BizFermi:フェルミ推定によるビジネスアイデアの市場規模推定データセット

大規模言語モデル（LLM）の発展により、創造的なアイデア生成の研究が注目されている。この潮流は、AIforScienceにおける研究アイデア生成[1]からビジネスアイデア生成[2]に至るまで、広範な分野へと波及している。LLMにより高速かつ大量のアイデア生成が可能になったことで、現在は大量の候補を自動生成し、その中から有望なアイデアを選抜（ランキング）するアプローチが主流となりつつある。本研究では、特に需要の強い新規事業策定のためのビジネスアイデア生成に着目する。新規事業の意思決定においては、アイデアの実現可能性や新規性に加え、最終的に「どれだけの収益が見込めるか」という市場規模の推定が決定的な要因となる[3,4]。しかし、ビジネスアイデアと市場規模推定に関しては公開データセットが存在せず、そもそも人間やLLMがどのような論理ステップを経て市場規模を算出し、その推定値がどの程度妥当であるかは明らかになっていない。ビジネス実務における市場規模推定では、TAMフェーズ1:新規事業アイデア生成とLLMの市場規模推定企業リスト新規事業アイデア生成市場規模のフェルミ推定GPT-5.1/Gemini-3Pro市場レポートによるトレンド技術リストアイデアとLLMの市場規模推定データフェーズ2:人間による市場規模推定とLLMに対する評価人手推定データ-TAM/SAM/SOM-SOMのフェルミ推定-推定の考え方(自由記述)アノテーションツール提示情報:-新規事業アイデア-企業情報-既存チャネル、顧客課題、市場トレンド、アイデア懸念-LLMの推定値と推定ステップ専門家コンサル/データアナリストLLM推定に対する人手評価-TAM/SAM/SOMの妥当性-フェルミ推定式の妥当性-評価コメント(自由記述)非専門家NLP研究者/CS/マーケ（理論上狙える最大市場）、SAM（現実に狙える提供範囲）、SOM（短中期に獲得可能な市場）という3層の指標が標準的に用いられる。しかし、新規事業の立ち上げ初期段階では、これらの算出に必要な統計データが十分に整備されていないことが多い。そのため、ターゲット層の人口や予定単価などの推定可能な因子を設定し、論理的な仮定を積み上げて最終的な数値を導出する「フェルミ推定」の手法が、市場規模推定の初期段階ではよく用いられる。このときフェルミ推定は、単に最終的な数値が当たっているかだけでなく、そこに至るまでの因数分解や計算ステップが尤もらしいかどうかが、推定結果の説明性と納得感を支える重要な要素になる[5]。市場規模予測をタスクとして扱う場合、最終的な「推定値」だけでなく、それを導くための「推定ステップ（因数分解と仮定）」の両方が評価の対象とならなければならない。実際、市場規模推定の品質は、フェルミ推定においてどの因子を採用し、どのような値を置き、どの順序で積み上げたかという推定ステップの妥当性に強く依存する。近年、LLMに数値を算出させること自体は容易になった一方で、推定が誤ったときに「数値設定が誤っている」のか、それとも「論理構造（推定ステップ）自Thisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).続いて(B)LLM推定の評価（GPT-5.1/gemini-3-pro-preview）として、TAM・SAM・SOMの妥当性を6段階（大きく過大／過大／妥当／過小／大きく過小／その他）で評価し、さらにフェルミ推定の式についても4段階（過大になりそう／妥当／過小になりそう／不明）で評価したうえで、LLMのフェルミ推定に対する所見を自由記述で記録した。4収集したデータの分析本章では、BizFermiに収録した人手推定とLLM推定を用い、研究質問RQ1–RQ3に答える。分析対象は、アノテーション総数124件であり、同一アイデアに複数アノテータが付与した結果を含む。対応する独立したアイデア数は43件である。4.1RQ1:LLMはビジネスアイデアに対して妥当なTAM/SAM/SOMを提示できるか図