継続的な発見をマスターしてプロダクト成功を掴む方法 | テレサ・トーレス | グラスプトーク #31
* この記事は、「How to Master Continuous Discovery for Product Success | Teresa Torres | Glasp Talk #31」を翻訳し、公開するものです。
Glasp Talkの第31回セッションです！
Glasp Talkでは、さまざまな分野の著名人との親密なインタビューを通じて、彼らの本音、経験、そしてその背後にあるストーリーを深く掘り下げます。
本日のゲストは、プロダクト発見のコーチであり、ベストセラー『Continuous Discovery Habits（継続的な発見の習慣）』の著者であるテレサ・トーレスさんです。テレサさんは、顧客中心でありながらビジネスにも価値をもたらす、持続可能な発見プロセスをプロダクトチームが構築できるよう支援することで広く知られています。彼女は、オポチュニティマッピング、仮説駆動型意思決定、クロスファンクショナルなコラボレーションにおける専門知識を共有し、企業がプロダクトを構築する方法を変革してきました。
このインタビューでは、世界中で10万部以上を売り上げた影響力のある彼女の著書について語り、継続的な発見の核心的な原則を詳しく説明しています。特に、フィードバックループの重要性や、顧客とビジネス双方の価値を理解することの重要性に焦点を当てています。テレサさんは「オポチュニティ・ソリューション・ツリー」というコンセプトを紹介し、彼女がプロダクトチームと共に行ったコーチングの実例を含む具体的な洞察を提供しています。
インタビューを通じて、以下のポイントが語られます：
プロダクトチームがオポチュニティを戦略的に優先順位付けする方法
オポチュニティマッピングと「ジョブ理論（Jobs to Be Done）」などのフレームワークの重なり
顧客ニーズがまだ明確でない場合でも、ビジョナリー企業がこれらの原則をどのように適用できるか
また、プロダクトマネジメントにおけるAIの役割の進化についての彼女の見解や、実践的かつ顧客中心のプロダクト開発と、ビジョナリーなリーダーシップのバランスをどのように取るかについても語られています。
テレサ・トーレスさんの深い洞察と実践的なアドバイスを通じて、プロダクト開発の未来を学びましょう！
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書き起こし
Glasp: みなさん、こんにちは！Glasp Talkの新しいエピソードへようこそ。今日は、Teresa Torresさんをゲストにお迎えでき、とても興奮しています。Teresaさんは著名なプロダクト発見のコーチであり、影響力のある書籍『Continuous Discovery Habits』の著者として知られています。彼女は数多くのプロダクトチームに、顧客中心のアプローチを採用し、持続可能な発見の実践を構築することを指導してきました。オポチュニティマッピング、仮説に基づく意思決定、クロスファンクショナルなコラボレーションに関する専門知識を持つ彼女は、企業が顧客価値とビジネス価値の両方を提供する製品を構築する方法を革新しました。コーチング活動だけでなく、Teresaさんは自身のブログProduct Talk（producttalk.org）を通じて、プロダクト発見や管理に関する実践的なアドバイスを提供しています。今日は、彼女のキャリア、継続的発見へのアプローチ、そしてチームが顧客に本当に響く製品を作り出す方法について探っていきたいと思います。本日はお越しいただきありがとうございます！
Teresa: お招きいただきありがとうございます！
Glasp: ありがとうございます。まず最初に、あなたの本が世界中で10万部以上も売れているというのは本当に素晴らしいことです！とても感銘を受けていますし、私たちもその本を大好きです。この本について、まだ知らない人のために少し説明していただけますか？また、あなたの言葉で「Continuous Discovery Habits」とは何かについても教えてください。
Teresa: もちろんです。この本を書く際の私の目標は、プロダクトチームにとって非常に実用的なガイドを作ることでした。私が「プロダクトチーム」と言うとき、それはクロスファンクショナルなチーム、つまりプロダクトマネージャー、デザイナー、エンジニアを指しています。私は彼らが「何を作るべきか」について良い決定を下せるようにするためのガイドを提供したかったのです。
