学習のためにリリースする、正解を得るためではない

私たちには『学習のためにリリースする』という原則があります。早くリリースし、早期にリリースし、頻繁にリリースします。その考えの中には失敗という概念があります。うまくいくことは少なく、ほとんどの場合うまくいかないでしょう。

多くの場合、最も早く学べるのはリリースすることです。

私たちには『反復デプロイ』というアプローチがあります。これらのモデルについて、私たち全員で一緒に学んでいくという考えです。そのため、機能の全容を知らずにリリースし、一緒に公開の場で改善していくのがずっといいのです。

時には後戻りして変更する必要があるかもしれませんが、それもまた学ぶ機会です。

早期に失敗すれば、次の試みを行う時間がたくさんあり、製品の別バージョンを構築できます。試行の回数を重ねれば、成功の可能性が高まります。

素晴らしい戦略があっても、実行が乱れては勝てません。なぜなら戦略は市場に到達しないからです。それが最悪なのは、何も学べないことです。

AIの分野では、リリースしてから磨くべきところが見えてくるのが一般的なパターンです。

競争の激しい市場では、自分から先に壁に当たるのがいいのです。自社がイノベーションを重視し、他に存在しない全く新しい体験を構築していると考えていれば、スピードが最も大きな成功要因となります。