AIプロダクト現実と課題ユーザー離脱の要因と失敗事例分析

クイックアクションリスト - AIプロダクトのユーザー離脱を防ぐ実践的な改善策

ユーザージャーニーを月1回可視化し、離脱ポイントを必ず2箇所以上特定する
具体的な障害箇所に集中して修正すれば、離脱率が下がりやすい
フォームや操作手順は3ステップ以内に簡略化
複雑さを減らせば直感的に使えるため、途中放棄が減少
カスタマーサポート返信は平均30分以内達成を目標設定
迅速対応で信頼感が増し、顧客の不満爆発前にフォローできる
(実際の主要ターゲット層)利用者比率を四半期ごと確認し、不一致ならUI文言と機能優先順位見直し
`ズレ`放置で期待外れとなり一気に利用中止されるリスク高まる

AIプロダクトの現実、幻滅から始まる物語

私は、自分のAIプロダクトがすべてを変えると――いや、正直な話、たぶん「世界を揺るがす」とまで思い上がっていた。だけど現実は、そんなに甘くないよね。数ヶ月とか、もっと言えば年単位で開発してきたそのAIプロダクトがやっと形になった日、資金もずいぶん消費したし、不眠も続いたけど、「これこそ取締役会にインパクトを与える」と信じて踏ん張ってきた。ああ、それなのに今じゃどうだろう。

ユーザー獲得数？まったく伸び悩み中。まるで無音地帯だよ。ダッシュボードを何度更新しても数字は動かず、営業チームなんてLinkedInで新しい仕事探し始めてる気配さえあるし…いや本当に冗談じゃなく、市場からは微塵も反応なし。こういう事態、別に私だけじゃないらしい。「AIプロジェクトによるビジネス価値創出の失敗率は80%にも達する」なんて聞いて、一瞬「大げさだろ」と思ったけど、多分そこまで誇張でもないのかもしれない。

技術的には問題ゼロ――少なくとも自分ではそう確信している。でも、多くの場合、人々がそもそもそのAIプロダクトを必要としていないという理由で失敗することが多い。それって妙に刺さる話で…。率直に書けば、「別に使いたくない」って感覚かな。その背後には、「解決すべき課題と結びついていない」とか、「ユーザー体験が煩雑すぎ」「世間では次々話題になる商品ばっかり溢れていて、その中でも特段これじゃなきゃ困る理由は見当たらない」――うーん、要因はいくらでも挙げられそう。

認知度アップよりむしろ「関連性」を持続できるかどうか、それこそ難題だと思う。市場参加者側から見れば肝心なのはコンセプトやアーキテクチャやコードではなく、自分の日常的な問題・時間・経済的なゴールとの結び付きなんだよね。そのAIプロダクトが今現在、本当に生活向上だったり業務効率化とかコスト削減につながらなければ、市場から支持されず忘れ去られる危険性は高いと思う。本音を書くと厳しい視点になるけど…まあ、それぞれ違った観点から考えてみても損はないかな、と時々自問してしまうわけだ。ま、いいか。また話戻そう…。

なぜ機能しない？奇妙な失敗例と沈黙の市場

あなたのAIプロダクトが、他社は着々と利益を積み上げているのに、自分たちの製品だけ全然使われていない現状……まあ、正直なところ、これをちゃんと認識しないままだったら、この先ずっと足踏み状態になるかもしれない。ああ、なんだか気持ちが沈むな。でもさ、本音で分析するってことは痛い部分も突きつけるわけで、それには事業再生に必要な具体的アクションも絶対含まれてくるんだよね。…いや、それこそ面倒だし考えたくない時もあるけど、やっぱり避けて通れない。

