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完璧を捨てよ、リリースせよ。個人開発は"数"が成功を生む

に公開

最近以下の動画を見てハッとさせられました。

https://www.youtube.com/watch?v=Y9PGnWswyGI&ab_channel=スタビジ【誰でもAIデータサイエンス】byウマたん

個人開発の成功事例を見ると、とにかく「数」をこなしている人が成果を上げています。でも僕自身は1つのアプリに時間をかけすぎて、完璧主義に縛られていた――。このままでは、何もリリースせずに終わってしまうかもしれない。

そこで今回は、

なぜ「完璧主義」が足かせになるのか

“リリース×破壊×リリース”サイクルの重要性

失敗データを最大限に活用する方法

マインドセットを変える3つのポイント
…をまとめてみました。

1. 完璧主義が抱える“見えない罠”

着手の遅れ:仕様決めに時間をかけすぎて、コードを書くまでに数週間。

フィードバック欠如:リリースが遅れるほど、ユーザーの本音が得られない。

自己評価切り下げ:「まだまだ完成度が低い…」と延々と改善を重ねる悪循環。

一番の失敗は、“何も挑戦しない”こと。
完璧を求めて挑戦できずに終わるほうが、リリースして反応を得る失敗よりも痛手です。

2. “数を打つ”ことこそ最速の学び

PDCAはP(Plan)よりもD(Do)→C(Check)重視

スピード感:1週間で機能をリリース→翌日には使われ方を観察

データ収集量が成功確率を押し上げる鍵

小さくても3つ4つ、アプリをリリースしてみよう。
たとえダメでも、そのデータは次に活きる。

3. “リリース×破壊×リリース”サイクルの実践法

MVPを最短で形にする

フォーム1つ、検索機能だけ、とにかく最低限動くものを先に出す

データ・ログの設計

何がどれだけクリックされたか、何分触ったかなどを追跡

破壊的仮説検証

「この機能は不要では?」と1つずつ切り捨てる実験を行う

迅速なアップデート&再リリース

24時間以内の反応を見て改善し、即座に再デプロイ

4. 失敗データを“宝の山”に変えるコツ

A/Bテストをこまめに回す

ユーザー属性ごとに行動ログを比較

定量+定性両面からフィードバック収集

チャットで「使い勝手どうですか?」と直接聞く

データは“数字”と“声”のセットで理解する

失敗した瞬間こそ、最も学びが深いタイミング。
数字の裏にあるユーザーの声を、ひとつずつ丁寧に拾っていこう。

5. マインドセットを変える3つのポイント

「誰も君の失敗を覚えていない」

自分が思うほど、他人は他人のアプリを追っていない

“まずやってみる”文化を自分に許可する

完璧なものより、動くものを先に出す

データ至上主義を貫く

感覚や感想ではなく、実際の数値と行動で判断する

  1. ちょっと寄り道:僕が最近ハマっている“探し物”
    実は、僕自身「美容家電探し」というニッチなテーマで小さなDifyアプリを作ってみました。
    “肌悩み・予算・消耗品コスト”を入力すると、AIが候補を絞ってくれるんです。
    使ってみたら、検索サイトを行ったり来たりする手間が一気に減って大助かり。
    もし「同じ悩みで探すときの参考に」と思ったら、プロフィールのリンクからサクッと試せるので、よかったら軽く触ってみてください😊

https://udify.app/chat/CXedZaT3dw8xoP4U

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