ブランドン・ウィリアムズ氏は、自動車オーナーのリース終了プロセスを支援するフィンテック企業Lease Endの共同創業者兼CEOである。
「実用最小限の製品（MVP）」を出荷するという考え方は、別の時代のために構築されたフレームワークだった。アプリが珍しく、機能するアプリを持っているだけで市場を制することができた時代のものだ。
しかし、私たちは今、機能性が当たり前となったAI主導の経済の中で事業を展開している。もしあなたの唯一の目標が「実用可能」な何かを構築することであれば、それは本質的に、生まれた瞬間から死の床にある製品を構築していることになる。
この状況において、「最小限」では通用しない。今勝つためには、創業者や製品リーダーは、単なる存在を目指すのをやめ、最初から製品の「最も愛されるバージョン」を構築し始めなければならないことを、私は学んできた。さもなければ、まったく離陸できないリスクがある。
「顧客への執着」という罠
ジェフ・ベゾス氏の顧客への執着というマントラを聞いたことがあるだろう。これは重要な原則だが、しばしば単に対価を得るための方法として誤って適用されている。
多くのリーダーの顧客への執着は、「最小限の努力」と「購入までの最大速度」の交差点を手探りで探すところまでしか及んでいない。しかし、真の執着は販売時点で終わらない。
AI経済は、顧客を説得することから顧客と並走することへの転換を要求している。それは、その瞬間の問題を解決することを超えて、実際に持続する絆を構築する体験を創造することだ。もしユーザーが3日目と同じくらい300日目にもその製品を愛していなければ、AI経済におけるあなたの日々は数えられているかもしれない。
「実用可能」から「愛される」へ
2013年、Aha!の共同創業者ブライアン・デ・ハーフ氏は最小限の愛される製品という概念を導入した。これは、チームが最初のインタラクションから感情的な絆を生み出す初期バージョンを構築すべきだという考え方だ。
機能性を超えて進むという概念は完全に新しいものではないが、これほど緊急性を帯びたことはない。もしあなたのAIツールが退屈なタスクを行うための単に少し速い方法であれば、誰かが少しでも速いツールを作れる瞬間に、あなたは置き換えられる可能性がある。しかし、もしあなたの製品がユーザーに力を与え、企業としてのあなたと真につながっていると感じさせるなら、あなたはコードだけでは複製できない堀を構築したことになる。それは、競争に先んじるために調整を続ける中で、あなたに疑いの余地を与えてくれる信頼のレベルだ。
ビジネスへの災い
奇しくも、「最小限の愛される製品」という概念が広まり始めたちょうどその頃、一部のリーダーたちは、本質的に「最小限の価値ある製品」、つまりほとんどの人々がまだ対価を払う製品の最悪バージョンを作り出す努力として、静かに反対方向に歩み始めた。
これは、コリー・ドクトロウ氏が有名に名付けた「エンシッティフィケーション（劣化）」というプロセスであり、ビジネスエコシステム全体への災いである。
これはしばしば3段階の製品劣化だ。まず、企業は高品質の製品やサービスで顧客を引きつけ、大規模なオーディエンスを構築する。一度ロックインされると、消費者体験を劣化させることでビジネス顧客を優遇する方向に転換する。最終的に、彼らはそれらのビジネス顧客を搾取し、すべての価値を自分たちのために取り戻し、方程式の両側で誰もが壊れた、空洞化した元の製品の殻を残される。
これは関係者全員にとって負けの戦略だ。
消費者とパートナーは、彼らの利益に積極的に反する製品を残され、信頼を破壊し、「愛される」体験をかろうじて価値のあるものに変える。これは短期的な利益のためにあなたの評判を燃やすことに等しい。
そして株主にとっては、数四半期は価値を最大化するかもしれないが、企業の未来を殺す。ユーザーの憤りを基盤に真のビジネスを構築することはできない。
スイッチングコストがかつてないほど低いAI経済において、これは「愛される」ライバルが一夜にしてあなたのユーザーベース全体を奪う機会を生み出す。
月を目指す
「最小限」の問題は、それが基準を床に設定することだ。それはチームに、利益の名の下に製品の「魂」を取り除くことを奨励する。
私たちは脚本を反転させる必要がある。「出荷するために最低限できることは何か」や「人々がまだ愛する製品の『最悪』バージョンは何か」と問う代わりに、「顧客が最も愛するであろう製品のバージョンを構築できるか」と問うべきだ。
これは古典的な「月を目指す」哲学だ。もし「実用最小限の製品」を目指して失敗すれば、あなたは無用なものを作り出したことになる。もし「最小限の愛される製品」を目指して失敗すれば、あなたはAI経済においてコモディティになる危険がある。
しかし、もし「最も愛される製品」を目指して失敗しても、あなたはおそらくまだ例外的な何かを作り出している。AIが最小限を自動化できる世界において、機能するものに満足するのをやめ、持続するものを構築し始める時が来た。
