ProblemSeekr.AI について
ProblemSeekr.AI は、ライブな会話で議論されている実際の問題を特定し、すぐに開発可能な機会として整理する、エビデンス優先のディスカバリーエンジンです。繰り返し発生する独立した不満をクラスタリングし、その深刻度と解決策への需要をスコア化することで、推測を排除して結果を提示します。結果には要約、裏付けとなるエビデンス、構造化された次のステップが含まれます。
このプラットフォームは、個人起業家、インディーハッカー、代理店およびコンサルタント、スタジオ、プロダクトチーム、社内ツールのリーダー向けに設計されています。深刻度スコア、ターゲット顧客像（ICP）と価値提案、トラフィック／変換目標といった意思決定用アーティファクトや、クラスタリングされたエビデンス、優先順位付けされた候補リスト、開発ワークシートといった実行用アーティファクトを提供し、インサイトから計画まで明確に移行できるように支援します。
主なポイント
- 単一の投稿や生成されたアイデアではなく、ライブな会話から検証済みの問題を浮き彫りにする
- 繰り返される不満をクラスタリングし、明確で高精度の機会を明らかにする
- 新しい会話を処理するごとに、継続的に更新されるパイプラインを提供
- 問題の概要、対象ユーザー、エビデンス、タグ、解決策のアイデア、リスクを含む問題ブリーフを提供
- 機会は深刻度と解決策への需要に基づいてスコア化され、優先順位付けを支援
- 開発ワークシートにより、解決策、収益化、市場投入戦略（GTM）、リスク、マイルストーンに関する計画へと機会を変換
- ガイド付きのワークフロー：問題のスコア化、オファーの定義、数値計算、エビデンスによる検証
- 選定された機会については専門家によるレビュー（人間による検証）を実施
ProblemSeekr.AI の仕組み
ProblemSeekr.AI は実際の会話を取り込み、類似する不満をクラスタリングして繰り返し現れる課題を浮き彫りにします。これらのクラスターは問題の深刻度と解決策の需要に対してスコアが付けられ、探索フィード上でユーザーが分野、業界、工数別に閲覧できるよう表示されます。このプロセスでは、個別の投稿ではなく、複数の独立した会話から収集されたエビデンスに重点を置いています。
発見された各機会は、問題ブリーフとして必要なコンテキストとともにパッケージ化されます。誰がその問題を経験しているか、要約とタグ、裏付けとなるエビデンス、解決策のアイデア、リスクなどが含まれます。ユーザーは機会をショートリストに登録し、評価と選定に集中できます。
実行準備が整ったら、ユーザーは開発ワークシートを開いてインサイトを具体的な計画に変換します。ワークシートには、顧客の定義、問題の枠組み、解決策の概要、収益化の方法、市場投入戦略（GTM）、リスク、マイルストーン、目標リリース日が記録されます。ガイド付きのフローにより、ユーザーは問題のスコア化、オファーの定義、トラフィックと変換の計算、エビデンスによる確認を進められます。一部の機会には追加の検証として専門家レビューが含まれます。
主なメリットと活用例
ProblemSeekr.AI は、雑音の多い議論を構造化された機会と実行計画のパイプラインに変えることで、ディスカバリーの時間と不確実性を削減します。リソースを投入する前にエビデンスの提示が必要なチームを支援します。
| ユーザーの種類 | 主なワークフロー | 典型的な出力 |
|---|---|---|
| インディー起業家 | 検証済みの問題を常に更新するバックログとして維持し、ワークシートを通じて選定・実行 | 機会のショートリスト、開発ワークシート、リリース計画 |
| 代理店・コンサルタント | ブリーフを提案書やディスカバリープロジェクトの入力として活用 | クライアント向け提案書、製品化されたオファー、ディスカバリー計画 |
| スタジオ・プロダクトチーム | 複数のニッチを追跡し、機会をチームに振り分け | チームのバックログ、ス쿼ッドへの割り当て、スピンアウト候補 |
主な活用例は以下の通りです。
- 手動での観察や非構造的なメモ取りを、スコア化されフィルタ可能な機会フィードに置き換え
- ランディングページ向けに明確な理想顧客プロファイル（ICP）と価値提案を確立
- 開発前に成功のしきい値を定義するトラフィックおよび変換目標を設定
- 裏付けとなるエビデンスとリスクの検討をもとに機会を優先順位付け
- 開発ワークシートを使って、詳細な計画を統合し、ディスカバリーから実行へ移行
- 追加の信頼性が必要な場合に、専門家がレビュー済みの選択肢を提供
