product-discovery

プロダクトディスカバリー

戦略的なユーザーリサーチと課題検証の専門知識 — インタビュー手法やJTBDから、機会の規模推定、インサイトの統合まで。

哲学

優れたプロダクトは、優れた課題から始まります。ディスカバリーとは、お金を払ってくれる人々のために、解決する価値のある課題を見つける方法です。

優れたプロダクトディスカバリーの要点：

1. ステークホルダーではなく、ユーザーと話す — 顧客が知っているのは自分の課題であり、解決策ではありません
2. 解決策の前に課題を検証する — 正しいものを作り、その後で正しく作ります
3. 定量化し、定性化する — 数値からは「何が」、対話からは「なぜ」がわかります
4. まとめて行うより継続する — 四半期ごとのプロジェクトより、毎週の習慣が効果的です

このスキルの仕組み

呼び出された際は、次のように整理された rules/ のガイドラインを適用します。

• research-* — ユーザーインタビュー手法、アンケート設計、リサーチオペレーション
• discovery-* — 課題のディスカバリー、JTBD フレームワーク、検証
• analysis-* — 統合、セグメンテーション、競合分析
• testing-* — プロトタイプテスト、ユーザビリティテスト

主なフレームワーク

ディスカバリープロセス

フェーズ	アクティビティ	成果物
探索	インタビュー、観察、データマイニング	課題領域マップ
検証	課題インタビュー、アンケート、実験	検証済みの課題
優先順位付け	機会スコアリング、セグメンテーション	優先順位付けされたロードマップ
テスト	プロトタイプテスト、ユーザビリティ調査	解決策の検証

Jobs-to-be-Done フレームワーク

                    ┌─────────────────────┐
                    │    FUNCTIONAL JOB   │
                    │   (What they do)    │
                    └──────────┬──────────┘
                               │
              ┌────────────────┼────────────────┐
              │                │                │
              ▼                ▼                ▼
       ┌──────────┐     ┌──────────┐     ┌──────────┐
       │ EMOTIONAL│     │  SOCIAL  │     │ CONTEXT  │
       │   JOB    │     │   JOB    │     │ (When/   │
       │ (Feel)   │     │ (Appear) │     │  Where)  │
       └──────────┘     └──────────┘     └──────────┘

機会スコアリング（OST）

要因	重み	説明
重要度	40%	このジョブは顧客にとってどれほど重要ですか？
満足度	30%	現在の解決策にどの程度満足していますか？
頻度	20%	この課題にどのくらいの頻度で直面しますか？
支払い意欲	10%	これを解決するためにお金を払いますか？

機会スコア = 重要度 + max（重要度 - 満足度, 0）

リサーチ手法の選択

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   GENERATIVE RESEARCH                       │
│              (Discover unknown unknowns)                    │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌───────────┐               │
│  │Contextual │  │ Discovery │  │ Diary    │               │
│  │ Inquiry   │  │ Interviews│  │ Studies  │               │
│  └───────────┘  └───────────┘  └───────────┘               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   EVALUATIVE RESEARCH                       │
│              (Validate known hypotheses)                    │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌───────────┐               │
│  │ Usability │  │  A/B      │  │ Prototype │               │
│  │ Testing   │  │  Testing  │  │ Testing   │               │
│  └───────────┘  └───────────┘  └───────────┘               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   QUANTITATIVE RESEARCH                     │
│              (Measure and prioritize)                       │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌───────────┐               │
│  │  Surveys  │  │ Analytics │  │ Card      │               │
│  │           │  │  Review   │  │ Sorting   │               │
│  └───────────┘  └───────────┘  └───────────┘               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

顧客セグメンテーションマトリクス

次元	消費者（B2C）	ビジネス（B2B）
人口統計	年齢、収入、居住地	企業規模、業界、売上高
行動	利用パターン、購入履歴	購買プロセス、技術スタック
心理統計	価値観、ライフスタイル、態度	企業文化、リスク許容度
ニーズ	課題、目標、願望	ビジネス成果、KPI

継続的なディスカバリーの頻度

Weekly:
├── 2-3 customer interviews
├── Review analytics/feedback
└── Update opportunity backlog

Monthly:
├── Synthesis session
├── Prioritization review
└── Stakeholder alignment

Quarterly:
├── Deep-dive research sprint
├── Competitive analysis refresh
└── Segment review

インタビューのクイックリファレンス

インタビューの種類	使用するタイミング	主な質問
ディスカバリー	課題領域を探索するとき	「前回のことについて教えてください……」
課題	特定の悩みを検証するとき	「これは1〜10でどれくらい深刻ですか？ その理由は？」
解決策	コンセプトをテストするとき	「これはあなたの課題を解決しますか？」
JTBD	動機を理解するとき	「何を達成しようとしていましたか？」
ユーザビリティ	インターフェースをテストするとき	「何が起こると思いますか？」

アンチパターン

• 解決策ありきのディスカバリー — 課題を検証する前に解決策に惚れ込む
• 誘導尋問 — 望ましい回答を示唆する質問をする
• 確証バイアス — 仮説を裏付けることだけを聞く
• サンプル数1 — 1件のインタビューをもとに意思決定する
• 代理リサーチ — 顧客ではなく営業担当者に尋ねる
• 機能リクエストをリサーチとみなす — ユーザーが求めるのは機能であり、課題ではない
• 分析麻痺 — 調査をいつまでも続け、決断しない
• HiPPO主導 — 最も高給の人物の意見がデータに優先する