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経済産業省の調査では、新規事業に取り組んだ企業の約6割が十分な成果を出せなかったとされています。
一方で、ハーバード・ビジネス・レビューの分析によると、成功している新規事業の多くは「明確な意思決定基準」と「仮説検証プロセス」を社内に備えています。
なぜ、明確な意思決定基準と仮説検証プロセスが新規事業の成功に起因するのでしょうか。
本コラムでは、大企業で新規事業開発を担当する方に向けて、仮説検証型のKPI設計と撤退基準にフォーカスした新規事業の進め方を解説します。
目次
新規事業では、初期段階から「これはうまくいくはずだ」という仮説を立て、それを検証しながら進めます。
このような仮説検証型アプローチでは、事業の進捗を段階（フェーズ）別に捉え、それぞれの段階に合わせたKPIを設定します。
仮説検証型アプローチの代表的な段階は、以下の3つです。
Problem-Solution Fit（課題と解決策のフィット）とは、ターゲット顧客の重要な課題に対し、仮説上の解決策が的確に応えている段階です。
実際の製品を作り込む前に、「その解決策で本当に課題が解決できるか」を検証します。Problem-Solution FitにおけるKPIは、顧客へのヒアリング件数やPoC（概念実証）の結果、解決策に対する顧客の肯定的な反応率など、定性的な顧客検証の指標が中心です。
また、「顧客がこの課題を重要だと感じているか」や「提案した解決策に興味を示すか」といった仮説を確認します。
Product-Market Fit（製品と市場のフィット）とは、解決策を具体的な製品やサービスとして提供し、市場で受け入れられている段階です。
新規事業の初期目標としてだけでなく、事業継続の判断基準にも用いられる重要な指標です。
Product-Market FitのKPIには、製品やサービスの利用継続率（リテンション）、解約率（チャーンレート）、NPS（ネットプロモータースコア）、有料転換率など、ユーザーがそのプロダクトを繰り返し使いたいか、価値を感じているかを示す定量指標が用いられます。
一例として、「初回利用後翌週の継続利用率」や「月間アクティブユーザー数の成長」といった指標から、プロダクトが市場ニーズに応えているかを測定します。
また、Product-Market Fitでは、虚栄の指標（いわゆるバニティメトリクス）に惑わされないことも重要です。
継続利用や顧客エンゲージメントなど、核心となるKPIにフォーカスし、頻度や定着度を確認しましょう。
Scale Fit（スケールのフィット）とは、プロダクトが市場に受け入れられた後に事業を持続的に拡大できるかを検証する段階です。
ビジネスモデルの収益性や成長のスケーラビリティが焦点になります。
Scale Fit（スケールのフィット）のKPIは、顧客獲得単価（CAC）と顧客生涯価値（LTV）のバランス、継続課金による月次収益（MRR）、利益率などのユニットエコノミクス（1ユーザーあたりの収支）に関する指標です。
KPIにより、事業を拡大しても経済的に成り立つか、また拡大のためのマーケティング施策が効率良く機能しているか（例：特定のチャネルで顧客獲得数を加速できるか）を判断します。
効果的にKPIを設計するためには、フレームワークやテンプレートを活用すると便利です。フレームワークを活用することで、思考の抜け漏れを防ぎ、チームで共通認識を持てます。
ここでは、新規事業の仮説検証でよく使われるフレームワークを2つ紹介します。
フレームワークやテンプレートなど、新規事業に役立つ知識やノウハウを短期間で習得したい方は、unlockのアカデミアをご検討ください。
リーンキャンバス（Lean Canvas）は、Ash Maurya氏が提唱したフレームワークです。
ビジネスモデルキャンバスをベースに課題、解決策、ユニークな価値提案、収益モデル、主要指標などを書き出します。
リーンキャンバスを活用することで、アイデア段階から最もリスクの高い仮説を洗い出し、検証と修正のサイクルを素早く回せるでしょう。
リーンキャンバスでは、とくにキーとなるKPI（Key Metrics）の欄が用意されているため、自分たちのビジネスで重視すべき指標は何かを明確化できます。
一例として、
仮説：このサービスはユーザーの月次アクティブ率50%以上を維持できる
というようにキャンバス上で仮説とKPIをひも付けて定義すると、実際にMVPをローンチした際にその数値を活用できます。
このように、リーンキャンバスは作成に時間がかからず、必要に応じて何度でも更新できるため、仮説が変わったとしても素早くKPIを見直せるでしょう。
