AfterAIのMVP
MVPのスケートボード図はもう古い？ — AI時代の3モデル比較
スケートボードから車へ進む図の原則は、いまも有効です。ウォーターフォール・BeforeAI・AfterAIの3モデルを比べ、最初に何を作るかを決める条件を解説します。
wildcard生成AIチーム7 min read
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小さく早く試すことで見えてきた実践知を、プロジェクトの現場からお届けします。
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ケーススタディ
2週間で技術検証から本番実装へ — メディア企業LLMプロジェクトのスプリント設計
LLMによる映像メタデータ自動生成プロジェクトで、1週間の検証スプリント(10時間×4本)と1週間の本番実装スプリント(40時間)により、新機能を2週間で実運用へ接続した実例。検証コードと資産コードを分ける設計を実数とともに公開します。
ケーススタディ
1ヶ月でMVPをApp Store公開した進め方 — 睡眠アプリTrisleepのβ検証
Apple Watch連動の睡眠管理アプリ「Trisleep」を1ヶ月でApp Storeへ初期リリースし、3ヶ月でオープンβ・クローズドβの実ユーザー検証まで進めた実例。機能の絞り方、公開範囲の設計、検証の実数を公開します。
MVP開発ガイド
MVP開発の事例3選 — 1週間・1ヶ月・3ヶ月で何を作り、何を検証したか
実際のMVP開発事例を3件公開。GPTsで1週間のノーコードMVP、1ヶ月でApp Store公開したヘルスケアアプリ、2週間で技術検証から本番実装まで進めたメディア企業プロジェクト。機能の絞り方と検証内容を実数で解説します。
MVP開発ガイド
MVP開発の費用はいくらか — 内訳・変動要因・抑え方を分解して解説
MVP開発の費用は「相場」ではなく体制×期間で決まります。見積もりの内訳、費用を増やす5つの要因、PoCコード流用の判断、予算別に検証できる範囲まで、開発会社の実務目線で分解して解説します。
MVP開発ガイド
MVP開発を外注するには — 会社の選び方・依頼前の準備・契約の注意点
MVP開発の外注で失敗しないための実務ガイド。外注が向くケース、開発会社を見極める5つの基準、依頼前に準備すべき3点、見積もり比較の方法、スプリント単位の契約まで、開発会社の立場から率直に解説します。
MVP開発ガイド
MVP開発の期間はどれくらいか — 実績1週間〜3ヶ月の内訳を公開
MVP開発の期間を、実際の開発実績(1週間・2週間・1ヶ月・3ヶ月)の週次内訳とともに解説。期間を左右する5つの要因、短縮する方法、開発後に必要な検証期間まで、実務目線で整理します。
MVP開発ガイド
MVPの要件定義の書き方 — 通常の要件定義との違いとテンプレート
MVPの要件定義は機能一覧ではなく「検証の設計書」です。一般的なシステム要件定義との違い、文書化すべき10項目、機能要件・非機能要件の考え方を、記入例付きテンプレートとともに解説します。
MVP開発ガイド
MVP検証のKPI設計 — 継続・撤退を判断できる指標の作り方
MVPのKPIは、ダッシュボードを飾る数字ではなく「継続・変更・撤退を判断するための基準」です。仮説から逆算する設計手順、3つのR(続くか・払うか・広がるか)との接続、判定テーブルの作り方を解説します。
MVP開発ガイド
MVPとPoCの順番はどちらが先か — 判断基準を解説
MVPとPoCの順番は技術・市場の不確実性で決まります。判断マトリクス、PoCの終了条件、MVPへ進む条件、並行・省略できるケースを解説。
MVP開発ガイド
MVP開発のデメリットとは — 5つの限界と対処法
MVP開発の5つのデメリットを、原因・兆候・対処法の表で整理。向いていない領域、継続・方向転換・撤退の判断、失敗例まで解説します。
MVP開発ガイド
MVPとPoCの違いとは — 検証する「問い」で比較する
PoCは「技術的に実現できるか」、MVPは「実ユーザーに価値があるか」を検証します。目的・成果物・品質・評価指標の違いと使い分けを具体例で解説。
MVP開発ガイド
MVP開発とアジャイル開発の違い — 層が違う二つの概念
MVPとアジャイルの違いを、目的・成果・期間・責任の比較表で整理。両者を組み合わせる実務フロー、スクラムとの関係、よくある失敗まで解説します。
MVP開発ガイド
MVPとは — 意味・由来・プロトタイプとの違いを解説
MVP（Minimum Viable Product）とは「実用最小限のプロダクト」。意味と由来、プロトタイプ・PoC・ベータ版との違い、具体例、よくある誤解を整理します。
MVP開発ガイド
MVP開発とは？進め方・期間・費用・成功事例を実務目線で解説
MVP開発の意味と進め方、要件定義の方法、期間・費用の考え方、内製・外注・ノーコードの比較までを解説。1週間〜3ヶ月でMVPを構築・検証してきたWildcardの実例と数字をもとに、発注前に知るべき実務を整理します。
AfterAIのMVP
After AIのMVPで検証すべき3つのR — 続くか・払うか・広がるか
MVPの価値と事業性は継続・支払い・利用範囲の拡大で判断します。BtoBでの測り方、証拠の強さ、成功・保留・撤退条件の置き方を解説します。
AfterAIのMVP
MVPの機能はどこまで絞るべきか — AI時代の盛りすぎを防ぐ基準
MVPに入れる機能を価値・安全・計測・後回しの4分類で判断。AIで作れる時代に、中心仮説をぼかさずスコープを止める方法を解説します。
AfterAIのMVP
新しいMVPの定義「最小スコープ × 最大完成度」— 削るのは幅、完成度ではない
対象ユーザー、課題、ワークフローを狭く絞り、その一点では安全に価値を届ける。AfterAI時代のMVPで何を絞り、何を完成させるかを解説します。
AfterAIのMVP
MVPのスケートボード図はもう古い？ — AI時代の3モデル比較
スケートボードから車へ進む図の原則は、いまも有効です。ウォーターフォール・BeforeAI・AfterAIの3モデルを比べ、最初に何を作るかを決める条件を解説します。
AfterAIのMVP
AIでMVP開発の何が変わったか — 「安くなった」より重要なコスト差
AIが変えたのは開発費の絶対額ではなく、代理検証と本物の相対コストです。開発・運用・リスク・導入の4項目で総コストを比較し、どちらから始めるかを決める手順を解説します。
