受託を商品化するか決める：案件数ではなく、難しい実例の通過率で判定する

A&Aの考え方

繰り返し来る依頼を固定商品にするかどうかは、同じ依頼を何件受けたかでは決まりません。決め手になるのは、過去の案件から難しい実例を集めた代表課題セットを先に作り、そのうち何件が決まった手順のまま通るかです。想定している読者は、AIを使って自分で納品できる受託事業の創業者で、似た依頼を複数の顧客から個別見積もりで受けている段階にいます。案件数は需要がありそうだという手応えを与えますが、固定の手順と固定の値段が顧客ごとのばらつきに耐えるかどうかについては何も教えません。ここまでが本稿の答えで、以下はそのセットの作り方と、通過率を進路に変える手順です。これはA&Aの提案であり、出典が受託事業向けに示した方法ではありません。

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この事例から受託事業に持ち込めるのは、十二対二十という比率ではありません。持ち込めるのは順序と選び方の二つです。順序とは、広げるかどうかを決める前に物差しが固定されていたことです。選び方とは、その物差しが網羅的な一覧ではなく、既に答えられなかった質問の集まりだったことです。比率そのものは使えません。二十件をどう選んだか、何を正解としたか、誰がいつ採点したか、残る八件がなぜ落ちたかは公開されておらず、ベンダー側と当事者による説明です。独立した検証ではないので、他社の通過率の見込みにはなりません。

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この記事はプロダクト適合を済ませたB2B企業の収益システムを対象にした著者の主張であり、一人や少人数の受託事業にそのまま当てはまると証明したものではありません。それでも層の順序は、受託の商品化という決定にそのまま重なります。固定商品を出すことは値付けの層に手を入れることです。その手前に、誰のどの依頼なら引き受けるかを問い合わせの時点で判定できる状態が必要になります。ここがA&Aの読み替えです。代表課題セットは、その判定を可能にする材料です。セットがないまま値段を先に固定すると、固定されるのは請求額だけで、何を引き受けないかは固定されません。結果として、範囲外の依頼が同じ値段の中に流れ込みます。

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順序を逆にした失敗は、金額の設定を誤ることとしてではなく、断る言葉を持たないこととして現れます。個別見積もりの段階では、ばらつきは毎回の見積もりが吸収しています。難しい案件には高い金額を付け、無理な案件は辞退できます。固定商品はその吸収層を外す決定です。外したあとに残るのは、どこまでが商品でどこからが商品でないかという一本の線だけで、その線が引けていなければ、ばらつきは利幅と自分の時間に移ります。

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代表課題セットは、顧客に出してもらう案件ではなく、自社の過去案件から自分で選びます。同じ種類の依頼を受けた案件を顧客をまたいで並べ、四つの区画に分けてください。見積もりを超過した案件、納品後に手直しが出た案件、問い合わせの段階で辞退した案件、そして最初の見積もりのまま終わった案件です。セットの中身は、はじめの三つの区画から多めに取ります。四つめの区画からは、通ることを確認するための数件だけで足ります。件数は二十件前後を目安にしますが、この数はNewfrontの事例に合わせた目安で、測定された最適値ではありません。手元に十二件しかなければ十二件で始めてください。

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難しい実例から選ぶ理由は、通ることを確認するためではなく、どこで落ちるかを先に知るためです。すんなり終わった案件だけを並べたセットは必ず高い通過率を出しますが、その通過率は商品化の判断に使えません。固定商品が壊れるのは平均的な案件ではなく、端にある案件です。辞退した案件をセットに入れるのは特に重要です。辞退した案件は、自分が既に線を引いた場所の記録であり、その線を商品の条件として書き写せるかどうかを試せます。なお、ここで扱うのは顧客をまたいだ自社案件の集合です。一件の案件の検収条件を実例で先に決める方法は「AI受託の最初の商品を決める：一人で売れる業務単位の切り出し方」で扱っていて、目的が別です。

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セットを作ったら、走らせる前に合否の付け方を文章で決めます。決めるのは三つです。第一に、通ったと言える状態です。手直しなしでそのまま顧客に渡せる状態か、こちらが見て直す前提の下書きで足りるのかを区別してください。第二に、時間の上限です。一件あたりの所要時間が決めた上限を超えたものは、出来上がっていても落とします。固定商品は時間の上限を含んだ約束だからです。第三に、落ちたときの行き先です。人が引き取るのか、対象外として辞退するのかを、一件ごとに書きます。

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変更を加えないまま測ったという記述は、物差しが作業より先に固定されていたことを示します。受託でも同じ順序にしてください。通過率を見てから合否の基準を緩めると、その通過率は商品化の根拠ではなく、自分を納得させる手続きになります。手順やモデルを変えたときに同じセットで測り直せることが、このやり方の実際の利点です。ただしこれはA&Aが提案する運用で、Newfrontの事例ページには採点の規則も、再測定の運用も書かれていません。

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通過率をそのまま点数として扱わず、三つの進路のどれを選ぶかに使います。多くが通り、落ちた案件の理由が同じ種類に収束しているなら、固定商品にしてよい状態です。落ちた理由が収束しているのに件数が多いなら、商品の範囲を狭めて固定します。たとえば入力の形式を一つに限る、改訂の頻度に上限を置く、といった絞り方です。落ちた理由がばらばらなら、通過率が高く見えても個別見積もりを続けます。理由がばらばらということは、まだ一つの手順で説明できる仕事になっていないという意味です。下の表は、この三つの分け方をまとめたものです。閾値を数字で示していないのは、適切な水準が仕事の性質と一件あたりの粗利で変わるからであり、測定された基準が存在しないからです。

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ここで参考になるのは、担わない範囲が後から見つかった制約ではなく、最初から宣言されていることです。固定商品にも同じ宣言が必要です。代表課題セットで落ちた案件は、そのまま対象外の定義になります。対象外を一文にする手順はこうです。落ちた案件に共通する条件を名詞で書く。その条件に当たる依頼を受けたときにどうするかを書く。この二つを問い合わせへの返信にそのまま貼れる長さに収める。値段表の末尾にある小さな注記ではなく、最初の返信で言える言葉にしてください。

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この境界は受託にも移ります。依頼が実際には繰り返していない段階、つまり似て見えるだけの案件が数件並んでいる段階では、代表課題セットを作っても測る対象がありません。そこで必要なのは商品化の判定ではなく、誰のどの業務に向けて提案するかを決め直すことです。もう一つ、この判定が通っても固定商品が合わない場合があります。顧客ごとのばらつきが作業そのものではなく、契約上の責任の置き方にある場合です。再委託の可否、データの保管場所、障害時の対応時間といった条件は、代表課題セットでは落ちません。作業はすべて通るのに、同じ契約条件では受けられないという形で現れます。この場合は、作業の手順を固定したまま契約条件だけを別に見積もる形にしてください。

A&Aの考え方

最後に、ここで示した区画の作り方、二十件という目安、三つの進路の分け方は、いずれもA&Aが提案する設計で、測定された手法ではありません。当社の商品化の実績や顧客の成果としては示していません。全体の流れを先に確かめたい場合は「AIネイティブGTMとは？一人・少人数で顧客獲得から継続まで回す実践ガイド」を、売る仕事の単位を会社ごとに比べたい場合は「AIネイティブサービス企業の事例：Advolve・Newfront・Lindyで比べる「売る仕事」」をあわせて読んでください。手順と対象外まで書けていて、あとは作るだけという状態であれば、範囲を決めた開発としてご相談いただけます。落ちた案件の理由がまだ説明できない段階であれば、何を測るかを決めるところからの相談のほうが向いています。