Manual

使い方と数字の見方

商品開発・マーケティング担当者が、何を見るべきか、各数字がどのように作られているかを確認するためのマニュアルです。

このサイトでできること

1. 今の市場を見る

新しく出た商品情報、注目テーマ、検索やXの反応をまとめ、どの商品・テーマを先に確認するかを決めます。

2. 過去のヒットと比べる

過去に話題になったテーマや商品を整理し、今の兆しが一過性か、定着しそうかを比べる材料にします。

画面ごとの役割

概況

選択した期間で、商品情報の量、ジャンル別の市場変化レビュー、注目テーマ、商品別ユーザー行動を確認します。最初に見る画面です。市場変化レビューでは、ジャンルを混ぜて評価せず、各ジャンル内で目立つテーマ、関連商品、Xや検索の反応、次に確認するポイントを整理します。

発売商品情報

発売予定・新発売の商品を一覧で確認します。画像または商品名を押すと情報元を開けます。X投稿、X反応、推定月間検索回数、比較・検討ワード、過去ヒット商品との比較は、各商品の詳細で確認します。サイトのクローリングで取得しているため、正しい商品名、発売日、メーカー名、画像、登録ジャンル、商品分類は公式情報をご確認ください。

予測ラボ

過去の反応パターンだけでなく、ターゲット、ベネフィット、話題になりやすさ、流通との相性などを分解し、新商品がどの過去トレンドの型に近いかを見ます。予測は確定ではなく、次に確認すべき根拠を整理するために使います。

結果検証

予測した商品・テーマが、その後どのように動いたかを見返します。予測と実績の差をもとに、次回予測で重く見る指標を調整します。

トレンドアーカイブ

過去に話題になったテーマと関連商品・サービスを整理したリストです。今後の兆し検知や予測の基準として使います。

商品情報の手動修正

発売商品情報とトレンドアーカイブの詳細画面では、管理トークンを持つ担当者だけが `情報を修正` から商品情報を補正できます。

クラウド上の正本補正として保存します

手動修正は、元の収集記録を監査用に残したまま、クラウド上の正本補正データとして保存します。補正値は画面表示、予測ラボ、表示用スナップショットに反映し、修正内容は次回以降の会社名・商品分類の補助学習にも使います。

修正できるもの 修正しないもの 注意点
商品名、メーカー・ブランド、発売日、価格、販売場所、情報元、画像URL、概要、過去商品の商品タイプ・販売チャネル・予測への使い道など 登録ジャンル `category`、注目度や類似度などのスコア、X投稿数・検索回数などの実測値、生成IDや収集管理用ID `category` は登録ジャンル専用です。登録ジャンルは `お菓子・スイーツ`、`フィットネス`、`健康`、`ワイン` の大分類として扱い、画面からは手動変更しません。
新商品の細かい分類 登録ジャンルそのもの アイス、焼き菓子、サプリメント、ランニング用品などの細分類を直す場合は、`category` ではなく `商品分類` を修正します。保存項目名は `productCategory` です。編集画面では、商品分類など候補が固定できる項目はプルダウンから選びます。
収集後の表示キャッシュ 手動の外部API再取得 定時収集が完了したら、表示を速く保つためにスナップショットも更新します。手動修正が入った商品は、補正済みの内容でスナップショットへ反映します。

