【翻訳】リーン・スタートアップに対する懐疑論(Hervé Lebret, Start-Up, 2020)

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リーン・スタートアップ運動の重要性について、今日また読みました。私は決して大ファンではありません。もちろん、(少なくとも何かを売るためには)顧客との交流は必要ですが、顧客の奴隷になったり、顧客からの評価が得られなくなるとすぐにピボットしたりすべきではありません。

誤解しないでほしいのですが、私はスティーブ・ブランクと顧客開発の大ファンであり、彼の仕事をよく利用しています。しかし、不確定要素が多すぎるのだから、起業家のビジョンや直感をツールが代替すべきではありません。 例えば、 ホロウィッツ の言葉をもう一度引用しましょう。

正しいプロダクトを見つけ出すのはイノベーターの仕事であって、顧客の仕事ではありません。顧客は、現在のプロダクトに関する経験に基づいて、自分が何を望んでいるのかを知っているだけです。イノベーターはあらゆる可能性を考慮することができるが、しばしば自分が真実だと知っていることに逆らわなければなりません。その結果、イノベーションには知識、技術、勇気の組み合わせが必要となります。時には、創業者だけがデータを無視する勇気を持つこともあります

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【翻訳】アーリーアダプターの見つけ方(Scott Henderson, ACADEMY, 2023)

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アーリーアダプターは、スタートアップの成長と繁栄において重要な役割を果たす。彼らは最初の収益源を提供してくれるだけでなく、プロダクトの方向性を変更することがまだ可能な時期に、インパクトのあるフィードバックを提供してくれます。実際、多くの有名企業は、アーリーアダプターからのフィードバックを受けた後、急速にピボットしなければならなかったのです。

アーリーアダプターがどこから来るかは、実にさまざまです。ここでは、成功したベンチャー企業が最初の顧客をどのように見つけたかについて、全く異なる3つの例を紹介します:

Tinder:出会い系アプリのTinderは、出会いに最も関心のある人たちがいる場所(大学)に行くことで、物事をスタートさせた。当時のCMOであったホイットニー・ウルフは、学生クラブや友愛会でプレゼンテーションを行い、学生たちに登録を促しました。彼女のキャンパスツアーが終わった時点で、ウルフはTinderに15,000人のユーザーを獲得していました。アプリの評判は、急速に高まっていきました。

Nasty Gal: 一時売上高1億ドルに達したeコマース・プラットフォームは、事実上、全く予算をかけずにスタートしました。Nasty Galは、eBayでごく少数のオーディエンスにアイテムを販売し、フィードバックに耳を傾け、微調整を行っていました。同社はその後 倒産してしまったが、大規模にローンチする前にアーリーアダプターとともにプロダクトを洗練させるという、ほぼ完璧な例です。

Loom:人気のある画面録画ツール、Loomは、今日のものとは異なるプロダクトとしてスタートしました。Loomは、ProductHuntのローンチ後、3000人のアーリーアダプターという印象的なユーザーを獲得しました。このプラットフォームは、初期のフィードバックを繰り返し、より多くのユーザーにローンチする前にプロダクトを改善することを可能にしました。その後、同社は1400万人のユーザーまで成長したが、そこに到達するまでにプロダクトの方向性における4回のピボットを繰り返しました。

この記事では、アーリーアダプターとは誰なのか、そしてなぜ彼らがあなたのスタートアップの成功に非常に重要なのかを明らかにし、そしてあなたがアーリーアダプターを見つけるための戦術的な方法を共有します。

さっそく見ていきましょう!

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【翻訳】UIデザインを改善する「文字列メソッド」(Alexander Deplov’s Blog, 2023)

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UIを構築しているときや競合のアプリを分析しようとしているときに、UIがおかしいことに気づくことがあります。ただ、間違っているように見えたり、整列がうまくいっていなかったり、ノイズが多かったりするのです。

UIをもっとプロフェッショナルでクリーンに見せる必要があるなら、文字列メソッドを使って素早くきれいにすることができます。

まずこの画面を見てみよいます。明らかにうるさいし、うまく整列していないのがわかります:

UIデザインにおける文字列メソッドの使い方

  1. 最初のステップとして、画面の各行を水平にスキャン新しいオブジェクトがパス上に現れるたびに、縦線(文字列)を描画する必要があります:大量の文字列は、UIがノイジーで、整列されていないことを示します。

  2. 次に、UIを再構築し、縦線を減らす必要があります。タイポグラフィや色を変えたり、レイアウトを改善しなくても、文字列の量を減らすだけで、UIを劇的に改善することができます:

    左側:文字列の量を減らしたバージョン、右側:結果を見るためのコンテンツと色を加えたバージョン

  3. 元のデザインと更新されたデザインを比較してみましょう:

