Lean Analytics ―スタートアップのためのデータ解析と活用法

31章結論：スタートアップの向こう側

すべてがうまくいけば、最終的にスタートアップをやめることになる。製品／市場フィットを発見して、拡大していけば、大企業と同じゆっくりとした成長になるだろう。それでも、引き続きアナリティクスを利用してほしい。学習や継続的改善のことを忘れないでほしい。これからもデータによる意見の裏付けを要求してほしい。

スタートアップは、持続可能で反復可能なビジネスとなり、創業者や投資家にリターンをもたらしたときに成功したと言える。この時点で資金調達をするのもいいだろう。ただし、資金調達によって不確実性を特定したり、緩和したりすることはできない。資金調達はすでに証明されたビジネスを実行するためのものだ。この頃になれば、最適化よりも会計のためにデータが使われるようになる。「リーンアナリティクス」を続けていれば、新しい製品や機能を探している頃だろう。組織内起業家のイノベーションに近づいている。

最初に「測定できないものは管理できない」と言った。だが、それとは正反対の哲学的な意見も考慮しなければいけない。以下は、Nashua Corporation社に勤務していたロイド・S・ネルソン《Lloyd S. Nelson》の言葉だ。

マネジメントに必要とされる最も重要な数値は、未知あるいは不可知である。マネジメントを成功させるには、それらを考慮しなければいけない。

ドナルド・ラムズフェルドの「未知の未知」とよく似ている。会社が成長して運営に一貫性が出てくると、知らないものを見つけることがマネジメントの重要なタスクになる。

それがうまくいくとは知らずにやっていることが多い、というのがネルソンの主張である。うまくいくかどうかがわからないことは「実験」と呼ばれる。だが、実験は（いかなる企業規模であっても）それが継続的な学習の一環である場合のみに成功する。このことについては、ビジネスの規模やステージにかかわらず浸透させておきたい。 ...