| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Source Tier | 9 | T1が40%（消費者庁ステマ規制文書、APPI改正法、金融商品取引法、医療広告ガイドライン）、T2が40%（JICDAQ認証データ、公正取引委員会Google排除措置）。T1-T2が80%で非常に堅実 |
| Recency | 8 | freshness_2yr_ratio=0.92。ステマ規制2023年10月施行、医療広告ガイドライン2025年4月施行、Google排除措置2024年は全て最新。APPI改正2022年施行はやや古いが法令として安定 規制環境はlow volatility（施行済み法令は変わらない）。ただし運用ガイドラインの更新はmedium。全データが施行済み・施行予定で安定性が高い |
| Convergence (Value) | 8 | 3層規制構造（プライバシー・広告表示・業種別）は複数の法令ソースで完全に整合。JICDAQ認証162社・アドフラウド0.5-4.2%削減効果のデータも裏付け済み |
| Convergence (Scope) | 7 | 規制分析が「広告業界全体」に広く適用される一方、「MarTechツール（SaaS）に特化した規制要件」の体系化が不完全。ただし金融・医療の業種別規制はMT事業の主要顧客に直結し、スコープの適切性は確保 |
| Specificity | 7 | 日本固有の法令（APPI、ステマ規制、医療広告ガイドライン、金融商品取引法）に特化した分析で特異性が高い。JICDAQ認証という日本独自の業界自主規制もカバー |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Inference Depth | 7 | 各規制の影響特定は直接抽出（1ステップ）。「3層規制→コンプライアンス対応能力→差別化要因」は2ステップの推論。「規制コスト→参入障壁→MT事業の競争優位」も2ステップ |
| Reasoning Type | 7 | 規制マッピングの体系的適用（プライバシー・広告表示・業種別の3層）。各規制のMarTechツールへの具体的影響を演繹的に導出。JICDAQ認証の差別化効果は帰納的（実績データ0.5-4.2%） |
| Counter Check | 7 | 規制を「コスト」と「差別化源泉」の二面性で分析し、楽観一辺倒でない。コンプライアンス対応コストが小規模MarTech企業にとって負担になる可能性を含意。金融・医療顧客の規制厳格化がMT事業にプラスという結論は条件付き |
| Cross-FW Consistency | 7 | F9（規制）とF3（PEST: Political軸）、F2（Five Forces: 規制による参入障壁）が整合。F8（顧客JTBD: 金融・医療顧客の規制対応ニーズ）ともリンク。FW間の一貫性が高い |
| Sub-element | Score | Rationale |
|---|---|---|
| Required Items Rate | 8 | 6項目中5項目充足（83%）。主要規制一覧、コンプライアンス要件、政策動向、業界自主規制、業種別規制影響が充足。SaaS特化規制要件の体系的整理のみ欠落 |
| Critical Gaps | 7 | 唯一のギャップ（MarTechツールに特化した規制要件の体系的整理）はis_critical=false。3層規制分析の結論（コンプライアンスが差別化源泉）は既存データで十分支えられており、結論への影響は軽微 |
| Obtainability | 7 | SaaS解約防止・Web接客ツール固有の規制要件は、個人情報保護委員会のガイドラインやFISC安全対策基準から体系化可能。明確な調査クエリが立てられ、取得は可能 |
単一仮説として結論を提示