CEP Finder 2.1日傘証拠準備度 一部

Category Entry Point Map

日傘

日差しを避けるために使用する傘。主に紫外線対策や暑さ対策を目的とする。

市場JP参入状況7収集2026-10-04 KSTクレジット17,307
対象外 雨傘 · ゴヤ 絵画 · My Little Lover 楽曲 · サンシェード · 帽子 · サングラス
ラベル凡例実測合意派生解釈データなし

01サマリー1枚

4,007,164
状況の月間検索量
7
CEP数
7
未占有の状況
45.3%
最大CEPの比率 · ゴルフラウンド中に日差しが気になる時
まず着手すること
  1. 1ゴルフラウンド中に日差しが気になる時に未占有の状況検索量 1,816,645まだどのブランドも見えていない大きな状況 → この状況の検索語にコンテンツ・広告を先に展開して先取り
  2. 2東京観光で日差しが強い時に未占有の状況検索量 1,450,466まだどのブランドも見えていない大きな状況 → この状況の検索語にコンテンツ・広告を先に展開して先取り
  3. 3旅行中に日差しが気になる時に未占有の状況検索量 460,265検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から)
未占有の状況 = 検索ジャーニー・検索結果でどのブランドも検出されなかったCEP · 未占有の状況検索量 = 状況の検索量 × (1 − ブランド適合性)。状況の検索量はその場面がどれだけ起きているかの代理指標で、カテゴリ名の検索量そのものではない

02意思決定サマリー

どれから着手するか

優先順位参入状況(CEP)パワー未占有の状況検索量ブランド競争次のアクション
1ゴルフラウンド中に日差しが気になる時に45.3%1,816,645未占有まだどのブランドも見えていない大きな状況 → この状況の検索語にコンテンツ・広告を先に展開して先取り 根拠 弱
2東京観光で日差しが強い時に36.2%1,450,466未占有まだどのブランドも見えていない大きな状況 → この状況の検索語にコンテンツ・広告を先に展開して先取り 根拠 弱
3旅行中に日差しが気になる時に 季節性の可能性11.5%460,265未占有検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
4夏フェスで日差しが強い時に2.3%92,600未占有検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
5散歩やウォーキング中に日差しが気になる時に3.9%157,733未占有検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
6通学時に日差しが気になる時に0.4%16,623未占有検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
7通勤時に日差しが気になる時に0.3%12,832未占有検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
列見出しをクリックするとその基準で並べ替わります · CEP名をクリックすると詳細カードへ移動
パワー = 全CEPの状況検索量に占めるこの状況の比率(大きいほど大きな入口) · ブランド競争 = この状況の検索ジャーニー・検索結果にブランドが見えるか · 根拠 = 判断を支える検索証拠の強さ(強/中/弱)

03CEP発生の時系列派生

いつ増え、いつ減ったか

参入需要全体(全CEP合計)前年比(12M)-7%直近3M前年比-12%繁忙期–48 か月 · CEP 7安定非季節
03,075,2006,150,40020232024202520262022-092026-08
表の行を押すと上のグラフがそのCEPに切り替わります。同じ行をもう一度押すか、先頭行を押すと全体に戻ります。
CEP2022-09 → 2026-08前年比(12M)直近3M前年比繁忙期クエリ
参入需要全体(全CEP合計)-7%-12%–安定非季節
ゴルフラウンド↗-11%-6%–安定非季節5/5
東京観光↗-2%-22%8安定非季節3/3
旅行中に日差しが気になる時に↗-7%-6%7·8安定季節型4/4
夏フェス↗-15%-24%5·7·8安定季節型3/3
散歩ウォーキング日差し↗-5%+6%–安定非季節3/3
通学時に日差しが気になる時に↗+9%+22%4·7·8安定季節型4/4
通勤日差し↗+77%+31%–成長非季節2/2

