| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Source Tier | 8 | T1（政府統計: GDP、総務省EC統計、消費者庁ステマ規制）が約30%、T2（電通広告費調査、矢野経済研究所）が約50%、T3が約20%。T1-T2が80%。T4なし |
| Recency | 9 | データの94%が2023-2025年（fact-summary.jsonのfreshness_2yr_ratio: 0.94）。ステマ規制2023年施行、2024年GDP、2024年広告費データが中心。全てが直近2年以内 GDP成長率・広告費成長率は動態的ファクト（volatility=high）だが全て直近1-2年のデータで減点不要。規制は構造的ファクト（施行済み法令はlow volatility） |
| Convergence (Value) | 8 | GDP成長率0.7-1.1%は複数ソース（IMF、内閣府）で20%以内の乖離。インターネット広告費3.65兆円は電通調査で統一。各PEST要因の数値は概ね収束 |
| Convergence (Scope) | 7 | PEST分析の4軸は標準的なフレームワーク定義で統一。日本のデジタル広告市場に焦点。一部「デジタル化のGDP押し上げ効果」等はスコープが広すぎる面も |
| Specificity | 7 | P軸（ステマ規制・APPI）は日本固有。E軸（GDP、広告費）は日本データ。S軸（EC市場、高齢化率）は日本固有。T軸のAI関連データの一部はグローバル |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Inference Depth | 8 | 各PEST要因の特定はデータからの直接抽出（1ステップ）。GDP低成長×デジタル広告高成長の「デカップリング」認識は2つのデータの組み合わせで1ステップ |
| Reasoning Type | 7 | PEST分析フレームワークの体系的適用。各軸に複数データポイント（N=3-5）。帰納的（複数年のトレンドデータからの傾向抽出）+ フレームワーク適用は適切 |
| Counter Check | 5 | 規制の「浄化効果」を機会として認識しつつ、「不連続な規制変更」リスクも言及。ただし米国関税リスクの広告費への波及効果は「未定量」と認めるのみで深掘りなし。AI検索ディスラプションの影響度評価は表面的 |
| Cross-FW Consistency | 6 | F3（PEST）とF9（規制マップ）のP軸が整合。F3のE軸とF1（市場規模）の成長率データが整合。F3のT軸とF13（テクノロジー）が整合。ただしF5（SWOT）のThreat項目との優先順位の整合性は未検証 |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Required Items Rate | 8 | 6項目中5項目充足（83%）。P/E/S/T全軸、インパクト評価、トレンド方向性、業界固有PEST要因、成果報酬型への影響が充足。米国関税リスクの影響評価のみ欠落 |
| Critical Gaps | 7 | 米国関税リスクの影響評価は欠落だがis_critical=falseとされており、PEST分析の4軸結論への影響は限定的。主要4軸の要因は全てカバーされており致命的欠落なし |
| Obtainability | 8 | 米国関税リスクの広告費への影響はエコノミスト予測や広告業界アナリストレポートで追加取得可能。明確な調査クエリが立てられる |
単一仮説として結論を提示