生成AIを活用した1時間プロダクト開発ワークフロー

漠然としたアイデアの背景にあるユーザーの課題やニーズを明確にし、構造的に整理・可視化する工程です。 Value Discoveryは、アイデアや仮説からAIがバリューキャンバスを生成するツールです。アイデアを入力することで、以下のような支援を受けることができます：

• アイデアの言語化と構造化：漠然としたアイデアを具体的な形に整理
• ペルソナとユーザーセグメントの抽出：潜在的なターゲットユーザーの特定と抜け漏れの発見
• 代替手段の探索：競合調査の方向性を定める参考情報の取得
• 次のアクションの提案：ChatGPTで使えるプロンプトの自動生成 使用手順：

1. 初期のアイデアや仮説をValue Discoveryに入力
2. AIが生成したバリューキャンバスを確認
3. 必要に応じて社内コンテキストに合わせて内容を調整
4. アウトプットを基にユーザーインタビューを実施
5. インタビュー結果を反映してValue Discoveryの内容を更新 Value Discoveryを使うことで、企画初期段階での議論が具体的になり、プロジェクトの方向性を明確にすることができます。特に、ゼロからのアイデア創出や、既存のアイデアのブラッシュアップに効果的です。

アイデアがどのような市場に存在し、既存のソリューションや競合プロダクトがどのようなものかを調査する工程です。

プロダクトの具体的な機能、仕様、目標などを定義し、開発に向けた計画を立てる工程です。

ユーザーが直接操作するプロダクトのユーザーインターフェース（UI）を構築する工程です。

開発したプロダクトをインターネット上に公開し、ユーザーがアクセスできるようにする工程です。

プロダクトの名前を決定し、ユーザーに覚えてもらうための視覚的な要素（ロゴ、カラーなど）を作成する工程です。

プロダクトで扱うデータ（ワークフロー投稿、ツール情報、ユーザー情報など）を保存し、管理するためのサーバーサイドの機能とデータベースを構築する工程です。

開発過程で作成された様々なドキュメント（PRD、リサーチ結果、デザイン案など）を整理し、関係者が簡単に参照できるように集約する工程です。

開発・デプロイされたプロダクトをユーザーに公開し、実際の利用を通じてユーザーからのフィードバックを収集し、今後のプロダクト改善に繋げる工程です。 このワークフローでは、既にVercelへのデプロイによってプロダクトはパブリックに公開されています。今後は、SNSでの告知やマーケティング活動を通じてユーザーの利用を促し、フィードバックを収集することが重要になります。収集したフィードバックを基にユーザーニーズをより深く理解し（Discovery）、それを基に開発・提供（Delivery）を行うというサイクルを継続的に回していくことが、価値あるプロダクト開発には不可欠であることが説明されています。