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おはようございます、ゼロトピックです。
今日は質問にお答えしたいなと思います。
mizorinさんからいただきました。
みかんの取締役の方ですね。ありがとうございます。
内容を読みます。
このツイートを拝見したのですが、
ツイートを参照しているので、そのツイートの内容なんですけど、
10Xの飯山さんというグロースを見ていただいている方、
すごいスペシャリストなんですけど、
その飯山さんのツイートを参照されていました。
内容が、よく試作の優先順位をインパクトと高数で決めることが多いけど、
10Xの場合は、一周の深さ、広さと不確実性で判断している感じ、
そしてそれを支える開発力、キャッシュ、
一周の解像度を高める定性定量分析でツイートがあって、
このツイートを拝見したのですが、
10Xにおいて一周の深さ、広さ、不確実性は、
それぞれどのように定義されていますでしょうか。
特に広さがどういうものなのか気になりましたという、
そういうご質問をいただきました。ありがとうございます。
そうですね。これは飯山さんが書いてくださっている通りで、
割と僕らが何かの手を打つときって、
どのぐらいのコストがかかるかというのは結構最後に考えることが多いですね。
このインパクトみたいなものを分解したときに、
そもそも一周の質、質というのは深さと広さ、
あとはそれが解決できるかという解決方法、ソリューション、
あるいはプロダクトとか、プロダクトの実装における不確実性という、
こういうものの2つが大きな判断基準になっているというのは、
本当にその通りだなと思っています。
いい言語化ですね。
で、どうだな、一周の深さ、広さみたいな、
まずこの2つの、要は何を解くかという問いの精度の話かなというふうに思うんですけど、
問いの精度をどうやって定義しているかというと、
要は一周の深さというのはその課題を抱えている人、
本当人間が持っている、なんだろうな、
その問題がどれだけ深いとか痛いものなのかっていう、
本当バーニングかどうかみたいな、なんかそういうところをですね、
例えばなんだろうな、日々何かの、
例えば小売を運用していて、小売を運営していて、
いろんなペインってあると思うんですよね。
我々がよく言っているのだと在庫管理がうまくできないとか、
あとはピッキングパッキングとか品出しとか、
そういうオペレーションのこういうところが少し良くなったら楽になるのになみたいな、
そういうペインがあるとしたときに、
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いや最も構造的に深いところにあるものって何なんだみたいな、
例えばその運用、運用じゃないわ、
品出しをするときにこのハンディの使い勝手が、
もう少しスキャンがあと1秒速かったら楽なのにみたいなものって、
まあ暫定的にその対処すること自体はできると思うんですけど、
そもそもこのハンディ使わなくていいようにしたら、
するにはどうしちゃいいんだみたいな、
そのオペレーション自体が発生してしまっている原因とか、
あとはその構造というか必要性みたいなものを根本から手当てするにはどうしたらいいか、
その根本ほどやっぱり痛い、
要は解決できていない理由があるものなので、
っていうのでその深いところを探るっていうのが、
まあイシューの深さですかね、
なんでこうきれいに定義できているわけではないです、決して、
だけどイシューアナリシスっていうのを必ずやって、
その一つの問題ってその一つの問題で完結することはそんなに多くはなくて、
やっぱ複数の問題に波及をしていることが多いんですよね、
っていう時にやっぱ多くの問題の原因となっているようなイシュー、
みたいなものをしっかりアプローチして、
もっとも優先度を上げて解決しようっていう、
それがイシューの深さです。
なので辿ると、なんだろうな、
人にとって最も悩みの原因となっているかどうか、
みたいなのがイシューの深さですと。
広さ、広さについてはある種非連続性とも言えるんですけど、
要は1人とか2人にそのイシューがあって、
それを解決しますっていうものではなくて、
例えば1000人とか1万人とか、
そういう対象となる人が広かったり、
あるいは将来そういう問題に引っかかるような人数を減らしていくみたいな、
そういう要は対象の広さこそが非連続性かなっていうふうに思ってます。
かつそれって例えば、なんだろうな、
非連続性、難しいな。
1人が10人になるとか、
あとは10人のペイン1が0.9になるとか、
そういうことではなくて、
1万人のペインが100から10になりますみたいな、
そういうアプローチが取れるイシュー。
深さとセットな気もしますね。
深さと広さ、問いの質っていうのは、
一瞬の深さはそれが解決されたら抱えているペインが100から10になるもの、
広さはそれが解決されると影響を与える人が1人ではなくて1万人であるみたいな、