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## 誰もあなたのAIプロダクトを選ばない本当の理由

## 1. 実際のユーザー課題より話題作りを優先してしまった

最初から多くの人がハマりがちな落とし穴――ここから話そうかな。なんとなく「これウケそう」とか「SNSでバズるぞ！」みたいなノリで開発に没頭してしまって、本当にユーザーが何困ってるかは見てなかったんだよね。ArtifactっていうInstagram創業者によるニュースフィードアプリとか、その典型だったと思う。新しいニュースサービスへの強いニーズなんて実は特になかったらしく、多くの場合ただ情報過多になっちゃっただけだったし。…えっと、ごめん、一瞬話脱線した。でもGhost Autonomyも似たような感じで、大型言語モデル使った自動運転技術開発に2億3900万ドルもの資金集めた割には、現実世界できちんと動いてる証拠出せなくて結局投資家にもそっぽ向かれたとか（これ聞いた時、「それでも初心者じゃなくベテラン起業家だった」って驚いた）。つまり、不適切な課題設定への対応不足が原因という話なのかな。

> _結局さ、「話題性重視すぎて本質的課題解決を忘れる」と、市場から関心持ってもらうことすら難しくなる傾向があるっぽい。本当の問題への答えなら注目されやすいけど、それ以外なら大体スルーされちゃうこと、多い気がする…。_

## 2. プロダクトが使いづらい

AIプロダクトって、高度専門知識とか長期トレーニングなしじゃまともに触れないようじゃ意味なくなるケース、多々あるよね。Humane社のウェアラブルデバイスAI Pinなんかは派手にPRされた一方で、「動作遅すぎ」「操作感覚わからん」みたいな声もちょこちょこ聞いたし、一部のお客さんから使いやすさについて不満まで出始めて…。あー、こういう失敗談見ると自分まで胃痛くなるわ。でも結局「簡単そうだから買った」のに「難しくて放置」みたいなの繰り返してたら永遠に普及しないので…このへん本当に考え直したほうがいいと思う。

ワクワク先行でユーザー無視　価値観のズレとは

マクドナルドがAIドライブスルーの開発を何年もかけて続けてきたんだけど、うーん、最近になって「システムのせいで260個もチキンマックナゲットが注文に追加されちゃった」っていう妙な話がネット上に転がり始めた。こういうの、ちょっと笑っちゃうよね。ま、それはさておき、単純な商品ならまだしも、一見成功しそうでも結局は複雑な商品になると失敗する例がやっぱり多い気がする。ああ、なんだろう、自分だったら途中で心折れるかも。まあ…また話逸れたけど、本題に戻る。

## 3. データの現実的な課題を無視した

人工知能というものは、その根幹となるデータ基盤によって命運を左右されると言っていい。いや、本当に。AIプロジェクトがうまくいかない理由としては、不適切あるいは不足しているデータが85%ものケースで根本的な原因になるらしい。不思議だけど現実だよね。でも、例えばZillow Offers の住宅価格算出アルゴリズムなんか、市場変動への追従力が足りなくて3億400万ドル（$304 million）の損失まで出してしまったことがある。その結果スタッフの25%削減とか…大変すぎるでしょ？えっと、それからAmazon の採用用AIツールでもさ、トレーニングデータ内に過去から受け継いだバイアスが残っていて、それによって女性候補者への差別的判定につながったという指摘も出ている。こんなの…なんとも言えない気持ちになるよね。あれこれ魅力的なユーザーインターフェース作ったところで、肝心のデータ品質が低かったら最終成果物にもやっぱり問題噴出しやすいわけ。

## 4. 信頼を獲得できなかった
使う人間側として、そのAIシステム自体を信用できない場合にはどうなるんだろう？まあ当然ながら、人々は離れていく傾向にあると思うんだけど…。Air Canada のチャットボットでは喪中割引運賃について誤情報を顧客に案内してしまった事例まであって、この件では企業側にも法的責任まで問われたりしている。本当に厄介だよね。それとNEDA が提供するチャットボットでも摂食障害患者へ有害となり得る情報提供報告とか…正直こういう信頼喪失こそビジネス機会減少につながる要因じゃないかなぁと思う。一瞬、「そんなことありえる？」と疑いたくなる時もある。でもエラー発生時や説明不能な応答された際には利用者離脱も当然起こり得るわけだから…。

