| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Source Tier | 8 | T1（政府統計、消費者庁規制文書）が30%、T2（電通広告費調査、矢野経済研究所EC統計）が50%、T3が20%。T1-T2が80%で信頼性高い |
| Recency | 9 | freshness_2yr_ratio=0.94。2024-2025年データが中心。cookie規制2026年施行、広告費2024年データ、EC市場2024年データ。全て最新 マクロ環境要因は混合volatility。GDP・EC市場はmedium、広告費成長率はhigh、規制はlow（施行済み）。最新データが揃っており問題なし |
| Convergence (Value) | 7 | GDP成長率、広告費成長率、EC市場規模は複数ソースで20%以内に収束。cookie規制の影響評価のみ定量化が分かれるが方向性は一致 |
| Convergence (Scope) | 7 | PEST4軸がMarTechツール事業への影響として統一的に分析。AC事業向けPEST分析との差異（cookie規制のダブルテールウィンド効果）が適切に区別 |
| Specificity | 7 | 日本市場のPESTデータに特化。P軸（APPI、ステマ規制）は日本固有法令。E軸（GDP、広告費）は日本データ。T軸のアドテックCAGR 17.5%はグローバル含む |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Inference Depth | 8 | 各PEST要因の特定は直接抽出（1ステップ）。cookie規制→ファーストパーティデータ需要→MarTechツール需要の因果チェーンは2ステップだが論理的に堅固 |
| Reasoning Type | 7 | PEST分析フレームワークの体系的適用。各軸に3-5データポイント。帰納的（複数トレンドの統合）+ 演繹的（cookie規制→需要シフトの理論的導出） |
| Counter Check | 6 | 「ダブルテールウィンド」の楽観的見方に対し「MT事業のスケール次第」という制約条件を明示。広告費インフレのAC事業リスクも言及。ただしSaaS投資サイクルとマクロ経済の相関未検証は認めている |
| Cross-FW Consistency | 6 | F3（PEST）とF9（規制: cookie規制詳細）が整合。F13（テクノロジー: MarTech市場成長）とリンク。F5（SWOT: Opportunity=cookie規制追い風）とも一致。ただしF1（市場規模）のMA市場CAGR 8.5%とPESTの成長ドライバーの整合性が未検証 |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Required Items Rate | 8 | 7項目中6項目充足（86%）。P/E/S/T全軸、インパクト評価、トレンド方向性、プライバシー規制スケジュール、デジタル広告トレンド、cookie規制の定量影響が充足。SaaS投資サイクルとの相関のみ欠落 |
| Critical Gaps | 7 | SaaS投資サイクルの欠落はis_critical=false。PEST分析の4軸結論には影響せず、MarTechツール需要の構造的追い風という結論は他のデータで十分支えられている |
| Obtainability | 6 | 日本SaaS投資サイクルの分析レポートは限定的だが、グローバルのSaaS投資トレンドデータ（Bessemer等）から推定可能。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