繁忙期カレンダー: CEP × 暦月指数

123456789101112
ゴルフラウンド0.80.81.01.01.21.11.01.11.01.11.10.8
東京観光0.90.91.10.91.10.91.01.41.01.00.90.9
旅行中に日差しが気になる時に0.80.80.80.80.91.22.11.40.90.90.70.7
夏フェス0.60.60.71.01.51.22.11.61.10.70.60.4
散歩ウォーキング日差し1.00.91.01.11.20.90.81.11.01.21.00.8
通学時に日差しが気になる時に0.70.71.01.41.21.21.71.50.80.70.70.6
通勤日差し1.11.21.31.31.00.90.80.80.90.90.90.9
セル値 = その月の年平均検索量 ÷ 全体月平均(1.0 = 平均)。太字 = 繁忙月。
状況ごとの月別検索量の推移。いつ・どれだけの頻度でその状況が起きているかを、48か月の実測で示す。調査データと組み合わせると、状況の大きさと変化の両方が見える。
ルール: 成長/衰退 = 直近12か月合計が前の12か月比 ±20%以上 / 繁忙月 = 暦月指数 ≥1.30 / 季節型 = 最高月指数 ÷ 最低月指数 ≥1.8。月別値は実測の月間検索量 [実測]、CEPの時系列はそのCEPの実測検索語の合計 [派生]。この頻度は状況が実際に起きた回数(検索発生量)を表す。

04競争構図派生

首位が固まった状況と競合・空き状況

空きは2種類。測定してブランド言及がなかった状況は先取り候補、測定できなかった状況は詳細モードでの実行・サーベイで確認してから先取り。 · 競合 = 1位と2位の差 ≤10pt · 分散 = 1位シェア <35% · HHI = シェアの二乗和。コア(パワー ≥中央値)のみ塗り、他は薄く。未測定は点線(競争なしではなく不明)。

05CEPパワー

全状況の検索量に占める各状況の比率

ゴルフラウンド45.3% · 目的CEP東京観光36.2% · 目的CEP旅行中に日差しが気になる時に11.5% · 購入CEP散歩ウォーキング日差し3.9% · 購入CEP夏フェス2.3% · 目的CEP通学時に日差しが気になる時に0.4% · 購入CEP通勤日差し0.3% · 購入CEP
全体 7 CEP · [派生] パワー = そのCEPの検索量 ÷ 全CEPの検索量合計

06ブランド × 参入状況

占有された状況と空白の状況

参入状況7件中0件でブランド連結を測定 · 残り7件は機会グレードで表示。セルの小さい数字 k/m = ブランド出現標本(mが小さいほど信頼低)。
ブランド連結
ゴルフラウンド45.3%先取り機会 大: 未占有の大きな状況 45.3% · 月 1,816,645
東京観光36.2%先取り機会 大: 未占有の大きな状況 36.2% · 月 1,450,466
旅行中に日差しが気になる時に11.5%先取り機会 大: 未占有の大きな状況 11.5% · 月 460,265
散歩ウォーキング日差し3.9%先取り機会 大: 未占有の大きな状況 3.9% · 月 157,733
夏フェス2.3%先取り機会 大: 未占有の大きな状況 2.3% · 月 92,600
通学時に日差しが気になる時に0.4%先取り機会: 未占有 0.4% · 月 16,623
通勤日差し0.3%先取り機会: 未占有 0.3% · 月 12,832
[派生] · 色セル=測定シェア(k/m標本) · 緑/琥珀行=先取り機会(ブランド未連結・状況規模順) · 灰色行=小規模 · "·"=未照会(データなし ≠ 0)
発見されたカテゴリブランド(未連結): ユニクロ, ワークマン, モンベル, 無印, フランフラン, リファ, サンバリア100, コールマン, 東レ, wpc
ブランド集計の基準: ブランド名の直接言及(商品名の対応なし)。

07検索経路のカテゴリ連結率派生

状況の検索がその後カテゴリに向かうか

ゴルフラウンド 45.3% カテゴリ成長候補連結率 0% · 低 · 0/200 経路
東京観光 36.2% カテゴリ成長候補連結率 0% · 低 · 0/200 経路
連結率 = この状況を通った検索経路のうち、以後のクエリにカテゴリ語(日傘)が現れた比率 [派生]。低 <20% · 高 ≥50%。パワー ≥中央値かつ低ならカテゴリ成長候補(状況は大きいがカテゴリがまだ選ばれていない)。状況語の検索経路のみ使用し、カテゴリアンカーのジャーニーは除外(構成上常に連結)。CEPの検索語自体にカテゴリ語を含むCEPは計算しない。