## 5. 実際のワークフローとの適合性
AIシステムには既存環境との統合性確保――これ本当に重要なんだよね。それなしでは効果的運用なんて夢物語みたいなもの、と感じたりすることもしばしば…。ユーザー側として、自身の政治・規制・レガシーなど様々事情と矛盾なく連携可能かどうか重視する傾向強まってきた気配すらある。有名なのはMicrosoft Tay のケースかな？Twitter 上公開から16時間以内に不適切発言へ豹変したことで記憶している人、多いと思う。「まさか」と思いつつ…ふと我に返れば納得しかけたりして。また余談になっちゃったけど、とにかくワークフローとの整合性、本筋として外せないポイントになってきているみたい。

難解すぎて使えない製品たち、体験談いろいろ

NYCのMyCityチャットボットがね、なんかユーザーに許されてないビジネスガイダンスを出しちゃったっていう話があったんだよ。こういうのを見ると、現実世界で成功したいならAIシステム自身が現実社会の構造や動き方を本気で理解しなきゃ駄目なんじゃないかって、誰かが指摘してたっけ。あ、ちょっと話それるけど…自分も最近チャットボットと変な会話ばっかりしてる気がする。まあ、それはいいとして。

## 6．プロジェクトは適切なユーザーフィードバックなしで開始された

AI製品開発ってさ、多くの場合ラボ内だけで進められて、そのまま一般の人へ提供されること多いよね。でもさ、そのやり方だと「90%くらい」のAIプロジェクトはユーザーによるちゃんとした検証もしないまま拡大路線失敗してるらしい。うーん、エンドユーザーって結局ずっと無視されてたみたいだよね…いや、自分だったらちょっと怒っちゃうかも。ワークフロー自体もマッピング不十分だったとか。それに成果測定すらまともにやってないとか聞くし。本当に一部機能しか出せてなくて、全体的なソリューションとして成立してなかったって言われても仕方ない感じかな。でも、一瞬だけ思ったんだ、「全部最初からできなくてもいいじゃん」って。でも現場では甘えは許されないみたい。

## 7．ROI（投資収益率）への明確な道筋が不足している

経営層――この人たちは、とにかく数字になるものしか見ようとしない印象あるんだよね。「すぐお金になる」「コスト減少」「リスク削減」とかさ、それ以外には興味薄そう。だから、この辺りを速攻で示せないAI製品は市場から消えていく運命なのかなあ…と勝手に思ったりする。「企業リーダー」の何割だったっけ…そうそう、自社AI戦略でちゃんと運用成果得られてる割合は12％程度だとか回答したらしい。それ以外、大半の組織ではパイロット段階で課題引きずったままだとも確認されているみたい。うーん、12％…。いや低すぎじゃ？まあ世知辛い世の中ですね。
> _90日以内にROI達成できないAIプロジェクト、市場基準上では科学的実験扱いになる傾向あり_

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## なぜこれほど難しいのか？

ところでどうしてこんなにも難航するんだろうね？AI製品開発って今までのソフトウェア開発とは根本から違う部分持つこと多い気がする。ただコード納品すれば終わり、という次元超えていて、それ自体が業務手順そのものを書き換える引き金になったりもするから厄介なのかな…。あー、ついつい余計なこと考えてしまうけど、新しい手法をスタッフ側でも覚え直さなきゃならなくなるし、それだけじゃなく産業界全体のオペレーションまで書き換える可能性――これほんとうに重荷だと思わざるを得ない。ま、いいか。また何度でも戻ればいいわけだから。

データ地獄：綺麗ごとじゃ済まない失敗の温床

AIシステムの本質って、なんだろう。えっと、たぶんね、「確定的な決定」とは違って、結局いつも確率で動いている気がする。つまり、なんというか…AIってやつは、その確率的な性質ゆえに思い通りにならないことも多くて、不確実さが常にまとわりついている。そのせいで説明もしづらいし、自分でも「これでいいの？」とか疑問が湧く瞬間がある。あ、まあどうでもいい話か。でも、AIソリューションをしっかり開発したいなら、とにかく大量でしかも高品質なデータ、それからチーム全体の協力と継続して取り組む姿勢が不可欠なんだよね。ま、そう簡単には進まないけど。

