AIスタートアップ起業術へようこそ

スタートアップの墓場

毎年、何千ものスタートアップが生まれる。5年以内にその約90%が消える。墓場には素晴らしいアイデア、情熱的な創業者、そして誰も買わなかったプロダクトが眠っている。

パターンは驚くほど一貫している。創業者がアイデアを思いつく。そのアイデアに惚れ込む。数ヶ月（あるいは数年）かけて作る。ローンチする。誰も興味を示さない。

このコースはそのパターンを断ち切るために存在する。

このコースで学ぶこと

コース修了時に以下ができるようになる：

1. 大きな時間やお金を投資する前にスタートアップアイデアを検証する
2. AI分析を使って市場と競合をリサーチする
3. コア仮説を検証するMVP（最小限の実用的プロダクト）を構築する
4. 投資家やパートナーの注目を集めるピッチデッキを作成する
5. スタートアップのステージに合った資金調達戦略を策定する

コースの構成

全8レッスンで、スタートアップローンチの各フェーズをカバー。一気に受講しても、1日1レッスンのペースでも進められる。

スタートアップが実際に失敗する理由

日本のスタートアップエコシステムでも、失敗パターンは世界共通だ。数千社の失敗を分析したデータ：

上位2つの理由——市場ニーズがないことと資金が尽きること——はどちらも同じアプローチで対処できる：先に検証し、リーンに作り、賢く使う。

リーンローンチプロセス

このコースはAIツールを組み込んだリーンスタートアップ手法に沿って進む：

検証 → 調査 → MVP構築 → ピッチ → 資金調達 → 顧客獲得 → スケール
 ↑      ↑       ↑        ↑       ↑        ↑
 AI    AI      AI       AI      AI       AI
支援   支援    支援     支援    支援     支援

検証： 作る前に、実際の人がソリューションを欲しがるかテストする。

調査： 市場、競合、ポジショニングを理解する。

MVP構築： コア仮説を検証する最小限のプロダクトを作る。

ピッチ： 投資家、パートナー、顧客にビジョンを明確に伝える。

資金調達： ステージとニーズに合った資金調達戦略を選ぶ。

顧客獲得： 最初の有料顧客を獲得し、そこから学ぶ。

各ステップが次のステップのエビデンスを生む。一つ飛ばすとチェーン全体が弱くなる。

AIがスタートアップのゲームをどう変えるか

起業にはかつて、資金力のある創業者しかアクセスできなかったリソースが必要だった。AIがその多くを民主化した：

AIは人間の判断力、顧客との会話、実行の泥臭さの代わりにはならない。しかし、かつて起業を人脈と資金力のある人だけの特権にしていた情報の壁を取り払う。

最初のクイックウィン

今すぐ試してみよう。スタートアップのアイデアを思い浮かべてAIに聞く：

スタートアップのアイデアがあります：[2〜3文でアイデアを説明]

率直な評価をください：
1. 具体的に誰がこれにお金を払うか？（市場ではなく具体的な人物像）
2. どんな問題を解決するか？（顧客の視点から）
3. なぜまだ誰もこれを成功させていないか？（あるいは既に存在するなら、何が差別化か？）
4. このアイデアで最もリスクの高い仮説は？
5. 今週中に、人が実際に欲しがるかテストできることは1つ何か？

質問5の答えが、本当の前進の始まりだ。

Key Takeaways

• スタートアップの42%が誰も欲しがらないものを作って失敗する——検証が最も重要な最初のステップ
• リーンローンチプロセスは検証からMVP、顧客獲得へと進み、各ステップでエビデンスを構築する
• AIはかつて高額なコンサルタントや専門知識が必要だったスタートアップツールを民主化する
• すべてのスタートアップアイデアは仮説の上に成り立っている——大きな時間やお金を投資する前にテストすべき

Up Next: 次のレッスンでは「アイデア検証」——作る前にアイデアを体系的にテストし、人が本当に欲しがるものに時間を投資する方法を学ぶ。