NO FLOP!要約と失敗を防ぐガイド紹介

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新規事業の90%以上が失敗する……。この厳しい現実に対して、Google初代技術責任者のアルベルト・サヴォイアが画期的な解決策を一冊にまとめて提示。
その本書【Google×スタンフォード NO FLOP! 失敗できない人の失敗しない技術】を要約解説します。内容は、新商品開発、新規サービス立ち上げ、起業などあらゆる新規プロジェクトに応用可能な実践的メソッドを提供しています。洋書らしく、多種多様なエピソードを提示しているため、読み進めたくなる工夫も凝らされている一冊ですぞ。

超要約するならば……

「大失敗を避けるために、
小さな失敗を早期に重ねる
具体的な方法論」を
提供する実践的なガイドブック

本書一番の注目は、ビジネスアイデアが「そもそも間違っていないか」を低コストで検証する革新的な手法を紹介しています。Amazon、Google、Uber、IBMなど、名だたる企業の成功と失敗を徹底分析した知見が詰まった本書は、信頼性の高い方法論を提示しています。
今回は要約だけでなく本書では紹介されていない「成功事例」にも触れていますので、読む前の理解を助ける手引きとして活用して下さい。

本書NO FLOP!の概要

著者プロフィール

アルベルト・サヴォイアは、シリコンバレーを代表するイノベーターとして世界的に知られる存在。Google初代技術責任者として、AdWordsの開発・立ち上げを主導し、「世界のベストCTO 25」賞を受賞しました。
その後、シリコンバレーを拠点とし、スタンフォード大学のGoogleでイノベーションに対する独自の効果的なアプローチを教えています。また、ナイキ、マクドナルド、ウォルマート、米陸軍など、多くのフォーチュン500企業で教鞭を執り、指導してきました。成功と失敗の経験があるからこそ、本書が生まれたといえます。

本書の特徴と価値

本書【Google×スタンフォード NO FLOP! 失敗できない人の失敗しない技術】は、新規ビジネスの90%が失敗するという現実に対して、具体的な解決策を提示する画期的な一冊。

特に注目すべき点として▼

  • Amazon、Google、Uber、IBMなど、名だたる企業の成功と失敗を徹底分析した知見が詰まっています
  • スタンフォード大学教授のティナ・シーリグ氏も「起業家を志す人は全員読むべき」と強く推薦
  • アマゾン小売部門担当副社長のパトリック・コープランド氏も「成功確率を劇的に上げたい起業家やイノベーターなら絶対に目を通すべき作品」と評価

NO FLOP!の推奨読者層

  • 新規事業開発担当者
  • 起業家・イノベーター
  • 企業の経営者・管理職
  • 新しいことに挑戦したい全ての人

本書では、アイデアが「そもそも間違っていないか」を低コストで検証する革新的な手法「プレトタイピング」を詳細に解説新商品、新サービス、新規事業など、あらゆる新規プロジェクトに応用可能な実践的なフレームワークを提供しています。

完全要約:3つの重要パート

NO FLOP!のデータ重視のイメージイラスト

本書の内容を3つに分け「事実を直視する」「仮説検証の実践手法」「失敗しないための具体的戦術」について解説しましょう。

Part1:事実を直視する

新製品失敗の法則

新しいアイデアの90%は失敗するという厳しい現実があります。
この失敗パターンは「FLOP」として定式化され、次の要因が関係します▼

  • Failure(失敗):新製品開発における一般的な失敗
  • Launch(市場投入):展開時の問題
  • Operations(運用):実行段階での課題
  • Premise(前提):そもそもの構想における誤り

Right It(正しいアイデア)の見つけ方

Right Itとは、適切な方法で進めれば市場に受け入れられる正しいアイデアを指します。
Right Itを見つけるための重要なポイント▼

  • 「意見」ではなく「事実(データ)」に基づく判断
  • 主観的で偏見に満ちた見当違いの意見を排除
  • 特に「好意的な意見」には判断が鈍るため要注意
  • 「願望」や「妄想」ではなく仮説に基づく検証

データ重視の意思決定

Googleで培われた意思決定の原則として、次が挙げられます▼

  • 「データは意見より強し」という基本原則
  • 意見の価値を最小限に抑える
  • あいまいな思考から抜け出し、明確なデータに基づく判断
  • 主観を排除し、客観的な事実に基づく意思決定

この手法は、Amazon、Airbnb、Uberなど、成功企業の事例分析から導き出されたものです。
イーロン・マスクも「事実に基づく意思決定」の重要性を指摘しています。

