# Product Statement — CityMETER Dataset: Government Office

Winning strategy ของชุดข้อมูลนี้ เขียนตามโครง Who → What → Which → How ของ Landometer Master Brand Brief v0.5.3 §7.2 และ Product Brief — CityMETER v6 ป้ายหลักฐานใช้มาตรฐาน MBB §3.7: **Observed fact** · **Owner-stated** · **Inference** · **Hypothesis** · **Project evidence** ตัวเลขทุกตัวอ้างไฟล์และ field path ได้ (`data/offices.json` เว้นแต่ระบุ) และเป็น snapshot ของรุ่น 0.3.0 (ข้อมูลสร้าง 6 พ.ย. 2569 เหมือนรุ่น 0.2.0) หน้าจอคำนวณจากข้อมูลทุกครั้ง ตัวเลขในเอกสารนี้จึงเป็น fixture ไม่ใช่ค่าคงที่

## 0. Metadata

| รายการ | รายละเอียด |
|---|---|
| Parent product | CityMETER (City Intelligence Base Layer ของ Landometer) · แกน Location (ทะเบียนกลาง `research.TH.government_office` / Location / TH) · production dataset code `governmentOfficer` (`https://landometer.com/v3/citymeter?d=governmentOfficer`, API `government-agency`) |
| Feature / dataset | Government Office — หน่วยงานรัฐและบุคลากรที่ production บันทึก ทั่วประเทศไทย ระดับเขต/อำเภอ พร้อมหมวดและประเภทของ production บริการรัฐที่ใกล้ที่สุดรอบจุด บริบทรถไฟฟ้า และสำนักงานที่ย้ายหรือเปิดใหม่ |
| รุ่นเอกสาร | 0.4.0 · 6 พฤศจิกายน 2569 |
| สถานะ | Public demo รุ่น 0.4.0 บน GitHub Pages (`https://montri-th.github.io/governmentoffice/`); ชุดข้อมูลเป็นรายชื่อรอยืนยันของทีมวิจัยจาก production ไม่ใช่ทะเบียนหน่วยงานราชการอย่างเป็นทางการ |
| ผู้รับผิดชอบ | Landometer · CityMETER (owner: Montri) |
| ผู้ใช้หลัก | ทีมพัฒนาโครงการและนักลงทุนที่ดิน · ทีมเลือกทำเลค้าปลีกและบริการ · จังหวัด อปท. และหน่วยงานที่วางแผนจุดบริการ · ผู้ประเมินมูลค่าและสถาบันการเงิน (**Hypothesis**, §2.1) |
| ชุดข้อมูลที่ใช้ร่วม | CityMETER · Transit (สถานีราง release `transit-data-2026-10-31-r1`, `meta.context.rail`) · หน่วยอาคารของ CityMETER · Hotel (CityMETER Building V4 ใน อปท./เขตที่ประเมินแล้ว นอกนั้น OpenStreetMap, `data/building-units/`) · ลิงก์ไป CityMETER · School เมื่อเลือกหมวดการศึกษา · ไซต์ของหน่วยงานจากกรอบพื้นที่ OpenStreetMap (© OpenStreetMap contributors, ODbL; `data/sites.json`, 0.4.0) |
| แหล่งข้อมูล / วิธี (สรุป) | ชีตวิจัย `CityMETER Government Office Thailand — รายชื่อรอยืนยัน 2026-11-05` ที่ทีมวิจัยรวบรวมจาก CityMETER Government Officer ใน production ทีละจุด (440,005 UUID) พร้อมรายชื่อหน่วยงานของ OPDC/DGA และเหตุการณ์ย้ายหรือเปิดใหม่พร้อมประกาศ; หนึ่งแถว = หนึ่งจุดของ production (440,005 จุด เท่ากับ production; รุ่น 0.2.0 ตามที่เจ้าของขอ 6 พ.ย. 2569 “อยากได้ทั้งสี่แสนจุด”) (`DATA_METHOD.md` §1–3) |
| ข้อมูลตรวจถึง | 6 พ.ย. 2569 (`meta.checkedOn`) · ชีตแก้ล่าสุด 6 พ.ย. 2569 03:51 UTC · อ่านและสร้างข้อมูล 6 พ.ย. 2569 (`meta.readOn`, `meta.builtOn`) · ตรงกับยอดของ production รายเขต × หมวดทุกช่อง (`meta.reconciliation`) |

