【シリーズ：不確実性の科学】 エリック・リース著 『リーン・スタートアップ』
急速に変化する今日のビジネス環境では、俊敏性と適応性が生き残るための鍵となる。そこで登場するのが、ビジネスへの革命的アプローチとして知られるエリック・リース著『リーン・スタートアップ』である。
フォーブス誌はこの本を「必読書」と呼び、「リーン・スタートアップは、より成功する起業家ビジネスの作り方だけでなく、事実上すべての行動を改善するために、そうしたビジネスから何を学べるかについて書かれている」と述べている。タイム誌もこの称賛に共鳴し、リースの方法論が「現代の起業家のビジネスのやり方を変える」と強調している。
エリック・リースは、以下の核となる主張によって、起業をめぐる通説を塗り替えた：
1. MVP（Minimum Viable Product：利用可能最小限の製品）から始める
2. 検証された学習を採用する
3. Build-Measure-Learn(構築-測定-学習)のループ
最小利用可能製品（MVP）を受け入れる
リーンスタートアップの方法論の礎石は、MVP（Minimum Viable Product）の概念である。
MVPが重要な理由
MVPが重要な理由はいくつかある。
時間と設備投資の削減： MVPをローンチするということは、膨大な時間とリソースを投入することなく、ビジネスアイデアの実現可能性をテストできることを意味する。
初期のユーザーフィードバックを促進： 開発プロセスの早い段階で、実際のユーザーが製品に触れることができるため、十分な情報に基づいた調整や改良に不可欠な洞察を得ることができます。
柔軟性と敏捷性の促進： 小規模から始めることで、思い込みではなく、実際のユーザー体験に基づいて柔軟にピボットや変更を行うことができます。
具体例
Dropbox： Dropboxは当初、MVPとなるファイル同期のコンセプトを示すシンプルな動画を公開した。この動画は大きな関心とフィードバックを生み、製品全体のさらなる開発につながった。
ザッポス Zappos： の創業者であるニック・スウィンマーンは、地元の店舗で靴の写真を撮り、実際に在庫を持たずにオンラインに掲載することから始めた。このMVPアプローチは、事業を拡大する前に、靴を購入するオンライン需要を検証するのに役立った。
フェイスブック： 当初はハーバード大学の学生を対象に「thefacebook」として立ち上げられたこのサイトは、現在と比べると非常にシンプルで最小限の機能しかなかった。MVPのアプローチにより、フェイスブックは早い段階でユーザーのデータと嗜好を収集することができ、それが将来の他大学への拡大、そして最終的には一般への拡大につながった。
MVPから始めることで、これらの企業はビジネス・コンセプトが確かなものであることを証明することができ、多額の投資後に大規模な製品が失敗するリスクを減らすことができた。
検証された学習を採用する
検証された学習とは、リーンスタートアップアプローチの中核となる原則であり、従来の常識や仮説的な予測ではなく、経験的データや実際の顧客の行動に基づいて意思決定を行うことを重視する。
検証された学習を中核戦略として採用する理由
データ主導の意思決定： 実際の顧客とのやり取りから得られた具体的なデータに基づいて意思決定を行い、ビジネスアクションの精度と妥当性を高める。
無駄を最小限に抑える： 顧客が実際に何を求めているかを知ることで、企業は市場の需要に合わない機能や製品に時間とリソースを費やすことを避けることができる。
学習サイクルの加速： より迅速な調整と反復サイクルを可能にし、市場投入までの全体的な時間を短縮します。
具体例
Zynga： ソーシャルゲームで知られるZyngaは、ゲームを立ち上げ、ユーザーがどのようにゲームとインタラクションするかをモニタリングすることで、検証学習を活用した。ユーザーの行動やフィードバックに基づいて、ゲーム要素を迅速に微調整し、エンゲージメントと収益を向上させた。
グルーポン： 当初はThe Pointと呼ばれる、キャンペーン資金調達のための広範なプラットフォームとしてスタートした。しかし、あまり支持を得られなかったため、日替わりのお得なキャンペーンを提供することに切り替えた。これは、人々はキャンペーンへの寄付よりも割引やオファーに魅力を感じるという有効な学習に基づいている。
トヨタ： 無駄を省き、製品の品質を向上させるために、体系的なフィードバックに基づいてワークフローを継続的に調整する。
これらの例は、さまざまな規模の企業が、提供する商品を進化させるだけでなく、運営戦略を効果的に洗練させるために検証された学習を適用していることを示している。
Build-Measure-Learn(構築-測定-学習)のループ
構築-測定-学習のループは、リーンスタートアップの方法論に不可欠である。このループは、スタートアップが製品を段階的に構築し、顧客の反応を測定し、ピボットするか現在の方向で辛抱するかを学ぶ、継続的反復の概念を促進する。
Build-Measure-Learnループを取り入れる理由
迅速なイノベーションの促進： スタートアップ企業は、実用的なフィードバックと学習に基づいて継続的に進化するため、はるかに速いスピードでイノベーションを起こすことができる。
リスクの低減： 各ループは、実際の市場の反応に対して仮定をテストする機会を提供し、それによって市場とビジネスのリスクを低減します。
製品適合性の向上： 継続的なサイクルにより、製品は常にターゲットオーディエンスの真のニーズと現在のニーズを満たすように適応し、製品と市場の適合性が高まります。
具体例
Airbnb：Airbnbは初期段階において、Build-Measure-Learnのループを利用し、リスティングのプロフェッショナル撮影オプションのような段階的な変更を行った。
Buffer： このソーシャルメディア管理ツールは、2ページのMVPから始まった。最初の構築はシンプルで、「Email Us」機能で関心を測り、レスポンス率とフィードバックを測定し、ユーザーの要望に応えるためにどのような機能を追加・変更すべきかを学んだ。
ロビオ・エンターテインメント： Angry Birdsで世界的なセンセーションを巻き起こす前に、Rovioは何十もの他のゲームを開発し、それぞれを学習ステップとしてゲーム開発プロセスを洗練させ、最終的に多くのユーザーにアピールする勝てる要素を発見した。
これらの事例は、さまざまな企業がBuild-Measure-Learnの原則をいかにうまく適用して、ターゲット市場と共鳴し、長期的な成長を維持する製品を開発したかを例証している。
まとめ
リース氏は、起業のプロセスをこれらの実行可能で測定可能なステップに再構築することで、リソースを使い果たすことなく、見込み顧客に響く製品やサービスを展開するための青写真を与えている。
不確実性の高い状況下で、いかにして成果を得るのか。シリーズ《不確実性の科学》では、その理論を学ぶ必読書を紹介しています。