AARRRモデルは、はAcquisition（獲得）、Activation（活性化）、Retention（継続）、Referral（紹介）、Revenue（収益）の5つの頭文字を取ったフレームワークです。
ユーザーがサービスを認知してから実際に利用するまでの流れを段階ごとに指標を設定して分析します。
一例として、それぞれの段階で以下のような指標を活用します。
・Acquisition（獲得）：サイト訪問数、登録ユーザー数、広告クリック率
・Activation（活性化）：初回利用後の満足度、オンボーディング完了率
・Retention（継続）：継続利用率、離脱率、LTV
・Referral（紹介）：紹介経由の新規顧客数、NPS
・Revenue（収益）：課金転換率、ARPU（顧客あたり平均売上）、利益率
AARRRモデルを新規事業にあてはめることで、自社サービスの成長過程を分解して理解でき、現状どのステージにボトルネックがあるか、次に注力すべき施策は何かが把握しやすくなるでしょう。
とくに、ウェブサービスやアプリなどユーザーの行動データが取得しやすい事業では、AARRRモデルに基づいてダッシュボードを構築し、各フェーズのKPIを日々モニタリングする体制を整えましょう。
それでは、仮説検証型のKPIを実際の新規事業推進プロセスにどう組み込むか、具体的な進め方をステップごとに見ていきましょう。
新規事業のアイデアが生まれたら、まずそのビジネスが成り立つために正しいことが前提となる仮説を書き出しましょう。
一例として、「ターゲット顧客は○○という課題を抱えており、仮説を立てられます。
複数の仮説がある場合は、「もっとも検証すべき前提（リーンスタートアップで言うところのMVP仮説や致命的仮説）」に優先順位を付けましょう。
仮説が曖昧だと検証もブレるため、「誰のどんな課題を、どのように解決し、それによってどんな結果（指標の変化）が得られるか」を明文化してください。
仮説を立てたら、それぞれに対応する検証用KPIを設定しましょう。
前述したように、仮説によって定量指標が思いつかない場合は顧客インタビューの結果のような定性的指標でも構いません。
KPIの設定と紐づけで重要なのは、その仮説が正しければ具体的にどの数字がどの程度向上するはずかを言えるようにすることです。
「この機能を実装すればユーザーの週次アクティブ率が20%から30%に上がるはずだ」、「この価格帯なら初回購入率が10%になるはずだ」というように、測定可能なゴール（目標指標値）を設定しましょう。
また、SMARTの法則（Specific、Measurable、Achievable、Relevant、Time-bound）を用いて目標を定義すると、あとから客観的に評価しやすくなります。
仮説と検証指標が定まったら、MVPを実施しましょう。
MVP（Minimum Viable Product）とは、必要最小限の機能を持った試作品を作り、実際にユーザーに使ってもらうことです。
MVPでは、製品開発をともなわなくとも、ランディングページを作って反応を見る、プロトタイプやモックアップを提示して事前登録を集める、手作業でもサービス提供してフィードバックをもらうなど、多角的に実験しましょう。
また、製品や仮説検証では、段階的に市場の反応を見るスモールスタートもおすすめです。
実験期間中および終了後、設定したKPIを計測し、仮説どおりの結果になったかを評価しましょう。
仮説の評価で重要なのは、定期的なレビューの場を設定しておくことです。
新規事業では日常業務に忙殺されがちですが、週次や月次で構わないのでチームで数字を確認し、進捗を議論する仕組みを持ちましょう。
また、KPIの達成状況をウォッチし、計画からの乖離があればその原因を分析してください。
とくに、仮説検証のサイクルでは、「計画（Plan）→ 実行（Do）→ 評価（Check）→ 改善（Act）」のPDCAを高速で回す意識が大切です。
数字という客観的な事実に向き合い、冷静に対策を議論しましょう。
さらに、仮説が誤っていたことが判明した場合は、ピボット（後述）を含め柔軟に方向転換することを恐れないでください。
検証の過程で得られた知見は、プロジェクト内にとどめず組織のナレッジとして蓄積しましょう。
仮説が正しかったにせよ間違っていたにせよ、検証の過程で得られた知見は貴重な学習結果です。
同じ失敗を繰り返さないためにも、検証内容と結果、得られた洞察を書面にまとめて社内で共有することをおすすめします。
また、過去の成功・失敗事例のドキュメント化は、新規事業チームの属人的な経験ではなく組織の資産としてノウハウを残すことにつながります。
