S8

顧客は誰で、何のジョブを解決しようとしているか？

中確度
用語ガイド
S1-S10: Strategic Issue の番号付け
F1-F13: Framework（分析フレームワーク）の番号付け
dp-XXX: Data Point（個別のデータ根拠）参照
T1-T4: 信頼性ティア
T1 学術論文・政府統計 T2 業界レポート T3 企業発表 T4 ブログ等
KPI基準が「クリック59.8%」に偏在するMarTechツール市場で「LTV基準」への移行を促進できれば、TAMは数倍に拡大する — 啓蒙コストが普及のゲートキーパー
Conclusion
MarTechツールの顧客は金融（39-58% dp-036(F8)]）・医療（32-38%、163%成長 dp-037(F8)]）・EC（2-4% dp-038(F8)]）の3セグメントで構成される。機能的JTBDの中核は「CPA最適化と広告ROI可視化」（71.2%が「無駄のない課金」を導入理由 dp-039(F8)]）だが、KPIがクリック基準（59.8% dp-041(F8)]）に偏在しLTV基準への移行が遅れている。アドフラウド被害1,510億円 dp-042(F8)]が「防御的価値」としてのMarTechツール需要を生み出している。
So What?
MarTechツール普及の最大のボトルネックは「LTV基準への啓蒙コスト」である。成果報酬型広告利用企業でさえクリック基準が主流（59.8% dp-041(F8)]）であり、LTVベースの測定を導入している層は限定的。MT事業のTAM拡大には、顧客教育（クリック→LTV基準への移行支援）がプロダクト開発と同等以上に重要。医療セクターの急成長（163% dp-037(F8)]）は規制対応×LTV最大化のニーズが合致する最有望セグメントであり、MT事業のスケールの突破口となりうる。
Evidence Summary
金融セクター: 売上の39-58%（投資・消費者金融・保険） dp-036(F8)]
医療セクター: 売上の32-38%、前年比163%成長 dp-037(F8)]
機能的JTBD: 71.2%が「無駄のない課金」を導入理由 dp-039(F8)]
KPI分布: クリック59.8%、コンバージョン24.0% dp-041(F8)]
アドフラウド被害: 国内1,510億円（2025年推計） dp-042(F8)]
Confidence Score
50
Evidence(x0.4) 7.2 / 10
Logic(x0.35) 6.75 / 10
Coverage(x0.25) 5.0 / 10
⚠
Confidence Capped at 50%
中程度の情報欠落により確信度は50%に制限されています
（素スコア: 64% -> キャップ適用後: 50%）

Evidence (x0.4)

Sub-elementScoreRationale
Source Tier8T1-T2が80%。顧客セグメント構成比（マクビーIR: T1-T2）、JTBD調査（業界レポート: T2）、KPI基準分布（T2）。アドフラウド被害額（SpiderAF: T2）
Recency8freshness_2yr_ratio=0.90。金融39-58%構成比、医療163%成長、KPI基準分布59.8%クリック偏在、アドフラウド1,510億円は全て2024-2025年データ
顧客構成比はmedium volatility（金融偏在が続く傾向）。KPI基準の分布はmedium（移行は段階的）。アドフラウド被害額はhigh volatility（年次変動大）
Convergence (Value)7金融39-58%の幅は統計手法の差異（単月 vs 年間）だが方向性は一致。医療セクター163%成長は単一ソースだが整合的。KPI基準分布59.8%クリック偏在は複数文脈で裏付け
Convergence (Scope)7マクビー全社顧客（AC+MT）のセグメント分析に基づきMT事業顧客を推定。AC顧客のMTツール併用率が不明でスコープの精度に制約あるが、JTBDの方向性は妥当
Specificity6顧客セグメント構成比はマクビー固有データで特異性が高い。JTBDの71.2%「無駄のない課金」は成果報酬型広告市場全体に適用可能で、MT事業（SaaS解約防止）固有のJTBDが不十分

Logic (x0.35)

Sub-elementScoreRationale
Inference Depth7顧客セグメントの特定は1ステップ。「クリック偏在59.8%→LTV基準移行→TAM拡大」は2ステップの因果推論で論理的に堅固。医療163%成長→規制対応JTBDの結合も2ステップ
Reasoning Type7セグメンテーション分析とJTBDフレームワークの適切な組み合わせ。帰納的（顧客データからのセグメント抽出）+ 演繹的（JTBD理論からの需要構造分析）。定量的裏付けが充実
Counter Check7「啓蒙コストが普及のゲートキーパー」という制約条件の明示は重要な反証。KPI基準のクリック偏在がLTV移行の阻害要因として正直に報告。MT事業スケールの前提条件（顧客教育コスト）を条件付きで提示
Cross-FW Consistency6F8（顧客JTBD）とF6（3C: Customer軸）、F5（SWOT: Opportunity=LTV基準移行）が整合。F9（規制: 医療広告ガイドライン）と医療セグメント成長のリンクも確認。ただしMT事業固有の顧客採用率データがなく、FW間統合の深さに制約

Coverage (x0.25)

Sub-elementScoreRationale
Required Items Rate77項目中5項目充足（71%）。顧客セグメント定義、JTBD（機能的・感情的・社会的）、KPI基準分布、顧客単価成長、アドフラウド対策ニーズが充足。Robee/Honeycombユーザー数・解約率と顧客セグメント別MT採用率が欠落
Critical Gaps42つのCritical Gapが存在するが、S7ほど深刻ではない: (1) Robee/Honeycombのユーザー数・解約率の欠落はMT事業の顧客基盤規模の定量化を制約するが、顧客セグメントのJTBD分析自体は有効。(2) 顧客セグメント別MT採用率の欠落はクロスセル効率の評価を制約するが、顧客ニーズの方向性結論には影響しない
Obtainability4Robee/Honeycombの製品別KPIはマクビー内部データで公開情報では取得不可能。顧客セグメント別MT採用率も内部CRMデータ。ただし粗利貢献40%からの逆算で粗い推定は可能
Hypothesis Options
各仮説とその根拠、確信度を比較検討するセクション

単一仮説として結論を提示

dp-XXX = Data Point（ファクトページで詳細を確認できます）
Related Fact Pages
Required Items
この論点の回答に必要な情報の充足状況
Information Gaps