ネーミング候補ジェネレーター（AI/テック向け）

サービス/プロダクトの名前候補を多数出すスキル。1案に賭けず15〜25個を幅広い切り口で生成し、
人間が選びやすいよう構造化リストで渡す。空き調査(商標/ドメイン/SNS)はここではやらない（責務分離）。

入力を確認する（揃っていなければ短く聞く）

• 何のサービスか（1〜2行。何をする、誰向け）
• トーン/イメージ（例: 力強い/知的/やわらかい/未来的/信頼感）
• 避けたい語・既存名（競合名、社内で却下済みの案、入れたい/外したいキーワード）
• 主な市場・言語（日本中心か、グローバルか。読みの基準になる）
• 任意: 文字数・音節数の好み、.ai/.io狙いなど（短さの基準）

足りなくてもまず叩き台を出してから詰めてよい（生成は安いので、対話で収束させる）。

最重要原則: 「ありそうでない造語」を狙う

候補は**“実在しそうなのに実在しない単語”**にする。ランダムな文字列に見えるものはNG。

• ✅ 良い: 発音できて綴りも自然で、英語/ラテン語根の手触りがある疑似単語（例の質感: Verluna, Kintava, Soluvio）。
  初見で1通りに読めて、「どこかの言語の普通名詞かも」と思える滑らかさ。
• ❌ 悪い: 子音が連続して読めない / 母音が無い / キーボードを叩いたような無意味列（例: Lnar, Xqzy, Vbrtk）。
  ※元の Lnar が読みづらい(L+n)のはこの失敗例。母音を入れて発音可能にする。
• 判定の目安: 声に出して一発で読めるか。読めなければ却下。語根や音の連想で意味のかけらが宿るとなお良い。
• 読みやすさは必須（客観）: 子音クラスタ・濁音連続・難読な音写は却下（例: 「コンドゥヴァ」「Lj-」はNG）。
  英語話者・日本語話者の双方が一読で読めることを必須にする。
• 美しさ・好みでは生成段階で落としすぎない（主観）: 「心地よい響き」はモデルの主観で実ユーザーと外れやすい。
  流音・開母音を意識はするが、美観を理由に幅を削らず多めに出し、最終的な響きの好みは人間に選ばせる。
  （say等の音声合成は実行者が音を聞けず無意味なので使わない。）
• 語尾・音形に多様性を持たせる（重要）: 候補リスト全体で同じ語尾に偏らせない。
  特に -ra / -va / -o に集中しがちなので意識的に散らす。
  • 語尾を分散: -en, -el, -on, -in, -is, -us/-os, -or, -an, -a, -o, -yn などを混ぜ、同じ語尾は最大2件まで。
  • 母音終わり/子音終わり、2音節/3音節も混ぜる。似た響きの語ばかりにしない。
• 近すぎる既存名も避ける（厳格・基準を緩めない）: 既存のAI/テックサービスと綴り・響きが近いものは生成段階で外す
  （例: velder→velerin / Lnar→Lunar.dev / Reedmere→Reed.ai / Bolsena→Bolna はNG）。
  • 「完全一致」でなくても、語頭・語幹・リズムが近いAIサービスが1つでもあれば除外。
    "やや近い(△)"を「許容」して通してはいけない。△は通さない=実質✕扱い。
  • 理由: 近い音を残すと、後の本調査や市場投入で大きな手戻りになる。最初から弾くのが安い。
  • 最終的な実在/商標確認は brand-name-availability に委ねるが、少しでも似ている語は出さない。

独特性: 「混んでいるゾーン」を避ける（経験則・重要）

短く綺麗な造語ほど既に取られている。実測で「5文字前後・単一ラテン語根の造語」は AI 商標/サービスと猛烈に競合した
（ある回は16件中13件が衝突。Solis→NVIDIA ORIN系/Solis AI、Lumel→Lumel社、Auro→Auro.AI 等）。被りを減らすには:

• 飽和した語根・接頭辞を避ける: sol, lumen/lumi, nova, aur/oryn, nex/nexus, helio, luna, kine, ai-, neo, syn などは皆が使う。
  これらに寄せると確実に混む。もっと珍しい語根（古語・神話・地学・植物・楽器・職人技 等）から取る。
• 少し長く・二語結合で固有性を上げる: 4〜5文字の単音より、6〜9文字／2語根の結合の方が空いている。
  ただし読みやすさ（一読で読める）は死守する。長くても言いやすければ可。
• 音の組み合わせに“引っかかり”を作る: ありふれた Co-/Ve-/Lu-/Au- 始まりに偏らせず、子音の選び方で独自の手触りを出す。
• 目安: 候補を見て「いかにもAIスタートアップにありそう」と感じたら、それは既に在る可能性が高い。半歩ずらす。

