SheetDuck QuickCohorts

誰のための案か

スタートアップの PM と PM 主導のグロース・オプス。現状は Google Sheets へのコピペ、BigQuery / Redash / Metabase の単発クエリ、エンジニアへの CSV 依頼でしのいでいる

どんな困りごとか

時間と機会費用: PM はエンジニア待ちや壊れやすいスプレッドシート結合に時間を溶かし、意思決定が遅れ実験の設計もずれる

どう作るか

1 ページの Web アプリ: Google Sheets の OAuth 接続 + CSV アップロード。ブラウザまたはサーバー上の一時的な DuckDB。パラメータスライダー付きの定番 5 クエリ、結果テーブル、共有パーマリンク + CSV / PNG 出力

どう稼ぐか

フリーミアム: 1 シート + 5 クエリまで無料、無制限シート・チームリンク・定期更新は席あたり月 $12。PM 1 人あたり週 2〜6 時間の節約になり、データ人材を雇うより速いから払う。無料の代替(Sheets 手動結合)は規模で破綻し、自前 DuckDB には PM 向け UX と共有機能がない

なぜまだ無いのか

既存 BI はデータチーム向けでセットアップが重く、組織課金。スプレッドシートのアドオンは大きい CSV で壊れる。クライアントサイド DuckDB + WASM と PM 向け定番クエリの組み合わせは個人開発者が素早く縫える新しい甘みで、既存勢には ARPU が低すぎて手を出さない

最初の利用者

CSV を Slack にメールしている YC / シード期の PM、週次コホートを回すグロース PM、分析フリーランサー、プロダクトコンサル。5 分デモがそのまま刺さる層

作る規模

1-2 people × 8–10 weeks. Includes: OAuth Google Sheets connector, browser DuckDB via WASM + fallback server DuckDB, 5 prebuilt cohort queries (retention, conversion funnel, LTV by cohort, churn curve, active users), shareable permalinks and exports, basic auth/team billing. Excludes: long-term data warehouse connectors (Snowflake/BigQuery) and complex transformation pipelines.

一番のリスク

大手分析ベンダー(Metabase / Looker / GrowthBook)が同一の「ワンクリック CSV → コホート」を出すか、Google が Sheets 純正の探索 UX を足して薄いレイヤーの存在意義が消える

的中の条件(3 つすべて必要)

• タイムスタンプ付きイベントとユーザー ID 列を持つ CSV / Google Sheet から、7・14・30 日のリテンション表(コホート起点 = 登録日)とダウンロード可能な CSV を、20 万行まで 10 秒以内に生成
• 同じ入力からファネル転換率の表(ステップ件数・転換率)と描画済みファネルの PNG 出力を、5 万行まで 5 秒以内に生成
• データセットとクエリパラメータを正確に再現する共有パーマリンクを発行し、別ユーザーがバックエンドのデータアクセスなしで 3 秒未満で結果(表 + チャート)を開ける。リンクは任意で N 日後に失効

的中の判定(6ヶ月後)

Product Hunt デイリー Top 5 または GitHub 1,000 スター(どちらかで成立)(判定日 2027-02-18)

AI自己確度 55/100 — 判定条件を満たす見込みの自己申告で、事業の成功率ではありません