アカデミックパートナーがスタートアップの製品の妥当性を検証するのにどのように役立つか
アカデミックパートナーの役割：スタートアップ製品の妥当性検証にどのように貢献するのか
科学的な検証は、成功を収めるために目指すスタートアップにとって重要なステップです。自社製品に基づく仮説を厳密に検証することにより、テック志向の創業者はリスクを軽減し、投資家の魅力を高め、規制の遵守を維持し、顧客の信頼を育み、マーケティング戦略を強化することができます。
しかし、バリデーションプロセスは競争力のある利点を提供し、スタートアップの品質製品へのコミットメントを示すものですが、さまざまな障壁に直面することがあります。データの不足、制約のあるリソース、専門知識の不足などが原因です。以下は、スタートアップが自社の技術を科学的に検証し、自信を持って製品を立ち上げるために成功の可能性を高めるための6つのステップガイドです。
1. 技術とターゲットオーディエンスを定義する
技術と提案された機能の正確な定義から始めましょう。もし概念があいまいなままだとしたら、市場に関する自分の理解を確認するために徹底的な調査を行いましょう。正確性は重要であり、結果の高い精度を達成することは次の段階へ進む上で有利です。
プロジェクトに関連する最も関連性の高い研究を収集するためには、特定の問題を解決する研究から始め、その後、トピックに関連する問題の異なる側面に深入りしていく必要があります。信頼性のある研究を行うことは難しいものですが、特定の問題に対する普遍的な解決策はほとんどありません。一部の研究を特定したら、より慎重な調査が必要です。以下の項目を確認する準備をしましょう。
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オープンソースのコード。これにより、少ない労力でアイデアをチェックすることができ、時間を節約できます。さらに、コードは潜在的な実装に関する可能な詳細情報を提供してくれるため、紙上で見落とすことが容易なものです。また、これは一般的に優れた研究の良い指標です。
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引用。ある研究が他の研究で頻繁に引用されている場合は、そのアイデアを自分のプロジェクトに活用できる可能性が高いです。
2. 結果を記録し、市場と投資家と共有する
結果を計測したら、それを関係者や市場全体と共有する必要があります。データと収集した結果で論文を執筆し、それが研究の証となります。このプロセスによって、自分の仕事の具体的な記録が提供されるだけでなく、将来の探索の基盤が築かれます。
企業に投資する際にも、外部のバリデーションとしての役割を果たし、投資家にとって重要で非常に価値のある要素です。信頼性には非常に魅力を感じます。
例えば、私たちの場合は、査読前にオンラインで投稿できる学術論文であるプリプリントを執筆しました。このプリプリントでは、私たちが研究しているトピックに関して行われた研究の内容や、その必要性について説明しました。プリプリントは、科学的な論文の始まりと言えるでしょう。また、私たちの方法についても含め、その後、実験に移行しました。ここでは、データの収集方法や初期の結果、仮説の検証を説明しました。プリプリントをハーバード医学部に先行掲載せずに成功裏にプレゼンテーションした後、共同研究プロジェクトを進めることに合意しました。
3. 学術論文を執筆する
学術界では、通常は承認されたジャーナルに記事を発表し、科学的なカンファレンスでその内容を紹介するというプロセスが行われます。この露出は、他の研究者がコミュニティと関わり、貴重な知見を得て、技術を継続的に改善し、もちろん自分自身の研究でもあなたの仕事を参照することが多くなり、PhD学生、教授、そして学術研究職を追求する人々にとって重要な指標であるh指数を向上させることがしばしばあります。
スタートアップがうまくいかなくても、自分の名前で記事を公表していることは、より良い仕事の機会を得るための扉を開くことができます。また、保険の一種としても機能します。特許と学術論文を手に入れていると、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など、魅力的な役割に就く可能性があります。いったいあなたのキャリアがどこへ向かうか、誰にもわかりません。
さらに、記事の公表は、学術コミュニティ内でのあなたの仕事への信頼性を高め、採用と会社の人事ブランドの機会を提供します。