飽和の実態と対策（実測の学び・必読）

AI命名空間は異常に飽和している。実測で、ラテン語根の綺麗な造語は1バッチ14件が全滅したこともある
（Veylan/Zephyr AI/Tavro.ai/Calden/Orenza/Mavon… と同名・同音が次々ヒット）。短く綺麗＝ほぼ取られている。

• 飽和した語幹・語尾を避ける（同音の既存AI社が密集）:
  • 語幹: Cal-, Orv-, Tav-, Niv-, Mav-, Val-, Vel-, Vei-, Zeph-, Lum-, Sol-, Aur-, Nex-, Sev-
  • 語尾: -len, -lan, -valen, -ven, -eon, -eo, -en は飽和気味。-on/-ar/-is/-yn/-ix/-a 等へ散らす。
• 未開拓な音源から取る（ラテン/ギリシャは掘り尽くされ気味）:
  日本語・フィンランド語・ウェールズ語・サンスクリット・トルコ語・ハワイ語などの語根や、
  職人技・地学・植物・楽器・神話のマイナー語。英語圏のAI企業が手を付けていない音は衝突が少ない。
• 数で当てる: 1バッチ十数件では全滅しうる。多めに生成→実在＋音被りを一括スクリーニング→生き残りだけ提示、を前提にする
  （少数の生き残りを得るのに大きめのプールが要る、と織り込む）。

生成方針（AI/テックでよく効く技法）

上の「ありそうでない造語」を満たす前提で、幅を出すため複数の技法を混ぜて候補を作る:

1. 2語融合（portmanteau）— 1単語に溶かす。これが本命の技法。
   • 2つの語を融合させて“1つの新しい単語”にする。例: fire+base→Firebase / super+base→Supabase /
     net+simplify→Netlify / mail+chimp→Mailchimp。読むと1語に見える・聞こえる。
   • 滑らかに繋ぐ: 境目で音を重ねる/1字省く（elision/overlap）と自然になる（例: super+baseで重なるr/bをうまく繋ぐ）。
     ただゴツく2語を貼っただけ（例: 〇〇＋〇〇が不自然に分かれて聞こえる）はNG。
   • NG（やってはいけない）: Lunar AI のような2単語に並べる形、Lunar Baseのようなスペース区切り、〇〇+AI/Labs/HQの付け足し。
     必ず融合した1トークンにする。空白・大文字2つ（CamelCaseでもブランドはOKだが）で“2語感”が残るものは避ける。
   • 素材語根: ラテン/ギリシャ＋実在英短語（nexus, aether, cogni, vox, arc 等は飽和注意。地形/自然/織り/光/動き の短語を組むと空きやすい）。
2. 音象徴(sound symbolism) — 響きで印象を作る。
   • 破裂音(k/t/p/b/d/g)=力強い・技術的、流音(l/m/n/r)=滑らか・知的、母音多め=やわらかい。
   • 2〜3音節・初見で読める綴りを優先（人工的すぎる子音連続は避ける）。
3. メタファー/連想 — AIの価値を象徴する語: 速度・知能・光・接続・成長・基盤・実行。
4. 「悪い意味のない実在語」の転用（モノ・地名・現象 等／中立〜好印象・AIで未使用が多い・最有力） ★並列で必ず使う
   • AI/ITと無関係で、元の意味が中立〜ポジティブな実在語を、そのまま or 少し美しくひねった造語にして候補にする。
   • 対象は具体物に限らず広く取る:
     • モノ: ランプ/照明、布・織物・編み・刺繍・レースのパターン名、家具・椅子型、陶器・器・茶器・花瓶、道具・工具、
       結び目・ロープ・船具、植物・ハーブ・花・果実・木、宝石・鉱物、楽器・楽器部品、建築部材、文具・製本、菓子。
     • 地名: 小さな町・村・谷・湖・河川・島・峠など（世界的に超有名でないもの）。
     • 現象・自然: 気象・光学・天文・地学などの現象名（中立で美しいもの）。
   • これらが良いのは (1)覚えやすい (2)悪い意味が無い (3)AIスタートアップにまだ使われていないことが多い、の3拍子（例: Coniston）。
   • そのままでも、少しだけ綴り/音をひねった造語でもよい（読みやすさは維持。ひねると固有性が上がる）。
   • 集めるコツ: 「○○ types / ○○ patterns / named ○○ / list of ○○」(lamp types, fabric weaves, knot names, minor towns, optical phenomena…)で
     固有名・型名を多数列挙 → 読みやすく・中立〜好印象・短め(2〜3音節)を抜き、そのまま/微修正して候補化。
   • 除外: 元の意味が否定的・きな臭い・きわどいもの（武器・病気・毒・蔑称由来等）／世界的に超有名で強く占有された語（Amazon, Sahara, Tokyo 級）。
   • 素検索の扱い: その語の“元の意味”(モノ/地名/現象)がSERPに出るのは問題なし＝中立。
     失格にするのは ①AI/テック/競合企業がヒット ②世界的超有名で混同される、の2つだけ。
5. 実在語の転用（一般） — 上記以外の普通名詞も別ドメインに転用（自然・天体・神話・幾何 等）。
6. 接尾辞でテック感 — -ai, -labs, -mind, -flow, -scale, -base, -stack, -grid 等（飽和気味なので使いすぎ注意）。
7. 頭字語/イニシャル — 事業フレーズの頭文字を読みやすい綴りに整える。

