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D-Day Execution Matrix — 2026-05-06 (Wed) JST

要約: launch 当日 (2026-05-06 水) の分単位スケジュール + チャネル別 A/B コピー + 計測 + クライシス対応 + stretch 目標。docs/launch_war_room.md の運用面と docs/launch_content.md / docs/ab_copy_variants.md のコピー素材を 1 本に畳んだ実行表。ドメイン / ブランド名は rebrand pending (project_jpintel_trademark_intel_risk) のため autonomath.ai / [BRAND] / [HANDLE] placeholder で固定する。実名の投入は launch 48h 前に replace-all。

原則: 単独オペレーション (梅田 1 名)。並列ボットなし。全ツイート・HN 投稿は自分の手で enter。

関連: docs/launch_war_room.md (ops) / docs/launch_content.md (long-form copy) / docs/ab_copy_variants.md (hero コピー) / docs/fallback_plan.md (fallback) / docs/competitive_watch.md (competitor watch) / docs/customer_dev_w5.md (interview pipeline) / docs/conversion_funnel.md (metrics).

1. D-Day timeline (JST)

すべて JST、単独実施。前日 (5/5) 23:00 に全ドラフトを scheduler または local draft に積み、当日朝に差し替える。

時刻 ゲート アクション 成功判定
07:00 smoke BASE_URL=https://autonomath.ai ./scripts/smoke_test.sh + python tests/mcp_smoke.py + curl -s https://autonomath.ai/meta \| jq .total_programs 全 probe green / total_programs >= 6771 / Sentry 過去 12h で P0=0
07:20 infra Fly metrics / Sentry / Stripe webhooks / Cloudflare Analytics / UptimeRobot を 5 tab pin, 2nd screen へ 全 dashboard リロードでエラーなし
07:30 status site/status.html の Last updated を今朝にして commit Pages redeploy < 30s
08:00 Zenn 公開 長文 (docs/launch_content.md Zenn 版) を scheduled publish。朝通勤タイミングに当てる Zenn 記事 URL 確定、記事内 canonical は autonomath.ai/articles/launch-announce
08:45 pre-X X thread 1/8-8/8 の本文を drafts/ から最終確認、タイポ検索 (「補助金」「排他」「一次資料」) draft 8 本準備完
09:00 X 投下 thread 1/8 を post、以降 30-60 秒間隔で 2/8-8/8。最終 tweet に Zenn 記事 URL + GitHub URL thread 成立、RT/いいね の初期 pulse を監視
09:15 @mention Thread 最終 tweet で 1 名だけ柔らかく @ (不特定多数への bomb ではなく、自然な紹介) @ は最大 2 名まで (tone check §6)
10:00 LinkedIn 日英 dual (JP primary, EN 追記) で 1 post。Zenn URL + 英語版 short description Impressions 目標なし、名刺代わり
10:30 buffer コーヒー休憩、返信はまだしない 感情の pulse を強制的に落とす
11:00 HN "Show HN: …" を投下 (US 火 22:00 / 水 06:00 PT = 新着入口タイム) HN item id を控える、score 3 以上で front page bucket に入ったと判定
11:15 HN body 自分で first comment を投下 (2 段落、ボディ補足 + 技術 Q&A 受付文) 他者 Q&A を埋没防止
12:00 lunch 本人は一度画面から離れる。30 min 離席 F5 中毒の自己遮断
12:30 triage 返信キュー確認: X replies / HN comments / Zenn reactions を分類 (技術 / 要望 / 批判 / spam) 件数ログ化、P0 question を 10 件まで抽出
14:00 reply + outreach X で最も engagement の高い 3 件に個別 reply。docs/customer_dev_w5.md §3 の warm list (Zenn 記事コメント / 勉強会 LT 登壇者) から 20 名へ interview 打診メール一斉送信 (per-recipient rendered、テンプレ bulk 禁止) 20 send 完了、auto-response ≥ 3
15:00 HN 壁 HN 4h 壁。front page 残留か、新着落ちか確認。残留なら second comment で「よくある質問 3 本」投下 front page retention or quiet exit、いずれも過剰行動しない
16:00 metrics docs/conversion_funnel.md §2 の rollup を手動で叩き 30 分 snapshot。/v1/admin/metrics でキー発行数 / checkout 試行数を目視 research/metrics/2026-05-06_t16.json に書き出し
17:00 Discord / Slack MCP 系コミュニティに告知 (「要 invite 確認」マーク、§4 を参照)。一社一 post、クロスポスト禁止 3 箇所まで、全て明示的な self-promo 可否確認後に post
18:00 dinner + breath 1h 強制離脱。端末閉じる exhaustion によるテキスト事故防止
19:00 Reddit r/programming にタイトル + 1 段落 + GitHub link。LocalLLaMA は MCP の fit を投稿前に自問 (MCP は local-LLM より Claude Desktop 主体、無理筋なら skip) 投稿 or 静かに skip、どちらも acceptable
20:00 copy lead swap §2 の variant で勝ち筋が見えていれば lead を入れ替え (pricing.html hero は variant swap コスト大のため翌朝判断) Variant 切替の判断は「P0 blocker でなければ即日コミット」
21:00-22:00 post-mortem 数値を集計 (unique visitors / POST /v1/billing/checkout / keys issued / 5xx / 429 / p95) + 今日の surprise 3 本を research/retro/d+0.md に書く retro md commit。P0 があれば 1 件だけ quick-fix。fix が 60 分で終わらないなら翌朝回し
22:30 sign-off モニタリング alert (UptimeRobot / Sentry PagerDuty) は夜間も rings するが、能動対応はしない PTSD 避け、sleep は死守