そこにはいくつかの重要な要素があります。良い決定を下すためには、フィードバックループを構築する必要があります。私たちは自分たちが良い決定を下したかどうか、どのようにして知るのでしょうか？それを測るにはどうしたらよいでしょうか？それが正しいものであったかどうかをどのように確認しますか？
プロダクトの世界では、私たちはユーザーや顧客のために何かを構築しようとしています。そこで、彼らとのフィードバックループが必要になります。これがうまくいっているのか？彼らのニーズを解決しているのか？彼らはこれを引き続き利用したり、購入したりするのか？
継続的発見とは、「何を作るべきか」を決定する際に行う作業のことです。継続的発見とは、どんなデジタルプロダクトも常に進化していて、完成することがない、ということを意味します。つまり、常に「何を作るべきか」についての決定を行い続けているということです。そして、そのためには継続的なフィードバックループを見ていく必要があります。
私たちは、日々、顧客からのフィードバックを得て、「自分たちが作っているものが彼らにとって正しいものかどうか」を確認しているのかを確かめる必要があります。この本は、そのための実用的なガイドとなるように書かれています。
Teresa: 私はこれを大きく3つの要素として捉えています。それぞれの要素にはさらに小さなサブコンポーネントがあります。最初の要素は、ビジネスに価値を生み出す方法を理解することです。これにより、時間をかけて顧客にサービスを提供する権利を獲得します。これには、明確な成果を定義し、ビジネスが長期的に存続できるようにすることが含まれます。
次に重要なのは、顧客価値を理解することです。つまり、ビジネスに価値を生み出す方法が同時に顧客にも価値を提供する方法であることを確認することです。そして3つ目は、それを実現するソリューションを見つけることです。つまり、顧客価値を生み出しながら、同時にビジネス価値をも生み出す解決策を見つけることです。これが非常に大まかな説明ですが、具体的な内容にも触れることができます。この本を書く際の意図は、チームが「何を作るべきか」についてより良い決定を下せるようにする実用的なガイドを作ることでした。
Glasp: ありがとうございます。あなたはオポチュニティマッピングについて言及されましたね。例えば、目標とする成果、つまりアウトプットではなくアウトカムに焦点を当て、それをオポチュニティに分解します。そして、各オポチュニティに対してソリューションを考え、それぞれのソリューションを実験する。オポチュニティマッピングについて詳しく教えていただけますか？
Teresa: もちろんです。私は「オポチュニティソリューションツリー」というビジュアルを作成しました。これは、先ほど話した3つの要素を表現することを目的としています。ツリーの頂点には成果があります。この成果がビジネス価値を表しています。
ここから、「オポチュニティ」と呼ぶものを見ていきます。オポチュニティとは、満たされていない顧客のニーズや課題、欲求のことです。どうすれば顧客の生活にポジティブな介入を行い、それが私たちのビジネス成果を促進することができるのか？これによって、ビジネス目標と顧客価値を一致させることができます。
各オポチュニティに対して、そのオポチュニティを解決し、同時にビジネス価値を生み出すソリューションを検討します。ツリーを下に進むにつれて、まずビジネスニーズがあり、次にオポチュニティスペースがあります。このオポチュニティスペースをマッピングすることで顧客のニーズを理解し、どこで戦うべきかについてより戦略的な決定を下せるようになります。
私たちは、顧客価値を生み出すことができる可能性のあるすべての分野を検討し、それに基づいてどこで顧客価値を生み出すべきかを戦略的に決定します。そして、小さなオポチュニティを通じて継続的に価値を提供できるように反復していきます。
オポチュニティソリューションツリーを使ってうまく構築されたオポチュニティスペースでは、週ごとに「どのように顧客に価値を生み出し、それがビジネスにとっても価値を生み出すか」ということを見つけ出すことができます。
Glasp: とても洞察に富んだマッピングですね。視覚的にコンセプトを理解できるというのは素晴らしいです。ありがとうございます。例を挙げていただけますか？きっと多くのプロダクトチームをコーチングされ、このコンセプトを何百回、あるいは何千回も説明されてきたと思いますが、人々が簡単に理解できる良い例はありますか？
