スタートアップの製品を検証するためのアカデミックパートナーの役割

科学的な検証は、成功した事業を築くことを目指すスタートアップにとって、非常に重要なステップです。スタートアップの製品が基づいている仮説を徹底的にテストすることで、テクノロジー志向の創業者はリスクを軽減し、投資家への魅力を高め、規制遵守を維持し、顧客の信頼を築き、そしてマーケティング戦略を強化することができます。

しかし、検証プロセスは、データ不足、リソース制約、専門知識不足などの障害に直面することがあります。これは、検証プロセスが競争上の優位性となり、スタートアップが高品質の製品を構築するというコミットメントを示すものであるにもかかわらずです。ここでは、スタートアップが技術を科学的に検証するための6ステップのガイドを提供します。

1. テクノロジーとターゲットオーディエンスを定義する

テクノロジーとその提案された機能を正確に定義することから始めます。もし概念が漠然としている場合は、市場を理解するために徹底的な研究を行います。正確性は非常に重要であり、結果の精度を高めるために、次のステージに進むことができます。

プロジェクトに最も関連のある研究をまとめるために、特定の問題を解決する研究から始め、トピック関連の問題のさまざまな側面に焦点を当てます。信頼性の高い研究を行うことは、特定の問題に対する普遍的な解決策がないため、難しい課題です。研究を特定したら、さらに調査が必要です。次の点を確認する必要があります：

• オープンソースコード。アイデアを労力をかけずに確認できるため、時間を節約できます。さらに、コードには、潜在的な実装に関するすべての詳細が含まれています。これは、紙上で簡単に省略できるものです。また、一般的に、研究の質のよい兆候でもあります。

• 引用。研究が他の研究で頻繁に引用されている場合、プロジェクトでそのアイデアを使用できる可能性が高くなります。

2. 結果を記録し、市場と投資家に共有する

結果を測定したら、ステークホルダーと市場全体に結果を共有する必要があります。収集されたデータと結果をまとめた論文を書きます。これは、研究の実績を示すものであり、将来の研究の基礎となります。

投資家にとって、会社に投資する際には、外部からの検証が重要な要素となります。投資家は信用可能性に惹かれます。

例えば、私たちの場合、ハーバード・メディカル・スクール向けに特別なNeatsyアプリのバージョンを作成しました。これは、Neatsyアプリケーションの簡略化されたバージョンでしたが、ハーバードの研究者がデータをより迅速に収集できるようになりました。彼らは患者に関する情報を収集し、科学実験に参加することについて書面による同意を得ることができました。

3. 学術的な論文または科学的な記事を書く

学術的な世界では、認可されたジャーナルに記事を出版し、科学会議で発表することが通常のプロセスです。これにより、他の研究者がコミュニティと関わり、貴重な洞察を得て、技術を継続的に改善し、そしてあなたの仕事を彼らの研究で引用することができます。これにより、h指数が向上します。h指数は、Ph.D.学生、教授、学術研究を追求するすべての人にとって重要な指標です。

スタートアップが成功しなかったとしても、出版された記事があると、より良い仕事の機会が開けます。これは、保険のようなものです。特許と科学的な記事があると、イノベーションと新しい開発に焦点を当てたエンジニアリンググループの新しい責任者になるような魅力的役割に就く可能性があります。誰があなたのキャリアパスを予測できるでしょうか?

さらに、記事を出版することで、科学コミュニティ内での信用性が高まり、人材の採用と会社のHRブランド構築の機会が開けます。

4. テクノロジーの有効性に関する仮説を立てるためのパートナーを探す

開発中のテクノロジーの有効性について、学術機関や研究機関と提携することが重要です。そうでない場合は、データサンプルを増やすために別のパートナーを見つけることを検討します。

例えば、私たちはハーバード・メディカル・スクール向けに特別なNeatsyアプリのバージョンを作成しました。これは、Neatsyアプリケーションの簡略化されたバージョンでしたが、ハーバードの研究者がデータをより迅速に収集できるようになりました。彼らは患者に関する情報を収集し、科学実験に参加することについて書面による同意を得ることができました。

学術的なパートナーと交渉する際には、彼らにも自分の目標があることを覚えておく必要があります。場合によっては、学術機関の目標は、科学への貢献を高めるために、高品質の論文をより多く出版し、キャリアを進めるためにh指数を向上させることです。h指数は、出版された記事の数と、それらの記事が引用される頻度に基づいて計算される指標です。単純に言えば、記事の品質と著者の名声の指標です。

5. 実験を設計する

実験による検証は、製品を市場に投入する前に、その有効性を確認することで、スタートアップのリスクを軽減するのに役立ちます。実験の設計は、会社と学術的なパートナーの両方の責任です。会社のエンジニアは、テクノロジーの仕組みと、機能するために必要な環境を知っています。一方、学術的なパートナーは、実験をどのように行うかと、どのような制限があるかを知っています。

例えば、私たちの実験は、IRB（機関審査委員会）によって承認される必要がありました。IRBは、ハーバード・メディカル・スクールのような医学校にある、特別な倫理審査委員会です。IRBは、研究で人間の権利が尊重されることを保証するためにあります。

実験を開始する前に、実験の目標、ルール、制限を明確に定義する必要があります。これにより、提携機関との合意に従うことができます。実験/試験を実施する際の学術的なパートナーとのコミュニケーションは、非常に重要です。

目標はさまざまです。例えば、実験は、研究段階の終了時にテクノロジーを生産に移行できる品質レベルを達成するように設計されることがあります。科学的な厳格さとスタートアップの世界でのスピードの必要性をバランスよくするために、時間的および予算的な制約を設ける必要があります。残念ながら、すべてのアイデアが実現可能であるわけではありません。止めるべき時期を見つけることが重要です。

6. 結果を検証する

結果を検証する際には、データがまだ偏っている可能性があることを考慮する必要があります。つまり、データは、表そうとしているものを正確に表していない可能性があります。例えば、すべての年齢層がデータセットに表現されている必要がありますが、若い人だけが含まれている場合は、結果は高齢者にとって信頼性が低い可能性があります。通常、試験を実施する人々は、この側面を気にかけており、偏りを防ぐためにデータセットを検証します。

別のタイプの試験では、テクノロジーの開発と同時にデータを収集します。しかし、このアプローチには、過剰適合の問題が一般的にあります。過剰適合とは、アルゴリズムが特定のデータセットで優れた性能を示すことを指します。過剰適合を避けるためのさまざまな機械学習テクニックがありますが、これはエンジニアの責任です。研究を実施する人々がここでできることは、最終的なモデルをテストするための独立したデータセットを収集することを主張することです。

参加者にインセンティブを提供し、参加率を高めるために、バウチャー、現金、または贈り物の機会を提供します。私たちがハーバードで行ったように、研究の詳細を学生向けのウェブサイトに掲載し、参加者がスニーカーを購入するためのバウチャーを得る機会を提供しました。機会はウイルス的に広がり、研究は大量の洞察を得ることができました。

これを行った後、2番目のステップを覚えておくことが重要です。分析が正確になるように、すべてのデータと観察を記録することを忘れないでください。