ここでは、マーケティングの意思決定を速く・強くするために、先人が体系化してきた理論・原理・原則・フレームワークをカテゴリ別に整理しました。AIとの対話（プロンプティング）で「どれを使うか／どう組み合わせるか」を素早く設計するための“辞書”として使えます。
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- 市場・競争の診断（Strategy & Market Diagnosis）
- ターゲティングと顧客理解（Targeting & Insight）
- 提供価値とポジショニング（Value Proposition & Positioning）
- ファネル／購買行動（Funnel & Consumer Behavior Models）
- コミュニケーション／チャネル設計（Communication & Channel Planning）
- ブランド／コミュニティ／推奨（Brand, Community & Advocacy）
- 継続／LTV／収益性（Retention & Unit Economics）
- 実験／最適化（Experimentation & Optimization）
- UX／デザイン原則（UX & Experience Design Principles）
市場・競争の診断（Strategy & Market Diagnosis）
選び方：新規事業・新施策の立ち上げ前、もしくは「なぜ勝てない／伸びないのか」を構造で説明したいときに使います。前提（環境）と勝ち筋（構造・資源・配分）を短時間で整理するカテゴリです。
🗂️ まずは一覧で全体像を見て、気になるものから深掘りしてください。
| # | 名称 | 定義 | 使いどころ / 例 |
|---|---|---|---|
| 1 | PESTEL 📄 | 外部環境を政治・経済・社会・技術・環境・法規制で整理する枠組み (Political, Economic, Social, Technological, Environmental, Legal) | 規制変更や景気変動が影響する事業で「前提条件」を先に洗い出す |
| 2 | 5 Forces 📄 | 業界収益性を5つの競争圧力で診断する | 参入前に「儲かる構造か／価格競争に巻き込まれるか」を判断 |
| 3 | 3C | 顧客・競合・自社の3視点で勝ち筋を仮説化(Customer, Competitor, Company) | 企画初期に「誰に・何で・なぜ勝てる」を短時間で整理 |
| 4 | SWOT 📄 | 強み弱み×機会脅威で戦略選択肢を整理(Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) | 施策が散るときに「攻め（SO）と守り（WT）」を分けて意思決定 |
| 5 | VRIO 📄 | 資源が競争優位たり得るか（価値・希少・模倣困難・組織）で評価 (Value, Rarity, Imitability, Organization) | 「模倣されにくい強み」に投資を寄せる判断に使う |
| 6 | バリューチェーン | 価値創出プロセスを活動単位に分解し差別化点を探す | 価格で勝てないときに「どの工程で体験価値を上げるか」を特定 |
| 7 | アンゾフの成長マトリクス | 市場×製品（既存/新規）の4象限で成長手段を整理 | 既存深掘りか新市場か、成長の方向性を議論する |
| 8 | PPM（プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント） | 市場成長率×相対シェアで事業ポートフォリオを分類 | 収益源と投資先を分け、撤退条件も含めて資源配分を決める |
| 9 | ブルーオーシャン（ERRC） 📄 | 競争要因を「排除・削減・増加・創造」で再設計 ERRC (Eliminate, Reduce, Raise, Create) | 機能追加競争を止め、価値曲線を作り直して差別化を作る |
| 10 | 価値曲線（バリュー・カーブ） | 競争要因×提供水準を可視化し差別化の実態を把握する図／レッド化の兆候を早期検知 | iRobot vs 中国勢で「価格・マッピング・プライバシー・サポート」などを並べ、勝てる軸を再定義する |
| 11 | サプライチェーン戦略 📄 | 調達〜製造〜物流〜在庫〜品質を戦略と整合させ、原価×速度×品質で優位性を作る | レッド化した市場で、改良サイクルとコスト曲線を“供給網設計”で勝ちにいく |
| 12 | シュンペーター仮説（Mark I）📄 | 起業家・新規参入がイノベーションを牽引し、産業が更新されやすい局面という見方 Mark I (Entrepreneurial Innovation Regime) | 市場が流動的な領域で、参入戦略・差別化・実験投資（小さく早く回す）の勝ち筋を整理する |
