リーンスタートアップとは新規事業をできるだけ小さく始めて成功するかどうかを検証するという手法のことを指します。
スタートアップ企業がプロダクトを作っていくと、リーンスタートアップを行うことで再構築を何度も行うことができ、プロダクトの質の向上が期待できます。
この記事では、そんなリーンスタートアップを踏襲し、システム開発をするときのポイントについてまとめました。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばリーンスタートアップで重要なポイントが丸わかりですよ。
リーンスタートアップとは、起業における考え方の一つです。
「リーン」（lean）には、「痩せた」「脂肪のない」といった意味があり、新規事業をできるだけ小さく始めて成功するかどうかを検証するという手法です。
元々は、1980年ごろにアメリカのマサチューセッツ工科大学で研究されていたトヨタの生産方式をベースに「リーン生産方式」もしくは「リーン開発」として考え出されました。
リーンスタートアップは、リーン生産方式から派生した考え方で、日経BPから出版されている「リーンスタートアップ」という書籍に詳しく書かれています。
リーンスタートアップを意識してシステム開発をするときのポイントは以下の3つです。
一つずつみていきます。
リーンスタートアップの大きな特徴は、顧客志向であることです。
リーンスタートアップは顧客開発とも呼ばれており、プロジェクト開始時から顧客の反応を元に、MVP開発やリリースが進められます。
あくまでも顧客の反応を軸にしてプロジェクトを進めるのが重要です。
リーンスタートアップでは、顧客志向をベースに「構築→計測→学習→再構築」のサイクルを繰り返すことで、顧客満足度を高めていきます。
最初のステップは構築です。
アイデアや仮説を元に新しい製品・サービスの企画を作成し、完璧でなくても良いから形にして、MVP（Minimum Viable Product）と呼ばれる実用最小限の製品を開発して、顧客に試してもらいます。
次のステップである計測では、リリースした製品やサービスを使った顧客の反応を見極めます。
この段階では、まだ製品の質が高くないため、少人数の顧客に対しての提供で大丈夫です。
提供する顧客は、アーリーアダプターという流行に敏感で情報収集・判断が得意なユーザー。その方々の反応を確かめていきます。
計測の結果を元に、MVPを改善することを学習といいます。
アーリーアダプターの反応から、最初に立てた仮説に自体に誤りがあると判断できた場合は、仮説そのものを見直して方向性を大きく変更する必要もあるでしょう。
仮説はあっていそうだが、反応が思わしくなかった場合、製品の改善に注力しましょう。
学習段階を設けることで、これ以上続けても成功の見込みがないと判断した場合、その時点で撤退することができます。
方向性を大きく変更することを、ピポッドと呼びます。
ピポッドした場合、一から仮説・アイデアを考え直す必要があるため、MVPの再構築が必要です。
新たにMVPを再構築したら、改めて「構築→計測→学習」のサイクルを繰り返していき、顧客に受け入れられる製品・サービスの立ち上げを目指していきます。
また上記のサイクルを短い期間で、可能な限り大量に行うのがリーンスタートアップでは重要です。
検証の数をこなせばこなすほど、顧客からの反応がよくなり、市場で優位にたてる可能性が高くなります。
リーンスタートアップでは、実装する機能を削ることで、時間的なコスト、金銭的なコストを抑えることができています。
浮いた時間と資金を、検証の回数と、プロダクト改善に向けるのが成功のポイントといえるでしょう。
リーンスタートアップと似た用語で「アジャイル開発」という言葉があります。
リーンスタートアップは起業における方法論のことでしたが、アジャイル開発はシステム開発における開発手法のことです。
リーンスタートアップとアジャイル開発の共通点は、以下の２点です。
アジャイルは「素早い」という意味があり、機能ごとに小さく開発とリリースを行います。小さな機能ごとに「計画→設計→実装→テスト」のサイクルを繰り返しています。
リーンスタートアップとアジャイル開発はとても相性が良く、IT関連でスタートアップを検討している場合、アジャイル開発で開発を行うとスムーズに進むでしょう。
いかがでしたか。リーンスタートアップでは構築→計測→学習→再構築を繰り返すことで、より良い商品を構築することができる手法でしたね。
リーンスタートアップをオフショア開発で行うのはいかがでしょうか。
dehaでは、5年ほど前からオフショア開発と呼ばれる、低コスト・高品質でのシステム開発を承っております。
IT系のサービスを立ち上げたいが、エンジニアを確保できない、という場合、ぜひ一度dehaにご相談ください。