08W軸分布解釈

この地図の状況はどの軸に偏っているか

Why 目的・ベネフィット2 CEP数 · パワー合計 39%
Who 誰のために0 CEP数 · パワー合計 0%
When 時点・きっかけ0 CEP数 · パワー合計 0%
Where 場所1 CEP数 · パワー合計 45%
While 何かをしながら0 CEP数 · パワー合計 0%
With whom 誰と0 CEP数 · パワー合計 0%
Feeling 気分0 CEP数 · パワー合計 0%
BEP(ベネフィットエントリーポイント): 0 / 7
空の軸: Who 誰のために, When 時点・きっかけ, While 何かをしながら, With whom 誰と, Feeling 気分。候補リストが設計者の仮説に閉じている可能性がある。次回実行の確認・修正段階でこの軸の参入状況候補を追加すること。
W軸は各CEPがどの切り口(なぜ・誰のために・いつ・どこで・何をしながら・誰と・どんな気分)で生まれるかを示す[解釈]。場面7Wの根拠がある場合は最も多く埋まった軸を使う[派生]。BEP = なぜ・気分のように、望む結果が先に来る参入。

09検索語の中の対象

誰のために探すか

検索語に対象(贈る相手・一緒にいる人・使う人)が直接現れた検索だけを集め、月間検索量を合計した。誰のために、誰と一緒に探しているのかを、検索語そのものから読み取る。

女性287,399 · 検索語2件男性86,191 · 検索語8件乳幼児1,693 · 検索語1件
対象代表検索語CEP月間検索量
女性
女子
女子ゴルフ 結果 速報 リーダーボード · 東京観光 女子 おすすめゴルフラウンド中に日差しが気になる時に, 東京観光で日差しが強い時に287,399
男性
メンズ · 男性
日傘 メンズ · 日傘 男性用 · 日傘 男性86,191
乳幼児
ベビー
日傘ベビーカー1,693
実測検索語 × 固定辞書による分類 [派生]。1つの検索語が複数の対象に該当すればそれぞれ数える。

10根拠等級

定性属性は何に基づくか

細部文脈・KBF・制約・回避・数値閾値・信頼根拠には4段階のラベルを付ける。実測は、その条件が実際の検索語として存在し月間検索量が測定されたもの。合意は、GoogleのSERP・AI Overviewが複数の検索語にわたって同じ内容を整理しているもの。SERPはその語を検索した人々のクリックのフィードバックで並べ替え・要約された結果なので、複数の検索語・複数の出典で繰り返される内容は、その社会がこのテーマについて共有する合意とみなす。

実測1 · 検索語として直接存在、月間検索量を実測
合意0 · SERP・AIOの2つ以上の検索語(または独立出典3件)で反復
派生0 · SERPの一文で確認
解釈0 · 直接の根拠がない解釈
このレポートの定性属性1件が対象。1属性につき最も強い根拠1つだけを数える。
検索需要が確認された条件 実測
条件CEP代表検索語月間検索量推移
KBF遮熱性能夏フェスで日差しが強い時に遮熱日傘13,433↓-16%
属性の条件が現れた実測検索語の月間検索量の合計。核心語をそのまま含む検索語、または条件を別の表現で語る検索語(条件語の確認・別途検収を通過)のみ。同じ検索語群に該当する属性は1行にまとめた。推移はその検索語の48か月の月別検索量(直近12か月÷前12か月)。

11このレポートが使った検索データ

CEPは一つの検索クエリではなく、複数の検索データが共に指し示す状況だ。関連検索語・検索経路・検索クラスター・SERP本文・PAA・AI Overviewをどれだけ集め、そのうちどれがCEPの場面(いつ・どこで・なぜ・誰と)と詳細文脈・KBF・制限・回避の根拠に使われたかを示す。

データ収集CEPの根拠として使われた箇所
関連検索語250CEP 0/7件の根拠資料に含まれる
検索経路経路695件 (深掘り測定経路0件を含む)CEP 0/7件の根拠資料に含まれる
検索クラスタークラスター0件 · クエリ0件CEP 0/7件の根拠資料に含まれる
SERP(Google検索結果)0CEP 0/7件の根拠資料に含まれる
AI Overview0CEP 0/7件の根拠資料に含まれる
PAA(他の人はこちらも質問)0–

