宇宙映画の冒頭では、厳粛なカウントダウンと勝利の瞬間が訪れる前に、長い準備プロセスを描いた奇妙なほど満足感のあるモンタージュが登場する。ボルトが締められ、金属板が叩かれて所定の位置に収まり、宇宙飛行士自身も身体能力の限界まで追い込まれる。何しろ、賭けられているものはこれ以上ないほど大きい。何か問題が起きるなら、地球上にいる間に知っておく方がはるかに良い。
私は、自社製品のストレステストという、はるかに映画的でない過程で、これらのモンタージュを思い出してきた。このプロセスには、ハイステークスなドラマ（そしてクリーデンス・クリアウォーター・リバイバルのサウンドトラック）こそ欠けていたが、徹底的で、しばしば退屈な反復作業で確実に埋め合わせてきた。モンタージュが存在する理由がある。それは、実際にどれだけ時間がかかるかという単調さを視聴者に強いることなく、時間の経過を伝えるためだ。
良いニュースがある。ChatGPTは、手を抜くことなくプロセスを大幅にスピードアップできる。私がどのように活用しているかを紹介しよう。
ユーザーペルソナをシミュレートして盲点を見つける
創業者は、自分自身の問題を解決するために会社を立ち上げることが多い。私を例に取ろう。私は、メディア企業での日々の仕事を楽にする方法として、フォームビルダーであるJotformの初期バージョンを作成した。私自身がそれを使いたかったし、条件に合うものが見つからなかったため、そのような製品の市場があることを知っていた。
これは初期のアイデアを開発するための優れたシステムだ。しかし、それは決して物語の終わりではない。規模を拡大するには、自分自身と自分の特定のニーズの外に目を向ける必要がある。
多くの創業者が直面する問題は、自分自身の物語に恋をしてしまうことだ。しかし、ユーザーには独自の好みや優先事項があり、その一部はあなたのものとは大きく異なる可能性がある。具体的に探し出さない限り、これらの相違点は見えてこない。
ここでChatGPTが非常に便利になる。実際の見込み顧客と話す前に、大規模言語モデル（LLM）はさまざまな「ペルソナ」をシミュレートして、実際のシナリオで製品がどのように機能するかについて詳しく学ぶのに役立つ。
まず、ChatGPTに、将来のユーザーベースを反映する多様なペルソナをいくつか作成するよう依頼する。私の場合、これは中小企業経営者、マーケター、非営利団体のプログラムコーディネーターだっただろう。次に、各ペルソナと速射インタビューを実行し、価値提案に反応してもらい、競合他社の製品と比較してもらい、製品を進める（または進めない）理由を明確にしてもらう。
得られるのは、おそらく自分では思いつかなかったであろう摩擦点の、迅速で驚くほど明らかなスキャンだ。どの機能が響いていないか、どの仮定が伝わっていないかがすぐに明らかになる。
オンボーディングを合理化する
創業者が現実を見失いがちなもう1つの場所は、オンボーディングだ。製品を隅々まで知っていると、深く根付いた文脈を持たない新規ユーザーの役割を演じるのは難しい。私たちの脳は自然にギャップを埋め、欠けているステップをスムーズにするため、次に何が起こるかをすでに知っているため、潜在的に混乱する瞬間が明白に見える。
ChatGPTは、オンボーディングプロセスがユーザーにとってもあなたと同じくらいシームレスであることを保証するのに役立つ。初めての訪問者が体験するのとまったく同じようにオンボーディングフローを入力する（これを行う最良の方法はスクリーンショットを使用することだ）。そして、LLMに、初めて遭遇したかのようにプロセスを進めてもらう。行き詰まったステップや、プロセスが複雑または不明確になったステップを記録するよう依頼する。
注意すべき点の1つは、LLMは追従者になりがちで、妄想の域に達するほど賞賛を重ねることだ。OpenAIは、この問題に取り組んでいると公に述べているが、プロンプトに防御策を組み込むことが重要だ。一部のユーザーは、個人的なフレーミングを削除することでより正直なフィードバックを得ている（「この製品を評価して」ではなく「私の製品を評価して」）。また、超敏感な批評家や賢明な上司の役割を担うよう依頼する人もいる。
製品をレッドチームして障害点を見つける
製品はプレッシャーの下で生き残る必要がある。私のお気に入りの映画的実証の1つは、1983年の映画『ライトスタッフ』からのもので、次々とロケットが打ち上げに失敗する一連の痛ましいテストを描いている。発射台からほとんど離れる前に炎上するものもあれば、横に飛んでいくものもあり、今度こそ本当にうまくいくかもしれないと思わせるものもある。しかし、地球の大気圏を脱出する直前に爆発してしまう。
これらすべての失敗したテストを見るのは辛いが、代替案よりは確実に良い。おそらくスペースシャトルを作っているわけではないだろうが、教訓は同じだ。まだ安全に地上にいる間に弱点を発見する方が、はるかに安価で、はるかに恥ずかしくない。
このために、ChatGPTに敵対者のように考えるよう依頼する。顧客がシステムをクラッシュさせる18,000個の水を注文するように、あらゆる最悪のシナリオ、奇妙な入力、エッジケースで製品を攻撃してもらいたい。
結果として得られるアイデアの一部はおそらく非現実的だろうが、それで構わない。重要なのは、これらを早期警告サインとして扱い、修正可能なものを修正することだ。
最終的に、あなたの目標は失敗を避けることではなく、早期に捉えることだ。ChatGPTを使用することで、時間とお金を節約できるだけでなく、実際の使用の現実に耐える製品を作成するのに役立つ。
