| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Source Tier | 7 | T1-T2が75%。F13のaverage_tier=T1.9。AI市場データ（Statista/Grand View Research: T2）、ML技術進化データ（学術論文: T1）、CDP普及率（T2）。一部のAIエージェント予測はT3 |
| Recency | 8 | freshness_2yr_ratio=0.92。AI市場規模2024年データ、ML技術コスト低減2024年データ、CDP普及率2024年調査が中心。LTV予測論文は2023年で直近 AI/ML技術の進化速度は極めて高いvolatility。2024年のデータでも6ヶ月で陳腐化する可能性あり。ただし構造的トレンド（コスト低減、民主化方向）は安定 |
| Convergence (Value) | 7 | ML性能+43%/年、コスト-30%/年は複数ソースで概ね一致。AI導入率69.1%は単一ソースだがGartner等の類似調査と方向性が合致。CDP採用率78%も業界コンセンサス |
| Convergence (Scope) | 7 | テクノロジーランドスケープの定義はAI/ML、CDP、1stパーティデータの3軸で統一的。グローバルデータと日本データが混在するが、技術トレンドはグローバルに共通 |
| Specificity | 7 | LTV予測技術（テンソル分解+BTYD）はマクビーに高度に特化した査読論文。日本AI市場データは日本固有。CDP・AIエージェント普及率はグローバルデータだが業界適用は適切 |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Inference Depth | 6 | AI民主化→LTV予測技術の差別化有効期限3-5年の推論は、コスト低減率(-30%/年)からの推計で2ステップ。cookieレス対応78% vs 34%のギャップ→2-3年戦略的ウィンドウは中間仮定（普及速度の推定）を含む2-3ステップ |
| Reasoning Type | 7 | 帰納的（AI市場成長率、技術コスト低減のトレンドデータ）+ 演繹的（技術民主化理論の適用）。テクノロジーランドスケープFWの適用は適切。N=5以上のデータポイント |
| Counter Check | 6 | 技術優位の時間的制約（3-5年）を正直に認識。「技術→データ→ネットワーク効果」の三段階モートを提案し、技術コモディティ化への対策を検討。ただしAIによる市場構造破壊の最悪シナリオの定量評価は不在 |
| Cross-FW Consistency | 7 | F13（テクノロジー）とF3（PEST: T軸）が整合。F5（SWOT: Threat=AIディスラプション）とリンク。F11（ERRC: LTV予測精度の創造）とも整合。F4（バリューチェーン: 生産性向上）ともリンク |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Required Items Rate | 7 | 7項目中5項目充足（71%）。影響技術リスト、成熟度評価、ディスラプションリスク、学術的裏付け、データ規制影響が充足。AI/ML投資計画と市場構造変化の定量シナリオが欠落 |
| Critical Gaps | 4 | マクビーのAI/ML投資計画の欠落は技術戦略の評価を制約するが、公開情報で取得可能な技術トレンドの分析結論は成立。市場構造変化の定量シナリオの欠落は将来予測の精度を下げるが、方向性の結論（技術優位→データ優位へのシフト）は影響しない |
| Obtainability | 3 | AI/ML投資計画はマクビーの非公開情報のため取得構造的に困難。市場構造変化の定量シナリオはAI市場の急速な変化により信頼性の高い予測データが存在しない。どちらも公開情報での取得は困難 |
単一仮説として結論を提示