Teresa: はい、私が本の中で取り上げている例の1つは、Netflixのようなストリーミングエンターテインメントに関連しています。この例を使う理由の1つは、世界中の誰もが広く馴染みのあるプロダクトだからです。ですので、もしそのような会社で働いていると想像してください。1つの成果、つまりビジネスニーズは、視聴エンゲージメントを向上させ、人々にそのサービスをより頻繁に利用してもらうことかもしれません。これは、サブスクリプション型のビジネスにおいてはリテンション（継続利用）を促進するというビジネス目標に結びついています。私たちのリテンション理論では、「視聴時間が長いほど、継続利用する可能性が高い」と考えるかもしれません。
ですから、ツリーの頂点には「週あたりの平均視聴分数を増やす」といった成果があるかもしれません。それから、顧客にインタビューをして、私たちのプロダクトが彼らの生活にどのように組み込まれているかを理解したいと考えます。おそらく彼らは娯楽のためにこのプロダクトを購入しているので、いつ、どこで視聴しているのか、誰と一緒に視聴しているのかなどを知りたいと思うでしょう。これらのストーリーを収集する中で、「観たいものが見つからない」や「快適に観たいが、インターネットが遅くてバッファリングが多い」など、共通の課題を発見することになります。
顧客のストーリーを聞く中で、これらのオポチュニティやニーズ、痛点、欲求を把握し、それに対処することで成果を達成できる可能性があります。例えば、Netflixをもっと見てもらうにはどうすればいいかを探るためにあなたにインタビューをするとします。すると、「Netflixを観たいと思ったけど何を観ればいいかわからなかった」といった話をしてくれるかもしれません。また、「この番組が自分に合うかどうかがわからない」と言うかもしれません。高レベルのニーズは「観たいものを見つけること」ですが、サブニーズとしては「番組が自分に合うかどうかを知りたい」が挙げられるかもしれません。これを視覚的にマッピングすることができます。
オポチュニティソリューションツリーは意思決定ツリーのようなもので、難しい問題をそのサブコンポーネントに分解し、それぞれをさらに細分化します。このアプローチを使えば、たとえば「良いものを見つけやすくする」という課題に数年かけて取り組むことも可能ですが、ツリーの下の方にある小さな課題、例えば「この番組の出演者は誰？」というものを短期間で解決し、ソリューションを提供し、その次の隣接する課題に進むことができます。こうしたことを繰り返すことで、「この番組が自分に合うかどうかわからない」というより上位の問題を解決していくことができます。
Glasp: なるほど！私の理解では、ユーザーインタビューなどを通じて、プロダクトが使われるコンテクストや状況を理解するためにユーザーストーリーを収集すべきということですね。これはJobs to Be Done（JTBD）フレームワークと似ているように感じますが、それとも別の視点で考えていますか？
Teresa: はい、かなりの重なりがあります。Jobs to Be Doneインタビューでは、購入決定に焦点を当てることが多いです。つまり、プロダクトを購入する際に、それを「何らかの仕事をするために雇っている」と考え、その仕事が何であるかを探るというコンセプトです。
一方で、私は「ストーリーベースの顧客インタビュー」というものを教えています。これは、実際に何が起こったのかについて具体的なストーリーを収集するものです。Netflixの例では、例えば「最後にNetflixを観たときについて教えてください」と質問するかもしれません。また、モバイルチームにいる場合は、「移動中にNetflixを観た最後の経験について教えてください」と聞くかもしれません。あるいは検索チームであれば、「Netflixで何かを検索した最後の経験について教えてください」と尋ねます。これらはすべてストーリーベースの質問です。どれもJobs to Be Doneインタビューではありません。
Jobs-to-be-doneのインタビューは、「なぜNetflixにサインアップしようと思ったのか教えてください」といったものになるかもしれません。Jobs-to-be-doneは基本的に購入に焦点を当てているからです。私はJobs-to-be-doneが優れたストーリーベースのインタビューフォーマットだと思いますが、それは最も高いレベルの「仕事」を議論する場合に効果的です。