CEPごとにどこで現れたか

CEPはテーマや状況によって現れる場所が異なる。ある状況は検索経路に、ある状況はクラスター・関連検索語に、ある状況はAIO・PAAに現れる。左はそのCEPの実測クエリが各データに含まれていた検索量比(発見)、右は場面7W・属性の根拠として実際に使われた回数。「なし」はそのデータがこのCEPに届かなかったことを示す。

CEP発見(検索量比)根拠に使われた箇所(回数)
関連検索語検索経路検索クラスターAIOPAA経路・クラスター・AIOから発掘CEPクエリ検索経路検索クラスター関連検索語AIOPAA上位表示
ゴルフラウンド中に日差しが気になる時に–99%––––·······
東京観光で日差しが強い時に–100%––––·······
旅行中に日差しが気になる時に––––––·······
散歩やウォーキング中に日差しが気になる時に––––––·······
夏フェスで日差しが強い時に––––––·······
通学時に日差しが気になる時に––––––·······

12CEP詳細カード

CEP 1目的CEP

ゴルフラウンド中に日差しが気になる時に

マクロ明示CEP
パワー 45.3% 派生 · 月平均検索量 1,816,645 · トレンド(3M) +3%
W軸 Where構図 空き 前年比(12M) -11%安定非季節カテゴリ連結 0%
状況の説明解釈
ゴルフ場でプレイ中や女子ゴルフ観戦中に、日差しが気になることがあります。長時間のラウンドや観戦で、強い日差しから身を守り、快適に過ごしたいと感じます。そのため、「ゴルフ」や「ゴルフ場」での日差し対策、特に「晴雨兼用傘 ゴルフ」について検索します。
次のアクションまだどのブランドも見えていない大きな状況 → この状況の検索語にコンテンツ・広告を先に展開して先取り 根拠 弱
投資優先度 派生
投資候補 1位未占有の状況検索量 最大1,816,645回/月
市場性 100 ・ ブランド適合性 – ・ 立証可能性 0(根拠不足)、3軸の組み合わせ上、投資優先度が高い
選択の3軸 + パワー・検索量をルールで統合、新しい計算のみで新データではない
シーン: この状況が分岐するミクロCEP
女子ゴルフ観戦中に 解釈 ‹女子ゴルフ 結果 速報 リーダーボード›282,666 · 16% 派生
ゴルフ場でプレイ中に 解釈 ‹ゴルフ場›450,000 · 25% 派生
シーン名は根拠引用と結び付いた[解釈]・ボリュームはシーン帰属クエリの実測合計[派生]・根拠のないシーンはコードが破棄
検索ジャーニー: この状況の直前・直後 派生
直前の検索直後の検索女子ゴルフ結果 順位23g golf 本店 amazon15ゴルフ 女子7tom s bishon golf4男子ゴルフ55ゴルフ 女子47ゴルフ練習場16ゴルフ ショップ12ゴルフラウンド
実測経路200件から隣接遷移を集計、個人の時系列移動ではなく集計グラフの流れ
証拠クエリ 実測
ゴルフ 1,073,333実測ゴルフ場 450,000実測女子ゴルフ 結果 速報 リーダーボード 282,666実測ラウンド 10,633実測晴雨兼用傘 ゴルフ 13実測IKG
詳細文脈(7W)
where: ゴルフ場 解釈while: ゴルフ 解釈
選択の3軸(市場性・適合性・立証)
市場性100
ブランド適合性–
立証可能性0
付録: AI検索露出の参考
AI追跡質問の候補 解釈
1“ゴルフラウンド中に日差しを避けるためのアイテムは?”既存プロンプト
2“ゴルフ場で日差しが強い時におすすめの対策は?”
3“女子ゴルフ観戦中に日差しを避ける方法は?”
この状況の消費者がAIに尋ねそうな質問、AI応答露出の追跡に使う
AI検索(AI Overview・チャットボット)露出を管理するときだけ見ればよい参考ブロック。状況理解とマーケティング判断には上のブロックで十分。
CEP 2目的CEP

