stress-test について
創業者やチーム向けに、ビジネス上の前提を検証するスキルです。反証材料や下振れシナリオ、感度を調べ、リスクへの備えを提案します。
主な機能
- 01前提の特定と明文化
- 02反証材料の探索
- 03下振れシナリオの作成
- 04結果への感度分析
- 05リスク対策の提案
活用シーン
- 01売上や成長予測の見直し
- 02市場規模の推定検証
- 03競争優位性の前提評価
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/stress-testを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
/em:stress-test — 事業上の前提条件のストレステスト
コマンド： /em:stress-test <assumption>
あらゆる事業上の前提条件を、市場に打ち砕かれる前に検証します。売上予測、市場規模、競争上の優位性、採用の速度、顧客維持率などが対象です。
ほとんどの前提条件が間違っている理由
創業者はもともと楽観的です。それは強みです。何もないところから何かを始めるには、楽観性が必要です。しかし、事業計画の前提条件が、創業時に原動力となった同じ楽観性によって膨らんでしまうと、それは弱点になります。
最も危険な前提条件とは、誰もが賛同しているものです。
チーム全員が5,000万ドルの市場は実在すると信じているとき、投資家との面談がすべて順調に進んだために資金調達ラウンドは成立すると考えているとき、計画上は12月までにARRが200万ドルに達することになっているのに、誰も疑問を呈さないとき――最も危険にさらされているのは、まさにそういうときです。
ストレステストは悲観論ではありません。見極めるための調整です。
ストレステストの手法
ステップ1：前提条件を特定する
明確に言語化します。「市場は大きい」ではなく、「ドイツの中小企業におけるB2B支出管理ソフトウェアのTAMは23億ユーロです」とします。
前提条件が具体的であればあるほど、検証しやすくなります。曖昧な前提条件は反証できず、そのため役に立ちません。
よくある前提条件の種類：
- 市場規模 — TAM、SAM、SOM、成長率、顧客セグメント
- 顧客行動 — 支払い意思、解約、拡大、紹介
- 収益モデル — コンバージョン率、契約規模、営業サイクル、CAC
- 競争上のポジション — 競争優位性の持続性、競合他社の対応速度、乗り換えコスト
- 実行力 — チームの実行速度、採用までの期間、製品開発の期間、事業運営の拡大
- マクロ環境 — 規制環境、経済状況、テクノロジーの利用可能性
ステップ2：反証となる証拠を探す
前提条件ごとに、それが間違っていることを示す証拠を積極的に探します。
次の点を確認します。
- これを試して失敗した企業はありますか？
- この前提条件に反するデータはありますか？
- 弱気ケースはどのようなものですか？
- 聡明な懐疑論者がこれを見たら、何を指摘するでしょうか？
- このような前提条件が正しい確率は、過去の実績ではどの程度ですか？
反証となる証拠の情報源：
- 隣接市場で失敗した類似企業
- 類似事業における顧客解約データ
- 類似の予測の過去の正確性
- 相反するデータを示す業界レポート
- これを試した競合他社が得た知見
目的は、やめる理由を見つけることではなく、何が分かっていないかを明らかにすることです。
ステップ3：下振れをモデル化する
ほとんどの計画では、基本ケースと上振れケースをモデル化します。ストレステストでは、下振れを明示的にモデル化します。
定量的な前提条件（売上、成長、コンバージョンなど）の場合：
| シナリオ | 前提条件の値 | 確率 | 影響 |
|---|---|---|---|
| 基本ケース | [当初の値] | ? | |
| 弱気ケース | -30% | ? | |
| ストレスケース | -50% | ? | |
| 壊滅的ケース | -80% | ? |
各段階で重要な問いは、**事業は存続できるか？計画に筋は通っているか？**です。
定性的な前提条件（競争優位性、プロダクト・マーケット・フィット、チームの能力など）の場合：
- この前提条件が間違っていると示す最も早い兆候は何ですか？
- それに気づくまで、どれくらいかかりますか？
- 前提条件が崩れてから、それを検知するまでの間に何が起きますか？
ステップ4：感度を計算する
前提条件によって重要度は異なります。感度分析では、この前提条件が変わった場合、結果はどれほど変わるかを確認します。
例：
- CACが2倍になった場合、ランウェイはどう変わりますか？
- 解約率が5％から10％に上がった場合、24か月後のNRRはどう変わりますか？
- 商談サイクルが3か月ではなく6か月の場合、第3四半期の売上にどのような影響がありますか？
感度が高い場合、その前提条件は重要なレバーです。間違っていれば、大きな問題になります。
ステップ5：ヘッジを提案する
リスクの高い前提条件には、それぞれヘッジが必要です。
- 検証のヘッジ — それを前提に賭ける前に検証する（パイロット、顧客との対話、小規模な実験）
- 代替策のヘッジ — 間違っていた場合、次善策は何ですか？
