元起業家PdM、AIで爆速MVP検証を実現した話

元起業家のPdMとして、成熟したプロダクトにおけるMVP検証の難しさに直面。AIで仮説整理から競合調査、UX検証までを高速化し、数日レベルの検証ループを回す"爆速MVP検証"を実現したプロセスと学びを紹介します。

Transcript

1. 元起業家PdM、AIを使って 爆速でMVP検証を実現した話 YapTech Playground #pdm 2025.12.11
2. • 筑波大学在学中に学生起業 • EdTechやSportsTec領域に挑戦 • VCに半年ほど潜り込む • シード調達のオファー獲得 • 副業でアパレルのデータ分析 • 今年4月に Yappli 入社 PdM　リャオス（池田卓史）
3. INDEX ⽬次 1. やったことシェア 2. 気づき1：消えた 0 ➡ 1 の壁 3. 気づき2：顧客の優しい嘘 4. 気づき3：開発フローの再定義
4. やったことシェア
5. 前提
6. 大き な失 敗を どう 防ぐ か 前提
7. 我々には エンジニアリソース を使って検証する余力はない でも、検証せずに進めると失敗した時のリスクは大きい 前提
8. - MISSION - 1週間以内にプロトタイプを構築し、 MVP検証を実現せよ
9. ChatGPT ❶ 競合調査
10. ❶ 競合調査 ❷ 機能リスト作成
11. ❶ 競合調査 ❷ 機能リスト作成 ❸ プロトタイプ構築
12. ❶ 競合調査 ❷ 機能リスト作成 ❸ プロトタイプ構築
13. ❶ 競合調査 ❷ 機能リスト作成 ❸ プロトタイプ構築 ❹ MVP検証
14. ❶ 競合調査 ❷ 機能リスト作成 ❸ プロトタイプ構築 ❹ MVP検証 ❺ ユースケース検証
15. ❶ 競合調査 ❷ 機能リスト作成 ❸ プロトタイプ構築 ❹ MVP検証 ❺ ユースケース検証
16. [気づき1] 消えた 0 ➡ 1 の壁
18. 正解は顧客が知っている 　 早く失敗して、早く学べ。
19. 顧客に聞くな、未来を作れ 競争を避けて独占せよ。
20. マーケットイン . プロダクトアウト .
21. 今のヤプリにとって ... マーケットイン プロダクトアウト
22. AIを使えばエンジニアを動かさずに、 エンジニアが作ったのと 同等の精度 で検証できる - UPDATE -
23. [気づき2] 顧客の優しい嘘
24. 顧客は無邪気に 嘘を付く
25. たくさんの顧客にヒアリングし ⬇ 課題やジョブを深く理解して ⬇ その上で良い要件をつくる そもそも時間が取れない ⬇ 中途半端な調査数はかえって危ない ⬇ 競合ツールの模倣に留まる 理想 現実 そもそも論として ...
26. 「優しい合意」より 「リアルな拒絶」 を いかに開発前に、低コストで顧客から引き出せるか - MUST -
27. [気づき3] 開発フローの再定義
28. BMLループ 開発 計測 学習 仮説 MVP データ
29. BMLループ 開発 計測 学習 仮説 MVP データ 残念ながら何も変わりません！！！！！
30. 開発 計測 学習 仮説 MVP データ 爆速になっただけ
31. 開発 計測 学習 仮説 MVP データ もうサボれない
32. - 結論 - PdMよ。忙しさを言い訳にするな！！