市場を見渡すと、やたら人工知能ソリューションって数だけ増えてるけど、本当に課題を解決できてるものなんて少ないんじゃないかな。たぶん。リーダー層も大変そうだよね。「バズワード」ばっかり飛び交って実際には成果出なくてさ…うーん、この感じどこかで見たような…。いや、ごめん話逸れた。現場では統合プロセス自体が難航しやすくて、従業員側からは変化への抵抗感が露骨だったり、お客様も意外と懐疑的に反応してたりすることが多い。それに毎週みたいにAI絡みのトラブル事例がニュースになったりするじゃん？もう慣れちゃった人もいるかもしれない。

【業界例】マクドナルドの場合だけど、大量のお金と時間をAIドライブスルー開発につぎ込んだ挙句、結局お客さんから「ちょっとこれは…」みたいな否定的な声ばっか集まっちゃって、このプロジェクト自体を中止せざるを得なくなったケースがあるよね。この話出すと、「やっぱ無理だったじゃん」って思われるかな。でもZillowの住宅購入システム（AIベース）はもっと厳しくてさ、現実世界の複雑さまで十分対応できなくて、多額（数億ドル規模）の損失まで出ちゃったっていう報告もあった気がする。それからArtifact――ああシリコンバレー生まれのサービスだけど、市場適合性（プロダクト・マーケット・フィット）について最初の1年でちゃんと達成できずに運営停止となったわけで…。なんというか、本当に成功する道筋は平坦じゃないよね。

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今こうして抱いている不安とか違和感――それ自体、一種の準備段階なのかなとも思える。不安になることで逆に「そろそろ着手したほうが良いタイミング」だぞ、と背中押されてる気持ちにもなるし。「AIによる期待」と「現実にもたらされる価値」、このギャップは想像以上に大きいものだから。その差異を埋めたいなら、誠実な評価と思い切った具体策、それしか道は残されてないようにも感じる。うーん、自分でも言葉選び迷うけど、とりあえずそこについて次章で考えてみたい。

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2x2フレームワークというやつだ。正直、この仕組み無しでは情報過多になっちゃうし、本当に重要な部分だけ抜き出すためには便利なのかもしれない。[カスタム画像：著者作成] まず最初に考えたいのは、「その課題自体、本当にAI手法で解決できる対象なの？」という根本的問い。ただ焦って一歩踏み出したところで意味無くなる場合もあるので、その点だけ忘れず頭に入れておいたほうが良いと思う。いや、自分自身にも言い聞かせながら書いてます…。

信頼できぬAI、顧客が離れる本当の理由は何か

データの入手可能性ってさ、これが案外大事なんだよね。いや、みんな知ってると思うけど、意外と忘れがちだったりする。クリーンなデータと必要な量、それが揃わないと…そもそも始まらない。ああ、何書いてたっけ？うん、それで、このプロセスには繰り返して使えるステップが組み込まれていて、拡張性もちゃんとあるのだ。まあ、「またか」って思われそうだけど、実はそれくらい大切だったりするんだよ。

二つ目の基準ね、これはユーザーやビジネスに経済的な利益を数字で評価しろって話になる。収益につながるのか、ユーザー増えそうなのか、それとも… うーん、本当に意味あるの？とか疑いながらやることもある。でもソリューションによって売上生まれたり、新しいユーザー集まったりしたら単純に嬉しいよね。成功を目指すなら、高いAI Fit（要はAIとの相性）と高いValue Impact（価値へのインパクト）が両方詰め込まれてる右上の象限を狙った方がいい。本筋に戻すと、他の選択肢は正直どうでもいいというか、本質からずれる場合もある気がして…。

> _重要度低めな課題にAIソリューション作ったところで多分意味ないよ、と自分には思える。本当に顧客へ価値届けたいなら、その領域に注力したほうが良さそうなんだよね…たぶんだけど。_