| 13 | シュンペーター仮説（Mark II）📄 | 大企業が累積投資・組織能力でイノベーションを継続しやすい局面という見方 Mark II (Routinized Innovation Regime) | 成熟市場で、R&D投資・規模の経済・標準化・M&A/提携のどれが効くかを判断する |
| 14 | ベルトランの逆説 | 同質的な商品で価格競争をすると、少数企業でも価格が限界費用近くまで下がり利潤が消えやすいという逆説 | 価格で消耗しそうな市場で、差別化（機能/体験/ブランド）・バンドル・スイッチングコスト・二部料金など「価格以外の設計」を説明する |
| 15 | SSNIPテスト | 市場定義で、仮想独占者が小幅だが有意で非一時的な値上げ（Small but Significant and Non-transitory Increase in Price）をしても需要が他に逃げない範囲を同一市場とみなす考え方 | 競合範囲（代替手段/代替カテゴリ）を詰め、TAM/SAM/SOMや競合比較表の前提を固める（「競合は誰か」を雰囲気で決めない） |
| 16 | エフェクチュエーション（Effectuation）📄 | 不確実性が高い状況で、予測に頼らず「手元の手段（Who I am / What I know / Whom I know）」と「許容できる損失」を起点に、協力者とのコミットメントを積み上げながら市場を共創していく意思決定ロジック。 | 新規事業・新商品・新チャネルなど「市場が未確定」な立ち上げ局面で、精緻な事業計画より先に“小さく始めて選択肢を広げる”方針を決めたいとき（仮説→協業→検証の回転設計に向く）。 |
| 17 | ビジネスモデルキャンバス（Business Model Canvas） | 新規事業向けに、課題・解決策・主要指標・優位性など「初期の不確実性」に焦点を当てて1枚で整理するキャンバス。 | 立ち上げ初期の仮説整理に向く。市場規模より先に、課題・解決・差別化・計測の筋を通す。 |
| 18 | Lean Canvas（リーンキャンバス） | 不確実性の高い投資を「小さく賭けて、状況に応じて拡大/撤退できるオプション」として設計する考え方。 | 新規事業や新市場で、意思決定を段階化したいとき。PoC→限定展開→スケールのように投資を分割する。 |
| 19 | リアルオプション思考（Real Options） | 不確実性の高い投資を「小さく賭けて、状況に応じて拡大/撤退できるオプション」として設計する考え方。 | 新規事業や新市場で、意思決定を段階化したいとき。PoC→限定展開→スケールのように投資を分割する。 |
| 20 | ディスカバリー・ドリブン・プランニング（Discovery-Driven Planning） | 計画を“予測”ではなく“前提の束”として扱い、重要前提を明示して検証しながら計画を更新する新規事業向けの計画術。 | 精緻な事業計画が作れない局面で有効。前提（価格・CVR・継続率等）を置き、検証順序と中止基準を決める。 |
ターゲティングと顧客理解（Targeting & Insight）
選び方：「誰に何を届けるべきか」が曖昧なとき、または施策は回しているのに刺さらないときに使います。顧客の課題・状況・言葉を起点に、勝てる対象と打ち手を定めます。
🗂️ まずは一覧で全体像を見て、気になるものから深掘りしてください。
| # | 名称 | 定義 | 使いどころ / 例 |
|---|---|---|---|
| 1 | セグメンテーション 📄 | 市場を意味のある塊に分ける（地理・属性・心理・行動など） | 「利用シーン」や「課題」で切ると施策に落ちやすい |
| 2 | TAM/SAM/SOM | 市場規模を段階的に絞り込み、現実の狙いを明確化 (Total Addressable Market / Serviceable Available Market / Serviceable Obtainable Market) | SOM起点で必要リード数・CVRから施策規模を逆算 |
| 3 | ペルソナ | 典型顧客像を具体化して判断軸をそろえる | 文章・LP・提案書の表現を統一し、刺さる言葉を合わせる |
| 4 | JTBD（ジョブ理論, Jobs to be Done） 📄 | 顧客が達成したい「進歩（Job）」起点で価値を定義 | 機能ではなく「片付く・安心・時短」など成果で訴求を作る |
| 5 | エンパシーマップ | 顧客の状況・感情・発言・行動を構造化 | FAQや導入障壁（不安）の言語化に使う |
| 6 | カスタマージャーニー | 認知～検討～購入～利用～継続の体験を可視化 | 離脱ポイントに「必要な情報・証拠・導線」を配置する |
