MM-情報源

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編集部おすすめ

このスキルをおすすめする理由

業界の情報源調査の専門家として、このスキルは高価値の情報源リストを正確に構築し、人間が読める表だけでなく、Agentが利用可能なJSONデータも生成することで、情報源の権威性、鮮度、アクセス可能性を確保します。

特定の業界、分野、サブ分野、製品タイプ、または研究テーマを入力すると、その分野における高価値で持続的に更新可能な、クロスプラットフォーム・クロスカントリーの主要情報源を体系的に発見します。エージェントが後続のアクセス、検索、監視に適した情報源リスト(人間が読める表+エージェントが読めるJSON)に整理します。

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研究

業界を素早く理解する方法

📋 使用ガイド このスキルは、マッキンゼーの方法論に基づいた業界調査エンジンであり、肖璟『業界を素早く理解する方法』の8次元フレームワークを活用しています。業界名を伝えると、体系化された調査レポートを生成します。 —————————————————————————————— 🚀 基本的な使い方 分析したい業界を具体的に教えてください。具体性が高いほど良いです: a. 「固体電池業界を分析してください」 b. 「ヒューマノイドロボットのサプライチェーンを、起業の視点から見てください」 c. 「太陽光発電業界は今でも投資対象ですか?」 以下の情報を追加で提供することもできます(必須ではありません。省略した場合はデフォルトで処理します): 1. 業界名:具体的であればあるほど良い(例:「ペロブスカイト太陽電池」ではなく「新エネルギー」ではなく)。この項目は「必須」です; 2. 目的:投資/就職/起業/競合分析/知識普及、デフォルト:投資; 3. 地域:中国市場/グローバル/米国/東南アジア...、デフォルト:中国市場; —————————————————————————————— ⚙️ 自動で行う処理 全体のフローは4段階です: 1. 複数回のオンライン検索で市場規模・成長率・普及率、サプライチェーン、競争環境、堀の証拠、政策、評価を収集。各結論には出典と時点があり、決して捏造しません; 2. ライフサイクルポジショニング:普及率を用いて、業界が導入期/成長期/成熟期/衰退期のどの段階にあるかを判断。段階によって調査の重点が大きく異なります; 3. 8次元の深掘り:ビジネスモデル → 市場規模 → 堀(動的トレンドを強制的に深掘り)→ 競争環境(各五力に強制的にスコア付け)→ 評価 → PEST → 景気; 4. コンセンサス検証:市場が既に価格に織り込んでいる明らかな要素と、見落とされている真の課題を区別し、意思決定のアドバイスを提供; —————————————————————————————— 📊 出力内容 マークダウン形式の専門的な業界調査レポート。構成は以下の通り: 1. ⚡ 30秒速断 — 段階/中核的な収益ロジック/最大の機会/最大のリスク/一言でまとめ; 2. 調査対象と範囲の定義; 3. ライフサイクルポジショニング(普及率データを含む); 4. 8次元の各項目分析(堀には動的トレンド表、ポーターの五力各項目のスコア表を含む); 5. コンセンサス検証; 6. 結論と意思決定のアドバイス; 7. 主要リスクリスト; 8. データ出典と時間の説明; —————————————————————————————— 🔑 2つの核心的な特長 1. 堀の強制深掘り:障壁の種類を述べるだけでなく、「過去2-3年で堀は広がったか狭まったか」を、シェア・粗利率・価格決定権のデータで回答; 2. ポーターの五力への個別スコアリング:5つすべてにスコアを付け、手抜きを許さない。現在誰が最も交渉力を持つか、競争環境がトップ企業に有利か悪化しているかを判断; —————————————————————————————— ⏱️ 所要時間 約2~4分。複数回の検索と次元ごとの分析、レポート作成が必要なため; —————————————————————————————— 🧩 その後の拡張 レポート作成後、さらに2つの特別分析を続けることができます(手動で確認が必要で、自動実行はしません): 1. 「サプライチェーン分析によるボトルネック特定」:サプライチェーン内で、トレンド拡大時に避けられない物理的なボトルネックを特定し、真の恩恵を受ける銘柄を確定; 2. 「DCF評価」:業界内の特定企業に対して完全なキャッシュフロー割引モデルを実行; —————————————————————————————— ▶️ 試してみませんか? 業界名を1つ教えてください。例えば「AIエージェント業界を起業の視点から見てください」や「水素エネルギーサプライチェーンの現状は?」など。

