Post-Deploy W5-W8 Continuation Plan¶

期間: 2026-05-06 (launch day) → 2026-06-03 (4 週間) 稼働: 1,000h (Claude 本体 + 並列 sub-agent 6-12/日) 前身計画: ~/.claude/projects/-Users-shigetoumeda/memory/project_jpintel_1000h_plan.md (W1-W4) 依拠 SSOT: LAUNCH_READINESS.md / LAUNCH_GAPS_AUDIT.md / README.md / research/competitive_landscape.md / research/content_calendar.md

0. 目的と前提 (Problem frame)¶

W1-W4 は「汎用 API として公開できる品質に届かせる」計画で、5/6 がそのゴール。W5-W8 は 「公開しただけでは売れない」 を前提に、deploy → access → signup → paid → retention ファネルを包括的に埋める。

agri niche を残したまま汎用化を進める (Fork 判断は W8 末に延期)
対人営業ゼロ、docs とコードだけで成立
CONSTITUTION 13.2 の 5 禁止事項 (η, 階層検証, Bayesian, AIでAI, 独自wire) を完全遵守
買わせ策 (dark pattern) ではなく 「買う価値を生む」 方向の投入だけ

1. North-star metrics (3 numbers, measurable)¶

Metric	計測方法	D+7 (5/13)	D+14 (5/20)	D+21 (5/27)	D+28 (6/03)
MAU (free + paid)	`usage_log` 内 distinct `api_key_id` / 月次 rolling	300	700	1,200	1,800
Paid conversions (Paid tier 累計)	`subscriptions` table WHERE status='active'	5	15	28	45
Search requests/day (90d trailing avg)	`usage_log` 日次合計 → 90d MA	2,000	6,000	12,000	20,000

失敗境界: D+14 paid=0 → ピボット検討 / D+28 MAU<100 → PMF 仮説見直し (§9)
ダッシュボード: /v1/admin/metrics (W6 実装、§6 参照)
自動集計: 日次 cron (scripts/daily_metrics.py) が research/metrics/YYYY-MM-DD.json に追記 (owner: operator agent)

2. Week 5 (2026-05-06 → 2026-05-13, 250h) — 立ち上がり観測 + 緊急調整¶

Launch day を含む babysit 週。新機能は凍結、観測と conversion 修正に全振り。

2.1 Operations / monitoring / incident response (~80h, owner: operator agent + Claude 本体)¶

Sentry triage daily (8h): 毎朝 09:00 JST、P0 errors trigger hotfix within 2h. 成功基準: D+7 時点で P0 0 件持ち越し
429 / 401 / 5xx rate daily report (7h): /v1/admin/metrics RSS → Slack (自分宛 DM)
Fly.io health + memory watchdog (8h): flyctl status 30 min cron + memory>80% alert
Stripe webhook failure replay (10h): failed events を scripts/replay_stripe_events.py で reconcile、対象 event 5 種 (§LAUNCH_READINESS A1-3)
Incident runbook drill (6h): docs/incident_runbook.md を 1 度は自分で実行して所要時間を計測
Hotfix queue (35h): HN/Zenn/X から上がる top 10 bugs を 48h 以内 deploy、rolling strategy
Daily retro log (6h): research/retro/d+{1..7}.md — 数字 + 外部反応 + 次日判断

成功基準: D+7 までに 2xx 率 ≥ 98%, p95 latency < 400ms, uncaught Sentry errors < 5/day

2.2 Customer development (~60h, owner: research agent + user)¶

30 first-user interviews (40h): HN comment / Zenn リアクション / X reply / newsletter 返信からリクルート。対人営業ではなく product feedback として行う。所要 30min/人、テキスト or 非同期可。research/interviews/YYYY-MM-DD_{handle}.md
質問 template 固定 (3h): (1) 今日何を解決しようとしてた? (2) どこで詰まった? (3) 価格は妥当? (4) 誰に紹介する? (5) 次に欲しい機能は? → research/interview_template.md
Feedback aggregation (10h): research/retro_week5.md に top 10 pain + top 5 feature ask を抽出
Painkiller vs vitamin 判定 (7h): 各要望に "paid で解決可 / free で十分 / そもそも別" タグ付け。W6 優先度の input

