| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Source Tier | 7 | T1-T2が70%。日本AI市場データ（政府統計: T1）、ML技術進化トレンド（研究レポート: T2）、CDP採用率（Gartner: T2）。マクビー固有のML技術スタック情報は公開論文（T2）のみ |
| Recency | 8 | freshness_2yr_ratio=0.88。日本AI市場USD 7.56B（2024年）、ML性能+43%/年・コスト-30%/年（2024年データ）、AIエージェント採用率89%予測は全て最新 テクノロジー領域はhigh volatility。AI技術の進化速度は半年単位で変化。最新データでも6ヶ月後には陳腐化するリスクあり |
| Convergence (Value) | 7 | AI市場成長率、ML技術進化トレンド、CDP採用率は複数ソースで方向性が一致。AIエージェント89%予測は単一ソースだが、他のAI普及データと整合 |
| Convergence (Scope) | 7 | テクノロジーランドスケープ分析がMarTechツール事業への影響に焦点。AI/ML、CDP、1stパーティデータの3軸で網羅的。マクビー固有の技術資産（テンソル分解+BTYD手法）への言及もあり |
| Specificity | 6 | AI市場成長やML技術進化は汎用データ。マクビー固有の技術スタック（Honeycomb内部アーキテクチャ）のデータは公開論文の手法名のみで深みが不足。9年間のデータ蓄積という差別化要因は具体的だが定量化が不十分 |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Inference Depth | 7 | 「AI技術のコスト低減→参入障壁の低下→コモディティ化リスク」は2ステップの論理チェーン。「データモート（9年蓄積）→技術コモディティ化への耐性」は1ステップだが検証が不十分 |
| Reasoning Type | 7 | テクノロジーランドスケープの体系的分析（AI/ML・CDP・1stパーティデータの3軸）。演繹的（AI民主化→参入障壁低下の理論的帰結）+ 帰納的（ML技術の実績データ）。バランスの取れた推論 |
| Counter Check | 7 | AI技術の民主化がMarTechツールの機能代替リスクを高めるという反証を明確に提示。「技術そのものではなくデータ蓄積が競争優位」という結論は条件付き（AC事業を通じた顧客接点の維持が前提） |
| Cross-FW Consistency | 6 | F13（テクノロジー）とF3（PEST: Technology軸）、F11（戦略キャンバス: 技術差別化）が整合。F2（Five Forces: 代替品の脅威としてのAIツール38%導入）ともリンク。ただしF7（競合）のAI投資比較との統合がML技術スタック不明のため不十分 |
| 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、技術コスト低減トレンド、データモート評価が充足。ML技術スタック詳細とAIエージェント代替シナリオの定量評価が欠落 |
| Critical Gaps | 4 | ML技術スタックの詳細（Honeycomb内部アーキテクチャ）の欠落は、マクビーの技術競争力の客観的評価を制約。公開論文のテンソル分解+BTYD手法は手がかりだが、プロダクション環境の技術的深さは不明。AIエージェント代替の定量評価はnon-criticalだが、ML技術スタック詳細はcritical |
| Obtainability | 4 | Honeycombの内部技術アーキテクチャはマクビー内部情報で公開取得は不可能。公開論文と採用ページの技術要件から推定は可能だが、競争力の客観的評価には限界。経営層・CTO面談が必要 |
単一仮説として結論を提示