禁止: 23:00 以降の「もう一回だけ見る」。F5 は自己破壊。

2. Variant copy (A/B hypothesis 付)

フレームは docs/ab_copy_variants.md §4 と整合: v1 feature-first / v2 outcome-first / v3 trust-first。lead は 1 つ、他は backup としてキープ、負け筋が確定したら 48h 以内に入れ替え。

2.1 X thread — first tweet (≤280 chars JP)

  • v1 (feature-first): 「日本の制度 6,771 件を REST + MCP で直引きできる [BRAND] を launch しました。検索 / 詳細 / 排他チェック を 1 行 curl で、Claude Desktop からも呼べる。全件 source_url + fetched_at の一次資料リンク付き。[Zenn URL]」
  • v2 (outcome-first) — LEAD: 「『この補助金、あれと併用できる?』を AI エージェントが 1 発で答える。日本の制度 6,771 件を API 化した [BRAND] を今日 launch。REST でも MCP でも、Claude Desktop から直呼び OK。無料で叩けます。[Zenn URL]」
  • v3 (trust-first): 「制度データの幻覚を止めたくて作りました。6,771 件の日本の補助金 / 制度情報を、全件 公式 URL + 取得日付で API 化。Jグランツは申請 portal、[BRAND] は discovery + compatibility 層という棲み分け。[Zenn URL]」

lead 採択理由 (v2): X の JP dev コミュニティは「誰が何に使えるのか」の 1 行が最も刺さる。v1 は機能羅列で滑りやすい、v3 は真面目すぎて thread 全体のトーンで十分語れる (1/8 は引きに回す)。

2.2 HN — post title (≤80 chars, EN, HN convention)

  • v1 (feature-first): Show HN: 6,771 Japanese government programs as a REST + MCP API (73)
  • v2 (outcome-first): Show HN: Ask an agent "can I stack these two subsidies?" for any JP program (75)
  • v3 (trust-first) — LEAD: Show HN: A primary-source-linked API for Japan's 6,771 institutional programs (78)

lead 採択理由 (v3): HN audience は「source + structured」に反応が強い (cf. "data with citation" 系タイトルの historical uplift)。feature-first はジェネリック、outcome-first は colloquial すぎて Show HN の tone から浮く。

2.3 HN — body first 3 lines

  • v1 (feature-first):
  • I built an API that exposes 6,771 Japanese government subsidy / loan / tax programs as structured JSON, plus a MCP server so Claude / Cursor can call it directly.
  • Who for: devs building JP-facing agents, RAG stacks that need Japanese regulatory context, and teams evaluating subsidy eligibility programmatically.

