
疑問点が残るというのが、最もよくあるケースです。ここでは、うまく機能したもの
とそうでなかったものが混在しています。どれがどのような理由で成功あるいは失敗
したのかを理解する必要があります。この話題については、
10
章で詳しく検討します。
以前に紹介した
Faze1
の例では、デザインスプリントの後でプロダクトの開発が中止
されました。このデザインスプリントの結果も、疑問点が残るというカテゴリーに当
てはまります。初期段階のフィードバックでは、プロダクトは不便な点を解決してい
るという評価を得られていました。しかし、解決策は完全に適切なものではありませ
んでした。チームのメンバーが冷静にフィードバックを検討したところ、追求しようと
していたビジネスモデルに問題があり、当初に期待していた成果は得られないだろう
ということがわかりました。そこで彼らはプロダクトの開発を中止し、より多くの時
間を顧客とのコミュニケーションに費やすようにしました。その結果、はるかに多く
の利益をもたらすようなビジネスモデルを再構築できました。
もう
1
つの例は
thoughtbot
でのものです。あるデザインスプリントでは、顧客からの
アイデアのうち
3
分の
2
が否定されてしまいました。プロトタイプでは、ユーザーと他
のユーザーがどの程度似ているかを表す指標の値が表示されていました。インタビュー
の結果、ユーザーは他人のデータに興味がないということがわかりました。しかし、
過去の自身がとった行動との比較には大きな価値があるようです。そこでプロトタイ ...