文字列メソッドの使用は、UIデザインを改善するための貴重なツールになり得ますが、カラムもこのプロセスで役割を果たすことを認識することが重要です。文字列メソッドはUIを素早くきれいにするのに役立ちますが、カラムはデザインに構造と整理を与えることができます。カラムは、要素がきちんと配置され、整列されていることを保証する土台のようなものであり、文字列メソッドは詳細な分析のための微調整ツールのようなものだと考えてください。

【翻訳】心に響く問題を特定・解決する(David Wang, ACADEMY, 2022)

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古典派経済学では、「供給が需要を生み出す 」と唱えていました。現代に早送りすると、「供給第一主義」の時代はとっくに終わっています。私たちは豊かな時代に生きており、新しい時代の起業家は供給を生み出す前に、顧客の需要を見つけなければなりません。現代の起業家精神では、このことわざは逆転しています。

需要はどこから生まれると思いますか?

答えは簡単です: 解決されるのを待っている問題からです!

最も成功したビジネスは、他人のために問題を解決するというビジネスモデルによって生み出されています。

長く続いているビジネスをよく見てみると、その核となるアイデアは、核となる顧客の問題から発芽していることに気づくでしょう。重要で市場に関連した問題です。Wazeの創始者であるウリ・レヴィーンが、「ソリューションではなく、問題に惚れなさい」と提案するのも不思議ではないのです。

この記事では、解決すべき正しい問題を特定する方法について、そのメカニズムを深く掘り下げます。

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【翻訳】正しい問題設定から始めよ(Dwayne Spradlin, Harvard Business Review, 2012)

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要約:問題を厳密に定義することは、優れたソリューションを見出す上で最も重要な要素です。しかし、多くの組織は問題を明確にし、どれが戦略にとって重要かを特定することに長けていないのです。

間違った問題を解決しようとして、機会を逃し、その過程で資源を浪費している可能性さえあります。重要なのは、正しい質問をすることです。

著者は、自身の会社であるInnoCentiveが、クライアントがビジネス、技術、社会、政策上の課題を定義し、明確にし、それを25万人以上の解決者からなるオンラインコミュニティに提示するのを支援するために使用してきたプロセスについて述べています。4つのステップからなるこのプロセスは、一連の質問をし、その答えを使って問題提起をすることで、さまざまな専門家から斬新なアイデアを引き出すというものです。

  • ソリューションの必要性を確立する:基本的なニーズは何か?ソリューションによって恩恵を受けるのは誰か?
  • ニーズを正当化する:なぜ組織がこの問題を解決しようとするのか?自社の戦略に合致しているか?ソリューションが見つかった場合、誰がそれを実行するのか?
  • 問題を文脈化する:あなたや他の人たちは、すでにどのようなことを試してきたか?ソリューションを実施するために、社内外に制約はあるか?
  • 問題ステートメントを書く:ソリューションが満たさなければならない要件は何か?問題をどのような言葉で説明するか。ソリューションをどのように評価し、成功を測定するか。

非営利団体であるエンタープライズワークス/VITAは、発展途上国で清潔な飲料水へのアクセスを拡大する、低コストで軽量かつ便利なプロダクトを見つけるために、このプロセスを使用しました。

「地球を救うために1時間与えられたとしたら、私は問題の定義に59分、解決に1分を費やすだろう」とアルバート・アインシュタインは言いました。

これは名言ですが、私が観察したところ、イノベーション・プロジェクトに取り組む際、ほとんどの組織はこの言葉に耳を傾けていないのです。実際、新しいプロダクトやプロセス、あるいは事業を開発する際、ほとんどの企業は、解決しようとしている問題を定義し、なぜその問題が重要なのかを明確にすることに十分な厳密さを欠いています。そのような厳密さがなければ、組織は機会を逃し、資源を浪費し、戦略と整合していないイノベーション・イニシアティブを追求することになります。あるプロジェクトが1つの道を進み、後になってから別の道を進むべきだったと気づくのを何度見たことがあるでしょうか。イノベーション・プログラムが一見画期的な結果をもたらしたと思ったら、それが実行できなかったり、間違った問題に対処していたりするのを何度見たことでしょう。多くの組織は、正しい問題に取り組むために、正しい問いを立てることができるようになる必要があります。

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【翻訳】真のマーケット・フィットを目指して(Martina Lauchengco, svpg, 2022)

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プロダクト/マーケット・フィットのマーケット・サイドについて

私は、多くの企業が最初の顧客開拓に成功し、プロダクトとマーケットがフィットしていると考え、その後成長が停滞しているのを目の当たりにしています。それは決してひとつの問題ではありません。しかしそれは、マーケットフィットに十分な注意が払われていなかったことが原因であることが多いのです。 プロダクトとマーケットの発見は、独立した活動ではありません。それらは並行して発見されます。

私がマーケット・フィットと言うとき、それは「マーケット・プル」の発見を意味します。顧客が、もっと知りたい、試してみたい、買ってみたいと即座に行動するほど、あなたのプロダクトを必要とさせる、あるいは欲しがらせるものは何か?そしてこのパターンを繰り返し可能にするものは何か?

