今まで行ってきた「1日1スタートアップ」の内情をお伝えしてみる。
これまで59のテーマを評価した(記事執筆時)。アイデアの種を観察から拾い、AIを使ったリーンスタートアップのフローで検討を進め、LPまで作成できたのは22件。割合にすると37.3%だ。
6割以上は途中で止まっている。
どうやって選別しているのか
アイデアが浮かんだら、まずAIを使った評価フローに通す。リーンスタートアップの手法に従って、以下の観点で検討を進める。
- 課題の実在性と規模感
- ユーザーがお金を払ってでも解決したいか
- 競合の空白または明確な差別化ポイントがあるか
この3点を全て強く満たすものだけをHighと評価し、LPの作成に進む。1点でも満たさなければMid以下として止める。
「面白そう」「需要がありそう」という感覚だけで進ませないのが、このフローの特徴で、単なる思いつきレベルを並べても意味がないとしている。
止まった理由の内訳
Highにならなかったテーマには、共通するパターンがいくつかある。
大手がすでにアプローチしている 大手企業や既存の大規模サービスがすでにカバーしている領域は、後発で入っても差別化が難しい。「便利になる」レベルでは、既存サービスに勝てない。
お金を払うほどの課題ではない 「あれば便利」「無料なら使う」という反応が想定されるテーマは止める。「ないと困る」「今すぐ解決したい」というレベルでないと、有料化は難しい。
ちなみ、フリーが成り立つビジネスモデルとして、にマーケットプレイス型やマルチサイド型があるが、小さなチームで直接的・短期的にアプローチするには難しい形態なるので、なるべくダイレクトビジネスモデル型で検討するようにしている。
マーケットが小さい 課題は実在するが、対象ユーザーが限定的すぎるケースだ。ニッチすぎると、サービスを育てる前に天井が見えてしまう。
選別があるから、作ったものの質が保たれる
1日1サービスと言いながら、実態は捨てているアイデアが多いのでなかなかスムーズに行かない。37.3%という数字を見て、低いと思うかもしれない。 でも、これは自分としては初期としては良い方だと思っている。
ただ数を並べてどうですか？とやってしまえば簡単、アプピールもしやすい。 でも、それをやるつもりはなくて、ちゃんとユーザーに刺さるものを選別することは、作る前の選別と、作った後の選別の両方が必要だと思っている。
作る前にフローで選別する。作った後にトラフィックと事前登録数で選別する。この二段階があって初めて、限られた時間と労力を正しいものに集中できる。
量産しているように見えて、実は相当絞っている。それが私の1日1スタートアップの実態。 結果的に、幅広いジャンルでラインナップが揃うようになってきた。
最近ではテーマのネタ探しもAIで自動化をする仕組みを加えるようにして、だいぶLPに進む打率も良くなってきた。
常に改善、進化し続けるように進められている実感はある。 ここらへんの話はまた今度。
この取り組みのスタート宣言はこちら → AIが来て、ひとりスタートアップが変わった。
前回のノウハウはこちら。→ AIのスピードに、人間がついていけない。その現実を受け入れることが、長く続けるコツだった。
作っているサービスはこちらにまとめています。→ showcase.p1st.app
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