大企業ならではの人的ネットワークやデータベースを活用し、仮説検証の学びを社内に広げましょう。
新規事業にはリスクがつきものです。
どれだけ工夫しても成功しない事業は一定数存在するという前提に立ち、早めに「損切り」できる体制を整えることも大企業には求められます。
そこで重要なのが撤退基準の設定です。
ここからは、撤退基準の考え方や設定方法、ピボットとの違いについて解説します。
新規事業の撤退基準について詳しく知りたい方は、こちらのコラムをご覧ください。
撤退基準は組織のリスクマネジメント戦略として不可欠な要素です。
新規事業の撤退判断は難しく、判断が遅れると無駄なリソース消費が積み重なってしまいます。
明確な基準がないと、「ここまで投資したのだからもう少し続ければうまくいくかも…」とズルズル継続してしまい、最終的に企業全体に悪影響を及ぼすこともあります。
逆に基準があれば、計画通りにいかないとき素早く方向転換や撤退の決断ができ、損失を最小限にとどめられるでしょう。
また、撤退ラインを決めておくこと自体がチームの覚悟を促し、集中度を高める効果も指摘されています。
撤退基準を設ける際は、定量的指標と定性的判断の両面から条件を定めましょう。
定量的な基準として代表的なものには、売上や利益の目標値未達、KPI・KGIの達成度、累積赤字の閾値、ROI（投資対効果）の悪化などがあります。
「事業開始後○年以内に単月黒字化できなければ撤退」、「累積投資額が△△円を超え、かつ収益改善の見込みが立たなければ撤退」というように具体的な基準を設定しましょう。
加えて、定性的な視点も考慮してください。
顧客から期待した反応が得られていない、市場の成長性が当初見込みと大きく異なる、法規制など外部環境が悪化した、チーム内で成功への確信が失われた等、数字には出にくい兆候も新規事業にとっては重要です。
定量・定性の判断軸を踏まえ、「主要KPIが○四半期連続で目標の△％未達」「ユーザーから致命的なネガティブ評価が多発」「新規事業が本業のリソースを圧迫し始めた」など複合的に判断軸を設けましょう。
撤退と似た重要判断としてピボットがあります。
ピボットとは、当初の仮説や戦略を見直して学びを活かし、別の方向で事業継続を図るプロセスです。
リソースは維持したままビジネスモデルやターゲットを変えて再挑戦します。
一方で、撤退は投入リソースや時間がもはや見合わないと判断したときに事業を終了することです。
ピボットは攻めの選択（新たな可能性へのチャレンジ）であり、撤退は守りの選択（それ以上の損失拡大を防ぐ策）ともいえます。
両者とも新規事業では避けて通れない意思決定ですが、目的と方向性は大きく異なります。現状を客観的に見極めたうえで「続けるか止めるか」を冷静に判断しましょう。
ピボットを考えるべきタイミングや基準などについて詳しく知りたい方は、こちらのコラムをご覧ください。
新規事業におけるピボットの正解～タイミングや基準などを解説～
撤退基準は机上で決めただけでは意味がありません。
実際にその基準に達したとき、速やかに撤退決断を下せるよう社内の意思決定プロセスも整備しておきましょう。
とくに、大企業ではプロジェクト担当者だけでなく、経営層や関連部門の合意も必要になるケースが多い傾向があります。
そのため、「主要KPIが〇四半期連続で未達の場合、担当部長は役員会に撤退提案する」、「撤退判断は事業責任者と経営企画担当役員で最終協議して決定する」など撤退条件に達した際のレポートラインと承認プロセスを事前に明確に定めてください。
また、判断を下す際には、感情や社内政治的な忖度を排し、データと事実に基づいて議論してください。
実際に多くの成功企業が明確な撤退基準を持っています。
一例として、ファーストリテイリング（ユニクロ）では「新規事業は3年以内に収益を確保できない場合は撤退する」という明確なルールを設けています。
ファーストリテイリングは、この方針に従い採算の取れない事業には早めに見切りをつけ、成長分野に経営資源を振り向けました。
また、サイバーエージェントも「開始1年以内に収益化のメドが立たない事業からは撤退する」という厳格な基準を掲げています。
サイバーエージェントは制定した基準により、無駄なリソース投下を避け、将来有望な事業機会に迅速に再投資しました。
さらに、「当初想定より投資回収期間が長期化する場合、事業を再評価し必要に応じ撤退する」という基準を設けているソフトバンクは、人型ロボットのPepper事業では期待した収益性が得られず回収に時間がかかると判明したため、事業縮小・見直しの判断がなされました。
これら企業に共通するのは、撤退基準を明確に定義し厳守することで、損失を最小限に抑え成長の機会を逃さないことです。