成功基準: 30 件 interview 完了 + top 5 feature ask 確定

2.3 Quick conversion fixes (~60h, owner: Claude 本体 + content writer)¶

landing → signup → checkout → first call のファネル drop を 48h サイクルで潰す。

Landing copy A/B (15h): site/index.html hero 3 variant (problem-first / social-proof / code-first), 1,000 visits/variant で stat test. UTM + Plausible goals. site/_experiments/hero_variant_b.html lane 分離
Pricing page 明細化 (10h): site/pricing.html に "Free で何ができる / Paid でいくら使うと何円になる" を 1-line × 10 で並置。競合 (エネがえる ¥300k/mo, Stayway contact-only) との対比表追加
Onboarding friction 測定 + 修正 (15h): signup→API key→first call の median time 計測 (docs/api-reference.md の curl 例を 3-click copy 対応)、5min→2min 目標
Checkout abandon rescue (10h): Stripe checkout.session.expired webhook で 24h 後に 1 回だけ reminder email (非 dark-pattern: 「料金に変更ありません」文言のみ、セール/煽り禁止)
Docs quickstart 再確認 (10h): docs/getting-started.md を自分で 0→first-call で実行して段差潰し

成功基準: D+7 時点で signup→first-call 転換 ≥ 40%、landing→signup ≥ 5%

2.4 Content flywheel start (~50h, owner: content writer agent × 2)¶

長文 × 5 (30h): research/content_calendar.md の W1-W2 予定 (P1-P3 各 1 + P4 × 2) を入稿。cross-post (Zenn + /blog/ + canonical URL)
Build an Agri-Subsidy Agent in 50 Lines (EN, Dev.to)
6,771 件全部マップ化した話 (JP, Zenn)
Claude Desktop × jpintel 5分セットアップ (JP, Zenn)
奈良・滋賀・石川が 9 件しかない理由 (JP, /blog/)
5 MCP Servers for Public Data (EN, Dev.to)
都道府県 × 業種 deep-dive × 3 (20h): /blog/prefecture/{nara,shiga,ishikawa}.md 雛形で 47 中 3 県版を先行公開、残り 44 は W7 以降自動生成 (薄 SEO 回避のため実データ駆動)

成功基準: 8 記事公開、被リンク 5+ (集計は W8 末)

3. Week 6 (2026-05-13 → 2026-05-20, 250h) — 汎用化深化 (agri → 全分野)¶

W5 で集めた feedback を元に、agri に依存しない価値提案を積む週。

3.1 Non-agri exclusion W3 schema extension / condition-state tags (~80h, owner: data ingest agent × 2)¶

現状 35 rules (22 agri + 13 non-agri) は program-to-program mutex のみ。W6 で 条件状態 tags を拡張: 解雇禁止・みなし大企業・売上減要件 etc.

Schema v3 設計 (10h): src/jpintel_mcp/models.py に ConditionTag テーブル追加 (tag_code, severity, description, source_url). docs/exclusions.md 改訂
Non-agri 50 件拡張 (40h): IT導入・持続化・ものづくり・事業再構築・成長加速化・中小M&A 等を対象、各 8-10 件。data/non_agri/condition_rules_v3.json
Migration + tests (15h): alembic (or 手書き migration), 25 tests 追加
/v1/exclusions/check v2 response (15h): backward-compat で conditions: [...] フィールド追加. API changelog docs/changelog/2026-05-20.md

成功基準: 全 exclusion rules 85+ 件、non-agri 63+ 件、API test 全 pass

3.2 gBizINFO 採択事例 138K ingest + `adoption.find_similar` endpoint (~90h, owner: data ingest agent × 2 + Claude 本体)¶

README Month 2+ の key differentiator。metadata 30-50% null のため filter 必須 (既知問題).