Part2:仮説検証の実践手法

XYZ仮説の立て方

仮パラメータといえる「XYZ仮説」について
あいまいな仮説を排除し、具体的で検証可能な形式で仮説を設定します。「少なくともXパーセントのY(対象者)はZする」 と明確な形(数字)で表現することで、鋭い思考と正確な検証が可能になります。

プレトタイピングの概要

サヴォイア氏が考案した革新的な検証手法が「プレトタイピング」
製品やサービスが実在する前に、市場性を確認する手法として、後述の実践ガイドで詳しく解説します。

データ分析と検証方法

  • HTD(Hours to Data:データ取得までの時間)を重視
  • 48時間以内のデータ取得を目標
  • YOD(Your Own Data:あなただけのデータ)の収集を重視
  • 複数回の検証と改善を前提とした分析

データ分析と検証方法の例

プレトタイピングで得られたデータの分析を最重要視しています。
例として、何かを販売したいアイデアがありました。画期的な発明と思った製品を「メカニカル・ターク」型のプレトタイピングで、デモを行ったとします。市場の反応を確認する目的で、ウェブ上で予約注文できるサイト(現時点はデモだけで、実際の商品は存在していません)を作った場合、次の評価基準を使用します▼

  • コメントやSNSの反応は評価対象外
  • メールアドレスや電話番号の提供:1-10ポイント
  • 30分のデモ視聴:30ポイント
  • 現金デポジット:50ポイント
  • 予約注文:250ポイント

重要なポイントとして、プレトタイピングは最低でも3〜5種類実施し、微調整と改善を重ねながら検証を進める必要があります。
仮の状態でユーザーの反応を確認できる方法により、アイデアの市場性を低コストかつ短期間で確認することが可能になります。

Part3:失敗しないための具体的戦術

48時間ルールの活用法

プレトタイピングにおいて、HTD(Hours to Data:データまでの時間)を重視することが重要です。市場との接触を先送りにした事業は失敗する傾向が強いため、48時間以内にデータを取得することを目標とします。

実践的なケーススタディ

成功への3つの重要な戦術▼

  1. グローバルに考え、ローカルに検証する
    • 世界展開を目指す事業でも、まずは身近なローカル市場から検証を開始
    • DTD(データまでの最短距離)を重視した実践
  2. コスト最小化の徹底
    • $TD(データ所得までの金額)は可能な限り低く抑える
    • 複数回の検証を可能にするための予算配分
  3. 継続的な改善サイクル
    • 一回の検証で諦めず、複数種類の検証を実施
    • アイデアの微調整と改善を繰り返す

成功への具体的ステップ

  1. アイデアの思い込みを書き出し、反対の可能性を探る
  2. 複数のアプローチで検証を実施
  3. 市場からのフィードバックを基に迅速な改善

重要なポイントとして、プレトタイピングは最低でも3〜5種類実施し、その都度改善を重ねることで、アイデアが「Right It」(正しいアイデア)であるかどうかを確実に見極めることができます。

プレトタイピングの実践ガイド

様々なプレトタイピングを試すイメージボードのイラスト

本書一番のポイント「プレトタイピング」とは何か?
事業の失敗を最大限回避する数々の手法を紹介しましょう。

プレトタイピングと
プロトタイプとの違い

本書の要点「プレトタイピング」をもっと理解するために、よく耳にする「プロトタイプ」との違いも理解しておきましょう。

プロトタイプが製品の試作品を実際に作って検証するのに対し、プレトタイピングは製品が「存在するかのようなふり」をして検証を行います。プロトタイピングは設計・構築・使用に数週間から数カ月かかる一方、プレトタイピングは数時間や数日で、ほとんど費用をかけずに実施できます。

具体的な実施方法

プレトタイピングには主に次の8つの手法があります。

  1. メカニカルターク(機械仕掛けのトルコ人形)型
  2. ピノキオ型
  3. 偽の玄関型
  4. ファザード型
  5. youtube型
  6. 一夜限り型
  7. 潜入者型
  8. ラベル張り替え型