## 1. Highlight

**Government Office คือชั้นข้อมูล “หน่วยงานรัฐอยู่ตรงไหน และรอบแปลงมีบริการรัฐอะไรใกล้ที่สุด” ของเมืองไทย** ช่วยให้ทีมที่ต้องตัดสินใจเรื่องทำเล จุดบริการ หรือการประเมินมูลค่า เห็นภายในนาทีว่าหน่วยงานรัฐกระจุกที่อำเภอใด ใกล้รถไฟฟ้าแค่ไหน รอบจุดมีที่ว่าการอำเภอ ท้องถิ่น ตำรวจ ดับเพลิง และศาลอยู่ห่างเท่าไร และสำนักงานใดเพิ่งย้ายหรือเปิดใหม่ — ทุกตัวเลขย้อนถึงแหล่งได้

ข้อค้นพบแรกของ snapshot ปัจจุบัน (**Observed fact**, ค่าเริ่มต้น = จำนวนจุดทุกหมวดของ production — หน่วยงานและสถานที่):

- **17% ของหน่วยงานและสถานที่ในนครราชสีมา (3,466 จาก 20,003 แห่ง) อยู่ใน 3 อำเภอ — เมืองนครราชสีมา 1,185 · ปักธงชัย 1,150 · ด่านขุนทด 1,131** นครราชสีมามีจุดมากที่สุดของประเทศ ส่วนใหญ่เป็นที่ทำการผู้ใหญ่บ้าน ศาลาประชาคม กองทุนหมู่บ้าน และวัด จึงกระจายตามหมู่บ้าน ไม่ได้กระจุกที่เมือง
- **อำเภอที่มีมากที่สุดอยู่นอกนครราชสีมา: เมืองเชียงราย 2,054 แห่ง** ตามด้วยเมืองขอนแก่น 1,871 · เมืองอุดรธานี 1,847 · เมืองสุรินทร์ 1,842
- เลือกหมวด **หน่วยงานรัฐ** (6 หมวด 20,568 แห่ง): **22% ของหน่วยงานรัฐในนครราชสีมา (165 จาก 744 แห่ง) อยู่ในเมืองนครราชสีมา 74 · ปักธงชัย 47 · สีคิ้ว 44** เพราะนครราชสีมามี อบต. และ ทต. มากที่สุด · อำเภอที่มีหน่วยงานรัฐมากที่สุดนอกนครราชสีมาคือ **พุนพิน 92 แห่ง** — 16 จุดในนั้นเป็นสถานีตำรวจเดียวกันที่ production บันทึกซ้ำ (`DATA_METHOD.md` §12) ตามด้วยเมืองเชียงใหม่ 89 · เมืองนครสวรรค์ 85 · เมืองชลบุรี 83 — ศูนย์ราชการระดับจังหวัด
- เมื่อนับเป็น **บุคลากรที่บันทึก** ภาพเปลี่ยน: **66% ของบุคลากรที่บันทึกในชลบุรี (14,314 จาก 21,533 คน) อยู่ในเมืองชลบุรี ศรีราชา และสัตหีบ** และอำเภอที่มีบุคลากรบันทึกมากที่สุดของประเทศคือ **เมืองลพบุรี 9,101 คน** (เมืองทหาร) — บุคลากรมีเฉพาะประเภทที่ production บันทึกรายแห่ง
- **สถานีศูนย์ราชการเฉลิมพระเกียรติ (สายสีชมพู) มีหน่วยงาน 34 แห่งในระยะตรง 500 ม.** มากที่สุดของทุกสถานี — สำนักงานใหญ่ของกรมและองค์การในศูนย์ราชการ
- กรองเฉพาะสถานีตำรวจ: **15% ของสถานีตำรวจกรุงเทพฯ อยู่ในหนองจอก ธนบุรี และลาดกระบัง** และเพียง 8% ของสถานีใน 3 เขตนี้อยู่ใกล้รถไฟฟ้า ≤ 500 ม. เทียบ 27% ในเขตอื่น
- **97 เหตุการณ์ย้ายที่ตั้งหรือเปิดใหม่ 2567–2569 ที่ production ยังไม่มีที่ตั้งใหม่** (ย้ายที่ตั้ง 51 · เปิดอาคารสำนักงานใหม่ 37 · เปิดจุดบริการ 7 · เปิดสำนักงานใหม่ 2) แต่ละรายการมีวันที่และประกาศของหน่วยงาน

