リーンスタートアップ手法｜仮説検証を繰り返し、リスクを抑えて新規事業を創る

2025.09.13

はじめに：「最高のプロダクト」を作ったのに、なぜ“誰にも”使われずに、サービスは終わるのか？

「このアイデアは、絶対に、世界を変える」

寝る間も惜しんで、情熱の、全てを注ぎ込み、数ヶ月、あるいは、数年がかりで、開発した、渾身の、新製品・新サービス。
しかし、鳴り物入りで、市場にローンチしたものの、顧客からの反応は、驚くほど、冷ややか。
ユーザー数は、一向に増えず、多額の、開発投資は、回収の目処も立たないまま、静かに、サービスは終了していく…。

この、あまりにも悲しい「プロダクトの死」は、なぜ、後を絶たないのでしょうか。
その、根本的な原因は、多くの企業が、いまだに、「顧客不在の、思い込み」に基づいて、プロダクトを開発してしまっていることにあります。
「きっと、顧客は、この課題に困っているはずだ」
「この、素晴らしい機能があれば、きっと、喜んでくれるはずだ」
という、作り手の「仮説」を、一度も、検証しないまま、いきなり、完璧な製品を、作り上げてしまう。

この、伝統的で、ハイリスクな「モノづくりの常識」を、根底から覆し、新規事業の、失敗確率を、極限まで下げるための、極めて、科学的で、実践的な方法論。
それこそが、シリコンバレーの起業家、エリック・リースが提唱した「リーンスタートアップ」です。

この記事は、「新しい事業を、立ち上げたいが、失敗のリスクが、怖い」「DXの、アイデアを、どうすれば、低コストで、素早く、検証できるのか、知りたい」と悩む、すべての、先進的な経営者、新規事業開発担当者、そして、未来の起業家のために書かれました。

本稿では、この「リーンスタートアップ」という、DX時代の、必須教養について、その本質的な哲学から、具体的な実践プロセスまでを、体系的に解き明かしていきます。

この記事を読み終える頃には、あなたは以下のものを手にしているはずです。

リーンスタートアップが、なぜ、不確実な時代の、最強の武器なのか、その本質的な理由
「構築-計測-学習」ループという、イノベーションを生み出す、エンジンの回し方
MVP（実用最小限の製品）を、活用した、賢い「失敗」の、デザイン方法
そして、この、思考法を身につけることが、あなたの市場価値を、飛耀的に高める最高のスキルアップとなり、未来のキャリアアップや転職に、どう繋がるかという、明確なビジョン

リーンスタートアップは、単なる、スタートアップのためだけの、方法論では、ありません。
それは、変化の激しい、現代を生きる、全ての組織と、個人が、不確実性を、乗りこなし、持続的に、成長していくための「科学的な、航海術」なのです。この航海術を学ぶことは、最高のリスキリングです。

さあ、「一発必中の、賭け」から、卒業しましょう。
「無数の、小さな実験」を通じて、未来を、手繰り寄せる、科学者の旅を、ここから始めます。

1. リーンスタートアップの、核心思想｜全ての事業は「壮大な実験」である

リーンスタートアップの、手法を、深く理解するためには、まず、その根底に流れる、従来の、ビジネスの常識とは、180度異なる、核心的な「哲学」を、掴んでおく必要があります。

1-1. 従来の、ビジネス開発：「計画」を、忠実に「実行」する、ウォーターフォール型

これまでの、新規事業開発は、どうだったでしょうか。

市場調査と、事業計画:
- 数ヶ月、時には、一年以上かけて、綿密な、市場調査を行い、分厚い「事業計画書」を、作成する。
- 5年後までの、売上予測、利益計画、詳細な、機能リスト、そして、完璧な、マーケティングプラン。
開発:
- その、事業計画書（＝完璧な、設計図）に基づいて、大規模な、開発チームを、組成し、計画通りに、プロダクトを、開発する。
ローンチ:
- 完成した、完璧なプロダクトを、大々的な、プロモーションと、共に、市場に、ローンチする。

この、「計画」→「実行」という、一方通行の、直線的なプロセスは、まるで、滝（ウォーターフォール）の水が、後戻りできないように、進むことから、「ウォーターフォール型」と呼ばれます。
このモデルは、市場のニーズが、明確で、変化が少ない、「既知の、問題」を、解決する上では、非常に有効でした。