## 実践的プレイブック：経験豊富なオペレーターによるアプローチ

### 問題点の徹底検証

- 現場に直接行くべきか迷うこともあるけど、とにかくリアルなユーザーとちゃんと対話すること。他でもない本物の顧客だよ—友人とか投資家じゃなくてさ。

- 足で稼ぐしかない現場調査。

- 「1日の中で一番痛みやコスト、それからリスク感じてる部分ってどこ？」って唐突に聞いてみたりしてさ…でも意外と答えてくれる。

- AI導入前提で押し付けず、とりあえず悩みを聞き取る姿勢、大事かなあと（まあ途中で忘れちゃいそうになるけど）。

- 継続開発には、有償利用意思持った顧客10名以上から支持されている必要がある——これ意外とハードル高かったり。

<pre><code class="language-python">### 速やかな価値検証

- まずは、一つでも現実的な課題解決につながりそうなシンプルプロトタイプ作ってみる。いや、不安になったりするけど手を動かすしかない。

- パイロット顧客に試してもらって、その結果として節約できた金額・時間・リスク減少など具体的数字で効果測定している事例、多い気がする。…ま、失敗した時は次考えればいいし。

現場に寄り添わず　浮いた技術は誰にも届かない話

プロジェクトって、90日以内に投資収益率（ROI）を証明しなきゃいけないんだよね。これ、けっこうプレッシャー感じる。ああ、間に合わなかったら…って考えると胃が痛くなる。でもさ、それができなかった場合は焦点を移すか終了も検討しないといけなくて……なんか急に現実的になる。うーん、ちゃんと計画立てないとな、と自分に言い聞かせつつ、また話が逸れた。ま、とにかくルールはそういうこと。

### とてもシンプルにする
根本的な課題に対応していない機能ってさ、やっぱり削除すべきだと思うよ。いや、本当に。それなのになぜか残したがる人いるよね…。ユーザーが製品を複雑だと感じた場合にはトレーニング必須になる。でも正直、トレーニング前提のサービスってどうなの？とか思ったりもする。Appleの「It just works.」——この考え方から学ぶべきところ、多いと思うんだよなあ。「うまく動作しないなら修正する」。…まあ当たり前っちゃ当たり前だけど、それが難しいんだよね。不思議と。

### データを管理する
データの質やバイアス、有無…情報ギャップとか、そのへんきちっと評価しないと危険なんだよね。本当に大事。不十分ならデータそのものを修正するとか、最悪構築中止まで考えなきゃいけないし。でさ…サードパーティのデータについても徹底して評価せず受け入れたら結局後で困る羽目になるから要注意。変なデータ投入された影響とか地味に尾を引くしさ。ああ、それでも仕事は進む、不思議…。でもどんな状況でもデータの透明性・説明可能性は絶対条件なんだろうなぁ、と改めて思うわけ。

### ワークフローに適合させる
AIシステムは既存業務システムや確立されたワークフロー手順に統合すべきで、新しい運用システムへの変更強いるのは違うと思うんだよね。本当にそうかな？いや、たぶんそうなんだけど……まあいいや。一回エンド・ツー・エンドのワークフローダイアグラム作成して全部見渡してみれば摩擦点が浮き彫りになったりもするし。摩擦点取り除くことって意外と忘れられがちだったり。それでAI導入した結果として手順増加したり遅延発生したらユーザー離脱につながる可能性あるから気をつけたいところ。しかし忙しい時ほど流されてしまいそう…。

### 信頼性を重視して進める
AIシステムには意思決定プロセスについて説明できる機能――これ必要不可欠らしい。ただ単純じゃなくて、その判断理由や根拠もユーザーへ提示できるよう設計されていること望ましいって言われてもピンとこなかったり。でも実際困った時には「ああ良かった」と思える瞬間来たりして…。いやほんと、自分で書いてて迷子になりそうだけど、大切だから心掛けたい。本筋戻ります！

ROIという名の神話—成果を急げ！途中棄権も辞さず

- すべてのミスについては、結局…いや、やっぱり完全に責任を持たなきゃいけないんだろうな。ああ、でも本当にそれって難しいよね。まあ、それでも迅速かつ公開で修正することが求められてるのは間違いない。誰も見ていないようでいて、案外そうでもないし。</code></pre>

- アルゴリズムって、本当は秘密っぽくしたくなるんだけど…実際問題としてユーザーには隠してはいけないんだと思う。えっと、人々は製品そのものを信頼できなければ使わなくなる傾向がある——まあ、自分だったらどうかなって一瞬考えたけど、多分同じ気持ちだろうし。それにしても「信頼」ってなんなんだろう？あっ、ごめん話が逸れた。本題に戻すと、とにかく透明性、大事みたい。

