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。
生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 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。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。 (more…)
近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 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「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル（スプリント）を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。…
企業の基幹システムの多くは、10年、20年、あるいは30年以上にわたって運用され続けています。 しかし近年、こうしたレガシーシステムを取り巻く環境は大きく変化しています。 近年、注目されているのが「7Rフレームワーク」です。 7Rフレームワークは既存システムをクラウド環境へ移行する際に採用される代表的な意思決定モデルであり、システムごとに最適な移行戦略を選択するための考え方です。 この記事ではそんな7Rフレームワークについて、特徴を紹介していきます。 7Rフレームワークに興味がある方 生成AIを活用したい方 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7Rフレームワークの特徴がわかるのはもちろん、AI時代での7Rフレームワークについて丸わかりですよ。 (more…)
オフショア開発は従来の「量」の補完から、しかし、生成AIの急速な進化によってその前提が大きく変わろうとしています。 今後は「どれだけ高い生産性を実現できるか」が重要です。 この記事ではそのようなオフショア開発のあり方の変化について見ていきます。 オフショア開発に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 AIを使った開発に興味がある方 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。これを読めばオフショア開発の変化についてわかるのはもちろん、AI Nativeについても丸わかりですよ。 (more…)
近年、日本のIT業界では「2030年に最大79万人のIT人材が不足する」という予測が繰り返し語られています。 この数字は、日本社会のDX推進や企業のシステム開発を支える人材の不足を警告する象徴的な指標として広く認知されています。 しかし、2022年末以降の生成AIの急速な発展により、この予測の前提条件は大きく変化しています。 かつては人間が手作業で行っていたプログラミング、設計書作成、テストケース生成、ドキュメント作成、データ分析などの業務が、AIによって大幅に自動化され始めているためです。 その結果、「79万人不足」という予測を単純に受け入れるのではなく、「どのような人材が不足し、どのような人材の需要が減少するのか」という質的な観点から再検討する必要が生じています。 この記事では、生成AI時代におけるIT人材不足の構造変化を分析し、2030年に向けて求められる人材像について考察をしていきます。 生成AI時代が気になる方 IT業界の方 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「2030年79万人IT人材不足」問題について、新しい見解とその対策がわかりますよ。 (more…)
長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。 この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。 AIレガシーマイグレーションが気になる方 製造業の方 DXをすすめたい企業の方 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レガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。 (more…)