1-2. DX時代の、不確実性：「計画」そのものが、役に立たない

しかし、DX時代の、新規事業開発は、「未知の、問題」への、挑戦です。

顧客は、本当に、その課題を、抱えているのか？
我々の、解決策は、本当に、その課題を、解決できるのか？
もし、解決できたとして、顧客は、本当にお金を、払ってくれるのか？

これらの、問いに対する、確かな「答え」は、プロジェクトが、始まる時点では、誰にも、分かりません。
それらは、全て、検証されるべき「仮説」に過ぎないのです。

このような、極度の、不確実性の中で、最初に、立てた「完璧な、事業計画」は、顧客との、最初の、接触の瞬間に、その、ほとんどが「壮大な、机上の空論」であったことが、証明される、という、悲劇が、繰り返されてきました。

1-3. リーンスタートアップの、哲学：「学習」こそが、全ての進捗である

リーンスタートアップは、この、不確実性を、前提として、ビジネス開発の「目的」そのものを、再定義します。

リーンスタートアップにおいて、最も重要な、進捗の指標は、「プロダクトが、どれだけ完成したか」でも、「計画通りに、進んでいるか」でもありません。
それは、「顧客と、市場について、どれだけ、確かな『学び』を得られたか」です。

全ての、事業計画は「検証されるべき、仮説の束」である。
プロダクト開発の、目的は、その仮説を、検証するための「実験」を、行うことである。
そして、スタートアップ（新規事業）の、成功とは、その「実験」と「学習」の、サイクルを、資金が尽きる前に、誰よりも、速く回し、顧客が、本当にお金を払ってくれる「持続可能な、ビジネスモデル」を、発見することである。

この、事業開発を「科学的な、実験プロセス」として捉え直す、という、ラディカルな、発想の転換。
それこそが、リーンスタートアップの、全ての、出発点であり、あなたの、新規事業の、失敗確率を、劇的に下げる、最も重要な、マインドセットなのです。

2. リーンスタートアップの「エンジン」：「構築-計測-学習」の、フィードバックループ

リーンスタートアップの、核心思想を、具体的な、行動のサイクルへと、落とし込んだものが、その「エンジン」とも言える「構築-計測-学習（Build-Measure-Learn）」の、フィードバックループです。

この、一見、シンプルな3つのステップを、いかにして、「最速」で、回し続けられるか。
それが、新規事業の、成否を分ける、決定的な、要因となります。

2-1. ループの、全体像

【アイデア (IDEAS)】
- 全ての、出発点。
→【構築 (BUILD)】
- アイデアを、「製品（プロダクト）」へと、変換する。
- しかし、ここで作るのは、完璧な製品では、ありません。仮説を、検証するための「MVP（実用最小限の製品）」です。
→【製品 (PRODUCT)】
→【計測 (MEASURE)】
- MVPを、顧客に使ってもらい、その反応を、客観的な「データ」として、計測する。
→【データ (DATA)】
→【学習 (LEARN)】
- 計測したデータを、元に、当初の仮説が、正しかったのか、間違っていたのかを「学習」し、次なる「アイデア」を生み出す。
→ そして、再び【アイデア (IDEAS)】へ…

この、「アイデア → 構築 → 計測 → 学習 → 新しいアイデア…」という、永遠の、学習サイクルを、グルグルと、回し続けること。
それこそが、リーンスタートアップの、実践そのものなのです。

2-2. 構築 (Build) フェーズ：完璧な「製品」ではなく、最速の「実験装置」を作る

目的:
- 仮説を、検証するために、必要最小限の機能だけを持つ、MVP (Minimum Viable Product)を、最速で、構築すること。
重要な、マインドセット:
- ここでの、ゴールは、顧客を、100%満足させる、完璧な製品を、作ることでは、ありません。
- ゴールは、「顧客が、本当に、その課題を、抱えているのか」「我々の、解決策に、価値を感じてくれるのか」という、最も、不確実性の高い、仮説を、検証するための、信頼できるデータを、得ることです。
- MVPは、製品であると同時に、科学的な「実験装置」なのです。