**Inference:** หน่วยงานรัฐเป็นจุดดึงคนมาติดต่อและเป็นแหล่งงานกลางวันของเมืองระดับอำเภอ แต่ตำแหน่งของมันเปลี่ยน (ย้ายเข้าศูนย์ราชการ เปิดอาคารใหม่นอกเมือง) เร็วกว่าที่ฐานข้อมูลตามทัน — ทำเลที่ “ใกล้ที่ว่าการอำเภอ” วันนี้อาจไม่ใช่ปีหน้า

**หนึ่งบรรทัด:** แผนที่เมือง 3 มิติของหน่วยงานรัฐทั่วไทย ที่บอกว่าหน่วยงานกระจุกตรงไหน รอบแปลงมีบริการรัฐอะไรใกล้ที่สุด และสำนักงานใดเพิ่งย้าย พร้อมแหล่งของทุกตัวเลข

## 2. Description

### 2.1 Who — ใครคือผู้ใช้ และปัญหาของพวกเขาคืออะไร

ผู้ใช้สี่กลุ่มอ่านข้อมูลเดียวกันจากคนละการตัดสินใจ (**Hypothesis** — นิยามจากกลุ่มลูกค้าของ Landometer ใน Product Brief v6 และงาน CityMETER · Hotel/School ยังไม่ได้ยืนยันด้วยการสัมภาษณ์ผู้ใช้ภายนอก; แผนทดสอบอยู่ใน §7)

| กลุ่ม | การตัดสินใจ | Functional needs | Emotional needs | Trigger / เสียงในหัว |
|---|---|---|---|---|
| ทีมพัฒนาโครงการ นักลงทุนที่ดิน | ซื้อที่ดินหรือไม่ ขายจุดเด่นอะไร | หน่วยงานรอบแปลงแยกหมวด ระยะถึงที่ว่าการอำเภอ ท้องถิ่น ตำรวจ ดับเพลิง ศาล ระยะถึงรถไฟฟ้า สำนักงานที่จะย้ายเข้า/ออก | มั่นใจว่าไม่พลาดข้อเท็จจริงพื้นฐานของทำเล | “แปลงนี้ใกล้ศูนย์ราชการไหม อำเภอย้ายไปไหนแล้ว” |
| ทีมเลือกทำเลค้าปลีกและบริการ | เปิดสาขาที่ไหน (ร้านถ่ายเอกสาร ธนาคาร ร้านอาหาร คลินิก) | อำเภอที่มีหน่วยงานและบุคลากรมาก จุดที่คนมาติดต่อราชการ สถานีที่มีหน่วยงานรอบ ๆ มาก | ไม่เปิดสาขาตามความรู้สึก | “คนมาติดต่อราชการเยอะแถวไหน” |
| จังหวัด อปท. หน่วยงานที่วางแผนจุดบริการ | วางจุดบริการ ย้ายสำนักงาน ประสานบริการฉุกเฉิน | หน่วยงานต่ออำเภอ ระยะถึงตำรวจ/ดับเพลิงที่ใกล้ที่สุด จุดที่ย้ายแล้ว | อธิบายต่อผู้บริหารได้ด้วยหลักฐาน | “ตำบลนี้ไกลสถานีดับเพลิงแค่ไหน” |
| ผู้ประเมินมูลค่า สถาบันการเงิน | คัดกรองทำเลก่อนสั่งงานประเมินเต็ม | รายชื่อหน่วยงานรอบทำเล ระยะถึงบริการรัฐ ระยะถึงขนส่ง | ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ทุกครั้ง | “ขอบริการรัฐรอบทำเลก่อนลงพื้นที่” |