ここで重要なのは、私はTony UlwickやBob MoestaのJobs-to-be-doneに関する仕事にも詳しいということです。特にBob Moestaの仕事についてはよく知っています。彼らは購入にとどまらず、より具体的なレベルにも取り組んでいると思います。しかし、ほとんどの企業がJobs-to-be-doneを使う方法は、購入に関連する高レベルなところに焦点を当てています。その結果、例えば「私は娯楽を求めている」とか「夕食後に退屈したくない」といった仕事が挙げられます。これがNetflixを「雇う」理由です。
一方で、私のオポチュニティマッピングでは、もっと具体的なところまで掘り下げます。確かに、「娯楽を求めている」という高レベルの仕事もありますが、「観るものが見つからない」という非常に具体的なニーズもあります。「観るものが見つからない」理由は、「自分がその番組を気に入るかどうかわからない」からかもしれません。そして、その理由は、自分がキャラクター主導のドラマが好きで、プロット主導のドラマが好きではないということを知らないからかもしれません。そして、この番組がどちらのタイプなのかがわからないのです。
ですから、私のオポチュニティマッピングの目的は、より具体的になることで、これらの難しく解決しがたい問題に時間をかけて反復的に取り組むことです。一方、Jobs-to-be-doneは、ほとんどの場合、高レベルの購入決定レベルで使用されます。Jobs-to-be-doneを発明したり普及させたりした人たちは、より狭い範囲でも実行できると言うと思いますが、企業がその方法で適用しているのを見ることはほとんどありません。
Glasp: なるほど、違いや具体性について説明してくださりありがとうございます。同時に、オポチュニティを評価する際には、さまざまな指標や優先順位の付け方がありますよね。たとえば、ICEメトリクス（Impact、Confidence、Ease）やOKR（目標と主要な結果）など、たくさんあります。オポチュニティを評価するためのお気に入りのフレームワークやプロセスはありますか？
Teresa: ICEのようなフレームワークの多くはソリューションレベルで適用されますが、私はそれが間違ったレベルだと思います。ほとんどの場合、人々がICEやRICEを使用するときは、機能やアイデアのリストを見て、それらの機能のインパクト、そのインパクトに対する信頼度、そして必要な労力を推定しようとしています。しかし、ここでの課題は、より戦略的な問い、つまり「私たちが解決すべき最も重要な顧客のニーズや問題は何か？」を飛ばしてしまうことです。
私はこれらのフレームワークがオポチュニティレベルで適用されるのをほとんど見たことがありません。そして、ソリューションではなくオポチュニティを優先するという罠に陥ってしまうと思います。より戦略的な決定はオポチュニティレベルで行われるべきであり、どのオポチュニティを追求するかを決めることです。ここで、オポチュニティスペースを理解し、他の誰も解決していないオポチュニティを選ぶことが、プロダクトの差別化を生むことにつながります。
ですから、私の最初の提案は、ソリューションではなくオポチュニティを優先することです。一度ターゲットとなるオポチュニティを選んだら、その特定のオポチュニティをどれだけうまく解決できるかに基づいて、ソリューションを比較検討することができます。スコアリングフレームワークを使う必要はなく、プロトタイピングや仮説検証を用いて、ソリューションがそのニーズに対応しているかどうかを評価するのです。
次に、オポチュニティを評価する方法についてですが、それを評価するためのフレームワークはたくさんあります。しかし、私は最も重要なのは、ステークホルダーの期待に合ったフレームワークを使用することだと思います。ターゲットオポチュニティを選ぶ場面では、しばしば社内での意思決定を擁護する必要があります。異なる企業や状況によって評価される基準は異なることが多いのです。
私は、これを4つの広いカテゴリーの基準で考えます：
オポチュニティの規模（Opportunity sizing） – どれだけ多くの顧客が影響を受け、その頻度はどれくらいか？
市場要因（Market factors） – このオポチュニティは差別化要因なのか、それとも「テーブルステークス」（最低限必要な条件）なのか？また、市場での立ち位置にどのような影響を与えるのか？
企業要因（Company factors） – このオポチュニティは、企業の戦略的イニシアチブをどれだけサポートするか？
顧客要因（Customer factors） – それは顧客にとってどれだけ重要か？
