【翻訳】プロダクト・マーケット・フィットに向けたOKRの活用法（Martin Spinnangr, UX Collective, 2022）

確信を持って進捗を確認する

OKRを始めるにあたって、私は他のプロダクトチームの実践例を見ることで、大きなインスピレーションを得ました。また、優れたコンテンツがたくさんあります（ヒント：Tim Herbigのものをチェックしてください）。しかし、既存のOKRの文献のほとんどは、新プロダクトイニシアティブのための実践的な例を欠いています。この記事で、私はこれを変えたいと思います。

新しいアイデアを見つけ、PMFへと前進させることは、多くの人にとって、プロダクト開発の涅槃の境地と言えるでしょう。しかし、この美しい状態に向けて、どのようにOKRの力を活用すればよいのでしょうか。例えば、「PMFを実証する」というO（Objective：目的）を定義するのは簡単かもしれませんが、KR（Key Results：主要な結果）については、事態はより厄介になります。これほど困難なことに対して、どのように成功を定義し、進捗を測定すればよいのかが不明確なのです。

まず、PMFとは何かについて、合意しておきましょう。これについては、さまざまな定義が飛び交っています。私のお気に入りは、Marc Andreessenのものです。「良い市場にいて、その市場を満足させることができるプロダクトであること」です。この定義はシンプルで簡潔であり、理解しやすい。しかし、この定義では、それに対する進捗をどのように追跡すればよいのか、明確な指針が得られません。

正しいOKRのタイプを選択することは、作業の測定と優先順位付け、野心レベルの定義、主要な結果の策定を助けるかもしれません。そこで、コミットメント型、学習型、意欲型の3つのタイプのOKRを評価することにします。

コミットメント型OKR

コミットメント型OKRは、チームが主要成果の100%達成を約束するものです。遅れが出た場合は、すぐに経営陣に報告し、一緒に軌道修正できるようにする必要があります。コミットメント型OKRが有益なのは、次の2つの状況です。

すべてが明確である - ほとんど、あるいは全くリスクを負うことなく、予測可能な結果を得ることができます。
文脈は複雑だが、複雑ではない - 既知の未知数があり、前進するためには判断が必要となります。

このような状況は、顧客が私たちのソリューションを高く評価すること、時間内に提供できること、そしてそれがビジネスの成果を予測可能にすることが高い信頼性をもってわかっている場合に適用されるかもしれません（高信頼性コミットメントについてもっと読む）。言い換えれば、このような状況は、プロダクト開発の初期、つまり私たちが最も何も知らない時期には当てはまらないということです。

学習型OKR

学習型OKRは、結果が不確実または未定義の場合に成功を定義するのに最適なものです（HeadとPanchadsaram）。研究により、どのように進めるかが不明確な場合は、パフォーマンス目標よりも学習目標の方が効果的であることが示されています（この要約をご覧ください）。これらはすべて、私たちが正しい道を歩んでいるように聞こえます。一方、学習型OKRの典型的な主要成果は以下の通りです。

10回のインタビューを実施する
ペインポイントのトップ5を理解する
ユーザーのペインポイントを分析したドキュメントを作成する

これは、意味のある結果に焦点を当てるのではなく、すぐに非常に活動的になってしまいます。たとえ完璧に実行したとしても、あるいはこれらの活動を完了しても、必ずしも目的達成に近づけるとは限りません。ポイントは、進捗と結果を示すことであって、忙しいことを示すことではないはずです。ですから、アクティビティベースの重要な結果を伴うOKRを学ぶことは、私たちのケースには有益ではないかもしれません。

意欲型OKR

"意欲型OKRは、定義上、手の届かないところにあるものです。大きなリスクを負い、失敗することはある程度予想されます。しかし、「失敗は、チームの欠点の証拠ではなく、ゴールに近づくための勇敢な試みとして祝福されます」 - リサ・シュフロ

PMFを早期に確認することは、確かに手の届かないところにあるものを目指すことです。その点で、私たちの状況は、意欲型OKRのバケツに最も適しているように見えるかもしれません。しかし、進捗を測定し、成功を定義するためには、具体的なアプローチが必要です。そのためには、克服しなければならない課題をより深く掘り下げる必要があります。

自信を持って進捗を把握する

マーティ・ケーガンによると、成功するプロダクトは、価値があり、使用可能で、実現可能で、ビジネスの観点でまだ実行可能です。この4つの属性には、関連するリスクがあります。

価値リスク：顧客はこれを望んでいるのか？
ユーザビリティ：ユーザーが使い方を理解できるか？
フィジビリティ：これを作ることができるか？
実行可能性：コスト以上の収益を上げられるか？

リスクは、あなたのアイデアが不完全な情報と推測に基づいているために存在します。あなたがどれだけ新プロダクトのアイデアを信じていたとしても、そのアイデアには、成功に対してさまざまな程度のリスクをもたらす仮定が含まれています。中には、間違っていると証明されれば、アイデア全体が壊れてしまうものもあります。プロダクトチームの仕事は、新プロダクトへの投資を継続するかどうかを快適に判断できるレベルまでリスクを取り除くことです。この「安心度」は「信頼度」に直結します。「信頼度」とは、集めた証拠をどれだけ信じているかを示すものです（証拠については後述します）。