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天人感応

ユーザーが指定した金融/テクノロジー/ビジネスの方向性に基づき、複数のプラットフォームから情報源を自動検索し、一次的な手がかりと核となる手がかりを抽出し、10年以内の関連イベントを掘り起こして、構造化されたテーマ分析レポートを出力します。 Step 1: マルチソース情報収集 - 過去30日間のニュースを検索(カバレッジ:WeChat公式アカウント、華爾街見聞、36Kr(高優先度)、虎嗅、雪球、タイメディア(標準優先度)) - タイトル、時間、プラットフォーム、要約、元リンクを記録 - 重複、広告、低信頼性の内容を一次フィルタリング Step 2: 情報の重複排除と集約 - 同一イベントを核となるオブジェクト、核となる事実、時間枠(7日以内)で集約 - 独立した情報源によって言及された数を統計 - 低価値のイベントを除去し、候補情報イベントリストを出力 Step 3: イベント分析と手がかり分類 一次的手がかりの基準(いずれかに該当):異常イベント、高い議論度(3つ以上の情報源)、異変、業界の重要な節目、大企業のネガティブ情報 核となる手がかりの基準(2つ以上該当):劇的な対立、掘り起こし可能な意味空間、3つ以上の主体、タイムリー性(14日以内) - 核となる手がかりは5つ以上、合計10~25件 - 各手がかりには:イベントのタイトル、概要、執筆可能なポイントの深掘り分析(具体的な執筆価値)、基準適合マークを含む Step 4: 深い関連性の掘り起こし - 検索範囲を10年以内に拡大 - 主要エンティティを抽出し、検索:主体の歴史的節目、業界政策の変遷、競合他社の同期動向、サプライチェーンの変化 - 関連があればすべて収録し、関連の種類と年をマーク Step 5: 構造化された出力 出力内容:一、核となる手がかりブロック;二、一次的手がかりブロック;三、研究提案 各手がかりには:イベント概要、基準適合マーク、執筆可能なポイントの深掘り分析、関連イベント(10年の歴史)、参考リンクを含む ツール設定:ウェブ検索、長文書生成 参考リソース:固定の参考はなく、ユーザーは入力時に追加可能

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研究

ニッチAIプロダクトレーダー

ニッチなAIプロダクトの機会を体系的に発見するエンジン v3.1。v2.0の数学的な厳密性と、アプリ発掘の実行メソドロジーを融合しています。5段階アンカー尺度と対数変換による需要強度スコアリング、カテゴリー別に重み付けした供給希少度、シグナルの鮮度減衰関数、競合の反応とプラットフォームリスクのゲーム分析、ベイズ事前分布・事後分布更新による検証フレームワークを備えています。v3.1では、供給側の探知レイヤー SonarPing を追加。SonarPingによるAI新製品の毎日スキャン、模倣・同質化プロダクトの排除、実際の操作検証、時系列スナップショットデータを取り込み、名目上の供給に含まれる有効でない競合を除外します。さらに、有効供給率、新製品の参入速度、休眠化速度を算出し、静的な半減期を、実際の供給フローに基づく動的な機会期間へと発展させます。中国語圏のTwitterブロガー130人以上のエコシステム、中国語コミュニティ、決済行動データを高品質な需要シグナル源として統合し、独立開発者による競争が少なく課題密度の高いAaaSおよびB2Cサブスクリプション型の機会の特定を支援します。実行可能なレーダーレポートとプロモーションチャネルのマトリクスを出力します。

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