例えば、Spotifyにいるとして、会社がポッドキャストを戦略的に大きく推進している場合、顧客が音楽の分野で重要なオポチュニティを発見しても、それは関係ありません。会社の戦略的な文脈では「全員がポッドキャストとオーディオブックに注力せよ」というメッセージが出ているのです。また、生成AIを扱っていて、自分の会社がこの分野で遅れていると感じた場合は、広範な顧客への影響ではなく、生成AIにおける「テーブルステークス」のオポチュニティに焦点を当てるかもしれません。
つまり、1つの「最高のフレームワーク」があるわけではなく、会社がその時点で必要としているものに基づいて基準を調整することが重要です。
Glasp: なるほど。そして、この同じコンセプトは、よりビジョナリーな企業にも適用されますか？たとえば、創業者が非常に先見性を持っている消費者向けの企業、Snapchatのようなところを考えています。そうした企業では、顧客がそのプロダクトを必要としていることにさえ気づいていない場合があるのではないでしょうか？
Teresa: はい。これは生成AIでも見られることです。一般の人々は、生成AIが何であるか、または何ができるのかを完全に理解していないかもしれません。しかし、それは私たちがディスカバリーを行えないということを意味するわけではありません。ソリューションについて顧客にインタビューする代わりに、彼らの生活やニーズについてインタビューを行います。私たちは、生成AIが適合する可能性のあるオポチュニティを探しているのです。
チームが犯しがちな大きな間違いは、インタビューをソリューションを探るために使うことです。これは効果的ではありません。インタビューの目的は、さまざまな文脈やニーズを理解することです。例えば、人々に仕事の後の夜をどのように過ごしているかを尋ね、退屈やエンターテインメントの不足といった満たされていないニーズを聞き取ることができます。私が計画しているソリューションに関係なく、これらは貴重な洞察を提供してくれます。
「生成AIが必要です」と言う人間にインタビューすることはありません。しかし、人々はAIが解決策を提供できるようなニーズを表現するでしょう。ですから、創業者がどれだけビジョナリーであるかではなく、そのビジョンと人々が生活の中で必要としているものとの一致が重要なのです。
Glasp: 確かにそうですね。でも、時々プロダクトチームがこのプロセスを進めていると言いながら、突然創業者や経営陣がまったく別のことを提案してしまい、誤解やミスコミュニケーションが生じることがあります。これを解決するためのアドバイスはありますか？
Teresa: はい、ここには誤解があると思います。「エンパワーされたチーム」とは、自分たちがやりたいことを何でもできるという意味だと考えている人がいますが、そうではありません。エンパワーされたチームとは、ビジネスに貢献するために必要な日々の意思決定を行う権限を持っているということですが、それでもなお戦略的な文脈の中で動いているのです。
例えば、Spotifyを例にしましょう。これまで音楽に焦点を当ててきましたが、経営陣がポッドキャストを大々的に推進することを決定した場合、組織全体がその方向に集中することになります。それは問題ありません。リーダーシップは船の舵取りをし、方向性を設定し、場合によっては市場や会社のニーズに基づいて方向を変える責任を負っています。その新しい文脈に合わせて、プロダクトチームは自分たちの仕事を調整する必要があります。
これを「チームがエンパワーされているか、それともされていないか」という二項対立的に考える人がいますが、それは間違いです。重要なのはエンパワーメントの範囲についてです。キャッシュフローが潤沢なとき、チームは広い範囲でエンパワーされることが多いですが、資金が厳しくなるとその範囲が狭まることがあります。しかし、どんなチームであっても、日々何十もの重要な意思決定を行っていることに変わりはありません。
Glasp: なるほど。それも納得できます。また、技術トレンドについても言及されていましたね。AIやLLM（大規模言語モデル）が普及する中で、プロダクトチームの働き方や顧客ニーズに影響が出ていると思いますか？
Teresa: はい、すでに大きな影響が出ているのが見られます。ChatGPTのようなプロダクトがあり、プロダクトチームがより良いPRD（プロダクト要件文書）やユーザーストーリー、その他のドキュメントを書くのを支援しています。詳細なストーリーを書くのは面倒ですが、LLMはその詳細を補完したり、潜在的なエッジケースを見つけたりするのに役立ちます。
ChatGPTはデータ分析、テーマの統合、大規模なデータセットからパターンを見つけるために使われています。私自身は、ソーシャルメディア分析に使用しており、何がオーディエンスに響いているのか、何がエンゲージメントを促進しているのかを見つけています。AIには、私たちの働き方を変える大きな可能性があると思います。