大企業であっても新規事業では思い切りの良さが求められます。
ここからは、大企業の新規事業で陥りがちな失敗と、その対策について解説します。
新規事業では当初の仮説が外れることも珍しくありません。
しかし、「このプランで間違いない」と思い込み、明らかに市場ニーズとズレているのに長期間ピボットを躊躇するケースがあります。
このような柔軟性の欠如が失敗を招く要因のひとつです。
このような失敗の対策として、仮説はあくまで検証の出発点であり、データや顧客フィードバックに基づいて速やかに仮説をアップデートする前提で動くことなどがあります。
市場の反応が鈍いと感じたら、主観に頼らず追加のユーザー調査やテストマーケティングを実施し、ピボットの必要性を客観的に判断します。
また、「撤退かピボットか」の決断が遅れるほど損失は膨らむため、兆候を見逃さず手を打ちましょう。
測りやすい指標や見栄えの良い数字ばかり追いかけ、本質的な学びが得られないパターンです。
一例として、登録者数やプレスリリース件数は増えていても、肝心のリテンションや収益につながらないことがあります。
このような失敗の対策は、事業の成否を左右する真のKPIにフォーカスすることです。
目標指標を選ぶ際には「この数字が改善すれば成功に近づく」と自信を持って言えるか自問してください。
どうしても定量KPIが定めにくい探索段階では、定性的な学習目標（例：「ユーザーが感じている最大の不満点を3つ特定する」等）を置いても構いません。
数字のための数字ではなく学習のための数字を定義してください。
KPIを決めても、それを追跡・レビューする仕組みがなければ宝の持ち腐れです。
忙しさにかまけて検証結果の振り返りを怠ると、結局「担当者の感覚」で継続可否を判断することになりかねません。
このような失敗の対策として、定期レビューをルーチン化し、結果をオープンに議論する文化をつくることがあります。
一例として、進捗会議ではKPIダッシュボードを皆で確認し、良い点は称賛・共有し、悪い点は原因を追及します。
早期に問題点を発見することで、軌道修正の時間的余裕も生まれるでしょう。
また、経営陣への報告プロセスも整えておくことで、現場と経営の認識ズレによる判断遅延を防げます。
明確なラインを決めていないと、「もう少しやれば…」とずるずる継続してしまい、気づいたら多額のコストを浪費していたという事態になります。
とくに、大企業は体力があるぶん撤退が遅れやすいとの指摘もあります。
このような失敗の対策は、最初に決めた撤退条件を厳守することです。
事業立ち上げ時に立てた数値目標に対する達成率や赤字継続期間などが明確なサインになります。
それ以上続けても得られるものより失うものが大きいと判断したら、勇気を持って撤退しましょう。
事業を撤退するときは、「失敗から何を学んだか」、「次にどう活かすか」をチームで総括し、ネガティブな空気を引きずらないようにしてください。
大企業では稟議や調整に時間がかかり、スタートアップのような迅速な仮説検証ができないケースがあります。
その結果、のんびり構えているうちに競合に先を越されてしまうこともあります。
このような失敗の対策は、スモールスタート＆アジャイル開発の徹底です。
完璧を目指すのではなく80点の出来で素早く市場に出し、ユーザーの声を拾いながら改善する姿勢を意識しましょう。
また、必要なら外部パートナー（スタートアップや専門の開発会社）との協業も検討しましょう。
大企業内でも、小規模チームに裁量を与えて短期間で試作と検証を回す社内スタートアップ制度を導入する企業も増えています。
スピード感が成功のカギであることを組織全体で共有し、意思決定プロセスも簡潔にする工夫が必要です。
新規事業の経験が社内に蓄積されず、担当者が変わるとまたゼロから模索し直すという非効率も散見されます。
このような失敗の対策は、ナレッジマネジメントの強化です。
前述したように、成功・失敗事例の共有や、社内起業家同士の横のつながりを作ることで学習の相乗効果が生まれます。
大企業の強みは、人材と過去の蓄積です。
同じ轍を踏まないために「失敗知識」を資産化することが、打率向上の地道な施策となります。
本コラムでは、仮説検証型のKPI設計と撤退基準のポイントを網羅的に解説しました。
不確実性の高い新規事業だからこそ、検証と学習のサイクルを高速で回し、ダメな時は潔く撤退することが重要です。
また、可能性が見えた時はリソースを集中投入してスケールさせるというように、メリハリの効いたマネジメントが、大企業の新規事業成功における勝ち筋といえるでしょう。
ぜひ今日から、自社の新規事業の進め方を見直し、ここで紹介した手法を取り入れてみてください。
きっとプロジェクトの見える景色が変わるはずです。
