スタートアップの成長を確実にする、3つのプロセスとは

スタートアップが成功できるか、失敗して消えてしまうか？それを決めるのは、Product Market Fit（PMF：プロダクト・マーケット・フィット／市場で顧客に愛される製品・サービスを作ること）を達成できるかどうかにかかっている。『増補改訂版　起業の科学　スタートアップサイエンスVer.2』（田所雅之著、ダイヤモンド社）は、起業家の8割が読み、5割が実践する起業本のベストセラー『起業の科学』を9年ぶりに大改訂した最新版。本連載では同書から抜粋して、スタートアップの成長を加速するポイントについて、わかりやすくお伝えしていきます。

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『リーン・スタートアップ』の課題

　本連載で紹介する考え方の基底にあるのは、以前の連載でも紹介したリーン・スタートアップの手法だ。

　リーン・スタートアップの名前は、トヨタ自動車の「トヨタ生産方式」（リーン生産方式）に由来している。

　作業の現場を見て疑問点を見つけ出し、作業方法を繰り返し改善するトヨタ式と同様に、カスタマーに対する検証により、学びを積み重ねて顧客が満足するプロダクトを達成することがリーン・スタートアップの狙いである。

　そのために、リーン・スタートアップでは、次のループを高速で繰り返す。アイデアやコンセプトをMVPとして形にし、それをもとにカスタマーの反応を計測してデータを収集。データから学習し、必要があればアイデアやコンセプトをピボットして再びMVPを市場に送り出す。

　このループを図示したのが図表2-1-4の六角形である。

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『リーンスタートアップ』の価値仮説とは

『リーン・スタートアップ』（日経BP）では、このループを通じて「価値仮説」を検証しながら、学びを蓄積することの重要性が記されている。

　価値仮説とは、顧客がプロダクトを使うときに、本当に価値を提供できるかを判断する仮説のことをいう。

　初期のスタートアップが学びを重視することは、確かに重要だ。ただし、課題が有効かを十分検証することなしに、いきなりプロダクトの価値検証を行うことはお勧めできない。

　一足飛びにプロダクトの検証を始めることは、無駄が多いからだ。

　私は、まずスタートアップが想定した課題にユーザーが痛みを感じているかを検証する「課題仮説」を磨き込むこと、CPF（カスタマーとの課題の一致を実現すること）に力を入れるべきだと考える。

　図表2-1-5をご覧いただきたい。縦軸は成果、横軸は情報の網羅性を表している。図の左下に示されるような、不十分な仮説で事業を立ち上げてしまえば、それは単なる無謀な挑戦に終わってしまう。

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　一方で、情報の網羅性を追求しすぎると、過度な分析麻痺に陥り、行動量が減ってしまう。そこで重要になるのが、CPF（Customer Problem Fit／カスタマー・プロブレム・フィット／課題の検証）とPSF（Problem Solution Fit：プロブレム・ソリューション・フィット／ソリューションの検証）のプロセスである。

　これらのプロセスを経ること、そして生成AIを駆使してある程度のレベルまで仮説を引き上げることによって、短時間であっても情報の網羅性と示唆の質を高めることができる。つまり、図の中央に位置する「鋭い事業仮説」を目指すことが可能になるのだ。

　私はこれまで多くのスタートアップを見てきたが、CPFをしっかりやったスタートアップのほうが、うまくいっている比率が高い。

「全く誰も欲しがらないMVP」を作り、
時間を無駄にすることを避ける

『リーン・スタートアップ』を注意深く読み込めば、価値仮説の検証というアクションの中に、課題仮説の検証も含まれていると解釈することもできる。

　しかし、『リーン・スタートアップ』を読んだスタートアップの中には、まずMVP（Minimum Viable Product／実用最小限の商品）を作って「価値検証」から始めてしまうケースが少なくない。

　私が2017年に『起業の科学』を書いたときは、「MVPを作るのには少なくとも数カ月の期間を要する」と述べた。

　しかし、生成AIが利用できるようになった今、プロダクト作成ツールCursor（カーサー）、Devin（デビン）、Replit（レプリット）などを活用すると、簡単なMVPは作れてしまう。

　ただし、データベースに接続するようなインタラクティブなMVPを作るならば、生成AI全盛の現在においても、2～3ヶ月かかってしまうケースがある（スキル習得に時間がかかる）。そのため外注して、ある程度動くMVPを作るケースもあるが、顧客課題や顧客価値がはっきりしないまま、MVPを作ってしまうと貴重な時間を無駄にしてしまうので要注意だ。

　スタートアップにとっての数ヶ月は、極めて貴重である。「2年前でもなく2年後でもなく、なぜ今やるのか？」というタイミングが、スタートアップにとっては非常に重要になる。

　そのとき、課題の検証なしにMVPを市場に出して後戻りが生じたら、数ヶ月が無駄になる。スタートアップの世界では、大きな痛手だ。

　私は、MVPを作る前に次のようなプロセスを経ることを提唱している。

1.アイデアを磨いて整理する（Plan Aの作成）、
2.CPF（Customer Problem Fit／課題の検証）、
3.PSF（Problem Solution Fit／ソリューションの検証）の3つだ。

　一見手順が増えて面倒そうだが、これらのプロセスを経ることで、「全く誰も欲しがらないMVP」を作り、時間を無駄にする事態を防げる。

　図表2-1-5で示した通り、適切な仮説検証プロセスを経ることで、しょぼい仮説による無謀な挑戦と、過度な網羅性を求める分析麻痺の両極端を避け、鋭い仮説に基づいた効果的なMVP開発へと進むことができるのだ。

（本稿は『増補改訂版　起業の科学　スタートアップサイエンスVer.2』の一部を抜粋・編集したものです）

田所雅之（たどころ・まさゆき）
株式会社ユニコーンファーム代表取締役CEO
1978年生まれ。大学を卒業後、外資系のコンサルティングファームに入社し、経営戦略コンサルティングなどに従事。独立後は、日本で企業向け研修会社と経営コンサルティング会社、エドテック（教育技術）のスタートアップの3社、米国でECプラットフォームのスタートアップを起業し、シリコンバレーで活動した。
日本に帰国後、米国シリコンバレーのベンチャーキャピタルのベンチャーパートナーを務めた。また、欧州最大級のスタートアップイベントのアジア版、Pioneers Asiaなどで、スライド資料やプレゼンなどを基に世界各地のスタートアップ約1500社の評価を行ってきた。これまで日本とシリコンバレーのスタートアップ数十社の戦略アドバイザーやボードメンバーを務めてきた。
2017年、新たにスタートアップの支援会社ユニコーンファームを設立、代表取締役社長に就任。その経験を生かして作成したスライド集『スタートアップサイエンス2017』は全世界で約5万回シェアという大きな反響を呼んだ。
主な著書に『起業の科学』『入門起業の科学』（以上、日経BP）、『起業大全』『「起業参謀」の戦略書』（ダイヤモンド社）など。

『リーン・スタートアップ』の課題

『リーンスタートアップ』の価値仮説とは

「全く誰も欲しがらないMVP」を作り、 時間を無駄にすることを避ける

「全く誰も欲しがらないMVP」を作り、
時間を無駄にすることを避ける