| 7 | Kanoモデル（狩野モデル） | 満足を「必須／性能／魅力」に分類 | 必須品質を先に固め、魅力品質は差別化として出す |
| 8 | ラダリング | 属性→便益→価値観まで掘り下げて本音を抽出 | コピーや訴求の軸を「価値観」まで持ち上げて強くする |
| 9 | VOC統合 | 定性の声を分類・要約して改善仮説に変換 | 問い合わせ/レビューをテーマ化し、改善ロードマップに落とす |
| 10 | 顧客開発（Customer Development） | 顧客課題と市場を探索し、インタビュー等で「顧客に繰り返し売れるモデル」を発見・検証していくプロセス。 | 刺さる相手や課題仮説が曖昧な立ち上げ期。誰に何が刺さるかを、営業・プロダクトの前に確かめる。 |
提供価値とポジショニング（Value Proposition & Positioning）
選び方：「何が強みか」「なぜ選ばれるのか」を一文で言い切れないときに使います。メッセージの核（価値）と説得材料（根拠）を揃えて、比較に勝てる形に整えます。
🗂️ まずは一覧で全体像を見て、気になるものから深掘りしてください。
| # | 名称 | 定義 | 使いどころ / 例 |
|---|---|---|---|
| 1 | Value Proposition Canvas 📄 | 顧客のジョブ/痛み/得と、提供価値の整合を点検 | 刺さらない原因が「痛み未対応か証拠不足か」を特定 |
| 2 | ポジショニング・ステートメント | 誰に・何を・なぜ（根拠）を定式化する | LP冒頭や営業資料の骨格（1スライド）を作る |
| 3 | 知覚マップ | 2軸で競合と認知位置を可視化する | 空白領域が「本当に狙えるか」を議論する |
| 4 | POP/POD | 最低要件（POP）と差別化（POD）を分離 (Points of Parity / Points of Difference) | POP不足なら参入前に改善、PODは1点集中で主張する |
| 5 | USP | 独自価値を短い一文に圧縮 (Unique Selling Proposition) | 指名検索や想起を取りたいときに、言葉を固定する |
| 6 | Golden Circle | Why/How/Whatで意味づけと説明順を設計 | ブランドはWhy、獲得はWhat/How中心など用途で使い分け |
| 7 | RTB | 主張を支える証拠（数値・事例・第三者） (Reason to Believe) | 比較検討が長い商材で、導入不安を下げる材料にする |
| 8 | FAB | 機能→優位性→便益へ翻訳する (Features, Advantages, Benefits) | 機能説明が続く資料を「成果」中心に言い換える |
| 9 | PAS | 問題→不安→解決で説得の流れを作る | 記事・LPの導入で課題を言語化し、自然に解決へ誘導 |
| 10 | プロダクト・マーケット・フィット（PMF / Product–Market Fit） | 製品が特定市場の強い需要に合致し、「作れば売れる」状態に近づいていること（スケール前の重要マイルストーン）。 | 広告投資や採用でスケールする前の判定に使う。継続率・リピート・紹介・有償転換などで“合致度”を点検する。 |
ファネル／購買行動（Funnel & Consumer Behavior Models）
選び方：「認知はあるが買われない」「検討が長い」「SNSで話題だがCVしない」など、購買までの“詰まり”を段階で特定したいときに使います。段階ごとに必要な情報・接点・証拠を設計します。
🗂️ まずは一覧で全体像を見て、気になるものから深掘りしてください。
| # | 名称 | 定義 | 使いどころ / 例 |
|---|---|---|---|
| 1 | AIDA AIDMA AISAS AISCEAS | 注意→関心→欲求→行動の基本モデル(Attention, Interest, Desire, Action) | LP構成が破綻しているときに流れを点検する |
| 注意→関心→欲求→記憶→行動（マス寄り） (Attention, Interest, Desire, Memory, Action) | 認知施策と購買までのラグがある商材の設計に使う | ||
| 注意→関心→検索→行動→共有 (Attention, Interest, Search, Action, Share) | SEO/比較ページの厚みが重要な領域で使う | ||
| 注意→関心→検索→比較→検討→行動→共有 (Attention, Interest, Search, Comparison, Examination, Action, Share) | B2Bや高単価で「比較/審査」が長い商材に強い | ||
| 2 | See-Think-Do-Care | 認知→検討→購入→継続の段階モデル | コンテンツを段階別に割り当て、漏れを防ぐ |
