率を

薬剤

写真

施術履歴

顧客検索

スタッフ共有

二重入力

別に出す。

特定機能1つの不満ではなく、現在の顧客管理では完結できず別管理を行っている割合を主指標とする。

サブグループn<50なら確定判定を避ける。

H3

ここは「20%が欲しいと言ったから市場がある」のような判定をしない。

まず必要顧客数を経済性から逆算する。

既知条件だけで単純化すると、

月額5,000円 × 12か月 = 年間6万円／店舗。

2,400万円の初年度開発費だけを回収するには、単純なsubscription-year換算で

400店舗・年

が必要となる。

さらに販売開始から24か月で顧客が0→N店舗へ直線的に増える単純モデルなら、月額5,000円、粗利100%、CAC・運用費ゼロという極めて楽観的条件でも、24か月累計売上2,400万円にはおおむね24か月目400店舗が必要になる。

したがって400店舗は目標ではなく、むしろ理論上の最低床である。

実際のGateでは9月中に

N_required = 開発費 + 営業費 + サポート費 + インフラ費 + 必要利益

を顧客粗利で割り、24か月必要契約店舗数を財務前提として固定する。

その後、

対象店舗母数 × 保守的獲得率

がN_requiredを超えるかを見る。

購入意向はその獲得率を直接表すものではないため、

強い購入意向

12か月以内

決裁可能

デモ連絡希望

まで満たした回答を「Qualified Intent」とする。

さらにその全員が契約すると仮定せず、

Qualified Intent→契約転換率を低・中・高の3シナリオ

で評価する。

低シナリオでもN_requiredを超えることをStrong support条件とする。

H4

コード行数では測らない。

以下の機能単位に分ける。

認証

店舗／スタッフ

営業時間

空き枠

予約登録

予約変更・キャンセル

通知

顧客ID

顧客検索

権限

監査ログ

施術履歴

薬剤

写真

データ移行

外部予約サービス連携

UI

セキュリティ

バックアップ

各項目について、

新規で作った場合の工数と
既存資産流用時に必要な追加・改修工数

を見積もる。

流用率：

1 − 流用時必要工数 ÷ ゼロから作る場合の工数

の工数加重値とする。

70%以上でも、

「予約エンジンは流用できるが顧客データモデルを全面再設計」

など重大な技術リスクが存在する場合は自動GOにしない。

小池本人以外の開発者によるレビューを最低1回入れる。

8. 日程・工数・成果物・Go/No-Goゲート
期間	作業	主担当	成果物
9/16〜9/25	二次調査、競合調査、財務ハードル設定、パネル見積	堀	Research Brief v1、N_required
9/21〜10/2	技術機能分解・流用監査	小池	H4 Technical Matrix
9/28〜10/9	インタビュー募集・パイロット3件	堀	ガイド確定
10/5〜10/23	本インタビュー16〜20件	堀	Evidence log
10/19〜10/28	Survey設計・pilot	堀	Survey freeze
10/29〜11/8	定量本調査	外部＋堀	Raw data
11/9〜11/15	定量・定性統合分析	堀	H1〜H4判定
11/16〜11/20	経営会議資料	堀＋小池	Final Evidence Pack
80万円の予算枠

固定額を今決め打ちせず、次の優先順位で使う。

独立した定量サンプルの確保

非紹介インタビューのリクルート

インタビュー謝礼

必要な有料業界資料

予備費

紹介インタビューを無料で大量に増やして定量調査費を削ることはしない。

偏りの少ないサンプルを買う方を優先する。

Gate 1：10月2日

市場母数と競争構造が調査可能か。

対象店舗母数すら合理的レンジで作れない場合は、経営会議でTAMを一点推計しない。

Gate 2：10月23日

Qualで問題が実在するか。

16〜20件調べても具体的な未解決ジョブがほとんど出なければ、定量調査を縮小または中止し、No-Go候補とする。

Gate 3：11月15日

H1〜H4を

Support / Mixed / Reject

で固定。

最終GO条件

原則として、

H1 Support
＋ H2 Support
＋ H3 Support
＋ H4 Support

でGO。

H4がMixedでも開発コスト再見積が経済性を満たす場合のみ例外審議。

H1またはH3がRejectなら原則No-Go。

「見送り」と「再調査」を分ける

No-Go

＝十分な証拠があり仮説が棄却された。

Inconclusive

＝サンプル不足等で判断できなかった。

この2つを経営会議資料で混同しない。

9. 限界と追加調査条件

最大の限界は、独立系美容室オーナーを確率標本として完全に抽出できないことである。

そのためアンケート結果は厳密な全国代表値とは呼ばず、

「今回アクセス可能な対象条件合致店舗における推定」

として扱う。

また、

Webパネルに参加する店舗はデジタル親和性が高い可能性

紹介経由は当社への好意が高い可能性

購入意向は実契約より高く出る

プロトタイプ未完成のため使用性を評価できない

10〜19名統計から10〜15名だけ分離できない可能性

を明記する。

追加調査を行う条件

H1/H2はSupportだがH3だけ不明な場合：

ノーコード／クリックモック＋営業デモ20〜30店舗

へ進み、実際の商談化率を測る。

H3は強いがH4がMixedの場合：

2週間以内のTechnical Spike

を行い、カルテ、写真、薬剤、顧客データモデルだけを実装検証する。

全仮説Supportでも購入意向しか証拠がない場合：

本開発前に

5〜10店舗のDesign Partner契約またはLOI

を取得する。

経営会議で最も強い最終証拠は「アンケートで欲しいと言った人の割合」ではなく、

対象店舗が実在する
→ 現在の問題が実在する
→ 既存競合でも解決していない
→ 約5,000円で行動を起こす店舗がいる
→ 必要契約数を獲得できる市場母数がある
→ 技術的に70%以上流用できる

という証拠の鎖が切れずにつながっていることである。

この計画で特に重要なのは、H3を単なる「支払意向率」にしなかったことです。2,400万円の投資判断なら、「何％が欲しいと言ったか」ではなく、24か月で必要な有料店舗数まで逆算して初めてGo/No-Goに使えます。また、2024年経済センサスには美容業を従業者規模・単独事業所等で切れるデータがあるため、総美容所数をそのままTAMにする必要はありません。
e-Stat
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