AI製品機会レーダー（継続的改善）
AI業界の動向をマイクロSaaSの機会評価・検証計画・MVPロードマップに変換
説明
毎日、AIホットトピックから本当に売れる製品機会を掘り出します。 AIニュースは多いですが、実際に製品にできる機会はわずかです。このSkillはノイズを取り除き、「新モデル、新ツール、新オープンソースプロジェクト、ユーザーの不満、競合の変化」を起業レーダーに変えます： - 今日最も注目すべき機会は何か？ - どのユーザーが実際にお金を払うのか？ - どの方向で1～2週間でMVPを作れるか？ - 最初の顧客はどこで見つけるか？ - 7日以内に継続か中止かをどう判断するか？ 対象： - マイクロSaaSを作りたい独立開発者 - AI起業の方向性を探している起業家 - 継続的なテーマ選びが必要なAIメディア/知識ブロガー - 製品戦略、競合調査、市場洞察を行うプロダクトマネージャー - 業界資料を実行可能な行動に変えたい投資家/研究者
関連スキル
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App チャンスレーダー
App チャンスレーダーは、独立系開発者向けのAIによるテーマ選定と市場検証スキルです。 次のアプリが何をするべきかわからないとき、このスキルはアプリストア、ユーザーレビュー、Product Hunt、Reddit、価格ページ、競合のウェブサイトなどの実際の市場シグナルから候補となる機会を発見し、独立系開発者に適さない弱いアイデアをふるい落とし、最も可能性のある方向性について競合、価格、痛点、MVP、リスク、go/no-go分析を行います。 Cursor、Claude Code、Codexを開いたものの、何の製品を作ればいいかわからない独立系開発者に最適です。
起業機会の選別・検証
「儲かりそう」という感覚を、「検証する価値のある証拠は何か」という問いに変え、一人会社、マイクロSaaS、AIツール、デジタル製品、データ製品、サプライチェーン型の商品、取引サービスに適した初期のビジネス機会を発見・選別します。実際のユーザーの不便、代替行動、支払い行動、業界の変化を起点に、話題のトレンドや検索人気、断片的な不満を需要と誤認することを防ぎます。 新しい起業分野をスキャンすることも、製品アイデア、事業分野、リンク、スクリーンショット、企画、営業フィードバック、過去の機会リストを提出して、個別診断、検証設計、定期的な振り返りを行うこともできます。分析では、事実・推論・仮説・反証を区別し、買い手、利用場面、競争上の差別化、データとサプライチェーンの合法性、顧客獲得の入口、標準化の可能性、維持コスト、関連する責任リスクを確認します。証拠が不足している場合は、市場規模や購入意向を捏造せず、明確に指摘します。 最終的に、機会に関する明確な判断、機会の質とユーザー参入の準備度の評価、最も危険な仮説に向けた最小限の検証プランを得られます。検証アクション、段階別予算、許容できる最大損失、合格ライン、停止ラインも含まれます。調査を続ける価値のある機会を判断できるだけでなく、「様子を見る」「証拠を補う」「今回は立ち上げない」という結論にも到達できるため、起業への投資をより管理しやすくし、再現性のある販売可能な製品と長期的な資産へ段階的に育てられます。
AIホットニュース日報
レーダースキル（AI Radar）——ゼロAPI、ゼロKey、ゼロサーバーで中国語AIニュースを検索。データは AI News Radar が GitHub Pages で公開している静的JSON（GitHub Actions で毎日自動更新）から取得。curl で即座に取得可能、認証不要、UA不要、レート制限なし。データパイプライン全体をフォークして自分用にカスタマイズ可能。 ユーザーが「今日のAI業界の動向」「過去24時間のAIニュース」「AI日報」「最近発表された大規模モデル」「AI製品アップデート」「Agentツールの新情報」「OpenAI/Anthropic/Googleの最近の発表」「AIホットトピック」「AI Radarを見て」「どのAI情報源が注目すべきか」など、中国語のAI情報を問い合わせる際に使用します。 ユーザーが単に「AI業界」「AIニュース」「今日の新情報」と言った場合でも、文脈がAI/大規模モデル/Agent/開発者ツールに関連する場合はトリガーすべきです。**アンダートリガーを避ける**——ユーザーがAI情報を求めているのに本スキルを呼び出さないと、古い学習データを今日のニュースとして提供することになり、ユーザーに有害です。 AI News Radar リポジトリ自体のメンテナンス（情報源の追加、クローリングロジックの変更、Pagesのデプロイ——それには伯楽スキル/ai-news-radarを使用）には使用しないでください。非AIの一般的なニュースクエリには使用しないでください。ログインが必要なプライベート情報源には使用しないでください。
AI製品機会レーダー（継続的改善）