Ingest pipeline (30h): src/jpintel_mcp/ingest/gbizinfo_adoption.py — DuckDB に parquet 落とし、SQLite にはサマリーのみ, lineage (source_url, fetched_at, checksum) 全件付与
Quality filter (15h): metadata_completeness >= 0.5 で絞って 40-50K 件を default 公開、全量は opt-in フラグ
FAISS / sqlite-vec 類似検索 index (20h): 事業概要 + keywords を embed (multilingual-e5-base, local), index サイズ ~500MB, Fly volume に乗せる
GET /v1/adoption/find_similar (15h): input=program_id or free_text, top-k=20, filter=prefecture/year/amount. レスポンス内に evidence_url 必須 (社名 mask)
MCP tool find_similar_adoption 追加 (5h): src/jpintel_mcp/mcp/server.py
docs + blog (5h): docs/api-reference.md#adoption-find-similar + "採択事例 40K 件を MCP で引く" 記事 1 本

成功基準: 50K 件以上 ingest、p95 検索 < 500ms、test 15 件、MCP tool から引ける

3.3 Tier B enrichment 昇格 (584 → 2,000 quality≥0.6) (~60h, owner: data ingest agent)¶

Enrichment walker 並列化 (15h): scripts/enrich_tier_b.py で 10 並列、rate-limit 遵守 (各 source 1 req/sec)
Quality scoring (10h): quality_score = 項目充足率 (0-1)、0.6 閾値で Tier S/A にリラベル
Canonical source walk (30h): reference_canonical_enrichment.md の 7-rung walk を自動化、失敗時は null で done (§enrichment done 基準)
Daily delta cron (5h): .github/workflows/daily-enrich.yml で 500 件/日処理

成功基準: 5/20 時点で quality≥0.6 の件数 1,500+、Tier S/A 合算 1,000+

3.4 Legal / accounting / calendar endpoint 配線 (~20h, owner: Claude 本体)¶

README で約束した 188 法令 / 116 勘定 / 122 calendar を read-only で公開。個別アドバイス禁止、一般情報のみ (§7).

GET /v1/legal/items (6h): 188 項目 read-only list + filter (category=税務/労務/...)
GET /v1/accounting/chart (6h): 116 科目 + tax_division 返す
GET /v1/calendar/events (5h): 122 イベント、date-range filter
MCP 3 tool 追加 (3h)

成功基準: 3 endpoint + 3 MCP tool 稼働、各 5 tests

4. Week 7 (2026-05-20 → 2026-05-27, 250h) — 流入 + retention¶

"access → buy" から "buy → retain" に重点シフト。MAU 伸ばし + 離脱防止。

4.1 MCP registry 再 submit + tracking (~30h, owner: operator agent)¶

8 registry 週次 metrics (10h): 公式 / Glama / mcpt / Awesome MCP / MCP Hunt / MCP Market / PulseMCP / MCP Server Finder、各登録 ID + view count を research/registry_metrics.csv で週次追跡
掲載品質向上 (10h): README 更新後の reflect, cover image 更新, rating 依頼 (dark pattern でない自然な "もし良ければ" CTA)
未掲載分の submit (5h): W3 で 5 済。残り 3 箇所を submit
PulseMCP auto-ingest 対応 (5h): RSS or webhook 対応で自動反映

成功基準: 8/8 掲載、週次 view 合計 1,000+

4.2 SDK v1.0 stable + 3 demo apps (~80h, owner: SDK/demo builder agent × 2)¶

@jpintel/sdk (npm, TS) v1.0 (25h): 型生成 openapi2ts, 6 REST + 5 MCP カバー、retry + rate-limit aware. packages/sdk-ts/
jpintel (PyPI) v1.0 (20h): pydantic model, async/sync 両対応. packages/sdk-py/
Demo app 1: Next.js 補助金検索 UI (15h): examples/nextjs-search/, Vercel deploy, SSR + server component で SDK 使用
Demo app 2: Claude Desktop × agri agent (10h): examples/claude-agent/, MCP config + system prompt 同梱
Demo app 3: Slack bot (採択事例 daily digest) (10h): examples/slack-digest/, Bolt + cron

