GPTs Builderでプロトタイプをすることで、仮説検証を高速にする

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主にソリューション仮説を検証するインタビューにおいて、GPTのGPTs(BPT Builder） Builderを用いるメリットや方法を解説します！

なぜGPT Builderが新しいMVPになり得るのか

エリック・リースの『The Lean Startup』[1]では、「できる限り小さなプロダクトを早期にユーザーへ提供して、学習サイクルを回す」アプローチが推奨されています。

最近登場しているGPT Builderは、それをさらに進化させた概念。チャット型のプロトタイプを最短10分など超短時間で作成し、ユーザーとの対話を通じて瞬時に仮説検証を行うことが可能。言い換えれば、コーディングが不要な状態でも「動くインタラクション」があるMVPを素早く作れるツール。まさに新しいMVPの形だと思っています。

仮説検証を高速化できる理由

● アイデアを最速で「動くプロトタイプ」に変換

これまでのプロダクト開発では、仕様を決め→デザイナーがUIを作り→エンジニアが実装し→テストをして…と、仮説を形にするまでに数日～数週間かかるのが当たり前でした。

GPT Builderを使えば、プロンプト設計を行い、数十分～1時間程度で会話型の試作品が完成します。UIこそシンプルですが、「ユーザーの質問に答える」「選択肢を切り替える」「追加の入力を受け付ける」など、対話を中心としたプロトタイプをすぐに実現可能。

● チームでやっても1～2時間集まって一気に作れる

PM・デザイナー・エンジニア・データサイエンティストなど、各担当者が集まってGPT Builderのプロンプトを仕込むことで、各メンバーが抱いているアイデアをその場で可視化。みんなで共同編集しながら「ここはユーザーがこういう意図で質問するはず」「このフローがわかりにくいのでは？」など、すぐに議論して形にできます。

GPT Builderを作るときに仕込むプロンプト例

実際にGPT Builderでプロトタイプを作る際、ポイントとなるのは「ユーザーとの対話を疑似再現するプロンプトの設計」です。例えば：

  • 想定するユーザー像の定義
    「あなたは◯◯に悩んでいる新卒1年目の営業担当です。現在、上司の評価基準があいまいで困っています」
  • ユーザーが投げかける質問・アクション
    「あなたはどんなことで困っていますか？」「上司に具体的にどうフィードバックを求めたいですか？」
  • チャットbot側の回答方針
    「相手を肯定し、次に具体的な行動を促す」「3つの選択肢を提示する」など

これらをGPT Builderで設定しておくことで、ユーザーが入力するテキストに応じて擬似的なソリューションを対話形式で提示できる試作品を即席で作成できます。

GPT Builderを用いたソリューションインタビュー

ソリューションインタビューとは、仮説に基づく解決策をユーザーに提示してフィードバックを得るためのインタビュー手法。問題インタビューで「どんな課題があるのか」を把握した後に行うステップです。ユーザーインタビューの基礎も併せて参照すると理解が深まります。

GPT Builderで作った対話型プロトタイプをユーザーに触ってもらい、実際にやり取りしている感覚で使い勝手や解決策の魅力度を確かめます。ユーザーが「わかりやすい」「ここがいまいち」と感じたポイントを、その場で修正できるのが大きな利点。

● インタビュー当日にversion2,3を作り込める

通常であれば、インタビューで得た改善点を次回のアップデートで反映します。しかしGPT Builderの場合は、インタビューの合間や後半にすぐにプロンプトを編集し、version2やversion3へ更新可能。インタビュー会場内で即時仮説修正ができるため、ユーザーのリアルな声を反映した状態で再度テストできます。

スタンフォード大学のd.schoolも「プロトタイピングとフィードバックは可能な限り最短サイクルで回すほど効果が高い」と指摘しています[2]。まさにこの考え方を体現するのが、GPT Builderの即時修正機能と言えます。

チャットログが自動的に記録されるメリット

GPT Builderでのやり取りはチャット形式で記録が残ります。ユーザーがどの選択肢を選んだのか、どんな疑問を持ったのかがテキストデータ化されるため、後から見返して分析しやすい。

ユーザーヒアリングの大切なポイントは発言の文脈を正しく読み解くこと。録画や音声だけだと要点を拾うのに時間がかかりますが、テキストログは検索やコピペが容易で、エンジニアやデザイナーとも共有しやすいです。ニールセン・ノーマングループ[3]も「ユーザーテストにおけるログ分析は定性的洞察の精度を高める」と述べており、特にチャットベースの記録は見直しが手軽という利点があります。

今日から実践できるアクション

  1. 問題インタビューを先にやる
    まずは既存の課題を明確にするためにユーザーインタビューを実施。背景を把握してからGPT Builderでソリューション仮説を立てる。
  2. チームで短時間のワークショップを開催
    PM・デザイナー・エンジニアなど全員で1～2時間を取り、GPT Builderのプロンプト設計を共同で行う。すぐに試作品を完成させる。
  3. ソリューションインタビューを即日実施
    完成したチャット型プロトタイプを使い、ユーザーと実際に対話してもらう。フィードバックをその場で反映してバージョンを更新する。
  4. ログ分析で改善ポイントを絞り込む
    チャットログを後から見返し、ユーザーがつまずいた箇所や疑問点を洗い出す。次の施策へ反映。

Q&A

Q1. GPT Builderはどのような分野のプロダクトでも使えるの？
A. 基本的にはユーザーとの対話があるサービスなら何でも可能です。ただしGUIや物理的な操作が必要な機能を検証する場合は別途プロトタイプツールを組み合わせる必要があります。

Q2. ユーザーがチャットを面倒だと感じないか不安です
A. インタビュー対象のユーザー層によってはチャット形式を好まないケースもあります。その場合は、事前に「疑似的なサポート体験ができます」など意義を説明し、インタラクティブ性を明確にアピールすると参加意欲が高まりやすいです。

Q3. 生成AIによる回答の偏りや誤りが心配です
A. 重要なのはGPT Builderを「エンドユーザーに提供する最終形」ではなく、あくまで仮説検証用と位置づけること。回答の信頼性よりも「ユーザーがどんな反応を示すか」を観察し、そこで得られた気づきを次のステップに活かします。

参考情報

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