主な情報ソース

商品情報は公式発表や公開記事を優先し、Xや検索エンジン分析ツールは「生活者が反応しているか」を見るために使います。

種類 何に使うか 見方
公式サイト / 公式リリース 商品名、メーカー、発売日、価格、特徴、画像、元記事URL 商品情報の根拠として優先します。取得は公開ページのクロールをもとにしているため、誤取得や抜けがあり得ます。最終確認は公式情報で行ってください。販売場所は取得できる場合だけ詳細確認に使い、一覧の主要項目にはしません。価格・発売日は公式値がある場合は公式値を表示し、公式値がなく補完候補だけある場合は詳細画面で `AI補完` ラベル付きの参考値として表示します。
発売商品情報の注目度 過去ヒット商品との比較、商品スペック、X・検索の初速、商品特徴 発売商品情報の一覧は、取得できた商品情報をできるだけ広く確認するための棚です。注目度は、その中から先に確認する候補を見分けるための目安です。画面の `注目 A/B/C` は内部の `priority` 表示で、`attentionScore` をもとに、過去ヒット商品との近さ、X・検索の初速、商品スペックを中心に決まります。情報の確かさは補助材料として扱い、これだけで高い注目度にはしません。詳細の `注目度スコア` では、総合点と内訳を確認できます。目安としてAは優先確認、Bは通常確認、Cは材料不足または優先度低めの候補です。Xや検索がまだ取れていない商品は初速を0として、取得済みの比較材料と商品スペックを中心に暫定評価します。
商品とサービスの扱い 商品発売、サービス開始を別基準で評価 商品系とサービス系は同じ基準だけで見ません。商品系は商品名、メーカー、発売日、容量・価格、商品画像、限定性、味・素材・機能性、販売チャネルを重視します。サービス系はサービス名、運営企業、開始日、提供地域、料金プラン、対象者、提供形態、店舗・施設・アプリ・コース内容、導入や予約開始の文脈を重視します。画像がないだけでサービス候補を落とさず、反対に食品・飲料・菓子では商品画像や商品ページの確かさを強く見ます。
誤り報告 削除依頼と修正依頼 発売商品情報は公開ページの自動取得をもとにしているため、誤登録が起きることがあります。一覧右端の `誤り報告` では、主な理由を選びます。理由は `削除依頼` と `修正依頼` に分かれます。`商品ではない・対象外`、`ジャンルが違う`、`重複している` は削除依頼として一覧から非表示にします。ここでの `ジャンルが違う` は、登録ジャンルである `お菓子・スイーツ`、`フィットネス`、`健康`、`ワイン` などに合わないという意味です。商品分類は、登録ジャンルの中で商品を細かく説明する補助分類で、例としてお菓子・スイーツ内のアイス、焼き菓子、健康内のサプリメントなどを指します。商品分類だけを直したい場合は、削除依頼ではなく修正依頼として扱います。今後新しい登録ジャンルを追加した場合は、過去にジャンル違いで削除した情報を再評価することがあります。`画像がない`、`画像が違う`、`テーマが違う`、`ソースが違う` などは修正依頼として表示を残し、修正候補として記録します。画像の修正依頼がある商品は、次回表示時に別の画像取得ルートでも探します。
Web情報サイト / ニュース 新商品、業界動向、売り場・消費者トレンド もぐナビの新発売、菓子新商品、市販スイーツ新商品、アイス、プリン・ゼリー、コンビニスイーツ、機能性食品、健康・栄養ドリンク、ワイン、ノンアルコール飲料を確認します。非スイーツは専用ソースも分けて見ます。フィットネスは Fitness Business、BEHIND THE FITNESS、Gym Select、インフォニスタなど。健康は 健康美容EXPO、健康産業新聞、ウェルネスデイリーニュースなど。ワインは Wine News、ワイン王国、日本ワイン.jp、食品新聞 酒類、食品産業新聞社 酒類などを確認します。サービス系は、開始、提供開始、導入、オープン、新プラン、新コース、新店舗、新施設、予約開始などが確認できるものを商品・サービス候補として扱います。商品画像や発売日が明確な商品ページを優先し、PR・ニュース記事や業界メディア記事は補助情報として扱います。画像が取れない商品も一覧対象からは外さず、商品性や情報元が確認できるものは表示します。
X 投稿数、反応量、通常投稿とキャンペーン投稿の違い X公式APIで取得します。ページの無断スクレイピングではなく、APIで扱える範囲の投稿数・反応量を使います。
検索エンジン分析ツール 推定月間検索回数、関連語、比較・検討ワード 個人の検索履歴ではなく、検索画面に出やすい候補語・関連語・Q&Aを見ます。
YouTube / SNS解析ツール レビュー動画、SNS上の広がり 動画レビュー数や反応の補助情報として使います。