成功基準: 両 SDK npm/PyPI publish、demo 3 本 GitHub star 30+ 合計

4.3 Retention email digest "weekly 制度 matches" (~40h, owner: Claude 本体 + operator)¶

Opt-in only / unsubscribe 1-click / 法的助言なし の制約で週次 digest を配信。

Subscriber schema (5h): email_digest_subscribers table, 条件 JSON (prefecture, target_type, funding_purpose)
Digest generator (15h): scripts/weekly_digest.py — 購読者毎に新規マッチ制度 top 10 + 今週の changelog + 新 blog 1 件
SendGrid / Resend 連携 (10h): transactional only, bounce handling, APPI compliant
Unsubscribe UX (5h): 1-click footer link, confirmation なし即停止
Plausible goal tracking (5h): open / click / return-visit 計測

成功基準: 100+ 購読、open rate 30%+、return-visit 15%+

4.4 長文記事 × 15 (~60h, owner: content writer agent × 2)¶

research/content_calendar.md W3-W7 予定 + 追加 5 本。P4 (業種別 long-form) 中心。programmatic 薄ページ禁止 (Google Helpful Content penalty 回避).

農業法人 × 認定新規就農者 / 中小製造業 × IT 導入 / 観光 × 地方創生 / スタートアップ税制 / M&A 等
各 3,000-5,000 字、実データ (制度 ID + amount + source_url) 引用必須

成功基準: 15 本公開、累計 PV 10K+、被リンク 20+ 累計

4.5 Growth experiments A/B (free-tier limits, conversion UX) (~40h, owner: Claude 本体)¶

Free tier limit 実測 (10h): 現 100 calls/day → 50 / 100 / 200 の 3 pool 分割、14 日で Paid 転換率比較
Paid unit price 感度 (15h): ¥0.3/req vs ¥0.5/req vs ¥0.8/req の 3 landing variant (Stripe Price の lookup_key 切替)。既存契約者は影響なし (grandfathered, 旧 Price は active subscription 維持)
Onboarding credit A/B (10h): signup 時 ¥0 vs ¥500 (1,000 req 分) の無料 credit 付与で 30 日転換率比較
結果 decision (5h): research/growth_experiments/w7_summary.md に stat sig + 採用変更

成功基準: 少なくとも 1 個の実験で p<0.1 の有意差、採用判断済

5. Week 8 (2026-05-27 → 2026-06-03, 250h) — 顧客 pipeline / 汎用 API 熟成¶

売上立ち上げと次四半期の仕込み。

5.1 Pure metered billing 運用成熟 (~60h, owner: Claude 本体)¶

Usage reporting 堅牢化 (20h): stripe_usage.py の retry backoff, Stripe API 5xx リトライキュー, dead-letter 検知 alert
Invoice reconciliation (15h): 日次 cron で usage_events (自社 DB) と Stripe invoice.lines.data[].quantity を突き合わせ、drift 検知
Billing 透明性 dashboard (10h): 顧客が今月の usage + 予測請求額を /v1/me/usage で JSON 取得、dashboard UI 表示
Dunning + failed-payment 自動通知 (5h): invoice.payment_failed → Postmark で D+0 / D+3 / D+7 リマインド (既存 onboarding_emails の仕組み転用)
Refund runbook (10h): incident 起因で使用量超過が発生した場合の credit 発行手順、Stripe Customer Portal 誘導 template

成功基準: Paid 継続 MRR ≥ ¥50,000 (monthly recurring usage、100,000 req/月相当)、dunning 完遂率 ≥ 95%

5.2 JSON-LD publish (schema.org, AI training crawler bait) (~20h, owner: Claude 本体)¶

Schema 設計 (5h): 制度 = schema.org/GovernmentService + custom jpintel:ProgramTier extension
全 6,771 件 JSON-LD 生成 (5h): scripts/generate_jsonld.py → site/data/programs/{unified_id}.jsonld
Sitemap + robots.txt (5h): AI crawler (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended) allowlist
GitHub public mirror (5h): jpintel/jsonld-mirror repo、自動 sync

