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サービスを作るなら手始めに人を騙せ

Last updated at Posted at 2024-05-29

はじめに

ほとんどの新製品やサービスは失敗します

あなたは個人開発などで自分のサービスを作って多くの人に使ってもらいたいと考えたことがあるでしょうか?
またはその粋を超えて、起業したいと考えたことがあるでしょうか?

多くの人が自分自身や自分のアイデアについては、なぜか失敗とは無縁なものだと信じ込みます

しかし、ほとんどが失敗しているという現実があります。
今回は、「新規事業やサービスを成功させるなら人を騙してデータを集めろ」ということについて紹介していきます

優秀な人たちの劇的な失敗

新規事業やサービスを作るときに失敗するのは、「企画・開発から販売までのどこかの段階で何らかの経験や能力不足していたから」そう失敗すると思ってしまうものだが、そんなことはまったくないです

Googleが出したメガネ型ウェアラブルデバイス「グーグルグラス」
ディズニーが多額の販促費をかけた「ジョンカーター」

など経験豊富で有能な人たちが作り出したサービスでも失敗というのは色々存在します。

つまり経験と能力は、市場に出て売れるか全くデータのない新製品を手がける場合は無意味であるわけです

モノをつくる前には、そのアイデアがそもそも本当に欲しがられているかを確認するという工程をやらないといけないです。ここで「人を騙す」という過程を行うことで、本当にそのアイデアは価値があるのかを明らかにできるのです

人を騙して検証せよ

「人を騙す」ことでアイデアに価値があるのかを試すことが可能です。この考え方を説明するために実際にIBM社での例を紹介します。

インターネットが普及する前にIBM者は音声認識技術を開発しており、タイピングせずに文字起こしができる技術は大儲けできる可能性があると考えていました。しかし、実際にこのシステムを作るとなると大金がかかるため、実際に作って需要がなかったというのは避けたいことでした。

そこでIBMが行ったのは、コンピュータとマイクを用意して実際に利用してくれそうな人に音声認識技術を試してもらうことにしました。

「こんにちは私は〇〇です」

すると画面には実際に音声入力したことが正確に入力されます。しかし、この実験では音声認識システムなどは存在しておりませんでした

隣の部屋で経験を積んだタイピストが控えており、あたかも音声認識したかのような状態を作っていたのです。

IBMは音声認識システムのプロトタイプを作ったわけでなく、プロトタイプがある"ふり"をしただけだったのでした

こうすることでプロトタイプを作る費用すらかけずに、実際にアイデアに価値があるのかを検証することが可能になったわけです。

実際にユーザーに試してもらい反応を調査することは新規サービスを失敗する確率を下げることにも繋がりますし、もしお金を払って使いたいという人が現れればより成功率はあがることになります。

つまり、サービスを作る前にアイデアが正しいのかプロトタイプのふりをした「プレトタイピング」(造語)を作ることが大切になるのです

サービスを失敗させないために

サービスを失敗させないためには、早く市場にリリースして評価のFBをもらうことが大切になります。

プロトタイプを早く作ってリリースするのも大切ですが、ここからの学びはプロトタイプのふりをしたサービスで「人を騙す」というでもFBは得られるということです。

裏の事情を知っていれば「騙している」と思われますが、ユーザーからすれば事実のように思えますし、もしアイデアに価値があればその体験を「騙した」にしないようにアイデアをしっかりと実現すれば問題ないはずです。

もし世の中に新たな価値を作るのであればプロトタイプでも時間やコストなどがかかるので、プロトタイプのふりをしたサービスをとりあえずリリースして素早く検証することはかなり「アリ」で「最適」な選択肢と言えます。

とくにAI系のサービスが増える世の中では、AIのふりをしてまずは人力でやってみるのもよいかもしれません。

image.png

(漫画「トリリオンゲーム」では花束をユーザーの情報からレコメンドするようなシステムを人力で最初にやって需要を測るということをしていました)

おわりに

この方法をすることはユーザーストーリーを更に細かくすることにも役立つと思います。ユーザーがあたかも「機能」を利用できているように見せることができればそれだけでもリリースが可能な単位になります。

そのあと機能を拡充するというストーリーで、実際に機能を作ってリリースすればユーザーとしてはより体験がよくなると感じられます。

このような考え方はとても大切だなと感じたので紹介しました。
私も意識してやっていこうと思います。

ここまで読んでいただけた方はいいねとストックよろしくお願いします。
@Sicut_study をフォローいただけるととてもうれしく思います。

また明日の記事でお会いしましょう!

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