しかし、私が好きではないのは、人間を理解することをAIにアウトソースすることです。一部の企業は合成ユーザーインタビューツールを作っていますが、技術にはもっと人間性が必要であり、少なくするべきではありません。「ワンクリックでできるオポチュニティソリューションツリー」のようなツールもポイントを見失っています。本来はチームで統合し、調整することが目的なのに、それをただ自動化してしまっているのです。
ですから、AIは価値があるものの、あくまでツールとしての役割を理解し、人間の洞察を置き換えるものではないと考えています。
Glasp: そうですね、テクノロジーは人間的なタッチを補助すべきであって、置き換えるべきではありませんね。ちなみに、日常的にどんなAIツールを使用しているのか、教えていただけますか？
Teresa: 私はChatGPT Plus（有料版）とClaudeの両方を使用しています。それぞれ異なるシナリオで便利です。ChatGPTはGoogleのように素早い回答を得るのに適しています。例えば、犬に何か食べさせても大丈夫かどうか知りたい場合、記事をクリックして調べる手間を省いて即答を得られます。
仕事では、ChatGPTをデータ分析に使っています。スプレッドシートをアップロードして、それに関する質問をしたりします。一方、要約を作成する際にはClaudeを好んで使用しています。Claudeのほうが私の文体により合っているからです。ChatGPTは、テキストをそのまま返さない仕様になっていますが（これはニューヨーク・タイムズの訴訟に関連したガイドラインだと思います）、Claudeは記事からテキストを抜き出し、それを私の言葉で要約することができます。
私はChatGPTをSEOやウェブブラウジングのニーズ、たとえば記事をより良くランキングさせる方法の分析などに使っています。また、Claudeは、私の文体を保つ必要がある作業に使用しています。
Glasp: 素晴らしいですね。これまでに何万人もの人々をコーチングしてきたわけですが、再び会社を設立したり、大企業の経営陣として参加したりすることを考えたことはありますか？
Teresa: もう伝統的な仕事に戻りたいとは思わないと思いますが、スタートアップで過ごした時間は大好きでした。初期段階の企業のエネルギーは本当に素晴らしいです。でも、ソフトウェア会社を立ち上げるというのは全く別物で、私は今の人生の段階では、持続可能なインパクトにより集中していると思います。
いくつかの企業とは密接に協力していますが、それで十分だと感じています。エンジニアと一緒に働いたり、チームを管理したりすることが恋しい時もありますが、今やっていることの方がより大きな影響を与えられる気がします。
Glasp: 納得できますね！そして、私たちのオーディエンスには、将来のプロダクトマネージャー、創業者、ライターが多く含まれていますが、彼らに向けたアドバイスはありますか？
Teresa: もちろんです。私が苦労して学んだことの1つは、自分がどの階層（ヒエラルキー）を登りたいのかを慎重に選ぶことです。すべての決断が、異なる階層へ進む道を形作ります。多くの人が成功を追い求めますが、それが本当に自分が望む道なのかを問わずに進むことがあります。
特にシリコンバレー地域の創業者にとっては、創業者であることが究極の成功のように感じられるかもしれません。しかし、それはまた、最も困難な仕事の1つでもあり、成功の可能性は非常に低く、不注意だと燃え尽き症候群に陥る可能性があります。
だから私のアドバイスは、定期的に「自分が本当に望む道にいるのか」を振り返ることです。私は32歳でCEOになり、2008年の経済危機の中でその役割を担いました。それは本当に大変で、自分が何をしたいのかを再評価せざるを得ない状況に追い込みました。今では、自分にとって意味のある仕事をしています。人間のニーズを理解し、プロダクトチームが顧客とつながるのを助けることに時間を費やせるのは、かなり良い遺産だと思います。
Glasp: 素晴らしいアドバイスですね。本日は、Teresaさんの洞察とアドバイスを共有していただき、ありがとうございました！
Teresa: こちらこそありがとうございます！ここに来て、自分の旅路を共有できてとても嬉しかったです。
Glasp: 本日はご参加いただきありがとうございました。このディスカッションや貴重な洞察のすべてを楽しませていただきました。本当にありがとうございました！
Teresa: ありがとうございます。そして、招待していただき感謝します！