概況の数字

項目 何を数えているか どう使うか
市場変化レビュー 選択期間の商品情報、注目テーマ、X投稿、推定月間検索回数、比較・検討ワード、過去ヒット商品との近さを、ジャンルごとに文章で整理します。 最初にどのジャンルとテーマを見るかを決めます。ジャンル横断の合計で判断せず、各ジャンル内で目立つ商品・テーマ・反応を確認します。
期間内に見つけた商品情報 選択した期間内に公開情報から見つけた商品候補です。ジャンル別の内訳も表示します。 その期間に、どのジャンルで商品発表が多いかを見ます。
注目すべきテーマ 商品情報、ニュース、検索語、X情報などから作ったテーマ候補です。 次に見るべき売り場・商品企画テーマを選ぶために使います。
詳細が確認できた商品 商品名、情報元、ジャンルなどが整理でき、一覧で確認できる商品です。 画面上で精査できる商品数として見ます。
特に確認すべき商品情報 `注目 A` の商品を中心に、先に確認したい候補を数えます。注目度は、過去ヒット商品との近さ、X・検索の初速、商品スペックを中心に、情報の確かさを補助材料にした `attentionScore` からA/B/Cに整理しています。 先に情報元を開いて確認する商品を絞るために使います。
商品別ユーザー行動 商品ごとに、推定月間検索回数、X投稿数、Xエンゲージメント数、比較・検討ワード数を並べます。 商品名そのもので生活者が調べたり話したりしているかを見ます。
発売商品情報のユーザー反応 発売商品情報の詳細では、商品ごとにX投稿、X反応、推定月間検索回数、比較・検討ワード数をまとめて表示します。 比較・検討ワード数は、検索候補・関連語・Q&Aの中で、口コミ、違い、おすすめ、比較、使い方など購入前確認に近い語句の数です。取得済みで投稿や検索語がなかった場合は0件、まだその商品名でX投稿数や検索語を取得していない場合は未取得と理由を表示します。定着スコアは発売直後の商品には表示せず、予測ラボや過去ヒット商品の分析で扱います。
外部補助値 公式情報や既存データで空欄の項目だけ、公開されている外部ページから補助的に確認します。 外部ECの価格は販売ページ上の観測値であり、公式価格とは分けて扱います。予測の補助材料には使えますが、正しい価格・発売日・仕様は公式情報で確認してください。
過去商品・サービスの調査語 過去ヒット商品や代表サービスの発売日・価格を確認する時は、商品名の完全一致だけでなく、ブランド名、メーカー名、主要語句、表記ゆれ、発売日、価格、ニュースリリース、商品情報などを組み合わせて複数回確認します。 店舗、時期、サイズ、容量、再発売で値が変わる場合は、その条件を注記した候補値として扱います。近い別商品やシリーズ全体と混同しそうな場合は、値を入れず確認待ちにします。

商品別ユーザー行動の取得ルール

商品別の数字は、テーマ全体や同ジャンル全体の数字をそのまま流用せず、商品名に近い信号を優先します。

指標 取得ルール 意味
推定月間検索回数 検索エンジン分析ツールで、商品名、ブランド名＋商品名、商品名から切り出した主要語句に近いキーワードを確認します。 商品名で検索されている目安です。サイト内検索や個人の検索履歴ではありません。
X投稿数 X APIで、商品名または主要語句を含む日本語投稿を確認します。 商品名でどれくらい話題に出ているかを見ます。
Xエンゲージメント数 取得できたX投稿のいいね、リポスト、返信、引用の合計です。 投稿数だけでなく、実際に反応がついているかを見ます。
比較・検討ワード数 検索候補、関連語、Q&Aの中から「口コミ」「違い」「おすすめ」「どこで売ってる」「使い方」などの検討語を数えます。 生活者が購入前・利用前の確認に進んでいるかを見ます。
表記ゆれの扱い

商品名が長い場合は、主要語句に分けます。例: 「北海道産蝦夷鹿(エゾシカ)と熟成舞茸の赤ワインラグー」は、「北海道産」「エゾシカ」「熟成舞茸」「赤ワイン」「ラグー」などに分け、エゾシカ / 蝦夷鹿 / えぞじか のような表記ゆれを近い語として扱います。

