要約ではなく、検証済みの機会
PerplexityとChatGPTが返すのは、解釈が必要な調査要約です。Irisは、焦点が定まった明確な機会提案で締めくくります。どのニッチか、なぜ今なのか、次に何をすべきかが示されます。
Iris·Deep ResearcherAI Research Agent that turns insights into products
Iris reads the market, the audience, and the SERPs, then hands a structured brief to your AI Team so research turns into a product.
Research that ends in a shipped product, not a PDF.
以下の企業のビルダーに信頼されています
Why research never reaches the codebase
Reports that die in Notion
Perplexity gives you an answer. SparkToro gives you a chart. Both end as a doc somebody pastes into Notion and nobody reads in week 3. Iris hands her findings to Emma so research becomes a PRD.
Single-source answers you cannot trust
One LLM summary or one trend chart is not a market read. Iris synthesizes search, communities, audience data, and competitor pages into one cited view you can interrogate, not just accept.
Trends that look real but are not
Exploding Topics shows a chart trending up. It does not tell you whether the demand is durable or a TikTok blip. Iris validates trends across signals before you commit a sprint to building for them.
Three weeks from question to decision
Discovery, interviews, competitor scans, slide deck, exec review. By the time the deck lands the founder already picked a direction. Iris compresses the loop into one Editor report your team can challenge the same day.
Irisとの1日
最初のプロンプトからリリース済みの成果まで — Iris が実際にどう機能するのかをご紹介します。
- 01
あなたのアイデアや質問に耳を傾ける
Iris は「X を作るべきか？」を、何を検証し何を無視すべきかが明確な、検証可能な仮説に変えます。
- 02
複数ソースを横断するディープサーチ
検索エンジン、フォーラム、マーケットプレイス、アプリストア、ソーシャルなど、単一のGoogle検索よりも広範囲です。
- 03
需要と競争シグナルを整理する
ボリューム、成長率、意図、支払い意欲、既存プレイヤー——これらを比較可能なシグナルマップとして整理します。
- 04
Go/No-Goでニッチを順位付け
機会をスコアリングすることで、「このニッチ、この切り口、この根拠」が見えるようになり、調査結果の山にはなりません。
- 05
Everything Iris needs for trustworthy research
Multi-source data synthesis
Combines search results, community signals, audience data, and competitor pages into one structured view.
Cited findings
Every key claim is backed by a source link so you can verify the evidence yourself.
Underserved need detection
Identifies recurring user complaints and feature gaps competitors are not addressing.
Competitor weakness mapping
Maps where existing players are weak so you know where to position.
Audience segmentation
Breaks the market into segments with distinct needs instead of one monolithic user.
Structured Editor reports
Findings land in an Editor block with sections, takeaways, and recommendations.
Direct handoff to PM
Conclusions feed straight into Emma so research turns into PRD inputs, not a dead document.
Irisがチームに加わると何が変わるか
手作業のワークフローは遅く、手動で、ツールに大きく依存します。各カードにホバーすると、それぞれの改善が重要な理由を確認できます。
なぜビルダーたちは他ではなくIrisを選ぶのか
比較
ChatGPT Deep Research から乗り換えですか？Iris が優れているポイントはこちらです。
プロダクトになるリサーチ
単体のリサーチツールは Google ドキュメントを返すだけです。Iris は検証済みのニッチを Emma に渡し、Emma が仕様を書きます。その後 Alex が製品を構築します。あなたの洞察は、同じセッションの中で出荷されたソフトウェアへと変わります。
アナリストではなく、作る人のために
多くのディープリサーチツールは、引用と網羅性の最適化を目指します。Irisが最適化するのはgo-or-no-goの意思決定です。「この市場は本物か？ それを裏づける証拠は何か？ ここで勝てる最小のプロダクトは何か？」
Atoms と Perplexity Pro：機能、価格、機能を比較する
| 機能 | Atoms 推奨 | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| 出力 | 検証済みの機会 | 調査サマリー |
| プロダクト仕様書にそのまま引き継げる | Emma に直接送る | あなたがドキュメントにコピーします |
| シグナルスコアリングによるニッチランキング | 内蔵 | ナラティブのみ |
| 同一セッション内でのプロダクト開始 | はい | 調査のみ |
| ソースの広さ | フォーラムやマーケットプレイスを含む複数ソース | Web + 軽量フォーラム |
Iris がAIチームの他のメンバーとどのように連携するか
Iris は単独で動くわけではありません。フルチームで構築する際に、引き継ぎがどのように行われるかをご紹介します。
What Iris researches for builders
Concrete research questions Iris answers with evidence and a path to product.
- Scan a market
Market opportunity scans
Find underserved niches in a market before committing to building anything.
- Dive on a competitor
Competitor deep dives
Map competitor positioning, weaknesses, and pricing patterns in one report.
- Profile an audience
Audience persona research
Understand who the users are, where they hang out, and what they actually complain about.
- Validate a trend
Trend validation
Test whether a trend is real and durable before building on it.
- Benchmark pricing
Pricing benchmark
See how competitors price, package, and bundle so your pricing decision has a baseline.
- Run discovery
Pre-PRD discovery
Run the discovery work before writing a PRD so Emma builds on real insight, not assumption.
Try these prompts with Iris
Scan a market for underserved niches
@Iris find underserved niches in the personal finance app market for Gen Z in the US. Pull from search, Reddit, and the top 10 incumbents. Identify 3 gaps with evidence and hand the top one to Emma to scope.
Deep dive a single competitor
@Iris deep dive Notion. Map their pricing, positioning, recent product moves, community sentiment, and where their power users are leaking. Cite every claim and flag the two weaknesses we could exploit.
Validate a trend before we build
@Iris is "AI agent for accountants" a real durable trend or a 6-month hype cycle? Check search velocity, community discussions, funding signals, and incumbent moves. Tell me if it is worth Emma writing a PRD for.
Profile an audience before launch
@Iris profile freelance designers earning $80k-$200k/year in the US. Where do they hang out, what tools do they hate, what do they complain about? Hand the persona to Emma so the PRD reflects real users, not assumptions.
Iris のAIチームの他のメンバーを見る
どのエージェントも単独では動きません。任意のチームメイトをタップすれば、あなたのプロダクトの担当部分をどう処理しているか確認できます。
よくある質問
Put Iris to work
Stop researching in one tool and building in another. Let Iris run discovery and hand her findings to your AI Team in Atoms.