オフショア開発であれば、相場の7割程度の費用で、レベルの高いエンジニアを登用することが可能です。
2025年8月時点におけるドル／円（USD/JPY）の為替レートは、およそ ¥146.9です。 円安傾向は続いており、過去数十年のトレンドとも重なりつつ、依然として投資・政策動向から注目を浴びています。 この記事ではそんな円安に着目してオフショア開発に与える影響を見ていこうと思います。 オフショア開発を始めたい方 社内のIT人材が不足している方 開発効率を上げたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばオフショア開発に円安がどう影響するのかがわかるのはもちろん、いつ始めるべきかまで丸わかりですよ。 (more…)
近年、生成AI（Generative AI）はビジネスの在り方を大きく変革する技術として急速に普及しています。 文章、画像、音声、コードなど、多様なコンテンツを自動生成できるこの技術は、従来の業務効率化だけでなく、新たな価値創出や顧客体験の革新にも直結します。 特にエンタープライズ（大企業）においては、膨大なデータ資産や高度なセキュリティ要件、複雑な業務プロセスを背景に、生成AIの導入が戦略的な投資対象として注目されています。 この記事ではそんなエンタープライズ向け生成AIについて具体的な活用事例や導入ステップなど徹底解説していきます。 (more…)
近年、生成AI（Generative AI）は文章生成、画像生成、音声合成、プログラムコードの自動生成など、幅広い分野で実用化が進んでいます。 業務効率化や新しい価値創造の手段として注目され、さまざまな業種で導入が加速しています。 しかし、生成AIサービスを導入するにあたり、どのような形態で利用するかは企業の戦略や要件によって異なります。 この記事では、主な導入形態としてSaaS型の生成AIサービス、オンプレミス型生成AIサービス、API/PaaS活用型生成AIサービスに着目し、それぞれの特徴・メリット・デメリット・選び方のポイントを整理します。 生成AIサービスを導入したい方 生成AIサービスのタイプを知りたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIサービスについてどんな特徴があるのかがわかるのはもちろん、適切な選び方まで丸わかりですよ。 (more…)
2025年、生成AIはビジネスと社会の在り方を大きく変えつつあります。 大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダルAI、RAG、AIエージェントといった技術革新が進み、企業の業務効率化から新しい価値創造まで、その活用範囲は急速に広がっています。 この記事ではそんな生成AI市場について、今後の展望や業務への活用について動向などを見ていきます。 生成AIを活用したい企業の方 業務を効率化したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AI市場について現状と今後の展望が丸わかりですよ。 (more…)
近年、AI技術の進化とともに、業務効率化やサービス向上を目的とした「AIエージェント」の導入が急速に進んでいます。 弊社でも、この流れを受けてAIエージェントの導入を進め、多くの現場で業務の質とスピードの両立を実現することができました。 この記事では、実際に弊社が取り組んだAIエージェントの活用事例を紹介しながら、AI導入によるメリットとその可能性についてご紹介いたします。 AIエージェントが気になる方 AIエージェントの事例が知りたい方 社内の人材不足にお悩みの方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIエージェントの成功事例が丸わかりですよ。 (more…)
近年、業務効率化や顧客対応の高度化を目的として、企業や自治体、教育機関など多くの組織で「AIエージェント」の導入が進んでいます。 AIエージェントとは、人工知能を活用して自動的に応答や処理を行うシステムの総称で、チャットボットやバーチャルアシスタント、RPA（Robotic Process Automation）などが含まれます。 しかしながら、AIエージェントの導入には多くの期待が寄せられる一方で、現場ではさまざまな課題に直面するケースも少なくありません。 この記事では、AIエージェント導入によくある課題とその解決方法について、具体的に解説していきます。 AIエージェントに興味がある方 AIエージェントの導入に不安がある方 社内の人材不足にお悩みの方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIエージェントの特徴がわかるのはもちろん、うまく活用するための方法もわかりますよ。 (more…)