過去ヒット商品・テーマの取得方法

トレンドアーカイブは、今後の兆し検知や予測の基準になるリストです。全国的または業界横断でかなり流行したテーマを中心に選び、そのテーマに紐づく商品・サービスを整理します。Xと検索エンジン分析ツールの数字は、テーマと商品・サービスの内容が固まった後に付ける分析データです。

商品やサービスの発売日、価格、提供開始時期を調べる時は、1つの商品名だけで検索しません。正式商品名、ブランド名＋商品名、メーカー名＋主要語句、表記ゆれ、発売日、価格、ニュースリリース、商品情報などを組み合わせて複数回確認します。完全一致が弱い場合でも、主要語句が一致し、同じ本文内で対象商品と値が確認できる場合だけ候補にします。

店舗メニュー、季節商品、サイズ違い、容量違い、再発売、復刻、地域限定は、値が変わることがあります。その場合は、全国共通の確定値のように扱わず、どの店舗・時期・サイズ・容量の値かを注記して使います。近い別商品、シリーズ全体、別フレーバー、ECセット価格、記事公開日と混同しそうな場合は、値を入れず確認待ちにします。

リストを作る流れ

順番 内容 確認すること
1. テーマを選ぶ 公開トレンド資料、業界資料、ユーザーが整理したトレンドリストから、全国的または業界横断で広がった現象名を候補にします。 地域限定、小規模な店舗発、短命なSNSネタ、単なる商品分類や販売条件だけの言葉は、分析母集団から外します。
2. 粗い言葉を分ける 「チョコレート」「期間限定」「健康食品」のように広すぎる言葉は、そのままテーマにしません。 必要に応じて「ピスタチオスイーツ」「低糖質スイーツ」「睡眠ケア」のように、分析できる細かさへ分けます。
3. 時期と波を確認する 初めて広がった時期、再燃した時期、Xで分析できる時期を分けて整理します。 タピオカのようにX以前の波があるものは、古い波を背景情報として残し、X分析は取得できる時期の波に限定します。
4. 商品・サービスを紐づける テーマの代表例、派生・拡大例、比較用の定番例、関連候補に分けて登録します。 提供者、初出時期、根拠ページ、テーマとの関係が確認でき、流行の広がりを説明しやすいものを優先します。
5. X・検索で分析する 流行内容が確定した後、対象のテーマと商品・サービスにX投稿数、X反応、推定月間検索回数、比較・検討ワードを付けます。 最終的には過去商品・サービス全体を分析対象にし、定着したものと一過性で終わったものの違いを比較できるようにします。
発売商品情報との違い

発売商品情報は、直近で見つけた商品やサービスを広く見るための一覧です。トレンドアーカイブは、過去の流行から予測の基準を作るためのリストです。そのため、発売商品情報のフィードをそのまま過去ヒットの根拠にはしません。

現在の掲載範囲

トレンドアーカイブは、根拠がある候補をすべて並べるのではなく、分析に使いやすい主要流行テーマへ絞っています。全国的な話題化や複数商品の広がりが確認できるものはテーマとして残し、同じ流行を指す派生語や表記ゆれは、別テーマに増やしすぎず検索・商品紐づけ用の別名として扱います。

テーマを取得するとき

テーマは、テーマ名、別名、関連タグを OR 条件で広めに拾います。日本語投稿に絞り、リポストは除きます。

テーマ例 取得条件の例 注意点
カヌレ 「カヌレ」または「半熟カヌレ」または「生カヌレ」または「カヌレ専門店」を含む日本語投稿。リポストは除外。 テーマ全体を見るため、商品名だけでなく代表的な派生語も含めます。
バスクチーズケーキ 「バスクチーズケーキ」または「バスチー」または「バスク チーズケーキ」を含む日本語投稿。リポストは除外。 略称やスペース違いを拾い、流行テーマとしての広がりを見ます。
ピラティス 「ピラティス」または「マシンピラティス」または「リフォーマー」を含む日本語投稿。リポストは除外。 一般語として大きすぎる場合は、後から「初心者」「姿勢改善」などの細テーマへ分けます。
オレンジワイン 「オレンジワイン」または「アンバーワイン」または「自然派ワイン」を含む日本語投稿。リポストは除外。 関連語を広げすぎるとナチュール全体を拾うため、結果を見て調整します。

