ママテスト#
ママテストは、「Rob Fitzpatrick」によって提唱された、「起業アイデアを評価し、実際の顧客フィードバックを得るためのフレームワーク」です。
その核心的な考え方は、「他人（たとえ母親であっても）にあなたの起業アイデアが好きかどうかを尋ねることで真のフィードバックを得ることはできない。人々は礼儀や対立を避けるために、しばしば「良いこと」を言うが、「真実」を言うことは少ない。」です。このテストの目的は、正しい質問をする方法を教え、こうした「社会的礼儀」を回避し、ユーザーの真の行動、痛点、ニーズを掘り下げ、間違ったアイデアに時間とお金を浪費するのを避けることです。
方法論の核心は 3 つの基本原則に要約できます：
原則 1：相手の生活に触れ、あなたのアイデアだけを話さない#
最初から自分のアイデアを説明するのではなく、相手を「評価者」の役割に置いてしまうだけです。彼らはあなたのアイデアに反応するだけで（通常は励ましの言葉）、自分の真の状況を明かすことはありません。
- 誤った例：「私は XX のアプリのアイデアがあるんだけど、どう思う？」
- 正しい例：「あなたは普段『ある問題』をどう処理していますか？」、「最近『ある問題』に直面したときの具体的な状況を教えてもらえますか？」
「彼らの過去の経験、行動、痛点」に焦点を当てることで、客観的で真実のデータを得ることができます。
原則 2：未来の漠然とした話や仮定ではなく、過去の具体的な事実や行動を尋ねる#
人々の意見や未来の約束（「私は使うかもしれない」）は安っぽくて信頼できません。過去の具体的な行動や事実こそが信頼できる証拠です。
- 誤った例：「この問題を解決する製品を使いますか？」
これは未来に関する仮定であり、答えは「使うかもしれない」となる可能性が高いです。
- 正しい例：「現在、この問題をどのように解決していますか？」、「これに対してどのようなツールや方法を試しましたか？」
これらは過去の事実に関する質問です。
原則 3：悪いニュースや痛点を多く聞き、少なく話す#
起業の貴重な洞察は、ユーザーの挫折、苦情、不満の中に隠れています。あなたの目標は、これらの痛点を発見し理解することです。なぜなら、それがあなたの製品が存在する理由だからです。
【ケーススタディ】iPad レシピアプリの対話の比較#
失敗したママテスト（アイデアを暴露し、嘘を得る）
- 息子：「ママ、ビジネスアイデアがあるんだけど、話してもいい？」（自己を暴露し、相手に傷つけないように頼む）
- ママ：「もちろん、宝物。」（あなたを守るために嘘をつく準備ができている）
- 息子：「あなたは iPad が好きですよね？iPad レシピアプリを買いますか？」（仮定的な質問で、答えを誘導する）
- ママ：「うーん……」（心の中：私もこの年齢で、レシピが必要なの？）
- 息子：「しかも、40 ドルで友達と共有できて、あなたの好きな有名シェフの動画も見られるよ！」（相手が「はい」と言うまで押し続ける）
- ママ：「ああ、それは素晴らしいね、愛しい子。」（あなたを喜ばせるための非コミットメントの賛美）
- 息子：「よかった！ありがとう、ママ！」（虚偽の確認を得て、失敗に向かう）
正しいママテスト（生活に焦点を当て、真実を得る）
- 息子：「ママ、最近 iPad はどう使ってる？」
- ママ：「ああ、私はそれが大好き！毎日使ってる。」
- 息子：「最近それを使って何をしましたか？」（具体的な事実を尋ねる）
- ママ：「私たちの旅行計画のために宿を探しているの。」
- 息子：「そういえば、あなたの本棚に新しいレシピ本がいくつか増えているけど、どこから来たの？」（関連する分野に移行するが、彼女の生活について）
- ママ：「ああ、クリスマスにもらったプレゼントよ。本当に、私もこの年齢で新しいレシピが必要なの？」
- 息子：「最後に自分でレシピを買ったのはいつ？」（過去の行動を基準にする）
- ママ：「そういえば、3 ヶ月前にベジタリアンレシピの本を買ったわ。あなたのお父さんが健康的な食事をしたいって。」
では、プロンプトではどうか#
ママテストの質問技術をプロンプトに適用すると、効果は必ず素晴らしいものになります：
- 幻覚を排除：ユーザーの経験、行動など、実際に起こった事に基づいて質問する
- 賞賛しない：悪いニュースや不満を聞く
1. 意見を尋ねるのを避け、証拠を尋ねる#
誤った例：
- このプランは良いと思いますか？
- このデザインは合理的ですか？
分析：モデルは漠然とした賛美の言葉を言う傾向があります。
正しい例：
- このプランが失敗する可能性のあるシナリオを示す具体的な反例を 3 つ教えてください。
- 既知の事実 / データに基づいて、このデザインが直面する可能性のある制約を列挙してください。
2. 未来の仮定を避け、過去の行動を追求する#
誤った例：
- X の問題に直面したら、どう対処しますか？
分析：モデルの出力には根拠がなく、幻覚が生じる可能性があります。
正しい例：
- トレーニングコーパスで学んだ、すでに発生した X 問題の解決事例を挙げてください。
- 過去の研究や歴史的記録において、X はどのように解決されましたか？
分析：『既に起こった事実』に基づく出力です。
3. 漠然とした表現を避け、具体的に要求する#
誤った例：
- この文を最適化してください。
- 改善の提案をいくつかください。
正しい例：
- この文を 3 つのバージョンに書き直してください：① 投資家向け、② エンジニア向け、③ 一般ユーザー向け、各バージョン 100 字。
- 文中のどの部分があいまいであるかを逐語的に指摘し、より明確な代替表現を示してください。
4. 態度ではなく行動に基づく#
誤った例：
- あなたがユーザーなら、この製品が好きですか？
正しい例：
- あなたがターゲットユーザーだと仮定して、実際の使用プロセスをシミュレーションし、クリック、入力、ためらうステップを逐次書き出してください。
5. 賞賛を求めるのではなく、検証を行う#
誤った例：
- 私の論理が正しいか確認できますか？
正しい例：
- 私の論理をチェックし、少なくとも 1 つの可能性のある誤りを見つけて、その理由を説明してください。
- 反論しなければならない場合は、反対の立場から 3 つの論拠を示してください。
まとめ#
ママテストに基づく 5 つのヒント技術を習得することで、モデルの出力における幻覚や賛美を効果的に減少させることができます。もし 5 つの技術を覚えるのが難しいと感じるなら、キーワード「brutal」を覚えておくこともできます。使用方法は簡単で、AI との専門的な議論を行う際にこのキーワードを持ち込むことで、出力がより鋭くなり、賛美を効果的に減少させることができます。例えば：
以下は私のウェブサイトの機能説明です。
その展望を分析し、
ユーザーのニーズをどのように積極的に検証しますか？
最も brutal な方法で評価してください。
[ウェブサイトの機能説明]