Nanimono — Product Strategy

あなたが、
自分を連れてくる

「あなたはこういう人だ」という外からの問いを鏡にして、自分すら知らなかった自分の輪郭を見つける場所。使うほどデータが育ち、返答の精度が上がる。これがNanimonoを「また開く理由」になる。

Why Nanimono Exists

Odysseyのデータは、
ここから生まれる。

Nanimonoには2つの顔がある。

ユーザーにとって

自己発見SNS

「自分が何者かを知る場所」。使うほど精度が上がり、自分のことをわかってくれる体験が生まれる。一般との乖離がアイデンティティになる。

Plangersにとって

Odyssey直営データ供給源

対話・診断・行動を通じてTraitを大量収集する。BrainforceがB2B入口なら、NanimonoはB2C入口。二つのチャネルでOdysseyを育てる。

Benchmark

BeReal × Zenly × 自己発見

Nanimono のあらゆる戦略は BeReal と Zenly をベンチマークに組み立てる。 両サービスが Z 世代に爆発的ヒットした「友人ベース・日次トリガー・真正性」の3要素を、 自己発見の文脈に翻訳する。

戦略要素BeReal / Zenly の実装Nanimono への翻訳
クローズド友人ベース Zenly: 数百フォロワーではなく本当の友達 10〜20 人の地図 クラス・部活・趣味グループ単位の閉じたネットワーク
日次プッシュ通知 BeReal: 1日1回ランダム時刻に「Time to BeReal」 1日1回「今日の問い」プッシュ → 2〜5分で1〜3問
「映え」の否定 / 真正性 BeReal: 加工不可・盛れない・リアル 性格診断の型はめではなく「あなたの普通と違うところ」を返す
FOMO + 帰属 友達は撮ったか / 今どこか見たくて自然に開く 友達は今日何を答えたか・どう変わったか見たくて開く
スティッキーネス Zenly: 解約 = 友達ネットワーク喪失 離脱 = 自分の輪郭データ喪失

差別化マトリクス
vs MBTI / 16Personalities: 一発勝負ではなく毎日少しずつ更新される
vs Instagram: 映えではなくリアル(BeReal 路線)
vs TikTok: 他人ではなく自分と友達 10〜20 人に集中(Zenly 路線)

両サービスとも「コンテンツ消費型 SNS(Instagram/TikTok)からの離脱欲求」を捉えた。 Nanimono は同じ流れで「他人の人生ではなく自分の輪郭に時間を使いたい」という Z 世代の本質的需要に応える。

Core Mechanics

日次トリガー × 友人ベース

体験の中心は「友達と一緒に毎日少しずつ自分を発見する」ループ。

  1. 毎日 18-22 時のランダム時刻に Push 通知(BeReal 路線)
  2. 2〜5 分で 1〜3 問に答える(軽量・即応)
  3. ペルソナが微更新され、結果が即座に返る
  4. クラス内のメンバーの「今日の答え」フィード(Zenly の友達フィード路線)
  5. 友達と相性 / 違いが見える
  6. 翌日へ → ループ

クラスベース導入: 1人がインストールしても面白くない。5〜15人のグループが揃って初めて面白さが立ち上がる(Zenly が示した設計原則)。学校コード・クラスコードでグルーピングし、友達招待を入口設計の中心に置く。

Target

中高生が最初のターゲット。
理由は3つ。

理由内容
バイラルが起きやすい トレンドへの感度が高く、クラス内での口コミ拡散が自然に起きる。競合が弱い領域で勝ちやすい。
長期データの価値 今の中高生が転職・住宅購入する10年後にOdysseyのデータが花開く。「今から育てる」設計。
自己探求ニーズの高さ 「自分が何者か」は10代最大の問いの一つ。MBTI・性格診断が流行するのと同じ土壌。ただし一回で終わらせない。
Retention Design

なぜ毎日開くか。
3軸の設計。

D軸 — 承認
希少性がバイラルになる
「全国で3%しかいないタイプ」という希少度の可視化。シェアしたくなる心理を設計に組み込む。バイラル獲得の主エンジン。
A軸 — ソーシャル
友達との相性が継続を生む
2人のPersona重みベクトルの類似度で相性算出。「あの子と比べてみたい」がリテンションになる。クラス内での広がりを狙う。
C軸 — 成長
使うほど精度が上がる
対話が蓄積されるほどTraitが育ち、「自分のことをわかってる」返答が増える。これが「また開く理由」の本質。MBTIと違い、終わらない。
Odyssey Connection

NanimonoはOdyssey
直営センサーだ。

Nanimonoのすべての機能はOdysseyのデータ収集と精度向上に接続している。ユーザーが楽しむほど、Plangersのコアインフラが強化される。

Nanimono機能OdysseyのAPI蓄積されるもの
診断・設問Muse(設問生成)Trait(価値観・判断軸)
タイプ結果表示Typing(類型判定)Persona(重みベクトル)
相性診断Persona.weights(類似度)対人関係の判断軸
行動ログ(閲覧・滞在)Pulse(行動収集)言語化できない本音データ
Roadmap

フェーズ別KPIと
実行計画。

Pre-Seed
〜2027 Q3

MVP完成・初期ユーザー獲得

Brainforce の裏側と同じ AI ネイティブ手法(Claude Code)で Nanimono を開発することで、「Brainforce ロジックの実証」と「Nanimono の立ち上げ」を同時に進める。高校教師ルートで初期10〜20人を獲得し、バイラル設計を検証する。

MVP完成初期ユーザー 10〜20名バイラル設計の検証
Seed
2027 Q4〜

クラス内バイラル・MAU 1,000

シェアCTAを最適化し、「クラスに広める」動線を設計。CEOが兼務でGTMを担い、MAU 1,000人をSeries Aのデモとして使う。Odysseyのデータドメイン2以上を目標。

MAU 1,000データドメイン 2+Trait収集 10万件+
Series A
2028 Q4〜

Nanimono PdM独立・MAU 1万

CEO兼務からNanimono Growth M3が参画し、コミュニティ設計を専任で担う。就活との接続を設計し始め、中高生→大学生へのキャリアパスを作る。

MAU 1万Nanimono Growth M3参画就活接続の設計
Series B+
2029〜

就活市場への本格参入・MAU 10万

中高生のOdysseyデータが大学生・就活フェーズで花開く。「Nanimonoで育てたデータが転職・就活に使える」状態を作る。キャリアドメインの入口として確立。

MAU 10万+PdM E4独立就活ドメイン開拓