2-3. 計測 (Measure) フェーズ：「虚栄の指標」ではなく、「行動に繋がる、指標」を追う

目的:
- MVPに対する、顧客の反応を、客観的かつ、定量的なデータで、計測し、仮説が、検証されたのか、反証されたのかを、判断する。
重要な、マインドセット:
- 虚栄の指標（Vanity Metrics）に、騙されては、いけません。
  - 虚栄の指標の例:
    Webサイトの、累計ページビュー数、アプリの、累計ダウンロード数。
  - これらは、一見、ビジネスが、成長しているように見えますが、「それで、結局、ビジネスは、儲かっているのか？」という、本質的な問いには、答えてくれません。
- 追うべきは、行動に繋がる指標（Actionable Metrics）です。
  - 行動に繋がる指標の例:
    - 新規ユーザーの、アクティベーション率（最初の、重要アクションを、完了した割合）
    - ユーザーの、継続利用率（リテンションレート）
    - コンバージョン率（CVR）、顧客獲得コスト（CAC）、顧客生涯価値（LTV）
- これらの、指標は、ビジネスの、真の「健康状態」を、示し、「次に、何を改善すべきか」という、具体的な、アクションへと、繋がります。

2-4. 学習 (Learn) フェーズ：最も、困難な、意思決定「ピボット or 継続」

目的:
- 計測された、データに基づいて、当初の仮説を、客観的に、評価し、次なる、戦略的な、意思決定を、下す。
2つの、選択肢:
- ① 継続 (Persevere):
  - もし、データが、当初の仮説を、支持しているならば（例：高い、コンバージョン率が、得られた）、その戦略を、継続し、さらなる、改善と、最適化のサイクルを、回していきます。
- ② ピボット (Pivot / 方向転換):
  - もし、データが、当初の仮説を、明確に「否定」したならば、それは「失敗」では、ありません。「この道は、間違いである、という、貴重な学びを得た」ということです。
  - この、学びに基づいて、これまでの、戦略を、部分的に、あるいは、根本的に、修正する、勇気ある、意思決定。それが「ピボット」です。

この、「構築-計測-学習」の、エンジンを、いかにして、組織の、文化として、根付かせるか。
それが、DX時代の、イノベーションを、持続的に、生み出すための、鍵となるのです。

3.【STEP①：仮説】全ての、出発点。「信念の、跳躍」を、言語化する

リーンスタートアップの、実践は、コードを書き始める、ずっと前から、始まっています。
その、最初の、そして、最も知的な、活動。それが、あなたの、新規事業の、成否を分ける、最も、根源的で、最も不確実な「仮説」を、言語化することです。
エリック・リースは、これを「信念の、跳躍（Leaps of Faith）」と呼びました。

3-1. 検証すべき、2種類の、最重要仮説

全ての、新規事業は、大きく分けて、2種類の、極めて重要な「仮説」の上に、成り立っています。

① 価値仮説 (Value Hypothesis):
- 問い:
  「顧客は、我々が、作ろうとしている製品や、サービスを、本当に『欲しい』と、思うだろうか？それは、顧客にとって、本当に『価値』があるのか？」
- これが、検証されない限り、どんなに優れた技術も、どんなに効率的な、成長戦略も、全く意味がありません。
- 例:
  - 「忙しい、ビジネスパーソンは、AIが、自動で、栄養バランスを考えて、毎日の献立を、提案してくれる、アプリに、月額1,000円を、払うだろう」
② 成長仮説 (Growth Hypothesis):
- 問い:
  「どうすれば、我々は、顧客に、この製品や、サービスを、見つけてもらい、使ってもらい、そして、その輪を、広げていくことができるのか？」
- 例:
  - 「インフルエンサーを活用した、Webマーケティングによって、我々は、効率的に、初期の、ユーザーを、獲得できるだろう」
  - 「口コミ（バイラル）によって、ユーザーが、ユーザーを呼び、指数関数的に、成長していくだろう」