  • What's different: every record links back to the primary source URL with a fetched-at timestamp, exclusion rules are first-class, and the MCP surface mirrors the REST one.

  • v2 (outcome-first):

  • "Can I combine this subsidy with that loan?" is a question that currently takes a Japanese consultant ~2h; our API answers it in one call.
  • Who for: anyone whose LLM-powered product needs to reason about Japanese government programs (subsidies, tax incentives, policy loans, accounting rules).

  • What's different: we don't just return a list, we ship 35+ exclusion rules (mutex / condition tags), lineage to primary sources, and first-class MCP tools.

  • v3 (trust-first) — LEAD:

  • Japanese institutional data is mostly PDF + prefectural HTML, which is why subsidy-related LLM answers hallucinate constantly. This API fixes the data layer.
  • Who for: RAG / agent builders targeting Japanese SMBs, farmers, or any regulated domain, where "wrong amount" or "wrong deadline" is a legal hazard.
  • What's different: all 6,771 programs carry a source_url + fetched_at; exclusion rules are encoded (35+ today, growing weekly); both REST and MCP surfaces are first-class (not an afterthought wrapper).

lead 採択理由 (v3): HN コメンター は「なぜ作ったか」「どの failure mode を解消するか」に reward を与える傾向。trust-first はその対話の出発点をそのまま与える。

2.4 LinkedIn — opener (≤3 sentences, JP primary)

  • v1 (feature-first): 「日本の制度データ 6,771 件を REST + MCP API で公開しました。補助金・税・政策融資・会計・法令のクロスリファレンスをクエリ 1 発で引けます。Claude Desktop などの AI エージェントから直接呼べる設計です。」
  • v2 (outcome-first) — LEAD: 「『この補助金は他と併用できるか』— この判定を AI エージェントが数秒で返せるようにしたくて、[BRAND] を作りました。日本の制度 6,771 件を API 化、併用可否ルール 35+ 本、一次資料 URL 全件付き。今日 self-serve で公開です。」
  • v3 (trust-first): 「Japan の制度データはまだ PDF と都道府県 HTML の海で、RAG の幻覚の温床です。6,771 件を一次資料 URL 付きで構造化し、REST + MCP API として公開しました。dev-first, self-serve, 法令遵守を前提の設計です。」

lead 採択理由 (v2): LinkedIn JP は B2B 意思決定者と mid-career engineer の mix。「何が解けるか」から入って技術詳細は 2-3 行目で補うのが滞留時間が伸びる。

3. Metrics to watch during launch window

計測レイヤーは docs/conversion_funnel.md §2 を流用。当日は 30 分刻みで snapshot、自分で Slack DM (or local file) に書き溜める。dashboards を眺めるだけではなく、数字をスプレッドシート (research/metrics/2026-05-06_halfhourly.csv) に手入力。

区分 指標 ソース 30min スナップ 当日目標 赤信号
traffic Cloudflare unique visitors (landing) Cloudflare Web Analytics zone > analytics > traffic unique_visitors_30m 累計 800-2,000 1 時間連続 0 visitors (beacon 死亡疑い)
traffic Top referrer 同上 referrer top 3 HN / Zenn / X が上位 reddit spike で bot の可能性
intent POST /v1/billing/checkout count /v1/admin/metrics (stripe event checkout.session.created) checkout_start_30m 累計 10-40 累計 100 超で abuse / bot 疑い
conversion API key issued count api_keys 新規挿入 count keys_issued_30m 累計 20-80 累計 0 → signup UX 破損
health Error rate (5xx) Fly logs + Sentry 5xx_per_min < 0.2% > 2% 5 分連続 = rollback gate (war room)
health p95 latency /v1/programs/search Fly metrics p95_ms < 400ms > 1,000ms 持続で cache / DB 診断
abuse 429 count Fly logs 429_per_min < 5/min > 50/min で DDoS 疑い、自己限の場合は free tier burst 上限見直し
abuse 401 ratio Fly logs 401_pct 初日 20-40% 許容 (未認証 curl 試行) 80% 超で docs 誘導ミス

