SapientProのCOO、イホール・ハマル。AIオートメーションの専門家として、スタートアップのアイデア検証、技術的負債の管理、スケーラブルなMVPの構築を支援している。
概念実証（PoC）やミニマム・バイアブル・プロダクト（MVP）の開発を急ぐスタートアップにとって、時間とお金は常に不足している。その対応として、ビジネス変革の最大71%が新技術に依存しており、現在最も重要なのはAIである。
私はアーリーステージの創業者たちと多くの時間を過ごしてきたが、同じパターンが繰り返されるのを目にしてきた。創業者たちは素早く動き、初期に多くの重要な決断を下すが、後になって急いだアーキテクチャや積み上がった技術的負債が足かせになっていることに気づくのである。
私の願いは、創業者たちがこうした状況に自分自身を見出し、現状を振り返る時間を取り、問題が大きくなる前に回避できることだ。そのために、摩擦を取り除き、初期製品の歩みを安定させるためのアウトラインを紹介する。
スタートアップがPoC/MVPローンチ前に直面する課題
学びのない速さは最初は進歩のように見えるかもしれないが、後に停滞することが多く、スケールする段階になるとチームを遅らせ、予算を圧迫するパターンを生み出す。
需要がないという罠
市場とのミスマッチが失敗の42%を説明すると言われている。この問題は、ターゲットオーディエンスの理解が限られていることと、実際の使用環境でのテストが最小限であることから始まる。チームはニーズを推測し、ほとんど誰も求めていない機能を提供してしまう。
私が見つけた解決策は、的を絞った発見を行うことだ。初期の指標に関連した狭いPoCやMVPをローンチし、フィードバックを収集し、シグナルが強い場合にのみ範囲を広げるべきである。
限られた時間と予算
スタートアップの29%は資金圧力の下で失敗する。根本的な問題は、特に弱い採用など、誤った支出にあることが多く、それが緊急性を技術的負債に変えてしまう。実際、ITマネージャーの86%がこの種の技術的負債がイノベーションを遅らせ、稼働時間を危険にさらすと報告している。
これを避けるために、初期のコードレビューにシニアを招き、トラフィックと製品範囲に合わせてスケールできるアーキテクチャを選択しよう。
スケールを妨げるアーキテクチャの問題
テクノロジーリーダーの約70%が技術的負債をイノベーションの主な障壁として挙げている。進捗を示すことを急ぐあまり、チームは欠陥をそのままにし、クイックフィックスは文書化されない。負債が積み上がり、MVPが成長できなくなり、完全な再構築が唯一の実用的な次のステップとなる。
代わりに、初期のタイムラインが長くなったり、初期コストが高くなったりしても、初日からモジュラーでクラウドベースのアプローチを優先しよう。
スタートアップのための実用的なAIソリューション
AIは上記の課題すべてをサポートできる。特に日常的なタスクを引き受ける優れたツールだと感じている。実際、開発者はますますAIコード補完ツールに頼るようになっており、調査によると開発者の90%がAIによって生産性が向上したと感じている。
自動コードチェックはこのツールを活用する一つの方法だ。ある経験から確信したのは、自動レビュアーがすべての変更を監視することで初期チームが恩恵を受けるということだ。各プッシュがブランチに到達すると、AIは詳細に読み取り、リスクの高いパターンを特定し、急いだチェックではよく見落とされるミスを捉えることができる。
標準からのわずかな逸脱は時間とともに広がる傾向がある。AIレビュアーは各コード変更をチームの命名規則とスタイルガイドに照らしてチェックし、セキュリティプレイブックに対してテストできる。ルールが破られた場合、修正されるか、短いメモで明示的に免除されるまでマージは待機する。一部のツールはGitプロバイダーと統合し、監査証跡を維持することもできる。
私が最も重要だと考えるのは、AIを使用することによる予算の軽減の可能性だ。正確なROIを測定するのは難しいが、ほとんどの人がツールの重複を排除し、構成を合理化し、コンプライアンスプロセスを簡素化することに焦点を当てた場合、特に効率性と節約を促進する可能性があることに同意している。
今日機能する3つのMVP選択肢
大手企業の多くは控えめに始まり、一つのアイデアが証明された後にのみ拡大した。必ずしもAI技術に直接関連しているわけではないが、以下の事例は、核心を見失うことなく迅速に学ぶ実用的な方法を示していると思う。
初期実証のための範囲を限定したリリース
Facebookは意図的にハーバード大学限定のディレクトリとして始まった。この限定的なローンチにより、チームは管理された環境で核となるアイデンティティ機能を検証し、クリーンなシグナルで採用状況を研究することができた。単一のキャンパスでの強い普及率は製品の価値を確認し、他の大学への拡大の道筋を示した。
軽量デモからの証拠
Dropboxは最初のMVPとして簡潔な製品ビデオを使用した。4分間のウォークスルーで核となるワークフローを伝え、視聴者を急速に成長したウェイティングリストに誘導し、大規模なエンジニアリングの前に需要の明確な証拠を提供した。後の発言で、ドリュー・ヒューストンはその反応が最初のビルドの仕様を明確にしたと述べている。
まず一つのカテゴリから
Amazonの最初の焦点は書籍だった。オンライン小売業者が品揃えの深さを活かせる領域である。狭く始めることで、チームは拡大する前に運営を洗練させ、需要を検証することができた。現在のチームにとって、AIを活用したワークフローを持つ単一カテゴリのMVPは、拡大前に同様にクリーンなシグナルを提供できる。
今日MVPを構築する創業者へのアドバイス
小さく始めることをお勧めする。焦点を絞ったリリースを行って実証を得てから、その信号をPoCに組み込み、範囲を単一のカテゴリに保ち、収益を製品内に維持しよう。
収益を製品内に取り込むことで、プラットフォームへの依存度が下がり、投資家にとっての価値が明確になる。また、SEOを追加機能ではなく製品の一部にすべきだ。コンテンツを動的にレンダリングし、初日からコアフローに計測機能を組み込もう。
AIを使用して機能するPoCを組み立て、コアフローを接続し、人員を増やさずに手動のステップを置き換えることができる。まずはマネーパスから始め、基本的なユーザージャーニーをマッピングして、インターフェースでルールが明確になるようにしよう。最後に、簡単に拡張・スケールできるモジュールとして機能を追加する。
今日のベンチャー環境におけるPoCとMVP開発
ベンチャー資金が回復し始めた段階で、創業者への圧力がまだ高い中、説得力のあるPoCやMVPの取り組みがこれまで以上に重要になっている。AIはリソースが限られている場所で役立つ。
International Data Group（IDG）によると、組織の85%がすでに何らかの形でAIを使用してビジネスの洞察や効率性を促進している。そのサポートは、コンセプトを迅速に検証し、レビューを収集し、投資家に実際の価値を示すのに役立つ。