### 継続的な測定と反復

- 最初から業務目標に沿った成功指標をちゃんと設定しちゃわないと後で迷子になる、そんな感じがする。ま、その場のノリだけじゃダメなんだよね。

- それから毎週それらの指標を見直す必要あり。でもさ、「毎週」って言葉だけでちょっと疲れる…いやサボりたくなるけど、進捗が重要な変化につながらない場合には方向性の調整も求められるんだから仕方がない。

- 成果が出てきた時には評価とか認識もしなくちゃいけなくて、それなのに有害だと思われる要素については即座に排除せざるを得ない——これ、本当にバランス難しい。でもどこかで線引きしなきゃ終わりが見えなくなるし…。うーん。

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## Cレベルリーダー向け検討質問例

- このAIプロダクトは現時点で顧客の具体的課題解決になんとなく役立っている…多分そう思いたいところだけど、本当にどうなのかな？

- 金銭価値や時間短縮、それからリスク管理という観点から、その価値を測定する手法自体は確立されていると言える？いや、漠然としてて答えづらいな。

- データ品質についてさ、一応確認してるつもりではいるけど生成された結果への信頼性として十分なのか、不安になることもある。ふぅ…ちょっと考え込む。

- ROI（投資収益率）の証明までに何年くらいかかる可能性ある？とか聞かれても困る時あるよね。でも避けて通れない話題。

- このシステムによって生活や業務が簡便になる……いや逆にもしかすると複雑になったりしそう？そこの判断基準曖昧だったりする。

- プロダクト採用による成果達成について、自身の報酬（ボーナス）にも影響するとまで自信持てますか――いやぁそこまで言われちゃうと及び腰になる人多そうだけど。

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## 今日使えるスクリプト例

<pre><code class="language-yaml">- 少なくとも1名、「このAIプロダクトなしでは日常業務に支障をきたす」と明言できる通常利用者を特定しなくちゃいけません。もしそんな人本当に存在してなかったら……次段階へ進む意味自体薄れてしまう。不思議だよね、その境界線。

- ユーザー忠誠度維持に不可欠な機能だけは、既存機能全体から80%削減せざるを得なくても絶対残しておくべき理由――理屈じゃ割り切れない部分、多分あると思う。

- あらゆる組織はAI導入そのものより現実的問題解決への取り組みに重きを置かなきゃならない気配濃厚。それなのについつい技術論ばっか先行したくなる罠……危険！

2x2フレームワーク混沌編：迷走しがちな判断軸たち

今のAIの流行には、あえて乗っからないほうがいいんじゃないかと思う。いや、みんなすぐ飛びつくけど、実は正しい道なのか？それは誰にもわからないし。やっぱりね、成果として測定できるものこそ大事にしたほうがいい気がしてきた。ま、別に全部否定するわけじゃないんだけど…うーん、とにかく曖昧な期待よりも現実を見たほうが良いのかなと自問してしまう。

そして、本質的であるとちゃんと証明されるまで、全機能は要らないもの扱いでいいと思うよ。必要以上に余計なもの増やしても混乱するだけだし。ああ、でも新しいツール見るとちょっと使いたくなる自分もいる。それでも結局「それって本当に要る？」って問い直す羽目になる。本筋へ戻るけど、それくらい慎重でいたいんだ。

注力するべきこと…これはもう明白なんだけどさ。利益を生むとかコスト削減につながるとか、リスク低減とか、その三つに絞ったほうがいいと思っている。他のことは雑音になりやすいし、下手したら余計なタスクで他の作業への集中力を削ぐだけだよね。でも人間てつい寄り道したくなるから困ったものだよ…。}