**ปัญหา:** ข้อมูลหน่วยงานรัฐกระจัดกระจาย — รายชื่อสถานที่ราชการของกรมการปกครอง หน้าเว็บของแต่ละหน่วยงาน และการค้นทีละแห่งใน Google Maps แต่ละแหล่งตอบได้ทีละหน่วยงาน ไม่มีภาพที่บอกว่าหน่วยงานรัฐกระจุกที่อำเภอใด และรอบแปลงหนึ่งมีบริการรัฐอะไรห่างเท่าไร และเมื่อสำนักงานย้าย ข้อมูลเดิมยังชี้ที่ตั้งเก่า

**ความเร่งด่วน:** ศูนย์ราชการและอาคารใหม่ของหน่วยงานกำลังย้ายตำแหน่งของคนที่มาติดต่อราชการ (97 เหตุการณ์ใน 3 ปีที่ production ยังไม่มีที่ตั้งใหม่ — **Observed fact**) การตัดสินใจทำเลที่อ้างตำแหน่งเก่าจึงผิดได้ (**Inference**)

### 2.2 What — ปัญหาที่เลือกแก้ และแก้อย่างไร

เลือกแก้ **“หน่วยงานรัฐอยู่ตรงไหน และรอบแปลงมีบริการรัฐอะไรใกล้ที่สุด”** ก่อนคำถามเรื่องปริมาณคนมาติดต่อหรือคุณภาพบริการ เพราะข้อมูลที่ตรวจย้อนได้ในวันนี้คือจุดของ production หมวด ประเภท บุคลากรที่บันทึก และประกาศการย้าย ไม่ใช่สถิติผู้มาติดต่อ