8つの手法の中から、個人的に特に重要と感じる二つについて触れておきますね。重要と感じる理由は「安く」て「手間がかかりにくい」のに、効果的な反応を探れるからです。

  1. メカニカルターク型
    • 高価または未完成の技術の機能を、ばれないように人間が代替して検証
    • 大規模な開発費をかけずに市場の反応を確認できる(例:コインランドリーに自動衣服折り畳み機を設置して利用者数を確認。しかしそんな機械は開発されておらず、人間が変わりに折りたたんで機械がやったように見せかけている)
    • 技術の実現可能性ではなく、市場ニーズを確認することが目的
  2. 偽の玄関型
    • 製品やサービスが実在するかのような環境を作り出す
    • 例:お店があるような偽の扉を設置してノックを促す文面を貼り、実際にノックする数を確認する
    • 広告、ウェブサイト、パンフレットなどを活用して市場性を調査
メカニカルターク(機械仕掛けのトルコ人形)のイメージイラスト

残りの5つの手法は▼

  • ピノキオ型:製品の模型や試作品を実物のように扱って検証します。例えば、会話で入力できるノート型デバイスのアイデアを検証する際、通常のメモ帳に話しかけてみるなど、実際の使用感を確認する方法
  • ファザード型:ニセの玄関型に似ている。購入ボタンを設置したウェブページを用意し、ほしいと思って購入ボタンをクリックする人がどのくらい現れるかを検証する手法
  • youtube型:まだ製品化されていないアイデアや製品を、狙った市場に実感してもらえるような映像を作り、どれくらい関心を示しているか確認する手法
  • 一夜限り型:特定の場所で期間限定のブースを設置し、短時間で意思決定に必要なデータを収集します。はじめてサービス開始したAirbnbが展覧会に合わせて客にベッドを提供したのが代表例
  • 潜入者型:小ロットの製品を既存の販売環境に忍ばせ、実際に購入してくれる人がいるか検証する手法
  • ラベル張り替え型:商品に別のラベルを貼り、もとの商品とは異なるものであるように見せかけ、消費者が関心をもつかを試す手法

プレトタイピングのポイント

  • 48時間以内に検証を完了することを目標とする(時間は長すぎないことが良い)
  • 複数の検証方法を組み合わせて実施する
  • 顧客が「身銭を切る」過程を含める(無料よりも正確な反応を計れるため)

データ分析と検証方法

プレトタイピングで得られたデータの分析を最重要視しています。
例として、何かを販売したいアイデアがありました。画期的な発明と思った製品を「メカニカル・ターク」型のプレトタイピングで、デモを行ったとします。市場の反応を確認する目的で、ウェブ上で予約注文できるサイト(現時点はデモだけで、実際の商品は存在していません)を作った場合、次の評価基準を使用します▼

  • コメントやSNSの反応は評価対象外
  • メールアドレスや電話番号の提供:1-10ポイント
  • 30分のデモ視聴:30ポイント
  • 現金デポジット:50ポイント
  • 予約注文:250ポイント

重要なポイントとして、プレトタイピングは最低でも3〜5種類実施し、微調整と改善を重ねながら検証を進める必要があります。仮の状態でユーザーの反応を確認できる方法により、アイデアの市場性を低コストかつ短期間で確認することが可能になります。

成功事例と失敗事例

成功事例はテスラモーターズの例など本書でも取り上げています。
けれど、せっかく私のサイトに来て下さったのですから、一例だけ本書では取り上げていない成功事例(国内企業のSmartHR)も紹介しましょう。

成功事例▼

  1. Zappos(オンライン靴販売)
    • 近所の靴屋の商品写真を撮影し、簡易的な注文サイトを作成
    • 注文が入ったら実際に靴屋で購入して配送
    • この検証で市場性を確認後、本格展開し、後にAmazonに約9億ドルで買収される成功を収めました
  2. IBM(音声入力装置)
    • 画面とマイクを設置し、参加者に話しかけてもらう環境を用意
    • 裏で人間のタイピストが入力する仕組みで機能を検証
    • 市場性を低コストで確認することができました
  3. SmartHR(クラウド人事労務ソフト)
    • 製品完成前にLPを作成してテストユーザーを募集
    • 事前登録という形で市場ニーズを検証

プレトタイピングを実施することで、次の効果が期待できます▼

  • 失敗の可能性を90%から20%まで下げることができる
  • 最小限の投資で市場性を確認できる
  • 早期に方向性の誤りを発見できる

失敗事例は世の中、山ほどあるので、本書のものだけに限定して紹介しますね。

本書で紹介されている主な失敗事例は次の通りです▼
Google Glass(グーグルグラス)
Googleが開発したスマートグラスは、プレトタイピングの段階では好反応を得ましたが、実際の市場投入後に失敗。プレトタイピングだけでなく、実際の使用環境での検証も重要であることを示す事例です。

