Lean AI 開発論: コードを書く前に機械学習プロジェクトを評価する方法｜Anno Takahiro
10年前に提唱された「リーンスタートアップ」と呼ばれる事業立ち上げの手法がある。リーン（＝無駄がない）であること、仮説検証の速度を最大化する（=学びの量に最適化する）ことを重要視する考え方だ。フィードバックサイクルを早め、コストをなるべくかけず、必要最低限の要素にフォーカスし、素早くスタートアップを立ち上げることで、成功確率が上がるのだと言われている。 裏を返せばこれは、仮説検証に必要ない一切は削ぎ落とすべきだ、と言っている。リーンスタートアップ的やり方の有名な例として、プロダクトを作る前に、そのプロダクトのランディングページだけを作って、メーリングリスト登録やアクセス数などの反応を見ることで、需要があるか確認するやり方がある。実はコードを書くのは初期の仮説検証に全く必要ないのだ。 このように進めれば、たくさんのお金と時間を使ってプロダクトを作って、ローンチしたあとに実は需要がなかった、と
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湊 雅之 | Masayuki Minato@ALL STAR SAAS FUND on Twitter: "『リーンスタートアップの限界』 Lean startupは”新事業創造”を科学的に方法論化し、起業を一般化した点で多大なる功績がある。一方でクイックに観察&検証可能なテーマに陥りやすく、革新的かつ戦略的な事業を産みにくいとのOx… https://t.co/uUr1rScFCX"
安野貴博 on Twitter: "機械学習系のプロジェクト/プロダクトをやるときにも、コードを書く前にできることがリーンスタートアップ的にいろいろあるんじゃないかという話を書きました！ https://t.co/eC0zdF5BwH"