- **ทุกจุดเท่ากับ production:** 440,005 จุด = 440,005 แห่ง ทุกหมวดตั้งแต่หน้าแรก (**Owner-stated**, 6 พ.ย. 2569: “ทำไมมีแค่ 19,721 แห่งไม่ใช่สี่แสนครับ … อยากได้ทั้งสี่แสนจุด”) · เลือก “หน่วยงานรัฐ” เพื่อดู 6 หมวดของหน่วยงาน (20,568 แห่ง) · จุดซ้ำของหน่วยงานเดียวกัน (9,806 จุด) นับแยกตาม production แต่บุคลากรนับครั้งเดียว
- **บุคลากรเท่าที่ production บันทึกจริง:** Σ 535,745 คนจาก 10,095 แห่ง เฉพาะประเภทที่บันทึกรายแห่ง ประเภทที่ค่าเป็นค่าตั้งต้นหรือไม่บันทึก (สถานีตำรวจ ที่ว่าการอำเภอ …) เป็น “ไม่ทราบ” ไม่ใช่ 0 · อปท. ที่มีหลายจุดและจุดซ้ำของหน่วยงานเดียวกันนับบุคลากรครั้งเดียว · บุคลากรทั้งหน่วยงานของสำนักงานใหญ่แสดงที่สำนักงานนั้น ไม่รวมเข้ายอดพื้นที่ · สถานที่ (โรงเรียน วัด ชุมชน) ไม่มีบุคลากร
- **เขต/อำเภอของ production:** สมาชิกภาพตามตำบลใน overlay ของ production และยอดรายเขต × หมวดตรงกับ production ทุกช่อง (9,046 ช่อง 0 ต่าง)
- **บริการรัฐที่ใกล้ที่สุด:** ที่ว่าการอำเภอ · สำนักงานท้องถิ่น · สถานีตำรวจ · สถานีดับเพลิง · ศาล ระยะตรงจากจุด ไม่เกิน 30 กม. เฉพาะบริการที่ production มีประเภทนั้นในจังหวัด
- **ย้ายและเปิดใหม่:** 97 เหตุการณ์พร้อมวันที่ ความหมายของวันที่ และประกาศของหน่วยงาน ผูกกับจุดเดิมใน production เมื่อชีตระบุ (18 รายการ)
- **บริบทจากชุดข้อมูลเดียวกันในทะเบียน:** สถานีรถไฟฟ้าจาก CityMETER · Transit ผูกด้วย id และระยะตรง
- **สถานที่ในชุดข้อมูลเดียวกัน:** การศึกษา ศาสนาและโบราณสถาน ชุมชนและสมาคม (419,437 แห่ง) อยู่ในค่าเริ่มต้นด้วย — production เก็บไว้ในชุดเดียวกัน แต่ไม่ใช่หน่วยงานรัฐ หน้าจอจึงเรียกทั้งชุดว่า “หน่วยงานและสถานที่” เรียกหมวดเหล่านี้ว่า “สถานที่” และไม่มีบุคลากร

### 2.3 Which — ผู้ใช้แก้ปัญหานี้ด้วยอะไรอยู่ และต้องดีกว่าแค่ไหน

| ทางเลือกปัจจุบัน | ผู้ใช้ใช้อย่างไร | จุดแข็ง | ช่องว่างที่ Government Office ปิด |
|---|---|---|---|
| Google Maps | ค้นทีละสถานที่ ดูเส้นทาง | ครอบคลุม อัปเดตจากผู้ใช้ | ไม่รวมหน่วยงานต่อพื้นที่ ไม่แยกหมวดตามรัฐ ไม่บอกบุคลากร ไม่บอกว่าสำนักงานย้ายเมื่อไรพร้อมประกาศ |
| รายชื่อสถานที่ราชการของกรมการปกครอง (ข้อมูลเปิด) | ดาวน์โหลดตารางรายจังหวัด | เป็นทางการ | ไม่มีแผนที่ ไม่รวมยอดต่ออำเภอ ไม่เชื่อมขนส่งหรือบริการรอบจุด |
| CityMETER production (`?d=governmentOfficer`) | ดูชั้นข้อมูลหน่วยงานรัฐในระบบจริง | ข้อมูลต้นทาง ขอบเขตเดียวกัน | เดโมนี้เพิ่มข้อค้นพบแรก บริการที่ใกล้ที่สุด เหตุการณ์ย้าย และการนับหน่วยงาน/บุคลากรที่ไม่ซ้ำ แล้วลิงก์กลับพื้นที่เดียวกัน |
| รายงานที่ปรึกษาทำเล | สั่งทำรายแปลง | ตีความให้ | ช้า แพง ไม่ลงทุกอำเภอ ไม่เปิดแหล่งของทุกตัวเลข |

