フレームワーク活用ガイド29件のフレームワーク
Go/No-Goディールレビュー / Go No Go Deal Review
案件の追求可否を判断する構造化レビュー
ウィザード・オブ・オズテスト / Wizard Of Oz Test
バックエンドを人力模擬して最小コストで需要検証
コンシェルジュMVP / Concierge MVP
自動化前に手動でサービス提供し顧客ニーズを深く検証
フェイクドアテスト / Fake Door Test
未実装機能のUIだけ公開し需要を実測する検証手法
プロダクトの4つのリスク / Four Risks (Marty Cagan)
価値・使いやすさ・実現可能性・事業性の4リスクを検証
仮説優先順位付け / Hypothesis Prioritization
影響度・不確実性・検証コストの3軸で仮説の実験順序を合理的に決定するフレームワーク
思考実験メソッド / Thought Experiment Method
仮想状況で直観と理論を検証する手法
探索的データ分析（EDA） / Exploratory Data Analysis
可視化と要約統計で仮説を立てる前にデータ全体像を掴む
PMFエンジン / Product-Market Fit Engine
PMF達成までの実験→計測→学習ループを体系化
RAT（最リスク仮説テスト） / Riskiest Assumption Test
最大リスクの仮説を最小コストで最速検証
データサンプリング手法 / Data Sampling Methods
大規模データから適切な標本を抽出し、偏りを最小限に抑えて効率的に分析するためのサンプリング設計ガイド
プレトタイピング / Pretotyping
作る前にテストして需要を検証する手法
プロダクト実験設計 / Product Experimentation
仮説検証実験を体系的に計画・実行・学習する
実験統計学 / Experimentation Statistics
A/Bテストや実験の統計的設計・分析・解釈の基本を体系的に学び、データに基づく意思決定の精度を上げるフレームワーク
A/Bテストの統計設計 / A/B Test Statistics
サンプルサイズや有意差の考え方を正しく理解し、信頼できるA/Bテストを設計するためのフレームワーク
A/Bテスト設計 / A/B Testing
2つのパターンを比較実験し、データに基づいてどちらが優れているかを判断する仮説検証フレームワーク
MVP（実用最小限の製品） / Minimum Viable Product
最小限の機能で素早く市場に出し、学びを得ることに集中するプロダクト開発手法
アサンプションテスト / Assumption Testing
プロダクト開発の前提となる仮説を洗い出し、リスクの高いものから検証して失敗コストを最小化するフレームワーク
リーンUX / Lean UX
Build-Measure-LearnのサイクルをUXデザインに適用し、仮説検証を高速に回すアプローチ
リーンスタートアップ / Lean Startup
仮説→構築→検証のサイクルを高速で回し、無駄なく事業を立ち上げるフレームワーク
データドリブンプロダクト開発 / Data-Driven Product Development
データに基づいて意思決定し、仮説検証サイクルを回すプロダクト開発手法
オッカムの剃刀 / Occam's Razor
同じ結果を説明できるなら、最もシンプルな仮説を選ぶべきという思考原則
カスタマーディスカバリー / Customer Discovery
顧客に直接会って仮説を検証し、本当に解決すべき課題を見つけ出すプロセス
フェルミ推定 / Fermi Estimation
手元にデータがない問題に対して、論理的に概算値を導き出す思考法。分解パターン・典型問題・面接対策まで網羅
ベイズ思考 / Bayesian Thinking
新しい情報を得るたびに確率を更新し、不確実な状況でより正しい判断に近づく思考法
仮説思考 / Hypothesis Thinking
限られた情報から仮説を立て、検証を繰り返すことで素早く本質に迫る思考法
実験フレームワーク / Experimentation Framework
プロダクトの仮説を体系的に実験・検証するための設計手法
実験計画法 / Experimental Design
仮説を効率的に検証するための実験の設計・実行・分析の体系的な手法
前提マッピング / Assumption Mapping
意思決定の背後にある「暗黙の前提」を可視化し、リスクの高い前提から検証する手法