プロダクトの使いやすさ、実現可能性、実行可能性を超えて、価値にまつわるプロダクトディスカバリー作業は、この答えを見つけることを目的としています。価値を探ることは最も難しく、重要なリスクであるにもかかわらず、十分に開発されていない傾向があります。

人は多くのものを使ったり買ったりすると言いますが、これはプロダクトの望ましさと混同しやすいのです。意思決定や行動を十分に現実的なマーケットの文脈に当てはめる上で、すべてのテストや手法が等しいわけではありません。

マーケットフィットを決定することは、ディスカバリー作業からインプットを得て、現実の状況において人々が本当にやりそうなことに適用することです。混雑したマーケット、競合する優先課題、限られた予算、十分に機能している現状に直面したとき、彼らはどのように行動するのでしょうか?

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【翻訳】一般企業におけるAIの導入・活用(Thomas H. Davenport and Rajeev Ronanki, Harbard Business Review, 2018)

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ムーンショットから始めてはならない。

トーマス・H・ダベンポート、ラジーブ・ロナンキ 著 雑誌から(2018年1-2月号)

概要

実際、多くの経営幹部はAIが3年以内に企業を大きく変革すると考えています。しかし、最も野心的なAIプロジェクトの多くは挫折や失敗に遭遇しています。

自社のコグニティブテクノロジー活用に詳しい経営幹部250人を対象とした調査と、152のプロジェクトを調査した結果、AIを開発・導入するには、変革的なアプローチよりも漸進的なアプローチを取り、人間の能力を置き換えるのではなく、補強することに重点を置いた方が、企業はうまくいくことがわかりました。

大まかに言えば、AIは3つの重要なビジネス・ニーズをサポートすることができます。ビジネス・プロセス(一般的にはバックオフィスの管理・財務活動)の自動化、データ分析による洞察の獲得、顧客や従業員とのエンゲージメントです。AIを最大限に活用するためには、企業はどのテクノロジーがどのような種類のタスクを実行するかを理解し、ビジネスニーズに基づいて優先順位をつけたプロジェクト・ポートフォリオを作成し、全社的なスケールアップ計画を策定する必要があります。

2013年、MDアンダーソンがんセンターは、IBMのWatsonコグニティブシステムを使用して、特定の形態のがんを診断し、治療計画を推奨するという「ムーンショット」プロジェクトを立ち上げました。しかし2017年、コストが6,200万ドルを超え、システムがまだ患者に使用されていなかったため、プロジェクトは保留となりました。同時に、がんセンターのITグループは、患者の家族にホテルやレストランを薦めたり、請求書の支払いに手助けが必要な患者を判断したり、スタッフのIT問題に対処したりするなど、それほど野心的ではない仕事にコグニティブ・テクノロジーを活用する実験を行っていました。

これらのプロジェクトの結果は、はるかに有望でした。 新システムは、患者満足度の向上、財務実績の改善、病院のケアマネージャーによる退屈なデータ入力に費やされる時間の減少に貢献しています。ムーンショットの挫折にもかかわらず、MDアンダーソンはコグニティブテクノロジー、すなわち次世代の人工知能をがん治療の強化に活用することに引き続き取り組んでおり、現在、コグニティブ・コンピューティングコンピテンシーセンターでさまざまな新しいプロジェクトを開発しています。

この2つのアプローチの対比は、AIイニシアチブを計画しているすべての人に関連します。コグニティブテクノロジーの活用に詳しい250人の経営幹部を対象とした当社の調査によると、その4分の3が、AIは3年以内に自社を大きく変革すると考えています。

しかし、ほぼ同数の企業における152のプロジェクトを調査した結果、非常に野心的なムーンショットは、ビジネスプロセスを強化する「低空飛行の果実」プロジェクトよりも成功する可能性が低いことも明らかになりました。これは驚くべきことではなく、企業が過去に採用した新技術の大多数がそうだったからです。しかし、人工知能を取り巻く誇大宣伝は特に強力で、一部の組織はそれに誘惑されています。

この記事では、採用されているAIの様々なカテゴリーを取り上げ、企業がビジネス目標を達成するために、今後数年間で認知能力をどのように構築し始めるべきかというフレームワークを提供します。

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