- 早期警戒のヘッジ — 手遅れになる前に、前提条件が崩れつつあると知らせてくれる先行指標は何ですか？
前提の種類別ストレステストのパターン
売上予測
よくある失敗：
- ボトムアップモデルで、パイプラインの100％が成約すると仮定している
- 商談の遅延、解約、季節性を考慮していない
- 新しいチャネルが、大規模に検証される前から機能すると仮定している
ストレステストの質問：
- パイプラインにおける実際の過去の成約率はどのくらいですか？
- 上位3件の商談が次の四半期にずれ込んだら、数値はどうなりますか？
- 新しい営業担当者の立ち上がりに2か月ではなく4か月かかる場合、モデルはどうなりますか？
- 拡大による売上が実現しなかった場合、成長率はどうなりますか？
テスト： 期待する成約率ではなく、過去の成約率を使って売上モデルを構築します。
市場規模
よくある失敗：
- ボトムアップでの検証なしに、業界レポートからトップダウンでTAMを算出している
- 市場全体と、サービス提供可能な市場を混同している
- SAMの100％にリーチできると仮定している
ストレステストの質問：
- ICPに該当する企業は実際に何社あり、その企業名を挙げられますか？
- 1～3年目に獲得可能な市場規模はどのくらいですか？
- ICPのうち、この課題に対する何らかのソリューションに現在費用をかけている割合はどのくらいですか？
- 「勝つ」とはどのような状態で、それにはどの程度の市場シェアが必要ですか？
テスト： ターゲットアカウントのリストを作成します。件数を数えます。ACVを掛けます。それがSAMです。
競争優位性
よくある失敗：
- 6か月で構築できる技術的優位性を、競争優位性とみなしている
- まだ実現していないネットワーク効果を前提にしている
- 自社にない規模が必要なデータ上の優位性を前提にしている
ストレステストの質問：
- 十分な資金力のある競合が、90日で自社の最良の機能を模倣したら、顧客はどうしますか？
- 代替製品を試したことのある顧客の継続率はどのくらいですか？
- その競争優位性は今、実在していますか。それとも、規模拡大後に実現する理論上のものですか？
- 競合が機能面で同等になるには、どのくらいのコストがかかりますか？
テスト： 解約した顧客に離れた理由を尋ね、競合なら顧客を維持できたかどうかを確認します。
採用計画
よくある失敗：
- 採用期間について、現在の市場状況ではなく、標準的な採用サイクルを想定している
- 戦力化までの期間をモデルに織り込んでいない（十分な生産性に達するまで3～6か月かかる）
- 特定の人材の採用に依存しており、その人が採用できなければ計画が成り立たない
ストレステストの質問：
- VP of Salesの採用に2か月ではなく5か月かかったら、どうなりますか？
- 計画した人員の70％しか採用できない場合、実行状況はどうなりますか？
- 明日、ある1人が辞めた場合、計画に最も大きな損害を与えるのは誰ですか？
- 採用が凍結された場合、現在のチームで計画を実現できますか？
テスト： 新規採用者が純増しない前提で計画をモデル化します。それでも機能するのはどの部分ですか？
競合の対応
よくある失敗：
- 既存企業は対応しないと仮定している（自社が成功していれば対応します）
- 対応の速さを過小評価している
- リソースの非対称性をモデルに織り込んでいない
ストレステストの質問：
- 市場をリードする企業が6か月で自社製品を模倣したら、価格設定はどう変わりますか？
- 競合が自社の領域を攻めるために3,000万ドルを調達した場合、どう対応しますか？
- 顧客のうち、競合とベンダー関係にあるのはどの企業ですか？
ストレステストの出力
ASSUMPTION: [Exact statement]
SOURCE: [Where this came from — model, investor pitch, team gut feel]
COUNTER-EVIDENCE
• [Specific evidence that challenges this assumption]
• [Comparable failure case]
• [Data point that contradicts the assumption]
DOWNSIDE MODEL
• Bear case (-30%): [Impact on plan]
• Stress case (-50%): [Impact on plan]
• Catastrophic (-80%): [Impact on plan — does the business survive?]
SENSITIVITY
This assumption has [HIGH / MEDIUM / LOW] sensitivity.
A 10% change → [X] change in outcome.
HEDGE
• Validation: [How to test this before betting on it]
• Contingency: [Plan B if it's wrong]
• Early warning: [Leading indicator to watch — and at what threshold to act]