商品を取得するとき

商品は、テーマより厳しめに見ます。商品名、ブランド名＋商品名、または商品名から切り出した主要語句の組み合わせを使います。

商品例 取得条件の例 注意点
ローソン「バスチー」 「ローソン バスチー」または「バスチー」を含む日本語投稿。リポストは除外。 商品名が強い略称として定着している場合は略称も使います。
パステル「なめらかプリン」 「パステル なめらかプリン」または「なめらかプリン」を含む日本語投稿。リポストは除外。 一般化した商品名は、ブランド名ありの条件も併用します。
ZENB NOODLE 「ZENB NOODLE」または「ゼンブヌードル」を含む日本語投稿。リポストは除外。 英字表記とカタカナ表記の両方を確認します。
北海道産蝦夷鹿と熟成舞茸の赤ワインラグー 「エゾシカ」「熟成舞茸」「赤ワイン」「ラグー」など主要語句の組み合わせを含む投稿。 長い商品名は完全一致だけでは拾えないため、主要語句の一致率を見ます。ただし「赤ワイン」だけの投稿は商品別には使いません。

取得した投稿の使い方

  • 投稿数は、テーマや商品がどれくらい話題に出ているかを見るために使います。
  • エンゲージメントは、投稿にどれくらい反応がついたかを見るために使います。
  • キャンペーン、プレゼント、応募、抽選、フォロー、リポストなどを含む投稿は、キャンペーン投稿として分けます。
  • 通常投稿、初期投稿、最近の投稿、反応が大きい投稿、反応が小さい投稿を混ぜて見ます。反応が大きい投稿だけに偏らないようにするためです。
  • 取得できなかった商品やテーマは、価値がないという意味ではありません。表記ゆれ、期間、API制限、投稿数の少なさが原因のことがあります。

トレンドアーカイブの見方

項目 意味 見方
テーマ数 公開資料で確認した候補のうち、全国的または業界横断でかなり流行したと判断したテーマ数です。 固定目標ではなく、分析母集団として使う主要テーマを表示します。同じ流行を指す別名は、テーマ数を増やすのではなく検索語として同じテーマにまとめます。
対象商品数 テーマに紐づく商品・サービス候補です。 テーマを選ぶと、そのテーマに関連する商品だけが表示されます。
データ状況 公開根拠確認済み、整理済みリスト、実測一部反映など、どこまで確認できているかです。 実測一部反映は、Xや検索エンジン分析ツールの数字が入っている状態です。
成功要因メタデータ テーマや商品を、ターゲット、利用シーン、購買動機、ベネフィット、話題化要因、流通適性に分けた情報です。 商品名が似ているかだけでなく、なぜ流行ったのか、どの条件がそろっていたのかを見るために使います。
ベネフィット / 話題化要因 健康、ご褒美感、希少性、SNS映え、ニュース性、口コミしやすさなどを0〜100で整理したものです。 高い項目ほど、そのテーマが伸びた理由として重視する候補になります。推定や既存データから作った値は、根拠データが増えると更新されます。
確認状態 公式情報、価格、発売日、スコア根拠、類似テーマなどで、まだ根拠が不足している項目の状態です。 未確定項目が多い場合は、予測スコアを結論として使わず、追加で見るべき情報を確認します。
定着スコア 通常投稿の継続、検索の残り方、エンゲージメントを組み合わせた100点指標です。 高いほど、単発の話題で終わらず残る可能性を見る候補になります。
キャンペーン依存度 キャンペーン投稿についた反応が、全体の反応に占める割合です。 高い場合は、自然な口コミより販促反応に寄っている可能性があります。

予測ラボの見方

予測ラボは、指定期間に見つかった発売商品・サービスを、過去ヒット商品やテーマと比べて、今後の伸び方、ピーク、残り方を考える画面です。過去ヒット商品は比較材料であり、分析対象はあくまで現在選んでいる発売商品・サービスです。

