ＮＯ ＦＬＯＰ！失敗できない人の失敗しない技術を読むスライド

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, サンマーク出版を解説するスライドです。
株式会社Polyscapeの社内勉強会用のスライドです。

Transcript

1. 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 を読む会 株式会社 Polyscape 社内勉強会資料 @shimap_sampo
2. 仮説検証⽂化を知ってもらうため 次タイトルをやる中での 
 知⾒や共通⾔語になったら嬉しい なんで読むか
3. 作者 Albert Savoia サン・マイクロシステムズ → Google（初のEngineering Director） → 起業して約１億ドルで売却 → さらに起業して、失敗
4. 残酷な事実
5. ほとんどの新製品やサービス、 新規事業は失敗する── どれだけ有望に⾒え、担当者が情熱を傾け、 計画を巧みに実⾏したとしても
6. ⼀⽅、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む。
7. いまこの瞬間に、 世に出しても失敗するようなアイデアを 
 実現しようと必死に格闘している⼈ が⼤勢いる
8. ほとんどの新製品は市場で失敗する。 たとえ、どんなにきちんとつくって売ったとしても。
9. 新製品失敗の法則の本 この本は、 法則を知り、失敗から少しでも遠ざかることができる
10. 失敗の定義 「市場での失敗」を、 
 「投資した新製品を実際の市場に出したときの結果」が 
 「期待外れか、まったく逆になる」と定義 w w w w たとえ賞をとったり、バズったりしても、 
 儲けが期待外れであれば、市場での失敗とみなす w w w w w w
11. 失敗 = 適切なＡ × 適切なＢ × 不適切なC × 適切なD … 成功 = 適切なＡ × 適切なＢ × 適切なC × 適切なD … 途中に０が１個でもあると失敗する ゲーム内容 プロモーション 価格 市場の⼤きさ
12. ニールセンのレポート 新製品の約80%は当初の期待には応えられず、 「失敗」や「期待外れ」と⾒なされるか、 発売中⽌になる
13. Google + Google Wave ハワード ザ ダック Google Glass ジョージ・ルーカス ジョン・カーター ディズニー ディズニーでさえも失敗する。
14. 繰り返します。
15. ほとんどの新製品は市場で失敗する。 たとえ、どんなにきちんとつくって売ったとしても。 この部分はよく抵抗される しかし、⼗分な経験や能⼒があって、 計画をきちんと実⾏していても、失敗する。それが事実。
16. FLOP
17. Failure Launch : 対象市場への到達に必要な認知や在庫がない。 Operation : 機能がユーザーの期待を満たさない。 Premise : アイディアがそもそもダメ。
18. 失敗の原因のほとんどが Premise 頑張って作ってもそもそも失敗する
19. Right It : 適切に実現すれば市場で成功する アイディア Wrong It : たとえきちんと作って売ったとしても市場で 失敗するアイディア
20. Wrong It Right It 市場で成功 している製品
21. どうしたら Wrong It を作らずに済むか？
22. 市場調査？ NO. 市場調査は、創造の世界の産物に過ぎない。 もしメニューに『レディライク』があったとしたら、あな たが⽩ワインではなく『レディライク』を選ぶ可能性はど れぐらいでしょうか？ ライトなのにコクがある、スリムなボトル ⼊りの⼥性向けビール『レディライク』 1 2 3 4 5
23. 市場調査がうまくいかない理由 1. 翻訳を間違う 2. 予測が難しい 3. ⾝銭が無い 4. 確証バイアス Twitter？なんで140⽂字までなの？ ⻑い⽅がいいに決まってる！ Wrong It に突っ込むことも、Right It を諦めることもある 使うと思って買った⾞を 
 実際全然使わなかった ⾝銭が切られていないので、 
 結果に⼤して責任を持たない ⾃分の理論を裏付ける根拠 ばかりを信じる
24. じゃあどうするか？
25. プレトタイピング w プロトタイピング ＋ Pretend 「意⾒」ではなく「データ」に頼る
26. その前に データ と 仮説 について