| 3 | AARRR | 獲得→活性→継続→紹介→収益 (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue) | KPIを成長ドライバー単位に分解し、改善優先度を決める |
| 4 | SIPS | 共感→確認→参加→共有（SNS循環） Sympathize, Identify, Participate, Share & Spread) | UGC/コミュニティ起点で拡散を設計するときに使う |
| 5 | ULSSAS | UGC→Like→SNS検索→検索→購買→拡散 (UGC, Like, Search (SNS), Search (Search Engine), Action, Spread) | SNS検索と検索エンジン検索が併存する導線設計に使う |
| 6 | Hookモデル | トリガー→行動→報酬→投資で習慣化 | アプリ/サブスクで定着率を上げるオンボード設計に使う |
コミュニケーション／チャネル設計（Communication & Channel Planning）
選び方：施策が増えて管理不能、または「発信はしているのに伝わらない」ときに使います。チャネルを整理し、メッセージと配信の最適化（誰に・いつ・どこで・何を）を設計します。
🗂️ まずは一覧で全体像を見て、気になるものから深掘りしてください。
| # | 名称 | 定義 | 使いどころ / 例 |
|---|---|---|---|
| 1 | IMC | チャネル横断で一貫した戦略・メッセージで統合 (Integrated Marketing Communications) | 広告・営業資料・サイトの言い回しを揃え学習コストを下げる |
| 2 | PESO | Paid/Earned/Shared/Ownedで媒体を整理 | 施策棚卸しで「短期（Paid）と資産（Owned）」の配分を作る |
| 3 | ATL/BTL/TTL | マス/個別/統合の枠でコミュニケーションを整理 (Above the Line / Below the Line / Through the Line) | B2BはBTL中心でもTTLで一貫性を担保する |
| 4 | 広告の5M | Mission/Money/Message/ Media/Measurement | 目的・測定設計の抜けを一括点検する |
| 5 | Reach×Frequency | 到達×接触頻度で認知効果を設計 | 認知が伸びないときに頻度不足を疑い配信を調整 |
| 6 | TOFU/MOFU/BOFU | 認知・検討・購買でコンテンツ役割を分ける (Top of Funnel / Middle of Funnel / Bottom of Funnel) | BOFUに比較表・導入手順・FAQを置いてCVを押し上げる |
| 7 | Hero–Hub–Help | 大型企画/定期企画/検索対応の配分 | 編集計画を型化し、継続運用で成果を出す |
| 8 | Pillar–Cluster | 柱記事＋関連記事群でテーマ権威性を構築 | 用語集（柱）に個別記事（群）を紐づけ回遊を増やす |
| 9 | 4R（Rightの4R） | Right Person/Time/Channel/Content（最適配信の原則） | MA/CRMで「誰に・いつ・どこで・何を」を設計する基本 |
| 10 | 4R（Real解釈） | Real time/person/channel/content（現場運用の合言葉） | “最適”より“現実に刺さる運用”を意識する補助概念として併記 |
ブランド／コミュニティ／推奨（Brand, Community & Advocacy）
選び方：短期CVだけでなく「指名・信頼・紹介」を育てたいときに使います。ブランドの一貫性と、支持者（推奨者）が生まれる仕組みを設計するカテゴリです。
🗂️ まずは一覧で全体像を見て、気になるものから深掘りしてください。
| # | 名称 | 定義 | 使いどころ / 例 |
|---|---|---|---|
| 1 | Keller CBBE | 認知→意味→反応→共鳴でブランドを積み上げるモデル (Customer-Based Brand Equity) | まず想起（認知）を取り、次に信頼と愛着へ進める設計に使う |
| 2 | Aaker ブランド資産 | 認知・品質・連想・ロイヤルティ等で資産を捉える | 売上が伸びないときに「資産形成のどこが弱いか」を特定 |
| 3 | ブランド・プリズム | ブランドのアイデンティティを6要素で定義 | トーン&マナーを統一し、発信のブレを防ぐ |
| 4 | ブランドアーキテクチャ | 親/サブ/個別ブランドの構造設計 | 新サービスを親配下に置くか独立させるか判断する |
