Let’s Design MVPRecruit Hondlings Media Technology Lab Kuroda Itsuki

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

What’s LEANSTARTUP

・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・・・・

「最も効果的な判断をしているか」

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

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）

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

つまり、こういうこと

有名な仮説検証の事例

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。

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

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

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

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

②何を学ぶのか

③必要なデータは？

④どうやって計測する？

⑤必要なものは？

⑥どう構築するか？

思考プロセス

⑫仮説を調整する

⑪学ぶ

⑩データを元に検証

⑨データを計測する

⑧完成したMVP

⑦構築する

実証プロセス

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る

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

④どうやって計測する？ （特になし）

⑤必要なものは？ 集客する装置

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

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

思考プロセス

⑫仮説を調整する

⑪学ぶ

⑩データを元に検証

⑨データを計測する

⑧完成したMVP

⑦構築する (MVP)オフィス

実証プロセス

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

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

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）

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

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

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。

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

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

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。

例：AirBnBのMVP案２

Appendix

Lean Canvas ＜ビジネス仮説＞

MVP Canvas ＜仮説検証MVPの設計＞

Product Backlog ＜MVP構築タスク＞

Out of Building!!!

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

Acquisition

RetentionReactivation

Churn

Churn(Uninstall)

Referral

Activation

Revenue