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。
Series
AfterAIのMVP
AIで「作るコスト」と「試すコスト」の差が消えたいま、MVPをどう引き直すか。新しいMVPの定義と検証の実務までを辿ります。
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。