| 5 | Distinctive Assets | 色・形・言葉など識別資産を蓄積して想起を取る | 見出し型・図表型など“表現の型”を固定し記憶に残す |
| 6 | メンタル/フィジカル可用性 | 想起されやすさ×買いやすさで浸透を捉える | 指名はあるのに売れない場合、導入障壁や購入導線を改善 |
| 7 | アドボカシー・マーケティング | 推奨者を増やし、推奨・擁護の連鎖を作る | NPS高い層に紹介導線、事例協力、コミュニティ参加を設計 |
| 8 | コミュニティ・ループ | 参加→貢献→承認→定着→紹介の循環 | イベント/UGC/称賛設計で「参加の理由」を増やす |
| 9 | ブランドアーキタイプ | 12類型でブランド人格を定め一貫性を作る | “賢者”なら根拠重視、“挑戦者”なら挑戦ストーリー重視に寄せる |
継続／LTV／収益性（Retention & Unit Economics）
選び方：獲得が伸びても儲からない、解約が多い、広告費が重いときに使います。LTV・CAC・解約を軸に、成長の“持続可能性”を数値で設計します。
🗂️ まずは一覧で全体像を見て、気になるものから深掘りしてください。
| # | 名称 | 定義 | 使いどころ / 例 |
|---|---|---|---|
| 1 | LTV | 顧客が生涯で生む価値（売上や粗利ベース） (Customer Lifetime Value) | CAC上限、広告投資、CS投資の意思決定に使う |
| 2 | CAC | 顧客獲得にかかったコスト (Customer Acquisition Cost) | チャネル別にCACを揃え、勝ちチャネルへ寄せる |
| 3 | LTV/CAC | 獲得効率の健全性を示す比率 (Lifetime Value to Customer Acquisition Cost Ratio) | 伸ばすべきはLTVか、下げるべきはCACかを判断する |
| 4 | Payback Period | CAC回収までの期間 | サブスクで資金繰りと成長速度の両立を判断する |
| 5 | ARPU/ARPA | 1顧客（1アカウント）あたり売上 (Average Revenue Per User / Average Revenue Per Account) | 価格改定・アップセル・プラン設計の効果測定に使う |
| 6 | Churn | 解約率（顧客数/売上で定義が異なる） | どの解約を問題視するか（ロゴ/売上）を統一して追う |
| 7 | NRR/GRR | 継続売上の質（拡張込み/除外） (Net Revenue Retention / Gross Revenue Retention) | アップセルで伸びているのか、純粋な維持が強いのかを見る |
| 8 | RFM | 最近・頻度・金額で顧客を分ける (Recency, Frequency, Monetary) | 休眠予備軍（R低下）へ先回り施策を打つ |
| 9 | コホート（Retention） | 獲得時期別に継続を追う分析 | 新LP導入後のコホートだけ改善したかを確認する |
| 10 | ヘルススコア | 利用/成果/関係性で状態を点数化 | 低スコア顧客へCS介入・オンボード再実施を自動化する |
実験／最適化（Experimentation & Optimization）
選び方：改善活動を「勘」ではなく学習ループで回したいときに使います。KPI分解→仮説→実験→評価→次の打ち手、を再現性高く運用します。
🗂️ まずは一覧で全体像を見て、気になるものから深掘りしてください。
| # | 名称 | 定義 | 使いどころ / 例 |
|---|---|---|---|
| 1 | KPIツリー | 目的→要因→指標へ因果分解する (Key Performance Indicator Tree) | CVが伸びない原因を中間KPI（比較閲覧率等）まで分解する |
| 2 | OKR | 目的と成果指標で焦点を揃える運用 (Objectives and Key Results) | “施策数”ではなく“成果”でチームを動かす |
| 3 | NSM/OMTM | 北極星指標（中心指標）で全体最適を取る (North Star Metric / One Metric That Matters) | 「価値体験回数」など、本質指標に施策を寄せる |
| 4 | PDCA 📄 | 計画→実行→評価→改善 (Plan, Do, Check, Act) | 定常運用・手順化に強く、改善を止めない仕組みになる |
| 5 | OODA | 観察→判断→決定→行動 (Observe, Orient, Decide, Act) | 変化が速い市場で意思決定を高速化する |
