# Tsumugi（紡ぎ） — ユーザーリサーチ ## リサーチの目的 「点在するアイデアが脳内でバラバラになる」という痛みが、どの層に、どのくらいの強度で存在するかを明らかにし、Tsumugi が解決すべき具体的なシナリオを定義する。 --- ## 1. ペルソナ ### ペルソナ A — 並走する経営者「田川 健司」（42歳） - **状況**: 本業のスタートアップ CEO に加え、2社の社外取締役、1つの個人プロジェクトを抱える。1日に5〜6の異なる文脈を行き来する。 - **痛み**: 「A社の会議で聞いた話が、B社の課題のヒントになる気がしたのに、思い出せない」。メモは Apple メモ・Slack の自分宛 DM・紙のノートに散乱。 - **既存の対処**: Notion にプロジェクト別ページを作るが、3週間で更新が止まる。「整理する時間がそもそもない」。 - **Tsumugi への期待**: 「整理しなくていい。放り込んでおけば AI が繋いでくれる」点に強く反応。週次レポートで「自分でも忘れていた接点」を見せてほしい。 ### ペルソナ B — 新規事業担当「佐久間 美和」（34歳） - **状況**: 大企業の新規事業開発部。市場調査・技術トレンド・社内の声・競合動向を日々インプットし、事業仮説を立てるのが仕事。 - **痛み**: インプット量が膨大で、「過去に調べたことと今のテーマが繋がっているはずなのに、検索しても出てこない」。情報が DB に死蔵される。 - **既存の対処**: 社内 wiki と個人の Obsidian。リンクを手で張るが、張り忘れた dot は永遠に孤立する。 - **Tsumugi への期待**: 「跳躍的発見層」に最も価値を感じる層。意味的に遠い情報を繋いで仮説の種をくれることが、そのまま業務成果になる。 ### ペルソナ C — フリーランスのコンサルタント「西原 拓」（38歳） - **状況**: 同時に4〜6社のクライアントを担当。各社の業界・課題・キーパーソンが頭の中で混線する。 - **痛み**: 「クライアント X で得た知見を、クライアント Y に活かせるはずだが、明示的に思い出せない」。クライアント横断の学びが暗黙知のまま蒸発する。 - **既存の対処**: クライアント別フォルダ管理。フォルダを分けるほど横断的な発見は起きなくなる、というジレンマ。 - **Tsumugi への期待**: クライアントを跨いで dot を横断解析してくれること。「分けない」ことが価値になる、という発想の転換に共感。 ### ペルソナ D — 繋がらないクリエイター「水嶋 あおい」（27歳） - **状況**: デザイナー兼インディーメーカー。アイデアの断片（気になった配色、面白い UX、技術記事、ふとした着想）を大量にストックしているが、形にならない。 - **痛み**: 「アイデアはあるのに、それらが繋がって『作るべきもの』にならない」。ブックマークと写真フォルダが墓場になっている。 - **既存の対処**: mymind や Raindrop でビジュアルブックマーク。集めるだけで満足してしまう。 - **Tsumugi への期待**: ライト層。月 ¥1,480 は少し悩むが、「放り込むだけ」の手軽さと「忘れた頃の通知」が刺されば Free から Pro に上がる。 --- ## 2. 既存ツールへの不満（インタビュー要約） ### Notion / Obsidian に対して - 「最初は綺麗に整理する。でも忙しくなると更新が止まり、古い情報の墓場になる」 - 「リンクは自分で張るもの。張り忘れた瞬間に、その情報は二度と繋がらない」 - 「構造を設計するコスト自体が、書く気を削ぐ」 ### mymind / Raindrop に対して - 「集めるのは楽しい。でも集めただけで、見返さない」 - 「タグ検索はできるが、『タグを跨いだ発見』は起きない」 ### ChatGPT に対して - 「都度コンテキストを貼り直すのが面倒。前回の話を覚えていない」 - 「自分の過去の蓄積の上で考えてくれるわけではない」 ### 共通する根本不満 3ツール群に共通するのは「**ユーザーが能動的に動かないと、情報は繋がらない**」という構造である。整理する、リンクを張る、検索する、コンテキストを貼る — すべてユーザーの労力に依存している。Tsumugi はこの労力を AI に肩代わりさせる。 --- ## 3. Tsumugi が解決する具体シナリオ ### シナリオ1 — 忘れていた接点が、事業の種になる 田川（ペルソナA）は3週間前、A社の会議で「地方の物流業者が在庫管理に苦労している」というメモを放り込んだ。今日、B社のピッチで「AI 在庫予測モデル」のデモを見てメモを放り込む。先週は趣味で需要予測の論文を読んでブックマークを投入していた。 → Tsumugi が即時通知。「3つの点が繋がりました: 中小物流向け AI 需要予測 SaaS」。田川は自分でも気づいていなかった事業の種を手にする。 ### シナリオ2 — クライアント横断の暗黙知が、明示知になる 西原（ペルソナC）はクライアント X の製造業案件で「現場のベテラン依存」という課題メモを投入。半年後、クライアント Y の小売案件で似た構造の課題に遭遇しメモを投入。 → Tsumugi が「業界は違うが同型の課題」として thread を生成。西原は X で考えた解決アプローチを Y にそのまま転用でき、提案の質が上がる。 ### シナリオ3 — インプットの山から、仮説が立ち上がる 佐久間（ペルソナB）は3ヶ月かけて、ヘルスケア領域の記事・技術トレンド・社内の声を100件以上放り込んだ。 → Tsumugi の週次レポートが「今週紡がれた5つの種」を提示。その中の1つ「高齢者向け服薬管理 × 音声 UI × 地域薬局ネットワーク」が、佐久間の次の事業提案の骨子になる。 ### シナリオ4 — 集めただけのブックマークが、作品になる 水嶋（ペルソナD）は気になった UX・配色・技術記事を脈絡なく放り込み続けた。 → Tsumugi が「これらの点を繋ぐと『触覚フィードバック付きの瞑想アプリ』というプロダクト像が立ち上がる」と提示。死蔵されていたブックマークが、作るべきものの設計図になる。 --- ## 4. リサーチから得た設計示唆 1. **「整理させない」を絶対に貫く** — ユーザーは整理が続かないことに罪悪感すら持っている。Tsumugi はその罪悪感を取り除く。 2. **「忘れた頃」が価値のピーク** — ユーザーが覚えているうちは自力で繋げる。AI の出番は「忘れた頃」。通知のタイミング設計が体験の核心。 3. **「分けない」を価値として打ち出す** — フォルダ・タグで分けるほど横断発見は死ぬ。「分けないこと」をポジティブな選択として提示する。 4. **入口は徹底的に低く** — 「3点で線を体験」。サインアップ前に価値を見せる。 5. **跳躍の説明責任** — AI が繋いだ理由を必ず提示する。「なぜ繋がるのか」が腑に落ちて初めて、ユーザーは AI の紡ぎを信頼する。