成功基準: 6,771 件 lintable JSON-LD 公開、crawler 初回取得 evidence (server log)

5.3 English i18n for landing + docs (~80h, owner: content writer agent × 2 + Claude 本体)¶

Landing EN (15h): site/en/index.html + hero / pricing / feature の翻訳. 機械翻訳 + 人校閲
Docs EN (50h): docs/en/ 以下に 8 本核心 docs の翻訳 (getting-started, api-reference, mcp-tools, pricing, sla, faq, exclusions, incident_runbook は除外=ops 用)
Header 言語切替 (5h): /ja/ /en/ prefix, hreflang 設定
English HN + PH 再告知 (10h): W8 末 (6/03 頃) に "we now have English docs" re-launch

成功基準: 8 docs EN 公開、hreflang valid、GSC 登録

5.4 Programmatic PR / backlink (公的機関 etc.) (~40h, owner: research agent + Claude 本体)¶

Target リスト (5h): Digital 庁 dev community / 経産省 open data catalog / e-Stat / JFC open API / 中企庁 mirasapo — 15 候補
Submission copy 作成 (15h): 各機関 fit する one-pager (技術価値 / 出典明記 / 遵守事項). 機関毎 customize
送付 + 追跡 (20h): 自動営業ではなく、dev community への純粋な情報共有 (対人営業禁止 §7). 返信は user 判断で対応

成功基準: 3 機関から dev community 掲載 or 言及 (メルマガ / blog / registry)

5.5 Week 9+ 計画 / 次の 1000h 更新 (~50h, owner: Claude 本体)¶

W5-W8 実測 vs 目標 diff (10h): research/retro_week5_8.md で全 metric 比較
Fork A / Fork B signal 評価 (10h): §10 の trigger 条件に照らして次方針を決定
W9-W12 計画 draft (20h): docs/NEXT_QUARTER_PLAN.md に 3 月計画。user review → 4/22 と同じ reiteration process
Constitution audit (5h): CONSTITUTION 13.2 の 5 禁止事項を今期実装で踏んでないか目視点検
Memory 更新 (5h): ~/.claude/projects/-Users-shigetoumeda/memory/project_jpintel_1000h_plan.md を W5-W8 版に書き換え + 新 fork を記録

成功基準: W9 計画 draft 完、user 承認

6. Conversion funnel instrumentation (~40h, owner: Claude 本体)¶

landing visit → signup CTA click → Stripe Checkout → successful payment → API key fetch → first call → D+7 retention

Step	計測	Tool	W5 baseline 仮説	目標 (D+28)
Landing visit	Plausible pageview	Plausible	100%	—
Signup CTA click	Plausible goal `signup_click`	Plausible	30%	50%
Stripe Checkout start	Stripe `checkout.session.created`	Stripe	5%	8%
Successful payment	Stripe `invoice.paid`	Stripe	3%	6%
API key fetch	`api_keys.created_at`	SQLite	90% of paid	95%
First call	`usage_log` first row / key	SQLite	70%	85%
D+7 retention	`usage_log` has row in [d+1, d+7]	SQLite	—	40%

6.1 Dropoff-specific fix 手段¶

Visit → CTA 低: hero A/B (§2.3), problem-first copy
CTA → Checkout 低: pricing 明細 (§2.3), free tier 先訴求
Checkout → paid 低: JCT compliant footer (既存), T-号表示, card-only friction 削減
Paid → API key 低: Checkout 成功画面で即 API key 表示 (現状 Portal 経由なら 1-step 化)
API key → first call 低: docs/getting-started.md の curl 3-click copy 強化、staging playground 追加
first call → D+7 retention 低: email digest (§4.3), changelog 通知