東京観光で日差しが強い時に

マクロ明示CEP
パワー 36.2% 派生 · 月平均検索量 1,450,466 · トレンド(3M) +0%
W軸 Why構図 空き 前年比(12M) -2% · 繁忙期 8月安定非季節カテゴリ連結 0%
状況の説明解釈
東京観光で日帰りの時や女子旅の時に、日差しが強いと感じることがあります。観光中に強い日差しが気になり、快適に過ごしたいと願います。そのため、「東京観光」での日差し対策について検索します。
次のアクションまだどのブランドも見えていない大きな状況 → この状況の検索語にコンテンツ・広告を先に展開して先取り 根拠 弱
投資優先度 派生
投資候補 2位未占有の状況検索量 最大1,450,466回/月
市場性 80 ・ ブランド適合性 – ・ 立証可能性 0(根拠不足)、3軸の組み合わせ上、投資優先度が高い
選択の3軸 + パワー・検索量をルールで統合、新しい計算のみで新データではない
シーン: この状況が分岐するミクロCEP
東京観光で日帰りの時に 解釈 ‹東京観光 日帰り›2,400 · 0% 派生
東京観光で女子旅の時に 解釈 ‹東京観光 女子 おすすめ›4,733 · 0% 派生
シーン名は根拠引用と結び付いた[解釈]・ボリュームはシーン帰属クエリの実測合計[派生]・根拠のないシーンはコードが破棄
検索ジャーニー: この状況の直前・直後 派生
直前の検索直後の検索東京 観光60ツアーを敢行する21散策3ゴールデンウィーク 不景気2東京 観光123新宿観光26東京観光穴場 女子 50代20東京 観光 穴場 ランキング16東京観光
実測経路200件から隣接遷移を集計、個人の時系列移動ではなく集計グラフの流れ
証拠クエリ 実測
観光 1,443,333実測東京観光 女子 おすすめ 4,733実測東京観光 日帰り 2,400実測
詳細文脈(7W)
why: 日差しが強い 解釈where: 東京 解釈while: 観光 解釈
選択の3軸(市場性・適合性・立証)
市場性80
ブランド適合性–
立証可能性0
付録: AI検索露出の参考
AI追跡質問の候補 解釈
1“東京観光で日差しが強い時におすすめのアイテムは?”既存プロンプト
2“東京で観光する時に日差し対策が必要な場合、何を持っていけばいい?”
3“女子旅で東京観光する時に日差しを避ける方法は?”
この状況の消費者がAIに尋ねそうな質問、AI応答露出の追跡に使う
AI検索(AI Overview・チャットボット)露出を管理するときだけ見ればよい参考ブロック。状況理解とマーケティング判断には上のブロックで十分。
CEP 3購入CEP

旅行中に日差しが気になる時に

マクロ明示CEP
パワー 11.5% 派生 · 月平均検索量 460,265 · トレンド(3M) +193% 季節性の可能性
構図 空き 前年比(12M) -7% · 繁忙期 7·8月安定季節型
状況の説明解釈
旅行中、特に夏休み期間中に日差しが気になることがあります。熱中症予防や紫外線対策をしっかり行い、旅行を存分に楽しみたいと願います。そのため、「旅行」中の「熱中症予防」や「紫外線対策」について検索します。
次のアクション検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
投資優先度 派生
投資候補 3位未占有の状況検索量 最大460,265回/月
市場性 25 ・ ブランド適合性 – ・ 立証可能性 0(根拠不足)、3軸の組み合わせ上、投資優先度が高い
選択の3軸 + パワー・検索量をルールで統合、新しい計算のみで新データではない
証拠クエリ 実測
旅行 216,000実測夏休み 214,333実測熱中症予防 23,566実測紫外線対策 6,366実測
選択の3軸(市場性・適合性・立証)
市場性25
ブランド適合性–
立証可能性0
CEP 4目的CEP