| 6 | DMAIC | 定義→測定→分析→改善→管理 (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) | 品質・業務プロセス改善を再現性高く進める |
| 7 | A/Bテスト | 変更の因果効果を統制比較で測る | LP・広告・価格表示の改善を「勝ち/負け」で明確にする |
| 8 | インクリメンタリティ | 施策の純増効果（やらなかった場合との差分）を見る | 広告の“見かけCV”ではなく実力（純増）を測る |
| 9 | ICE/RICE | 施策優先度をスコアで並べる (Impact, Confidence, Ease / Reach, Impact, Confidence, Effort) | やることが多い時に合意形成を早くする |
| 10 | MMM | 4Pに限定せず、広告・販促・価格・配荷・季節性・競合・経済指標・天候など、成果に影響する投入変数の“組み合わせ（mix）”から、各施策の寄与を統計モデルで推定する手法（Marketing Mix Modeling | 中長期の予算配分（ブランド投資含む）を説明可能にする |
| 11 | リーンスタートアップ（Lean Startup） | 不確実な事業開発を、仮説→MVP→計測→学習（Build–Measure–Learn）で回し、「検証済み学習」を積み上げる方法論。 | 新規施策で“大きく作って外す”リスクを避けたいとき。まず小さく検証し、数値根拠が立ったら投資を増やす。 |
| 12 | MVP | 仮説検証に必要な“最小限の価値”だけを実装した最小プロダクト（または最小提供形態）。 （Minimum Viable Product） | 機能開発前に需要・利用・継続を確認したいとき。LP＋先行予約、手作業オペ、限定機能版などで検証する。 |
| 13 | ピボット（Pivot） | 学習結果に基づき、顧客・価値提案・チャネル・収益モデル等の前提を「意図的に方向転換」する意思決定。 | KPIが伸びない原因が“実行”ではなく“前提”にあるとき。仮説を変えるか、やり方を変えるかを切り分ける。 |
| 14 | Pretotyping（プレトタイピング） | “作る前”に、需要の有無を最短で確かめる検証手法（擬似UI、フェイクドア、コンシェルジュ等）。 | 開発コストが重い仮説ほど有効。「欲しいと言うか」ではなく「行動（クリック・申込・支払）」で需要を測る。 |
UX／デザイン原則（UX & Experience Design Principles）
選び方：CVR改善の前提として「使いにくさ」「分かりにくさ」を潰したいときに使います。UIを足す前に、認知負荷・選択負荷・体感速度を整えるカテゴリです。
🗂️ まずは一覧で全体像を見て、気になるものから深掘りしてください。
| # | 名称 | 定義 | 使いどころ / 例 |
|---|---|---|---|
| 1 | UXハニカム 📄 | UX価値を7要素で点検する枠組み | “便利だが使われない”時に欠けている要素（信頼・発見性等）を特定 |
| 2 | ギャレットの5段階 📄 | 戦略→要件→構造→骨格→表層で設計を積む | 画面改善の前に「目的と要件」を固め、手戻りを減らす |
| 3 | ニールセン10原則 📄 | ユーザビリティの基本チェックリスト | UIレビューで「何がダメか」を共通言語で指摘できる |
| 4 | デザインの4原則（CRAP） | 近接・整列・反復・コントラストの基礎 (Contrast, Repetition, Alignment, Proximity) | LP/スライドの情報整理で“読めない”を即改善する |
| 5 | ヤコブの法則 | ユーザーは他サービスで学習した慣れを期待する | 独自UIを抑え、既知パターンに寄せて離脱を下げる |
| 6 | ドハティの閾値 | 体感速度がUXに強く影響するという考え方 | 入力後反応・ページ表示を最優先で改善する根拠にする |
| 7 | ヒックの法則 | 選択肢が増えるほど意思決定が遅くなる | CTAやプラン数を絞り、迷いを減らしてCVRを上げる |
| 8 | フィッツの法則 | 近く大きいほど操作しやすい（到達時間が短い） | 主要ボタンを押しやすい位置・サイズにして操作ミスを減らす |
| 9 | 認知負荷（Cognitive Load） | 人が処理できる情報量には限界がある前提 | 1画面1メッセージ、段階表示で理解コストを下げる |
| 10 | データプライバシー（同意設計／透明性） | 収集・利用・共有・削除を“本人の期待と合意”に沿わせ、信頼とリスクを設計する |
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そのほかに追加の用語や誤りがありましたら、Concept / About からご連絡いただけますと幸いです。