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プレトタイピングの
コツと実践事例
行川 健一 @hatuyuki4
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行川 健一(@hatuyuki4)
なめかわ けんいち
株式会社ロコガイド
トクバイサービス開発部 iOSエンジニア
自己紹介
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プレトタイピングって
なんだろう?
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Google×スタンフォード NO
FLOP! 失敗できない
人の失敗しない技術
アルベルト・サヴォイア
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新しいアイディアの
90%は失敗する
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コカ・コーラ社もディズニー社も
数億ドルかけたプロジェクトに
失敗している
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コカ・コーラ社もディズニー社も
数億ドルかけたプロジェクトに
失敗している
どんな優秀な人でも
失敗はしてしまう
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失敗には法則がある
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2021 locoguide Inc.
失敗の法則
● Failure (失敗の原因は)
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2021 locoguide Inc.
失敗の法則
● Failure (失敗の原因は)
● Launch (市場参入か)
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2021 locoguide Inc.
失敗の法則
● Failure (失敗の原因は)
● Launch (市場参入か)
● Operations (機能の不備か)
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2021 locoguide Inc.
失敗の法則
● Failure (失敗の原因は)
● Launch (市場参入か)
● Operations (機能の不備か)
● Premise (コンセプトの問題である)
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2021 locoguide Inc.
失敗の法則
● Failure (失敗の原因は)
● Launch (市場参入か)
● Operations (機能の不備か)
● Premise (コンセプトの問題である)
表題のNO FLOPはこの
頭文字からきている
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2021 locoguide Inc.
失敗の法則
● Failure (失敗の原因は)
● Launch (市場参入か)
● Operations (機能の不備か)
● Premise (コンセプトの問題である)
この中で最も重要なのが
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2021 locoguide Inc.
失敗の法則
● Failure (失敗の原因は)
● Launch (市場参入か)
● Operations (機能の不備か)
● Premise (コンセプトの問題である)
この中で最も重要なのが
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ライトイットと
ロングイット
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ライトイット(The Right It)
適切に実装して適切に市場に参入すれば
成功するアイディア
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ライトイット(The Right It)
適切に実装して適切に市場に参入すれば
成功するアイディア
ロングイット(The Wrong It)
たとえきちんと作ったとしても市場で
売れない間違ったアイディア
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バグもないどんなにキレイな実装をしても
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バグもないどんなにキレイな実装をしても
そもそもアイディア自体が間違っていたら
ユーザには使ってもらえない
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バグもないどんなにキレイな実装をしても
そもそもアイディア自体が間違っていたら
ユーザには使ってもらえない
こいつは悲しい
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なるべく早い段階でアイディアが
ライトイットかロングイットか
見極める必要がある
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そこで実践するのが
なるべく早い段階でアイディアが
ライトイットかロングイットか
見極める必要がある
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プレトタイピング
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2021 locoguide Inc.
● アルベルト・サヴォイアさんが
作成した造語
プレトタイピング
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2021 locoguide Inc.
プレトタイピング
● アルベルト・サヴォイアさんが
作成した造語
● プリテンド(~のふりをする)
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2021 locoguide Inc.
プレトタイピング
● アルベルト・サヴォイアさんが
作成した造語
● プリテンド(~のふりをする)
● プレ(~の前に)
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2021 locoguide Inc.
プレトタイピング
● アルベルト・サヴォイアさんが
作成した造語
● プリテンド(~のふりをする)
● プレ(~の前に)
アイディアを正式に実装する前に
ちゃんと実装されてあるふりをして
アイディアがライトイットか見極める
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実践事例
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チラシ検索
● テキスト検索で最安値の商品を
検索できる
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チラシ検索
● テキスト検索で最安値の商品を
検索できる
● チラシのデータはただの画像なので実
現するには機械学習による
画像解析が必要
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チラシ検索
● テキスト検索で最安値の商品を
検索できる
● チラシのデータはただの画像なので実
現するには機械学習による
画像解析が必要
● そこそこの精度で画像解析は
できるがもっと精度を上げるには
さらなる技術投資が必要
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チラシ検索
もし長い時間と費用をかけて
技術投資したとしても
ユーザに使われなかったら
悲惨すぎる(経営的にもやばい)
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チラシ検索
プレトタイピングしよう!
もし長い時間と費用をかけて
技術投資したとしても
ユーザに使われなかったら
悲惨すぎる(経営的にもやばい)
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でも機械学習によるチラシ解析は
すぐに用意できないしどうしよう…
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でも機械学習によるチラシ解析は
すぐに用意できないしどうしよう…
人力で解析すれば良いじゃない!
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実際のチラシの情報を目視で確認して
スプレッドシートに手入力する(1枚20分程度)
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人力で解析したデータを利用して
アプリで検索できる機能を限定的に公開
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プレトタイピングのコツ
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2021 locoguide Inc.
超ズームイン
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2021 locoguide Inc.
超ズームイン
● プレトタイピングは検証結果までの
距離・時間・金額が大事
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2021 locoguide Inc.
超ズームイン
● プレトタイピングは検証結果までの
距離・時間・金額が大事
○ DTD(Distance to Data)
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2021 locoguide Inc.
超ズームイン
● プレトタイピングは検証結果までの
距離・時間・金額が大事
○ DTD(Distance to Data)
○ HTD(Hour to Data)
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2021 locoguide Inc.
超ズームイン
● プレトタイピングは検証結果までの
距離・時間・金額が大事
○ DTD(Distance to Data)
○ HTD(Hour to Data)
○ $TD($ toData)
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2021 locoguide Inc.
超ズームイン
● プレトタイピングは検証結果までの
距離・時間・金額が大事
○ DTD(Distance to Data)
○ HTD(Hour to Data)
○ $TD($ toData)
コストをかけずにデータを早く収集するため
対象範囲を絞って(ズームイン)して実施する
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2021 locoguide Inc.
超ズームイン
日本全国のチラシを人力で
解析することはできないけど
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2021 locoguide Inc.
超ズームイン
日本全国のチラシを人力で
解析することはできないけど
対象地域を
しぼれば実現可能!
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2021 locoguide Inc.
XYZ仮説
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2021 locoguide Inc.
XYZ仮説
検証のゴールをあいまいにしていると
意思決定にもあいまいさが生じてしまう
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2021 locoguide Inc.
XYZ仮説
検証のゴールをあいまいにしていると
意思決定にもあいまいさが生じてしまう
少なくともX%のYはZする
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ユーザはチラシ検索を気に入って
定期的にこの機能を利用してくれる
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ユーザはチラシ検索を気に入って
定期的にこの機能を利用してくれる
対象地域のアクティブユーザの
少なくとも15%のユーザはテスト期間中に
3回はチラシ検索を実施する
※このXYZは適当に書いています
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プレトタイピングを適切に行って
ライトイットなアイディアを
実装しよう
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ご清聴ありがとう
ございました