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LEAN STARTUP 
顧客開発モデル 
アジャイル開発 
仮説検証学習の 
サイクル 
リーンに進める際の 
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No business plan 
survives first contact 
with customers. 
いかなるビジネスプランも 
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- Steve Blank
無傷ではなかった中で、 
そこから学びを得て成功した例
出会い系サイトを作る 
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うまく行かない 
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写真共有機能は良く使われている 
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うまく行かない 
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リーンスタートアップ概論
世の中の成功してるサービス 
の60%以上が、最初のビジ 
ネスアイデアを捨てている。 
市場にだして顧客に聴いてみ 
ないと分からない。
そこで使える考え方がこれ
LEAN STARTUP 
顧客開発モデル 
アジャイル開発 
仮説検証学習の 
サイクル 
リーンに進める際の 
ポイント
一般的には・・・ 
・科学的アプローチによる起業プロセス 
・仮説構築学びのサイクルを回すこと 
・・・etc
もう少し噛み砕くと
本講義の結論 
究極のところは、 
意思決定をする際に 
「最も効果的な判断してい 
るかどうか」 
を必ず問うこと
本講義の結論 
ここで言う効果的とは 
無駄を徹底的に省くこと 
! 
・コストに対する学びを最大化する 
・失敗による損失を最小化する 
 ≠ 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)
本講義の結論 
ビジネスアイデア全てを仮 
説と捉えて、それらを小さ 
く分割して検証すること 
(大きくやって大きく失敗 
するの効率悪いよね!!)
例)写真加工アプリにスタンプ購入機能を作ろう!!やりた 
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あなたがこのプロダクトのオーナーならどうしますか? 
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①決済機能や豪華なマーケット機能を3ヶ月かけて実装しよ 
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②スタンプ購入するボタン(ダミー)を用意して、全体のユー 
ザーの10%で確認して、本当に購入ボタンが押されたら開発 
に着手する。 
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てみる。
ただし、あくまで事例であ 
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ここで15分くらいならOK
非常に参考になる書籍達 
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アジャイル開発{ 
顧客開発モデル
LEAN STARTUP 
顧客開発モデル 
アジャイル開発 
仮説検証学習の 
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リーンに進める際の 
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http://leanstartupjapan.org/?p=613
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売上/プライシング 
顧客理解 
トラフィック/競合分析 
顧客の行動測定 
アドバイザリーボードメンバーの選定開始 
     : 
     :
LEAN CANVAS
LEAN CANVAS 
Product Customer
リスクの高い順に実証していく(この順番はあくまで例) 
② ④ ③ ⑤ ① 
⑧ ⑨ 
⑦ ⑥
リスクの高い順に実証していく(この順番はあくまで例) 
⑤ 実証済み 
⑧ ⑨ 
⑦ ⑥ 
実証済み 
実証済み 
実証済み
■よくある質問 
リーンキャンバスの記述レベル。粒度について。 
→特にない。自由で良い。 
! 
ただし、そのドメイン知識がある人と無い人では出来上がった 
ものは全く違う。自分の戦うドメインの知識が充分にあること 
が前提。それが無い場合は、顧客に会う、聴く、勉強する。顧 
客理解を深めると自ずとキャンバスの記述レベルが深くなるし、 
具体性が増す。これこそが顧客開発でもある。 
! 
あっさりしたものしか書けない場合は、そのドメインの知識が 
浅いのかもしれないと一度立ち戻ることも必要。
実証済み 
実証済み実証済み 
実証済み実証済み実証済み実証済み 
Problem 
Solution 
Fit 
実証済み 
実証済み実証済み 
Product 
Market 
Fit 
実証済み実証済み 
実証済み実証済み 
顧客発見顧客実証顧客開拓組織構築 
Pivot 
Scaling 
アジャイル開発
ユーザーの深い課題/ニーズを把握し 
解決策を提示しそれが刺さっている 
Problem 
Solution 
Fit 
Product 
Market 
Fit 
例)Retentionしている 
Scaling 
顧客発見顧客実証顧客開拓組織構築 
Pivot 
ビジネスモデルの成立することが 
実証できている 
(Engine of Growthが装着できている) 
例)CAC < LTV
余談:AARRRモデル 
Acquisition 
Referral 
Activation 
Retention 
Revenue 
Churn
引用 - Lean Entrepreneur P163 
P/S Fitしてない何か
LEAN STARTUP 
顧客開発モデル 
アジャイル開発 
仮説検証学習の 
サイクル 
リーンに進める際の 
ポイント
ウォーターフォールではない何か ≠ アジャイル
アジャイルソフトウェア開発宣言 
http://agilemanifesto.org/iso/ja/ 
アジャイル宣言の背後にある原則 
http://agilemanifesto.org/iso/ja/principles.html
アジャイル宣言の背後にある原則 
! 私たちは以下の原則に従う: 
顧客満足を最優先し、 
価値のあるソフトウェアを早く継続的に提供します。 
! 要求の変更はたとえ開発の後期であっても歓迎します。 
変化を味方につけることによって、お客様の競争力を引き上げます。 
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できるだけ短い時間間隔でリリースします。 
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日々一緒に働かなければなりません。 
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環境と支援を与え仕事が無事終わるまで彼らを信頼します。 
! 情報を伝えるもっとも効率的で効果的な方法は 
フェイス・トゥ・フェイスで話をすることです。
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! 技術的卓越性と優れた設計に対する 
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自己組織的なチームから生み出されます。 
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「リーン開発の現場」より
LEAN STARTUP 
顧客開発モデル 
アジャイル開発 
仮説検証学習の 
サイクル 
リーンに進める際の 
ポイント
どうやって仮説を検証するの??? 
