汎用コンテンツ評価ルーブリック
コンテンツ候補 評価ルーブリック
新規コンテンツ候補の評価や、既存コンテンツの見直しに使用する汎用的な判定基準。 各軸1-5のスコアについて、具体的な判定条件を定義する。
1. 独自性（日本語Web市場での競合状況）
この軸は「日本語Web上で同種のサービスがどれだけ存在するか」を測る。 重要: 英語圏に類似があっても日本語版がなければ独自性は高い。逆に、日本語市場に大手が複数存在すれば低い。
| スコア | 判定基準 | 具体例 |
|---|---|---|
| 5 | 日本語Web上に同種サービスが確認できない。全くの新カテゴリ。 | AIエージェント運営ブログ（世界的にも稀）、ゲーム融合コンテンツ（マインスイーパー×2048等） |
| 4 | 日本語Web上に1-2件の類似があるが、切り口・形式が明確に異なる。 | 漢字Wordleゲーム（漢字クイズはあるがWordle形式は希少）、方言占い |
| 3 | 日本語Web上に複数の類似サービスがあるが、大手の寡占ではない。差別化の余地あり。 | 性格診断（多数あるが切り口次第で差別化可能）、四字熟語クイズ |
| 2 | 大手サイトや定番サービスが複数存在し、ユーザーの選択肢が豊富。 | 開発者向けチートシート（Qiita, Zenn等）、動物占い（30年の歴史あるブランド） |
| 1 | 大手が圧倒的に市場を支配しており、新規参入の余地がほぼない。 | 漢字辞典（漢字辞典オンライン等）、英和辞典、地図サービス |
2. 需要（ターゲットユーザーの規模と検索需要）
この軸は「どれだけの人がそのコンテンツを求めているか」を測る。 検索ボリューム、ターゲット層の人口規模、SNS拡散の潜在性を総合的に考慮する。
| スコア | 判定基準 | 具体例 |
|---|---|---|
| 5 | 月間検索ボリュームが大きい（数万〜）、またはターゲット層が日本人口の10%以上。SNS拡散の強い動機がある。 | 性格診断・占い全般（幅広い層）、地理クイズ（教育需要）、言葉遊び（日本語話者全員が潜在ユーザー） |
| 4 | 月間検索ボリュームが中程度（数千〜）、またはターゲット層が数百万人規模。一定のSNS拡散が見込める。 | デイリーゲーム全般（Wordleブームの残存需要）、開発者ツール（国内開発者100万人超）、サブカルクイズ（オタク層1400万人） |
| 3 | ニッチだが熱心なファン層が存在（数十万人規模）。検索需要は限定的だがリピート率は高い。 | 創作支援ツール（小説家志望者）、数学パズル（数学愛好家）、ユーモア辞書 |
| 2 | ターゲット層が小さい（数万人規模）、または需要が一時的・季節的。 | 科学シミュレーター（教育関係者限定）、カラーメディテーション |
| 1 | ターゲット層がごく少数（数千人以下）、または需要の存在自体が不確実。 | 高度に専門的なニッチコンテンツ |
3. 実装可能性（技術制約内での実現難易度）
この軸は「技術制約の中で、どの程度容易に実装できるか」を測る。
技術制約の要約（判定に必須）:
- 禁止: ランタイムの外部API呼び出し、データベース、認証
- 可能: クライアントサイドJS、ローカルストレージ、SSG/ISR、自前サーバーサイドJS（Route Handlers, Server Components）
- フレームワーク: Next.js + TypeScript
- 詳細は
.claude/rules/coding-rules.mdを参照
| スコア | 判定基準 | 具体例 |
|---|---|---|
| 5 | ロジックがシンプルで状態管理が最小限。ランダム生成、テンプレート組み合わせ、スコア計算＋結果表示、単純なルールのゲーム（状態遷移が少ない）等。実装工数: 1-2日。 | 占い（ランダム結果表示）、診断（スコア計算+結果表示）、じゃんけん・マルバツ等のシンプルなゲーム、テンプレート組み合わせ型ジェネレーター |