追加計測: HN karma / score / position は 10:00 / 12:00 / 14:00 / 17:00 / 22:00 の 5 点で目視ログ。Zenn のいいね・コメント数も同じタイミング。X engagement は impressions > 1,000 の thread post のみ追跡。

4. Crisis playbook

4.1 Fly machine crash → DNS flip to Cloudflare Pages

判定: flyctl status -a AutonoMath で machine が stopped / crashed 連続 5 min、もしくは /healthz が 3 min 以上 5xx。

手順 (所要 4-7 min):

  1. 確認 — ローカル DNS 問題を除外 (dig autonomath.ai @1.1.1.1 他 resolver)
  2. DNS flip — Cloudflare dashboard → autonomath.ai → DNS → apex レコードを CNAME [BRAND]-fallback.pages.dev に編集 (proxied, TTL 300)
  3. status.html 更新 — site/status.html の active class を .state.ok → .state.down に移す、commit + push → Pages auto-deploy
  4. HN / X thread に 1 行状態告知 — 「temporary fallback, API endpoints are 503, landing is static」
  5. 復旧 — Fly status=started + health passing を確認後、DNS を Fly A/AAAA に戻し、status.html を .ok に戻す

ボタンを押すのは: 梅田本人 (単独)。代理なし。docs/fallback_plan.md の手順書を 1 画面で開いておく。

4.2 HN / Reddit が spam フラグ

パターン: - HN: 新規 submission が [flagged] で front page 外に消える - Reddit: AutoModerator で auto-remove

応手: 1. 削除しない (削除履歴が残るとアカウントに対する将来的 penalty を招く) 2. HN ならメール hn@ycombinator.com に 1 段落で事実関係を送る (「Show HN として自分のプロジェクトを投下した、spam ではない、再検討お願い」)。煽らず、短く。 3. Reddit は mod mail で「read the sub rules, re-flair if needed」。削除ではなく修正を提案。 4. コメント欄には出没し、真摯に回答を続ける (上書きで埋没させるのではなく、質の高い対話を 2-3 本)

やってはいけない: アカウント作り直し / sock puppet / upvote 依頼 (docs/launch_war_room.md §tone check)。

4.3 Negative technical review 対応 (例: "just a wrapper around MAFF scraping")

想定批判と prepared response の draft:

批判: "This is just a wrapper around MAFF / Jグランツ. Why pay for it?"

response draft (HN / X で使える 150 words):

Fair point — let me separate the layers.

  1. Source coverage: Jグランツ covers application / portal flow for ~300 central programs. [BRAND] aggregates 6,771 programs across central ministries, 47 prefectures, municipal programs, JFC (policy loans), and subset of tax / legal / accounting references. Jグランツ is the application layer; we are the discovery + compatibility layer.

  2. Lineage: every record carries source_url + fetched_at. You can verify any field against the primary source in 1 click. That's not what a scraper does — that's what an audited data pipeline does.

  3. MCP-first design: the MCP surface is not a retrofit, it was designed alongside the REST surface so agents can use both interchangeably.

  4. Exclusion rules: 35+ mutex / condition-tag rules encoded as first-class data. This is the answer to "can I combine these two?" which scraping cannot produce.

The data is public. Our claim is not "exclusive data" — it is "structured, lineaged, MCP-ready, cross-indexed." Happy to show a 30-line RAG eval that makes this concrete.

トーンは 防御せず、層を分ける。反論ではなく地図の提示。docs/competitive_watch.md §1 の Jグランツ section の差別化軸をそのまま流用。

5. Stretch goals (1 つでも当たれば儀式完了)

5.1 Inbound from JP tech media

目標: D-Day に 1 社から DM / 連絡。

  • 候補媒体 (ジャンル / URL): TECHPLAY (イベント・技術記事連携), ITmedia (政府 DX / SaaS 取材), 日経 xTECH (regtech / 公共 DX), Publickey (インフラ/SaaS 個人運営, dev 層リーチ), ThinkIT (国内 SaaS 紹介)
  • reporter 名: 要調査 / 要 実名確認。launch 週より前に research/press_contacts.md を作成して「政府 DX」「補助金」「regtech」「MCP」のビート担当を特定する。本 doc 時点では実名ハルシネーションを避けるため空欄。