! 
MVPってのがあってな 
ここで30分ならOK
MVPとはMinumum Viable Product(検証可能な最小限の製品)。 
Productと言ってるけど製品じゃなくてよい。 
目的である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) 
Build->Measure->Learn 
MVP 
ビジネスアイデアを仮説として捉えて 
検証するためのプロセス。 
仮説検証のためのMVPをBuildして 
それを元にMeasureし、 
その結果得られたデータからLearnする。
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。
WordPressでGrouponスキンをかぶせ 
てブログ形式ではじめて、運用のクー 
ポン発行は人力でメール送信。 
システム化せずにニーズを検証
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
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
実証済み 
実証済み実証済み 
実証済み実証済み実証済み実証済み 
Problem 
Solution 
Fit 
実証済み 
実証済み実証済み 
Product 
Market 
Fit 
実証済み実証済み 
実証済み実証済み 
顧客発見顧客実証顧客開拓組織構築 
Pivot 
Scaling 
アジャイル開発
■良くある質問 
MVPとは言え、完成品と比べると不完全になってしまうが、 
それでもユーザーは理解してもらえるのか 
! 
→だからアーリーアダプターで実験する。 
彼らは製品にかけている部分は脳内で補完してくれる存在。
とはいえ、MVPの粒度どうすりゃいいの? 
→場合によります。 
! 
既存領域にフォロワー戦略で参入するような場合は、どうして 
も最低限品質が競合と同等になるため大きくなりがち。しかし、 
そこまでして既存市場に参入するならすればよい。 
また、例えばゲームを作るのであれば、通常のサービスよりも 
大きくなる。UIの使い心地などのディテールでUXに差が出易 
い領域。
このように状況や仮説に応じて色々な検証の仕方ががある。 
ただし共通する考え方として仮説は検証可能な状態に設計す 
ることが大事。 
(エンジニア向けに説明をすると、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 ここで45分ならOK
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
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?
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
例 
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・・)
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 
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⑥どう構築するか? 
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⑤必要なものは? 
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④どうやって計測する? 
(特になし) 
思考プロセス
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って他人の家を使う 
(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
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
余談(でも一番言いたいスライド) 
・プロセスまねたからリーンか? 
・US西海岸事例 
(家捨ててコワークスペースに棲む。車売る。 
 エンジニアリング出来なくても勉強して自分 
でやる。=リーンキャンバスなくてもリーン) 
・でも、取っ付きとしては型があっ 
たほうが分かり易い。だから使う。 
(武道も型を覚えて、そこに心が宿る。 
 = 守破離 )
守破離
LEAN STARTUP 
顧客開発モデル 
アジャイル開発 
仮説検証学習の 
サイクル 
リーンに進める際の 
ポイント
既にインタビュー、モック、プロト等のMVPによって何処ま 
で実証できているか 
⑤ 実証済み 
⑧ ⑨ 
⑦ ⑥ 
実証済み 
実証済み 
実証済み
CUSTOMER SEGMENT 
・顧客の想定は明確か 
 - セグメント・ペルソナに納得感があるか。 
・理想的な顧客(アーリーアダプター)の見立てが正しいか 
 - リアルにその顧客が顧客の中でのアーリーアダプターに 
属するか。 
! 
★想定している顧客が実際にいるか、いる場合のエビデンス 
もしくは実証実験結果はあるか 
★その精度はどれくらいか。
PROBLEM 
・想定顧客が抱える課題を構造的に把握し、優先順位 
が立てられているか。 
・その課題は深い痛みがあるか。解決すべき課題か。 
・その想定顧客の現状の代替手段が明確に想定できて 
いるか。 
! 
★その課題の存在を実証できているか 
★その精度はどれくらいか。
UNIQUE VALUE PROPOSITION & SOLUTION 
・課題に対する解決策が明確かどうか。 
・アーリーアダプターが既に代替手段で解決している状況 
において、スイッチングコストを支払ってまでやるべき解 
決策になっているか。 
(Facebookでいいじゃん、LINEでいいじゃん、○○でい 
いじゃんに答えられるか。プラットフォーマーがやったら 
どうするの?に答えられるか。) 
・解決策に実現性があるか。(チームのケーパも含む) 
! 
★その解決策によって、課題を本当に解決出来ることを実 
証出来ているか。 
★その精度はどれくらいか。
★検証精度の高さとは? 
例えば、 
「送った写真が10秒で消えるコミュニケーションア 
プリが欲しいかまわりの人10人に聞いて、6人が欲 
しいと言いました!このソリューションは的を得てい 
ます!」 
という仮説検証結果と、 
! 
「実際に10秒で写真が消えてしまうアプリのプロト 
タイプをつくり、大学の100人限定で使ってもらっ 
たところ、継続率が50%、フリークエンシーが25回/ 
週でした!このソリューションは的を得ています!」 
という仮説検証結果では、後者の方が検証精度が高 
い。
LEAN STARTUP 
顧客開発モデル 
アジャイル開発 
仮説検証学習の 
サイクル 
リーンに進める際の 
ポイント
本講義の結論 
究極のところは、 
意思決定をする際に 
「最も効果的な判断してい 
るかどうか」 
を必ず問うこと
本講義の結論 
ここで言う効果的とは 
無駄を徹底的に省くこと 
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そのために、効率的(例:小さく/短く/安く)に 
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説と捉えて、それらを小さ 
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実証済み実証済み 
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ご清聴ありがとうございました!

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