AI業界の動向をマイクロSaaSの機会評価・検証計画・MVPロードマップに変換
説明
毎日、AIホットトピックから本当に売れる製品機会を掘り出します。 AIニュースは多いですが、実際に製品にできる機会はわずかです。このSkillはノイズを取り除き、「新モデル、新ツール、新オープンソースプロジェクト、ユーザーの不満、競合の変化」を起業レーダーに変えます： - 今日最も注目すべき機会は何か？ - どのユーザーが実際にお金を払うのか？ - どの方向で1～2週間でMVPを作れるか？ - 最初の顧客はどこで見つけるか？ - 7日以内に継続か中止かをどう判断するか？ 対象： - マイクロSaaSを作りたい独立開発者 - AI起業の方向性を探している起業家 - 継続的なテーマ選びが必要なAIメディア/知識ブロガー - 製品戦略、競合調査、市場洞察を行うプロダクトマネージャー - 業界資料を実行可能な行動に変えたい投資家/研究者
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すべて表示App チャンスレーダー
App チャンスレーダーは、独立系開発者向けのAIによるテーマ選定と市場検証スキルです。 次のアプリが何をするべきかわからないとき、このスキルはアプリストア、ユーザーレビュー、Product Hunt、Reddit、価格ページ、競合のウェブサイトなどの実際の市場シグナルから候補となる機会を発見し、独立系開発者に適さない弱いアイデアをふるい落とし、最も可能性のある方向性について競合、価格、痛点、MVP、リスク、go/no-go分析を行います。 Cursor、Claude Code、Codexを開いたものの、何の製品を作ればいいかわからない独立系開発者に最適です。
起業機会の選別・検証
「儲かりそう」という感覚を、「検証する価値のある証拠は何か」という問いに変え、一人会社、マイクロSaaS、AIツール、デジタル製品、データ製品、サプライチェーン型の商品、取引サービスに適した初期のビジネス機会を発見・選別します。実際のユーザーの不便、代替行動、支払い行動、業界の変化を起点に、話題のトレンドや検索人気、断片的な不満を需要と誤認することを防ぎます。 新しい起業分野をスキャンすることも、製品アイデア、事業分野、リンク、スクリーンショット、企画、営業フィードバック、過去の機会リストを提出して、個別診断、検証設計、定期的な振り返りを行うこともできます。分析では、事実・推論・仮説・反証を区別し、買い手、利用場面、競争上の差別化、データとサプライチェーンの合法性、顧客獲得の入口、標準化の可能性、維持コスト、関連する責任リスクを確認します。証拠が不足している場合は、市場規模や購入意向を捏造せず、明確に指摘します。 最終的に、機会に関する明確な判断、機会の質とユーザー参入の準備度の評価、最も危険な仮説に向けた最小限の検証プランを得られます。検証アクション、段階別予算、許容できる最大損失、合格ライン、停止ラインも含まれます。調査を続ける価値のある機会を判断できるだけでなく、「様子を見る」「証拠を補う」「今回は立ち上げない」という結論にも到達できるため、起業への投資をより管理しやすくし、再現性のある販売可能な製品と長期的な資産へ段階的に育てられます。
AIホットニュース日報
レーダースキル（AI Radar）——ゼロAPI、ゼロKey、ゼロサーバーで中国語AIニュースを検索。データは AI News Radar が GitHub Pages で公開している静的JSON（GitHub Actions で毎日自動更新）から取得。curl で即座に取得可能、認証不要、UA不要、レート制限なし。データパイプライン全体をフォークして自分用にカスタマイズ可能。 ユーザーが「今日のAI業界の動向」「過去24時間のAIニュース」「AI日報」「最近発表された大規模モデル」「AI製品アップデート」「Agentツールの新情報」「OpenAI/Anthropic/Googleの最近の発表」「AIホットトピック」「AI Radarを見て」「どのAI情報源が注目すべきか」など、中国語のAI情報を問い合わせる際に使用します。 ユーザーが単に「AI業界」「AIニュース」「今日の新情報」と言った場合でも、文脈がAI/大規模モデル/Agent/開発者ツールに関連する場合はトリガーすべきです。**アンダートリガーを避ける**——ユーザーがAI情報を求めているのに本スキルを呼び出さないと、古い学習データを今日のニュースとして提供することになり、ユーザーに有害です。 AI News Radar リポジトリ自体のメンテナンス（情報源の追加、クローリングロジックの変更、Pagesのデプロイ——それには伯楽スキル/ai-news-radarを使用）には使用しないでください。非AIの一般的なニュースクエリには使用しないでください。ログインが必要なプライベート情報源には使用しないでください。
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