そこで、重要な結果を信頼度で表現することを大胆に提案したいと思います。信頼度というのは客観的なものではなく、非常に主観的なものであることは承知しています。そして、それによって、私たちはOKRの領域で大罪を犯しているのです。"Key Result"の要件を満たすか、満たさないかのどちらかであり、グレーゾーンや疑いの余地はないのです。" (John Doerrいわく「重要なものは測定せよ」)。この言葉には全面的に同意するものの、私は、プロダクト化前の段階ではこの言葉を無視してもよいし、無視すべきかもしれないと考えています。ほとんどの場合、例えば、あなたがこれから作ろうとしているものを顧客が欲しがっていると確信することは、追求する価値のある成果であるはずです。

さらに、正しく使用すれば、自信のレベルは、PMFに向けた進捗を示すことができます。必要なのは、自信のレベルを運用し、定量化する方法です。

今こそ、実用的で非常に単純化された例を見てみましょう。

信頼度テスト野郎Aチーム

X社は、消費者に直接販売するSaaS企業です。何年も前から業績は好調だったが、成長率が低下しています。さらに、プロダクトビジョンを達成するための新しい手段が必要とされています。そこで同社は、既存顧客へのサービス提供、新規顧客の獲得、追加収益の獲得、そしてビジョンへの接近を目指し、新プロダクトへの取り組みを開始します。

X社のプロダクトチームの1つであるAチームは、全く新しいプロダクトについて、PMFを実証するという年度末の目標に挑戦しています。しかし、会社は、四半期ごとに、何の進展もないまま、この取り組みに投資し続けることを望んでいません。したがって、四半期ごとの目標は、PMFのシグナルを早期に実証することです。戦略的適合性とコンテキストについて議論した後、Aチームは成功する四半期とはどのようなものかを定義し始めます。

彼らは、主なリスクは、自分たちが作るかもしれないものを顧客が望むかどうかに関係すると仮定しています。したがって、彼らは、望ましさ（価値の別の言葉）と実行可能性のリスクを低減したいと思います。イノベーション・プロジェクトのスコアカードを使って、彼らは次のような重要な結果を提案します。

経営陣は、この野心レベルに同意し、プロダクトチームは仕事に取り掛かります。

Aチームは、すでに顧客と市場を深く理解しているため、顧客がどのような仕事をより良い方法で成し遂げたいかというアイデアや仮説を生み出し始めます。そして、軽い実験である顧客インタビューによって、新しいアイデアのリスクを取り除きます。そして、下図を参考にエビデンスの強さを判断します。

エビデンスの強さ。この図は、Testing Business Ideasから着想を得ています。ボーナスアドバイス：この本を読んでください。この本には、証拠に基づくプロダクト開発に関する多くのコンテンツが含まれており、有用な実験のライブラリーがあります。

顧客インタビューからのエビデンスの強さは弱いと判断され（1/5）、結果として信頼度はあまり動きません。しかし，質的な洞察は優れており，いくつかの調整によってチームが正しい方向に向かう可能性があることを示唆しています。顧客に対する理解を深めた「Aチーム」は、オンライン広告でさまざまな価値提案をテストすることにしました。その結果、ある広告が他の広告を凌駕し、事前に設定した成功基準をすべてクリアすることができました。ユーザーが広告をクリックすることは、人が言うよりも強い証拠になります。しかし、コミットメントのレベルは最低限であるため、チームは比較的弱いと判断します（3/5）。望ましさを示す実験が2つあることを確認し、チームは次のように主要な結果を更新しました。

2回の実験後の主な結果。オンライン広告は、獲得チャネルが機能するかどうかの洞察を与えてくれるかもしれないことに注意してください。

そして、このスパイラルは続きます。チームは、アイデアを徐々に厳しいテストにかけ、各ステップからより多くのことを学びます。各テストの後、チームは証拠の強さと信頼レベルの寄与を決定します。また、その洞察は、アイデアを放棄するか、変更するか、テストを継続するかの判断材料となります。つまり、このプロセスはアイデアの検証だけでなく、アイデアを改善するチャンスでもあるのです。

"ほとんどの偉大なアイデアは生まれながらに偉大なものではなく（eureka momentなんて無いのです）、テスト、学習、改良/ピボットのプロセスを通じて良いものになります。" イタマール・ギラード

さて、四半期末時点の状況は以下のとおりです。

全体として、かなり良い結果です。チームは、すべてのメトリクスを時間内に完全に満たすことはできませんでした。しかし、このような意欲的なOKRでは、それは想定外です。彼らは、初期のPMFのシグナルを実証しました。さらに、彼らは進捗を追跡し、必要に応じて軌道修正し、その過程で経営陣を巻き込みました。そのため、四半期ごとに行われるOKRのチェックインでは、何の驚きもなく会話が進みました。その場にいた全員が、何が起こったかを十分に理解し、集まった証拠に基づいて信頼度を決定することに参加したのです。

その結果、経営陣は、Aチームが次の四半期もPMFの探求を続けるべきであると決定しました。そして、残りの会話は、次に何が起こるかに集中しました。

まとめ

成功を定義し、PMFに向けた進捗を測定することは困難です。すでにプロダクトを持っているときにOKRを使う方法については多くの素晴らしい例がありますが、PMFの前の領域でOKRの力を活用する方法については、使える例があまりありません。この記事では、信頼度によって構成された主要な結果指標を持つ、志の高いOKRを使用することが良いアプローチになり得ることを示したいと思っています。

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お読みいただきありがとうございました。