prioritize-assumptions について
影響度とリスクに基づいて仮説を順位付けし、保留・実施・却下・検証の判断を支援するスキルです。プロダクトチーム向けに、行動を測定し明確な成功基準を設ける実験を提案します。
主な機能
- 01影響度とリスクの評価
- 02影響度 × リスクのマトリクス
- 03ICEとRICEの説明
- 04対象を絞った実験の提案
- 05行動に基づく成功指標
活用シーン
- 01製品仮説の優先順位付け
- 02検証する仮説の選定
- 03低コストな実験の設計
- 04マトリクスによる優先事項の提示
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/prioritize-assumptionsを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
前提条件の優先順位付け
影響度 × リスクのマトリクスを使って前提条件をトリアージし、対象を絞った実験を提案します。
コンテキスト
$ARGUMENTS の前提条件の優先順位付けを支援します。
前提条件や調査データを含むファイルがユーザーから提供された場合は、最初にそれらを読み込んでください。
ドメインのコンテキスト
前提条件の優先順位付けには、ICE が効果的です。Impact（機会スコア × 顧客数）× Confidence（1～10）× Ease（1～10）で算出します。機会スコア = 重要度 ×（1 − 満足度）。値は 0～1 に正規化します（Dan Olsen）。RICE では、Impact を Reach × Impact に分けて算出します：（R × I × C）/ E。計算式とテンプレートの詳細は、prioritization-frameworks スキルを参照してください。
手順
ユーザーが優先順位を付ける前提条件の一覧を提示します。以下のフレームワークを適用してください。
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各前提条件について、次の 2 つの指標を評価します。
- 影響度：前提条件の検証によって生み出される価値、および影響を受ける顧客数（ICE では、影響度 = 機会スコア × 顧客数）
- リスク：（1 − 確信度）× 労力 と定義します。
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影響度 × リスクのマトリクスを使って、各前提条件を分類します。
- 影響度が低く、リスクも低い → 優先度の高い前提条件に対処するまで、テストを保留します
- 影響度が高く、リスクが低い → 実装に進みます（リスクが低く、リターンが大きいため）
- 影響度が低く、リスクが高い → アイデアを却下します（投資に見合わないため）
- 影響度が高く、リスクも高い → 検証するための実験を設計します
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テストが必要な各前提条件について、次の条件を満たす実験を提案します。
- 最小限の労力で、検証済みの学びを最大化する
- 意見ではなく、実際の行動を測定する
- 明確な成功指標としきい値を設定する
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結果は、優先順位を付けたマトリクスまたは表として提示します。
手順を追って考えてください。出力が大量になる場合は、Markdown として保存してください。