6.2 Attribution¶

UTM on all external links (5h): HN / Zenn / X / PH / registry 全 outbound に utm_source/utm_medium/utm_campaign 付与
Referer parsing (5h): /v1/subscribers 登録時に document.referrer を格納
/v1/admin/metrics dashboard (25h, W6 配線): src/jpintel_mcp/api/admin.py に管理者 only endpoint, 日次 funnel + attribution table 返却. HTML view site/admin.html (basic auth)
Daily Slack summary (5h): 前日の funnel 各 step の数を自分宛 DM

成功基準: 毎日 funnel 6 step + attribution 上位 5 source が可視、drop 最大 step を特定済

7. Guard rails (禁止事項)¶

絶対に実装しない / ドリフトしない:

対人営業禁止: cold email / pilot 提案 / 電話 / 説明会、やらない (§PR は dev community への情報共有に限る)
書類生成 / 個別法的助言禁止: 行政書士法 / 税理士法 / 弁護士法 / 金商法抵触リスクを構造的に排除. API response は一般情報のみ
Dark pattern / false advertising 禁止:
FOMO 煽り ("残り X 枠", fake scarcity) 禁止
申告 / 成功報酬 claim 禁止 ("X 万円もらえる" 表現禁止)
社名 / 採択事例の mask 必須 (個情法)
Checkout の opt-out チェックボックス trap 禁止
Dark-pattern unsub (unsubscribe 3-step 以上) 禁止
「買わせ策」でなく「買う価値を生む」方向のみ: 機能 / データ / docs / SLA で説得、心理操作禁止
CONSTITUTION 13.2 遵守:
η (情報理論的確信度) をユーザー露出しない
階層検証を実装しない
Bayesian 段階開示を実装しない
AI で AI を検証しない
独自 wire format を作らない
特許 A/B/C/D/E の中身実装しない (2026-04-13 決定, 撤退済)

違反チェック: W8 末 constitution audit (§5.5) で全コード / 全 copy を目視点検

8. 並列 sub-agent 運用¶

毎日 6-12 並列を想定。lanes 分離で conflict を事前回避.

8.1 固定 role (同時に書く file は lane 分離)¶

Role	並列数	主 lane (file/dir)	主 task
(1) operator / monitoring	1	`research/retro/`, `research/metrics/`, Slack DM	Sentry triage, metrics daily, hotfix queue
(2) content writer × 2	2	`research/blog_drafts/`, `site/_drafts/`, `/blog/{slug}.md`	長文 × 週 5-10, cross-post
(3) data ingest × 2	2	`src/jpintel_mcp/ingest/`, `data/`, SQLite WAL	exclusion v3 / gBizINFO / enrichment
(4) SDK / demo builder × 2	2	`packages/sdk-{ts,py}/`, `examples/`	SDK v1.0, demo × 3
(5) customer research	1	`research/interviews/`, `research/retro_week*.md`	30 interviews, feedback agg
(6) Claude 本体	1 (指揮)	全 lane 跨ぎ review	指揮 + 実装 + 最終レビュー

8.2 Conflict 回避 rule¶

DB migration は Claude 本体のみ: sub-agent は schema に触らない
site/index.html は 1 時に 1 agent のみ: lane token = site/_locks/index.html.lock
docs 核心 ( docs/getting-started.md 他 8 本) は Claude 本体 review 必須
並列 agent の severity ラベル盲信禁止 (memory: feedback_agent_severity_labels): P0 / critical を rollup せず自分で verify + re-label
完了条件は最低 blocker のみ (memory: feedback_completion_gate_minimal): 40+ 項目全 green を次週 gate にしない、最小 5-8 本で判断

8.3 日次 orchestration¶

09:00 — operator が夜間 metrics report
09:30 — Claude 本体が day-plan (6-12 agent への task 配分)
10:00-18:00 — 並列実行、hourly checkpoint
18:00 — Claude 本体 merge + test + deploy review
19:00 — retro 記録 (research/retro/d+N.md)

9. Kill switches / 撤退条件¶

以下の境界で 自動で撤退判断を迫る。user への escalation = 即時.

