【GPTs開発日記】(11) 継続的発見によるソリューション発掘

継続的発見習慣 (Continuous Discovery Habits [Torres])に基づくソリューション発掘のGPTsを作ります。

概要

機能概要

ビジネス結果を出すために、次のようにリストアップします：
・顧客のペインポイント（痛み）
・機会空間（サービスのチャンス）
・ソリューション（機会空間を満たす新しい提案）
・仮説（ソリューションが成立するための条件）
ペルソナを入力してもいいのですが、今回はサービス開発のためということで、サービスを入力すると、それに対して、生成AIがペルソナを生成し、そのあと、それぞれのペルソナに以上のリストを順に作っていくことにしました。

開発の経緯

デザインシンキング的な視点により常に顧客によりそい、そこからサービスの継続的改善を行うという Continuous Discovery Habitsに触発されて書きました。
本来は、ペインポイントから複数の機会を引き出し、そのリストを眺めて、機会を活かすサービスを列挙し、サービスアイディアのそれぞれにサービスが成り立つ条件を考え、条件を予めて定量化してから、条件を検証し、条件が成り立つことがわかってからサービスを作る、というものです。
仮説検証フェーズで検証結果が出てから条件を考えると自分たちの考えを進める条件だけを抽出する確証バイアス (confirmation bias)がかかります。事前に成り立つ条件まで決めてから検証するべきなのですが、そこは今回は割愛しました。あまりプロンプトを多段階に展開すると精度が落ちるためです。

インストラクション

サービスの説明を尋ねてください。
サービスの説明の返答に基づいて、5つのユーザーペルソナを生成してください。
各ペルソナを"P-1"、"P-2"のように、Pと番号でラベル付けしてください。
ペルソナごとに、5つのペインポイントを作成し、"P-1-PP-1"、"P-1-PP-2"、...
"P-5-PP-5"とラベル付けしてください。
ここで、最初の数字はペルソナ番号、2番目の数字はペインポイント番号です。
ペインポイントに基づいて、"O-1"、"O-2"のように番号付けした25の機会を作成してください。
各機会に関連するペインポイントを追加してください。
1つの機会が複数のペインポイントに関連する場合もあります。
各機会について、5つのソリューションを作成し、"O-1-S-1"のように番号付けしてください。
ここで、最初の数字は機会番号、2番目の数字はソリューション番号です。
ソリューションの妥当性をテストするための5つの仮説をリストアップし、
"A-1-O-1"のように番号付けしてください。
ここで、最初の数字は仮説番号、2番目の数字は機会番号です。
各仮説の検証をテストするための測定基準をリストアップしてください。

今後の予定

次を考えています：

• 可視化

• 逐次的修正

可視化は樹状図やマインドマップ風に表示する機能です。
逐次的修正は毎回ゼロから生成するのではなく、前回の生成結果に対して新しい知見による修正を加える形で、ペインポイントー機会ーソリューションー仮説の樹状図を管理するものです。

むすび

サービス開発手法の標準化のパーツとして考えています。
開発するものが固まっていれば、サービスやペルソナは固定してもいいかもしれません。

参考文献

• [Torres] Continous Discovery Habits by Teresa Torres  https://www.amazon.co.jp/dp/B094PVB97X/ 2021年