01
顧客意味グラフ
Customer Meaning Graph
発言、行動、業務、課題、期待成果を接続し、顧客が本当に達成したいことをモデル化します。
01 PRODUCT INTELLIGENCE / DECISION SYSTEM
Product Intelligence
顧客の声を、価値を生むプロダクト判断へ変換する。
Connect customer meaning, product behavior, strategy, and delivery into a continuously learning value system.Explore the system ↓INPUT SIGNALS
01Voice of Customer
02Product Usage
03Sales Context
04Product Strategy
05Delivery Capacity
SEMANTIC CORE
S
SHARED
WORLD MODEL
COMPUTED OUTPUTVALUE PRIORITY
Evidence-bound recommendation generated from organizational meaning, constraints, and current context.
CONFIDENCE 0.87
02 / WHY IT MATTERS
要望の集計から、顧客価値と戦略を理解するプロダクト知能へ。
顧客の言葉はそのまま要求ではありません。Product Intelligenceは、発言の背後にある目的・制約・ジョブを理解し、何をなぜ作るべきかを計算します。
03 SYSTEM CAPABILITIES
判断を、
構造化する。
02
要求統合
Requirement Synthesis
断片的な要望を共通ジョブと制約へ統合し、検証可能な要求と仮説へ変換します。
03
価値優先順位
Value Prioritization
顧客価値、戦略適合性、収益影響、実装コスト、確信度を比較し、優先順位を計算します。
04
プロダクト学習ループ
Product Learning Loop
リリース後の利用と成果を当初仮説へ接続し、ロードマップ判断を継続改善します。
04 CLOSED LOOP
From signal.
To compounding intelligence.
顧客の声、利用行動、営業情報、市場変化を取得。
発言の背後にあるジョブ、制約、期待価値を解釈。
戦略適合性、価値、コスト、確信度から優先順位を計算。
意思決定を要求、仮説、検証条件へ変換し実行。
リリース後の行動と成果から価値モデルを更新。
05 OPERATIONAL OUTCOMES
知能を、
測定可能な成果へ。
機能ではなく顧客が得る成果を共通言語化。
戦略と顧客価値に基づき開発投資を集中。
仮説・リリース・利用・成果を一つの学習循環へ。
BUILD YOUR ORGANIZATION-SPECIFIC INTELLIGENCE LAYER.