スタートアップは、スピードで実行する能力によって生きたり死んだりする。

大企業においても、イノベーションチームが反復を実行するスピードは、成功の可能性に大きな影響を与える。

スタートアップは、速度で生き、または死を決める。大きい会社の場合も、イノベーションチームがアイデアを実行するスピードが、成功の可能性に大きな影響を与える。生成型AIは、AIの能力を素早くプロトタイプ化することが可能にしている。かつて数ヶ月かかったAIの能力は、現在は大規模な言語モデルをプロンプトするだけで数日または数時間で構築できることがある。私はこの速度が興奮的だと感じており、スタートアップと大企業の両方が速く動くことができるように支援する方法について考えてきた。

私は長い間、速い実行に執念を燃やしてきた。プロジェクトに取り組む際、1週間でできることを2週間かけて行うことを嫌いである。速いペースで動くことの代償は、1週間長くかかることではなく、2倍の速度で動くことであるが、後者は許容できない。

AIを搭載した製品を構築する際、AIの能力を構築する以外にも、製品を設計、構築、出荷、スケーリングするための多くのステップがあり、それらのステップを実行する能力は、AIの部分ほど速くは進んでいない。しかし、AIをプロトタイプ化するスピードは、他のステップも速くする圧力をかける。データを収集し、教師あり学習アルゴリズムをトレーニングし、モデルをクラウドに展開するのに6ヶ月かかった場合、ユーザーのフィードバックを得るのに2ヶ月かかることは許容できるかもしれない。しかし、プロトタイプを構築するのに1週間かかった場合、2ヶ月待つことは許容できないように感じる。

私は、ユーザーのフィードバックを得るという、1つの重要なステップに焦点を当てたい。Eric Riesが彼の本「リーンスタートアップ」で普及させた、製品を設計し、構築するための反復的なワークフローの一部として、プロトタイプ（または最小限の実用的な製品）を構築し、そのフィードバックを使用して改善を推進することがある。ループを素早く移動することができれば、市場に合った製品を設計することができる。AI Fund、つまり私がリードするベンチャースタジオは、ユーザーのフィードバックを得るために、多くの速くてスクラップな戦術を使用している。

B2C（ビジネスツーコンシューマー）製品の場合、以下はユーザーのフィードバックを得るための選択肢の一部である。

3人の友人またはチームメンバーに製品を見てもらうよう依頼し、意見を聞く（約0.5日）。
10人の友人またはチームメンバーに製品を見てもらうよう依頼し、意見を聞く（約2日）。
信頼できるαテスター100人に送り、フィードバックを得る（約1週間？）。
1000人のユーザーに送り、定性的または定量的なフィードバックを得る（約2週間？）。
既存の製品に組み込んでフィードバックを得る（1〜2ヶ月？）。
既存の製品の大規模なユーザーベースに展開し、厳密なA/Bテストを行う。

リストを下に移動するにつれて、より正確なフィードバックを得ることができるが、フィードバックを得るために必要な時間が大幅に増加する。さらに、リストのトップの戦術はほぼリスクを生じないため、繰り返し呼び出しても安全である。

ゲスト投稿：Andrew Ng著。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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