項目 意味 見方
予測ラボで分析すること 流行の種、過去ヒットとの型比較、初速と広がり、定着か一過性か、次に見る実測指標を整理します。 商品名だけで判断せず、どの条件が揃えば伸びそうか、どの条件が弱いと短期で終わりそうかを見ます。
予測までの流れ トレンドアーカイブに過去の流行テーマと代表商品・サービスを蓄積し、X投稿数、X反応、検索ボリューム、検索語、ニュース、レビューなどの推移を付けます。発売商品情報では、直近の商品・サービスを同じ項目で整理します。 同じ項目でそろえることで、新商品がどの過去ヒット型に近いか、今後どの指標を追うべきかを比較できます。
予測対象 上部で指定した期間の「発売商品情報」に出ている新商品・サービスです。 過去ヒット商品・テーマは、分析対象ではなく比較材料です。指定期間の新商品がどの過去パターンに近いか、どの指標を次に見るべきかを確認します。
分析対象商品の状況 選択中の商品について、商品名、ブランド、ジャンル、発売日、注目度、情報の確かさ、企業・メーカーを表示します。十分に近い過去ヒット商品・サービスがある場合は、商品情報の下に比較対象を表示します。発売後7日間のX投稿推移は、タイトルの通りX投稿数の推移です。グラフ直下の1日〜7日は発売後の経過日を示します。赤い線は新商品の実測X投稿、青い線は過去商品・サービスの参考線です。近い比較対象がない場合は、比較対象と参考線は表示しません。追跡判定は主項目ではなく、見出し横の補助チップとして表示します。 X投稿数は投稿本文を読まず、Xの件数取得APIで日別件数だけを集計します。現在商品の線は取得済みの実測値です。過去商品の参考線は、過去ヒット商品の特徴量・類似度・保存済み指標から作る比較用の目安であり、現在商品の実測値とは区別して見ます。推定月間検索回数や比較・検討ワードは、上部の商品状況ではなく詳細分析や今後の評価材料として扱います。
追跡判定 発売後7日間のX投稿数をもとに、追加で追うべき商品かを判定します。100件以上は継続追跡A、30〜99件は継続追跡B、10〜29件または後半伸長がある場合は追加確認です。10件未満でも、X投稿が1件以上あり、過去ヒット類似度70点以上または注目度Aなら追加確認にします。X投稿が0件の商品は原則として追跡終了です。 継続追跡Aは追加28日、継続追跡Bは追加14日、追加確認は追加7日を目安にします。ジャンル違い、誤り報告済み、商品・サービス本体ではないキャンペーン告知だけのものは追跡対象から外します。
類似トレンドTOP5 過去ヒット商品・テーマとの近さを、商品仕様、便益、ターゲット、話題化要因、流通適性、実測反応、ライフサイクルから比較したものです。カードには、主比較か参考例か、信頼度、特に近い特徴グループを表示します。 同じジャンルの過去ヒットを優先して見ます。異なるジャンルの例は主判定ではなく、話題化の型が近い参考例として扱います。未取得のX・検索値は0点扱いせず、取得済みの材料だけで暫定評価し、信頼度を下げます。特徴グループは、どの観点で近いと見ているかを確認するための内訳です。
流行DNAの特徴量 画面上では「選択中の商品・サービスの流行DNA」として表示します。ターゲット、利用場面、ベネフィット、スコア候補など、流行の構造を表す特徴です。 商品名やジャンルだけで判断せず、伸びた理由や残った理由を比較するために使います。推定値は確定情報ではなく、根拠データが増えると更新される候補値として扱います。
予測スコア / 類似度 指定期間の新商品・サービスについて、今後どれくらい強く見ておくかを0〜100点で示す目安です。主に【初速度】発売直後に反応が出やすいか、【拡散性】SNSで広がりやすいか、【類似性】過去ヒット商品・テーマとの近さ、【定着性】日常に残りやすいか、【持続性】短期で終わりにくいかを組み合わせます。近さは、商品・サービス仕様、便益・欲求、話題化の仕組み、実測反応の推移、流通との相性、ターゲット・利用場面、市場背景、ライフサイクルを重み付けして見ます。 サンプル用の固定点ではなく、選択中の商品と比較材料から作る予測用の指数です。今の候補が過去のどのパターンに近いか、どれくらい強く見ておくべきかを確認します。Xや検索など未取得の実測値は、取得済みの数値として扱いません。
トレンド推移予測指数 指定期間の新商品・サービスが、発売後にどのような伸び方をしそうかを0〜100の指数で発売後1週目〜8週目に分けて表示したものです。実測値そのものではなく、【初速度】、【拡散性】、【類似性】、【定着性】、【持続性】の5指標をすべて使って形を作ります。 1週目は発売直後の立ち上がり、中央付近はピーク、後半は残り方の目安です。開始値は初速度を中心に、ピークは初速度・拡散性・類似性を厚めに、終盤は定着性・持続性を厚めに計算します。
5指標の内訳 予測スコアを構成する5つの視点を、左のレーダーチャートと右のスコアカードで表示します。赤は選択中の新商品、青は最も近い過去ヒット商品・サービスまたは比較元テーマの参考値です。 指定期間の新商品について、スコアが高い理由が、発売直後の反応なのか、SNSでの広がりなのか、過去ヒット商品・テーマのスペックとの類似なのか、生活習慣化なのかを分けて確認します。レーダーの軸名と右側カードの【初速度】【拡散性】【類似性】【定着性】【持続性】を対応させ、新商品と比較元の点差を見ます。各カード右上の「?」にカーソルを合わせると、算出に使っている主な材料を確認できます。比較元は、近い過去ヒット商品・サービスの同じ視点での参考スコアです。レーダーチャートは中心が0点、外枠が100点です。
確認すべき兆し 選択中の商品・サービスについて、次に見るべき指標や改善提案をまとめたリストです。 過去ヒット商品・テーマとのスペックの近さ、定着可能性、拡散性、ニュース性、X投稿数、X反応、推定月間検索回数、比較・検討ワードを見て、追加調査や商品企画の論点を決めます。
結果検証への接続 過去ヒット商品と似た伸び方をしそうな発売商品・サービスは、結果検証で継続して追います。 実際にX投稿、X反応、検索、ニュース、レビューが残ったものだけを、トレンドアーカイブへ正式追加する前の確認待ち候補として人が確認します。
注意