生成時の自己フィルタ（軽い事前チェック。本調査ではない）

候補を出す前に、最低限こちらで篩って“当たり”を増やす（手戻り削減）。ただし正式な可否判断はしない（それはB）。

• 軽い実在チェック（推奨・追加）: 最終候補を WebSearch で軽く素引きし、明白な衝突は出力前に外す:
  • 素の検索: <候補> 単体／<候補> 意味 で、既に有名な企業・ブランド・別の強い意味に占有されていないか。
  • AI同分野: "<候補>" AI で同名サービスが一発で出ないか。
  • 音被り: 近綴り/同音の変種を2〜3個（語幹共有・母音1つ違い）も "<変種>" AI で当て、Skyford→Skyfire/Skyflow 型を避ける。
    深追いはしない（網羅的な商標/ドメイン/音被り確認はBの段1へ）。これで「大半が衝突」を避ける。
• 読みやすさ: 初見で発音が割れないか。口頭でドメインを伝えられるか。
• 被り感: 明らかな大手既存名・一般名詞すぎる語・飽和語根は避ける。
• 語感: ぱっと見で他言語の悪い意味を連想しないか（厳密チェックはBの語感軸へ）。
• .ai/.io狙いでも、短さより固有性を優先（短い綺麗語は取られている。6〜9文字で言いやすければ可）。

自己フィルタは“当たり”を増やす軽い配慮。正式な可否判断はしない。最終確認はB＋弁理士。

出力フォーマット

3カテゴリ程度に分け、各候補を表で。読み(カナ)は後段の商標称呼検索に必須なので必ず付ける。

### 造語・語根系
| 候補 | 読み(カナ) | 由来・意味 | 狙い/トーン |
|------|-----------|-----------|-----------|
| Lumina | ルミナ | lumen(光)＋-a | 知性・明るさ |

### メタファー系
| 候補 | 読み(カナ) | 由来・意味 | 狙い/トーン |
...

### 短い/ドメイン向き
| 候補 | 読み(カナ) | 由来・意味 | 狙い/トーン |
...

末尾に、生成側として特に推せる3〜5案のおすすめを理由付きで添える（参考。最終選択は調査後に人間が行う）。

次の工程（全候補を調査へ → 調査後に人間が選ぶ）

このスキルは生成で完結する。空き調査はしない。

重要（順序）: 生成後に人間へショートリストを求めない。理由は手戻り防止 ——
人間が選んだ後に「全部ドメイン取得不可/商標衝突」だと選び直しが大量発生する。
正しい順序は 生成 → （brand-name-availability が）自動で空き調査 → 生き残りだけ人間に提示 → 人間が選ぶ。
つまり人間が選ぶのは調査の後。このスキルは生成した全候補（15〜25件）をそのまま調査へ渡す。

• 引き渡し形式（そのまま brand-name-availability に渡せる形。生成時に得た情報を落とさない）:
  • 候補: [{name: "Lumina", kana: "ルミナ"}, ...]（全候補。絞らない）
  • 併せて、判明していれば 事業分野（区分の手掛かり）/ 狙いTLD（.ai/.io等）も添える → B側の再質問を防ぐ。
• 連携の段取り（生成→自動調査→人間が選ぶ）はメインエージェント/CLAUDE.md側が管理する。
  このスキルからB側の判断を先取りしない（責務分離）。
• 末尾のショートリスト案は「生成側のおすすめ」を示す参考であり、人間の最終選択は調査後に行う（ここでは確定させない）。

注意

• 1案に絞らない。幅（技法の多様性）を優先し、似た語ばかりにしない。
• 読み(カナ)を必ず付ける（Bの商標称呼検索で使う）。
• 生成は安い。ブリーフが曖昧でも叩き台→対話で収束、を優先する。
• 商標/ドメイン/SNSの「空いている」断定はしない。確認はBスキル＋最終は弁理士。