リーンスタートアップの、最初の目的は、この、2つの、最も、根源的な仮説を、できるだけ、早く、そして、安く、検証することなのです。

3-2. 仮説を、具体的に、記述するためのフレームワーク：「ペルソナ」と「課題」

優れた仮説は、「誰の、どんな課題を、解決するのか」が、具体的に、定義されている必要があります。
そのために、デザイン思考の、フレームワークが、非常に有効です。

① ペルソナの、設定:
- あなたが、価値を届けたい、典型的な、顧客像（ペルソナ）を、具体的に、設定します。
- 「20代、男性」といった、漠然とした、セグメントでは、ありません。
- 「田中健太さん、28歳、都内のIT企業に勤める、独身男性。仕事が忙しく、平日の夕食は、コンビニ弁当か、外食に頼りがち。健康には、気を使いたいと、思っているが、自炊する時間も、気力もない」
- というように、顔が見える、一人の人間として、描き出します。
② 課題の、言語化:
- その、ペルソナが、抱えている「ペイン（痛み、不満）」と「ゲイン（得たいこと、喜び）」を、明確に、言語化します。
- ペイン:
  「栄養の偏りによる、将来の、健康不安」「献立を考える、精神的な、負担」
- ゲイン:
  「手軽に、健康的な、食生活を、実現したい」「自分の、時間を、もっと、趣味や、自己投資に、使いたい」

この、「ペルソナ」と「課題」の、解像度が高ければ、高いほど、その後の「価値仮説」も、シャープなものになります。

3-3. 仮説を「計測可能」な、形に、変換する

良い仮説は、「計測可能」であり、「反証可能（間違っていることを、証明できる）」でなければなりません。

悪い仮説:
- 「多くの人が、我々のアプリを、気に入ってくれるだろう」
- → 曖昧で、計測不可能。
良い仮説:
- 「我々が、ターゲットとする、ペルソナ（20代、都内在住、独身IT勤務）のうち、10%以上が、我々の、サービスの、事前登録LP（ランディングページ）を見て、メールアドレスを、登録してくれるだろう」
- → この仮説は、具体的な、数値目標（10%）が含まれており、LPを公開し、広告を配信するという「実験」によって、その仮説が、正しかったか、間違っていたかを、明確に、判断することができます。

このように、「信念」を「計測可能な、仮説」へと、翻訳する、知的な作業。
それこそが、リーンスタートアップの、旅の、始まりを告げる、号砲なのです。

4.【STEP②：MVP】「最小限」で「最速」に、学ぶための、多様な実験手法

仮説が、明確になったら、いよいよ「構築（Build）」のフェーズです。
しかし、ここで、いきなり、コードを書き始めるのは、多くの場合、最善の策では、ありません。
リーンスタートアップにおける、MVP（Minimum Viable Product）は、必ずしも「動く、製品」である、必要はないのです。

MVPの、本当の目的は、「最小限の、労力で、仮説を検証するための、最も信頼できる、学びを、得ること」。
そのためには、驚くほど、多様で、創造的な「実験」の手法が、存在します。

4-1. MVPの、よくある誤解：「単なる、ショボい製品」では、ない

MVPは、しばしば「機能が、少ない、不完全な製品」と、誤解されます。
しかし、MVPは、単に、機能を削っただけの、「価値のない、プロトタイプ」では、ありません。
MVPは、「最小限（Minimum）」でありながら、同時に、顧客が、その「価値（Viable）」を、実感できるものでなければなりません。

4-2. アイデアの、段階に応じた、多様なMVP

ここでは、新規事業の、アイデアの段階に応じて、活用できる、いくつかの、代表的なMVPの、手法を、紹介します。

4-2-1. 【超初期】顧客の「課題」と「支払意思」を、検証するMVP

① ランディングページ (LP) MVP:
- 手法:
  - これから、作ろうとしている、製品や、サービスの「価値提案（Value Proposition）」だけを、魅力的に、記述した、一枚の、Webページ（LP）を作成します。
  - そして、その最後に「興味のある方は、メールアドレスを、ご登録ください。完成したら、いち早く、お知らせします」といった「事前登録ボタン」を、設置します。
- 検証できる、仮説:
  - 「そもそも、この、問題意識や、価値提案に、興味を持つ人が、どれくらいいるのか？（課題仮説）」
- 計測する、指標:
  - LPへの、訪問者数に対する、事前登録率（コンバージョン率）。
- ポイント:
  - Webマーケティング広告などを、活用し、ターゲットとなる、ペルソナに、このLPを、届ける必要があります。
② 説明動画 MVP:
- 手法:
  製品が、実際に動いているかのような「デモ動画」を作成し、LPに掲載します。
  （Dropboxが、この手法で、初期の、大きな成功を収めたことは、有名です）
- 検証できる、仮説:
  - 「顧客は、この、ソリューションの、具体的な、動きを見て、その価値を、理解し、欲しいと、思うか？（価値仮説）」