4. 技術の有効性についての仮説を立案するためのパートナーを見つける
私たちがあなたが開発している技術の有効性について探求するにあたり、その技術の認証をさらに強化し、その影響を広めるために、学術機関や研究機関と提携することが重要です。それが実現できない場合は、データのサンプルを増やすことで研究の範囲を広げるための別のパートナーを見つけることを検討してください。
たとえば、私たちは最初に、ハーバード医学大学向けに特別なバージョンのNeatsyアプリを開発しました。これはNeatsyアプリケーションの簡素化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速く収集できるようにし、患者からの情報を収集し、科学実験に参加しているという文書での同意を得るために彼らが参考にするデータを提供しました。
学術パートナーとの交渉をする際には、彼らも自分たちの目標を持っていることを忘れずに覚えておいてください。一部の場合、学術機関の目標は、彼らの科学への貢献度を向上させ、自身のキャリアを進めるためにより多くのクオリティの高い論文を発表することです。彼らのh指数が向上するためには、彼らが発表した論文の数やそれらがどれだけ引用されているかに基づいて計算されるh指数が重要です。単純に言えば、それは論文の品質を測るものであり、著者の名声を示す指標です。
5. 実験の設計
実験の検証は、市場投入前に製品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、企業と学術パートナーの共同の責任です。企業のエンジニアは、その技術がどのように機能し、それが繁栄するために必要な環境について知っています。学術パートナーは、どのように実験を行い、彼らの側で制約されているかを知っています。
例えば、私たちの実験全体は、プロジェクトが開始される前に倫理審査委員会（IRB）によって承認されなければなりませんでした。IRBとは、医学部ごとに設けられている特別な倫理審査委員会で、研究において人権が尊重されていることを保証するためのものです。
両チームの満足を得る新しい実験を開始する前に、研究活動プロセスの実験の目標、ルール、制約を明確にすることが重要です。これにより、提携機関との合意に沿って行動するのに役立ちます。実験/試験の実施プロセスで学術パートナーとの良好なコミュニケーションは重要です。
目標はさまざまです。たとえば、実験は、研究段階の最後に技術を本格的に製品化できる品質レベルを達成するためのものです。科学的な厳密さとスタートアップのスピードの要求をバランスさせるためには、時間と予算の制約が必要です。残念ながら、すべてのアイデアを実装できるわけではありません。停止する必要があるポイントを見つけることが重要です。
6. 結果の検証
結果を検証する際には、データがバイアスのかかっている可能性があることに注意してください。つまり、受け取ったデータが本来表すべきものを表していないということです。たとえば、データセットにはすべての年齢層が含まれているはずですが、若い人だけが含まれている場合、結果は高齢者に対して信頼性がありません。通常、試験を行う人々はこの点に注意を払い、バイアスが生じないようにデータセットを検証します。
技術の開発と同時の検証のためにデータを収集する別のタイプの試験もあります。ただし、一般的にこのアプローチには過学習の問題があります。これはアルゴリズムが特定のデータセットに対して優れている状態になることです。このような過学習を避けるためには、さまざまな機械学習技術があり、それは完全にエンジニアの責任です。研究を実施する人々ができることは、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の収集を強く求めることです。
参加者にインセンティブを提供し、登録率を高めるために、バウチャーや現金、贈り物の機会を提供してください。これは私たちがハーバードで行ったことです。研究の詳細は学生向けのウェブサイトに掲載され、彼らが来て写真を撮らせてくれるならばスニーカーを購入するためのバウチャーを入手するチャンスを提供しました。この機会は広まり、私たちの研究は大いなる洞察を得ることができました。
これを行った後、最後に思い出すことは、第2のステップを忘れずに記録することであり、データと観察結果を正確に分析するために記録することは重要です。
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