**Expected quality bar:** หนึ่งหน้าจอ หนึ่งนาที ทุกตัวเลขมีแหล่ง ไม่ทราบไม่เป็น 0 ระยะทุกตัวบอกว่าเป็นระยะตรง

### 2.4 How — เราชนะอย่างไร และต่อยอดอะไรได้

1. **นับให้ถูกก่อน:** หนึ่งหน่วยงานหนึ่งแถว บุคลากรเฉพาะที่บันทึกรายแห่ง ไม่นับ อปท. ซ้ำ ยอดรายเขต × หมวดตรงกับ production
2. **คำตอบของทำเลในหนึ่งแผง:** บริการรัฐที่ใกล้ที่สุด 5 อย่าง หน่วยงานรอบ 2 กม. สถานีที่ใกล้ที่สุด ภูมิประเทศ และอาคาร 3 มิติของจุดนั้น
3. **ตามการย้าย:** เหตุการณ์ย้ายและเปิดใหม่พร้อมประกาศ อยู่ในข้อค้นพบ พื้นที่ และหน่วยงาน
4. **ทะเบียนเดียวกัน:** ขอบเขต รหัส และลิงก์ `?d=governmentOfficer` เดียวกับ production สถานีจาก CityMETER · Transit อาคารจาก CityMETER · Hotel
5. **ต่อยอด:** จำนวนผู้มาติดต่อรายหน่วยงาน (ถ้ามีแหล่ง) · สำนักงานเขตและศาลในกรุงเทพฯ แบบระบุประเภท · ตำแหน่งใหม่ของ 79 เหตุการณ์ที่ยังไม่มีจุดใน production

## 3. บทบาทผลิตภัณฑ์และเส้นทางผู้ใช้

1. เปิดหน้า → เมือง 3 มิติของอำเภอที่มีหน่วยงานรัฐมากที่สุด พร้อมข้อค้นพบ (สัดส่วน ตัวตั้ง ตัวหาร พื้นที่อันดับ 1 นอกจังหวัด)
2. สลับ “หน่วยงาน | บุคลากร” หรือเลือกหมวด/ประเภท/จังหวัด → แผนที่ ป้าย ข้อค้นพบ อันดับ และกราฟเปลี่ยนพร้อมกัน
3. กดอำเภอ → อันดับ สัดส่วนของจังหวัด หมวด ประเภท การย้ายในพื้นที่ รายชื่อหน่วยงาน
4. กดหน่วยงาน → มุมมองอาคาร 2-point perspective (หน่วยงานที่รู้บริเวณ: อาคารทั้งบริเวณ “ทั้งบริเวณ N อาคาร”) · ประเภท บุคลากร ต้นสังกัด การย้าย บริการรัฐที่ใกล้ที่สุด หน่วยงานรอบ 2 กม. ภูมิประเทศ
5. กดสถานี → หน่วยงานในรัศมี 500 ม. และบริการรัฐที่ใกล้สถานีที่สุด
6. ถามต่อใน Google หรือเปิดพื้นที่เดียวกันใน CityMETER production

## 4. ข้อมูลและวิธี (Data and method clarity)

| คำ | ความหมาย | ไม่ใช่ |
|---|---|---|
| แห่ง | หนึ่งจุดของ production (1 จุด = 1 แห่ง เท่ากับ production) | ทะเบียนทางการ หรือการยืนยันว่าเปิดทำการ ณ จุดนั้น |
| บุคลากร | จำนวนที่ production บันทึกที่หน่วยงาน (ประเภทที่บันทึกรายแห่ง) | ข้าราชการทั้งหมด ประชากรกลางวัน หรือกำลังให้บริการต่อประชากร |
| บริการรัฐที่ใกล้ที่สุด | หน่วยงานของประเภทนั้นที่ใกล้ที่สุดในระยะตรง ≤ 30 กม. | เขตอำนาจ หรือหน่วยงานที่ต้องติดต่อ |
| ย้ายและเปิดใหม่ | เหตุการณ์ตามประกาศ พร้อมวันที่และความหมายของวันที่ | ยืนยันว่าย้ายเสร็จหรือเปิดบริการแล้ว |
| ใกล้รถไฟฟ้า | ระยะตรง ≤ 500 ม. จากจุดอ้างอิงของสถานีที่เปิดแล้ว | ระยะเดินหรือเวลาเดินทาง |

