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Webサービス開発の
成功戦略

失敗例の分析から学ぶ、次世代のテクノロジーソリューション

失敗例の分析
MVP定義手法
AI活用アジャイル開発
SIG Technology

典型的な失敗例

Webサービス開発でよく見られる4つの落とし穴

何を作るべきか決められない

明確な方向性や目標設定ができず、プロジェクトが迷走状態に陥る

開発を開始できない

仕様定義や要件整理が進まず、開発フェーズに移行できない状況

誰も望んでいないものを作ってしまう

市場ニーズを無視した自己満足的なプロダクト開発

著しく低品質なものができてしまう

技術的負債の蓄積により保守性・拡張性が著しく低下

69%
失敗
77%
低品質
63%
予算超過

失敗例の詳細分析

根本原因と背景要因の深堀り

何を作るべきか決められない

闇雲にトレンドに飛びつく「技術プッシュ」ではなく、顧客の真のニーズを捉える「デマンドプル」の視点が重要

ユーザーが「良い」と評価することと、実際にお金を払うことには大きなギャップが存在

開発を開始できない

MVP要求定義と仕様策定は、エンジニアリングとは異なる専門性が必要な領域

全ステークホルダーの要望を詰め込むと、リソース制約と目的不明瞭化により失敗が確定

誰も望んでいないものを作ってしまう

情熱を込めた開発でも、リリース後にユーザー離れが発生するのが現実

マネタイズ可能な課題の特定と、早期仮説検証のサイクル確立が不可欠

著しく低品質なものができてしまう

仕様定義の曖昧さと開発中の仕様変更が技術的負債を急激に増大させる

リリースは終点でなく起点。継続的な機能追加への対応力が市場競争力を決定

共通する根本原因

課題定義の不備

専門性の欠如

検証タイミングの遅れ

SIG Technologyのソリューション

失敗を回避し、成功を確実にする2つのアプローチ

MVPの定義まで

しっかりグリップ

顧客価値に基づく要求定義

ステークホルダー要望の適切な優先順位付け

仕様変更リスクの最小化

要件定義起因の失敗50%

AIを応用した

アジャイル開発

AI活用による品質向上

出荷可能品質での継続的コード積み上げ

高品質・高速リリースサイクルの実現

ファーストリリース6ヶ月以内

AIを応用することで

+10.2%

要件の網羅率

+15%

開発速度

+33%

ソフトウエアテスト

Webサービス開発の成功への道筋

SIG Technologyと共に、着実に成功に近づく

4つの失敗パターン

どう失敗するのかを知る

MVP定義グリップ

作るべきものを明確にする

AI活用アジャイル

品質と速度の両立

成功

事業の成長軌道に乗る

失敗の根本原因を解決

課題定義の不備、専門性の欠如、検証タイミングの遅れを確実に回避

理論に基づくアプローチ

36,000人以上のプロフェッショナルから収集したデータに基づく理論

長期パートナーシップ

リリースから成長まで、継続的なサポートで市場競争力を維持

あなたのWebサービスを成功に導きます

SIG Technologyのプロフェッショナルが、確実な成功への道筋をご提案いたします

The best way to predict the future is to create it.