PSF (Problem Solution Fit): 解決策は本当に効果的か？
1. PSFとは？
PSF（Problem Solution Fit）は、CPF（Customer Problem Fit）で特定した問題に対し、考えた解決策が本当に有効かどうかを検証するフェーズです。
この段階では、アイデアレベルの解決策を具体的な形にし、ターゲット顧客に評価してもらいながら、解決策が適切かどうかを調整していきます。PSFをクリアできなければ、次のステップ（SPF: Solution Product Fit）には進めません。
2. PSFを達成するためのステップ
ステップ 1: 解決策のアイデアをブレインストーミングする
- CPFで特定した問題に対し、どのような解決策が考えられるかをリストアップする。
- シンプルで効果的な解決策を優先して検討する。
- 競合の解決策と比較し、独自性を確保する。
ステップ 2: 解決策のプロトタイプを作成する
- 最小限のコストと時間でプロトタイプ（MVP）を作る。
- 画面デザインのワイヤーフレームや、簡単なデモを作成する。
- 顧客がどのように解決策を使うかを具体的に想定する。
ステップ 3: 顧客の反応をテストする
- ターゲットとなる顧客にプロトタイプを見せて、反応を確認する。
- 「この解決策を使いたいと思うか？」、「どの機能が特に役に立つか？」などの質問をする。
- 顧客の行動やフィードバックを分析する。
ステップ 4: フィードバックをもとに改善する
- 顧客の意見を取り入れて、プロトタイプを改善。
- 「本当に解決すべき問題」にフォーカスし、不要な機能を削る。
- さらにテストを繰り返し、解決策の精度を高める。
3. ストーリー: 「クラウドコスト最適化ツールの開発」
🔍 課題の特定
ユウジンはエンジニアとして働く中で、クラウドのコスト管理が企業にとって大きな問題であることを知った。CPF（Customer Problem Fit）を検証し、多くの企業が「クラウドコストの予測が難しく、無駄な支出が発生している」ことを確認した。
「では、この問題をどう解決すればいいのか？」
🛠️ 解決策の考案
ユウジンは、AIを活用してクラウドの使用量を分析し、最適なプランを提案するツールを考えた。しかし、このアイデアが本当に企業にとって有効なのかを検証する必要があった。
まず、彼はクラウド管理者と数回のブレインストーミングを行い、次のようなプロトタイプを考えた。 - ダッシュボードでリアルタイムのコストを可視化 - AIが過去の使用データをもとに最適なプランを提案 - コスト削減のシミュレーション機能を提供
📊 プロトタイプのテスト
彼は簡単なワイヤーフレームを作成し、5つの企業に見せた。すると、次のようなフィードバックが得られた。 - 「リアルタイムの可視化は便利だが、詳細な分析レポートがほしい」 - 「AIの提案の仕組みがわかりづらいので、説明が必要」 - 「現在のツールとどう統合できるかが気になる」
このフィードバックを受け、ユウジンは改良を重ねた。特に、レポート機能とAIの提案の透明性を向上させることで、顧客の関心がさらに高まった。
🚀 PSFの確立
ユウジンは、最終的に次のような結論に達した。 - 顧客はクラウドコスト最適化に強い関心を持っている。 - 競合ツールにはない「AIの自動最適化」機能が強みになる。 - ユーザーインターフェースを改善すれば、さらに採用率が上がる可能性が高い。
こうして、PSFをクリアし、次のフェーズ（SPF: Solution Product Fit）へと進む準備が整った。
4. PSFのポイントを整理
✅ 解決策は顧客にとって本当に役立つか？ ✅ 競合の解決策と比べて優れているか？ ✅ 顧客はこの解決策を積極的に使いたいと思うか？ ✅ プロトタイプで顧客の関心を引くことができるか？
PSFを通じて、単なるアイデアを「実際に機能する解決策」へと進化させることができる。このフェーズを適切に進めることで、次の段階（SPF: Solution Product Fit）でのプロダクト開発がスムーズになる。
次のフェーズ「SPF (Solution Product Fit)」では、考案した解決策を実際のプロダクトとして開発し、より多くの顧客に試してもらう段階へと進む。
🚀 あなたの解決策は、本当に問題を解決できるのか？PSFを通じて検証しよう！