27. データの種類 YOD Your Own Data OPD Other People’s Data The Last Spell WL 9.5万 → 売上13万 MISTROGUE WL YYY 万 → 売上 XXX 万 ひと握りのYODの価値は、1トンものOPDに匹敵する
28. 検証可能な仮説の⽴て⽅ まずは  MEH：市場の反応に関する仮説 〈アイデア〉 〈ＭＥＨ〉 コインランドリー常設の⾃動洗濯物折りたたみ機 洗濯物をたたむのは⼤変だ。⾃動洗濯物折りたたみ機を コインランドリーにレンタルし、⽉極基本料と1回毎の 使⽤料を払ってもらえば、⼤儲けできるはずだ。
29. MEHをXYZ仮説に落とし込む 少なくともX％のYはZする。 〈ＭＥＨ〉 〈XYZ仮説〉 洗濯物をたたむのは⼤変だ。⾃動洗濯物折りたたみ機を コインランドリーにレンタルし、⽉極基本料と1回毎の 使⽤料を払ってもらえば、⼤儲けできるはずだ。 コインランドリー利⽤者の少なくとも50%は、洗濯物を たたんでもらうために、洗濯⼀回分につき2~4ドル（価 格は場所によって異なる）を⽀払う。
30. XYZ仮説をxyz仮説に超ズームイン 〈XYZ仮説〉 コインランドリー利⽤者の少なくとも50%は、洗濯物を たたんでもらうために、洗濯⼀回分につき2~4ドル（価 格は場所によって異なる）を⽀払う。 〈xyz仮説〉 レニーズ・コインランドリーの利⽤者の少なくとも50% は、「Fold4U」に洗濯物をたたんでもらうために2ドル ⽀払う。
31. プレトタイピング w プロトタイピング ＋ Pretend 製品が売れるかを、製品を作らずに検証すること。 
 製品がある「フリ」をする。
32. プレトタイピング w プロトタイピング w ：製品の実現可能性を検証 ：製品が市場で成功するかの検証
33. プレトタイピング⼿法①：メカニカルターク 機械を作る前に、機械の中に⼈が⼊って⼈⼒でやり、YODを集める
34. プレトタイピング⼿法①：メカニカルターク AI NPCゲーム プレイヤー AIゲームも、中⾝⼈間でコンセプト検証（YOD集め）をしてもいいかも
35. プレトタイピング⼿法 説明 例 メカニカルターク型 複雑な製品をつくる前に中に⼈が⼊って本物 のフリをする。 名刺スキャンサービスをつくる前に、⼈⼒で⼊⼒を⾏って 利⽤者数を調べる ピノキオ型 製品の模型を本物のように扱い、⾃分が使う かを検証する。 スマートスピーカーの置物を作って、話しかけることで⾃ 分がどのくらいどんな⽬的で使うか知る 偽の⽞関型 ⽞関⼝だけを⽴派にし、製品があるフリをし て、問い合わせをする⼈の数を検証する。 ゲームのイメージ画像とWEBサイトだけを⽤意して、予約 や事前登録が⼊るかどうかを検証する。 ⼀夜限り型 最低限のスタッフとリソースを⽤意して、⼀夜 限り（短い期間）でサービス提供を⾏う。 Air bnb の創業者は、アパートの家賃が払えなくなったので サイトを作って募集したら数時間で3件の予約が来た。 潜⼊者型 商品のラベルを張り替えるなどして、 
 実際の商品とすり替えて観察する。 IKEAの制服を買ってIKEAに忍び込み、⾃分たちの製品（電気ス イッチカバー）を勝⼿に置いて、客が⼿に取るかを観察した。 だいたいのプレトタイピングは、48時間以内に終わるはず。それ以上は⻩⾊信号。
36. YODを集めるときの注意点
37. ⾝銭の伴ってないデータは無価値！
38. ⾝銭変換表 ソーシャルでの「いいね！」や「RT」も無価値！
39. 検証で得られたYODが、予想通りか⾼い 検証で得られたYODの解釈が難しい 検証で得られたYODが、予想より低い 検証で得られたYODが、予想より⼤幅に低い 検証で得られたYODが、予想より⼤幅に⾼い
40. 1回で結論を出さず、 試⾏錯誤して何回もトライして改善していく。
41. これを、開発前にやる （理想は）
42. まとめ • 製品失敗の多くの原因は、Premise。「上⼿く作ってもそもそも売れない」。 • OPDは当てにならない。仮説検証＝YOD集め。⼀握りのYODの価値は、1トンもの OPDに匹敵する。 • プレトタイピングは、「実現可能性」ではなく、「売れるか」の検証。 • ⾝銭が切られていないデータは無価値。ただの意⾒。意⾒ではなくデータに頼る。 • プレトタイピングで、製品を作らずに、製品が売れるかを検証する。それを何度も 諦めずやる。最初に思いついたアイディアが最⾼のアイディアとは限らない。