夏フェスで日差しが強い時に

マクロ明示CEP
パワー 2.3% 派生 · 月平均検索量 92,600 · トレンド(3M) +30%
W軸 Why構図 空き 前年比(12M) -15% · 繁忙期 5·7·8月安定季節型
状況の説明解釈
夏フェスや野外ライブに参加する際、日差しが強いと感じることがよくあります。暑さ対策が必要だと感じ、快適にフェスを楽しみたいと願います。そのため、「フェス 暑さ対策」や「野外ライブ」での日差し対策について検索します。
次のアクション検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
投資優先度 派生
投資候補 4位未占有の状況検索量 最大92,600回/月
市場性 5 ・ ブランド適合性 – ・ 立証可能性 17(根拠不足)、3軸の組み合わせ上、投資優先度が高い
選択の3軸 + パワー・検索量をルールで統合、新しい計算のみで新データではない
シーン: この状況が分岐するミクロCEP
夏フェスでの暑さ対策 解釈 ‹フェス…›90,700 · 98% 派生
シーン名は根拠引用と結び付いた[解釈]・ボリュームはシーン帰属クエリの実測合計[派生]・根拠のないシーンはコードが破棄
メッセージアングル 解釈

コアメッセージ“夏フェスで強い日差しも、遮熱性能で快適に楽しもう。”

素材アイデア夏フェス会場での快適さをアピールするショート動画 · フェスファッションに溶け込む遮熱アイテムのスタイリング提案 · 日中のフェスを乗り切るための遮熱グッズ活用術

快適エネルギッシュ楽しいスタイリッシュ
KBF・信頼根拠・感情&スタイル・場面7Wを統合して生成
証拠クエリ 実測
フェス 46,500実測暑さ対策 44,200実測野外ライブ 1,900実測
詳細文脈(7W)
why: 日差しが強い 解釈
KBF(選択基準)
遮熱性能 ‹検索「遮熱日傘」・月13,433›実測IKG
選択の3軸(市場性・適合性・立証)
市場性5
ブランド適合性–
立証可能性17
付録: AI検索露出の参考
AI追跡質問の候補 解釈
1“夏フェスで日差しを避けるためのアイテムは?”既存プロンプト
2“フェス会場で日差しが強い時におすすめの対策は?”
3“夏フェス参加中に日差しを避ける方法は?”
この状況の消費者がAIに尋ねそうな質問、AI応答露出の追跡に使う
AI検索(AI Overview・チャットボット)露出を管理するときだけ見ればよい参考ブロック。状況理解とマーケティング判断には上のブロックで十分。
CEP 5購入CEP

散歩やウォーキング中に日差しが気になる時に

マクロ明示CEP
パワー 3.9% 派生 · 月平均検索量 157,733 · トレンド(3M) +20%
構図 空き 前年比(12M) -5%安定非季節
状況の説明解釈
散歩やウォーキング中、特に夕方でも日差しが気になることがあります。快適に運動を続けたい、日差しによる影響を避けたいと願います。そのため、「散歩」や「ウォーキング」中の日差し対策について検索します。
次のアクション検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
投資優先度 派生
投資候補 5位未占有の状況検索量 最大157,733回/月
市場性 9 ・ ブランド適合性 – ・ 立証可能性 0(根拠不足)、3軸の組み合わせ上、投資優先度が高い
選択の3軸 + パワー・検索量をルールで統合、新しい計算のみで新データではない
証拠クエリ 実測
散歩 85,000実測ウォーキング 56,833実測夕方 15,900実測IKG
選択の3軸(市場性・適合性・立証)
市場性9
ブランド適合性–
立証可能性0
付録: AI検索露出の参考
AI追跡質問の候補 解釈
1“散歩中に日差しが気になる時に日傘が必要だと感じる”既存プロンプト
2“ウォーキング中に日焼けを防ぎたい時に”
3“散歩やウォーキング中に紫外線対策が必要な時に”
この状況の消費者がAIに尋ねそうな質問、AI応答露出の追跡に使う
AI検索(AI Overview・チャットボット)露出を管理するときだけ見ればよい参考ブロック。状況理解とマーケティング判断には上のブロックで十分。
CEP 6購入CEP

通学時に日差しが気になる時に

マクロ明示CEP
パワー 0.4% 派生 · 月平均検索量 16,623 · トレンド(3M) -37%
構図 空き 前年比(12M) +9% · 繁忙期 4·7·8月安定季節型
状況の説明解釈
通学時や登下校中に、日差しが気になることがあります。日焼け防止やシミ対策をしっかり行い、快適に通学したいと願います。そのため、「通学」時の「日焼け防止」や「シミ対策」について検索します。
次のアクション検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
投資優先度 派生
投資候補 6位未占有の状況検索量 最大16,623回/月
市場性 1 ・ ブランド適合性 – ・ 立証可能性 0(根拠不足)、3軸の組み合わせ上、投資優先度が高い
選択の3軸 + パワー・検索量をルールで統合、新しい計算のみで新データではない
証拠クエリ 実測
通学 10,000実測日焼け防止 2,900実測シミ対策 2,900実測登下校 823実測
選択の3軸(市場性・適合性・立証)
市場性1
ブランド適合性–
立証可能性0
CEP 7購入CEP