D+14 で paid=0: positioning pivot 検討 (copy / 価格 / target tier 再設計). 実行: research/pivot_options_2026_05_20.md を起草
D+28 で MAU < 100: PMF 仮説見直し (agri vs 汎用, niche 深化 or 完全 pivot). 実行: Fork B 強制トリガー (§10)
月額 Fly + Stripe + Sentry > ¥50,000 かつ MRR < ¥30,000: 縮退 (Fly machine 1 台化, SendGrid 停止, 有料 tool 凍結). 実行: scripts/scale_down.sh
Sentry P0 が 1 週連続で 10+/day: 新機能凍結、stabilization sprint 発動
商標 Intel 衝突再発火 (弁理士連絡 or 法務 letter): 24h 以内 rebrand 発動、全 registry / domain / github / npm / pypi 切替 (memory: project_jpintel_trademark_intel_risk)

各 kill switch は 数字 + 日付で自動判定、情緒判断禁止.

10. 次の 2 つの fork (month 3 以降)¶

W8 末 (6/03) に以下のどちらかに分岐する。signal-driven:

Fork A: 汎用深化 (全制度 API、横展開)¶

Trigger: D+28 paid ≥ 30 かつ paid 顧客の業種分布が agri < 40% (汎用需要の signal)
Focus: 全 6,771 件 quality 0.8+ 昇格 / 採択事例 138K 完全 ingest / 英語版深化 / 海外 B2D (dev.to / product hunt 国際) 拡大
Measurable 6-month goal: ARR ¥3,000 万 (500 顧客 × 平均 10,000 req/月 × ¥0.5 = ¥250 万/月、tax 別)
Risk: 汎用は Jグランツ公式 bulk CSV 発表で commoditize するリスク (差別化 = exclusion + tier + lineage + MCP)

Fork B: Vertical deepening (agri subset を本命化 / 工務店 / 補助金 consultant 向け SaaS)¶

Trigger: D+28 paid < 15 or agri 顧客比率 > 60% (niche 深化 signal)
Focus: agri MAFF 943MB OCR / 畜産・米・畑作タテ特化 / 工務店向け /v1/programs/search?target_type=koumuten 特化 endpoint / consulting firm 向け partnership API (OEM でなく API 提供)
Measurable 6-month goal: ARR ¥2,000 万 (200 niche 顧客 × 平均 20,000 req/月 × ¥0.5 = ¥200 万/月、tax 別)
Risk: niche で上限が低い / 営業チャネル不在の中で churn

分岐判定 (6/03 末)¶

if paid >= 30 and agri_ratio < 0.4:
    fork = "A"
elif paid < 15 or agri_ratio > 0.6:
    fork = "B"
else:  # 曖昧ゾーン
    fork = "A+B" (8 週追加観測、W9-W12 は両軸)

scripts/fork_decision.py で自動算出 → research/fork_decision_2026_06_03.md に記録.

11. 既存計画との接続 (continuity)¶

W1-W4 計画 (~/.claude/projects/-Users-shigetoumeda/memory/project_jpintel_1000h_plan.md) の exit 条件: Tier A+ 2,000 件, MAU 500+, paid 5-10 → W5 D+7 target (MAU 300, paid 5) と整合
README 3 ヶ月 roadmap の Month 2 項目 (SDK / registry / 長文 10 / demo 3 / retention email / adoption + legal + accounting + calendar endpoints) は W6-W7 に完全実装
LAUNCH_GAPS_AUDIT の post-launch 残項目 (rate-limit shared store, backup offsite, SLA page, press kit, DSAR playbook) は W5-W6 の hotfix queue で吸収
next iteration: 6/03 で ~/.claude/projects/-Users-shigetoumeda/memory/project_jpintel_1000h_plan.md を W5-W8 版に更新 + fork 記録

12. 受け入れ条件 (W8 end, 2026-06-03)¶

全部 true で 1,000h 投下を成功と判定:

最終更新: 2026-04-23 次回更新予定: 2026-06-03 (W8 exit retro 時)