予測は確定情報ではありません。商品開発やマーケティングで「どこを確認するか」を決めるための判断材料として使います。

結果検証の見方

結果検証は、予測を当てっぱなしにせず、実績を見返して次の予測に反映するための画面です。

項目 何を見ているか どう使うか
検証ケース 予測対象にした商品・テーマと、実績を比較できる候補です。 予測判定と実績判定がずれているものを見て、どの指標を見直すかを考えます。
平均予測スコア / 平均実績スコア 検証ケース全体で、予測時点の評価と実績側の評価を平均したものです。 予測が強めに出すぎているか、弱く見積もりすぎているかを確認します。
5指標 話題の広がり方、検索への定着、商品・サービス仕様の類似性、生活習慣への入り込み、キャンペーン依存リスクの低さです。 どの要素が定着に効いているかを分解して見ます。
自動補正案 予測と実績の差から、次回予測で重く見る指標の比率を提案します。 検索定着や通常投稿継続が強い商品をより高く評価するなど、予測ロジックを少しずつ補正します。
トレンドアーカイブ追加候補 実績が一定水準を超え、今後の比較対象として使えそうかを人が確認する候補です。ここに出た時点では、まだ正式なトレンドアーカイブには追加されていません。 根拠、商品・テーマの範囲、登録ジャンル、重複の有無を確認してから、正式追加するかを決めます。

更新頻度の考え方

  • 新商品情報、テーマ候補、Xや検索の初速は毎日確認します。
  • 予測結果の検証、2週・4週・8週・12週後の見返し、補正案の更新は週1回を基本にします。
  • トレンドアーカイブへの正式追加や、指標の大きな見直しは月1回、人が確認してから反映します。