通勤時に日差しが気になる時に

マクロ明示CEP
パワー 0.3% 派生 · 月平均検索量 12,832 · トレンド(3M) -15%
構図 空き 前年比(12M) +77%成長非季節
状況の説明解釈
通勤時、特に駅までの道のりで日差しが気になることがあります。毎日の通勤を快適に過ごしたい、日差しによる不快感を避けたいと願います。そのため、「通勤」時の日差し対策について検索します。
次のアクション検索量が小さい状況 → 今は後回し(上の大きな状況から) 根拠 弱
投資優先度 派生
投資候補 7位未占有の状況検索量 最大12,832回/月
市場性 1 ・ ブランド適合性 – ・ 立証可能性 0(根拠不足)、3軸の組み合わせ上、投資優先度が高い
選択の3軸 + パワー・検索量をルールで統合、新しい計算のみで新データではない
証拠クエリ 実測
通勤 10,766実測駅まで 2,066実測
選択の3軸(市場性・適合性・立証)
市場性1
ブランド適合性–
立証可能性0
付録: AI検索露出の参考
AI追跡質問の候補 解釈
1“通勤時に日差しが気になる時に日傘が必要だと感じる”既存プロンプト
2“駅までの道で日焼けを防ぎたい時に”
3“通勤中に紫外線対策が必要な時に”
この状況の消費者がAIに尋ねそうな質問、AI応答露出の追跡に使う
AI検索(AI Overview・チャットボット)露出を管理するときだけ見ればよい参考ブロック。状況理解とマーケティング判断には上のブロックで十分。

13ブランド要約

行動的MMSプロキシ・幅×深さ

MMS推定値 [派生]指名検索量 [実測]幅(連結CEP数)深さ(平均順位)
ユニクロ–5,373,3330–
ワークマン–3,393,3330–
モンベル–941,0000–
無印–632,0000–
フランフラン–483,3330–
リファ–422,6660–
サンバリア100–105,3330–
コールマン–97,0000–
東レ–53,1660–
wpc–31,1000–

14限界

この地図が語らないこと

証拠準備度: 一部 · CEP7件中7件が実測検索語・ブランド連結測定0件、残りは共起クエリマトリクス/トリガー拡張(詳細モード)が必要

15再現性

検索量の照会 8 · 検索経路 3 · 関連検索語 1 · AIによる合成 1
データ取得の明細
コネクタ呼び出し条件消費クレジット合計
関連検索語日傘 +3 / jp / limit 250620
検索経路日傘 / jp / limit 3004330
検索量の照会12 / jp12
検索量の照会16 / jp16
検索量の照会9 / jp9
検索経路観光 / jp / limit 2005370
検索経路ゴルフ / jp / limit 2006570
検索量の照会274 / jp274
検索量の照会3 / jp3
検索量の照会80 / jp80
検索量の照会20 / jp20
検索量の照会3 / jp3
AIによる合成gemini-2.5-flash (S0 grounded + S3 synthesis)0
消費クレジット合計: 17307 [実測]
IKGグラフ再利用: トピック「日傘」・準備度 EXPAND・0日前のスナップショット・採用 参入状況3件 / 属性1件・クレジット0 IKG
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CEP Finderとは

キーワードを1つ(カテゴリー・製品・サービス・ブランド)入れると、実際の検索経路、関連検索語、検索量、検索結果とAI概要からカテゴリー・エントリー・ポイント(CEP)を見つけ、優先順位を付けたレポートを作る。マーケターやブランド担当者がキャンペーンの状況とメッセージを決めるときに使う。データはListeningMind DaaSの検索行動データとGoogle検索結果で、韓国・日本・米国市場に対応する。

主な概念CEP・購買状況検索ジャーニー検索量と48か月の推移検索結果画面 (SERP)AIによる概要

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