リンスタカフェvol3でお話した、リーンスタートアップという文脈での仮説の検証実験の設計についてです

1. Let’s
Design
MVP
Recruit Hondlings
Media Technology Lab
Kuroda Itsuki

2. 自己紹介
• リクルートホールディングス メディアテクノロジーラボ
黒田 樹 ( @i2key )
• 全世界でシリーズ累計1000万DLされているアプリ
(cameran)全体の技術責任者。開発したり、採用したり、
プロセス考えたり、予算考えたり、CTOみたいな何か。
• 組織全体にリーンスタートアップやスクラム導入を推進中

3. What’s LEANSTARTUP

4. ・リーンキャンバス書かないといけない
・MVPを実装しなければならない
・BUILDしてMEASUREしてLEARNし
なければならない
!
まあ、そうなんだけどさ・・・・

5. 「最も効果的な判断をしているか」

6. 効果的とは
!
・コストに対する学びを最大化する
・失敗による損失を小さくする
≠ 成功を保証するプロセス
!
そのために、効率的(例:小さく/短く/安く)に
仮説を検証して学びを得る（ことが多い）
!
インプットになる仮説の質が重要

8. MVPとは
Minumum Viable Productだけど、製品じゃなくてよい。
目的は仮説を検証できればよいので、
それができるものならなんでもMVPと言ってよい（と思う）

9. つまり、こういうこと
MVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する
MVPで検証する

10. 有名な仮説検証の事例

11. ファイル同期がいかに便利か、どのように動作する
のかのプロモーション動画を作成し、Youtubeに
アップロードして、自分のソーシャル上で拡散する
!
事前登録サービス（launchrock）へのリンクを掲
載しておき、事前登録してもらえるようにしておく。

12. ブログではじめて、運用の
クーポン発行は人力でメール
送信。ニーズを検証

13. サンフランシスコにある自分のオフィス
のMTGルームを人が泊まれるようにし
て、Googleに広告を出して、人が応募し
てきて、お金を払って、泊まるのかを検証
して、泊まった人にインタビューしてみる

14. いろんな検証の仕方ががある。
良質な仮説をたてて、いかに検証するかが、腕の見せ所。
仮説は検証可能な状態に設計することが大事。
（開発における、テスタビリティの高いコードと似ている。
テストコードを書くと自然とテストし易い実装になってい
く。）
!
コンシェルジュ型
人力型（Groupon）
クラウドファンディング型（KickStarterで募集）
労働力とかでいうと、ランサーズで発注してバリデート
ダミー型
LP型…etc

15. 仮説検証の設計の仕方
!
仮説検証のサイクル（BUILD-MEASURE-LEARN）を
まわすためには、下記の流れで検証の設計をします。
（１）仮説は何か
（２）仮説を実証するために、何を学ぶか
（３）そのために必要なデータは何か
（４）そのデータをどう計測するか
（５）計測するために何が必要か
（６）それをどう構築するか（複数案考える）
その中で最も効果的な方法は何か選択する

16. ①仮説
思考プロセス
②何を学ぶのか
③必要なデータは？
⑥どう構築するか？
⑤必要なものは？
④どうやって計測する？

17. ⑫仮説を調整する
実証プロセス
⑪学ぶ
⑩データを元に検証
⑦構築する
⑧完成したMVP
⑨データを計測する

18. 空いているスペース（もしくは留守中の自分の家）を貸し出せ
ば、それを使ってくれる人がいるのではないか。
※AirBnBを題材にした本スライド用の例であり私の妄想です
!
大きなチャンクで実験してもツラいので仮説を分解してみる
＜貸し出す側＞
・そもそも貸すのか
・貸す場合は、借りてがつくクオリティの状態の家がでるのか
・需要に対する供給量が確保出来るのか
!
＜貸りる側＞
・本当に借りるのか（リスクが一番高い。優先度1）
・どのような部屋なら借りるのか（立地、値段、間取り・・）

19. ①仮説
・人の家でもお金を払って借り②何を学ぶのか
・本当に借りるのか
・いくらなら借りるのか
③必要なデータは？
1回以上の利用
応募数
⑥どう構築するか？
・マッチングサイト構築
・自分のオフィス使う
⑤必要なものは？
集客する装置
④どうやって計測する？
（特になし）
思考プロセス

20. 思考プロセス
⑥どう構築するか？
(MVP案1)マッチングサイト作る
(MVP案2)地域を絞って実験する
(MVP案3)オフィスを使う
もっとも効果的に学びが得られるMVPはどれか選択する
・費用対効果
・期間
・工数
・この検証方法により回避できる将来のリスク
・この検証方法により逆に発生する将来のリスク

21. ⑫仮説を調整する
実証プロセス
⑪学ぶ
⑩データを元に検証
⑦構築する
(MVP)オフィス
⑧完成したMVP
⑨データを計測する

22. MVP Canvas説明
http://www.slideshare.net/aerodynamic/mvp-canvas

23. 思考プロセスと検証プロセスをフォーマット化したものが
MVP Canvasになります。仮説検証の実験を設計するときの
思考フレームとして使います。（MTL x AppSocially）
仮説
何を学ぶのか
仮説実証に
必要なデータ
条件
MVP構築に
必要なコスト
仮説実証に
必要な時間
回避/発生する
将来のリスク
結果と、得た学び
MVPのタイプ ・紙プロト
・インタビュー
・A/Bテスト
・動くデモ
etc
学ぶために何を用意するのか
どうやってそのMVPで実証するのか

24. 例：AirBnBのMVP案1
条件によっては他人の家でもお金を支払ってでも泊まる
ユーザーが本当に泊まるのか
プロダクト借りたい人と貸したい人のマッチングをするような
サイトを構築し、本当に借りるのか検証する。
CVR ○○% 15人日3weeks 使われなかったときの
コスト損失が大きい
結果と、得た学び

25. 例：AirBnBのMVP案２
条件によっては他人の家でもお金を支払ってでも泊まる
ユーザーが本当に泊まるのか
オフィス自分のオフィスの空いているスペースに値段をつけて
宿泊できるような応募ページを1ページ作成。
そのページへの送客をGoogleアドで実施。
実験に必要最低限の送客を行う。
CVR ○○%
応募数0.5人日1weeks フルスクラッチのリスク回避
結果と、得た学び

26. Appendix

27. Lean Canvas
＜ビジネス仮説＞
MVP Canvas
＜仮説検証MVPの設計＞
Out of
Building!!!
Product Backlog
＜MVP構築タスク＞
MVPがインタビューの場合
MVPがエンジニア稼働必要な場合
改善タスク
・改善目的A/Bテスト
・計測装置導入
メンテナンスタスク
・技術的負債解消
・OSバージョンアップ対応
・バグ対応
アライアンスタスク
直接仮説検証には
関係ないけど
サービス維持に
必要なタスク

28. Acquisition
Retention
Reactivation
Churn
Churn(Uninstall)
Referral
Activation
Revenue