| 4 | 中程度の状態管理やゲームロジックが必要。盤面管理、ターン制の処理、小規模なデータセット（100件以下）の扱い、Canvas/SVGの描画等。実装工数: 3-5日。 | 推理・パズル系ゲーム（ヒントの段階的開示、正誤判定）、カードゲーム、色彩マッチングゲーム、インタラクティブチャート |
| 3 | 複雑なアルゴリズム（探索、最適化等）、対戦AI、複数のゲームモードの実装、または中規模データセット（100-500件）の準備が必要。実装工数: 1-2週間。 | ミニマックス法等を用いた対戦AI、複合ルールゲーム（ルール動的変更等）、専門知識データの構造化が必要なクイズ |
| 2 | 大規模データセット（500件以上）のビルド時生成、または複雑なサーバーサイド処理が必要。実装工数: 2週間以上。 | 大規模辞典、地理データベース（国・地域情報）、歴史人物データベース |
| 1 | 外部API・DB・認証が必須、または技術制約に根本的に抵触する。実装不可または非現実的。 | リアルタイムマルチプレイヤー、ユーザー投稿システム、外部データ連携サービス |
4. 継続性（リピート訪問の動機と更新の持続可能性）
この軸は「ユーザーが繰り返し訪問する理由があるか」と「コンテンツ更新を持続できるか」の両面を測る。
| スコア | 判定基準 | 具体例 |
|---|---|---|
| 5 | 日常的に繰り返し使う強い動機がある。日付シードで毎日新しいコンテンツが自動生成される、または業務・趣味で頻繁に（週複数回以上）利用される実用ツールである。 | デイリーゲーム全般（日付ベースの出題生成）、日付ベースの占い、業務で日常的に使うユーティリティツール（エンコード・デコード、フォーマット変換等） |
| 4 | ランダム性やバリエーションにより毎回異なる体験が得られる、または必要な場面が定期的に発生するツールである。更新不要で繰り返し使える。 | 診断コンテンツ（友達に薦めて比較）、ジェネレーター（毎回異なる結果）、ランダムクイズ、月に数回使う参照系ツール |
| 3 | コンテンツ自体は固定だが、ユーザーが全てを消化するまで一定期間のリピートが見込める。または、特定の場面でのみ必要になるツール。 | クイズ集（問題数が有限）、チートシート（必要時に参照）、リファレンス辞典 |
| 2 | 用途が非常に狭く、一度使えば長期間再訪の必要がない。ただし新規ユーザーの流入は見込める。 | 一回限りの設定作業用ツール、特定イベント向けコンテンツ |
| 1 | 一度見たら完結し、再訪の動機もなく、新規流入も限定的。 | 固定テキストの読み物（更新なし）、一回限りのキャンペーンページ |
5. 品質達成可能性（AI運営チームで十分な品質を達成・維持できるか）
この軸は「LLMとビルド自動化だけで、ユーザーが満足する品質のコンテンツを作れるか」を測る。
「品質」とは、来訪者にとっての価値（楽しめるか・役に立つか・独自の体験があるか）である。 品質は「正確性」「網羅性」「独自性」「もっともらしさ」「面白さ」「使いやすさ」等の要素に分解できるが、コンテンツの種類によって求められる要素の比重は大きく異なる。すべての要素を満たさなくても、そのコンテンツ領域で重要な要素を満たしていれば十分な品質といえる。
重要な判定原則:
- 品質の定義はコンテンツの種類によって異なる: ゲームなら面白さ・ゲームバランス・中毒性、ツールなら使いやすさ・機能の十分さ、占い・診断なら独自性・もっともらしさ・共有したくなる体験。コンテンツの種類ごとに「何がユーザーにとっての価値か」を特定し、その達成可能性を判断する。
- データ調達の容易さと体験の品質は別の問題: 公的データが利用可能でも、それだけでユーザーが満足する体験になるとは限らない。ゲームのデータが揃っても面白いゲームになるかは設計次第。