ทุกแผงจบด้วยบรรทัดที่มา (ชุดข้อมูล · แหล่ง · วันที่ตรวจ · ขอบเขต) และลิงก์ “วิธีนับ” (`DATA_METHOD.md`)

## 5. ข้อกำหนด UX และผลลัพธ์ (ที่ Product Statement นี้กำหนด)

- ข้อค้นพบแรกต้องเป็นตัวเลขที่ตรวจได้ (สัดส่วน + ตัวตั้ง + ตัวหาร) ในมุมมองเมือง 3 มิติ ไม่ใช่ตารางหรือแผนที่ประเทศเปล่า
- ไม่มีคำเตือนบนหน้าจอ ความแม่นยำมาจากชื่อของตัวเลข ตัวตั้ง/ตัวหาร และบรรทัดที่มา
- “ไม่ทราบ” ไม่เป็น 0 ทุกที่ (ช่อง แท่ง สัญลักษณ์ ตาราง)
- ระยะทุกตัวเป็นระยะตรงและบอกด้วยไอคอนระยะ
- มือถือ 390 px: ข้อค้นพบกับคำอธิบายแผนที่เป็นแถบเดียว แผงเปิดตรงสิ่งที่เลือก
- ภาษาไทยสั้น เป็นธรรมชาติ ใช้คำของผู้ใช้: หน่วยงาน · แห่ง · บุคลากร · หมวด · ประเภท · ที่ว่าการอำเภอ · ท้องถิ่น · ตำรวจ · ดับเพลิง · ศาล · ย้ายที่ตั้ง · สถานี · เขต/อำเภอ · รอบแปลง

## 6. Brand DNA / Voice / Visual mini-check

- **Reliable first:** ทุกตัวเลขย้อนถึงแหล่ง และยอดตรงกับ production
- **Clear over clever:** คำถามเดียวต่อหน้าจอ ไอคอนและแท่งเล็กแทนประโยค
- **Visual:** LDS 0.9.7 สีจาก `assets/theme.css`/`js/scales.js`/`js/cues.js` เท่านั้น สเกลครบ 41 ระดับ ไม่มีสีม่วงหรือน้ำตาล ไม่มีดาว (อ่านเป็นคะแนน)

## 7. สิ่งที่ต้องทดสอบต่อ (Hypotheses → validation)

| Hypothesis | Test | Criterion |
|---|---|---|
| ทีมพัฒนาโครงการใช้ “บริการรัฐที่ใกล้ที่สุด” ในการคัดทำเล | ให้ 5 ทีมเทียบ 3 แปลงโดยใช้และไม่ใช้เดโม | การจัดอันดับเปลี่ยนหรือมั่นใจขึ้นใน ≥ 3 ใน 5 ทีม |
| ทีมค้าปลีกใช้ “หน่วยงาน” มากกว่า “บุคลากร” ในการเลือกทำเล | สัมภาษณ์ 5 คนด้วยคำถามทำเลจริง | ≥ 70% เลือกหน่วยงานเป็นมาตรวัดแรก |
| เหตุการณ์ย้ายที่ตั้งเปลี่ยนการตัดสินใจทำเล | แสดงเหตุการณ์ 10 รายการแก่ผู้ใช้ 5 คน | ≥ 3 คนบอกว่าจะตรวจทำเลซ้ำ |
| จังหวัด/อปท. ใช้ระยะถึงดับเพลิงและตำรวจในการวางจุดบริการ | ทดสอบกับ 2 หน่วยงาน | ใช้ในเอกสารวางแผนอย่างน้อย 1 ฉบับ |

### แหล่งแนวทางของเอกสาร

Landometer Master Brand Brief v0.5.3 (§3.7, §7.2) · Product Brief — CityMETER v6 · CityMETER · Hotel 0.3.6 และ CityMETER · School 0.1.0 (โครงและสัญญาเดียวกัน) · `DATA_METHOD.md` ของรุ่นนี้