4-2-2. 【中期】「ソリューション」の、有効性を、人力で検証するMVP

③ コンシェルジュ型 MVP:
- 手法:
  - システムや、自動化の仕組みを、一切作らず、全ての、サービスを、創業者や、チームメンバーが「手作業（人力）」で、提供してみる。
- 例（AI献立提案アプリの場合）:
  - 最初の、10人の、ユーザーに対して、AIの代わりに、栄養士の資格を持つ、創業者が、毎日、手作業で、ヒアリングを行い、個別の献立を、考えて、メールで送る。
- 検証できる、仮説:
  - 「顧客は、本当に、このソリューションに、満足し、継続的に、お金を払ってくれるのか？」
  - この、人力のプロセスを通じて、顧客との、極めて、密な対話が生まれ、AIでは、決して得られない、深い、定性的なインサイト（「実は、献立だけでなく、買い物の、手間も、課題だった」など）を、発見できます。
④ オズの魔法使い型 MVP:
- 手法:
  - ユーザーから見ると、まるで、全自動の、素晴らしいシステムが、動いているように見えるが、その「裏側」では、実は、人間が、人力で、必死に、作業を行っている、という状態。
- 例:
  - ユーザーが、アプリ上で、好みを入力すると、数分後に、AIが考えたような、献立が提案される。しかし、その裏では、別の部屋にいる、スタッフが、その入力を、リアルタイムで見て、大急ぎで、献立を考えて、システムに、入力している。
- 検証できる、仮説:
  - 「理想的な、ユーザー体験を、提供できた場合に、ユーザーは、どのような反応を示すか？」を、大規模な、システム開発の前に、検証できます。

これらの、MVPは、「コードを、一行も書かずに、ビジネスの、最も重要な、仮説を、検証する」という、リーンスタートアップの、思想を、象徴しています。
この、創造的な、実験を、デザインする能力こそが、ビジネスデザイナーに、求められる、重要なスキルアップなのです。

5.【STEP③④：計測と学習】「ピボット」の、勇気が、未来を拓く

MVPという、実験装置を、市場に投入し、顧客の、生の反応（データ）を、手に入れたら、いよいよ、リーンスタートアップの、旅における、最も、重要な、そして、最も困難な「意思決定」の、瞬間が訪れます。

5-1. 「学習」フェーズ：データと、向き合い、現実を、直視する

目的:
- 計測された、客観的なデータを、元に、当初の、仮説が「検証」されたのか、それとも「反証」されたのかを、チームで、冷静に、判断する。
重要な、マインドセット:
- ここで、自分たちの、アイデアへの、個人的な「思い入れ」や「愛着」を、一旦、脇に置く、知的な誠実さが、求められます。
- 都合の悪いデータを、無視したり、過小評価したりせず、「顧客と、市場が、我々に、何を教えようとしているのか」という、謙虚な姿勢で、データと、向き合う必要があります。
「なぜ？」を、問い続ける:
- データが、想定と、異なっていた場合、「なぜ、このような結果になったのか？」という、根本原因を、深く、掘り下げます。
- そのためには、定量的なデータだけでなく、MVPを、使ってくれた、ユーザーへの、直接のインタビューが、不可欠です。
  - 「なぜ、事前登録してくれなかったのですか？」
  - 「なぜ、一度しか、使ってくれなかったのですか？」
- この、定量と、定性の、両輪から、学ぶことで、より、解像度の高い「学習」が、可能になります。

