アイデア探索ガイド

馬田隆明氏「生成AI時代のアイデア探索方法」に基づく、6フェーズの対話型アイデア探索。「人に会いに行けば良いフィードバックが返ってくるレベルの仮説」を目標とする。

参考: https://blog.takaumada.com/entry/genai-ideation-2026

Phase 0: コンテキスト準備

既存ドキュメントの確認

•$IDEAS_REPO/brainstorming/ 内の既存ファイルを一覧表示
•$ARGUMENTS にテーマが指定されていれば、関連しそうなファイルをピックアップ
•関連ドキュメントがあれば「コンテキストに含めますか？」とユーザーに確認
•既存ファイルがある場合、新規作成か既存更新かを確認

変数

•$IDEAS_REPO: /Users/rym/repo/github.com/RyoMa99/ideas
•$OUTPUT_DIR: $IDEAS_REPO/brainstorming

Phase 1: 領域の仮決め

目的

探索する領域を1つ仮決めする。

進め方

•
ユーザーの興味・背景をヒアリング（1問ずつ）
- •興味のある分野・テーマ
- •制約条件（市場規模、技術的実現可能性、時間軸など）
- •自身の強み・リソース
•
条件に基づき 3-5個の領域候補 を提示
- •各候補に「なぜ今この領域か」の根拠を添える
•ユーザーに1つ選択してもらう（または別の領域を指定）

注意

•一般的すぎる領域（「AI」「ヘルスケア」）は避け、具体性のある粒度にする
•$ARGUMENTS にテーマがあればそこから出発してよい

Phase 2: 領域の全体像と事例の調査

目的

選んだ領域の構造と主要プレイヤーを把握する。

進め方

•WebSearch で領域の全体像を調査（市場規模、トレンド、課題）
•主要プレイヤー・事例を10-15件リストアップ
•以下の構造でユーザーに共有:

code

## {領域名} の全体像

### 市場概要
- 市場規模・成長率
- 主要トレンド

### 主要プレイヤー
| 企業/プロダクト | 概要 | 特徴 |
|----------------|------|------|
| ...            | ...  | ...  |

### 未解決の課題・空白
- ...

•ユーザーに「特に気になる事例や課題はありますか？」と確認

Phase 3: 具体例の深掘り

目的

個別事例を深く理解し、「何ができていて何ができていないか」を明らかにする。

進め方

•Phase 2 でユーザーが選んだ事例（または全体から2-3件を推薦）を深掘り
•
各事例について WebSearch / WebFetch で調査:
- •ビジネスモデル
- •技術的アプローチ
- •成功/失敗の要因
- •資金調達状況（スタートアップの場合）
•
業界の空白を特定:
- •既存プレイヤーがカバーできていない領域
- •過去に失敗した試みとその理由
- •技術進歩により新たに可能になったこと

ユーザーへの共有

code

## 深掘り: {事例名}

### できていること
- ...

### できていないこと（とその理由）
- ...

### 空白・機会
- ...

Phase 4: 作業仮説の生成

目的

蓄積した情報から、検証可能な作業仮説を複数生成する。

進め方

•Phase 1-3 の情報を総合し、3-5個の仮説を生成
•
各仮説に以下を記載:
- •ワンライナー: 仮説の要約（1文）
- •解決する課題: 誰のどんな痛みか
- •なぜ今か: タイミングの根拠
- •想定アプローチ: 技術・ビジネスモデルの概要
- •競争優位性: 既存との差別化ポイント
- •リスク: 最大の不確実性
•仮説を比較表で提示し、ユーザーに1-2個選んでもらう

Phase 5: 仮説の検証

目的

選んだ仮説を多角的に検証し、弱点を洗い出す。

進め方

•
専門家視点からの批判（3つの視点）:
- •技術者: 実現可能性、技術的課題
- •投資家: 市場性、収益性、スケーラビリティ
- •ユーザー: 本当にその課題を感じているか
•レッドチーム検証: 仮説が失敗するシナリオを3つ挙げる
•WebSearch で反証となる情報を積極的に探す
•検証結果をユーザーに共有し、仮説の修正を検討

重要な限界の認識

生成AIは仮説検証があまり得意ではない。「Webに掲載されていない情報」は実際に人に会って初めて獲得できる。

検証結果には必ず「人に確認すべきこと」リストを含める。

Phase 6: アイデアの仮決めと記録

目的

検証を経た仮説をドキュメント化し、次のアクションを明確にする。

ドキュメント形式

$OUTPUT_DIR/{主題}.md に保存:

markdown

# {仮説タイトル}

## ワンライナー
{1文の要約}

## 背景
### 領域の概要
{Phase 2 の要約}

### 既存プレイヤーと空白
{Phase 3 の要約}

## 仮説
### 解決する課題
### なぜ今か
### アプローチ
### 競争優位性

## 検証結果
### 強み
### リスク・懸念
### 人に確認すべきこと
- [ ] {具体的なアクション}
- [ ] {具体的なアクション}

## 次のステップ
- [ ] {誰に会うべきか}
- [ ] {何を検証すべきか}

---
*Generated: {YYYY-MM-DD}*
*Method: 馬田隆明「生成AI時代のアイデア探索方法」*

保存後

•git add で追加
•git commit -m "add: brainstorming - {主題}" でコミット（Co-Authored-By 付き）
•push はユーザーに確認してから実行

全体を通じた原則

•1回1質問: ユーザーへの質問は1メッセージに1つ
•選択肢を提示: 可能な限り multiple choice で聞く
•反復を恐れない: Phase 間を行き来してよい（Phase 5 で弱点が見つかれば Phase 4 に戻る）
•AIの限界を認識: ハルシネーション対策として、調査結果にはソースURLを付与する
•目の前の課題に行かない: 課題が十分に大きいか、または大きな課題への一歩目になるかを常に確認する