| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Source Tier | 7 | T1-T2が75%以上。Five Forcesデータは業界レポート（T2）、Google寡占データはDoJ訴訟資料（T1）、マクビーIR（T1-T2）。一部のグローバルデータ（AI導入38%）はT3 |
| Recency | 7 | データの75%が2023-2025年。Google寡占データ、ステマ規制データは最新。AI導入38%はグローバル2024年調査。一部のスイッチングコストデータは2023年で十分新鮮 競争構造は中程度のvolatility。プラットフォーム寡占は構造的ファクト（low）だが、AI導入率やステマ規制影響は動態的（high）。混在のため中程度の評価 |
| Convergence (Value) | 7 | Google寡占率80-90%（広告サーバー）、60-70%（DSP）は複数ソースで概ね一致。ASP上位5社70%占有も整合。買い手交渉力（上位20社70%）はマクビーIRの単一ソース |
| Convergence (Scope) | 7 | Five Forcesのフレームワーク定義は統一的。ただしグローバルデータ（AI駆動ツール38%）と日本市場データの混在あり。全体的には同一市場スコープで分析 |
| Specificity | 7 | 日本のパフォーマンスマーケティング市場に概ね特化。Google寡占データはグローバルだが日本にも適用可能。ステマ規制は日本固有。AI導入率はグローバル数値で日本固有ではない |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Inference Depth | 7 | 各Forceの評価はデータから概ね1ステップ。Google寡占→参入障壁高い、上位20社70%→買い手交渉力高い。ステマ規制→非倫理的ASP退出は2ステップだが因果関係が明確 |
| Reasoning Type | 7 | Five Forcesフレームワークの教科書的適用。各Forceに複数データポイント（N=3-5）。帰納的（複数事例からの一般化）+ 演繹的（フレームワーク適用）の組み合わせ |
| Counter Check | 5 | Google寡占の影響に対し「成果報酬型の透明性」という対抗軸を提示。ただしAI駆動ツールの普及が既存のFive Forcesバランスを変える可能性の検討は表面的。プラットフォーム変更60%懸念の反面、代替プラットフォーム台頭シナリオは未検討 |
| Cross-FW Consistency | 6 | F2（Five Forces）とF7（競合プロファイル）の整合確認済み（ASP寡占構造が両FWで一致）。F9（規制マップ）のステマ規制とF2の参入障壁が整合。ただしF13（テクノロジー）のAI民主化がFive Forcesの各力学をどう変えるかの統合分析が不十分 |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Required Items Rate | 8 | 7項目中6項目充足（86%）。各Force評価、参入障壁、代替品、買い手・売り手交渉力、固有の競争力学は全て充足。業界全体の収益性評価のみ欠落 |
| Critical Gaps | 4 | 業界全体の収益性評価（成果報酬型市場の平均マージン構造）が欠落。マクビーの粗利率15%が業界平均対比で高いか低いかの判断材料が不足し、Five Forces分析の「業界収益性ポテンシャル」結論の精緻化に影響。ただしForce別の分析結論自体は成立する |
| Obtainability | 5 | 成果報酬型広告業界の平均マージン構造は、上場企業（バリューコマース、セプテーニ等）のIR資料から部分的に推定可能。ただし成果報酬型に特化したベンチマークレポートの存在は不確実 |
単一仮説として結論を提示