アプローチ禁止: cold DM でリプライ乞食。やることは、Zenn 記事末尾と GitHub README 下部に「取材・寄稿歓迎、hello@autonomath.ai」を 1 行、それだけ。

5.2 Partnership DM from "not competitor" side

docs/competitive_watch.md §1 table の 1-10 のうち、partnership 可能性のある側:

  • (1) Jグランツ / デジタル庁 → 非競合。discovery API として上流互換のオファーあり得る (open data カタログ相互リンク)
  • (7) 補助金ポータル系 media → 記事内 API 引用のオファー可能
  • 公庫 / JFC 等 非競合 側からの DM は launch 後 72h までは普通に発生し得る

DM が来たら: 1. 1 時間以内に「確認しました、24h 以内に返信します」の短答 2. 具体提案は翌日以降。当日 adrenaline 下で署名入り文書を出さない 3. research/partner_inbound.csv に一行で記録

6. Tone check (self-audit before each post)

  1. @-mention は 1 投稿に 最大 2 名まで。それ以上は spray 扱いなのでやらない。
  2. HN post と Reddit post は 本文を変える。identical cross-post は両サイトで evidence が残り、将来的な penalty を招く。
  3. Upvote 依頼・bot 購入・sock puppet 全面禁止 (docs/competitive_watch.md §7 non-goals と整合)。
  4. ネガ競合比較は docs/ab_copy_variants.md §5 の anti-pattern に従う (Jグランツ 名指し disrespect 禁止、棲み分け トーン)。
  5. 「残り X 時間限定」「今だけ」の scarcity framing 禁止 (launch_compliance_checklist.md §4 / 景表法)。
  6. launch 当日の 4 回以上の「buy now」CTA 禁止 (1 posting 1 CTA、それ以上は incumbents でも disrespected)。

7. Channel priority (weighted attention)

下記の weight で「反応を見るべき窓」を決める (同時に全部は見られない)。

チャネル 初速 weight 理由
HN 40% dev reach + international + long-tail SEO
Zenn 30% JP dev コア読者層、コメントが depth ある
X 15% 瞬発・引用・インフルエンサーの pickup
LinkedIn 5% B2B 意思決定者の目に触れる (ただし当日の conversion 影響は低)
Reddit 5% ハマれば bonus、滑ってもノーダメ
Discord / Slack 5% invite 制、community fit 前提

合計 = 100%。2 chan 以上のイベントが同時に来たら HN を最優先、次に Zenn。

Report

  • D-Day で最も traffic を連れてくるチャネル: Zenn。JP dev 読者層の来訪 pace は HN より遅いが、launch 時刻 08:00 publish からの朝通勤帯がピッタリ重なり、HN が front page 外に落ちた後も残る。HN は峯値が鋭く短時間で燃え尽きる可能性。
  • 再シェアで 10x する連絡先 3 カテゴリ (実名を避け category で固定):
  • JP AI / MCP エコシステムの個人ビルダー (Anthropic Japan community で活動する個人) — 要調査、名前確定前に DM しない
  • Jグランツ / デジタル庁 dev community 運営側の中の人 — 公式アカウント or 公開資料にハンドルが載っている人のみ @、実名ハルシネーション厳禁
  • 農業・regtech vertical の著名 indie dev / founder — research/competitive_landscape.md に記載のある人でも、直接 @-pitch は不適切。公開 thread に純粋な technical comment で立ち寄る程度に留める
  • Ethical/tone で削った tactic 1 本: 「HN 投稿の直後に別アカウント 2 つ以上を friend に頼んで初速 upvote 3-5 ポイント入れてもらう」案。short-term には効くが、HN shadow ban 履歴に残り将来の submission 全部が flagged 予備軍になる。正攻法 (時刻選び + タイトル実名 + first comment 充実) だけで勝負する。