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そういう感覚です。
不確実性はそれを解決できるかどうかの難易度というか、
現時点での明瞭さみたいなものだと思ってて、
解決の方法がすぐわかるものであればすぐやってるはずなんですよね。
だから一定解決されない問題っていうのは不確実性が何かしら潜んでいて、
その不確実性の重さ、
要は我々にとってわからないことがどれだけ大きくて、
そのわからないことがこの回を作っていくときにどれほどの影響を持つのかっていうものの推定値みたいなものが不確実性だと思っています。
なのでわかんないことが多くて、
これどうやって解決したらいいかわからないみたいなものほど早く手をつけるべき。
それを検証するための事実を集めに行くとか、
検証しながら事実を集めるってことがものすごい重要になります。
っていうのでこのツイートの後半のほうだと、
それを支える開発力、キャッシュ、一周の解像度を高める定性転量分析って書いてるんですけど、
開発力ってのはシンプルに回を作ってみて実験できる、
要は検証できる能力だと思うんですよね。
なので検証する速度が速かったり、検証の精度が高くていい事実が集められるっていうのが、
そのドライバーが開発力です。
ただ開発するにはやっぱり人が必要だったり、
十分な心の余裕とかが必要で、
キャッシュっていうのはその土台に入ってるものですと、
その土台には企業文化とかいろんなものがあるんですけど、
キャッシュもその重要な一部で、
要はキャッシュがない中で、
残り1週間で死んじゃいますみたいな、
会社が倒れちゃいますっていう状況の中で、
実験を余裕持ってやるっていうのは不可能なんですよね。
要はそういう焦りを、焦りから解放されて、
長期的にどれくらい時間がかかるかわからないけども、
解決されたらものすごいインパクトがあるものに迎えるっていうのは、
やっぱりキャッシュがあってこそだと思っているので、
そのキャッシュをしっかり持つようにしていて、
どうやって持つかというと、
うちの場合はキャッシュフローがあって、
しっかりインカムがあると。
なのでそれと自社から出ていこうかね、
っていうのの乖離を極限まで小さくできるように、
うまくコントロールしながら、
あとは調達ですね。
公開してないんですけど、
この半年ぐらいでも8億円ぐらい調達をしていて、
実はキャッシュにすごく余裕がある状態で経営をできていて、
ゆえに10X思考というか、
未来に必要なものにしっかり時間を傾けるってことができています。
未来に必要なものっていうのは、
イシューが深くて広くて不確実性が高い、
けどインパクトがめちゃくちゃ大きいっていう、
そういうプロダクト、ソリューションを見つけて作ることだと思っています。
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最後はイシューの解像度を高める定性定量分析ってあるんですけど、
イシューの深さとか広さを測る上で、
深さっていうのは正直定量分析ではあまりわかんないかなと思ってるんですよね。
それはなぜその問題が起きているのかっていう、
人間の心理とかにアプローチしなきゃいけなくって、
っていう意味では人の行動をきっちり覗いたり、
その人のお話をしっかり伺って、
その周辺にある情報を集めていったりっていうことがすごい重要。
なので定量分析はめちゃくちゃ重要だと思います。
また現場、現場に行ってその状態を観察するとかっていう意味では、
定量じゃねえわ、定性か、定性分析がすごい重要だと思っています。
広さ、広さを見る上では定量分析がすごく有効なのかなと思っていて、
そういうアクションって一体どのぐらいの人がしてて、
今後どのぐらいの人数に普及していくのかみたいな推定も含めて、
結構数値感が出せる。
その人の集まりをグンとして見やすいのは量の部分だと思うので、
それで広さ、その影響を与えるような方の広さを見定めることができるんじゃないかなっていう、
それで定性で深さを、定量で広さを見て、
一種の改造度を高めていくっていう、そんな整理になっているかなと思っています。
特に飯山さんのグロースというか、パートナーをサクセスさせるというミッションのために、
飯山さんは特に、既に走っているような事業者さんのグロース角度を上げていく。
そのためのリサーチというか定量分析と、
あとは浜坂さんという、うちにこの1年外でN1インタビューのプロになった方がいるんですけど、
浜坂さんと結構連動しながら、各ユーザーだったり事業者のインサイトを集めてきて、
そこで深さ、広さを考えながらプロダクトにフィードバックをかけたり、
広告代の作業をどうしようか考えたり、そこの予算をうまくアロケーションして、
グロースさせていったりっていう、そういうことをやっています。
なので、まさに彼がこういうところに感度を持っていってくれているのは、
うちにとってはすごくありがたいし、重要な仕事をしてくれていると思っています。
はい、そんなところですかね。
それでは。
