韓国美容 本音レビュー

Slide 7 デモグラフィック (4 ドーナツチャート + コアペルソナ) + Slide 8 ROI 測定フレームワーク (Phase 別 4→6→8→10 倍 + PoC 成功時の到達可能市場 TAR ¥30-50 億).

韓国美容 領域内 5 階層深堀 (L1 美容皮膚科 → L2 美容医療 → L3 訪韓ジャーニー → L4 在住者 → L5 B2B). 関連市場 +¥160-270 億 累積効果.

4 フィードバック反映 + ERD + ワークフロー + デモ 4 種 iframe + Q&A まで 1 ページで全体確認.

BEFORE / 構築 / AFTER 3 段構成 + 開発効率 AI 95% + 1 件 ¥40 (手作業比 99% 削減).

サンプル 10 件 が 5 段階で分類された 動作画面。詳細モーダル + 待ち時間 比較 タブ 含む。

7 クリニック を 待ち時間 × 待機場所質 (L1-L3) で 苦痛総合 算出。Yi さん フィードバック反映.

曜日 × 時間帯 別の 待ち時間 を 可視化. クリニック を 3 件まで 比較. 「いつ行くべきか」 を 直感的に.

旅行者向け. 2-3 件 はしご の 累積待ち時間 + 苦痛総合 + 終了予想時刻 を 計算. リスク警告 + 提案 付き.

For overseas guests. 10 sample reviews with EN summaries + 5-tier classification + wait-time comparison.

3 パターン (領収書 / 予約メール / SNS スクショ) の 認証フロー + 領収書 提出者への 加点 シミュレーション。

N=10 subset で 人間判定を練習。Cohen's κ + 参考ゲート (≥ 80%) を表示。正式判定は N=15 runner で実施。

framework v1.3 の正式 N=15 runner。15 件中 12 件以上 + weighted κ を確認し、IAA 集計用 JSON を出力。

在住者 + 旅行者 並行募集 ページ。3 行 から OK / 領収書代替 OK の 方針 を 反映。応募はメール経由。