SLEEP × 三機四調 ｜ SURVEY BOT FLOW
prototype_id（試作＝処方ロット）で結合。最後に 開発者台帳(X) ⋈ 消費者・社員(Y) をCSVで突合して評価。
初回に「合うヤクミンを選ぶ（判定）」と「飲む前の状態（ベースライン）」、期間中は毎朝の睡眠日誌、最後に総合・受容性を聞く。
| 順 | ボットの問いかけ | 回答方法 | 保存（用途） |
|---|---|---|---|
| 1 | はじめまして。あなたに合うヤクミンを選び、効果を一緒に確かめます。始めてよいですか？ | はい／いいえ | consent |
| 2 | 年代・性別・月経の状態・妊娠/授乳/妊活を教えてください。 | 各 単一選択 | 属性（処方の修飾） |
| 3 | 服用中の薬・持病はありますか。 | 複数選択＋自由 | 禁忌スクリーニング |
| 4 | 大きないびき・無呼吸を指摘された／日中に強い眠気で困る、はありますか。 | はい／いいえ | 該当→受診案内・対象外 |
| 5 | いま一番気になる睡眠の悩みは？ | 単一選択（10種） | sleep_complaint |
| 6 | 体の状態を30問でうかがいます（はい/いいえ）。 | 各 2択（30問） | q1..q30 → 9パターン判定 |
| 7 | あなたは「◯◯タイプ」。このヤクミン（処方）をお出しします。 | 提示（確認のみ） | pattern_id・prototype_id |
| 8 | 飲む前の状態をうかがいます。最近の眠りの満足度は？ | 5段階（1不満〜5満足） | sat_base |
| 9 | 寝つくまでの時間／夜中に目が覚める回数／起床時の爽快感は？ | 数値・数値・5段階 | latency/waso/refresh_base |
| 10 | 飲み方（用量・就寝何分前）の案内。毎朝アプリでお聞きします。 | 案内＋通知設定 | 用法・リマインド |
| 順 | ボットの問いかけ | 回答方法 | 保存 |
|---|---|---|---|
| 1 | おはようございます。昨夜ヤクミンを飲みましたか？ | はい／いいえ | took |
| 2 | （飲んだ場合）量と、就寝の何分前に飲みましたか？ | 数値／選択 | dose・before_bed_min |
| 3 | 昨夜の眠りの満足度は？ | 5段階 | sat_daily |
| 4 | 寝つくまでの時間／夜中に目が覚めた回数／起床時の爽快感は？ | 数値・数値・5段階 | latency/waso/refresh_daily |
| 5 | 気づいたことがあれば（任意）。 | 自由（任意） | note_daily |
| 順 | ボットの問いかけ | 回答方法 | 保存 |
|---|---|---|---|
| 1 | この期間を通して、眠りの満足度は？ | 5段階 | sat_post （Go:≥3.8） |
| 2 | 飲んで不快感（味・におい・胃の不快等）はありましたか？ | はい／いいえ＋自由 | discomfort （Go:≤5%） |
| 3 | カプセルの飲みやすさは？ | 5段階 | palatability |
| 4 | これからも続けて使いたいですか？ | 5段階 | repurchase |
社員は被験者として効果測定（消費者と同じ初回・毎朝・期間後。段階フラグ＝社内）を行う。加えて、お客様に売る・説明する立場としての販売・運用フィードバックを聞く（消費者には無い質問）。
| 順 | ボットの問いかけ | 回答方法 | 保存 |
|---|---|---|---|
| 1 | このヤクミンを、お客様にすすめられそうですか？ | 5段階（1思わない〜5強く思う） | staff_recommend |
| 2 | お客様に説明しやすかったですか？ | 5段階 | staff_explain_ease |
| 3 | 説明で困った点・分かりにくい点は？ | 自由 | staff_explain_issue |
| 4 | 接客で出たお客様の反応・質問は？ | 自由 | staff_customer_voice |
| 5 | いくらなら売れそうですか？（任意） | 数値／価格レンジ選択 | staff_price |
| 6 | 提供面の懸念は？（保管・配布・説明にかかる時間 等） | 複数選択＋自由 | staff_ops |
社員の効果測定データは stage=社内 として消費者データと同じ変数で蓄積（説明変数の共変量）。販売・運用フィードバックは事業判断（価格・接客・オペ）の材料。
水野商店（開発側）が、1試作＝1レコードをボットの質問に答える形で台帳に入れていく。出力CSVは prototype_id で消費者・社員データと結合し、「何が効いたか」を評価する。
| 順 | 層 | ボットの問いかけ | 回答方法 | 保存（CSV列） |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 識別 | 試作IDを発行します（または入力）。対象パターン・狙う睡眠主訴は？ | 自動採番／単一選択（①〜⑨・主訴） | prototype_id・pattern_id・target_complaint |
| 2 | イシュー | 今回この試作で確かめたい問いは？ | 定型選択＋自由（例：用量を上げると満足度は上がるか） | issue |
| 3 | 仮説 | 予想される結果は？ | 選択（満足度↑／入眠↓／中途↓／爽快↑…）＋自由 | hypothesis |
| 4 | 検証（配合X） | 主薬・臣薬・佐薬・使薬と、配合比・用量は？ | 薬草 選択＋数値 | herbs・ratio・dose |
| 5 | 検証（用法） | 服用タイミングは？ | 選択（就寝○分前 等） | timing |
| 6 | 検証（設計） | テスト対象・人数・期間は？ | 選択（社内/顧客）＋数値 | stage・n・period |
| 7 | 評価（物性） | 充填重量ばらつき・崩壊時間・飲みやすさ・外観は？ | 数値／5段階／有無 | fill_cv・disint・palat・appearance |
| 8 | 評価（効果） | 満足度の前後変化・不快感率は？（消費者CSVから取込／手入力） | 数値 | sat_delta・discomfort_rate |
| 9 | 評価（判定） | この試作は？ | 選択（Go／継続／No-Go）＋根拠自由 | verdict・verdict_reason |
| 10 | 学び | 次の打席への示唆は？ | 自由 | learning |
この台帳＝説明変数(X)＋実験メタ。仮説（順3）と評価（順8-9）を構造化して持つので、後で「仮説が当たったか」を集計できる。Go基準＝満足度≥3.8／不快感≤5%／物理適性 規格内／p<0.05＋効果量／納品100%。
| ロール | 主に入れるもの | CSVの種類 | 結合キー |
|---|---|---|---|
| 消費者 | 判定（処方）＋効果測定（前/毎朝/後） | 消費者Y | prototype_id |
| 社員 | 効果測定（段階=社内）＋販売・運用FB | 社員Y | |
| 開発者 | イシュー・仮説・配合X・物性・評価 | 開発X＋メタ |
評価＝開発X ⋈ 消費者・社員Y を prototype_id で突合 → 順序ロジ／混合効果で寄与を推定 → Go判定（op/stats-logic.html）。