5-2. 運命の、意思決定：「ピボット」か「継続」か

深い、学習を経て、チームは、次なる、戦略的な、意思決定を下します。

① 継続 (Persevere):
- 判断基準:
  - データが、当初の仮説を、明確に、あるいは、部分的にでも、支持している。
  - 顧客からの、フィードバックも、ポジティブで、明確な「熱狂」の、兆しが見える。
- 次なる、アクション:
  - その戦略を、継続し、さらなる、改善の「構築-計測-学習」ループを、回していきます。
  - MVPの、機能を、少しずつ、拡張したり、より多くの、ユーザーに、届けたりして、ビジネスを、成長させていきます。
② ピボット (Pivot / 方向転換):
- 判断基準:
  - データが、当初の仮説を、明確に、否定している。
  - このまま、続けても、持続可能な、ビジネスモデルを、構築できる、見込みが、立たない。
- ピボットとは？
  - ピボットは、単なる「事業の、失敗」や「撤退」では、ありません。
  - これまでの、実験で得られた「学習」を、元にして、事業の、根幹となる、ビジョンは、維持しつつ、その「戦略」を、構造的に、方向転換することです。
- ピボットの、種類:
  - 顧客セグメント・ピボット:
    製品は、そのままで、ターゲットとする、顧客層を、変える。
    （例：「若者向け」から「シニア向け」へ）
  - 価値提案・ピボット:
    顧客は、そのままで、製品の、提供価値（解決する課題）を、変える。
    （例：「多機能な、便利ツール」から「一つの、課題を、完璧に解決する、専門ツール」へ）
  - テクノロジー・ピボット:
    同じ、課題を、より優れた、異なる技術で、解決する。
- 有名な、ピボットの事例:
  - YouTube:
    元々は、「動画を使った、デーティング（出会い系）サービス」として、スタートしたが、全く、うまくいかず、「あらゆる、動画を、自由に、アップロード・共有できる、プラットフォーム」へと、ピボットし、大成功を収めた。

この、「ピボットの、勇気」こそが、リーンスタートアップの、真骨頂です。
サンクコスト（埋没費用）に、固執せず、間違いを、早期に認め、学習を、元に、新しい道へと、舵を切る。
この、しなやかな、意思決定能力こそが、不確実な、新規事業の、生存確率を、飛躍的に、高めるのです。

6. リーンスタートアップを、あなたの「キャリア戦略」に、応用する

リーンスタートアップは、新規事業開発だけの、方法論では、ありません。
その、核心的な哲学は、変化の激しい、現代を生きる、私たち、個人の「キャリア形成」にも、極めて、有効な、示唆を、与えてくれます。

6-1. あなたの、キャリアは「壮大な、仮説」である

従来の、キャリア観（ウォーターフォール型）:
- 「新卒で、入社した会社で、定められた、キャリアパスに沿って、階段を登っていけば、安泰な、未来が待っている」という「計画」。
リーンな、キャリア観（アジャイル型）:
- あなたの、「〇〇という、スキルを身につければ、△△という、価値を、市場に提供でき、□□という、キャリアを実現できるだろう」という、考えは、全て、検証されるべき「仮説」に過ぎません。
- 市場（転職市場、社内評価）という、現実からの、フィードバックを得ずに、何年も、同じ計画に、固執することは、極めてリスクが高い。

6-2. 「キャリアのMVP」で、自分を、実験する

コンセプト:
- 「転職」や、「起業」といった、後戻りの難しい、大きな、意思決定を、下す前に、最小限の、コストと、リスクで、そのキャリアの、可能性を「実験」してみる。
具体的な、キャリアのMVP:
- 仮説:
  「自分は、今の、営業のスキルに、Webマーケティングの、スキルを掛け合わせれば、転職市場で、より高く、評価されるのではないか？」
- MVPとしての、アクション:
  - ① 副業:
    週末を使って、スタートアップの、Webマーケティングの、手伝いをしてみる。
  - ② プロボノ:
    NPOの、マーケティング支援に、ボランティアとして、関わる。
  - ③ 社内での、越境:
    マーケティング部門の、プロジェクトに、自ら手を挙げて、参加させてもらう。
- 計測と、学習:
  - これらの、小さな「実験」を通じて、
    - 「自分は、本当に、マーケティングの仕事が、好きなのか？（価値仮説）」
    - 「自分の、営業経験は、マーケティングの、現場で、本当に通用するのか？（ソリューション仮説）」
  - といった、仮説を、ノーリスクで、検証することができます。

6-3. 「リスキリング」を、高速で、回す

リーンな、キャリア戦略の、エンジンは、継続的な「リスキリング」です。

構築 (Build):
- オンライン講座（Udemyなど）や、書籍で、新しいスキルを、学ぶ。
計測 (Measure):
- 学んだスキルを、使って、ポートフォリオを、作成したり、資格を取得したりして、自分の、スキルレベルを、客観的に、計測する。
学習 (Learn):
- そのスキルが、市場で、どれだけ評価されるか（転職サイトの、スカウトメールなど）、あるいは、実際の、副業で、どれだけ通用したか、という、フィードバックから「学習」し、次の、スキルアップの、計画を、立てる。