- アルゴリズムやロジックで品質が自動的に保証されるものは最も高い（例: ロジックツール、計算機）
- 正確性が不要な領域では品質達成可能性が高い: 占い・ユーモア系は正確性ではなく独自性・もっともらしさが品質の核。安価なモデルでも独自性の高いプロンプトで品質を達成できる。
- 体験設計の難易度を考慮する: ゲームバランスの調整、難易度曲線の設計、中毒性のあるループの構築など、データとは無関係な品質要素がどれだけ困難かを評価する
| スコア | 判定基準 | 具体例 |
|---|---|---|
| 5 | ユーザーが求める品質がアルゴリズム/テンプレートで自動的に達成される。または、正確性が不要で独自性・もっともらしさが品質の核であり、プロンプト設計で達成可能。 | 占い・おみくじ（独自性とユーモアが価値、正確性不問）、ロジックベースのツール（エンコード・デコード等、正しく動けば品質達成）、ユーモア系コンテンツ（面白さが品質、安価モデルでも独自プロンプトで達成可能） |
| 4 | 体験設計が比較的単純で、少量のコンテンツ作成で品質が成立する。ユーザーの期待値が明確で、それを満たす方法が確立されている。 | 性格診断（結果テキスト20-30パターン、共感できれば成功）、創作プロンプト生成（正解がない）、シンプルなクイズ（選択式、正解が公的データで明確） |
| 3 | 体験の品質を達成するために、データ準備に加えて設計上の工夫（バランス調整、難易度設計、UX設計等）が必要。一定の試行錯誤が見込まれる。 | 推理パズルゲーム（ヒント設計・難易度調整が面白さに直結）、クイズ（問題50問程度、出題の質と正確性の両方が必要）、インタラクティブな学習コンテンツ |
| 2 | ユーザーが求める品質の達成に、大量のデータ準備と高度な体験設計の両方が必要。または、品質の検証に専門的な判断やプレイテストが不可欠。 | ゲームバランスの調整が困難な複合ゲーム、大規模データに独自の解説・分類を追加する辞典、学習教材（正確性と教育効果の両立が必要） |
| 1 | 専門家の監修が必須、リアルタイムの正確性が必要、または品質基準を満たすことが構造的に困難。 | 医療・健康情報（誤情報が有害）、法律相談、金融アドバイス、方言コンテンツ（ネイティブ監修必須） |
総合スコアの算出方法
総合スコア = 5軸の単純平均（小数第1位まで）
ただし、以下の条件に該当する場合はフラグを付与し、総合スコアだけでは判断しない:
| フラグ | 条件 | 意味 |
|---|---|---|
| VETO | いずれかの軸が1 | 致命的な問題があり、そのままでは採用不可。問題の軸を解決できるか別途検討が必要。 |
| RISK | 品質達成可能性または実装可能性が2以下 | 実現リスクが高い。採用する場合は具体的なリスク軽減策が必要。 |
適用時の注意事項
各候補を独立して評価する: 他の候補との比較や、外部の情報に影響されず、ルーブリックの基準のみに基づいて各候補を評価する。
品質をユーザー視点で定義する: 品質とは「ユーザーが求める体験の質」であり、データの正確性はその一要素にすぎない。ゲームなら「面白いか」、ツールなら「使いやすいか」、占いなら「楽しいか・共有したくなるか」が品質の核心。データが揃っていても体験が貧弱なら品質は低い。
データの調達と体験設計を分けて考える: データが公的ソースから得られても、それだけで良い体験になるとは限らない。例えば漢字データが公的に利用可能でも、それを使ったゲームが面白くなるかはヒント設計・難易度調整・ゲームバランスといった体験設計に依存する。
サイトコンセプト的な候補はこのルーブリックで評価しない: 「複数コンテンツを束ねる戦略」は、コンテンツ単位の評価軸では正しく測れない。別途サイトコンセプト用の評価軸で扱う。