コインランドリーの自動折り畳み機(Fold4U)
プレトタイピングのおかげで早期に失敗を発見できた事例です。人間が機械の代わりに洗濯物を折りたたむサービスを提供したところ、想定よりもはるかに少ない利用者しか集まらず、本格的な開発に進む前に事業アイデアの見直しができました。
この失敗により、200ドルという少額の投資で、大規模な開発投資を避けることができました。 これらの事例は、プレトタイピングの重要性を示しています。特にFold4Uの例は、大規模な投資を行う前に市場ニーズを確認することで、より大きな失敗を防ぐことができた好例といえます

まとめと実践的な行動指針

本を読んだ感想は、成功の階段を上がる連想させるイラスト

新規ビジネスの成功への道筋は、次の具体的なステップを通じて実現できます。最後に本書の感想も触れていりますので、読み続けてください。

基本原則の理解

新しいアイデアの90%は失敗するという現実を受け入れることから始めましょう。まず失敗してしまうという現実認識は、より慎重で効果的な検証プロセスへの第一歩となります。

実践的なアクションステップ

  1. アイデアをXYZ仮説として明確化する
    • 「XのうちYはZする」という具体的な形で仮説を設定
    • あいまいな表現を完全に排除する
  2. プレトタイピングによる早期検証
    • 48時間以内での検証完了を目指す
    • ローカルな範囲で小規模に始める
    • 時間とコストを最小限に抑える
  3. YOD(Your Own Data)の重視
    • 他人のデータではなく、自分たちで収集したデータを基に判断
    • 顧客が実際に身銭を切るかどうかを重視する

成功への具体的な指針

  • 「意見」ではなく「事実」に基づいて判断する
  • 好意的な意見には特に警戒する
  • グローバルに考え、ローカルに検証する
  • 失敗を恐れずに、素早く小さな検証を繰り返す

このアプローチを実践することで、新規事業の失敗確率を大幅に下げることが可能になります。重要なのは、失敗を避けることではなく、早期に小さな失敗を重ねることで、大きな失敗を防ぐことです。

本書の感想とヤリタイ意欲が
あるかも忘れないように

成功する思いで行動しても、失敗して大きな痛手になるのを防ぐ指針を学べるアルベルト・サヴォイアの著書【Google × スタンフォード NO FLOP! - 失敗できない人の失敗しない技術 】は、読んでおきべき一冊としておすすめできます
大きな成功を収めた著者であっても、思い出したくない失敗を経験したからこそ語れる内容だからです。
ビジネスの失敗は1.早めに2.軽めの出費で済ませてしまい3.挑戦を繰り返し試すことこそ、大きな成功に出会える道筋を教えてくれました。

アイデアが浮かんだら「成功する!」と思い込んですぐ行動しがち。けれどもデータの事実が「成功するか失敗するかのアラームとして機能する」ので、自滅の可能性を抑えてくれますよ。
本書で数多く取り上げられているトライ&エラーのエピソードも興味深かったですから。

しかしながら良くアイデアを試す「アイデア」を思いつくものだと感心させられます(ラベル張り替え型なんてどうあってもやっちゃダメだろというのもありますし。ルールは自分たちに都合よく作るか、ギリギリを攻める傾向が強い思考の欧米人らしい手口というか……)。メカニカルターク型と偽の玄関型は、日本においても挑戦する価値はありますね。

感想とは違うのですけど「Right It」のライトは「軽い意味のライト」でなく、「正しい意味のライト」なので、読んでいて勘違いしないでくださいね。カタカナ表記のため、勘違いしやすいんですよ。
私は本書を途中で読みとめてから、期間を開けて再読したため「なんで軽い意味なの?」と思った失敗があります。あなたには同じ過ちを繰り返してほしくないので忠告しておきます。

本書最後でさらりと触れていた「アイデアは継続して取り組めるほど好きか?」はかなり重要な意見と感じました

目次「どんなにいいアイデアも、あなたと相性がよくなければ意味がない」は、今後の進路に関わるでしょう。
大きなビジネスチャンスに育つ種を見つけたとしても、やりがいがあるかで挫折するのも成功するのも決まると思っています。思い込みを排除して、データを重要視する方針であってもです。あなた自身がやりたい、夢中になれることは、世の中の「Right It」に繋がるでしょうから。

「自分のような無残な思いを体験してほしくない」というアルベルト・サヴォイアの思いが詰まった【Google × スタンフォード NO FLOP! - 失敗できない人の失敗しない技術 】は、事業での危機回避を強く望むなら手に取るべき一冊ですよ。