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## 業界事例：AI製品が失敗した理由

1. サービス終わったあと、市場で利用者層を探せず埋没してしまったケースがあるんだよね。例えば、新しく出たニュースアプリだけど、市場内で狙ったユーザー像を掴めなくて…まあ、それって割とありがちな話かもしれない。途中で別の話題思いついたけど、とりあえずこれ重要なので置いておこう。
2. Zillow OffersというAIシステムではさ、リアルな市場状況下では期待通り機能しなくて3億4百万ドルもの損失になっちゃったんだ。その影響でスタッフ削減率25％まで達する結果になったっていう…。どう考えても厳しい現実。
3. マクドナルドのAIドライブスルーシステムについては数年間開発続けても技術的な面ですごく顧客体験が良かったとは言えなくて、その末サービス終了となったらしい。でもまあ、大企業だから耐えられた部分もある気もするけど……さて本題へ戻ろう。

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## 実務現場から得られた教訓

- 技術への期待感や熱意ばかり先走ってしまいそうになるけど、本当はユーザー課題解決への姿勢こそ優先されるべきだったりする。不思議とそこ忘れちゃうこと多い気がするなぁ…。ま、それに気づいて修正できればまだ救われるんだけどさ。

- 完成度よりスピード感重視の場合、多々あるよね。「早めリリース→学習→改善or撤退」みたいなサイクル回して進めてく方針もアリじゃないかな、とぼんやり考える時もある。一瞬違う事考えてた…でも今はこの話。

- 信頼性、一度ミスすると採用・導入まで一気に遠ざかっちゃうケース多々あり。「一度くらいいいじゃん」と思いたくなるけど、本当に厳しい世界なんだよこれ。

- 投資対効果（ROI）は極端に重視されていて、この観点から語れるか説明できるか自体にも価値感じる空気ある。不確かな未来より納得できる数字を求めてしまうというか…まあ、人間だから仕方ない部分あると思わなくもない。

生々しいケーススタディと最後に残る問い

## 最終的な振り返り

あなたのAI製品がユーザーに受け入れられなかった理由、それは「市場がまだわかってない」なんて単純な話じゃ、実はないんだよね。まあ、たしかにそう言いたくなる気持ちは痛いほどわかるけど。あー、今朝コーヒー飲み過ぎたせいかちょっと頭がぼんやりしてきた。でも、本筋に戻ろう。市場は別にあなたのアプローチを採用しなかった。それだけ。世界が欲しがっているのはAI技術そのものというより、「生活の質を良くするソリューション」だったりするわけで…ああ、なんか空気読まず愚痴っぽくてごめん。

今この瞬間も、人々は何となくでも日々を少しでも楽にしたいと思ってる。そのための解決策こそ必要とされてる感じかな。この業界でちゃんと成果出してる組織を見ると、理想論とか飾った言葉よりも現実直視というか──厳密な誠実さ？そんなものを保ちつつ、とにかく地道で実利ある結果や真剣さ（まじめすぎても息苦しいけど）への取り組みだけ続いてる感じだよね。

それから、不思議なくらい一方通行じゃなくて相手の声を聴こうとする姿勢――つまり積極的傾聴？そればっか重視されてたりもする。本当にそうなのかな、と自分でも疑問には思うけど、市場では組織が約束したことよりKPIとか具体的パフォーマンス指標の追跡管理ばっか注目されちゃう。そして成功事例についてはいったん始めれば支援継続、有効性確認できれば追加努力集中――なんだそれ、疲れるよほんと。でも仕方ない。

ところで、自分自身どうしたい？孤立した環境内でもう少し開発だけ続けたい気持ちもあるにはある。でも現実社会で人間臭い課題とかユーザー特有の悩みに付き合いつつ信頼築いて投資効果（ROI）狙って頑張る道へ進むべきなのかなとも思えてきたり…。あーまた脇道逸れた、ごめんなさい。戻します。

最近じゃ、大胆さ・誠実さ・粘り強さ──そんな姿勢見せる組織こそ評価されやすい流れだと思う。他のことには正直誰もそこまで注意向けない場合多い。不公平？ま、それも世知辛さだよね。

> _市場はあなたのAI技術そのものには重点置いてないです。本当、市場側として興味あるのは結局「自分たちの日常的悩みや課題」に対応できる何か。それにつながらなかったら、多分撤退判断もしれっと下されたりする…世間冷たいようでリアルですからね_