ニーズ
お客様の声
« プロダクトチームに事前段階でAIを活用してほしい:アイデアを探求し、数分でプロトタイプを作成し、開発前に検証する。 »
- « 開発前にプロトタイプを作りたい »
- « 製品アイデアを素早く検証したい »
- « ディスカバリーにAIを取り入れたい »
- « 実際のユーザーを動員せずに検証したい »
私たちの解決策
- AIによるディスカバリー強化
- 迅速なプロトタイピング：数分でプロトタイプを作成
- 検証：synthetic usersとsmoke test
手法
私たちのメソッド、 5ステップ
私たちのスタンス
実行前に検証する
AIは探索コストを大幅に削減します。構築する前にアイデアをテストできます。
- プロトタイプ
- Synthetic
- スモークテスト
ステップ 01 : 診断
チームのプロダクトおよびAI成熟度の分析と、ディスカバリーフェーズでの初期ユースケースの特定。
- チームのプロダクトおよびAI成熟度
- ターゲットを絞ったディスカバリー用ユースケース
- 現行プロダクトプロセスのマッピング完了
- 選定されたバックログの実課題
ステップ 02 : 探求する
AIによるディスカバリーフェーズの実施と、検証すべき仮説マップの構築。
- AIによるディスカバリー強化
- 仮説のマッピング
- AI支援によるフリクション分析
- ワークショップでの構造化されたアイディエーション
ステップ 03 : プロトタイプ化
数分で機能するプロトタイプを生成（Lovable経由）し、製品ケースで迅速に反復。
- Lovableで数分でプロトタイプ作成
- ガイド付き高速イテレーション
- 比較されたバリエーション
- 検証コストの可視化
ステップ 04 : 送信
synthetic usersによる仮説検証と、トラフィックの一部(10%)を対象とした smoke tests の展開。
- synthetic usersのプロトコル
- トラフィックの10%でスモークテスト
- 需要シグナルの読み取り
- シミュレーションの限界を明確化
ステップ 05 : アンカリング
持続可能なAIディスカバリー体制を構築し、go/no-go判断基準を定義してプロダクト選定を確実なものにします。
- AIディスカバリーの枠組み
- Go / No-go基準
- 提供されるプロトタイピングキット
- プロダクトサイクルへの統合
成果物
得られるもの
トレーニング資料
実際のプロダクト事例にて。
AIプロトタイピングキット
再利用可能なテンプレートとプロンプト。
synthetic usersメソッド
迅速な検証プロトコル。
AIディスカバリーフレームワーク
ステップ、ガードレール、Go/No-Go基準。
対象者
このオファーは誰向けですか？
活用ツール
- Lovable
- Claude
- Figma
- v0
- Maze
- Synthetic Users
- プロダクト、ディスカバリー、デザインチーム
- 背景：構築前の段階からAIを組み込む
- スポンサー:CPO、Head of Product、デジタル担当役員
さらに詳しく
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